Süni intellektin inkişafı sürətlə irəliləsə də, bir çox şirkət hələ də bu texnologiyanı öz iş proseslərinə uğurla inteqrasiya etməkdə çətinlik çəkir. OpenAI-nin mühəndislik rəhbəri Colin Jarvis-in sözlərinə görə, əksər hallarda problem daha yaxşı modellərin olmaması deyil, onların tətbiqi ilə bağlıdır.

Jarvis bildirib ki, şirkətlərin təxminən 80%-i süni intellekti necə tətbiq edəcəyini, idarə edəcəyini və ona necə etibar edəcəyini bilmir. O, bu çətinliyin daha çox tətbiqat məsələsi olduğunu vurğulayıb.

Tətbiqat Çətinlikləri və Həll Yolları

Colin Jarvis, OpenAI-nin "forward deployed engineers" (FDEs) komandasına rəhbərlik edir. Bu komanda müştəri şirkətlərinə daxil olaraq süni intellekt modellərinin istehsala keçməsinə kömək edir.

"Şəxsən mən model inkişafında irəli getmək üçün çox təzyiq hiss etmirəm," Jarvis qeyd edib. "Müştərilərin digər 20% halında modelin hələ işi bacarmadığını deməsinə baxmayaraq, bu boşluqlar artıq dar və ixtisaslaşmış sahələrə aiddir."

Əvvəllər FDE komandası əsasən proqram mühəndislərindən ibarət idi, çünki xam API üzərində işləmək hər şeyi sıfırdan yazmaq demək idi. Codex kimi alətlər sayəsində indi hər layihənin təxminən 50%-i xüsusi işdir, əvvəlki 90%-dən xeyli azalıb.

Effektiv Süni İntellekt Layihələri

Bu dəyişiklik işə qəbulu keçmiş investisiya bankçıları, elm adamları və çip verifikasiyası mühəndisləri daxil olmaqla, sahə mütəxəssislərinə doğru yönəldib. Hər bir əməkdaşlıq iki günlük səfərlə başlayır, burada komanda biznes rəhbərlərindən süni intellekti nəzərə almadan bizneslərinin ən böyük təsir rıçaqlarını adlandırmalarını xahiş edir.

Bir yarımkeçirici şirkətində mühəndislər vaxtlarının təxminən 80%-ni gecə işlərindən yaranan səhvlərə sərf edirdilər. OpenAI kök səbəbini tapan, yamaq təklif edən və mühəndis tərəfindən nəzərdən keçirildikdən sonra tətbiq edən bir sistem qurdu. Bu sistem bir şöbədən bütün şirkətə yayıldı və şirkət bununla ildə təxminən 40-50 milyon dollar qənaət etdiyini təxmin edir.

Pilot Layihələrin Uğursuzluq Səbəbləri

Jarvis pilot layihələrin uğursuzluq səbəbi kimi iki ümumi səhvi qeyd edib. Şirkətlər süni intellektə uyğun gəldiyi üçün istifadə sahəsi seçirlər, əslində bunun vacib olduğuna görə yox. Və ya bir şöbədə bir yaxşı istifadə sahəsi yaradırlar, lakin bu, heç vaxt genişlənməyən bir demo olaraq qalır.

Uğurlu şirkətlər uğuru konsepsiya sübutları ilə deyil, istehsalda istifadə ilə ölçürlər. Bir yarımkeçirici müştərisinin təxminən 18 aydan sonra 35-ə yaxın istifadə sahəsi aktivdir. Onlar layihələri genişləndirmək üçün mərkəzi komanda yaratmış və hər biznes bölməsinə kiçik mühəndis qrupları yerləşdirmişlər.

Nəticə: OpenAI-nin yanaşması göstərir ki, korporativ süni intellektin əsas problemi modellərin inkişafı deyil, onların real dünya şəraitində effektiv tətbiqi və idarə olunmasıdır.