Two Brick Labs

AI razvoj

Šta zaista znači AI-native razvoj softvera

AI-native nije chatbot zalepljen na običan softver. Menja ono što proizvod može da uradi i način na koji ga tim istražuje, gradi, testira i vodi.
Kratak odgovor

AI-native razvoj znači da se proizvod i način izrade od početka oslanjaju na razumevanje jezika, generisanje, pretragu znanja, klasifikaciju i kontrolisanu upotrebu alata. Istovremeno, sistem mora da ima evaluaciju, dozvole, praćenje, rezervni put i ljudsku kontrolu za nepredvidivo ponašanje modela.

Najvažnije

  1. AI koristite tamo gde tumačenje informacija donosi vrednost.
  2. Evaluacija i praćenje su deo infrastrukture proizvoda.
  3. Dozvole i nepovratne radnje držite pod jasnim pravilima.

AI postoji u proizvodu i u procesu izrade

U proizvodu AI može da tumači neuređene ulaze, pronalazi znanje, priprema nacrte, razvrstava slučajeve, predlaže poteze i koristi povezane alate. U razvojnom procesu ubrzava istraživanje, prototipe, kod, testove, migracije, dokumentaciju i analizu.

To su dva različita sloja. Brži razvoj sam po sebi ne čini proizvod AI-native. Proizvod to postaje kada mogućnosti modela stvarno menjaju iskustvo korisnika ili način rada firme.

Nepredvidiv rezultat menja arhitekturu

Klasičan program treba da vrati isti rezultat za isti ispravan ulaz. Model može da varira, pogrešno razume ili ubedljivo izmisli. Arhitektura to mora da očekuje. Izlaz traži strukturu i validaciju, pretraga jasne izvore, akcije dozvole, a važne odluke proveru ili čvrsta pravila.

Jedan poziv modela nije funkcija proizvoda. Funkcija obuhvata pripremu konteksta, instrukcije, alate, pristup podacima, brzinu, trošak, evaluaciju, greške i način na koji korisnik vidi neizvesnost.

Evaluacija je važnija od utiska

AI funkcija se ne popravlja zbirkom lepih primera. Napravite skup stvarnih zadataka, uključujući teške i neprijateljske slučajeve. Odredite šta je dobar rezultat: tačnost, potpunost, format, izvori, ton, brzina i cena.

Evaluaciju ponovite kada promenite model, instrukcije, alate, podatke ili tok. Cilj nije savršen model, već sistem čije poznato ponašanje dovoljno dobro radi jasno određen posao.

  • Reprezentativni test primeri
  • Jasan kriterijum prolaza i greške
  • Regresioni test posle svake promene
  • Povratne informacije i kategorije grešaka iz rada

Ljudska kontrola mora biti konkretna

Fraza „čovek je u toku” nije dovoljna. Odredite ko proverava, kada, koje dokaze vidi i šta može da promeni. Nacrt male važnosti traži brzo odobrenje. Važna preporuka može tražiti dve osobe, evidenciju ili odluku da se uopšte ne automatizuje.

NIST AI RMF govori o upravljanju, mapiranju, merenju i kontroli. U proizvodu to postaju ograničenje namene, dozvole, obaveštenje korisniku, praćenje, odgovor na problem i mogućnost da se AI funkcija ugasi.

AI-native i dalje traži disciplinu proizvoda

Dostupan model ne stvara potrebu korisnika. Krenite od skupe odluke, zastoja ili iskustva koje postaje bolje kada softver može da protumači informacije. Zatim proverite da li AI zaista daje veću vrednost od običnih pravila uz prihvatljivu pouzdanost i trošak.

Najbolji AI-native proizvodi često deluju jednostavno. Složenost ostaje iza jasnog zadatka, kontrolisanih alata, dobrih podrazumevanih vrednosti, vidljivih izvora i rezervnog puta.

Česta pitanja

Da li AI-native znači generativni AI svuda?

Ne. Znači pravi AI alat na mestu gde menja proizvod ili proces. Klasičan softver je bolji za mnoga pravila, obračune, dozvole i transakcije.

Može li postojeći proizvod postati AI-native?

Može. Počnite od jednog vrednog toka, redizajnirajte ga uz model i kontrole, pa širite na osnovu merene tačnosti i korišćenja.

Koji model prvo izabrati?

Tek nakon definisanog zadatka i test skupa. Poredite kvalitet na vašem poslu, brzinu, cenu, privatnost, rad sa alatima i operativna ograničenja, a ne samo mesto na rang-listi.

Izvori i standardi

Podešavanja privatnosti

Izaberite šta ovaj pregledač sme da sačuva. Neophodni kolačići ne mogu da se isključe jer su potrebni sajtu.

Politika kolačića