Spostrzeżenia

Jak myślimy o sztucznej inteligencji, oprogramowaniu i kontroli.

Sześć tez, każda rozpoczynająca się od zwięzłego twierdzenia i rozwijająca się do modelu wizualnego i dedykowanej strony. Stanowią one uzasadnienie naszego planu działania; strona główna to skrócona wersja.

Teza 01 sztuczna inteligencja SDLC model sterowania

Model ewolucji rozwoju oprogramowania AI

Rozwój oprogramowania AI ewoluuje poprzez poziomy kontroli, od ręcznego kodowania po deterministyczne łańcuchy narzędzi i formalne systemy dziedzinowe. Trwała przewaga wynika z regulowanej dźwigni, a nie samego autouzupełniania.

Przeczytaj całą tezę
Teza 02 Pułapy przepływu pracy i ekonomika modelu

Sztuczna inteligencja w tworzeniu oprogramowania ma sufit

Inteligentniejsze modele nadal pomagają, ale dzisiejszy cykl życia oprogramowania narzuca praktyczny pułap. Szansa przesuwa się w stronę specjalizacji kontekstowej, mniejszej zależności od tokenów i ekonomicznej realizacji na już posiadanych przez zespoły infrastrukturalne.

Przeczytaj całą tezę
Teza 03 Przyjęcie kodowania agentowego i struktura rynku

Podejście do systemu agentycznej sztucznej inteligencji w odniesieniu do cyklu życia wdrożenia kodu

Przyjęcie kodowania agentowego dzieli się pomiędzy systemami natywnymi potoku poza komputerem programisty, IDE- natywne przepływy pracy agentów w nim oraz główne rozszerzenia zbudowane na modelach towarowych. Przekroczenie obu przepaści wymaga powtarzalnych, zarządzanych systemów, a nie samego użycia asystenta.

Przeczytaj całą tezę
Teza 04 Dopasowanie jakości inżynieryjnej

Zapewnienie spójności w inżynierii

Inżynieria oprogramowania jest trudniejsza niż kodowanie, ponieważ organizacje rzadko podzielają operacyjną definicję dobrze wykonanej pracy w zakresie bezpieczeństwa, prywatności, odporności, zgodności, kosztów i wartości. Większą szansą sztucznej inteligencji jest uczynienie tych kompromisów bardziej spójnymi, przejrzystymi i możliwymi do kontrolowania.

Przeczytaj całą tezę
Teza 05 TCO, tokens i przepustowość infrastruktury

Oprogramowanie AI staje się Token Economy

Oprogramowanie AI jest coraz bardziej ograniczone ze względu na ekonomikę tokens, całkowity koszt posiadania i niedobory infrastruktury. Trwała przewaga przesuwa się w stronę prognozowania zużycia tokens za pomocą Moltke, szczegółowego pomiaru wykorzystania za pomocą Solon, zmniejszania przezroczystości i wybierania architektur, na które firmy mogą sobie pozwolić i które zapewniają pojemność.

Przeczytaj całą tezę
Teza 06 Architektura systemu, orkiestracja i dopasowanie do przedsiębiorstwa

Model nie jest produktem. System Jest.

Wartość sztucznej inteligencji w przedsiębiorstwie odchodzi od mocy surowego modelu w stronę orkiestracji, pamięci, narzędzi, zabezpieczeń, agentycznych przepływów pracy i architektur dostosowanych do rzeczywistych ograniczeń operacyjnych. Zaleta trwałego produktu kryje się w regulowanym systemie wokół modelu.

Przeczytaj całą tezę