خلال السنوات العديدة كان في صناعة التكنولوجيا ، آلان ريد ، رئيس ابتكار المنصة في منصة تقنية Hillside من BET365 ، يقول إنه لم يشهد إمكانيات واعتماد خطوة تقنية بأسرع وأجانب من الذكاء الاصطناعي (Genai).
بالنظر إلى أن تقنية Genai ضربت التيار السائد مع GPT 4 قبل عامينيقول ريد: “لم يكن مثل أي شيء من قبل”. وبينما تميل كلمة “التحول” إلى الإفراط في استخدامها في التكنولوجيا ، فإنه يصف الذكاء الاصطناعى التوليدي بأنه “تحويلي مع رأس المال T.”
لكن التحولات ليست فورية وتحتاج الشركات إلى فهم كيفية تطبيق Genai بشكل أكثر فاعلية ، ومعرفة أين تعمل ولا تعمل بشكل جيد. يقول: “في كل مرة تسمع فيها أي شيء مع AI التوليدي ، تسمع كلمة رحلة ونحن لا مختلفون”. ويضيف ريد: “نحن نحاول أن نفهمها. نحاول فهم قدراتها وفهم مكاننا من خلال الذكاء الاصطناعي التوليدي”.
يحرص المتبنون الأوائل على فهم كيفية استخدام Genai في العمل اليومي ، والذي ، كما يقول ، يمكن أن يتراوح من كونه مساعد عمل قائم على الذكاء الاصطناعي أو أداة يغير طريقة يبحث الأشخاص عن المعلومات لاستخدام الذكاء الاصطناعي كبوابة للرفع الثقيل المطلوب في العديد من المنظمات.
ويشير إلى أن BET365 لا يختلف. “لدينا مقياس انزلاق من الطموح ، ولكن من الواضح أنه مثل أي شيء نقوم به في تنظيم بهذا الحجم ، يجب قياسه ، يجب فهمه ونحن بحاجة إلى أن نكون واضحين للغاية ما نستخدمه من أجل الذكاء الاصطناعي.”
واحدة من حالات الاستخدام الواضحة للغاية لـ Genai في تطوير البرمجيات. كما يلاحظ ريد ، تحاول صناعة التكنولوجيا بأكملها معرفة كيفية الحصول على أفضل ما يمكن أن تقدمه التكنولوجيا. لا يختلف استخدامه للترميز عن متى يتم استخدام Genai لكتابة مقال ، حيث يتم استبدال اللغة الإنجليزية بلغة برمجة أثناء التدريب. ومع ذلك ، يبحث BET365 عن أكثر من الترميز القائم على الذكاء الاصطناعي. يقول: “كتابة رمز رائع ، لكن ما نحن مهتمون جدًا برؤيته هو ما إذا كان بإمكانه قراءة التعليمات البرمجية”.
المشكلة الخاصة التي يهتم Bet365 بحل هي استخدام الذكاء الاصطناعي لفهم قاعدة رمز دون أن يضطر شخص إلى قراءة الكود نفسه.
يقول: “هذا جذاب للغاية بالنسبة لنا”. “مثل أي شركة أو مؤسسة تقنية أكبر موجودة منذ عدة سنوات ، تبدأ في التفكير في البيانات الفنية وقاعدة التعليمات البرمجية القديمة الخاصة بك وأن هناك نسبة مئوية من القوى العاملة الخاصة بك مجرد الحفاظ على قاعدة الكود القديمة هذه. ”
كانت هذه هي حالة الاستخدام الأصلية للفريق. ويضيف: “معظم المشاريع التي تقوم بتنفيذها تبدأ في العمر وتآكل الثاني الذي يسير فيه الرمز عند الانتقال إلى وضع التشغيل. إنه أكثر من نموذج صيانة ويصبح أكثر تعقيدًا”.
في تجربة ريد ، إذا لم يكن لدى شخص ما رؤية الرمز ولم يكن موجودًا أثناء صيانة هذا الرمز ، فقد يكون من الصعب في بعض الأحيان فهم كيفية عمل الكود فعليًا. يقول: “بين الحين والآخر تدرك أنك لا تفهم فعليًا الرمز إلى الدرجة التي تحتاجها للمهمة المقبلة”.
كان الهدف الأولي هو تحسين فهم الأعمال لقاعدة رمز الصيانة. ولكن مثل العديد من الشركات ، كانت هناك فرصة لتحديث قاعدة الكود هذه ، كما يشير ريد: “لا توجد منظمة من أي حجم لا تحاول تحديث قاعدة التعليمات البرمجية الخاصة بها”.
وبالنسبة إلى القصب ، يجب أن تكون الذكاء الاصطناعي جزءًا من ذلك. “نحن نحاول أن نفهم ما يعنيه ذلك بالنسبة لنا.”
وفقًا لـ Reed ، بمجرد أن تتمكن الذكاء الاصطناعى من تزويد الشركة بمستوى من الفهم حول قاعدة الكود القديمة ، يصبح من الممكن بعد ذلك طرح أسئلة معمارية أكثر تعقيدًا غالبًا ما يتم طرحها بينما تقوم المنظمات بتحديث أنظمة تكنولوجيا المعلومات الخاصة بها. يمكّن هذا صانعي القرار من تحديد مكان تكرار الوظيفة وكيفية تقسيم الكود لنقل التطبيق إلى أ السحابة العمارة الأصلية. يمكن أن تساعد قدرة Genai على قراءة الكود وفهمها أيضًا مطوري البرامج في تحديد مكان استبدال رمز معين من خلال تحسين الوظائف ، أو المزيد من التعليمات البرمجية الأداء ، المتوفرة في مستودع البرامج.
