😉Прекрасная история про внедрение AI в Oracle.
Причем формально - про технологии, а по существу про управление.
😐 Кратко: Oracle, которая вкладывает десятки миллиардов долларов в инфраструктуру для чужого AI, еще год назад толком не понимала, как с пользой применить его у себя. Продавать будущее клиентам - это одно, а наладить собственную работу - отдельная задача.
Но чу! Весной массово внедрили ChatGPT Enterprise и Codex. С корпоративными правилами, безопасностью, все как положено. За три месяца доля пользователей достигла 80%. И разработчики действительно начали быстрее писать код. По словам CIO, в отдельных случаях то, на что раньше у команды уходило два-три квартала, теперь получается сделать примерно за неделю.
Казалось бы, вот оно, счастье…Но тут выяснилось, что написанный код надо еще протестировать, проверить, развернуть и выпустить. И все эти процессы почему-то не ускорились вслед за программистами. Поэтому до клиента продукт существенно быстрее пока не доезжает. Раньше перед тестированием лежала небольшие кучки кода, а теперь лежат огромные, - но зато "вы только гляньте, как быстро ее насыпали!" И вот теперь Oracle переделывает и остальные процессы под новую скорость.
Потом пришел счет за AI. Оказалось, что 80% сотрудников, активно использующих модели, — это одновременно и расходы. Причем дорогую модель вполне можно увлеченно гонять на работе за счет работодателя, и неважно, что с задачей справилась бы и дешевая. И теперь сотрудникам показывают, чем именно они пользуются и сколько это стоит. После этапа "давайте уже пользуйтесь" наступил этап "а чем это вы там так пользуетесь, аккуратно там".
И вишенка - поиск уязвимостей. Oracle получила ранний доступ к модели Anthropic Mythos Preview. За две недели та нашла больше потенциальных проблем безопасности, чем компания находила за весь предыдущий год. Тут бы и радоваться, но… примерно 60–70% находок оказались ложными срабатываниями. А разбирать их поручили кожаным. Теперь инженер должен проверить, действительно ли тут проблема или просто ерунда. Пришлось создавать отдельный процесс проверки “находок”, чтобы разработчиков не завалило этой “помощью”.
В общем, история замечательная. Код производим быстрее, подозрительные места находим быстрее, деньги расходуем тоже вполне бодро. А чтобы клиент получил результат быстрее, приходится разбираться со всем устройством работы. И в итоге ускорения пока особо и нет…
Источники: Business Insider, есть пересказ тут https://thenextweb.com/news/oracle-internal-ai-rollout-town-hall
· 24.09
Мне это напоминает автоматизацию. Любой процесс при автоматизации требует ручного труда. Хорошая автоматизация это когда вместо 20 человек остается два, плохой процесс это когда после этих двух еще 20 нанимают для контроля 😂
0
ответить
коммент скрыт — часть юзеров считает его токсичным или некорректным
коммент удалён