😉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
