admin 
Bėgant metams sukūriau keletą verslo programinės įrangos programų, kurios sujungia mano patirtį su neatidėliotinais klientų poreikiais. Kai kurie buvo skirti mano asmeniniam naudojimui, o kiti tapo komerciniais produktais. Vienas iš jų paskatino programinę įrangą, kurią šiandien naudoja daugiau nei pusė milijono verslininkų visame pasaulyje.
Visada pradėjau nuo konkrečios problemos, su kuria susidūrėme mūsų klientai arba aš, ir neradau tinkamo esamo įrankio, kaip ją patenkinamai išspręsti.
Pavyzdžiui, kaip vadybos konsultantas įtraukiau dešimtis ar šimtus asmenų į kolektyvinių idėjų kūrimą ar įžvalgų rinkimą. Tam tikslui nebuvo jokio mažos trinties, nepriklausomo įrankio, todėl sukūriau idėjų programėlę, kuri vėliau tapo komerciniu produktu.
Dar visai neseniai, norint sukurti pirmuosius veikiančius programinės įrangos prototipus, reikėjo didelių pastangų. LLM atsiradimas dramatiškai pakeitė prototipų kūrimą ir programinės įrangos kūrimą.
LLM kaip kūrėjai
Naudodamas LLM, užuot turėjęs koduoti kiekvieną sąveiką ar naudoti tik vaizdinius prototipus, dabar galiu kartoti veikiančią programą anksti. LLM taip pat padeda sugalvoti ir išbandyti, veikdami kaip a plėtros partneris.
Jei noriu perduoti galutinio produkto kūrimą programuotojams, jie aiškiai supras, ko siekiu. Specifikacijų rašymas taip pat tapo greitas ir beveik automatizuotas.
LLM naudojimas neapsiriboja ankstyvaisiais programinės įrangos kūrimo etapais. Kiekvienas startuolis plačiai naudoja dirbtinį intelektą gamyboje, o „Big Tech“ įmonės šiuo metu sukuria nuo 25% iki 30% savo kodo su LLM. Kai kurios įmonės prognozuoja, kad iki 2026 metų pabaigos ši dalis pasieks 50% ar daugiau.
Įveskite „Vibe“ kodavimą
Neseniai duotame interviu su McKinsey, „Sonar“ generaliniu direktoriumi Tariqas Shaukatas pabrėžė seisminį poslinkį programinės įrangos pasaulyje: AI ne tik daro programavimo įrenginius greitesnius; tai keičiasi kas gali koduoti.
Žmonės, turintys mažai arba visai neturintys programavimo patirties, gali kurti individualizuotas programas naudodami AI, naudodami techniką, vadinamą „Vibe kodavimas. Terminą 2025 m. pradžioje sukūrė Andrejus Karpathyžinomas AI tyrinėtojas, OpenAI įkūrėjas ir buvęs Tesla AI direktorius. Be kodo kūrimo įrankiai egzistavo ilgą laiką, tačiau LLM siūlo net mėgėjams intuityvesnį būdą kurti pagal užsakymą sukurtas programas.
Jūs natūralia kalba aprašote, ką norite, kad programinė įranga darytų, o pokalbių robotas sugeneruos kodą naudodamas jūsų pasirinktą sistemą. Klaidų taisymas ir kodo koregavimas yra kartotinis procesas, kurio metu pateikiate atsiliepimus ir instrukcijas, kol programa veiks taip, kaip tikitės.
Demokratizuojančios naujovės
McKinsey interviu pažymi, kad AI sumažina patekimo į rinką barjerą. AEC, tai demokratizuoja naujoves.
Mažos projektavimo įmonės dabar gali kurti patentuotus vidinius įrankius, kurie anksčiau buvo prieinami tik „Big Architecture“ įmonėms, tokioms kaip „Foster + Partners“ ar „Gensler“. Profesionalai ilgainiui gali pakeisti liūdnai pagarsėjusias „Excel“ priemones veikiančiomis programėlėmis, kuriomis gali naudotis visi įmonės darbuotojai.
Kai problemą suprantančiam asmeniui suteikiama teisė sukurti sprendimą, mes pašaliname „pasiklydusio vertimo“ etapą tarp dizainerių ir programinės įrangos kūrėjų. Šis metodas leidžia sukurti įrankius, kurie yra intuityvesni ir labiau specializuoti projekto poreikiams.
Kas dabar įmanoma?
Prieš AI eros konstrukcijų inžinierius norėjo pasirinktinio įrankio, skirto automatizuoti konkretų anglies apkrovos skaičiavimą unikaliam mediniam karkasui, jis turėjo du pasirinkimus: praleisti savaites mokydamasis Python arba C# arba laukti, kol užimtas IT skyrius jam skirs prioritetą.
Šiandien, naudodamas LLM, pvz., GPT-4o ar Claude 3.5, inžinierius gali generuoti Revit ir Rhino įskiepius, aprašydamas darbo eigą natūralia kalba ir gauti darbo kodą per kelias sekundes (pvz., „Parašykite Python scenarijų, skirtą Grasshopper, optimizuojantį langų išdėstymą saulės spinduliams gauti“).
Jie taip pat gali greitai sukurti „klijų“ kodą, kuris sujungia „Excel“ lapą su BIM modeliu arba svetainės jutiklio tiekimą su prietaisų skydeliu. Tokie įrankiai kaip „Streamlit“ ir „Vercel v0“ leidžia AEC profesionalams sukurti funkcines žiniatinklio sąsajas savo vidiniams įrankiams nežinant CSS.
Poveikis AEC programinės įrangos pramonei
Tradiciniai AEC programinės įrangos milžinai nebėra vienintelis žaidimas mieste. Tai rodo „vienas dydis tinka visiems“ pabaigą. Klientai tampa kritiškesni, reiklesni ir nekantrūs. Užuot laukusios didelio programinės įrangos atnaujinimo, į kurį bus įtraukta specifinė funkcija, įmonės kuria savo mikropaslaugas.
Technologijos įmonės žino apie tendenciją ir pereina nuo statinių įrankių teikimo prie siūlymo iišmanūs padėjėjai ir automatizuotos darbo eigos. Vis dėlto, be šių įrankių, yra daug erdvės naujovėms.
Vertė pereina nuo paties kodo į patentuotus duomenis ir už jo esančią logiką. Kaip pabrėžė Shaukatas, dirbtinis intelektas padeda parašyti kodą, tačiau žmogus vis tiek turi užtikrinti, kad logika būtų „švari“ ir tikslas teisingas.
LLM pagreitina plėtros ciklus. Įmonės gali prototipuoti dešimt skaitmeninių darbo eigų per savaitę, nužudyti devynias, kurios nepavyksta, ir perkelti nugalėtoją į gamybą – visa tai dar prieš tradicinei kūrimo parduotuvei baigiant atradimo etapą.
Kurti atsakingai
Jokia didelė galia neapsieina be įspėjimų.
McKinsey interviu iškelia gyvybiškai svarbų įspėjimą: Greitis gali būti spąstai. Mes visi esame patyrę haliucinacijų faktorių. AEC klaida nėra tik sugedusi programa; tai gali būti klaidingai apskaičiuota konstrukcinė apkrova. Dirbtinio intelekto sukurtas kodas gali atrodyti nepriekaištingai, tačiau jame vis tiek yra subtilių loginių klaidų, kurių mėgėjas gali nepastebėti.
Kuriant programas gali atsirasti spagečių kodas, kurį sunku prižiūrėti. Jei architektas naudoja dirbtinį intelektą, kad sukurtų sudėtingą įrankį, bet nesupranta pagrindinio kodo, kas atsitiks, kai jis sugenda po šešių mėnesių? Be tinkamos „kodo būklės“, įmonės gali turėti „juodosios dėžės“ įrankių biblioteką, kurių niekas nežino, kaip taisyti.
Saugumas yra nuolatinis LLM paslaugų susirūpinimas. Įklijuojant projekto duomenis į nemokamus viešuosius AI modelius, kad būtų lengviau rašyti scenarijus, gali netyčia nutekėti jautri kliento informacija arba patentuota dizaino logika. Kita saugumo rizika yra klaidingi trečiųjų šalių moduliai, kuriuos LLM gali pridėti prie jūsų programos.
Nuo kūrėjo iki kuratoriaus
Kai mes linkstame į dirbtinį intelektą, kad galėtume greitai kurti prototipus ir kurti programas, AEC profesionalai tampa logikos kuratoriai. Jie turi užtikrinti, kad dirbtinio intelekto sukurta logika būtų „švari“ ir tikslas teisingas.
Naujasis vaidmuo iškelia įdomų klausimą: Kam trukdyti mokytis programuoti kada AI gali jį įvaldyti?
Konstrukcijų inžinieriai ir Europos Parlamento narių projektuotojai naudoja sudėtingus skaičiavimo ir modeliavimo įrankius, tačiau jie turi patikrinti, ar rezultatai yra prasmingi. Taip pat turite pakankamai išmokti programuoti, kad jūsų dirbtinio intelekto įrankiai liktų jūsų tarnais, o ne juodosiomis dėžėmis.
Atidus dirbtinio intelekto naudojimas ir profesionalių programuotojų įtraukimas į kilpą yra būdai, kaip valdyti šios naujos, galingos technologijos riziką.
AI demokratizavo vystymąsi, tačiau atskaitomybės neperdavė iš išorės.
