Oracle: დღეებიდან წუთებამდე ChatGPT‑ითა და Codex-ით

Oracle-ში ასი ათასზე მეტი თანამშრომელი იყენებს ChatGPT მუშაობასა და Codex-ს — კადრების მოზიდვის გუნდიდან და Oracle Applications Lab-იდან დაწყებული, IT განყოფილებით დამთავრებული. ყველა ამ შემთხვევაში საქმეს, რომელსაც ადრე სპეციალისტები და რამდენიმე დღე სჭირდებოდა, ახლა ნებისმიერი თანამშრომელი წუთებში ასრულებს. რეკრუტერებს ბაზრის კვლევაზე დღეები აღარ ეხარჯებათ, ბიზნესმომხმარებლები ანგარიშების ძებნის ნაცვლად სასურველ შედეგს აღწერენ, ტექნიკური ხელმძღვანელები კი ქმნიან ინსტრუმენტებს, რომელთა შემუშავებას ადრე მთელი გუნდი თვეებს ანდომებდა.

კადრების მოზიდვის გუნდმა ChatGPT მუშაობის მეშვეობით შექმნა შრომის ბაზრის ანალიზის ინსტრუმენტი, რომელიც სამუშაოს აღწერილობის საფუძველზე იკვლევს მსგავს პოზიციებს, ადარებს ანაზღაურებას საბაზრო მაჩვენებლებს და აფასებს პოტენციურ კანდიდატთა რესურსს შესაბამის ადგილებში. ინსტრუმენტი რეკრუტერს აწვდის მნიშვნელოვან ინფორმაციას, რომელიც მას კადრების აყვანაზე პასუხისმგებელ მენეჯერთან სასაუბროდ სჭირდება და რომლის შეგროვებასაც ადრე 2–4 დღე უნდებოდა.

„ნულიდან ასამდე ნახტომი გავაკეთეთ“, — ამბობს ჯენ აკერმანი, Oracle-ის უფროსი ვიცეპრეზიდენტი და კადრების მოზიდვის გლობალური ხელმძღვანელი. „ახლა შეგვიძლია დავსხდეთ და დაახლოებით 15–20 წუთში მოვემზადოთ იმ ინსტრუმენტით, რომელიც [ChatGPT] მუშაობის მეშვეობით შევქმენით“.

პროცესი არა მხოლოდ დაჩქარდა, არამედ უფრო თანმიმდევრულიც გახდა. ადრე რეკრუტერები ყოველი ახალი ძიებისას მოთხოვნებს სხვადასხვაგვარად აგროვებდნენ. შრომის ბაზრის ანალიზის ინსტრუმენტმა ეს პროცესი ერთგვაროვანი გახადა, ამიტომ კადრების აყვანაზე პასუხისმგებელი ყველა მენეჯერი ერთნაირი ხარისხის მონაცემებსა და ანალიტიკურ ინფორმაციას იღებს, იმის მიუხედავად, რომელ რეკრუტერთან მუშაობს.

Oracle Applications Lab-ის გუნდმა, რომელიც Oracle-ის მრავალი ძირითადი ბიზნესპროცესის მართვაში მონაწილეობს, შექმნა კომპანიის ობიექტების, ურთიერთკავშირებისა და წესების ონტოლოგია. მისი მეშვეობით Codex-ს შეუძლია ჩვეულებრივი ენით დასმული ბიზნესკითხვა საიმედო SQL მოთხოვნად გარდაქმნას. ბიზნესმომხმარებელი აღწერს სასურველ შედეგს, Codex კი წყვეტს, რომელ შიდა სისტემებს მიმართოს, აგროვებს ინფორმაციას და მომხმარებელს ანალიზს, ანგარიშს ან აპლიკაციას აწვდის.

ეს მუშაობის ძველ წესს ცვლის. ლამის თქმით, მას ერთმა მომხმარებელმა მიმართა მას შემდეგ, რაც ინსტრუმენტს დაუსვა კითხვა, რომელზე პასუხის მოძიებასაც ჩვეულებრივ რამდენიმე საათს ანდომებდა. მან ლამს უთხრა: „ახალ ინსტრუმენტში მოთხოვნა შევიყვანე და პასუხი თითქმის მაშინვე მივიღე“. როცა შედეგი ძველი, ხელით შესრულებული პროცესით გადაამოწმა, რიცხვები ზუსტად დაემთხვა.

საწარმოო სისტემების საინჟინრო გუნდში საიმედოობის ინჟინრები Codex-ს იყენებენ ინციდენტის შესახებ საჭირო კონტექსტის შესაგროვებლად და შესაბამისი სამოქმედო ინსტრუქციის ავტომატურად მოსაძიებლად. საიმედოობის ინჟინრები მეტ დროს უთმობენ გადაწყვეტილებების მიღების წარმართვას და ნაკლებს — ინფორმაციის ძებნას. „ტიპური მარტივი ინციდენტი, რომლის მოგვარებასაც ადრე ერთი საათი სჭირდებოდა, ახლა წუთებში გვარდება“, — ამბობს ლამი.

მიუხედავად იმისა, რომ Codex სამუშაოს სულ უფრო დიდ ნაწილს ასრულებს, ლამი ხაზს უსვამს: ეს ყველაფერი თავისით არ მუშაობს. ვიღაცამ მაინც უნდა უზრუნველყოს, რომ საფუძვლად გამოყენებული სისტემა სწორად იყოს აგებული.

მართალია, ინსტრუმენტებს ხელოვნური ინტელექტი ქმნის, მაგრამ შედეგზე პასუხისმგებლობა კვლავ ადამიანებს ეკისრებათ. გამოიკვეთა რამდენიმე მნიშვნელოვანი გაკვეთილი:

• დააწესეთ სათანადო დამცავი შეზღუდვები. „კვლავ დიდი პასუხისმგებლობით უნდა მოეკიდოთ სისტემის დიზაინს, არქიტექტურას, უსაფრთხოებას და იმას, თუ როგორი სტრუქტურით გსურთ, რომ Codex-მა კოდი შეგიქმნათ“, — ამბობს ლამი.

• სპეციფიკაციების ნაცვლად პროტოტიპები წარადგინეთ. „ჩვეულებრივ, [ჩემს იდეას] ქაღალდზე ვწერდი, ახლა კი პროტოტიპად ვაქცევ“, — ამბობს ბარი შილმოვერი, ვიცეპრეზიდენტი და საინფორმაციო ტექნოლოგიების დირექტორის ტექნიკური მრჩეველი.

• აიღეთ პასუხისმგებლობა კოდზე. „თუ Codex-თან ერთად არ იმუშავებთ, საბოლოოდ უამრავი ისეთი კოდი დაგიგროვდებათ, რომლის მოვლასა და განახლებასაც ვერ შეძლებთ“, — ამბობს ლამი.

Oracle-ის გუნდი ხელოვნური ინტელექტის მეშვეობით მთლიანად ცვლის კომპანიის მუშაობის წესს. კადრების შერჩევის, ანალიტიკისა და ინჟინერიის გუნდებმა სასურველი შედეგები აღწერეს, სამუშაოს შესრულების გზების განსაზღვრა კი Codex-სა და ChatGPT‑ს მიანდეს. Oracle-ში ChatGPT‑სა და Codex-ს უკვე ათასობით მომხმარებელი ჰყავს და თანამშრომლები ხელოვნურ ინტელექტს უამრავი სამუშაო ამოცანის შესასრულებლად იყენებენ. როგორც შილმოვერი ამბობს: „არ ვიცი, რა იქნება პასუხი, რადგან არ ვიცი, შემდეგ რა პრობლემის გადაჭრა მომიწევს. მხოლოდ ის ვიცი, რომ ერთ-ერთი პირველი, რასაც გავაკეთებ, ამისთვის Codex-ის გამოყენება იქნება“.