LegalOn Codex шығынын екі есе азайтып, әзірлеу қарқынын сақтады

LegalOn Technologies бүкіл әлемге Professional AI ұсынады. Компания ЖИ көмегімен заңгерлік жұмысты және бизнестің басқа да негізгі міндеттерін қолдайды. Салалық білімді ЖИ-мен ұштастыра отырып, ол адамдарға күрделі мәселелерді бағалау мен шешім қабылдауға көңіл бөлуге мүмкіндік береді. Оның мақсаты — бизнес шешімдерінің сапасы мен қабылдану жылдамдығын арттыратын, ЖИ-ге негізделген басқару жүйесін қалыптастыру.

Бұл тәсіл өнімдермен ғана шектелмейді: ұйымның өз жұмысын да әуел бастан ЖИ-ге негіздеуді көздейді. Компания Codex-ті әзірлеу процесіне енгізіп, күнделікті қолдану арқылы оны бүкіл ұйымға таратты.

Оны қолдану орныққан сайын жаңа міндет пайда болды: шығынды бақылау. Қуатты модельдерді шектеусіз пайдалану шығынды өсіруі мүмкін еді, ал жаппай шектеу қою ЖИ есебінен артқан өнімділікті төмендету қаупін тудырды.

Әзірлеуді баяулатпай, шығынды қалай азайтуға болады? LegalOn Technologies бұл мәселені тапсырманың күрделілігі мен әзірлеу кезеңіне қарай GPT‑6 (Astra, Luna) және GPT‑6.1 Sol арасынан таңдау, сондай-ақ бюджетті әр бизнес бағытының өсу кезеңіне сәйкестендіру арқылы шешті. Компания әзірлеу қарқынын сақтай отырып, шығынды екі есе азайтты.

Бастапқыда компания әзірлеушілерге өзінің негізгі моделі GPT‑5.5‑ті Жылдам режимде шектеусіз пайдалануға мүмкіндік берді. Олар оны жобалау, іске асыру және күнделікті жұмысқа қолдана бастады. Тәжірибе жасау арқылы адам мен ЖИ арасындағы міндеттерді қалай тиімді бөлуге болатынын үйренді.

Алайда қуатты модельдерді әрі қарай шектеусіз қолдану жылдық бюджеттен асып кетуге әкелері сөзсіз еді. Компанияның ЖИ көмегімен әзірлеу жөніндегі құзырет орталығы (AID CoE) модель таңдау нұсқаулығын дайындауға кірісті. AID CoE модельдерді сынап, жұмысын бақыласа, менеджерлер оның қорытындыларын өз командаларына жеткізді. Осылайша әр инженер әр тапсырмаға ең қолайлы модельді өз бетінше таңдай алатын болды.

Жаңа нұсқаулық компанияға әр тапсырма үшін ең қуатты модельді қолданудың орнына, нақты жұмысқа сай модельді таңдауға көшуге көмектесті. Командалар жеңіл модельден бастап, тапсырма күрделенген сайын қуаттырақ модельдерге көшті.

Басқаруды қолдау үшін компания әкімші баптаулары арқылы жүйелік бақылау тетіктерін де енгізіп, бөлімдер мен жеке қызметкерлерге айлық пайдалану лимиттерін белгіледі. AID CoE пайдалану көлемін бақылап, бизнес қажеттілігіне қарай лимиттерді түзетеді.

Осы бақылау тетіктері аясындағы ішкі сынақтар таңдау өлшемдерін нақтылауға көмектесті. Ең жеңіл модель GPT‑6 Luna нақты талаптар бойынша код жазады; GPT‑6.1 Sol стандартты жобалау, деректерді талдау және құжат дайындауға көмектеседі; ал ең қуатты GPT‑6 Astra терең пайымдауды қажет ететін міндеттерді, соның ішінде архитектураны жобалауды атқарады. Тапсырмаға сай модель таңдау біртіндеп барлық командаға ортақ тәжірибеге айналды.

Модель таңдаумен қатар, компания Жылдам режимді әдепкіде шектей бастады. Оны тек қажет болғанда жеке сұрау бойынша пайдалануға рұқсат берілді. Бұл өзгеріс әзірлеу қарқынына қатысты алаңдаушылық туғызғанымен, командалар тапсырмаларды қатар орындау сияқты тәсілдер арқылы өнімділікті сақтап, жаңа тәртіпке бірқалыпты көшті.

Компания бөлім, топ және жеке қызметкер деңгейінде ЖИ шығынына бюджет шектерін де енгізді. Орныққан LegalOn бизнесіне шығын тиімділігін шамамен 20%-ға дейін арттыру міндеті қойылды. Ал іске қосылу кезеңіндегі жаңа бизнес бағыттарына ЖИ-ді белсенді қолдануды ынталандыру үшін мол бюджет бөлінді.

LegalOn Technologies компаниясының аға инженерлік менеджері Юта Токитакенің айтуынша, жаңа бизнес бағыттары шығын тиімділігінен гөрі бизнестің даму қарқынына басымдық берген. Мақсат — ЖИ-ді кеңінен пайдаланып, жұмыс нәтижесін арттыру және түптеп келгенде бизнестің өсуіне серпін беру.

Модель таңдау, функцияларды шектеу және әр бизнеске бейімделген бюджеттер бірге есептік күнделікті шығынды шамамен 65%-ға азайтты. Бұл тәсіл жалпы бюджетті бақылауда ұстап, ресурстарды компания өсіргісі келетін бизнес бағыттарына жұмсауға мүмкіндік берді.

Модельдерді оңтайландыру және ресурстарды стратегиялық бөлу мынадай нәтиже берді:

• Әр тапсырмаға ең қуатты модельді қолданудың орнына, тапсырма күрделілігі мен әзірлеу кезеңіне қарай GPT‑6 Astra, GPT‑6.1 Sol немесе GPT‑6 Luna таңдалатын болды.

• Жылдам режим әдепкіде шектелгеннен кейін де, тапсырмаларды қатар орындау сияқты командалық тәжірибелердің арқасында әзірлеу өнімділігі сақталды.

• Бюджет шектері орныққан бизнестегі тиімділікті шамамен 20%-ға арттыруды жаңа бизнеске белсенді инвестиция салумен ұштастырды.

• GPT‑6 және 6.1 модельдерінің арасынан таңдау арқылы есептік күнделікті шығын GPT‑5.5‑пен салыстырғанда 65%-ға азайды.

Модельдерді оңтайландыру арқылы компания әзірлеу жылдамдығы мен сапасын төмендетпей, шығынды азайтты. Командалар ЖИ әзірлеуден шығарылымға дейінгі уақытты да біртіндеп қысқартып жатқанын байқап отыр.

Бірақ компания бұдан да ауқымды мақсаттарды көздейді. Әзірлеудің жеделдеуі ғана ЖИ-ге салынған инвестицияның сәтті болғанын білдіре ме? Әзірлеудің жеделдеуі мен клиентке берілетін пайда арасындағы байланыс әлі анық емес еді. «ЖИ жүйелерді әзірлеу мен жаңартуды жеделдете алатыны даусыз деуге болады», — дейді Токитаке. «Біз үшін ең маңыздысы — әзірлеудің жеделдеуі клиенттерге шынымен пайда әкеле ме, соны түсіну».

Осы сұрақ компанияны өз көрсеткішін әзірлеуге жетеледі. ЖИ инвестициясын бағалаудың негізі әзірлеу жылдамдығы мен пайдалану көлемінен клиентке берілетін пайдаға ауысты.

Токитаке былай түсіндіреді: «ЖИ қолданғанда жекелеген тапсырмалардың шығынын бақылай аламыз, бірақ толық аяқталған жұмыстың — бір функцияны шығарудың — жалпы құны көбіне белгісіз болып қалады. Сондықтан өлшеу үшін әр функцияның шығарылымын жеке бірлік ретінде алдық. Сол шығарылымның клиентке әкелетін пайдасын оған жұмсалған нақты ЖИ шығынымен байланыстырып, инвестиция қайтарымын айқын әрі дәл көрсетуді көздейміз».

Қазір компания осы көрсеткішті есептейтін деректерді өңдеу тізбегін құрып жатыр. Ол дайын болғанда, клиентке берілетін пайда тұрғысынан инвестицияның нақты қайтарымын көруге болады. LegalOn Technologies ЖИ шығынын басқарумен шектелмей, технологияға салынған инвестицияны бизнеске беретін пайдасымен тікелей байланыстыруға бет алды.

Келесі мақсат — жеке инженерлердің ЖИ қолдану тәжірибесін бүкіл ұйымның құзыретіне айналдыру. Алғашқы қадам ретінде компания практикалық тәжірибені жинап, бөлісуге арналған білім қорын құруды жоспарлап отыр. Онда жобалау, іске асыру және тексеру үшін модельдердің ең тиімді үйлесімдері сияқты білім жинақталады. Осылайша жеке жетістіктер компанияға ортақ озық тәжірибеге тез айналады.

Командалардың практикалық тәжірибесінен туындаған бұл өзгерістер ұйым құрылымы мен жұмысқа қабылдауға да ықпал етіп отыр. ЖИ есебінен өнімділіктің артуы компанияны адам мен ЖИ арасындағы жұмыс бөлінісін, сондай-ақ кадрлық жоспарларын түбегейлі қайта қарауға итермелейді. Инвестициялық стратегиясы мен ұйымдық құрылымы өзгерген сайын, компания жұмысқа қабылдауда ЖИ дағдыларына басымдық бере бастады.

ЖИ енгізуді тұрақты бәсекелік артықшылыққа айналдыру үшін басқару мен командалардың әрекет еркіндігі арасындағы тепе-теңдікті үнемі жетілдіріп отыру қажет. AID CoE мен қауіпсіздік командасы өнімділікті, шығынды және тәуекелді жан-жақты оңтайландыру үшін бірлесіп жұмыс істейді. Олар бүкіл ұйымдағы тәжірибе жасауды қолдайтын икемді жүйе құрып жатыр.