OpenAI Frontier ကို မိတ်ဆက်ခြင်း

AI သည် အဖွဲ့များအား ယခင်က ပြောဆိုခဲ့ပေမယ့် အကောင်အထည်မဖော်နိုင်ခဲ့သော အရာများကို လုပ်ဆောင်နိုင်စေခဲ့သည်။ အမှန်တကယ်ပင် enterprise ဝန်ထမ်းများ၏ 75% က AI ကြောင့် ယခင်က မလုပ်နိုင်ခဲ့သော လုပ်ငန်းတာဝန်များကို လုပ်ဆောင်နိုင်ခဲ့ကြောင်း ပြောကြသည်။ ဒီအချက်ကို နည်းပညာအဖွဲ့များသာမက ဌာနတိုင်းမှ ကျွန်တော်တို့ ကြားနေရသည်။ အလုပ်လုပ်ပုံ ပြောင်းလဲသွားပြီဖြစ်ပြီး enterprise များကလည်း ထိုအပြောင်းအလဲ၏ သက်ရောက်မှုကြီးများကို စတင်ခံစားနေကြသည်။

လွန်ခဲ့သော နှစ်အနည်းငယ်အတွင်း စီးပွားရေးလုပ်ငန်း 1 သန်းကျော်နှင့်အတူ ကျွန်တော်တို့သည် ဤအရာကို လက်တွေ့မြင်တွေ့ခဲ့သည်။ ထုတ်လုပ်သူကြီးတစ်ခုတွင် အေးဂျင့်များက production optimization လုပ်ငန်းကို ခြောက်ပတ်ကနေ တစ်ရက်အထိ လျှော့ချခဲ့သည်။ ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုကုမ္ပဏီတစ်ခုက အရောင်းလုပ်ငန်းစဉ်တစ်လျှောက်လုံးတွင် အေးဂျင့်များကို end-to-end အသုံးချပြီး အရောင်းဝန်ထမ်းများက ဖောက်သည်များနှင့် အချိန်ပိုသုံးစွဲနိုင်ရန် 90% ကျော် ပိုမိုအချိန် ဖွင့်လှစ်ပေးခဲ့သည်။ ထို့အပြင် စွမ်းအင်ထုတ်လုပ်သူကြီးတစ်ခုတွင် အေးဂျင့်များက output ကို 5% အထိ တိုးမြှင့်ကူညီခဲ့ပြီး၊ ၎င်းကြောင့် အပိုဝင်ငွေ ဘီလီယံတစ်ခုကျော် တိုးလာသည်။

ဤအရာသည် စက်မှုလုပ်ငန်းအားလုံးရှိ AI ခေါင်းဆောင်များအတွက် ဖြစ်ပေါ်နေပြီး၊ လိုက်မီရန် ဖိအားကလည်း တိုးလာနေသည်။ သူတို့ကို နှေးကွေးစေသော အရာမှာ မော်ဒယ်၏ ဉာဏ်ရည်မဟုတ်ဘဲ၊ သူတို့၏ အဖွဲ့အစည်းများအတွင်း အေးဂျင့်များကို ဘယ်လို တည်ဆောက်ပြီး လည်ပတ်စေသလဲ ဆိုတာဖြစ်သည်။

ယနေ့ ကျွန်တော်တို့သည် Frontier ကို မိတ်ဆက်ပေးနေပါတယ်။ ၎င်းသည် enterprise များအား လက်တွေ့အလုပ်များကို လုပ်ဆောင်နိုင်သော AI အေးဂျင့်များကို တည်ဆောက်၊ ဖြန့်ချိပြီး စီမံခန့်ခွဲနိုင်ရန် ကူညီပေးသည့် platform အသစ်ဖြစ်သည်။ Frontier သည် အေးဂျင့်များအား လူများက အလုပ်တွင် အောင်မြင်ရန် လိုအပ်သော ကျွမ်းကျင်မှုများနှင့် တူညီသောစွမ်းရည်များ ပေးသည်။ မျှဝေထားသော context၊ onboarding၊ feedback ပါသော hands-on learning နှင့် ရှင်းလင်းသော permission များနှင့် boundary များ ဖြစ်သည်။ ထိုနည်းဖြင့် အဖွဲ့များသည် သီးခြား use case များကို ကျော်လွန်ပြီး လုပ်ငန်းတစ်လျှောက် အလုပ်လုပ်နိုင်သော AI လုပ်ဖော်ကိုင်ဖက်များဆီသို့ ရွေ့လျားနိုင်သည်။

HP⁠(ဝင်းဒိုးအသစ်တွင် ဖွင့်မည်), Intuit⁠(ဝင်းဒိုးအသစ်တွင် ဖွင့်မည်), Oracle⁠(ဝင်းဒိုးအသစ်တွင် ဖွင့်မည်), State Farm⁠(ဝင်းဒိုးအသစ်တွင် ဖွင့်မည်), Thermo Fisher⁠(ဝင်းဒိုးအသစ်တွင် ဖွင့်မည်) နှင့် Uber⁠(ဝင်းဒိုးအသစ်တွင် ဖွင့်မည်) တို့သည် Frontier ကို ပထမဆုံး လက်ခံအသုံးပြုသူများထဲတွင် ပါဝင်ကြပြီး၊ လက်ရှိဖောက်သည် ဒါဇင်များစွာ—BBVA⁠(ဝင်းဒိုးအသစ်တွင် ဖွင့်မည်), Cisco⁠(ဝင်းဒိုးအသစ်တွင် ဖွင့်မည်) နှင့် T-Mobile⁠(ဝင်းဒိုးအသစ်တွင် ဖွင့်မည်) တို့အပါအဝင်—တို့သည် ၎င်းတို့၏ အရှုပ်ထွေးဆုံးနှင့် တန်ဖိုးအမြင့်ဆုံး AI လုပ်ငန်းအချို့ကို အားပေးရန် Frontier ၏ နည်းလမ်းကို အကြိုစမ်းသပ်ပြီးသား ဖြစ်သည်။

ကုမ္ပဏီများသည် cloud များ၊ data platform များနှင့် application များအနှံ့ ပြန့်နှံ့နေသော ချိတ်ဆက်မှုမရှိသည့် system များနှင့် governance များကြောင့် ယခုတင်ပဲ အလွန်ရှုပ်ထွေးနေကြပြီဖြစ်သည်။ AI က ထိုကွဲကွာမှုကို ပိုမိုမြင်သာစေပြီး၊ အခြေအနေများစွာတွင် ပိုမိုပြင်းထန်စေခဲ့သည်။ ယခုအခါ အေးဂျင့်များကို နေရာအနှံ့ ဖြန့်ချိနေကြပြီး၊ တစ်ခုချင်းစီမှာ မြင်နိုင်သည့်အရာနှင့် လုပ်နိုင်သည့်အရာတို့အရ သီးခြားကန့်သတ်ထားသည်။ အေးဂျင့်အသစ်တိုင်းသည် အလုပ်ကို ကောင်းကောင်းလုပ်ရန် လုံလောက်သော context မရှိသောကြောင့် အကူအညီပေးမည့်အစား ရှုပ်ထွေးမှုသာ တိုးစေနိုင်သည်။

အေးဂျင့်များ၏ စွမ်းရည်များ မြင့်မားလာသလို၊ မော်ဒယ်များ လုပ်နိုင်သည့်အရာနှင့် အဖွဲ့များ လက်တွေ့ ဖြန့်ချိနိုင်သည့်အရာတို့အကြားရှိ အခွင့်အလမ်းကွာဟချက်ကလည်း ပိုကြီးလာသည်။ ဤကွာဟချက်ကို နည်းပညာသာမောင်းနှင်နေခြင်းမဟုတ်ပါ။ AI တိုးတက်လာသည့် အမြန်နှုန်းအတိုင်း အဖွဲ့များသည် အေးဂျင့်များကို အစောပိုင်း pilot များမှ လက်တွေ့အလုပ်များထဲသို့ ရွှေ့ရန် လိုအပ်သော အသိပညာကို တည်ဆောက်နေဆဲဖြစ်သည်။ OpenAI တစ်ခုတည်းအတွင်းပင် အသစ်တစ်ခုခုကို သုံးရက်လျှင် တစ်ကြိမ်ခန့် ထုတ်ပို့လျက်ရှိပြီး၊ ထိုအရှိန်အဟုန်က ပိုမြန်လာနေသည်။¹ လိုက်မီနိုင်ရန်အတွက် ထိန်းချုပ်မှုနှင့် စမ်းသပ်မှုကို ဟန်ချက်ညီစွာ ကိုင်တွယ်ရပြီး၊ ထိုအရာကို မှန်ကန်စွာ လုပ်ရန် ခက်ခဲသည်။

enterprise များက ဒီအရာကို အခုချက်ချင်း ဖြေရှင်းရန် ဖိအားခံနေရသည်၊ အကြောင်းမှာ အစောပိုင်းခေါင်းဆောင်များနှင့် အခြားသူအားလုံးကြား ကွာဟချက်က အလွန်မြန်စွာ ကြီးထွားနေသောကြောင့် ဖြစ်သည်။

ကျွန်တော်တို့ သင်ယူထားတာက အဖွဲ့များသည် ပဟေဠိတစ်စိတ်တစ်ပိုင်းကိုသာ ဖြေရှင်းပေးသော ပိုကောင်းသည့် tool များကိုသာ မလိုအပ်ဘူးဆိုတာပါ။ သူတို့သည် အေးဂျင့်များကို build, deploy, and manage လုပ်နိုင်ရန် end-to-end နည်းလမ်းတစ်ခုဖြင့် production ထဲသို့ ရောက်အောင် ကူညီမှု လိုအပ်ခဲ့သည်။

ကျွန်တော်တို့သည် enterprise များက လူများကို အရွယ်တင်ပုံကို လေ့လာခြင်းဖြင့် စတင်ခဲ့သည်။ သူတို့သည် onboarding process များ ဖန်တီးသည်။ အဖွဲ့အစည်းဆိုင်ရာ အသိပညာနှင့် အတွင်းသုံးဘာသာစကားကို သင်ကြားပေးသည်။ အတွေ့အကြုံမှတဆင့် လေ့လာနိုင်စေပြီး feedback ဖြင့် စွမ်းဆောင်ရည် တိုးတက်စေသည်။ မှန်ကန်သော system များသို့ ဝင်ခွင့်ပေးပြီး boundary များ သတ်မှတ်သည်။ AI လုပ်ဖော်ကိုင်ဖက်များလည်း ထိုအရာများ တူတူလိုအပ်သည်။

AI လုပ်ဖော်ကိုင်ဖက်များ တကယ်အလုပ်လုပ်ရန် အရေးကြီးသော အချက်အချို့ရှိသည်-

• system များအနှံ့ အလုပ်ကို တကယ်ဘယ်လို ဆောင်ရွက်နေသလဲဆိုတာကို နားလည်ရန် လိုအပ်သည်။  
• ကွန်ပျူတာနှင့် tool များကို အသုံးပြု၍ စီမံကိန်းချ၊ လုပ်ဆောင်ကာ လက်တွေ့ကမ္ဘာ ပြဿနာများကို ဖြေရှင်းနိုင်ရန် ဝင်ခွင့်လိုအပ်သည်။ 
• အလုပ်ပြောင်းလဲလာသလို အရည်အသွေး ပိုကောင်းလာနိုင်ရန် “ကောင်းသည်” ဆိုတာ ဘယ်လိုပုံစံလဲဆိုတာကို နားလည်ရန် လိုအပ်သည်။
• ထို့အပြင် အဖွဲ့များ ယုံကြည်နိုင်သော identity၊ permission များနှင့် boundary များလည်း လိုအပ်သည်။

ထိုအရာအားလုံးသည် များစွာသော system များအနှံ့၊ များသောအားဖြင့် cloud အများအပြားတွင် ပြန့်နှံ့နေသည့် ပတ်ဝန်းကျင်များတွင် အလုပ်လုပ်ရမည်ဖြစ်သည်။ Frontier သည် အဖွဲ့များတွင် ရှိပြီးသား system များနှင့် အတူ လုပ်ဆောင်နိုင်ပြီး၊ replatform လုပ်ရန် မဖိအားပေးပါ။ သင့်ရှိပြီးသား data နှင့် AI ကို ၎င်းတို့ရှိနေရာတွင် အတူတကွ ယူဆောင်လာနိုင်သလို—သင်အသုံးပြုပြီးသား application များကိုလည်း open standard များ အသုံးပြု၍ ပေါင်းစည်းနိုင်သည်။ အဓိပ္ပာယ်မှာ format အသစ်များ မလိုအပ်တော့ခြင်းနှင့် သင်ဖြန့်ချိပြီးသား အေးဂျင့်များ သို့မဟုတ် application များကို စွန့်လွှတ်ရန် မလိုအပ်ခြင်း ဖြစ်သည်။

ဤနည်းလမ်း၏ အထူးအားသာချက်မှာ AI လုပ်ဖော်ကိုင်ဖက်များသည် interface မည်သည့်ပုံစံကမဆို အသုံးပြုလွယ်ကူပြီး အကျိုးရှိစေခြင်းဖြစ်သည်။ UI တစ်ခုတည်း သို့မဟုတ် application တစ်ခုတည်းနောက်ကွယ်တွင် ပိတ်မိမနေပါ။ အလုပ်ဖြစ်ပွားရာနေရာမည်သည့်နေရာတွင်မဆို လူများနှင့် တွဲဖက်လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။ ChatGPT နှင့် အပြန်အလှန်ဆက်သွယ်ရာမှဖြစ်စေ၊ Atlas နှင့် workflow များမှဖြစ်စေ၊ ရှိပြီးသား business application များအတွင်းမှဖြစ်စေ ဖြစ်နိုင်သည်။ အေးဂျင့်များကို in-house တည်ဆောက်ထားသည်ဖြစ်စေ၊ OpenAI မှ ရယူထားသည်ဖြစ်စေ၊ သင်အသုံးပြုနေပြီးသား အခြား vendor များမှ ပေါင်းစည်းထားသည်ဖြစ်စေ ဤအချက်သည် မှန်ကန်သည်။

ထိရောက်သော ဝန်ထမ်းတိုင်းသည် လုပ်ငန်း ဘယ်လို လည်ပတ်သလဲ၊ သတင်းအချက်အလက် ဘယ်မှာရှိသလဲ၊ ကောင်းမွန်သော ဆုံးဖြတ်ချက်များက ဘယ်လိုပုံစံရှိသလဲ ဆိုတာကို သိထားသည်။

Frontier သည် silo ဖြစ်နေသော data warehouse များ၊ CRM system များ၊ ticketing tool များနှင့် အတွင်းသုံး application များကို ချိတ်ဆက်ကာ AI လုပ်ဖော်ကိုင်ဖက်များအား ထိုတူညီသော မျှဝေထားသော business context ကို ပေးသည်။ ၎င်းတို့သည် သတင်းအချက်အလက် စီးဆင်းပုံ၊ ဆုံးဖြတ်ချက်များ ပြုလုပ်ရာနေရာနှင့် ဘယ်ရလဒ်များက အရေးကြီးသလဲ ဆိုတာကို နားလည်သည်။ ၎င်းသည် enterprise အတွက် semantic layer တစ်ခုဖြစ်လာပြီး AI လုပ်ဖော်ကိုင်ဖက်အားလုံးက ကိုးကားအသုံးပြုကာ ထိရောက်စွာ လည်ပတ်ပြီး ဆက်သွယ်နိုင်သည်။

မျှဝေထားသော context အဆင်သင့်ဖြစ်လာပြီဆိုလျှင် အေးဂျင့်များသည် အလုပ်ကို အမှန်တကယ် လုပ်ဆောင်နိုင်ရမည်ဖြစ်သည်။

အဖွဲ့အစည်းတစ်လျှောက်ရှိ နည်းပညာဆိုင်ရာနှင့် နည်းပညာမဟုတ်သော အဖွဲ့များသည် Frontier ကို အသုံးပြု၍ လူများက ကွန်ပျူတာပေါ်တွင် လုပ်ဆောင်လေ့ရှိသော တာဝန်များစွာကို ထမ်းဆောင်မည့် AI လုပ်ဖော်ကိုင်ဖက်များကို ခန့်အပ်နိုင်သည်။ Frontier သည် AI လုပ်ဖော်ကိုင်ဖက်များအား data ကို reason လုပ်နိုင်ပြီး file များနှင့် အလုပ်လုပ်ခြင်း၊ code run ခြင်းနှင့် tool များအသုံးပြုခြင်းကဲ့သို့ ရှုပ်ထွေးသောလုပ်ငန်းများကို ပြီးမြောက်စေနိုင်သော စွမ်းရည်ကို ယုံကြည်စိတ်ချရပြီး open agent execution environment တစ်ခုအတွင်း ပေးသည်။ AI လုပ်ဖော်ကိုင်ဖက်များ လုပ်ဆောင်သွားသည်နှင့်အမျှ ၎င်းတို့သည် memory များ တည်ဆောက်ကာ ယခင်အပြန်အလှန်ဆက်သွယ်မှုများကို အချိန်ကြာလာသည်နှင့်အမျှ စွမ်းဆောင်ရည်တိုးတက်စေသော အသုံးဝင်သော context အဖြစ် ပြောင်းလဲစေသည်။

ဖြန့်ချိပြီးနောက် AI လုပ်ဖော်ကိုင်ဖက်များသည် local environment များ၊ enterprise cloud infrastructure နှင့် OpenAI-hosted runtime များအနှံ့ လည်ပတ်နိုင်ပြီး၊ အဖွဲ့များကို အလုပ်လုပ်ပုံကို ပြန်လည်တီထွင်ရန် မလိုအပ်စေပါ။ အချိန်အထိခိုက်မခံသော အလုပ်များအတွက်လည်း Frontier သည် OpenAI ၏ မော်ဒယ်များထံ low-latency access ကို ဦးစားပေးသည့်အတွက် တုံ့ပြန်ချက်များ မြန်ဆန်ပြီး တသမတ်တည်း ရှိစေသည်။

အေးဂျင့်များသည် အချိန်ကြာလာသည့်အထိ အသုံးဝင်နေရန် လူများကဲ့သို့ အတွေ့အကြုံမှ လေ့လာနိုင်ရမည်ဖြစ်သည်။

စွမ်းဆောင်ရည်ကို evaluate and optimize လုပ်ရန် built-in နည်းလမ်းများက လူမန်နေဂျာများနှင့် AI လုပ်ဖော်ကိုင်ဖက်များ နှစ်ဖက်စလုံးအတွက် ဘာတွေက အလုပ်ဖြစ်သလဲ၊ ဘာတွေက မဖြစ်သလဲ ဆိုတာကို ရှင်းလင်းစေပြီး ကောင်းမွန်သော အပြုအမူများ အချိန်နှင့်အမျှ တိုးတက်လာစေသည်။ အချိန်ကြာလာသည်နှင့်အမျှ AI လုပ်ဖော်ကိုင်ဖက်များသည် ကောင်းမွန်မှု၏ ပုံစံကို သင်ယူလာပြီး အရေးကြီးဆုံး အလုပ်များတွင် ပိုကောင်းလာသည်။

ဤနည်းဖြင့် အေးဂျင့်များသည် အထင်ကြီးစရာ demo များမှ ယုံကြည်စိတ်ချရသော အသင်းဖော်များအဖြစ် ရွေ့လျားလာသည်။

Frontier သည် AI လုပ်ဖော်ကိုင်ဖက်များကို ရှင်းလင်းသော ကန့်သတ်ချက်များအတွင်း လည်ပတ်စေကြောင်း သေချာစေသည်။ AI လုပ်ဖော်ကိုင်ဖက်တစ်ခုချင်းစီတွင် တိကျသော permission များနှင့် guardrail များပါသော ကိုယ်ပိုင် identity ရှိသည်။ ထို့ကြောင့် sensitive ဖြစ်ပြီး regulation ရှိသော environment များတွင်လည်း ယုံကြည်စိတ်ချစွာ အသုံးပြုနိုင်သည်။ Enterprise security and governance⁠ ကို built in ထည့်သွင်းထားသောကြောင့် အဖွဲ့များသည် ထိန်းချုပ်မှုမပျောက်ဘဲ scale ချဲ့နိုင်သည်။

အခွင့်အလမ်းကွာဟချက်ကို ပိတ်ရန်ဆိုတာ နည်းပညာဆိုင်ရာ ပြဿနာတစ်ခုတည်း မဟုတ်ပါ။

ကျွန်တော်တို့သည် နှစ်ပေါင်းများစွာကြာ ရှုပ်ထွေးသော AI deployment များအတွက် enterprise ကြီးများနှင့် နီးကပ်စွာ အလုပ်လုပ်ခဲ့သောကြောင့် ဘာတွေက အလုပ်ဖြစ်သလဲ၊ ဘာတွေက မဖြစ်သလဲဆိုတာကို မြင်တွေ့ထားသည်။ ယခုတော့ ထိုသင်ခန်းစာများကို သူတို့၏ အခက်ခဲဆုံး ပြဿနာများတွင် အသုံးချနိုင်ရန် အဖွဲ့များကို ကူညီနေသည်။

ကျွန်တော်တို့သည် OpenAI Forward Deployed Engineers (FDEs) များကို သင့်အဖွဲ့များနှင့် တွဲဖက်ထားပြီး၊ production အတွင်း အေးဂျင့်များကို build and run လုပ်ရန် အကောင်းဆုံး လုပ်ထုံးလုပ်နည်းများကို ဖွံ့ဖြိုးစေရန် ဘေးချင်းယှဉ် အတူအလုပ်လုပ်ပေးသည်။

FDE များက အဖွဲ့များအား OpenAI Research နှင့် တိုက်ရိုက်ချိတ်ဆက်မှု တစ်ခုကိုလည်း ပေးသည်။ သင်က အေးဂျင့်များကို ဖြန့်ချိသည့်အခါ ကျွန်တော်တို့သည် မော်ဒယ်ပတ်ဝန်းကျင်ရှိ သင့် system များကို ဘယ်လိုတိုးတက်စေမလဲ ဆိုတာသာ မဟုတ်ဘဲ သင်၏အလုပ်အတွက် ပိုအသုံးဝင်စေရန် မော်ဒယ်များကိုယ်တိုင် ဘယ်လို ပြောင်းလဲတိုးတက်ရမလဲ ဆိုတာကိုလည်း သင်ယူသည်။ သင့် business problem မှ deployment၊ ထို့နောက် research သို့ ပြန်လာသော feedback loop သည် နှစ်ဖက်လုံးကို ပိုမြန်မြန် ရွေ့လျားစေသည်။

platform နှင့် application များ အတူတကွ အလုပ်လုပ်သောအခါ AI သည် enterprise တွင် အကောင်းဆုံး လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။ Frontier သည် open standard များပေါ်တွင် တည်ဆောက်ထားသောကြောင့် software team များက ချိတ်ဆက်ဝင်ရောက်ပြီး တူညီသော shared context မှ အကျိုးခံစားရသည့် အေးဂျင့်များကို တည်ဆောက်နိုင်သည်။

ဤအရာသည် အရေးကြီးသည်၊ အကြောင်းမှာ အေးဂျင့် app များစွာ ပျက်ကွက်ရသော ရိုးရှင်းသည့် အကြောင်းရင်းတစ်ခု ရှိသောကြောင့်ဖြစ်သည် - ၎င်းတို့တွင် လိုအပ်သော context မရှိခြင်းဖြစ်သည်။ data သည် system များအနှံ့ ပြန့်ကျဲနေပြီး၊ permission များသည် ရှုပ်ထွေးကာ integration တစ်ခုစီတိုင်းသည် တစ်ခါသုံး project တစ်ခုအဖြစ် ပြောင်းလဲသွားသည်။ Frontier သည် application များအား ၎င်းတို့လိုအပ်သော business context ကို (မှန်ကန်သော control များနှင့်အတူ) ပိုမိုလွယ်ကူစွာ ဝင်ရောက်အသုံးပြုနိုင်စေသဖြင့် ပထမနေ့ကတည်းက လက်တွေ့ workflow များအတွင်း အလုပ်လုပ်နိုင်စေသည်။ enterprise များအတွက်တော့ အချိန်တိုင်း integration cycle ရှည်ရှည် မလိုဘဲ rollout များ ပိုမိုမြန်ဆန်သွားစေသည်။

ကျွန်တော်တို့သည် Frontier Partners အဖွဲ့ငယ်တစ်ခုနှင့်လည်း အလုပ်လုပ်နေသည်—Abridge⁠(ဝင်းဒိုးအသစ်တွင် ဖွင့်မည်), Clay⁠(ဝင်းဒိုးအသစ်တွင် ဖွင့်မည်), Ambience⁠(ဝင်းဒိုးအသစ်တွင် ဖွင့်မည်), Decagon⁠(ဝင်းဒိုးအသစ်တွင် ဖွင့်မည်), Harvey⁠(ဝင်းဒိုးအသစ်တွင် ဖွင့်မည်) နှင့် Sierra⁠(ဝင်းဒိုးအသစ်တွင် ဖွင့်မည်) ကဲ့သို့ AI-native builder များ—တို့သည် Frontier နှင့် နက်နက်ရှိုင်းရှိုင်း လက်တွဲဆောင်ရွက်ရန် ကတိပြုထားကြသည်။ ၎င်းတို့သည် OpenAI နှင့် နီးကပ်စွာ အလုပ်လုပ်ကာ ဖောက်သည်များလိုအပ်သည့်အရာများကို သင်ယူမည်၊ solution များ ဒီဇိုင်းဆွဲမည်၊ deployment ကို ပံ့ပိုးမည်။ အချိန်ကြာလာသည်နှင့်အမျှ ကျွန်တော်တို့သည် ဤအစီအစဉ်ကို ချဲ့ထွင်ပြီး enterprise AI ကို အာရုံစိုက်သော builder များ ပိုမိုကြိုဆိုသွားမည်။

ယခုမေးခွန်းမှာ AI သည် အလုပ်လုပ်ပုံကို ပြောင်းလဲမလား မဟုတ်တော့ဘဲ၊ သင့်အဖွဲ့အစည်းက အေးဂျင့်များကို လက်တွေ့ အားသာချက်တစ်ခုအဖြစ် ဘယ်လောက်မြန်မြန် ပြောင်းလဲနိုင်မလဲ ဆိုတာဖြစ်သည်။

Frontier ကို ယနေ့တွင် ဖောက်သည်အကန့်အသတ်ရှိသော အစုတစ်ခုအတွက် ရရှိနိုင်ပြီး၊ လာမည့် လအနည်းငယ်အတွင်း ပိုမိုကျယ်ပြန့်စွာ ရရှိလာမည်ဖြစ်သည်။ ကျွန်တော်တို့နှင့် အတူအလုပ်လုပ်နိုင်မည့် နည်းလမ်းများကို စူးစမ်းလိုပါက သင်၏ OpenAI အဖွဲ့ထံ ဆက်သွယ်ပါ။