Kwa kuweka uwezo wa AI zalishi kwenye programu, tunaweza kuunda mifumo ambayo hapo awali haikuweza kufikiwa na programu za kawaida.
Zaidi ya hayo, AI zalishi inapoweza kutengeneza programu kiotomatiki, tutaweza kuunda na kuendesha programu kwa uhuru na kwa urahisi kulingana na mawazo yetu.
Hadi sasa, nimeunda mifumo inayoweza kutafsiri makala zangu za blogu kwa Kiingereza na kuzichapisha kwenye blogu za Kiingereza, kuunda video za maelezo kutoka video za mawasilisho na kuzipakia kwenye YouTube, na kutengeneza na kuchapisha tovuti zangu za blogu zenye faharisi, kategoria na lebo.
Kwa njia hii, mfumo unaotumia maudhui asilia kama malighafi na kuingiza vipengele vya AI zalishi ili kuzalisha maudhui mbalimbali yanayotokana, unaweza kuitwa kiwanda cha kiakili.
Nimeunda pia programu ya wavuti ya kuendesha kiwanda hiki cha kiakili na kudhibiti hali yake, na kuifanya ipatikane kwenye Kompyuta na simu mahiri. Zaidi ya hayo, sehemu zinazofanya usindikaji otomatiki unaosababishwa na matukio hutekelezwa kwenye mashine pepe zilizotayarishwa kwa ajili ya usindikaji wa batch kwenye backend.
Hivyo, niliunda mimi mwenyewe frontends za Kompyuta na simu mahiri, backend ya seva ya wavuti, usindikaji wa batch kwenye mashine pepe, na miundombinu ya haya yote, kwa msaada wa AI zalishi.
Huu si uhandisi wa full-stack tu; unaweza kuitwa uhandisi wa omnidirectional, kwani unahusisha kuendeleza kikamilifu nyanja mbalimbali za mfumo.
Zaidi ya hayo, ninapoboresha utumiaji wa programu ya wavuti iliyotengenezwa au kuongeza vipengele vipya, ninaweza kugawa programu kwa AI zalishi, kuruhusu maboresho rahisi ninapoitumia.
Hii inafanya programu kuwa rahisi zaidi na inayobadilika kuliko programu za jadi, na kuniwezesha kuunda kitu kinacholingana kabisa na mifumo yangu ya matumizi. Ninaiita "liquidware."
Mimi mwenyewe nimezitumia na kwa sasa nazitumia. Siyo dhana tu bali tayari ni ukweli katika uundaji wa programu.
Ingawa bado sijaizindua, natarajia kwamba katika uwanja wa mifumo ya biashara, mbinu ya uundaji inayojulikana kama "uundaji unaozingatia michakato ya biashara" itakuwa ukweli.
Huu ni mbinu ambayo hailengi uboreshaji wa jumla wa programu, jambo linalofanya mifumo kuwa ngumu, bali inagawanya moduli za programu kulingana na michakato ya biashara binafsi.
Ufafanuzi wa msingi tu wa mfumo wa kiolesura cha mtumiaji, usimamizi wa ruhusa za mtumiaji, na mifumo ya data inayohitaji kushirikiwa kati ya michakato ya biashara inashirikiwa kama mfumo wa nje wa mfumo wa biashara.
Usindikaji mwingine wa ndani wa mfumo na data ya muda huendeshwa katika kiwango cha mchakato wa biashara.
Hii inaweza kujumuisha kazi na miundo ya data inayoweza kushirikiwa na michakato miwili au zaidi ya biashara. Hata hivyo, ikiwa hizi zitafanywa kuwa moduli za pamoja au maktaba maalum, ingawa uwezo wa kutumia tena msimbo na ubora unaboreshwa, muundo wa programu huwa ngumu, na mabadiliko yanaleta haja ya kuzingatia mara kwa mara athari kwa michakato mingine ya biashara.
Katika hali ambapo AI zalishi hutengeneza programu kiotomatiki, hasara ya mwisho inazidi faida ya kwanza. Kwa hiyo, mbinu inayozingatia michakato ya biashara, ambayo inasisitiza uboreshaji binafsi badala ya uboreshaji wa jumla, inakuwa ya busara.
Zaidi ya hayo, fikiria vitengo kama vile "kuingiza taarifa za msingi za mfanyakazi mpya," "kusasisha taarifa za msingi za mfanyakazi," na "kutafuta wafanyakazi kwa jina" kama michakato binafsi ya biashara.
Katika mbinu za jadi za uundaji, violesura vyao vya watumiaji, michakato ya frontend, michakato ya backend, na michakato ya batch hutenganishwa katika faili tofauti katika saraka tofauti. Zaidi ya hayo, kila moja huundwa na wahandisi tofauti.
Hata hivyo, wakati mhandisi mmoja anafanya uhandisi wa omnidirectional huku akiruhusu AI zalishi kufanya programu, inaleta maana zaidi kuunganisha msimbo unaohitajika kwa mchakato mmoja wa biashara kwenye faili moja au folda moja.
Kwa kuongeza, matokeo ya uchambuzi wa mahitaji, vipimo vya majaribio, matokeo ya majaribio, na rekodi za ukaguzi zinaweza pia kuunganishwa katika eneo moja.
Hii inaruhusu matokeo yote ya uhandisi wa programu kudhibitiwa kwa kila mchakato wa biashara. Na kwa sababu hakuna haja ya kuzingatia uboreshaji wa jumla, maboresho yanaweza kulenga ndani ya mchakato huo wa biashara, na michakato mipya ya biashara inaweza kuongezwa kwa urahisi kwenye mfumo wa biashara.
Kwa njia hii, uundaji wa programu na kile kinachoweza kuundwa na programu kinabadilika sana kutokana na AI zalishi. Hii si uwezekano wa siku zijazo; tayari ni ukweli wa sasa, na katika siku za usoni, ukamilifu wake unaweza tu kuongezeka, na hatua inayofuata lazima iendelee zaidi ya hapo.
Mifumo ya Uigaji
Kile kinachoweza kutekelezwa na programu hakizuiliwi kwa mifumo ya biashara na viwanda vya kiakili vilivyotajwa hapa.
Maeneo yaliyosalia ambayo sijataja yanaweza kuainishwa kwa upana kama mifumo ya uigaji.
Iwe ni kutatua mlinganyo rahisi wa fizikia kwa fomula moja ya uchambuzi au kuhesabu matukio changamano ya fizikia kwa programu za kurudia, zote zinaweza kuitwa mifumo ya uigaji.
Zaidi ya hayo, mifumo ya uigaji inaweza kutumika si tu katika fizikia bali pia katika kemia, biolojia, au hata sosholojia na uchumi. Aidha, uigaji hutumika si tu katika masomo bali pia katika nyanja kama vile uhandisi, tiba, usanifu wa kitaasisi, na usimamizi wa biashara.
Michezo pia ni aina ya mfumo wa uigaji. Katika mchezo wowote, inaweza kusemwa kwamba fizikia, jamii, sheria, n.k., ndani ya ulimwengu wa mchezo huo, kwa kusema, zinaigizwa.
Zaidi ya hayo, sisi pia hufanya aina ya uigaji tunapopanga maisha yetu, safari, au jinsi ya kutumia pesa zetu za mfukoni.
Uigaji huu umefanywa kwa njia mbalimbali: kwa kuunda na kuendesha programu, kwa kuunda na kuhesabu milinganyo kwenye karatasi, kwa kufikiri kichwani, kwa kupanga mawazo kwa maandishi na mishale kwenye ubao mweupe, au kwa kuchora grafu katika Excel.
Kuunda programu ya uigaji kwa tatizo maalum huruhusu uigaji changamano zaidi kuliko milinganyo ya uchambuzi. Hata hivyo, inahitaji ujuzi wa programu, juhudi, na muda.
Pia, mtindo wa uigaji unahitaji kufafanuliwa wazi, jambo linalohitaji ujuzi, juhudi, na muda wa kuzingatia.
Aidha, uigaji ungeweza kufanywa tu kwa njia zinazoweza kuelekezwa na programu, na hadi sasa, kile tu kilichoweza kuelekezwa kwa njia ya kompyuta ndicho kilichoweza kuigizwa.
AI zalishi itabadilisha sana hali hii.
AI zalishi hairuhusu tu uundaji rahisi wa programu za mfumo wa uigaji bali pia, kwa kuingiza AI zalishi kwenye mifumo ya uigaji, vipengele ambavyo haviwezi kuelekezwa na fomula za hisabati pia vinaweza kuigizwa. Hii inawezesha vipengele vya uigaji visivyo wazi na uigaji unaohusisha maajenti wenye akili kama binadamu.
Aidha, mifumo hiyo ya uigaji inaweza kuelekezwa si tu kwa fomula za hisabati bali pia kwa lugha asilia na kufasiriwa na AI zalishi.
Hii itarahisisha kuratibu mifumo mbalimbali ya uigaji tuliyofanya katika hali mbalimbali.
Hii itatuwezesha kupata matokeo sahihi zaidi, yenye ufanisi, na yenye tija ya uigaji, kupunguza uwezekano wa usimamizi mbaya na dhana potofu.
Zaidi ya hayo, wakati wa kujadili au kuzingatia matatizo changamano, itawezekana kutumia mifumo ya uigaji kwa majadiliano na kuzingatia, badala ya kutegemea uigaji wa kiakili wa mtu binafsi.
Hii huongeza usahihi wa majadiliano na hufanya mijadala kuwa yenye kujenga zaidi. Hii ni kwa sababu badala ya kuelekeza akili za kila mmoja au makosa katika kufikiri, mijadala inaweza kuzingatia pointi zilizo wazi kama vile mfumo msingi wa uigaji, upungufu au vipengele vinavyokosekana, jinsi sehemu zisizo na uhakika wa juu zinavyokadiriwa, na viashiria gani kati ya matokeo vinasisitizwa.
Kadri mifumo ya uigaji inavyokuwa rahisi kuunda, jinsi tunavyofikiri itabadilika kutoka fikra linear, inayozingatia angavu, dhana, na ubaya au makosa ya wengine, kwenda kwenye fikra ya uigaji.
Ni kama kutafuta mtandao kwenye simu yako mahiri wakati wa mazungumzo ili kuangalia vyanzo vya habari, Wikipedia, au vyanzo vya msingi. Hakuna tena haja ya mabishano yasiyo na mwisho yanayotegemea tu kumbukumbu za kila mmoja.
Wakati wa majadiliano, AI zalishi itapanga mfumo wa uigaji, sheria za uigaji, na masharti ya awali kutoka kwenye maudhui ya majadiliano.
Watu wanaojadili wanahitaji tu kuongeza au kusahihisha habari na masharti kwenye mfumo na sheria hizo, kisha kuthibitisha matokeo ya uigaji. Kama vile chanzo cha habari cha kuaminika kinapopatikana, matokeo hayo ya uigaji yanaweza kutumika kama msingi wa kawaida wa majadiliano ya kina.
Hii itawaweka huru wasikilizaji kutoka enzi ya kujiuliza ni nani aliye sahihi au nani anayestahili kuaminiwa. Hawatapoteza tena kiini wakati wanajaribu kuelewa lugha ngumu na dhana zinazoonekana kwenye majadiliano.
Watahitaji tu kuzingatia mambo rahisi sana: jinsi ya kutathmini kutokuwa na uhakika na ni maadili gani ya kupewa kipaumbele.