Kwa kupachika kazi za AI za kuzalisha katika programu, tunaweza kuunda mifumo ambayo hapo awali haikuweza kupatikana kwa programu za kawaida.
Zaidi ya hayo, kadiri AI za kuzalisha zinavyoweza kuzalisha programu kiotomatiki, tutaweza kuunda na kuendesha programu kwa urahisi na uhuru kadiri tunavyozibuni.
Mimi, hadi sasa, nimejenga mifumo inayotafsiri makala zangu za blogu kwa Kiingereza na kuzichapisha kwenye blogu ya Kiingereza, kuunda video za maelezo kutoka video za wasilisho na kuzipakia YouTube, na kuzalisha na kuchapisha tovuti yangu ya blogu yenye faharasa, kategoria, na lebo.
Kwa njia hii, mfumo unaotumia maudhui asili kama malighafi na kujumuisha kazi za AI za kuzalisha ili kuzalisha maudhui mbalimbali yanayotokana unaweza kuitwa Kiwanda cha Kielimu.
Zaidi ya hayo, nimeunda programu ya wavuti ya kuendesha Kiwanda hiki cha Kielimu na kudhibiti hali yake, na kuifanya ipatikane kwenye Kompyuta na simu mahiri. Pia, sehemu zinazoshughulikia uchakataji otomatiki unaosababishwa na matukio hutekelezwa kwenye mashine pepe zilizotayarishwa kwa ajili ya uchakataji wa batch zaidi ya backendi.
Hivyo, niliunda vipengele vya mbele vya Kompyuta na simu mahiri, backendi ya seva ya wavuti, uchakataji wa batch kwenye mashine pepe, na miundombinu ya haya yote, peke yangu kwa usaidizi wa AI ya kuzalisha.
Huu si uhandisi wa programu wa full-stack tu, bali unaweza kuitwa Uhandisi wa Mielekeo Yote, ambao huendeleza kikamilifu vipengele mbalimbali vya mfumo.
Zaidi ya hayo, ninapoboresha vipengele vya programu ya wavuti iliyotengenezwa ambavyo ni vigumu kutumia au kuongeza vipengele vipya, ninaweza kukabidhi upangaji programu kwa AI ya kuzalisha, na hivyo kuruhusu maboresho rahisi wakati wa matumizi.
Hii ni nyumbulifu na rahisi zaidi kuliko programu za kawaida, ikiniwezesha kuunda kitu kinachofaa kikamilifu matumizi yangu. Ninaita hii Programu-kioevu.
Nimeendeleza mwenyewe na ninatumia hizi. Huu si dhana tu; tayari ni ukweli wa ukuzaji wa programu.
Ingawa bado haijaundwa, katika eneo la mifumo ya biashara, ninatarajia kwamba njia ya ukuzaji inayolenga Mchakato wa Biashara itakuwa ukweli.
Huu ni mtazamo ambao haulengi uboreshaji wa jumla wa programu, jambo linalofanya mifumo kuwa ngumu, bali hugawanya moduli za programu katika Michakato ya Biashara ya kibinafsi.
Ufafanuzi wa msingi wa mfumo wa kiolesura cha mtumiaji, usimamizi wa haki za mtumiaji, na mifumo ya data inayohitajika kushirikiwa kati ya Michakato ya Biashara tu ndiyo hushirikiwa kama mfumo wa nje wa mfumo wa biashara.
Uchakataji mwingine wa ndani wa mfumo na data ya muda huendeshwa katika kitengo cha Mchakato wa Biashara.
Kunaweza kuwa na kazi au miundo ya data ndani ya hizi zinazoweza kushirikiwa na Michakato ya Biashara miwili au zaidi. Hata hivyo, zikifanywa kuwa moduli zinazoshirikiwa au maktaba maalum, ingawa matumizi tena ya msimbo na ubora huboreshwa, muundo wa programu huwa mgumu, na mabadiliko huhitaji kuzingatia mara kwa mara athari zao kwa Michakato mingine ya Biashara.
Katika hali ambapo AI ya kuzalisha inazalisha programu kiotomatiki, hasara za huyu wa mwisho huzidi faida za huyu wa kwanza. Kwa hivyo, mtazamo unaolenga Mchakato wa Biashara, unaosisitiza Uboreshaji wa Kibinafsi badala ya uboreshaji wa jumla, unakuwa wa kimantiki.
Zaidi ya hayo, fikiria vitengo kama vile "kuingiza taarifa za msingi za mfanyakazi mpya," "kusasisha taarifa za msingi za mfanyakazi," au "kutafuta wafanyakazi kwa jina" kama Michakato ya Biashara ya kibinafsi.
Katika mbinu za ukuzaji za jadi, kila kiolesura cha mtumiaji, mchakato wa mbele, mchakato wa backendi, na mchakato wa batch ungetenganishwa katika faili tofauti katika saraka tofauti. Zaidi ya hayo, kila moja ingeundwa na mhandisi tofauti.
Hata hivyo, mhandisi mmoja anapofanya Uhandisi wa Mielekeo Yote kwa kutumia AI ya kuzalisha kufanya upangaji programu, inafaa zaidi kuunganisha msimbo unaohitajika kwa Mchakato mmoja wa Biashara katika faili moja au folda moja.
Kwa kuongeza, matokeo ya uchambuzi wa mahitaji, vipimo vya majaribio, matokeo ya majaribio, na rekodi za ukaguzi pia zinaweza kuunganishwa katika eneo moja.
Hii inaruhusu usimamizi wa kazi zote za uhandisi wa programu katika kitengo cha Mchakato mmoja wa Biashara. Na, kwa sababu hakuna haja ya kuzingatia uboreshaji wa jumla, maboresho yanaweza kuzingatiwa ndani ya Mchakato huo wa Biashara, na Michakato mipya ya Biashara inaweza kuongezwa kwa urahisi kwenye mfumo wa biashara.
Kwa njia hii, ukuzaji wa programu na kile kinachoweza kuundwa kwa programu kinabadilika sana kutokana na AI ya kuzalisha. Hiki si kioo cha baadaye; tayari ni hali ya sasa, na katika siku za usoni, usafishaji wake unaweza tu kuendelea kuimarika, na hatua inayofuata lazima isogee zaidi ya hapo.
Mifumo ya Uigaji
Kinachoweza kutekelezwa kupitia programu hakikomei kwenye mifumo ya biashara na viwanda vya kielimu vilivyotajwa hapa.
Maeneo yaliyosalia ambayo sijataja yanaweza kuainishwa kwa upana kama mifumo ya uigaji.
Iwe ni kutatua milinganyo rahisi ya fizikia kwa fomula moja ya uchambuzi au kuhesabu matukio changamano ya fizikia kwa programu za kurudia, zote zinaweza kuchukuliwa kuwa mifumo ya uigaji.
Zaidi ya hayo, mifumo ya uigaji inaweza kutumika si tu katika fizikia, bali pia katika kemia, biolojia, sosholojia, uchumi, na nyanja nyinginezo. Mbali na taaluma, uigaji pia hutumika katika uhandisi, tiba, shughuli za kitaasisi, na usimamizi wa biashara.
Michezo pia ni aina ya mfumo wa uigaji. Katika mchezo wowote, fizikia, jamii, sheria, na vipengele vingine ndani ya Dunia ya mchezo huo, kwa maana fulani, vinaigwa.
Zaidi ya hayo, sisi pia hufanya aina fulani 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, kuhesabu milinganyo kwenye karatasi, kufikiri vichwani mwetu, kupanga mawazo kwa maandishi na vishale kwenye ubao mweupe, au kuchora grafu katika Excel.
Kuunda programu ya uigaji kwa tatizo maalum huruhusu uigaji changamano zaidi kuliko milinganyo ya uchambuzi. Hata hivyo, inahitaji ujuzi wa kuunda programu, juhudi, na muda.
Pia inahitaji kufafanua mfumo wa uigaji, ambao kwa upande wake unahitaji ujuzi, juhudi ya kuzingatia, na muda.
Zaidi ya hayo, uigaji umekuwa ukikomea kwa kile kinachoweza kuelezewa katika fomu ya programu, na hapo awali ni kile tu kinachoweza kuelezewa kwa hesabu ndicho kingeweza kuigwa.
AI ya kuzalisha inabadilisha sana hali hii.
AI ya kuzalisha haiwezi tu kuunda programu za mfumo wa uigaji kwa urahisi, lakini kwa kuingiza AI ya kuzalisha kwenye mifumo ya uigaji, vipengele visivyoweza kuelezewa kihisabati pia vinaweza kuigwa. Hii huwezesha vipengele vya uigaji visivyoeleweka vya ubora na uigaji unaohusisha mawakala wenye akili kama binadamu.
Zaidi ya hayo, mifumo hii ya uigaji inaweza kuelezewa si tu kihisabati bali pia kwa lugha asilia na kutafsiriwa na AI ya kuzalisha.
Hii itarahisisha kubadilisha uigaji mbalimbali tuliofanya katika hali nyingi kuwa mifumo ya uigaji.
Kama matokeo, tutaweza kupata matokeo ya uigaji sahihi zaidi, yenye ufanisi, na yenye tija, na uwezekano mdogo wa kupuuza maelezo au kuleta upendeleo.
Zaidi ya hayo, tunapozingatia au kujadili matatizo changamano, tutaweza kutumia mfumo wa uigaji kwa kuzingatia na kujadili, badala ya kutegemea uigaji wa akili wa kibinafsi.
Hii huongeza usahihi wa kuzingatia na hufanya majadiliano kuwa yenye kujenga zaidi. Badala ya kuelekeza akili au makosa ya mawazo ya mwingine, majadiliano yanaweza kuzingatia pointi zilizo wazi kama vile mifumo ya msingi ya uigaji, upungufu au vipengele vinavyokosekana, jinsi sehemu zisizo na uhakika zinakadiriwa, na ni vigezo gani kati ya matokeo vinavyopewa kipaumbele.
Kadiri mifumo ya uigaji inavyokuwa rahisi kuunda, njia yetu ya kufikiri itabadilika kutoka fikra linear—ambayo inazingatia intuition, dhana, na ubaya au makosa ya wengine—hadi Fikra ya Uigaji.
Hii ni kama kutafuta kwenye mtandao kupitia simu mahiri wakati wa majadiliano ili kuthibitisha vyanzo vya habari, Wikipedia, au vyanzo vya msingi. Hakutakuwa na haja ya mabishano yasiyoisha yakitegemea tu kumbukumbu za kila mmoja.
Wakati wa majadiliano, AI ya kuzalisha itapanga mfumo wa uigaji, sheria za uigaji, na masharti ya awali kutoka kwenye maudhui ya majadiliano.
Washiriki wa majadiliano wanahitaji tu kuongeza au kurekebisha taarifa na dhana katika mfumo huo na sheria, kisha kuangalia matokeo ya uigaji. Kama tu wakati wa kupata chanzo cha habari kinachotegemewa, matokeo haya ya uigaji yanaweza kutumika kama msingi wa kawaida wa kuimarisha majadiliano.
Hii inamaanisha kwamba watu wanaosikiliza majadiliano hawataishi tena katika enzi ambapo wanahitaji kufikiria ni nani aliye sahihi au nani anayetegemewa. Wala hawatapoteza kiini kwa kujaribu kuelewa istilahi na dhana za kiufundi zisizoeleweka zinazoonekana kwenye majadiliano.
Watahitaji tu kuzingatia mambo rahisi sana: jinsi ya kutathmini kutokuwa na uhakika na ni maadili gani ya kipaumbele.