अपनी संस्था से कोडिंग एजेंटों को कैसे अपनाएं (कचरा शिप किए बिना) — इयाल ब्लूम, फिगमा
AAI Engineer
Computing/SoftwareManagement
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00:00:00एयाल ब्लेम: शुभ অপরাহ্ন, मेरा नाम एयाल ब्लेम है, मैं फिग्मा में एक सॉफ्टवेयर इंजीनियर हूँ, और
00:00:17आज के अपने इस सत्र में, हम इस बारे में बात करने जा रहे हैं कि हमने फिग्मा में अपने वर्कफ़्लो में
00:00:25एजेंट को कैसे अपनाया है या अपना रहे हैं, साथ ही अपने कोडबेस की उच्च गुणवत्ता को भी बनाए रखा है।
00:00:32जैसा कि आप शायद जानते हैं, फिग्मा ब्राउज़र-आधारित एडिटर है जहाँ डिज़ाइन और इंजीनियरिंग और अब
00:00:40एआई एजेंट मिलकर कोड तैयार करने के लिए सहयोग करते हैं।
00:00:44यह फिग्मा पारंपरिक टूल से पूरी तरह बदलकर एक एआई-फर्स्ट टूल बन गया है,
00:00:52लेकिन इस सत्र में मैं हमारे उत्पाद के बारे में बात नहीं कर रहा हूँ, बल्कि मैं हमारी
00:00:55आंतरिक संस्था और इस बारे में बात कर रहा हूँ कि कैसे हमारे इंजीनियरिंग संगठन ने एआई एजेंटों को अपनाया है।
00:01:04और हमने आंतरिक रूप से यह पाया है कि संगठनों, कंपनियों और व्यक्तियों दोनों के लिए, एआई अपनाने की
00:01:11लगभग तीन चरणों वाली प्रक्रिया होती है।
00:01:16आप किसी चीज़ को चुनकर शुरुआत करते हैं, चाहे वह इस कमरे के कई लोग हों जो
00:01:21एआई के प्रति बहुत उत्सुक हैं और कुछ समय से एआई का उपयोग कर रहे हैं, और उन्होंने कुछ चुना और
00:01:27कुछ सरल चीज़ों को बहुत अच्छे से काम करने के लिए 10 गुना तेजी से तैयार किया।
00:01:30फिर आप उन्हीं तौर-तरीकों को बड़ी समस्याओं पर लागू करना शुरू करते हैं और एआई उसमें काफी बुरी तरह से विफल हो जाता है, आपको खराब सामग्री देता है,
00:01:40बहुत सारे बग्स।
00:01:41जो भरोसा आपने बनाया है वह टूट जाता है और फिर उस बिंदु से आप असली कौशल का निर्माण करना शुरू करते हैं, जो है
00:01:50यह सीखना कि एआई का सही, सही सुरक्षा उपाय और सही प्रॉम्प्टिंग और सही
00:01:55संदर्भ के साथ उपयोग कैसे किया जाए और वह सब कुछ जिसके बारे में हम यहाँ पूरे दिन बात कर रहे हैं और सभी सत्रों में, ताकि वास्तव में एक वास्तविक कौशल का निर्माण किया जा सके।
00:02:02और एक बात जो आंतरिक रूप से हो रही है वह यह है कि चाहे टीमें हों या व्यक्ति, इसे अपनाना असमान है।
00:02:12हमारे पास ऐसी टीमें हैं जो एआई के प्रति बहुत आगे हैं और पहले ही अपने पूरे वर्कफ़्लो को बदल चुकी हैं और फिर हमारे पास ऐसी टीमें हैं जो अभी भी पहले के चरण में प्रयोग कर रही हैं और/या अपना विश्वास खो चुकी हैं और हमारे उत्पाद को शिप करने के लिए उन सभी को एक साथ काम करने की आवश्यकता है।
00:02:28इसलिए, उन्हें संगठन में एक साथ रहना होगा और हमें इस यात्रा में सभी को साथ लाते हुए और हर किसी को इस कहानी के तीसरे चरण तक पहुँचाते हुए उनका समर्थन करने का एक तरीका खोजने की आवश्यकता है।
00:02:44उस मुख्य घर्षण बिंदु के अलावा, हमने अन्य घर्षण बिंदुओं को भी देखा है जो एआई को अपनाने के दौरान होते हैं।
00:02:54एक बात जो हमने डेवलपर्स से बहुत सुनी है और प्रबंधकों ने ध्यान दिया है, वह यह है कि कम हुई डेवलपर स्वायत्तता इंजीनियरों को उनकी नौकरी की संतुष्टि का कुछ हिस्सा खो देती है।
00:03:04तो, बहुत से लोग कोड लिखने और प्रवाह में आने में बहुत गर्व और आनंद महसूस करते थे और बहुत से लोगों को लगता है कि यह खो गया है या वे उस तत्व का एक बड़ा हिस्सा खो रहे हैं और अधिक से अधिक प्रॉम्प्ट चक्र में आ रहे हैं जहाँ वे केवल प्रतीक्षा करते हैं और एआई से आउटपुट लेते हैं और फिर एआई से बात करते हैं जो उतना मजेदार नहीं है जितना वे हुआ करते थे।
00:03:22हमने एक और दिलचस्प बात यह देखी है कि वास्तव में हमारे सबसे अच्छे इंजीनियर, वे अपने दिमाग में अपने सभी संदर्भों को रखना चाहते हैं और वे बोझ से बाहर निकल जाते हैं और अंत में क्या होता है कि वे जानते हैं कि सभी कमियां कहाँ हैं, वे अपने मानसिक डक्ट टेप के साथ उन सभी जगहों को एक साथ रख रहे हैं जहाँ एजेंट अच्छी तरह से काम नहीं कर रहे हैं और वे वास्तव में बुरी चीज़ों को अंदर आने से रोक रहे हैं या उनके पास सभी संस्थागत संदर्भ हैं जो नहीं हैं
00:03:52उनके दिमाग में कभी नहीं लिखा गया और उनके दिमाग में कभी नहीं लिखा गया और वे बहुत अधिक बोझ उठाते हैं और बाधा बन जाते हैं और वास्तव में निराश हो जाते हैं ताकि वे वास्तव में अपनाने में धीमे साबित हों क्योंकि वे पहली बार में सभी समस्याओं को देखते हैं।
00:04:04यह एक और बड़ा मुद्दा है जिसे हमने देखा है और यह वाला मुझे यकीन है कि यहाँ हर किसी को पसंद आएगा और अचानक सभी डिज़ाइन दस्तावेज़ और सभी स्लैक संदेश और सभी ईमेल तीन या चार गुना लंबे हो गए हैं और हमारे पास दो या तीन गुना अधिक ईमेल आ गए हैं और वे मूल रूप से उतना ही कहते हैं जितना उन्होंने पहले किया था।
00:04:28तो संचार काफी अकुशल हो गया है और उच्च गुणवत्ता और महत्वपूर्ण चीजें क्या हैं बनाम बहुत अधिक उच्च गुणवत्ता वाली नहीं हैं, इसके कुछ मार्कर नेविगेट करने के लिए चुनौतीपूर्ण हो गए हैं।
00:04:40इसलिए मैं अगले कुछ मिनटों में उन कुछ पाठों के बारे में बात करने जा रहा हूँ जो हमने सीखे हैं और कैसे हम इसे लागू करने की कोशिश कर रहे हैं।
00:04:50यह एक ऐसी यात्रा है जिससे हम दूसरे छोर पर बाहर नहीं आए हैं लेकिन हमने इनमें से कई पंक्तियों के साथ कुछ वास्तव में दिलचस्प प्रगति देखी है।
00:04:57मुझे लगता है कि यहाँ के कई वक्ताओं ने इस पर बात की है, लेकिन सत्यापन में निवेश करना शायद हमारे कोडबेस में हम जो सबसे अधिक मूल्यवान चीज़ कर सकते हैं, वह है।
00:05:11जब भी हम अपने वर्कफ़्लो में किसी भी चीज़ को किसी इंसान द्वारा करने से लेकर किसी एजेंट द्वारा सत्यापित करने में सक्षम होने तक बाएँ स्थानांतरित कर सकते हैं।
00:05:19तो उदाहरण के लिए जब प्लेराइट एमसीपी सामने आया तो मनुष्यों को कोड नेविगेट करने के बजाय अब एजेंट कोड का पता लगा सकता है जो हमारी कई टीमों में उत्पादकता के लिए एक बड़ी जीत थी।
00:05:33यह वास्तव में यह हमेशा हमारे लिए एक बड़ी जीत है।
00:05:37दूसरी बात यह है कि और भी बेहतर है जब आपको कोई ऐसी चीज़ मिलती है जिसे एजेंट ने उपयोगी पाया है, तो उसे लें और इसे एक नियतात्मक प्रवाह में एनकोड करने के लिए समय निकालें।
00:05:51और नियतात्मक प्रवाह जिसे आसानी से दोहराया जा सकता है, इससे टोकन की बचत होती है और समय की बचत होती है और फिर आप यह भी जानते हैं कि जब एलएलएम को तर्क करने की आवश्यकता होती है तो आप उसका उपयोग कर रहे हैं।
00:06:01लेकिन जब आपके पास कुछ ऐसा होता है जो पहले से ही ज्ञात है और मूल रूप से किसी परीक्षण में एनकोड किया जा सकता है, तो उस समय को खर्च करना हमेशा लाभांश देता है।
00:06:11और एक अन्य टिप यदि आप अपने कौशल या अपने एजेंट को वह कोड लिखने के लिए कहते हैं जिसे आप लिख रहे हैं और लाल से हरे रंग की तरह टीडीटी शैली में यह लगभग हमेशा आपको बेहतर परिणाम देता है।
00:06:26क्योंकि आप एक लक्ष्य निर्धारित करते हैं फिर आप एजेंट को उस लक्ष्य की ओर प्रयास करने के लिए कहते हैं।
00:06:30यह कोड लिखने में और फिर बाद में परीक्षण लिखने में लगभग हमेशा आपको बेहतर परिणाम देगा क्योंकि तब यह सत्यापन मापदंड को पार करने के लिए कोड के बजाय परीक्षण को कोड में फिट करेगा।
00:06:42और यह परीक्षण पिरामिड है, पिछले से क्लासिक परीक्षण पिरामिड और सिर्फ जब आप परीक्षणों के बारे में सोचते हैं जो आपके पास एंड टू एंड परीक्षण था जब एकीकरण परीक्षण और इकाई परीक्षण।
00:06:54यह बहुत समान कदम है जितना आप कर सकते हैं नियतात्मक विश्लेषण के नीचे जाएं जहां वह लिंटिंग है कंपाइलर और इकाई परीक्षण खुद को जो कुछ भी कवर किया जा सकता है आसानी से आप मानदंडों के आधार पर उस पर समीक्षा करने के लिए इंजन एजेंट हो सकते हैं।
00:07:12और वास्तुकला मानक जो किए गए हैं।
00:07:15और वास्तुशिल्प मानक जिन्हें आसानी से कोडबेस में एनकोड किया गया है, आप एजेंट में जा सकते हैं।
00:07:19और फिर केवल बहुत ऊपर आपको किसी प्रकार की मानवीय समीक्षा की आवश्यकता होती है जो आमतौर पर कार्यक्षमता के बारे में होती है और यह निर्माण करने के लिए सही बात है जैसे केवल मानव को वह करने के लिए छोड़ दें जो इंसानों को वास्तव में शामिल होने की आवश्यकता है।
00:07:31और एक अन्य वास्तव में महत्वपूर्ण बात योजना बनाम प्रॉम्प्टिंग है, यह वास्तव में डेवलपर्स को एजेंसी वापस देने और कोड लिखने के शिल्प के विकल्प को खोजने से जुड़ी हुई है।
00:07:50इसलिए योजना लिखने में बहुत समय बिताना और फिर इसे मूल रूप से एक कार्यान्वयन के रूप में एजेंट को भेजना जो स्वचालित रूप से किया जा सकता है, कुछ ऐसा है जिसे हम प्रक्रिया में वापस निर्माण के आनंद को फिर से पेश करने के लिए पाते हैं।
00:08:07और इसलिए बहुत विस्तृत योजनाएं लिखने में एक हफ्ता बिताना असामान्य नहीं है, सभी निर्णय लेना, इसे बाहर निकालना, दोहराना, समीक्षा करने के लिए टीम के साथियों को भेजना।
00:08:17और फिर तभी जब यह तैयार हो जाता है और आपने सारे फैसले बाहर कर दिए हैं, तो इसे एजेंट को भेज सकते हैं, जब यह लागू हो जाएगा तो एजेंट इसे आपको वापस भेज देगा।
00:08:26और यह वास्तव में सफल रहा है, तेजी लाने में भी और विकास प्रक्रिया में कुछ आनंद को बहाल करने में भी।
00:08:36और इसलिए क्या एक अच्छी योजना बनाता है और शीर्ष पर क्यों से शुरू करना वास्तव में महत्वपूर्ण है।
00:08:43यह एजेंट बहाव को रोकने में वास्तव में मदद करता है यदि आपके पास एक तरह का बोल्ड बड़ा खंड है जैसे जब आप डिज़ाइन दस्तावेज़ लिखते हैं।
00:08:49आप एजेंट के लिए वहां कार्यकारी सारांश रखना चाहते हैं अन्यथा वे समय के साथ बहना शुरू कर देंगे और सुनिश्चित करेंगे कि एजेंट वापस न जाए और इसे न बदले क्योंकि उन्हें ऐसा लगता है।
00:08:58और इसलिए हम क्यों से शुरू करते हैं सुनिश्चित करें कि योजना को छोटे भागों में तोड़ा जा सकता है जिन्हें स्वतंत्र रूप से सत्यापित किया जा सकता है।
00:09:08और यह जानने का मेरा व्यक्तिगत तरीका कि अच्छा आकार क्या है, मैं उस पीआर की समीक्षा करना चाहूंगा जो उस हिस्से से मेल खाएगी यदि यह मेरे लिए एक बैठक में समीक्षा करने के लिए बहुत बड़ा होने जा रहा है।
00:09:18यह एक तरह का परीक्षण है कि मुझे इसे पढ़ने से पहले एक कप कॉफी लेनी होगी।
00:09:22इसका मतलब है कि यह बहुत बड़ा है और मैं इसे टुकड़ों में तोड़ना चाहता हूं।
00:09:26और फिर मैं यह सुनिश्चित करता है कि प्रत्येक भाग को स्वतंत्र रूप से मान्य किया जा सके क्योंकि जो मैं नहीं चाहता वह यह है कि पांच चरण हों और फिर पहला लिखा गया हो लेकिन मान्य नहीं किया गया हो और फिर बाकी सब कुछ सभी धारणाओं के शीर्ष पर बनाया गया हो।
00:09:41इसलिए प्रत्येक चरण के लिए एक सत्यापन द्वार या अपवाद मानदंड होने से वास्तव में योजना को बहाव के लिए लचीला बनाने में मदद मिलती है।
00:09:51और संदर्भ को कैसे प्रबंधित किया जाए और उस पर एक सॉफ्टवेयर फैक्ट्री कैसे बनाई जाए, यह सभी प्रकार की तकनीकी बातें हैं।
00:09:58लेकिन एक बार जब आपके पास योजना हो तो आप इसे लागू करने के लिए जिस भी लूप या वर्कफ़्लो का उपयोग करना चाहते हैं, उसका उपयोग कर सकते हैं।
00:10:05और यह एक स्क्रीनशॉट है जिसे मैंने यादृच्छिक रूप से एक योजना से उठाया था लेकिन यह वह है जिसकी मैं आमतौर पर तलाश करता हूँ।
00:10:12शीर्ष पर कार्यकारी सारांश।
00:10:14चरण इसे तोड़ते हैं और फिर उनमें से प्रत्येक मैं बहुत विवरण में जाऊंगा ताकि मैं इसे सिर्फ एक उप-एजेंट में फिट कर सकूं।
00:10:20और उप-एजेंट स्वतंत्र रूप से उस पर काम कर सकता है और इसके बारे में चिंता करने की ज़रूरत नहीं है।
00:10:24और अन्य वर्कफ़्लो हैं जो काम करेंगे या योजना की अन्य संरचनाएँ हैं।
00:10:29मुझे लगता है कि एआई वर्कफ़्लो के बारे में महान चीजों में से एक यह है कि हर कोई उस चीज़ को सेट कर सकता है जो उनके लिए सबसे अच्छा काम करती है।
00:10:41जी नहीं, धन्यवाद।
00:10:43हर कोई उस वर्कफ़्लो को बहुत आसानी से सेट कर सकता है जो उनके लिए बिल्कुल काम करता है।
00:10:47तो कम रिटर्न हर किसी को एक चीज़ पर केंद्रित करने की कोशिश कर रहा है।
00:10:51लेकिन जब तक यह उनके प्रवाह के लिए काम करता है और अन्य लोग उनके साथ पुनरावृत्ति कर सकते हैं मुझे लगता है कि यह आम तौर پر बहुत अच्छा काम करता है।
00:10:58और यह एक योजना के परिणाम की तरह सिर्फ एक उदाहरण का एक प्रकार है।
00:11:04और यहाँ शायद 20 PR हैं।
00:11:07उनमें से कुछ शायद 10 लाइनें होंगी और उनमें से कुछ 100 लाइनें होंगी लेकिन शायद उससे बड़ा कुछ नहीं।
00:11:12और यह हमें अनुमति देता है -- यह पूर्व एआई दीवार में है इस योजना ने शायद इसके लिए एक सप्ताह काम किया।
00:11:19मैंने उस पर एक और सप्ताह के लिए तीन अन्य टीमों के साथ गठबंधन किया और फिर मैंने इसे रात भर लागू करने के लिए सिर्फ एक एजेंट को भेजा।
00:11:26और यह वापस आ गया -- यह शायद दो योजनाओं से है, एक से नहीं -- लेकिन यह मूल रूप से कोडिंग कार्य के छह सप्ताह है बस -- इसमें केवल एक सप्ताह लगा।
00:11:36तो यहीं से मुझे पाँच गुना गति मिलती है।
00:11:40यदि मैं अंत में समीक्षा चक्र को शामिल करता हूँ जिसे आपको हमेशा याद रखना चाहिए।
00:11:45और योजना से आगे बढ़ते हुए और संशयवादियों और उन लोगों के साथ हमारी समस्या पर वापस आते हैं जो सबसे अधिक काम के बोझ से दबे हुए हैं।
00:11:53सुनिश्चित करें कि आप उन्हें लाएं और उनकी प्रतिक्रिया को वास्तव में गंभीरता से लें।
00:11:59वे विनिर्देश हैप्टिक हैं क्योंकि वे देख रहे हैं कि आप कहां सत्यापन की कमी कर रहे हैं, जहां आपके टूल विफल हो रहे हैं।
00:12:05इसलिए उनकी प्रतिक्रिया मूल रूप से आपके एजेंट को बेहतर बनाने और कोडबेस के साथ बातचीत करने का रोडमैप है।
00:12:12बस यह पता लगाने की कोशिश करने के बजाय कि उन्हें एआई का उपयोग कैसे किया जाए, उन्हें लाना सुनिश्चित करें।
00:12:19बस उन्हें अपने संगठन में एआई को सुरक्षित बनाने के लिए रोडमैप के प्रभारी बनाएं।
00:12:25और वे एक बार देख लेंगे कि वे जो सुधार कर रहे हैं वे वास्तव में उनके जीवन को बेहतर बना रहे हैं, तो वे साथ आएंगे।
00:12:33और जैसा कि आप देख सकते हैं, वे आपको यह बताने में शर्माएंगे नहीं कि आपको क्या ठीक करने की आवश्यकता है।
00:12:37यह लोगों के एक समूह के साथ बैठने के एक घंटे से भी कम समय का है।
00:12:40और यह विचार-मंथन का परिणाम है।
00:12:45एक अन्य बात जो विशेष रूप से मेरी टीम के साथ वास्तव में सहायक रही है, और हम व्यापक संगठन में भी इसे अपनाने के लिए काम कर रहे हैं,
00:12:53यह सुनिश्चित करना है कि आपके पास ध्यान-जागरूक संचार हो।
00:12:58एआई के युग में, मानव ध्यान एक दुर्लभ संसाधन है।
00:13:01मुझे लगता है कि मैंने इसे कई वार्ताओं के लिए सुना है, और बहुत से लोग उसी निष्कर्ष पर पहुंचे हैं।
00:13:06आप अधिक मानवीय ध्यान प्राप्त कर सकते हैं।
00:13:08इसलिए आप अपना समय कहाँ बिताते हैं और क्या पढ़ रहे हैं, यह बहुत महत्वपूर्ण हो जाता है।
00:13:13और चूंकि यह एक दुर्लभ संसाधन है, इसलिए यह जानना बहुत मददगार होता है कि कौन सा हिस्सा AI द्वारा जनित था और कौन सा मानव द्वारा लिखा गया था, ताकि आपको यह पता चल सके कि आपको इसे पढ़ने में कितना समय लगाने की आवश्यकता है,
00:13:24और संचार के इस भाग में आप कितनी गहराई या सटीकता की उम्मीद कर सकते हैं।
00:13:31और यह उस संचार शैली के इर्द-गिर्द एक नई संस्कृति का निर्माण करने जैसा है।
00:13:35यह वास्तव में मदद करता है।
00:13:36और उदाहरण के लिए, जिस टीम के साथ मैं काम करता हूँ, हमने तय किया है कि हम हमेशा -- हर PR विवरण की शुरुआत इसी तरह की किसी चीज़ से होगी।
00:13:45ऐसी कोई चीज़ जो मैंने खुद हाथ से लिखी हो, यह वर्णन करने के लिए बहुत संक्षिप्त हो सकती है कि यह क्या कर रहा है, और उसके बाद AI द्वारा लिखा गया विवरण आएगा।
00:13:54यह बस -- मैं शायद इसे पढूँगा।
00:13:55मैं कुछ गलत चीज़ों को हटाने के लिए शायद इसमें सुधार करूँगा, लेकिन उन्होंने यहाँ हर पंक्ति खुद नहीं लिखी है।
00:14:00इसलिए उन्हें अधिक संदेही होना चाहिए, और मैंने जो शीर्ष पर लिखा है उस पर अधिक ध्यान देना चाहिए, और उन्हें इसे ओवरराइड करना चाहिए।
00:14:05Slack में, ईमेल में इस तरह की चीज़ें, इस बात को स्वीकार करते हुए कि हर कोई जानता है कि आप अपने संचार को तैयार करने के लिए AI का उपयोग कर रहे हैं,
00:14:15लेकिन उन्हें यह बताने में संकोच न करें कि आपको क्या पढ़ना चाहिए और उन्हें किस बात पर कम ध्यान देना चाहिए।
00:14:21और मुझे याद है कि शुरुआत में, शायद इस साल की शुरुआत में, मैंने कोशिश की थी -- हमारे संगठन में कुछ सीनियर इंजीनियर थे जो काफी हद तक AI के संदेही थे,
00:14:35और मैंने यह देखने के लिए उनसे संपर्क करने की कोशिश की कि क्या समस्या थी, क्या चल रहा था, और कहा कि मैंने आपके द्वारा किए गए कुछ PR कमेंट्स पर विश्लेषण चलाने की कोशिश की,
00:14:42और जाहिर है मैंने ऐसा करने के लिए AI का इस्तेमाल किया था।
00:14:45और फिर मैंने इस बात में बहुत स्पष्ट रूप से अंतर नहीं किया कि मैंने क्या लिखा था और AI ने क्या जनित किया, और वे बहुत नाराज़ हो गए।
00:14:54वे कहने लगे, आप क्यों भेज रहे हैं -- मैंने किसी ऐसे व्यक्ति से जिसकी मैं इतनी इज्जत करता हूँ, ऐसी चीज़ भेजने की उम्मीद नहीं की थी जो स्पष्ट रूप से इतनी लापरवाह हो।
00:15:02और फिर, जैसे, मैंने -- मैंने माफी मांगी।
00:15:05मुझे एहसास हुआ कि मुझे इसे स्पष्ट रूप से चिह्नित करना चाहिए था और अपने इरादे को स्पष्ट करना चाहिए था।
00:15:08जैसे, यह वह है जो मैंने लिखा था।
00:15:10यह वह है जो AI ने लिखा है, और मुझे इस पर आपकी प्रतिक्रिया चाहिए क्योंकि मेरे पास यह जानने का संदर्भ नहीं है कि यह लापरवाह है या नहीं।
00:15:15और यही मैं आपसे मांग रहा हूँ।
00:15:17तो, ऐसे सबक और संस्कृति को बदलना उतना ही महत्वपूर्ण है जितना कि हमारे सामने आने वाली कुछ इंजीनियरिंग चुनौतियाँ।
00:15:28इसे अपनाने के संबंध में एक और चीज जो वास्तव में मददगार है, वह यह है कि जैसे-जैसे आप इसे अपनाने की तरफ बढ़ते हैं, बहुत सारे बहुत शानदार टूल और बहुत सारे बहुत शानदार वर्कफ़्लो हैं जिन्हें हम लागू कर रहे हैं।
00:15:41लेकिन सबसे प्रभावी चीजों में से एक है लोगों को वहीं AI का उपयोग करने देना जहाँ वे हैं।
00:15:47तो, यह रोजमर्रा के कार्यों के लिए AI के उपयोग को सामान्य बनाने में वास्तव में मदद करता है, और यह घर्षण को कम करने में मदद करता है।
00:15:54और वास्तव में, सबसे शक्तिशाली चीजों में से एक है किसी के साथ Slack संदेश में किसी एजेंट को टैग करने में सक्षम होना और कहना, क्या आप बस मेरे लिए यह कर सकते हैं?
00:16:02और क्या एजेंट थ्रेड में इस काम को पूरा कर सकते हैं?
00:16:07और इस तरह की चीज वास्तव में शक्तिशाली होती है।
00:16:09और फिर आप इसके ऊपर जा सकते हैं और इन सभी को स्वचालित करवा सकते हैं और तमाम तरह की शानदार चीजें कर सकते हैं।
00:16:14लेकिन यदि आप किसी ऐसे व्यक्ति के साथ बातचीत कर रहे हैं जो पूरी तरह से सहमत नहीं है, और फिर आप इसे गैर-निष्क्रिय-आक्रामक तरीके से टैग कर सकते हैं, तो आप इसे टैग कर सकते हैं और कह सकते हैं, आइए इसे आजमाते हैं और देखते हैं कि क्या एजेंट इस बार इसे प्राप्त कर सकता है।
00:16:26और वे इस प्रक्रिया को पूरा करते हैं, और यदि यह एक अच्छा अनुभव है, तो यह वास्तव में लोगों को अन्य मामलों में अपने दम पर इसे आजमाने में मदद करता है।
00:16:33और हमारी यात्रा जारी है।
00:16:37हम अभी भी सीख रहे हैं, भले ही हम बाहरी रूप से AI को शिप कर रहे हैं, हमारा AI अपनाना जारी है, और हम हर समय बहुत सारी चीजों के साथ प्रयोग कर रहे हैं, जहाँ हमारी स्वचालन की कहानी अभी पूरी तरह से वहाँ नहीं पहुँची है।
00:16:50हम अभी भी यह पता लगाने की कोशिश कर रहे हैं कि हमें कब उपयोग करना चाहिए, हम अपनी निर्माण प्रणाली के लिए हमारे पास मौजूद सभी निर्भरताओं को देखते हुए क्लाउड एजेंट का प्रभावी ढंग से उपयोग कैसे कर सकते हैं।
00:16:58और इसलिए हम सीखना जारी रख रहे हैं।
00:17:01यह एक सांस्कृतिक बदलाव है।
00:17:02यह एक इंजीनियरिंग बदलाव है।
00:17:03और मैं आपके बारे में नहीं जानता, लेकिन मैं पिछले 15 वर्षों से वैली में काम कर रहा हूँ, और संस्कृति और प्रौद्योगिकी के मामले में मैंने जो भी देखा है, यह परिमाण के क्रम से सबसे बड़ा बदलाव है।
00:17:16तो हम सब यहाँ एक साथ हैं, और हम सब मिलकर इसका पता लगा रहे हैं।
00:17:19और यही वह बात है जिसके बारे में मैं आज आपसे बात करना चाहता था।
00:17:22धन्यवाद।
00:17:28धन्यवाद।
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