Zenginleştirme
Yapay zekâyı uygulamanın bulunduğu yerde ekleyin.
OpenAI uyumlu tek bir API üzerinden eklenen özetleme, bilgi çıkarma, doğrulama, arama ya da taslak hazırlama. Yeniden yazma yok: uygulama, yönetişim altındaki bir uç noktayı çağırır.
Modernleştirme — Mevcut uygulamaların yapay zekâ ile modernizasyonu
Yapay zekâyı hâlihazırda kullandığınız sistemlere taşıyın.
Bir kurumun değerinin büyük kısmı on ya da yirmi yıllık uygulamalarda yatar: bir sipariş sistemi, bir hasar talebi aracı, bir servis veritabanı. Yapay zekâya kavuşmak için bunları değiştirmek nadiren doğru yanıttır. Onega uygulama portföyünüzü değerlendirir, yapay zekâyı uygulamanın bulunduğu yerde ekler, eski sistem işlevlerini ajanlar için güvenli araçlara dönüştürür ve yalnızca rakamlar karşılığını vereceğini gösterdiğinde adım adım taşır.
01 — Dört yaklaşım
Her uygulama için tek karar.
Sarmalama
Eski sistem işlevlerini güvenli araçlara dönüştürün.
Eski sistem işlevleri ve verileri iyi tanımlanmış, yetkilendirilmiş araçlar olarak sunulur; böylece ajanlar sistemi ekran kazıma (screen scraping) ya da doğrudan veritabanı erişimi olmadan kullanabilir.
Taşıma
Tek hamlede değil, dilim dilim taşıyın.
Kararlı bir arayüzün arkasında her seferinde tek bir yetenek; yapay zekâ destekli kod analizi ve hiçbir şey taşınmadan önce yazılan testlerle. Yenisi kendini kanıtlayana kadar eski ve yeni yan yana çalışır.
Kullanımdan kaldırma
Rolü devredin, kayıtları saklayın.
Bir iş akışına bir ajan ya da bir Onega ürünü daha iyi hizmet ediyorsa, uygulamanın rolü onlara devredilir ve verileri saklama kurallarınıza göre arşivlenir.
02 — Yapay zekâ destekli mühendislik
Yapay zekâ işi hızlandırır. Sorumluluk mühendislerde kalır.
Eski kod, yapay zekâ destekli mühendisliğin hem en çok zaman kazandırdığı hem de en çok zarar verebileceği yerdir. Üretilen her değişiklik bir insan tarafından incelenir, karakterizasyon test paketiyle test edilir ve birleştirilir (merge).
- Kodu anlama: modeller, büyük ve yetersiz belgelenmiş kod tabanlarının, bağımlılıklarının, iş kurallarının ve veri akışlarının haritasını çıkarmaya yardımcı olur.
- Karakterizasyon testleri: sistemin bugün ne yaptığını kayıt altına alan ve herhangi bir değişiklikten önce yazılan testler.
- Dönüştürme ve yeniden düzenleme (refactoring): modeller diller ve çerçeveler arasındaki dönüşümlerin taslağını hazırlar; mühendisler her değişikliği inceler.
- Dokümantasyon: kodda bulunan iş kuralları, bu kuralların sahibi olan kişiler için yazıya dökülür.
- Sınırlama: kaynak kod ortamınızda kalır; üzerinde kullanılan modeller yerelde ya da onayladığınız bir sağlayıcı rotası üzerinden çalışır.
03 — Nasıl işler
Portföyü değerlendirin, bir dilimi kanıtlayın, sonra ölçeklendirin.
- 01
Modernisation Assessment · 3–4 hafta
Uygulama envanteri, kod ve veri analizi, her uygulama için bir yaklaşım, riskler, sıralanmış bir yol haritası ve ilk dilim için sabit fiyatlı bir teklif.
- 02
İlk dilim · 6–8 hafta
Ortamınızda zenginleştirilen, sarmalanan ya da taşınan tek bir yetenek; karakterizasyon testleri ve bir geri alma yoluyla.
- 03
Paralel çalıştırma
Yeni yol referans değerlere ulaşana ya da onları geçene kadar eski ve yeni, gerçek iş üzerinde yan yana çalışır.
- 04
Yol haritasının hayata geçirilmesi
Bir Forward Residency aracılığıyla, her biri bir önceki dilimin oluşturduklarını yeniden kullanan yeni dilimler.
04 — Başlangıç noktaları
Modernizasyonun genellikle başladığı yerler.
- Arkasında bir veritabanı bulunan sipariş, hasar talebi, servis ve vaka yönetimi uygulamaları
- .NET Framework, Java EE, Delphi veya Visual Basic üzerindeki istemci-sunucu ve ilk nesil web uygulamaları
- Dosyalar, kuyruklar ya da API'ler üzerinden erişilen, ana bilgisayara (mainframe) bağlı sistemler
- Paylaşılan sürücüler ve e-postayla ayakta tutulan, belge yoğun süreçler
- Bir sonraki yükseltmeyi engelleyen ERP ve CRM özelleştirmeleri
- Ajanların güvenle erişmesi gereken entegrasyon katmanları
05 — SSS
Uygulama sahiplerinin sorduğu sorular.
Yapay zekâ kullanmak için bir uygulamayı yeniden yazmamız gerekir mi?
Genellikle hayır. Bir uygulamayı zenginleştirmek ya da sarmalamak, uygulama bugünkü gibi çalışmaya devam ederken ona yönetişim altındaki bir API üzerinden yapay zekâ yetenekleri kazandırır. Taşımayı yalnızca değerlendirme karşılığını vereceğini gösterdiğinde öneririz.
Yapay zekâ kaynak kodumuz üzerinde güvenle çalışabilir mi?
Belirli koşullarla: kod ortamınızda kalır, modeller yerelde ya da onayladığınız bir sağlayıcı rotası üzerinden çalışır, üretilen her değişiklik bir mühendis tarafından incelenip test edilir ve hiçbir şey bir insan olmadan birleştirilmez (merge).
Taşıma sırasında eski sisteme ne olur?
Çalışmaya devam eder. Her dilim, gerçek işte kendini kanıtlayana kadar eski yolun yanında çalışır ve her dilimin bir geri alma yolu vardır.