Sunʼiy intellektning rivojlanishi yordamchilar (copilotlar) va kayfiyatga asoslangan kodlashdan (vibe coding) foydalanishdan, ish jarayonlari doirasida fikrlashga, ixtisoslashgan agentlarni muvofiqlashtirishga va inson aralashuvi minimal boʻlgan natijalarga erishishga qodir boʻlgan AI tizimlarini yaratishga oʻtmoqda.
DevSparks Hyderabad 2026 tadbirida UBS India boshqaruvchi direktori va texnik direktori Elango Somasundaram shuni taʼkidladiki, agentlik AI ga oʻtish muhandislarni almashtirishdan koʻra, muhandis faoliyatining mohiyatini oʻzgartirishdir.
Elango soʻzlariga koʻra, keyingi raqobatdosh ustunlik nafaqat modellar yaxshilanishiga, balki boyroq kontekstga, ishonchli himoya mexanizmlariga (guardrails) va koddan tashqari kengroq fikrlashga qodir ishlab chiquvlarga ham bogʻliq boʻladi.
U taʼkidladi: «Biz agentlik muhandislik davriga kirib ketyapmiz, bu yerda AI agentlari faqat soʻrovlarga javob bermaydi, balki vazifa kontekstini tushunadi va uni yanada asosli qarorlar qabul qilish uchun ishlatadi».
Elango AI evolyutsiyasini bir qator bosqichlar orqali kuzatdi: oddiy jarayonlarni avtomatlashtirish (robotic process automation) va bulutli texnologiyalardan yordamchilar, vibe coding va maxsus agentlarga qadar. Yordamchilar keyingi kod qatorini bashorat qila oladi, vibe coding tabiiy tilli koʻrsatmalar orqali dasturlarni yaratish imkonini beradi, agentlar esa aniq vazifalarni bajaradi. Agentlik AI bundan uzoqroq boradi: u maqsad bilan boshlaydi, zarur vazifalarni aniqlaydi, ularni maxsus agentlarga topshiradi va yakuniy natijani taqdim etadi.
Keyingi chegaraviy nuqta agentlik muhandisligi deb nomlandi. Ishlab chiquvchi talablarni qoʻlda epiklarga ajratish, bogʻliqliklarni aniqlash, jamoalarni muvofiqlashtirish va ish jarayonlarini birlashtirish oʻrniga, aqlli tizimlar bu oʻzaro bogʻliqliklarni tobora mustaqil tushunadi. Bu dasturiy taʼminotni ishlab chiqishga boshqa yondashuvni koʻrsatadi, bunda AI anʼanaviy ravishda tajribali muhandislar tomonidan bajarilgan arxitektura fikrlashiga kirib keladi.
Elango fikricha, koʻnikmalar tezda tovarga aylanadi. Koʻpgina tashkilotlar endi ochiq kodli ekotizimlar va AI/ML jamoalari tufayli demokratlashtirilgan kuchli asosiy modellarga va maxsus kompetensiyalarga ega. U farqli jihat aynan kontekst ekanligini taʼkidladi.
«Biz ishlab chiqayotgan agentlarga qanday qilib koʻproq kontekst kiritishimiz mumkin? Siz koʻnikmani olishingiz mumkin, lekin kontekstni qanday taʼminlaysiz? Maʼlumotlar muhim ahamiyat kasb etmoqda», - dedi u.
Korxonalar uchun, ayniqsa bank ishi kabi tartibga solingan sohalarda, kontekst oʻziga xos biznes jarayonlari, mahsulotlar haqidagi bilim, xavfsizlik siyosati, mijoz kutganlari va tashkiliy ish jarayonlarini oʻz ichiga oladi. Umumiy modellar kod yozishi mumkin, ammo ular aniq bir bank tranzaktsiyalarini qanday tasdiqlashini, tibbiyot muassasasi talablariga rioya qilishni qanday boshqarishini yoki avtomobil kompaniyasi mahsulotlarini qanday loyihalashtirishini avtomatik tushunmaydi.
Bu maʼlumot sifati fundamental ahamiyatga egaligini anglatadi. Korxonalar juda katta hajmdagi maʼlumotlarga ega boʻlishi mumkin, ammo ular koʻpincha tizimlar orasida parchalanib, takrorlangan, nomuvofiq yoki AI uchun zarur ish jarayonlaridan uzilgan boʻladi. Shunday qilib, diqqat xodimlar soniga yoki isteʼmol qilinadigan tokenlar soniga emas, balki AI tizimlarining aniq va ishonchli natijalarga erishish uchun korporativ kontekstdan foydalanish qobiliyatiga siljiydi.
Ishlab chiquvchilar uchun bu ham ish xarakterini oʻzgartiradi. Faqat hikoyalarni va epiklarni amalga oshirish oʻrniga, ular tobora AI tizimlarini muammolarni toʻgʻri hal qilish uchun zarur boʻlgan bilimlarga boyitishlari kerak boʻladi.
Elango agentlik AI faqat amaliy darajaga eʼtibor qaratish orqali muvaffaqiyatga erisha olmaydi, deb tushuntirdi. U korporativ arxitekturani infratuzilma va tarmoq oʻzaro aloqasini, identifikatsiya boshqaruvi, dasturiy taʼminotni ishlab chiqish amaliyotlari, boshqaruv va xavfsizlikni qamrab oluvchi bogʻliq qatlamlar toʻplami sifatida tasvirladi. Zamonaviy ilova bulutli yoki mahalliy muhitda ishlashi, oʻnlab xizmatlarga ulanishi va tashkilotga xos arxitektura prinsiplari doirasida ishlashi mumkin. Shu sababli, agent tizimlari faqat funksional kod yaratmasdan, butun kengroq ekotizim doirasida fikrlashi kerak.
Identifikatsiya va kirishni boshqarish ayniqsa muhim ahamiyat kasb etadi, chunki agentlar tobora koʻproq bir-biri bilan maʼlumot almashadi. Agar notoʻgʻri yoki halyutsinatsiyaga moyil maʼlumot bir agentdan ikkinchisiga uzatilsa, xato kuchayishi va ish jarayonining notoʻgʻri va kutilmagan natijaga olib kelishi mumkin, bu esa jiddiy oqibatlarga olib keladi. Shuning uchun korxonalarga har bir arxitektura darajasida himoya mexanizmlari kerak: bogʻliqlik, autentifikatsiya, dasturiy taʼminotni ishlab chiqish hayot sikli elementlari, tartibga solish talablariga rioya qilish va xavfsizlik siyosati agentlik ish jarayonining bir qismi boʻladi, yakuniy tekshiruvlar emas.
Elango inson rolidagi oʻzgarishni ham koʻtardi. AI ijroning tobora koʻp bosqichlarini avtomatlashtirgani sababli, ishlab chiquvchilar maqsadlarni belgilashda, natijalarni tekshirishda va biznes kontekstini taʼminlashda davom etadilar. Korxonalar uchun yanada ilgʻor fikrlash modellarining paydo boʻlishi AIni joriy etishni bir vaqtning oʻzida yanada umidli va murakkab qilgan. U shuni taʼkidladi: «Kodni ishlab chiqish va hatto sinovdan oʻtkazish tezligini oshirish boʻyicha katta samaradorlikka erishsak-da, yakuniy natija diqqatli sinovdan oʻtishni talab qiladi. AI bir daqiqada oʻnlab va minglab qator kod hosil qilishi mumkin; biz unda hech narsa notoʻgʻri emasligiga amin boʻlishimiz kerak».
Avval AI ish jarayonlari inson tomonidan kodni tekshirishga juda bogʻliq edi, shu keyin sinovdan oʻtkazishga oʻtishdan oldin. Agent tizimlari yana bir qator murakkablikni qoʻshadi, chunki bir nechta agent ish jarayonining turli qismlarini mustaqil ravishda yaratishi, tekshirishi va bajarishi mumkin. Natijada, korxonalar joylashtirishni sekinlashtirmoqda — texnologiya hech qanday yaxshi narsani vaʼda qilmayotgani uchun emas, balki boshqaruv tezlikdan muhimroq boʻlgani uchun.
Korxona muhitiga kirib kelayotgan har bir model endi diqqatli nazoratni talab qiladi. Xavfsizlik jamoalari maxfiy maʼlumotlar tashqi modellarga sizib chiqmasligini taʼminlashi kerak, va ishlab chiquvchilar AI tomonidan yaratilgan natijalar ishlab chiqarishga chiqqandan oldin ichki siyosatlarga mos kelishiga amin boʻlishlari kerak.
Elango bank sektorini agentlik AI operatsion modellarini qanday oʻzgartirishi mumkinligining dastlabki misoli sifatida koʻrib chiqadi. Toʻlovlarni hisoblash, mijozlar bilan operatsiyalar va ish jarayonlarini orkestratsiya qilish kabi oddiy jarayonlar oxir-oqibat katta operatsion jamoalar oʻrniga muvofiqlashtirilgan agentlar tomonidan boshqarilishi mumkin. Biroq, bu kelajak hali ham ushbu agentlarning ortida turgan ekotizimni loyihalashtiruvchi arxitektorlar, muhandislar, biznes liderlari va operatsion ekspertlarga bogʻliq.
Uning fikricha, kattaroq imkoniyat korxonaning differensializatsiyasida yotadi. Har bir sanoatning raqobatchilar osongina nusxalab boʻlmaydigan noyob konteksti mavjud. Bank sohasida bu tartibga solish bilimlari, xavf ramkalari, toʻlov infratuzilmasi va mijoz ishonchini oʻz ichiga oladi. Agent tizimlari yetuklashishi bilan bu kontekstual afzalliklar umumiy AI modellariga kirishdan koʻra qimmatroq boʻlishi mumkin.
Elango agentlik AI nimani anglatishini ishlab chiquvchilar uchun ham muhokama qildi. U tajriba hali ham muhimligini taʼkidladi. AI modeli minglab qator ish kodini yaratishi mumkin, ammo tajribali muhandis koʻpincha shu muammoni biznes kontekstini tushunishi, qisman chiqarilgan versiyalardagi saboqlar, hujjatlashtirilmagan mijoz ehtiyojlari haqida bilishi va doimiy oʻzaro aloqa va aniqlashtirishlar orqali oʻrganishi sababli, uni yanada samarali va natijaliroq hal qilishni biladi.
Kelajak ishlab chiquvchilari avlodiga, uning uchta qobiliyatga ega boʻlishi kerak: biznes muammosini tushunish, murakkab korporativ ekotizimlarda hamkorlik qilish va shunchaki kod yozish emas, balki AI tizimlari uchun maqsadlarni aniq bayon etish. Agentlik muhandisligi rivojlanishi bilan kodlash ishlab chiquvchining vositalarining faqat bir qismi boʻlib qoladi. Kontekst, hukmronlik va tizimli fikrlash AI yordamida yetaklashni istaganlar uchun tobora muhim ahamiyat kasb etadi.