Uzoq vaqtdan beri yirik korxonalarda dasturiy taʼminot ishlab chiqilishi aniq ajratilgan tartibga amal qilgan: biznes jamoalari talablarni belgilardi, markazlashtirilgan IT boʻlimlari esa dasturni yaratish bilan shugʻullandi. Biroq, generativ sunʼiy intellekt (Gen AI), low-code vositalari va agentlik ish jarayonlarining tezkor oʻsishi ushbu modelni tubdan oʻzgartirmoqda.
DevSparks Hyderabad konferensiyasida nutq soʻzlagan EY GDS rahbarining raqamli mahsulotlar va xizmatlar yoʻnalishi rahbari Subish Ram, korporativ sektorda yechimlarni yetkazib berish mexanizmi fundamental tuzilmaviy siljishdan oʻtayotganini taʼkidladi. Global tashkilot EY ning oʻn yillik avtomatlashtirish tajribasiga asoslanib, u oʻz aʼzolari orasida 400 000 dan ortiq xodimga yordam beradi, Ram muhandislik jamoalari izolyatsiyalangan texnik bloklarda faoliyat yuritib bora olmaydi deb taʼkidladi.
Ram quyidagicha taʼkidladi: «Faqat dasturiy taʼminot ishlab chiqadigan mustaqil IT jamoasi endi shunchalik sezilmaydi. Bundan koʻproq biznes qismiga oʻtadi. Bizga biznesni tushunadigan, biznes tilida gaplasha oladigan va texnologiyalarni unga joriy eta oladigan odamlar kerak».
Korxonalarda avtomatlashtirish yoʻli taxminan oʻn yil oldin robotlashtirilgan jarayonlarni avtomatlashtirish (RPA) bilan boshlangan boʻlib, u ofisdagi rutin vazifalarni hal qildi. Vaqt oʻtishi bilan qoidalar asosidagi RPA aqlli ish jarayonlariga evolyutsiya qildi va endi moliyaviy, xaridlar va inson resurslarini boshqaradigan toʻliq agentlik AI tizimlariga erishdi.
Replit, Cursor va kompaniya tomonidan tasdiqlangan copilots kabi vositalarning keng mavjudligi tufayli, texnik boʻlmagan guruhlar ishlab chiqishni qoʻlga olmoqda. Soliq maslahatchilari, HR boshliqlar va moliyaviy tahlilchilar tobora koʻproq ichki vositalarning birinchi versiyalarini mustaqil yaratmoqda.
Ram quyidagicha taʼkidladi: «Bugungi kunda ishlab chiqishning birinchi versiyasi biznes tomonida sodir boʻladi. Texnologik jamoaga nima keladi: buni kengaytirishga yordam bera olasizmi? Buni joylashtira olasizmi? Xavfsizlikni tekshirib koʻrishingiz mumkinmi?» Bu oʻtish dasturchining asosiy vazifasini oʻzgartiradi. Yaqin kelajakda biznes boʻlimlari asosiy prototiplash, sinov va AI yordamida xatolarni bartaraf etish bilan shugʻullanadi. Oʻz navbatida, muhandislar hamjamiyati tizim arxitekturasi, integratsiya, boshqaruv va korporativ darajadagi miqyosliligidan javobgar boʻladi.
Tajribalarning faol oʻsishiga qaramay, Ram korxonalarda AIni joriy etish boʻyicha samimiy qarashni taqdim etdi: aniq investitsiyalarni qaytarish (ROI) hisoboti jiddiy toʻsiq boʻlib qolmoqda. Anʼanaviy RPA ga qaraganda, u yerda qoʻl mehnatini almashtirish tushunarli va darhol pul tejashni taʼminlagan, AIni joylashtirish tokenlar, infratuzilma va texnik xizmat koʻrsatish uchun sezilarli doimiy xarajatlarni keltirib chiqaradi.
Ram tushuntirdi: «Hozirda ROI koʻproq istakdir. Agar siz AI yordamida toʻliq hisobotlash jarayonini avtomatlashtirsangiz va uning yillik texnik xizmat koʻrsatish xarajatlari yuz minglab dollar boʻlsa, koʻpincha darhol ROI boʻlmaydi. Biz token xarajatlari inson xarajatlariga teng kelgan biznes-caseʼlarni koʻrdik».
Ram yakuniy foydalanuvchilar oxir-oqibat samaradorlik, mahsuldorlik va sof foyda bilan qiziqishadi, yechim Python dan foydalanayotgani, anʼanaviy monitoring panellaridan yoki mustaqil agentlardan foydalanayotgani bilan emas. Barqaror qiymat yaratish uchun dasturchilar takroran ishlatiladigan tezlashtiruvchilarni yaratish, token iqtisodiyotini yaxshilash va AI dan foydalanish xarajatlarini kamaytirishga eʼtibor qaratishlari kerak.
AIga yoʻnaltirilgan dunyoda muhim boʻlib qolish uchun muhandislarga soha mutaxassisi boʻlish shart emas, lekin ular shu sohaning mexanikasini tushunishlari kerak. Ram xulosa qildi: «Moliyaviy yechim yaratish uchun diplomli buxgalter boʻlishingiz shart emas, ammo ular ishlatadigan tilni va ular qanday biznes natijasini kutayotganini tushunishingiz kerak».