allworld.mediaButun dunyo bo‘ylab yangiliklar
Forge Code eksperti AI asosidagi dasturiy taʼminot fabrikasi nima uchun samarali ishlab chiqish uchun zarurligini tushuntirdi
Batafsil
YourStory [india, en]
yourstory.com

Forge Code eksperti AI asosidagi dasturiy taʼminot fabrikasi nima uchun samarali ishlab chiqish uchun zarurligini tushuntirdi

Sunʼiy intellekt kodni bemisol tezlikda yaratishi mumkin boʻlsa-da, uni sinovdan oʻtkazish, tekshirish va ishga tushirish jarayoni alohida murakkab vazifa hisoblanadi. Muhandislik jamoalari tobora koʻproq kod yozish, xatoliklarni tuzatish va yangi funksiyalarni yaratish uchun AI agentlaridan foydalanmoqda, ammo kodlashni tezlashtirish dasturiy taʼminotni yetkazib berishni tezlashtirmaydi.

Kod generatsiyasi kuchayib borayotgan paytda, tekshiruvlar soni ortadi, sinovlar sekinlashadi va jamoalar oʻzgarishlarning ortib borayotgan hajmini muvofiqlashtirishda qiynaladilar.

TechSparks 2026 konferensiyasida Forge Code bosh ijrochi direktori Tushar Matur oʻz «Dasturiy taʼminot fabrikasining anatomiyasi» sessiyasida bu muammoni yoritdi. U AIga yoʻnaltirilgan muhandis tashkilotlari qanday qilib faqatgina kodlashning alohida vazifalarini avtomatlashtirishdan tashqariga chiqqan holda, dasturiy taʼminotni ishlab chiqishning butun hayot siklini (SDLC) boshqaradigan tizimlarni yaratishni boshlashi mumkinligini tushuntirdi.

Matur shuni taʼkidladi, kod generatsiyasi osonlashgani va tezlashgani sababli, umumiy SDLC tezlashmasligi kerak. U anʼanaviy ishlab chiqish yondashuvi samarali kod yozishga eʼtibor qaratganini, jamoalardan talablarni aniqlash, spetsifikatsiyalarni tayyorlash va amalga oshirish bosqichidagi yukni kamaytirish uchun arxitekturani loyihalashni talab qilganini eslatdi.

Biroq, AI kodlashning katta qismini oʻz zimmasiga olganligi sababli, toʻsiqlar boshqa sohalarga siljiydi. Matur tashkilotlar qoʻlga kiritilishi kutayotgan juda koʻp birlashma soʻrovlari (pull request), uzoqroq sinov sikllari va mavjud regressiya toʻplamlari aniqlay oladiganlardan koʻproq xato bilan duch keladigan vaziyatni tasvirladi.

U muammoni hal qilish majburan koʻproq muhandis yoki koʻproq AI agentlarini ishga tushirishni anglatmasligini taʼkidladi. Qoʻshimcha xodimlar muvofiqlashtirish xarajatlarini oshirishi mumkin, va samarali qayta aloqa mexanizmlari boʻlmagan agentlarni qoʻshish tekshirish va sinov uchun javobgar tizimlarni haddan tashqari yuklaydigan kod yaratishga olib kelishi mumkin.

Matur «Buning sababi signallarning yoʻqligi», — deb tushuntirib, oddiy avtomatlashtirilgan bosqichlarni bogʻlash samarali dasturiy taʼminot fabrikasini yaratmasligini izohledi.

Matur Forge Code ni ishlab chiqish sikli davomida AI agentlarini muvofiqlashtiradigan dasturiy taʼminot fabrikasi sifatida taqdim etdi. Jarayon soʻrovlarni saralash, spetsifikatsiyalar yaratish va funksiyalarni joriy etishdan boshlanadi. Keyin agentlar oʻzgartirishlarni joylashtirilishidan oldin tekshiradi, bunda inson muhandislar yechimlar yoki qayta aloqa talab qilinganda aralashadi.

Tizim ish muhitida ham monitoringni amalga oshiradi, olgan maʼlumotlardan kelajakdagi vazifalarni maʼlumot berish uchun foydalanadi. Bu qayta aloqa siklini hosil qiladi, fabrikaga muammolarni aniqlash, ish jarayonlarini takomillashtirish va olingan tajriba asosida yangi ish yaratish imkonini beradi. Taqdimot davrida Matur Forge Code ning funksiyalar, moslik va xatoliklarni aniqlash ustida ishlash uchun fon rejimida taxminan 100 ta agentdan foydalanganini maʼlum qildi.

U samarali dasturiy taʼminot fabrikasini yaratish uchun oltita tamoyilni bayon etdi: mustaqil ishlash, miqyoslanuvchanlik, iqtisodiy samaradorlik, oʻlchashlilik, oʻz-oʻzini takomillashtirish va biznes maqsadlariga moslik. Oxirgi tamoyil alohida ahamiyatga ega.

Fabrika har bir soʻrov uchun kod yozish vazifasi sifatida emas, balki mijozlarni ushlab turishni oshirish yoki tartibga solish talablariga rioya qilish kabi aniq natijalarga erishishga qaratilgan boʻlishi kerak. Jamoalar keyin funksiyalarga ularning keltiradigan qiymat asosida ustuvorlik berishlari mumkin. Ushbu modelda muhandislar har bir vazifani boshqarishga kamroq va natijalarni kuzatishga, signallarni tahlil qilishga va tizimni yaxshilashga koʻproq vaqt sarflashadi. Biznes rahbariyati ham bevosita soʻrovlar va ustuvorliklarni taqdim eta oladi, bu esa fabrikaga tashkiliy maqsadlarni ishlab chiqish backlogiga aylantirish imkonini beradi.

Kod yozish tezligi yaxshi, lekin eng yaxshi dasturiy taʼminotni yaratish — mana haqiqiy gʻalabadir. Muhandis jamoalari uchun kalit AI tomonidan taʼminlangan tezlikni ishonchli mahsulotlarga, oʻlchovli taraqqiyot va haqiqiy biznes natijalariga aylantirishdir.

Oʻxshash hikoyalar

Ekspert AI samaradorligini oshirish biznes oʻsishiga olib kelmasligini tushuntirdi
Batafsil
iol.co.za

Ekspert AI samaradorligini oshirish biznes oʻsishiga olib kelmasligini tushuntirdi

Sunʼiy intellektning (SI) zamonaviy jamiyatga beqiyos taʼsiriga qaramay, uning umumiy taʼsiri ijobiymi yoki salbiymi degan masalada keskin bahs mavjud. Bir yoki ikki yil oldin internet SI tomonidan yaratilgan tasvirlar bilan toʻlib ketdi va ular tez orada korporativ reklama ishlariga kiritildi. Bundan qisqa muddatdan soʻng, YouTube kabi ijtimoiy tarmoqlar SI tomonidan yaratilgan miniatyuralar – tomoshabinlarni dastlab qiziqtirishi mumkin boʻlgan, ammo bugungi kunda koʻproq charchoq va auditoriya shubhasini keltirib chiqaradigan vizuallar bilan toʻldi.

Biroq, ijtimoiy tarmoqlarning isteʼmolchi feedlari tashqarisida sunʼiy intellekt maqsadli joriy etilganda korporativ operatsiyalarni oʻzgartirish uchun sezilarli potentsialga ega. IOL nashriga berilgan eksklyuziv intervyuda growthguru.ai mangʻasiz fondatori Pol Banting keng tarqalgan SI ortiqcha baholangan vosita boʻlib, kutilgan samaradorlik oʻsishini taʼminlamaydi degan narrativni tahlil qildi.

Banting muammo SI ortiqcha baholanmaganligi emas, balki u notoʻgʻri vaʼdoga koʻra baholanishi ekanligini taʼkidladi. U samaradorlik oʻsishi haqiqiy ekanligini va tadqiqotlar bilan tasdiqlanganini taʼkidladi. McKinsey tomonidan korxonalarda SI dan foydalanish boʻyicha oʻtkazilgan soʻrov natijalariga koʻra, respondentlarning 80% shaxsiy mahsuldorlikning yaxshilanganligini qayd etadi, ammo faqat 37% SI ularning tashkilotining daromadining oshishiga bevosita yordam berganini daʼvo qiladi – bu oʻtgan bir yil davomida deyarli oʻzgarmagan koʻrsatkichdir.

Shuning uchun, Banting fikricha, SI ortiqcha baholanmagan, balki fundamental jihatdan notoʻgʻri tushunilgan deb hisoblash rostroq. Liderlar tejangan vaqt avtomatik ravishda daromad oʻsishiga aylanishini xato taxmin qilishadi. Aslida, kompaniyalar SI tufayli boʻshatilgan soatlarni yuqori daromad keltiruvchi sezilarli tijorat imkoniyatlariga faol yoʻnaltirishlari kerak.

Jamiyat diqqatining katta qismi tabiiy ravishda eskirgan jarayonlarni optimallashtirishga qaratilgan boʻlsa-da, Banting vazifalarning samaradorligi korxonaning asosiy maqsadi boʻlmasligi kerakligini ogohlantiradi. Yaklashuvning 79% rahbarlari SI 2030 yilga kelib sezilarli daromad oʻsishini taʼminlaydi deb umid qilishmoqda, bu hozirgi 40% ga qaraganda yuqori. Biroq, faqat 24% bu kelajakdagi daromad aynan qayerdan kelib chiqishini aniq biladi. Banting tushuntirganidek, haqiqiy maqsad SI dan foydalanib, dolzarb tijorat boʻshliqlarini aniqlash va raqobatchilardan oldin yuqori qiymatli bozor imkoniyatlarini egallashdir.

Aynan shu strategik tafovutni bartaraf etish uchun biznesni rivojlantirishga qaratilgan, jarayonlarni umumiy avtomatlashtirishga emas, balki moʻljallangan Growthguru.ai platformasi ishlab chiqilgan. Bitta universal yordamchi taklif qilish oʻrniga, ularning platformasi aniq tijorat kaldıralariga qaratilgan maxsus SI agentlaridan foydalanadi: Perky hamkorlarga yetkazib beruvchilardan tegishli ragʻbatlantirishlar, chegirmalar va birgalikdagi moliyalashtirishga kirishishga yordam beradi; Maya bozorga kirish strategiyalari va birgalikdagi marketing tashabbusotlarini ishlab chiqadi; Alex hamkorlarni sertifikatlash va yetkazib beruvchi darajalari orqali qoʻllab-quvvatlaydi; Lexi esa Microsoft platformasining muhim relizlari kabi korxona sohasidagi muhim yangilanishlarni kuzatib boradi.

Biroq, tijorat salohiyati bilan birga yanada qorongʻi tomoni ham mavjud – SI dan foydalanilgan jinoyatlar, bunda javobgarlik va huquqiy masʼuliyat masalalari hal boʻlmagan holatda qolmoqda. Banting taʼkidlaydiki, SI ni moliyaviy firibgarlik uchun ishlatadigan jinoyatchilar qoʻllaydigan vositalardan qatʼi nazar, oʻz harakatlari uchun javobgar boʻlishlari kerak. Biroq, agar korxona tomonidan foydalanilayotgan maxsus yoki uchinchi tomon SI tashkiloti operatsion yoki moliyaviy zarar yetkazsa, masʼuliyat bevosita uni joriy etgan biznesga yuklanadi. Huquqiy masʼuliyatni shunchaki model yetkazib beruvchisiga topshirib boʻlmaydi. Dasturiy taʼminot ishlab chiquvchilari xavfsiz va talablarga javob beradigan arxitekturalarni yaratishi kerak, ammo amalga oshirish tanlovi butunlay korxonaga tegishli. BCG ushbu xulosani amaliy SI boʻyicha benchmarkida tasdiqladi.

Mashhur