Zamonaviy sunʼiy intellekt tizimlari oddiy soʻrovlarga javob berishdan tashqari murakkab vazifalarni bajarishga qodir. Bu yerda AI 80 000 ta faylni qayta ishlash va grafiklar, rasmlar va aniq hikoya bilan taqdimot yaratish yoki renderlash uchun maxsus dasturiy taʼminotdan foydalanmasdan kod yordamida batafsil 3D sahna yaratish misoli keltirilgan.
TechSparks 2026 tadbirida Google Cloudʼda raqamli aborijinlar, startaplar va IT kompaniyalari uchun AI mijoz muhandisligi boʻlimi rahbari Rajesh Shivani Gemini qanday qilib ovozli AI, avtonom agentlar va dasturiy taʼminotni ishlab chiqish sohalarida qoʻllanilishini taqdim etdi.
Uning master-klassida korxonalar AI dan javob olishdan koʻra, unga ish vazifalarini topshirishga qanday oʻtishi tushuntirildi. Dastlab AI vositalari savollarga javob beradigan chat-interfeyslar tufayli mashhur boʻlgan. Keyingi bosqich esa tizimlarning vazifalarni rejalashtirishiga, maʼlumotlarga kirishiga va foydalanuvor nomidan harakatlar uchun vositalardan foydalanishiga imkon beradigan agentlik AI hisoblanadi.
Rajesh tushuntirdi: «agent endi shunchaki model va ramka», deb aytib, model atrofidagi infratuzilmani tasvirladi, u xotira, kontekst, ruxsatnomalar va vazifalarni bajarishni boshqaradi. Foydali agentlarni yaratish toʻrtta komponentni talab qiladi: maqsadlar, aniq koʻrsatmalar, tegishli bilimlar va bu bilimlarni qoʻllash uchun vositalar. Kompaniyaning ichki maʼlumotlari ayniqsa muhim, chunki umumiy maqsadli modellar ushbu kompaniyaning maxsus jarayonlariga yoki mijozlari haqidagi maʼlumotlariga kirishga ega boʻlmasligi mumkin.
Shivani Googleʼning Ochiq Bilimlar Formati (Open Knowledge Format, OKF) haqida ham gapirdi, bu tashkilotlarga maʼlumotni AI agentlari uchun mavjud qilishning tuzilgan usulini taqdim etishga qaratilgan.
Asosiy namoyishlardan biri ovozli AI dan foydalanish boʻldi. Singapur kompaniyasi Grab uchun ishlab chiqilgan tizim yoʻlovchilar va haydovchilarga aeroportda uchrashuvlarni muvofiqlashtirishga yordam berdi, til toʻsiqlarini yengdi. Ushbu namoyish ovozli AI ning 85 dan ortiq tillarda muloqotni qoʻllab-quvvatlashini koʻrsatdi.
Boshqa bir misol AI ning videoni ingliz tilidan maratthi va malayalam tillariga ovoz chiqarish qobiliyatini, shu bilan birga lab harakatlari va mimikani sinxronlashtirishini namoyish etdi. Bunday funksiyalar kompaniyalarga koʻproq ishlab chiqarish bosqichlari bilan koʻp tilli oʻquv materiallari, marketing videolar va mijozlar bilan aloqada yordam bera oladi.
Rajesh Shivani «ovoz yangi foydalanuvchi interfeysi boʻlib aylanyapti» deb taʼkidladi, bu mijozlar va xodimlar uchun ovozli muloqotning tobora muhim ahamiyatga ega boʻlishini koʻrsatadi.
U shuningdek, Citibankning chakana bank xizmatlari uchun yaratilgan virtual bank yordamchisini taqdim etdi. Namoyish davomida AI avatar merosiy depozitni yopish variantlarini tushuntirdi va mijoz 12 oylik muddatni tanlaganidan soʻng uzaytirishni amalga oshirdi.
Ovozli funksiyalardan tashqari, Shivani kodlash va kiberxavfsizlik boʻyicha Google vositalarini yoritdi. Antigravity vositasi ishlab chiquvchilarga ilovalarni yaratishga yordam beradi, kodMender esa koddagi zaifliklarni aniqlash, tuzatishlarni yaratish va ularni sandboxda sinovdan oʻtkazishga qodir.
Namoyishlardan birida Gemini NASA ning ochiq arxivlaridan 80 000 ta faylni, jumladan Marsdagi ob-havo va vertolyotlar telemetriya maʼlumotlarini tahlil qildi va berilgan shablon va dizayn tamoyillari yordamida taqdimot tayyorladi.
Boshqa bir namoyish modelning Python va NumPy yordamida 3D kutubxona sahnasini batafsil yaratishini, renderlash uchun maxsus dasturiy taʼminot yoki tashqi resurslarga ehtiyoj tugʻdirmasdan koʻrsatdi.
AI ni joriy etish xarajatlarini koʻrib chiqqan kompaniyalar uchun Shivani eng kuchli model har doim kerak emasligini taʼkidladi. U tushuntirdi: «hamma narsa uchun ilgʻor modelga ega boʻlish shart emas», chunki oddiyroq vazifalar tezroq va kamroq xarajatli modellar bilan bajarilishi mumkin.
Agentlar koʻproq ishni oʻz zimmasiga olgan sari, korxonalar ruxsatnomalar, xavfsizlik, xarajatlar va avtomatlashtirilgan faoliyatni boshqarish usullarini qayta koʻrib chiqishi kerak boʻladi. Shivani tashkilotlarni faqat odamlar bilan emas, balki ularning tizimlari bilan agentlar oʻzaro aloqada boʻladigan kelajak haqida oʻylashga chaqirdi. U ishlab chiquvchilar har bir qadamni oʻzlari bajarish oʻrniga, agentlar menejerlari rolini koʻproq oʻynay olishlari mumkinligini taxmin qildi.
Asosiy vazifa endi faqat malakali AI modelini tanlash emas, balki agentlarga kerakli bilim va vositalarni taqdim etish va ular tomonidan vazifalarni ishonchli va xavfsiz bajarilishini taʼminlashdir.
