SoftServe інтегрує ШІ-агентів у команди та впроваджує роль Intelligence Engineer

💡 Усі статті, обговорення, новини про AI — в одному місці. Приєднуйтесь до AI спільноти!

SOFTSERVE

Компанія масштабує використання ШІ-агентів, які вже скорочують час розробки до 70%, та запроваджує нову професію Intelligence Engineer

За два роки роботи GenAI Lab команда SoftServe створила понад 200 рішень на основі штучного інтелекту для більш як сотні клієнтів. Сервіси на основі ШІ зростають найшвидшими темпами в компанії — 85% росту з року в рік. Найбільший попит — на агентні системи.

«Ми одні з небагатьох у світі, хто вже реалізує повну автоматизацію розробки через агентний інжиніринг у реальних клієнтських кейсах — від збору вимог до тестування. Наша стратегія має три рівні: ми створюємо GenAI-рішення для клієнтів, використовуємо агентів для прискорення власної розробки, і впроваджуємо ШІ у корпоративні процеси. Завдяки партнерству з NVIDIA, AWS, Google Cloud та Microsoft Azure ми одними з перших отримуємо доступ до найновіших технологій і можемо давати клієнтам вимірювані результати там, де інші ще експериментують», — пояснює Сергій Газієв, Advanced Technologies CTO в SoftServe.

Якщо торік індустрія обговорювала чатботи та RAG-системи (генерацію з доповненням через пошук), то зараз фокус змістився на агентний ШІ та рухається до «фізичного» ШІ (Physical AI), який буде здатний розуміти навколишнє середовище та взаємодіяти з ним.

ШІ-агенти виходять на проєкти

GenAI Lab розробляє практичні рішення — від перших прототипів до масштабного впровадження в бізнесі для таких клієнтів як Cisco чи Dell.

Розробники компанії мають доступ до широкого переліку готових ШІ-інструментів, які є сертифіковані в компанії (ChatGPT Enterprise, Cursor, Midjourney та інших), так і до власних внутрішніх агентів. У портфоліо компанії вже понад десяток внутрішньо розроблених ШІ-агентів, які автоматизують планування проєктів, аналітику, тестування й інженерні задачі. В розробці також власна Agentic Intelligence Open Platform для полегшення розробки та ефективнішого впровадження ШІ-систем.

SoftServe тестує ШІ-агентів безпосередньо на клієнтських проєктах. Завдяки їх використанню, залежно від проєкту, тривалість і вартість розробки може скоротитися від 30% до 70%.

«Ми рухаємося не до того, щоб люди використовували ШІ як ще один інструмент або застосунок. Ні, ми прагнемо до ефективної взаємодії між розробниками та віртуальними колегами, що дозволяє досягти раніше небачених результатів», — коментує Газієв.

GenAI Lab створює агентів для автоматизації для пришвидшення розробки програмного забезпечення, а також спеціалізованих агентів для певних задач. Серед таких, наприклад, платформи для розробки ліків, гіперперсоналізований асистент з шопінгу та асистент для виробництва. Наразі SoftServe розгортає рішення у будь-якому середовищі — від хмари до on-premises серверів клієнта, працюючи з технологіями NVIDIA, AWS, Google Cloud та Microsoft Azure.

Нова професія: Intelligence Engineer

Над проєктами з застосунку ШІ працюють вже понад 150 спеціалістів, утворюючи кросфункційні команди, що спеціалізуються на LLM, агентному інжинірингу та ШІ-асистованій розробці. Попри зростання попиту, на ринку відчувається гострий дефіцит висококваліфікованих талантів, найбільше — в напрямку Data Science.

За даними звіту World Economic Forum, через ШІ у найближчі роки може зникнути близько 92 мільйонів посад. Але з іншого боку прогнозують створення аж 170 мільйонів нових робочих місць.

SoftServe уже впроваджує професію нового покоління — Intelligence Engineer. Цей спеціаліст відповідатиме за інтерфейс між експертизою людини та результатами роботи агента, оркеструватиме агентами, перевірятиме їхню роботу і стежитиме за правильною інтеграцією. Наразі в команді GenAI Lab працює вже 40 таких фахівців і в планах — розширити команду щонайменше вдвічі впродовж наступного року.

Три навички майбутнього

За словами Сергія Газієва, ключовими на ринку залишатимуться три компетенції:

  • Експертиза в бізнес-домені
  • Архітектурний дизайн інформаційних систем
  • Оркестрація ШІ-агентами

Компанія активно готує команду до цих змін: понад 50% співробітників, здебільшого з делівері, уже пройшли навчання з ШІ та отримали необхідні навички для роботи з цими технологіями.

Залежно від рівня підготовки, в SoftServe пропонують кілька треків навчання: від базових курсів до глибокої технічної спеціалізації. Додатково можна здобути міжнародну сертифікацію від NVIDIA, AWS, Google Cloud Platform, а також взяти участь у внутрішніх хакатонах та технічних воркшопах зі штучного інтелекту.

👍ПодобаєтьсяСподобалось0
До обраногоВ обраному0
LinkedIn
Дозволені теги: blockquote, a, pre, code, ul, ol, li, b, i, del.
Ctrl + Enter
Дозволені теги: blockquote, a, pre, code, ul, ol, li, b, i, del.
Ctrl + Enter
SoftServe уже впроваджує професію нового покоління — Intelligence Engineer. Цей спеціаліст відповідатиме за ... результатами роботи агента, ... перевірятиме їхню роботу і стежитиме за правильною інтеграцією.

...і стежитиме за правильностю відповідей :)
Вже казали що це просто фахівець з контролю якості.

Інжене́р — особа, що професійно займається інженерією, тобто на основі поєднання прикладних наукових знань, математики та винахідництва знаходить нові розв’язання технічних проблем.
Якщо той спеціаліст лише стежитиме і перевірятиме, назвіть його простіше — оператор ШІ-систем.

Хоча уявлю собі свіжу вакансію — Intelligence Engineer з досвідом роботи 6+ років на аналогічній посаді в компаніях з 1000+ віртуальних інженерів, практичний досвід паралельного чатування з ChatGPT — 8 років, досвід парного пілотування з Copilot від 5 років, агентурний досвід роботи з 12+ різними типами AI-агентів... десь так :)

От чому у Серва так мало вакансій.

А можете розповісти як саме ви отримали оцінку 30-70%?

Є два досить відомих дослідження (може є щe якісь але щонайменше ці два широко обговорювалися), і там досить складна методологія, і цифри досить сильно відрізняються від ваших:
1. www.reddit.com/...​think_they_are_24_faster — це дискусія на Реддіт, там посилання на оригінальне дослідження зверху. Методологія: взяли 16 девелоперів і 246 реальних задач з їх проектів, і рандомно дозволяли чи не дозволяли використовувати AI, і заміряли метрики. Результат десь у рамках від −25% до +25%, ніяк не +70%.
2. Інше довлідження зроблене OpenAI — вони скоріше порівнювали ціну (напевно функція від часу) і якість — openai.com/index/gdpval — треба читати, все непросто; як я зрозумів, по якості все ще живі експерти в середньому роблять краще, але якщо якістю можна знехтувати — то агенти можуть робити сильно дешевше. Там також описана досить складна методологія (як на мене, датасет замалий для такого дослідження, адже вони аналізують не тільки девелопмент а і багато ішних галузей — health care, finances etc).

А яка у вас методологія?

Метод «все одно ніхто не перевірить»

Дякую за дуже цікаву та далекоглядну статтю! Підхід SoftServe справді вражає, особливо створення нової ролі Intelligence Engineer.

По суті, це і є логічна еволюція QA-спеціаліста в епоху тотальної автоматизації. Якщо раніше QA тестував продукт, то тепер він буде «тестувати» та валідувати роботу самих AI-агентів, які цей продукт створюють і тестують.

Як сказано в статті, він буде «оркеструвати агентів, перевіряти їхню роботу і стежити за правильною інтеграцією». Це ж класичні задачі забезпечення якості, але на новому, мета-рівні! Тобто, цінність QA зміщується від «знайти баг» до «навчити AI-систему не допускати багів».

Ця ідея про «QA як оркестратора» повністю збігається з філософією, яку я намагаюся дослідити.

Дуже надихаючий напрямок для розвитку професії!

По суті, це і є логічна еволюція QA-спеціаліста в епоху тотальної автоматизації.

Якого QA?=)

Тестер не зрозуміє коли архітектура погана.
Це швидше еволюція сіньора чи принципал дева

Забий, він в кожному топіку постить якусь фігню і кличе в канал

Підтримую... Забанити його, який він поганий

Тот случай, когда хуже уже не будет.

Ну клієнтів розвести на «Новий, досі небачено перспективний АІ роадмап, інвестуйте зараз, бо залишитесь за бортом!» то святе.
Але технарям навіщо казочки розповідати?

Але технарям навіщо казочки розповідати?

Щоб знали що пора вчити не solid чи рівні ізоляцій транзакцій, а як аі агенти юзати.

Нові клієнти це справді питають, готові платити суттєво вищий рейт за інженерів з «advanced ai-agents skills».
А хто платить той і музику замовляє

Компанія масштабує використання ШІ-агентів, які вже скорочують час розробки до 70%,

Ви збільшити продажі на 70% , щоб пулл людських ресурсів не скорочувати або може звільнили/оплачуєте багатократно більшу лавку?
Дайте почитати/послухати про практичні приклади і як ваша бізнесс модель це переварила не скоротивши поголів’я спеціалістів залучених до продакшину.

Ваш Advanced technologies CTO має розуміти що те, що він робить вбиває ваш бізнесс, золотий час продуктової розробки і поступового вимирання роздутих бодішопів, що завжди генерували фін потоки на потребах, що впирались в довгі години витрачені на копіпасту копрораціям однотипних рішень(типу таких:)
www.featuredcustomers.com/...​or/softserve/case-studies

Зы: стенд смішний далі немає куди — вам то сами не соромно такий треш презентувати публіці під брендом тех компанії яка працює б2б?

в Україні і інших розрбницьких центрах компанія не працює b2b, тут інша цільова аудиторія. На івентах типу GTC стенди і демки інші, no worries)

Підписатись на коментарі