AI ले पहिले नै उत्पादन कोड लेख्न, पुल अनुरोधहरूको समीक्षा गर्न, कागजात सिर्जना गर्न, बगहरूको निदान गर्न र वास्तुकलामा परिवर्तनहरू प्रस्ताव गर्न सक्छ। यसको प्रभाव अब विकासकर्ताको उत्पादकताभन्दा बाहिर फैलिएको छ, यसले ईन्जिनियरिङ् टोलीहरू कसरी व्यवस्थित हुन्छन्, कसरी निर्णयहरू लिइन्छ, र प्राविधिक अधिकार कहाँ हुन्छ भन्ने कुरालाई असर गर्छ। कम्पनीको बृद्धिले बिस्तारै नेताहरूलाई भर्ती गर्ने, वास्तुकला सेट गर्ने, ट्रेड-अफहरू समाधान गर्ने, र टोलीको प्रदर्शन सुधार गर्नेतर्फ ध्यान खिच्यो। तिनीहरूको प्रभाव तिनीहरूले बनाएको संगठन र तिनीहरूले विकास गरेका मानिसहरूबाट प्रवाहित भयो।
एआईले अब प्राविधिक नेताहरूको मुनि संगठन परिवर्तन गर्छ। मे 2026 सम्म, क्लाउडले एन्थ्रोपिकको कोडबेसमा 80% भन्दा बढी कोड मर्ज गरे, जबकि सामान्य इन्जिनियरले 2024 को रूपमा 2026 को दोस्रो क्वाटरमा प्रति दिन आठ गुणा धेरै कोडहरू मर्ज गरे। इन्जिनियरहरूले बढ्दो रूपमा AI-उत्पन्न कार्यलाई प्रत्यक्ष र समीक्षा गर्छन्, जबकि प्राविधिक लक्ष्य र उच्च लक्ष्यको लागि जिम्मेवारी कायम राख्छन्। निर्णयहरू।
कार्यान्वयन र डिबगिङ बढ्दो रूपमा कोडिङ एजेन्टहरूमा जान सक्छ, कार्यहरू परिभाषित गर्न, परिणामहरूको समीक्षा गर्न, र मानव हस्तक्षेप आवश्यक हुँदा निर्णय गर्न इन्जिनियरहरूलाई जिम्मेवार छोड्छ। कार्यान्वयन किनभने एजेन्ट पहुँच, वास्तु नियमहरू, सुरक्षा नियन्त्रणहरू, र रिलीज मापदण्डले सम्पूर्ण कम्पनीलाई असर गर्छ।
CTO को जिम्मेवारी उच्च गतिमा ध्वनि प्राविधिक निर्णयहरू उत्पादन गर्न सक्षम प्रमाणीकरण मेसिन निर्माण गर्नु हो।
मध्यम तहको कम्प्रेसहरू
परम्परागत ईन्जिनियरिङ् संगठनहरू सधैं समन्वयको माध्यमबाट बढेका छन्। एक CTO ले उपाध्यक्षहरू, निर्देशकहरू, र इन्जिनियरिङ प्रबन्धकहरू मार्फत काम गरे, प्रत्येक कम्पनीको प्राथमिकताहरूलाई प्राविधिक योजनाहरूमा अनुवाद गर्ने। प्रबन्धकहरूले काम तोके, डेलिभरी ट्र्याक गरे, ब्लकरहरू समाधान गरे, र टोलीहरूलाई पङ्क्तिबद्ध राखे।
AI ले यो समन्वय बोझको धेरै कम गर्छ। एक इन्जिनियरले सुविधाको वर्णन गर्न, कोडबेसको निरीक्षण गर्न एजेन्टलाई सोध्न, कार्यान्वयन उत्पन्न गर्न, परीक्षणहरू लेख्न र पुल अनुरोध तयार गर्न सक्छ। थप उन्नत प्रणालीहरूले धेरै एजेन्टहरूमा काम विभाजन गर्न र तिनीहरूको आउटपुट संयोजन गर्न सक्छ।
इन्जिनियरले बढ्दो रूपमा एआई विकास टोलीको व्यवस्थापन गर्छ, जसले कार्य वितरण र प्रगति ट्र्याकिङमा केन्द्रित भूमिकाहरूलाई कम्प्रेस गर्छ। मानव नेतृत्वले कोचिङ, द्वन्द्व समाधान, भर्ती, र व्यावसायिक वृद्धि मार्फत आफ्नो मूल्य कायम राख्छ, जबकि एकल प्रकार्यको रूपमा समन्वयले कम लाभ उठाउछ।
यसकारण, जिम्मेवारी दुई दिशामा फैलिएको छ:
इन्जिनियरहरूले बढी स्वामित्व प्राप्त गर्छन् किनभने तिनीहरूले धेरै उत्पादक क्षमताको कमाण्ड गर्छन्; CTO हरू यस क्षमतालाई नियन्त्रण गर्ने प्रणालीहरूमा थप संलग्न हुन्छन् किनभने एउटा कमजोर अनुमति नियम वा समीक्षा गेटले सम्पूर्ण कम्पनीलाई पर्दाफास गर्न सक्छ।
प्राविधिक नेतृत्व र कार्यान्वयन बीचको दूरी कम हुन्छ। एक CTO ले थोरै एप्लिकेसन कोड लेख्न सक्छ, तर एजेन्टहरूले कसरी सिर्जना, निरीक्षण, परीक्षण, र तैनाती गर्छन् भन्ने बारे सटीक बुझाइ चाहिन्छ। भूमिकाले मानिसहरू, एजेन्टहरू र सफ्टवेयर डेलिभरीलाई नियन्त्रण गर्ने इन्जिनियरिङ अपरेटिङ सिस्टमको स्वामित्व लिन्छ।
CTO को प्रमाणीकरण मेसिन
अब प्राविधिक प्रणाली
AI
प्राविधिक चुनौती हो। मानव इन्जिनियरले एक पटक उत्पादन गर्न आवश्यक पर्ने समयमा धेरै सम्भावित कार्यान्वयनहरू उत्पन्न गर्न सक्छ। यो प्रचुरताले चयन समस्या सिर्जना गर्दछ किनभने कम्पनीहरूले कुन कार्यान्वयन वास्तुकलामा फिट हुन्छ भनेर पहिचान गर्नुपर्दछ, सुरक्षा आवश्यकताहरू पूरा गर्दछ, मर्मतयोग्य रहन्छ, र उत्पादन लक्ष्य पूरा गर्दछ।
CTO ले यी निर्णयहरू लगातार गर्न सक्षम प्रणाली डिजाइन गर्नुपर्छ।
स्कोप गरिएको अनुमतिहरूले प्रत्येक एजेन्टलाई फाइलहरूमा सीमित गर्दछ, डेटाबेसहरू, र यसको तोकिएको कार्यको लागि आवश्यक सेवाहरू। स्वचालित मूल्याङ्कनले सुरक्षा, कार्यसम्पादन र विश्वसनीयताको परीक्षण गर्छ, जबकि एजेन्टहरूले संवेदनशील कार्यहरू मानव समीक्षकमा पुग्नुअघि नै एकअर्काको कामको समीक्षा गर्छन्। स्वायत्त परीक्षण र समीक्षाको धेरै राउन्डहरू पछि, प्रायः प्रस्तावित परिवर्तनहरू स्वीकार्य अवस्थामा आइपुग्छन्।
इन्जिनियरहरू तिनीहरूलाई अनुमोदन गर्न अभ्यस्त हुन्छन्, ध्यान घट्छ, र असाधारण केस पत्ता लगाउन गाह्रो हुन्छ। उड्डयन, औषधि, र आणविक अपरेसनहरूले समान प्रभावको अध्ययन गरेका छन्: नियमित पुष्टिकरणहरूमा बारम्बार एक्सपोजरले निरीक्षणलाई बानीमा परिणत गर्न सक्छ।
त्यसैले प्रभावकारी प्रमाणिकरण मानवलाई प्रस्तुत गरिएको मात्रा घटाउनमा निर्भर गर्दछ। दिनचर्या र उल्टाउन मिल्ने कार्यहरू स्वचालित नियन्त्रणहरू मार्फत जान सक्छन्, जबकि असामान्य, अपरिवर्तनीय, वा उच्च-प्रभावपूर्ण निर्णयहरूले केन्द्रित समीक्षा प्राप्त गर्छन्। इन्टरफेसले प्रमाण, विकल्पहरू, अनिश्चितताहरू, र सम्भावित नतिजाहरू एउटा रूपमा प्रस्तुत गर्नुपर्छ जसले रिफ्लेक्सिभ स्वीकृतिको सट्टा छानबिनलाई प्रोत्साहित गर्छ।
फर्म सीमाहरू आवश्यक रहन्छन्। एक एजेन्टले डाटाबेस माइग्रेसन प्रस्ताव गर्न सक्छ जबकि कार्यान्वयनलाई मानव अधिकार चाहिन्छ। उत्पादन प्रमाणहरू यसको अनुमति बाहिर रहँदा यो एक तैनाती योजना उत्पन्न गर्न सक्छ। यसले प्रमाणीकरण नियन्त्रणहरूमा परिवर्तन गर्दा वरिष्ठ समीक्षा प्राप्त गर्दा कमजोरी पहिचान गर्न सक्छ।
प्रणालीले अस्वीकृति दर, समीक्षा समय, वृद्धि ढाँचा, र मानव हस्तक्षेप परिवर्तन गर्ने आवृत्ति मार्फत निरीक्षणको गुणस्तर पनि मापन गर्नुपर्छ। मानव निर्णयले सबैभन्दा ठूलो मूल्य प्रदान गर्दछ जब ध्यान निर्णयहरूमा आरक्षित हुन्छ जहाँ अनुभवले परिणाम परिवर्तन गर्न सक्छ।
अडिट ट्रेलहरू, रोलब्याक प्रक्रियाहरू, र स्वामित्व नियमहरूले प्रत्येक स्वायत्त कार्यलाई एट्रिब्युबल, निरीक्षण योग्य र उल्टाउन मिल्ने बनाएर मेसिनलाई पूरा गर्दछ। यी नियन्त्रणहरूले AI-सक्षम इन्जिनियरिङ संगठनले कसरी व्यवहार गर्छ र वास्तुशास्त्रीय निर्णय, सुरक्षा ज्ञान, उत्पादन जागरूकता, र दबाबमा मानव व्यवहारको बुझाइ आवश्यक हुन्छ निर्धारण गर्छ। id=”coding-is-abundant-judgement-is-not”>कोडिङ प्रचुर मात्रामा छ; निर्णय होइन
AI ले कार्यान्वयन लागत घटाउँछ, जबकि सफ्टवेयरको गुणस्तर अझै पनि निर्णयमा निर्भर हुन्छ।
योजना, परीक्षण, र प्राथमिकता नतिजा ईन्जिनियरिङ् आउटपुट मा मुख्य बाधाहरू बन्छ। बलियो संस्थाहरूले कुन समस्याहरू ध्यान दिन योग्य छन्, कसरी प्रत्येक विशेषताले उत्पादनलाई समर्थन गर्छ, र कहाँ प्राविधिक सम्झौताहरूले दीर्घकालीन लागतहरू सिर्जना गर्छन् भन्ने कुरा थाहा पाउनेछन्।
कार्यान्वयन क्षमता बढ्दै जाँदा प्राविधिक रणनीतिले मूल्य प्राप्त गर्छ।
एजेन्टहरूले धेरै प्रणालीहरूमा बढी गतिमा कार्य गर्न सक्ने भएकाले सुरक्षा महत्त्वपूर्ण छ, जबकि परीक्षणले ठूलो जिम्मेवारी बोक्छ किनभने प्रतिउत्पन्न त्रुटि कोड लुकाउन सक्छ। सफ्टवेयरको भोल्युम मानिसको बुझाइभन्दा छिटो बढ्दै गएकाले मेन्टेनेबिलिटी कठिन हुन्छ।
AI ले कार्यान्वयनलाई कमोडिटाइज गर्छ र प्राविधिक निर्णयको मूल्य बढाउँछ।
सबैभन्दा बलियो CTO ले मूल्याङ्कन सुइटहरू, समीक्षा नीतिहरू, डिप्लोयमेन्ट निर्देशनहरू, समीक्षा नीतिहरू, डिप्लोयमेन्ट निर्देशनहरूमा मापदण्डहरू इन्कोडिङ गरेर दोहोरिने योग्य संयन्त्रहरूमा परिणत गर्नेछ। . त्यसैले जोखिम बुद्धिमत्ता जत्तिकै अख्तियारमा निर्भर हुन्छ।
ग्राहक रेकर्डहरू, भुक्तानी प्रणालीहरू, निजी भण्डारहरू, र उत्पादन वातावरणहरूमा पहुँच भएको एजेन्टले ठूलो परिचालन शक्ति बोक्छ। प्रम्प्ट इंजेक्शन, सम्झौता मोडेल प्रदायकहरू, हेरफेर डेटा स्रोतहरू, र अनावश्यक स्वायत्त कार्यहरू महत्वपूर्ण प्रणालीहरूमा प्रवेश बिन्दुहरू हुन सक्छन्।
गोपनीयता र विश्वास वास्तुकलाको चिन्ता बन्न सक्छ। CTOs ले मोडेल गभर्नेन्स, डेटा अनुमति, पहिचान नियन्त्रणहरू, र स्वीकृति आवश्यकताहरू परिभाषित गर्नुपर्छ। तिनीहरूले तेस्रो-पक्ष मोडेलहरूमा कुन जानकारी प्रविष्ट गर्न सक्छन्, कुन कार्यहरूलाई पृथक वातावरण चाहिन्छ, र कुन कार्यहरूलाई सधैं मानव पुष्टि चाहिन्छ भन्ने कुरा पनि निर्णय गर्दछ।
एजेन्ट पहिचान आवश्यक छ किनभने कम्पनीहरूले कुन एजेन्टले कार्य गरे, कसले कार्यलाई अधिकार दियो, कुन डेटाले आउटपुटलाई सूचित गर्यो र कुन नियमहरूले प्रक्रियालाई नियन्त्रित गर्यो भनेर जान्न आवश्यक छ। क्षमताले एक अपूर्ण मानक प्रदान गर्दछ किनभने अनुमतिले जोखिमको स्तर निर्धारण गर्दछ।
आखिरमा, उत्पादन प्रमाणहरू सहितको एक सामान्य मोडेल स्यान्डबक्समा रहेको उत्कृष्ट मोडेल भन्दा बढी खतरनाक हुन्छ।
एउटा बलियो एआई इन्जिनियरिङ संगठनले प्रत्येक एजेन्टलाई परिभाषित पहिचान, सीमित भूमिका, र
प्रयोगकर्ताहरूले उत्पादनको मूल्याङ्कन गर्छन्कम्पनीहरूले प्राय: AI लाई उत्पादन सुविधाको रूपमा प्रस्तुत गर्छन् किनभने यसले ध्यान आकर्षित गर्छ, यद्यपि विकास प्रक्रिया भित्र यसको प्रयोगबाट सबैभन्दा ठूलो लाभ हुन सक्छ।
ग्राहकहरूले गुणस्तर, विश्वसनीयता, सुरक्षा र सुधारको गतिद्वारा सफ्टवेयरको न्याय गर्छन्। कोडबेसमा योगदान गर्ने एजेन्टहरूको संख्याले उनीहरूको अनुभवसँग थोरै सान्दर्भिकता बोक्छ। प्रतिस्पर्धात्मक लाभ बढेको इन्जिनियरिङ क्षमतालाई राम्रो उत्पादनमा परिणत गर्दा विश्वासको संरक्षण गर्दै आउँछ।
एआई मुख्य रूपमा कम्पनीको उत्पादन पक्षसँग सम्बन्धित छ। यसले इन्जिनियरहरूलाई थप कार्यान्वयनहरू अन्वेषण गर्न, परिवर्तनहरू अझ राम्ररी परीक्षण गर्न, घटनाहरूमा छिटो प्रतिक्रिया दिन र विद्यमान सुविधाहरूलाई अझ बढी फ्रिक्वेन्सीमा सुधार गर्न मद्दत गर्छ।
उत्पादन डिजाइनले अझै पनि ग्राहकमा कति जटिलता पुग्छ र सफ्टवेयरले अनुमति, रुटिङ, कन्फिगरेसन र अन्य परिचालन निर्णयहरू कसरी प्रभावकारी रूपमा ह्यान्डल गर्छ भन्ने निर्धारण गर्छ। समर्थन, र सफ्टवेयर तिनीहरूको आवश्यकताहरूलाई अझ प्रभावकारी रूपमा अनुकूलन गर्न सक्षम। टेक्नोलोजी आफैंमा धेरै हदसम्म अदृश्य रहन सक्छ।
CTO ले इन्जिनियरिङ क्षमता बढेकोले उत्पादनलाई सेवा दिन्छ र ग्राहक अनुभव लाई बलियो बनाउँछ भन्ने सुनिश्चित गर्नुपर्छ। . सीमित विकास क्षमताले विभाजनलाई कायम राख्न सजिलो बनायो।
एआईले यो सीमालाई कमजोर बनाउँछ किनभने प्राविधिक क्षमताले उत्पादनको दिशालाई लगभग तुरुन्तै प्रभाव पार्न सक्छ। एक CTO ले एजेन्टहरूसँग धेरै उत्पादन अवधारणाहरू अन्वेषण गर्न सक्छ, काम गर्ने प्रोटोटाइपहरू सिर्जना गर्न सक्छ, र परम्परागत विकास चक्र सुरु हुनु अघि बाधाहरूको मूल्याङ्कन गर्न सक्छ, उत्पादन निर्णयहरूमा इन्जिनियरिङलाई पहिले नै ल्याउँछ। केही निर्णयहरूले गति र स्थिरताबाट लाभ उठाउँछन्, जबकि अरूलाई समानुभूति, सन्दर्भ, जवाफदेहिता, र परिणामहरूको सावधानीपूर्वक व्याख्या चाहिन्छ।
यी छनौटहरूले उत्पादन निर्णयलाई प्राविधिक निर्णयसँग जोड्छन्। ब्रेडथ लाभको मूल्य बढ्छ किनभने AI ले प्राविधिक नेताहरूलाई अपरिचित डोमेनहरूको गहिरो ज्ञान छिट्टै प्राप्त गर्न मद्दत गर्न सक्छ, जबकि फाइदा इन्जिनियरिङ, सुरक्षा, ग्राहक आवश्यकताहरू, र व्यापार रणनीतिलाई एक सुसंगत प्रणालीमा जडान गर्दा आउँछ।
भविष्यका CTOs ले कम्पनी कसरी सञ्चालन गर्छ, ग्राहकहरूले कसरी अनुभव गर्छन्, र दुवै स्वायत्त प्रणालीहरूमा कसरी भाग लिन्छ भन्ने सहित पूर्ण उत्पादन वातावरण बुझ्न आवश्यक छ।
संगठन निर्माणकर्ताबाट मेशिन निर्माणकर्तामा
CTOs को पहिलेका पुस्ताहरू उनीहरूले सिर्जना गरेका संगठनहरूको लागि सम्झन्छन्। तिनीहरूको विरासत तिनीहरूले काममा लिएका मानिसहरू, तिनीहरूले विकास गरेका नेताहरू, तिनीहरूले स्थापना गरेको संस्कृति, र तिनीहरूले छोडे पछि कम्पनीलाई अगाडि बढाउन जारी राख्ने इन्जिनियरहरूमा बसेको थियो।
AI ले एजेन्ट फ्लीट, अनुमति मोडेल, मूल्याङ्कन प्रणाली, डिप्लोइमेन्ट गेट्स, वास्तुकला अवरोधहरू, र प्राविधिक नेतृत्वले पछि छोडेका प्रतिक्रिया संयन्त्रहरू मार्फत अर्को टिकाऊ कलाकृति थप्छ। यी कम्पोनेन्टहरूले वरिष्ठ नेताहरू गएपछि कम्पनीले सुरक्षित रूपमा सफ्टवेयर उत्पादन गर्न जारी राख्न सक्छ कि भनेर निर्धारण गर्छ।
औद्योगिक क्रान्तिले मानव ज्ञानलाई मेसिन र प्रक्रियाहरूमा इम्बेड गरेर भौतिक उत्पादनलाई विस्तार गर्यो। AI ले प्राविधिक तर्कका भागहरूलाई निरन्तर सञ्चालन गर्न सक्षम प्रणालीहरूमा परिणत गरेर सफ्टवेयर विकासमा तुलनात्मक विस्तार सिर्जना गर्न सक्छ।
साना टोलीहरूले एक पटक सम्पूर्ण विभागहरू आवश्यक पर्ने उत्पादनहरू निर्माण गर्न सक्छन्, जबकि स्थापित कम्पनीहरूले विचारहरू परीक्षण गर्न र असाधारण गतिमा सफ्टवेयर सुधार गर्न सक्छन्। नतिजा मोडेलहरू वरपरका मेसिनरीहरूको गुणस्तरमा निर्भर गर्दछ, किनभने कोड उत्पादनले मात्र सफ्टवेयरको भोल्युम बढाउन सक्छ जबकि बलियो प्रमाणिकरण प्रणालीहरूले AI क्षमतालाई भरपर्दो आविष्कारमा रूपान्तरण गर्दछ।
CTOs को अर्को पुस्ता उनीहरूले छोडेको मेसिनको लागि सम्झिनेछन्, जसका एजेन्टहरू, अनुमतिहरू, गेटहरू, र मूल्याङ्कनहरूले मानव र AI लाई लामो समय पछि राम्रो सफ्टवेयर राख्न अनुमति दिन्छ। गयो।
हामीले उत्कृष्ट IT स्वचालन सफ्टवेयर प्रस्तुत गरेका छौँ।
यो लेख https://www.techradar.com/pro/perspectives-how-to-submit