Dosadašnji rezultati integracije AI alata u naše razvojne procese izvrsni su; brži smo u svakodnevnom radu, dok istovremeno održavamo visoke standarde kvalitete. Marko Miloš, CTO @Undabot – Zagreb
Undabot je developerska tvrtka koja ima više od 60-ero zaposlenih, a bavi se dizajnom i razvojem raznih digitalnih rješenja za domaće i strane klijente. Marko Miloš, softverski inženjer i tehnološki entuzijast, svoje veliko znanje i iskustvo koristi kao CTO Undabota.
S Markom razgovaramo o tome kako Undabot ostaje na vrhu najnovijih tehnoloških trendova, kako vidi trenutne trendove u IT industriji s umjetnom inteligencijom (AI) u središtu pozornosti, na koji način ti trendovi utječu na različite industrije i naše svakodnevne živote…
Kako vidite trenutačne trendove u IT industriji, posebno u području umjetne inteligencije? Koje promjene mislite da će donijeti u (bliskoj) budućnosti?
IT industrija trenutačno prolazi kroz transformativnu fazu, s umjetnom inteligencijom (AI) u središtu pozornosti. Ovaj trend se jasno vidi iz sadržaja na glavnim godišnjim konferencijama, poput Google I/O, Apple WWDC, Microsoft Build, NVIDIA GTC i drugih. Ovi događaji su pokazali predanost svih glavnih tehnoloških divova prema AI-u, naglašavajući njegovu važnost u njihovim budućim strategijama.
OpenAI se ističe kao lider u AI domeni, posebno svojim napretkom u jezičnim modelima, tj. Large Language Models (LLM-ovima). OpenAI-jevi modeli nisu samo najmoderniji i najnapredniji, već također uživaju značajan tržišni udio, tj. imaju široku prihvaćenost i utjecaj. Ovi modeli postavili su nove standarde u razumijevanju i generiranju prirodnog jezika te su osnova za značajni dio AI funkcionalnosti u raznim proizvodima.
Iako je Apple možda bio sporiji (ili samo suzdržaniji) u potpunom prihvaćanju AI-a u usporedbi sa svojim konkurentima, na posljednjoj konferenciji najavio je značajne novitete u području AI-a, koji nazivaju Apple Inteligence. Appleov pristup karakterizira besprijekorna integracija AI-a u cijeli njihov ekosustav proizvoda. Ova integracija osigurava da AI poboljšava korisničko iskustvo na suptilne, ali vrlo korisne načine, čineći svakodnevne zadatke učinkovitijima i intuitivnijima.
Gledajući unaprijed, AI će nesumnjivo biti dio gotovo svakog većeg proizvoda koji svakodnevno koristimo. Budućnost AI-a, prema našem stručnom mišljenju, je „neprimjetni AI“ – AI koji intuitivno i neprimjetno radi unutar proizvoda s razumijevanjem korisničkog konteksta, kako bi pomogao u izvršavanju raznih zadataka. Ovaj oblik AI-a učinit će radnje koje su prethodno bile dugotrajne ili nezgodne mnogo jednostavnijima i učinkovitijima.
Osim integracije u proizvode, možemo očekivati značajna poboljšanja u pametnim asistentima. Ovi asistenti postat će vještiji u obavljanju općih zadataka, pretraživanju i sličnim radnjama, dok će imati poboljšano kontekstualno razumijevanje korisničkih dokumenata, fotografija, bilješki, događaja, interesa i drugih podataka. Nedavna Appleova najava o partnerstvu s OpenAI-jem za integraciju ChatGPT-a u Siri, snažna je potvrda novog smjera za pametne asistente.
Na koji način ti trendovi utječu na različite industrije i naše svakodnevne živote?
Jedan od najznačajnijih učinaka je lakši pristup strukturiranim informacijama. Alati koje pokreće umjetna inteligencija mogu brzo analizirati i sintetizirati goleme količine podataka, isporučujući precizne, relevantne i strukturirane informacije u kratkom vremenu. Ta će karakteristika revolucionirati način na koji pretražujemo i konzumiramo informacije te nam pomoći da budemo učinkovitiji.
U području stvaranja sadržaja, posebno tekstualnog sadržaja, dolazi do značajnog povećanja brzine i učinkovitosti. Asistenti za pisanje koje pokreće AI (temeljeni na LLM-ovima), kao što je npr. ChatGPT, mogu generirati visokokvalitetne tekstove na temelju minimalnog unosa, omogućujući bržu produkciju sadržaja poput članaka, e-mailova, izvješća i drugih tekstualnih materijala. AI može pomoći u lekturi i uređivanju, osiguravajući da su pisane komunikacije kvalitetne i bez grešaka. Navedene karakteristike imat će najznačajniji utjecaj za industrije i profesije koje se u velikoj mjeri oslanjaju na stvaranje tekstualnog sadržaja.
U području obrazovanja, AI će igrati ključnu ulogu u preoblikovanju iskustva učenja. S AI-em, obrazovni sadržaj može biti isporučen na strukturiraniji i personaliziraniji način. Umjesto ručnog pretraživanja više poveznica i izvora, moguće je dobiti kurirane informacije prilagođene potrebama i tempu učenja pojedinca.
Novi AI razvoj dodatno će utjecati i na industrije gdje se AI koristio i prije nedavnog „AI booma“. Na primjer, u zdravstvu, za poboljšanje točnosti dijagnoza i skrb o pacijentima analizom medicinskih podataka i identificiranjem obrazaca koje ljudski stručnjaci možda ne bi uočili. U financijama, za otkrivanje prijevara i izradu prediktivnih analiza za usmjeravanje investicijskih odluka i slično.
Osim tekstualnog sadržaja, AI će poboljšati našu sposobnost izvođenja radnji poput korekcije slika i drugih oblika uređivanja medija. Zadaci koji su nekad zahtijevali specijalizirane vještine i softver, sada se mogu brzo i lako obaviti alatima koje pokreće AI. Na primjer, aplikacije za uređivanje fotografija koje pokreće AI mogu automatski ispraviti osvjetljenje, ukloniti nepoželjne elemente i poboljšati ukupnu kvalitetu slike kroz jednostavnu interakciju, čak i na mobilnom uređaju.
Automatizacijom rutinskih zadataka, asistencijom u prikupljanju informacija te kreiranju raznih materijala, AI će nam omogućiti da se usredotočimo na strateške, kreativne i vrjednije aktivnosti.
Kako Undabot ostaje na vrhu najnovijih tehnoloških trendova?
U Undabotu praćenje najnovijih tehnoloških trendova je prioritet, a to postižemo kroz nekoliko ključnih elemenata.
Najbitnije, fokusiramo se na zapošljavanje snažnog inženjerskog kadra. Naš proces zapošljavanja cilja na pojedince koji nisu samo tehnički vješti već su i strastveni prema novim tehnološkim trendovima, kontinuiranom učenju, istraživanju i inovacijama.
Također, značajno ulažemo u edukaciju omogućujući zaposlenicima obrazovanja s ciljem postizanja industrijski priznatih certifikata, organiziramo interne edukacije i nudimo prilike za sudjelovanje na međunarodnim konferencijama. Potičemo kulturu dijeljenja znanja kroz redovite interne radionice, seminare i tehničke razgovore. Time osiguravamo da naš tim ostaje u tijeku s najnovijim tehnološkim trendovima te da se znanje dijeli.
Praktično iskustvo je ključno, stoga imamo jaki fokus da našim zaposlenicima omogućimo rad na relevantnim i tehnički izazovnim projektima. Ovi projekti pomažu u izoštravanju njihovih vještina i pružaju praktično iskustvo rada s novim tehnologijama.
Možete li nam reći nešto više o vašem pristupu tech consultancyja i dizajnu rješenja?
Naš proces dizajna rješenja (eng. solution design) strukturiran je oko tri temeljna dijela: funkcionalni dizajn, UI/UX dizajn i tehnički dizajn rješenja.
Faza funkcionalnog dizajna uključuje dokumentiranje ciljanog sustava iz funkcionalne perspektive. Temeljito bilježimo sve funkcionalne i nefunkcionalne zahtjeve, identificiramo sve uključene aktere i definiramo njihove ciljeve. Ova sveobuhvatna dokumentacija osigurava jasno razumijevanje predviđenog ponašanja sustava i korisničkih interakcija.
Zatim, u fazi UI/UX dizajna, fokusiramo se na kreiranje sučelja sustava. Ovo može uključivati takozvani low-fidelity ili high-fideltiy dizajn, ovisno o potrebama projekta. Naš cilj je osigurati da sučelje bude intuitivno te da pruža optimalno korisničko iskustvo.
Faza tehničkog dizajna rješenja je gdje dokumentiramo sustav iz tehničke perspektive. Ovo uključuje definiranje načina rada sustava u smislu komponenti sustava, korištenih tehnologija (technical stack), servisa, integracija, cloud resursa, sigurnosnih mjera itd. Također, definiramo tehničke procese, kao primjerice procese za deployment, praćenje sustava (monitoring), vraćanje sustava na prethodnu verziju (rollback) i druge važne operativne postupke. Ova faza osigurava da je svaki tehnički aspekt sustava detaljno planiran i dokumentiran.
Tijekom tehničkog dizajna rješenja, naši tehnički stručnjaci rade „technical consulting“ savjetujući klijente o optimalnim rješenjima i provodeći tehnička istraživanja kako bi osigurali izvedivost. Ovo je posebno važno kod rada sa složenim implementacijama, poput onih koje uključuju AI. Naši stručnjaci provode tehničke provjere izvedivosti kako bi potvrdili da su predložena rješenja održiva i usklađena sa zahtjevima i ciljevima klijenta.
Kako izgleda implementacija AI-a?
Implementacija AI-a u proizvodu može imati različite oblike, ovisno o specifičnim potrebama i ciljevima klijenta.
Najjednostavniji pristup uključuje izravnu integraciju s dostupnim AI uslugama, kao što su OpenAI ili Elevenlabs. Ove usluge nude moćne unaprijed obučene modele koji se lako mogu uključiti u proizvode. Ova metoda je često najbrži i najučinkovitiji način za iskorištavanje naprednih AI mogućnosti jer zahtijeva minimalnu pripremu i može se brzo implementirati.
Za zadatke koji zahtijevaju veću kontrolu ili prilagodbu, možemo odlučiti self-hostati (open source) modele. Ovi modeli, koji su dostupni za različite specifične zadatke, mogu se implementirati bez modifikacija. Ovaj pristup omogućuje nam prilagodbu AI implementacije našoj specifičnoj infrastrukturi i zahtjevima, dok istovremeno koristimo robusnost već uspostavljenih modela.
Ponekad je potrebno doraditi sposobnosti unaprijed obučenih modela (foundation models) kako bismo omogućili izvršavanje specifičnih zadataka. U takvim slučajevima, opcija je tzv. fine-tuning osnovnih modela – proces koji podrazumijeva dodatno treniranje modela specifičnim skupom podataka.
Najzahtjevnija opcija je treniranje modela „iz nule“. Ovaj pristup uključuje izgradnju i treniranje novog modela, prilagođenog vrlo specifičnim zahtjevima koji se ne mogu zadovoljiti postojećim modelima. To zahtijeva značajnu stručnost u prikupljanju podataka, dizajnu arhitekture modela i opsežnim računalnim resursima. Iako izazovno, ova metoda može pružiti vrlo specijalizirana i optimizirana AI rješenja.
Imate li primjer kako koristite AI u razvoju?
U svakodnevnom poslovanju koristimo AI na različite načine kako bismo poboljšali učinkovitost, optimizirali radne procese i unaprijedili kvalitetu.
Za kodiranje koristimo GitHub Copilot, kako bismo povećali učinkovitost naših programera. Ovaj alat, pokretan umjetnom inteligencijom, pomaže našim programerima sugerirajući isječke koda, dovršavajući linije koda i nudeći rješenja za probleme u kodiranju u stvarnom vremenu. Djelomičnom automatizacijom kodiranja, tj. pružanjem inteligentnih prijedloga, GitHub Copilot omogućava našim programerima da se usredotoče na složenije i kreativnije aspekte razvoja softvera.
Koristimo ChatGPT za pisanje raznih vrsta dokumenata, kao što su funkcionalni zahtjevi, tehnička dokumentacija i sl. Eksperti se bave ulaznim sadržajem, formom i validacijom generiranog sadržaja, dok nam alat pomaže u pisanju, što je samo po sebi dugotrajan proces. Dodatno, koristimo ChatGPT za lekturu kako bismo osigurali da su naši dokumenti uglađeni i bez grešaka, čime poboljšavamo ukupnu kvalitetu i profesionalnost našeg rada. Povremeno koristimo različite AI usluge za generiranje slika i zvuka za različite svrhe.
Dosadašnji rezultati integracije ovih AI alata u naše razvojne procese su izvrsni; brži smo u svakodnevnom radu, dok istovremeno održavamo visoke standarde kvalitete.
Kako predviđate da će se Undabot razvijati u narednim godinama s obzirom na brzi napredak tehnologije? Koje nove mogućnosti vidite na horizontu za vašu industriju?
Tehnologija se uvijek brzo razvijala i mi to smatramo konstantom, a ne novim izazovom. Vjerujemo da je prihvaćanje tehnološkog razvoja ključno, jer će se on nastaviti bez obzira na bilo kakve bojazni. Naš pristup je ostati ispred krivulje postajući vješti u novim tehnologijama i šireći naše usluge kako bismo pomogli klijentima izgraditi bolje digitalne proizvode.
U nadolazećim godinama planiramo nastaviti s ulaganjem u različite vrste obrazovanja, od industrijskih certifikata do sudjelovanja na međunarodnim konferencijama. Ova predanost kontinuiranom učenju omogućit će našem timu da ostane dosljedan najnovijim dostignućima i učinkovito ih primjenjuje.
Također, fokus stavljamo i na nagrađivanju pojedinaca koji su željni učiti i unaprijediti svoje vještine. Njegovanjem kulture kontinuiranog napretka i poticanjem našeg tima na istraživanje novih područja, osiguravamo da ostanemo na čelu tehnoloških inovacija.
