Bir teknolojinin düşünebileceği sorular arasında, yenilikçi olmak ne anlama geliyor ve belki de bir inovasyon stratejisini yönlendirmek için hangi teknoloji kullanılabilir?
İnsanların Bet365’li bahisler yerleştirme eğiliminde olan ana yolu göz önüne alındığında, Bet365’in Hillside teknoloji platformunda platform inovasyon başkanı Alan Reed şöyle diyor: “Platform inovasyonunun görevinin bir parçası olarak, dünyaya telefonun ötesindeki bakıyoruz.”
Yakın tarihli bir Bilgisayar Haftalık Podcast’inde Reed, üretken yapay zekanın (Genai) insanların bilgisayarlarla etkileşim biçimini nasıl değiştirdiğini anlattı. “İşgücünün geleceğine bakıyoruz ve eriştiğimiz şeylerden biri Ray-Ban Meta Ai Gözlükleri.”
Reed için, bu teknolojinin sunduğu atılımlardan biri, aynı anda şaşırtıcı ve oldukça korkunç olan Llama 4 Büyük Dil AI modellerine erişimdir. “Kelimenin tam anlamıyla bir restorandaysanız ve menüyü tercüme edemeyeceğiniz gibi bir şeye bakabilirsiniz ve bunu kulaklarınıza konuşacaktır.”
Bu tür teknoloji için kullanımları görürken, Reed gizlilik endişelerini dile getirdiğini kabul ediyor.
İnsan-bilgisayar arayüzünün ilginç bir uyarlamasını temsil eder. İPhone ortak tasarımcısı Jony Ive ile YouTube reklamında Sam Altman’ı yorumlamak için uygulamalarda inşa edilen grafik kullanıcı arayüzü (GUI), bir soruyu cevaplamak için chatgpt almanın en iyi yolunu temsil etmiyor. Ray-Ban Meta ürünü, ister bir PC veya akıllı telefonda çalışıyor olsun, bir GUI’ye% 100 güvenmek yerine ses kullanıcı arayüzü kullanma olanaklarını gösterir.
“Telefonlarımızı son 15 yıldır diğer insanlarla konuşmaktan başka bir şey yapmak için kullandık,” diye ekliyor Reed, “ancak üretken AI sayesinde telefonlarımızdaki telefon düğmesini tekrar kullanmak isteyeceğiz.”
Genai ile ne yapmalı
Birçok işletme gibi, Bet365 Genai’nin nasıl kullanılacağını araştırıyor. Reed için, ampirik düzeyde, bir temel modeli interneti okuyan ve aldığı bilgileri verilere dönüştüren bir şeydir, bu da sorgulandığında cümlelere yeniden yapılandırılabilir.
Son birkaç yıldır, bahis şirketi, temel kullanım durumlarından biri haline gelmeden önce kodlama için büyük bir dil modeli kullanmaya çalışıyor. “Kodlama alanında neler yapılabileceği çok açık” diyor.
Ancak kod yazmak harika olsa da, Reed şöyle diyor: “Daha fazla ilgilendiğimiz şey, kodu okuyabiliyorsa, ne anlayabiliyordun?” Bet365’in ele almak istediği sorunun, birisinin kodu kendileri okumasına gerek kalmadan kod tabanını anlama yeteneğine sahip olmasıdır.
“Birkaç yıldır var olan herhangi bir büyük teknoloji şirketi veya organizasyonu gibi, teknik verilerinizi ve eski kod tabanınızı düşünmeye başlıyorsunuz ve işgücünüzün sadece bu eski kod tabanını koruyan bir yüzdesi var” diyor.
“Yapay zekadan bir anlama seviyesi alabildiğinizde, kodunuza karşı bir değer oluşturmaya bakmaya ve daha büyük soruları sormaya başlayabilirsiniz.”
Alan Reed, Bet365
Bakım zorluğu, insanların bir uygulamanın nasıl programlandığını anlamaları, koda sık sık bakmadıkça azalmasıdır. “Her zaman, önümüzdeki görev için ihtiyacınız olan dereceye kadar kodu anlamadığınızı fark ediyorsunuz” diyor.
Başka bir fayda daha var: AI kodu hem içerik hem de bağlamsal olarak anlayabiliyorsa, BT dönüşüm projeleri için güçlü bir araç haline gelir. Reed, “Yapay zekadan bir anlama seviyesi alabildiğinizde, kodunuza karşı bir değer oluşturmaya bakmaya ve daha büyük soruları sormaya başlayabilirsiniz” diyor.
Genai sadece kod tabanlarının sürdürülebilirliğini ve taşınabilirliğini artırmak için kullanılabilir, aynı zamanda göç çabalarına yardımcı olmak için ortak kod bloklarının belirlenmesine de yardımcı olabilir.
Bet365’in göç programına atıfta bulunan Reed, “Bir süre boyunca, iş mantığımızı veritabanlarına koyduk. Bir platform taşıma yaparken baktığımız şeylerden biri, bu kodu bulut göçünü nasıl yaptığımıza benzer şekilde modernize etmektir.”
Veritabanlarını özetlemek
Kodu okuyabileceği ve anlayabileceği göz önüne alındığında, Reed, Dokümantasyon için Kod Taban ile Genai’nin ne kadar iyi kullanılabileceğini görmek istedi. Bir genai aracı sohbet odaklı programlama sağlar ve kod tabanını anlayabilirken, Reed, ekibin artırılmış nesli (RAG) almasına neden olan yerelleştirilmiş bilgi anlayışından yoksun olduğunu söylüyor.
“Rag sadece büyük dil modelinin kendi nüansınız, kendi belgeleriniz, kendi standartlarınız ve kendi düşünce süreçlerinizle olan ne olursa olsun tamamlama fikridir” diyor.
Microsoft tarafından bir grafik veritabanını geri alma artırma üretimi ile birleştiren GraphRag’ı nasıl kullanacağı hakkında yayınlanan bir makale, Bet365’e veritabanlarını ve bu veritabanlarında kodlanmış iş mantığını özetlemenin bir yolunu gösterdi.
Reed, tekniğin veritabanlarının bir bilgi grafiğini etkili bir şekilde oluşturduğunu söylüyor. “Bir geliştirici için yararlı olacağını düşünebileceğimiz her şeyi koyduk” diye ekliyor, bu da geliştiricilerin kodu sorgulamasına ve anlamlı bir yanıt almasına izin veriyor.
Reed, sistemin hangi veritabanı tablolarının en çok kullanıldığı ve hangi veritabanlarının en çok işleme gücünü kullandığı gibi ek bilgiler sağladığını söylüyor. “Mantıksal okumaları, fiziksel okumaları anlamak istedik. Onu çok, çok zengin bir model yapmak istedik.”
Bu tür bilgiler, BT altyapısının hangi bölümlerinin değeri en üst düzeye çıkarmak için modernize edilmesi gerektiğini belirlerken çok önemlidir. Birkaç yıldır var olan bir veritabanının neredeyse kesinlikle iç içe geçmiş diğer birçok veritabanına bağlanacağı göz önüne alındığında, neler olup bittiğini bulmak son derece zordur, bu nedenle bir veritabanında neler olduğunu okuyabilen ve anlayabilen bir AI aracı Bet365 için yararlıdır.
Reed, “Hemen hemen insanların önlerinde olan sorunun büyüklüğünü ve ölçeğini göstermenin muhteşem bir yolu olduğunu fark ettik. Bu, bir mesaj almanın çok iyi bir yoluydu” diyor.
Teknoloji yeniliğine dikkatli bir yol
İnovasyon, en iyi soğuk servis edilen bir yemek olabilir. AI gözlükleri gibi, halkın dikkatini çeken ve gerçekten de yeniliğe bir yol sunabilen bazı teknoloji atılımları vardır, ancak AI ile gerçekten yenilik yapmak, Reed’in gösterdiği gibi dikkatli bir şekilde dikkate alınmalıdır.
Başlıkları yakalamayabilir, ancak yalnızca kodu ve veritabanlarını anlamakla kalmayıp, aynı zamanda geliştiricilerin kodun teknik sorularını sormalarını sağlar, AI’nın iş akışlarını ve mevcut iş süreçlerinden çok daha fazlasını yapma potansiyelini gösterir.