Westpac, yakın tarihli bir şirket içi deneyde aynı görevleri yalnızca elle gerçekleştiren bir kontrol grubuyla karşılaştırıldığında, üretici yapay zekanın yardım ettiği yazılım mühendislerinden kod kalitesinde herhangi bir azalma olmaksızın yüzde 46’lık bir üretkenlik artışı gördü.
Westpac baş teknoloji sorumlusu David Walker’a göre, AI kodlama deneyi bankanın “son birkaç yıldır” AI deneyleri yürüten Growth Labs işlevinde gerçekleşti.
Westpac’ın Büyüme Laboratuvarı – inovasyon biriminin bir uzantısı olan ‘Co.Labs’, “iki buçuk yıldır” üretken yapay zeka ile çalışıyor” dedi.
Walker, üretici yapay zekanın yazılım geliştirme üzerindeki etkisini ve bunun kodlayıcılara ve çıktılarına yardımcı olup olmadığını test etmek istediğini söyledi.
Deney 60 mühendisi bir araya getirdi ve “rastgele dört gruba ayırdı”.
“Bunlardan biri bir kontrol grubuydu. Bu kontrol grubu temelde kodu el ile vermek zorundaydı, normalde yapacaklarını yapmak zorundaydılar,” dedi Walker.
Diğer üç gruba Microsoft, Amazon ve OpenAI’den üretken AI araçları verildi ve temel bilgilere aşina olmaları için “yaklaşık üç veya dört saat” verildi.
Daha sonra her takıma, çeşitli kodlama dillerinde, verilerin çıkarılması ve dışa aktarılması, birim testleri oluşturma ve veri dönüştürme dahil atamalardan oluşan yedi görev verildi.
Walker, testin “birkaç gün boyunca” yapıldığını ve “başlık sonucunun oldukça yıldız olduğunu” ekledi.
“Normal şekilde kodlayan kontrol ekibiyle karşılaştırıldığında, bu araçlar verilen bu üç ekibin kodlamasını destekleyen üretken yapay zeka araçları açısından genel olarak yüzde 46’lık bir üretkenlik kazancı elde ettiğimizi gördük. oldukça şaşırtıcı” dedi.
Üretkenlik kazancına, kod kalitesinde gözle görülür bir düşüş eşlik etmedi.
Walker, “Tüm kodu güvenlik açıklarına karşı taradık ve ona bakım ve güvenilirlik açısından baktık – kod kalitesine baktığınızda bakabileceğiniz tüm önemli ölçütler ve herhangi bir düşüş görmedik” dedi Walker. .
“Elle kodlama ekibinin görevlerini tamamlaması için geçen süreye baktığımızda ortalama olarak diğer ekiplerin görevlerini tamamlaması için geçen süreden üç buçuk kat daha uzundu.”
Banka ayrıca üretken yapay zeka desteğinin farklı deneyim düzeylerine sahip geliştiriciler üzerindeki etkisini de değerlendirdi.
Walker, genç mühendislerin yüzde 83’ünün “şaşırdığını” söyledi ve “kariyerlerinin başındaki insanlara yardım etmek için bir yardım olduğunu” takdir etti.
Bu arada, daha deneyimli mühendisler, araçların “zahmetli görevleri” hallettiğini ve “yazılımın daha karmaşık yönlerine odaklanmalarına izin verdiğini” gördü.
Walker, deneyin “kısa ve keskin” olmasına rağmen sonuçların “harika” olduğunu söyledi.
Katılımcılardan toplanan geri bildirimler, “bu araçları günlük iş akışıma ekleyebilecekleri için son derece heyecanlı olduklarını” gösterirken, diğerleri “yalnızca yapay zekaya doğru soruları sorarak tam olarak istediğimi yapmak için Python kodunu çalıştırabildiklerini” belirtti.
“Python kodunu yazmak, daha önce hiç yapmadıysanız oldukça zor bir iştir ve burada geliştirici olan, ancak Java veya diğer kodlardan birinde uzman olan ve bunları kullanabilen biri var. [generative AI] onunla çalışmak için” dedi Walker. [it has the potential to deliver] çok güçlü sonuçlar.”
ağ
Walker, Westpac’ın “ağ” adlı dahili mühendislik platformunun, deneyin umduğu sonuçların uygulanabileceği yer olduğunu söyledi.
“Biz geçirdik [the mesh platform] yaklaşık beş yıldır mühendislerimizin kullanıcı arabirimleri, API’ler, mikro hizmetler ve uygulamaları oluşturduğumuz her türlü teknik bileşeni oluşturmak için gittikleri yer burası,” dedi Walker.
“Geliştirmemizin kabaca yüzde 40’ını bu ortamda yürütüyoruz ve bu yüzden buradan başlamak istiyoruz.
“Bu, şirket içi kodlarımızın çoğunu oluşturduğumuz ortamımız ve … web sitelerimiz ve mobil bankacılık uygulamalarımız ve kendi oluşturduğumuz çok sayıda uygulama gibi şeylerin tümü bu ortam üzerine kuruluyor.”
Platformun “mühendislerimiz için şimdiden oldukça üretken bir ortam” olduğunu ve yeni yapay zeka yeteneklerinin “bunu daha da geliştirmesinin” beklendiğini söyledi.
Walker, “Yapmak istediğimiz şey, tüm zahmeti ortadan kaldırmak, tüm gürültüyü yollarından çekmek ve istediklerini yapmalarına izin vermek,” dedi.
“Mesh ortamı ile [generative AI] bu, mühendislerimizin yaklaşık yüzde 40’ının bu yeteneğe hemen erişmesini sağlayacak ve şimdiden ilk ekiplerimiz bu konuda canlı olarak çalışıyor. Yani, çoktan başladık.”
Walker, Westpac’ın “motoru ısıtmaya başlamasını” ve yıllardır geliştirmekte olduğu temel işlerin çoğuna ivme kazandırmasını ekledi.
“Mühendisler, bence, bankadaki birinci sınıf vatandaşlardır” dedi ve onlara üretken yapay zeka araçlarını sunmaktan heyecan duyduğunu söyledi.
“Mümkün olduğunca verimli ve etkili olduklarından gerçekten emin olmak istediğimiz insanlar onlar” dedi.
Walker, üretken yapay zekanın “ileriye doğru büyük bir adım olduğunu ve bu nedenle [engineers] şeyler [to make] işlerini daha verimli ve daha eğlenceli hale getirmek ve kariyerleri açısından büyümelerine yardımcı olmak çok büyük bir şey.”
kasiyer ve AI
Walker, yapay zeka kodlama deneyinin, Westpac’ın finansa özgü bir büyük dil modeli (LLM) geliştirmek için kullandığı konuşma tabanlı yapay zeka şirketi Kasisto ile yaptığı çalışmalardan ayrı olduğunu söyledi.
Nisan ayında Westpac, ortaklığın ChatGPT’den daha güvenli ve daha doğru LLM’ler oluşturmaya yardımcı olacağını söyledi.
Walker, halka açık LLM’lerin “internette eğitildiğini, her şeyi söyleyip yapabildiklerini ve yanıltabileceklerini” söyledi.
“Bunu karşılayamayız… işte burada Kasisto devreye giriyor,” dedi.
“Kasisto, finans sektörü için geniş bir dil modeli eğitti.
“Kasisto modeli çok özel olarak bankacılıktaki konuşmalar konusunda eğitiliyor ve bu yüzden bu alanda uzmanlaşmışlar ve bu yüzden kasayı biliyoruz ve müşterilerimizi veya çalışanlarımızı yanıltmayacağız veya yanlış bir şey yapmayacağız.”