"W tradycyjnym rozwoju oprogramowania planujesz wersje v1, v2, v3 nowego produktu w oparciu o głębokość funkcji lub potrzeby użytkowników. W przypadku systemów AI perspektywa się zmienia. Każda wersja jest definiowana przez to, ile autonomii ma system i ile kontroli jesteś gotów się zrzec. Zacznij od zidentyfikowania zestawu funkcji, które mają wysoką kontrolę i niską autonomię (wersja 1 na poniższym obrazku). Powinny być małe, testowalne i łatwe do zaobserwowania. Następnie pomyśl, jak te możliwości mogą ewoluować w czasie, stopniowo zwiększając autonomię, wersja po wersji. Celem jest rozbicie ambitnego stanu końcowego na wczesne zachowania, które możesz ocenić, iterować i budować na ich podstawie. Na przykład, jeśli twoim ostatecznym celem jest zautomatyzowanie wsparcia klienta w twojej firmie, wysokokontrolny sposób na rozpoczęcie to zdefiniowanie v1 (wersji 1) jako po prostu kierowanie zgłoszeń do odpowiedniego działu, a następnie przejście do v2, gdzie system sugeruje możliwe rozwiązania, a dopiero w v3 pozwala na automatyczne rozwiązywanie z ludzkim wsparciem. Oto kilka dodatkowych przykładów: Asystent marketingowy v1: Tworzenie e-maili, reklam lub treści na media społecznościowe na podstawie wskazówek v2: Budowanie kampanii wieloetapowych i ich prowadzenie v3: Uruchamianie, testowanie A/B i automatyczna optymalizacja kampanii w różnych kanałach Asystent kodowania v1: Sugerowanie uzupełnień inline i szablonów kodu v2: Generowanie większych bloków (jak testy czy refaktoryzacje) do przeglądu przez człowieka v3: Wprowadzanie zmian w określonym zakresie i autonomiczne otwieranie pull requestów (PR) Jeśli śledziłeś, jak narzędzia takie jak GitHub Copilot czy Cursor ewoluowały, to dokładnie ten podręcznik zastosowali. Większość użytkowników widzi tylko bieżącą wersję, ale podstawowy system stopniowo wspinał się po tej drabinie. Najpierw uzupełnienia, potem bloki, potem PR, z każdym krokiem zdobytym dzięki użyciu, opinii i iteracji." Więcej tutaj: