La révolution de l’IA ne concerne pas la technologie – il s’agit de gens

 La révolution de l’IA ne concerne pas la technologie – il s’agit de gens

Contrairement au développement assisté par l’IA, avec un codage d’ambiance, vous avez laissé l’IA prendre l’initiative de générer tout le code de votre application. Même en cas d’erreurs, l’approche recommandée consiste à permettre à l’outil d’analyser les erreurs et de fournir le correctif. S’il ne le fait pas, c’est à ce moment que l’intervention humaine peut être nécessaire. Bien que toujours dans les premiers stades, où il montre une promesse significative dans la construction de sites basés sur le contenu, d’outils internes et d’applications à petite échelle, les gains tangibles sont visibles avec Jusqu’à 30% du code Microsoft écrit par AIpour utiliser un seul exemple de premier plan dans un logiciel bien connu.

Parallèlement aux autres promesses d’IA, le codage d’ambiance centre le développement de logiciels autour des conversations humaines sur les besoins et les intentions de l’application. Cette approche démocratise le développement d’applications et s’aligne sur la promesse originale de transformation numérique: permettre aux gens de se concentrer sur la créativité et l’innovation plutôt que de se soucier du développement et de la mise en œuvre.

Flux de travail autonome: exécution de processus commerciaux de bout en bout

L’IA agentique fait référence à l’étape suivante vers l’automatisation intelligente (IA), où AI fonctionne comme un agent autonome (travailleur numérique) capable de raisonner, d’adapter, d’apprendre et de prendre des décisions sur des tâches complexes pour exécuter un flux de bout en bout. Alors que dans le codage d’ambiance, l’IA peut générer, améliorer, améliorer et fixer les bugs du code, avec des systèmes agentiques, les systèmes présentent une plus grande autonomie dans l’orchestration d’un flux de travail de bout en bout. Basé sur les modèles de conception comme Réflexion, utilisation des outils, planification et collaboration multi-agents Pour générer des réponses, l’IA agentique peut apprendre en permanence de la rétroaction et de l’auto-imprégner dans le temps.



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