The Bridge 对Artefact新任首席技术官 Robin Doumerc 的采访:将庞大的工程师和开发人员实体转变为一个团结、高效、创新的团队。
2024 年 7 月,罗宾因其深厚的技术专业知识和管理技能被提升为Artefact 法国公司的首席技术官。现在,他领导着一支由数据科学家、软件工程师和前端开发人员组成的庞大团队,确保其团队处于技术前沿,并将培训和好奇心作为工作方法的核心。
2024 年 7 月,罗宾因其深厚的技术专业知识和管理技能被提升为Artefact 法国公司的首席技术官。现在,他领导着一支由数据科学家、软件工程师和前端开发人员组成的庞大团队,确保其团队处于技术前沿,并将培训和好奇心作为工作方法的核心。
人工智能正在快速发展,未来用户将不再考虑模型、模式或工具。相反,系统正变得动态自适应--自动调整推理深度、选择正确的工具,并根据任务复杂度实时管理资源。
随着人工智能代理越来越多地处理电子邮件起草或解决客户服务问题等任务,一个挑战变得显而易见:这些代理如何才能有效沟通--不仅与人类,而且与他们所依赖的软件系统?
人工智能代理在企业中的兴起体现在两个层面:通过任务代理提高个人生产力,以及通过工作流代理重新定义集体工作流程。虽然这些创新有望提高效率,但也带来了结构性挑战。如果没有精心策划的战略,企业就有可能面临代理无节制扩散和关键业务依赖性的风险。
随着人工智能代理越来越多地接管电子邮件起草或解决客户服务问题等任务,我们面临着一个关键挑战:这些代理如何有效沟通,不仅与人类沟通,而且与他们所依赖的软件生态系统沟通?
生成式人工智能正在深刻地重塑我们的工作方式,它引入了可自动执行从编码、数据分析到内容创建等各种任务的工具。这些工具并没有取代人类的专业知识,而是对其进行了重新定义。经验丰富的专业人士--无论是工程师、分析师还是创意人员--变得不可或缺,他们不是负责执行,而是负责监督、完善和整合这些技术产生的成果。
从简单的人工智能助手到功能强大的跨系统代理,这反映了企业在如何利用生成式人工智能方面的深刻转变。2023 年,嵌入式 GenAI 的兴起承诺将无缝集成到日常工作流程中,使用户能够在不破坏习惯的情况下采用高级功能。然而,每个用户的高成本和有限的定制化让许多人质疑这些黑盒解决方案的价值主张。
您是否刚刚参加完另一场会议,会议的重点是讨论哪个数字是正确的,而不是辩论通往商业成功的最佳途径?如果你的回答是 "没有",那你就有幸了。
长期以来,技术一直在努力让那些不懂编程的人也能使用。这一过程在慢慢演变,从汇编等难以理解的低级编程语言,到 Python 等更接近自然语言的 "高级 "编程语言。现在,我们正在打破障碍,也许能达到完全的 "自然语言 "编码过程。像 Cursor AI 这样的工具市值已达 1 亿美元,而 "振动编码 "一词也越来越流行。
