Hay mucho zumbido y charla sobre la construcción de compañías de IA, pero muy pocos conocimientos sobre cómo hacerlo. Pensé en describir en este artículo lo que estamos haciendo para nuestra nueva línea de productos (siguiendo desde mi última publicación sobre Sunsetting Our Analytics Product). ¡Comencemos! A pesar de que cree que puede saber a dónde va esto, probablemente no lo hará, ¡así que asegúrese de leer!
La mayoría de las personas se ponen al día con la “ingeniería rápida”. Eso es saltar el arma al pensar en las cosas en el mundo de la IA. El contexto es lo primero. Sin embargo, al construir sistemas, debe ser sistemático y reflexivo sobre:
Donde vive el contexto vive
Cuánto se necesita para la tarea
¿Qué procesos permitirán que se transfiera?
Una visión simplificada de cómo fluye el contexto a través de un sistema AI.
Quiero escribir esta serie desde la perspectiva de lo que debe hacer suponiendo que está comenzando una nueva empresa/producto, por lo que para cualquier negocio el contexto más importante es el contexto comercial en sí.
Puede usar cualquier marco que desee, pero descubrí que descargar algo como este lienzo de modelo de negocio que tiene cosas básicas que cualquier negocio debería intentar responder.
La razón por la que usa esto es para que pueda importarlo a Figjam para colaborar con otro miembro del equipo para atascar esto en colaboración. Aquí está el lienzo anterior completado, pero también la lluvia de concepts que ocurre a su alrededor.
Entonces, ahora que tiene todo este contexto completado y, con suerte, está bien pensado, puede capturar/guardar el lienzo completado en chatgpt con un mensaje easy como:
Extraiga toda la información de este lienzo. Estructurarlo en Markdown con cada cuadro es un título y asegúrese de que todas las tarjetas se extraan en oraciones más completas.
La salida de esto básicamente le dará una salida de texto algo larga que es su contexto en bruto.
Ahora, aquí es donde la mayoría de las personas se equivocan, dejan este contexto en ChatGPT o siguen agregándolo en ese chat único. Así es como muere el contexto. En cambio, vamos a hacer algo diferente.
¿Cuál es la alternativa que puede preguntar? Bueno, la respuesta es Repositorios Git! Para aquellos de ustedes que no provienen de un fondo de ingeniería de software program, Git es un protocolo que permite a los ingenieros de software program colaborar en el software program al permitirle administrar cambios, conflictos, and so forth. No explicaré más aquí, ya que puede chatear fácilmente para comprender el resto.
Continuando, básicamente creas un nuevo repositorio de Git en algo como Github y luego descargar Windsurf y conecte su repositorio. Mi elección alrededor de Windsurf será evidente más tarde.
Ahora, abre Windsurf, toma la salida de su chatgpt desde el lienzo de modelo de negocio y agregan el siguiente aviso
Cree una nueva carpeta llamada “Enterprise-CANVAS” en la raíz de este proyecto y luego cree un nuevo archivo para cada uno de los encabezados en el texto anterior. Asegúrese de que todos los archivos para cada encabezado estén estructurados como Markdown y siga el formato Kebab-Case.
Esto ahora creará un montón de archivos en su repositorio que tiene todos sus archivos en una carpeta. Dado que estos serán un poco escasos, deberá pasar por cada uno de ellos, asegurarse de que sean correctos y que las cosas no se hayan perdido en la traducción.
Bien, ahora que ha realizado todo el trabajo duro de crear y guardar su contexto en protocolos nativos de software program, ¡se puede manipular al igual que manipulas el código! Entonces, por ejemplo, he solicitado lo siguiente en la ventana de chat a la derecha
¿Qué opinas sobre las relaciones con los clientes y cómo se sirven? Vamos a hacer una lluvia de concepts sobre algunas concepts y una vez que me gusten sus concepts, puede actualizar el archivo
Una vez que estoy contento con la salida, puedo actualizar este archivo. Puedo continuar enjuagando y repitiendo este proceso continuamente para crear nuevos archivos, fusionar contextos, and so forth.
Donde esto se vuelve realmente poderoso es ahora que desde una perspectiva de ingeniería, puede agregar este repositorio/carpeta a la base de código a través de esta opción.
¡Lo que esto le permite hacer es dejar que su editor de código AI escriba código con todo el contexto comercial horneado directamente! No es necesario volver a explicar cuál es su negocio, qué hace, and so forth. Todo está precipitado. Sin embargo, debe comprometerse como organización para usar este repositorio para todo su contexto. Si usa la noción para almacenar este contexto, se perderá. Puedes usar MCPS, pero las API de la noción apestan y no tienen un buen management de versiones. Debido a que su contexto empresarial se convierte en código, significa que puede realizar cualquier actualización a su pensamiento a través de los confirmaciones de git que se generan automáticamente.
Entonces, después del mensaje anterior, puedo ir a mi panel de management de origen y descubra lo que cambió y me permite cometerlo de una sola vez.
Esto tiene el beneficio adicional de poder ver cómo el pensamiento sobre el contexto comercial ha cambiado con el tiempo (al igual que una base de código).
Su repositorio de contexto también puede servir como un lugar valioso para que los ingenieros documenten cualquier suposición técnica que el equipo comercial quiera saber o que el equipo de advertising and marketing/ventas necesitaría acceso. ¡La clave es que necesita crear una cultura compartida en torno a comprometerse con el contexto del primer código (sin documentos de Google o noción)!
Podría continuar aquí, pero creo que esto debería ser suficiente para la primera parte de esta serie. Lo que quería demostrar en esta publicación es cómo puede construir, transformar y remezclar el contexto en diferentes medios/plataformas de manera que se reproduce para la fuerza de cada plataforma. Conocer la herramienta adecuada para el trabajo adecuado es elementary cuando está en tierra de IA y tener una buena comprensión de las herramientas a su disposición es igual de importante. Si nunca ha usado Git o Windsurf antes de esta publicación, le sugiero que probablemente lo cambie lo antes posible.
Una comprensión clave que he tenido a través de toda esta transición de IA es que necesitas una cultura nativa de AI al 100%. Si no tiene una aceptación completa y tiene personas que exploran estas cosas en su tiempo libre, tendrá dificultades para crear nuevos sistemas poderosos como este. La lucha es actual y descubrí que al realizar entrevistas de contratación, este es un nuevo criterio que también es notablemente difícil de contratar. Usar editores de código, aprender git, and so forth. puede sentirse profundamente incómodo y muchos pueden pensar que “esta cosa de IA es una moda” o “¿por qué usaría algo que se equivoca con las cosas el 60% del tiempo”. Estas personas resistirán estas nuevas metodologías de trabajo.
Hay una forma completamente nueva de construir empresas y la recompensa por poder ejecutarla está abierta. Espero que esto te ayude a avanzar en tu viaje.
