Компанія масштабує використання ШІ-агентів, які вже скорочують час розробки до 70%, і запроваджує нову професію Intelligence Engineer
Компанія масштабує використання ШІ-агентів, які вже скорочують час розробки до 70%, і запроваджує нову професію Intelligence Engineer
За два роки роботи GenAI Lab команда SoftServe створила понад 200 рішень на основі штучного інтелекту для більш як сотні клієнтів. Сервіси на основі ШІ зростають найшвидшими темпами в компанії — 85% росту з року в рік. Найбільший попит — на агентні системи.
«Ми одні з небагатьох у світі, хто вже реалізує повну автоматизацію розробки через агентний інжиніринг у реальних клієнтських кейсах — від збору вимог до тестування. Наша стратегія має три рівні: ми створюємо GenAI-рішення для клієнтів, використовуємо агентів для прискорення власної розробки, і впроваджуємо ШІ у корпоративні процеси. Завдяки партнерству з NVIDIA, AWS, Google Cloud і Microsoft Azure ми одними з перших отримуємо доступ до найновіших технологій і можемо давати клієнтам вимірювані результати там, де інші ще експериментують», — пояснює Сергій Газієв, Advanced Technologies CTO в SoftServe.
Якщо торік індустрія обговорювала чатботи та RAG-системи (генерацію з доповненням через пошук), то зараз фокус змістився на агентний ШІ та рухається до «фізичного» ШІ (Physical AI), який буде здатний розуміти навколишнє середовище та взаємодіяти з ним.
GenAI Lab розробляє практичні рішення — від перших прототипів до масштабного впровадження в бізнесі для таких клієнтів, як-от Cisco чи Dell.
Розробники компанії мають доступ до широкого переліку готових ШІ-інструментів, які є сертифіковані в компанії (ChatGPT Enterprise, Cursor, Midjourney й інших), так і до власних внутрішніх агентів. У портфоліо компанії вже понад десяток внутрішньо розроблених ШІ-агентів, які автоматизують планування проєктів, аналітику, тестування й інженерні задачі. У розробці також власна Agentic Intelligence Open Platform для полегшення розробки й ефективнішого впровадження ШІ-систем.
SoftServe тестує ШІ-агентів безпосередньо на клієнтських проєктах. Завдяки їх використанню, залежно від проєкту, тривалість і вартість розробки може скоротитися від 30% до 70%.
«Ми рухаємося не до того, щоб люди використовували ШІ як ще один інструмент або застосунок. Ні, ми прагнемо до ефективної взаємодії між розробниками та віртуальними колегами, що дозволяє досягти раніше небачених результатів», — коментує Газієв.
GenAI Lab створює агентів для автоматизації для пришвидшення розробки програмного забезпечення, а також спеціалізованих агентів для певних задач. Серед таких, наприклад, платформи для розробки ліків, гіперперсоналізований асистент із шопінгу та асистент для виробництва. Наразі SoftServe розгортає рішення в будь-якому середовищі — від хмари до on-premises серверів клієнта, працюючи з технологіями NVIDIA, AWS, Google Cloud та Microsoft Azure.
Над проєктами із застосунку ШІ працюють вже понад 150 спеціалістів, утворюючи кросфункційні команди, що спеціалізуються на LLM, агентному інжинірингу та ШІ-асистованій розробці. Попри зростання попиту, на ринку відчувається гострий дефіцит висококваліфікованих талантів, найбільше — в напрямі Data Science.
За даними звіту World Economic Forum, через ШІ в найближчі роки може зникнути близько 92 мільйонів посад. Але з іншого боку прогнозують створення аж 170 мільйонів нових робочих місць.
SoftServe уже впроваджує професію нового покоління — Intelligence Engineer. Цей спеціаліст відповідатиме за інтерфейс між експертизою людини та результатами роботи агента, оркеструватиме агентами, перевірятиме їхню роботу та стежитиме за правильною інтеграцією. Наразі в команді GenAI Lab працює вже 40 таких фахівців і в планах — розширити команду щонайменше вдвічі впродовж наступного року.
За словами Сергія Газієва, ключовими на ринку залишатимуться три компетенції:
Компанія активно готує команду до цих змін: понад 50% співробітників, здебільшого з делівері, уже пройшли навчання із ШІ й отримали необхідні навички для роботи з цими технологіями.
Залежно від рівня підготовки, у SoftServe пропонують кілька треків навчання: від базових курсів до глибокої технічної спеціалізації. Додатково можна здобути міжнародну сертифікацію від NVIDIA, AWS, Google Cloud Platform, а також взяти участь у внутрішніх хакатонах і технічних воркшопах зі штучного інтелекту.
