今年是全球軟件及技術咨詢公司思特沃克(Thoughtworks)每半年發(fā)布一期《技術雷達》報告的第13個年頭,最新一期報告匯總了助力提升可訪問性和避免云復雜性而涌現(xiàn)的想法和工具。
北京2023年4月27日 /美通社/ -- 集戰(zhàn)略、設計和工程服務于一體,致力于推動數(shù)字化創(chuàng)新的全球軟件及技術咨詢公司思特沃克( 納斯達克代碼:TWKS)發(fā)布了第28期《技術雷達》。此報告每半年發(fā)布一期,內容來自于思特沃克(Thoughtworks)在解決客戶面臨的嚴峻業(yè)務挑戰(zhàn)時獲得的觀察結果、對話內容和一線經驗的總結提煉。隨著人工智能 (AI) 變得越來越容易獲取和嵌入到業(yè)務中,本期報告指出,通過強大的工程實踐實施人工智能可以最有效地為客戶提供價值。
隨著分析和人工智能的發(fā)展,擁有足夠的數(shù)據(jù)和代碼已經不再是問題。相反,重點應該放在擁有高質量的代碼和數(shù)據(jù)上,以創(chuàng)建能夠適應環(huán)境因素變化并且不會隨時間漂移的模型。幸運的是,在這個領域的工具正在擴展,包括測試驅動的數(shù)據(jù)轉化、數(shù)據(jù)健全測試和數(shù)據(jù)模型測試,這些工具使數(shù)據(jù)流水線可以更有力地支持分析系統(tǒng)。同時,在模型驗證和質量控制方面采用最佳實踐也是解決偏見、確保結果符合倫理且平等的機器學習系統(tǒng)的關鍵。
"大多數(shù)企業(yè)已經開始試驗分析工具和人工智能, 我們看到工具的日趨成熟,使得這些技術更加普及。" 思特沃克(Thoughtworks)首席技術官 Rebecca Parsons 博士表示:"將人工智能與良好的工程實踐相結合,可以實現(xiàn)更負責任、基于數(shù)據(jù)的解決方案,以滿足多樣化的用戶群體需求。與此形成對比的是,我們建議企業(yè)在生成式AI方面謹慎行事,注意避免可能導致聲譽和安全風險的不當使用。"
思特沃克(Thoughtworks)中國區(qū)CTO徐昊表示:"無論我們在這一期雷達中講述了什么,大家最關心的一定是AI!不用擔心,這期入選的與AI相關的條目一共有八項,涵蓋了如何借助AI加速軟件研發(fā)的技巧,如何看待不同LLM,LangChain以及ChatGPT?;蛟S下一期或明年的技術雷達,當人們對AI的關注回歸理性之后,再回顧這些條目時,ChatGPT可能是被高估的那個,而LangChain一定是被低估的那項。當然,所有條目中‘使用Logseq構建團隊知識庫’一定是最被低估。畢竟在AI時代結構化知識的能力,將會對AI的效能產生巨大的影響。"
第28期《技術雷達》的精彩主題包括:
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思特沃克(Thoughtworks )是一家集戰(zhàn)略、設計和工程于一體的全球軟件及技術咨詢公司,致力于推動數(shù)字化創(chuàng)新。我們在 18 個國家/地區(qū)設有 50 個辦事處,擁有超過 12,500 名員工。在過去 25 年多時間里,我們憑借技術優(yōu)勢幫助客戶解決了各種復雜的業(yè)務問題,與客戶一起實現(xiàn)了非凡的影響。