Прекрасная история про внедрение AI в Oracle. Причем формально — про технологии, а по существу про управление.
Кратко: Oracle, которая вкладывает десятки миллиардов долларов в инфраструктуру для чужого AI, еще год назад толком не понимала, как с пользой применить его у себя. Продавать будущее клиентам — это одно, а наладить собственную работу — отдельная задача.
Но чу! Весной массово внедрили ChatGPT Enterprise и Codex. С корпоративными правилами, безопасностью, все как положено. За три месяца доля пользователей достигла 80%. И разработчики действительно начали быстрее писать код. По словам CIO, в отдельных случаях то, на что раньше у команды уходило два‑три квартала, теперь получается сделать примерно за неделю.
Казалось бы, вот оно, счастье…Но тут выяснилось, что написанный код надо еще протестировать, проверить, развернуть и выпустить. И все эти процессы почему‑то не ускорились вслед за программистами. Поэтому до клиента продукт существенно быстрее пока не доезжает. Раньше перед тестированием лежала небольшие кучки кода, а теперь лежат огромные, — но зато «вы только гляньте, как быстро ее насыпали!» И вот теперь Oracle переделывает и остальные процессы под новую скорость.
Потом пришел счет за AI. Оказалось, что 80% сотрудников, активно использующих модели, — это одновременно и расходы. Причем дорогую модель вполне можно увлеченно гонять на работе за счет работодателя, и неважно, что с задачей справилась бы и дешевая. И теперь сотрудникам показывают, чем именно они пользуются и сколько это стоит. После этапа «давайте уже пользуйтесь» наступил этап «а чем это вы там так пользуетесь, аккуратно там».
И вишенка — поиск уязвимостей. Oracle получила ранний доступ к модели Anthropic Mythos Preview. За две недели та нашла больше потенциальных проблем безопасности, чем компания находила за весь предыдущий год. Тут бы и радоваться, но… примерно 60–70% находок оказались ложными срабатываниями. А разбирать их поручили людям. Теперь инженер должен проверить, действительно ли тут проблема или просто ерунда. Пришлось создавать отдельный процесс проверки «находок», чтобы разработчиков не завалило этой «помощью».
В общем, история замечательная. Код производим быстрее, подозрительные места находим быстрее, деньги расходуем тоже вполне бодро. А чтобы клиент получил результат быстрее, приходится разбираться со всем устройством работы. И в итоге ускорения пока особо и нет…
Источники: Business Insider, есть пересказ тут https://thenextweb.com/news/oracle‑internal‑ai‑rollout‑town‑hall

