Giganții Atlassian, Intuit și AWS planifică o lume în care agenții apelează API-urile

>>Vedeți toată acoperirea noastră despre Transform 2025 aici<

Această epocă înfloritoare a IA agentică necesită o regândire totală a modului în care construim software. API-urile actuale pentru întreprinderi au fost create pentru uz uman; API-urile viitorului vor fi interfețe native multi-model. 

„Trebuie să construim tipul de API-uri care vor funcționa bine cu agenții, deoarece agenții sunt cei care vor interacționa acum cu API-urile, nu oamenii”, a declarat Merrin Kurien, inginer principal și arhitect de platformă AI la Intui, a spus în timpul micului dejun „Femei în inteligență artificială” de la evenimentul din acest an Transformare VB. 

Kurien a avut o discuție dinamică despre prezentul și viitorul agenților de inteligență artificială cu colegii săi practicieni în domeniul inteligenței artificiale, Mai-Lan Tomsen Bukovec, lider de inginerie și produs pentru servicii de stocare și calcul la AWSși Tiffany To, vicepreședinte senior de produs pentru platformă și întreprinderi la Atlassian.

„Mi-ar plăcea să cred că peste cinci ani, agenții vor fi mainstream”, a spus Kurien. „Multe dintre provocările cu care ne confruntăm astăzi vor fi probabil depășite cu instrumente mai bune, dacă ultimii doi ani și jumătate sunt un indiciu. Cât de pregătiți veți fi? Depinde de investițiile dumneavoastră de astăzi.” 

Cum își plătește Intuit facturile și cum susține AWS o migrare mai rapidă

Intuit a folosit agenți și a înregistrat „progrese uimitoare”, a relatat Kurien în cadrul panelului de pe scenă, moderat de Betsy Peretti, partener pentru inovație și design la Bain. 

În special, compania care oferă platforme de tehnologie financiară a încorporat generarea automată de facturi și mementouri în QuickBooks ofertă, care este populară în rândul întreprinderilor mici și mijlocii (IMM-uri). 

„Am observat că firmele sunt plătite în medie cu cinci zile mai repede și există o probabilitate cu 10% mai mare ca facturile să fie achitate integral”, a spus Kurien. 

AWS a înregistrat, de asemenea, succes cu Transformare AWS, o infrastructură agilă care migrează sarcini de lucru .NET, mainframe și VMware în AWS, a declarat Tomsen Bukovec. 

Scenariul tradițional de migrare, așa cum l-a descris ea: Un client s-ar adresa proprietarului aplicației și i-ar solicita, de exemplu, mutarea aplicației sale Windows către o aplicație bazată pe Linux care rulează pe AWS. „Și ghiciți ce ar spune? «Ia un număr. Tu ai prioritatea numărul 42.»” 

Dar acum, companiile pot face majoritatea acestor migrări cu Asistență AI„Echipele dumneavoastră generaliste pot face mult mai multă muncă pe cont propriu, iar acest lucru reduce solicitarea de a fi adresată specialistului”, a spus Tomsen Bukovec. „Acest lucru schimbă migrația ca industrie.”

În cele din urmă, modul în care AWS și alte companii evoluează va fi strâns legat de modul în care clienții utilizează inteligența artificială, a spus ea. Ea s-a uimit că progresele incredibile în domeniul inteligenței artificiale „ne fac cu adevărat să privim din nou, să avem o perspectivă promițătoare” asupra modului de a construi aplicații.

„Când construim infrastructuri agențice și încorporăm inteligența artificială în misiunea afacerilor noastre, nu pur și simplu luăm tehnologia și o punem în practică”, a spus Tomsen Bukovec. „De fapt, schimbăm natura locului de muncă, forța de muncă.”

Ea a adăugat: „Vedem că se întâmplă asta chiar acum. Vedem că se întâmplă asta cu o viteză vertiginoasă.”

Cum învață Atlassian din experimente interne și cu clienții 

Atlassian adoptă o abordare atentă, de la interior la exterior, pentru a Agenți IA, a spus To.

De exemplu, platforma de management de proiect a lansat un agent de onboarding pentru a ajuta noii angajați să acceseze toate materialele de care au nevoie pentru a începe să lucreze. În prima lună de la lansare, agentul a răspuns la 7.000 de solicitări. Acum, este doar o parte obișnuită a procesului de onboarding, a spus To. 

Între timp, echipa de lansare pe piață a companiei are numeroase puncte de interfață cu clienții, ceea ce poate face dificilă colectarea întregului context necesar. Atlassian a construit un agent de relații cu clienții care reunește toate aceste date, iar To a raportat că este unul dintre cei mai populari agenți ai săi, utilizat de 80 de echipe din întreaga companie. „Îl folosesc destul de des înainte de a vorbi cu clienții”, a recunoscut ea. 

La Atlassian, există o responsabilitate puternică față de „hrana pentru clienți” - utilizarea propriilor produse și servicii - și experimentarea iterativă pentru a ghida clienții pe măsură ce evoluează cu ajutorul inteligenței artificiale, a explicat To. Această muncă poate fi apoi tradusă în ceea ce Atlassian livrează clienților direct din cutie. 

„Nu va veni doar din inginerie; va veni din întreaga organizație”, a spus ea. „Deci, ce puteți face programatic pentru a aduce creativitatea tuturor la nivel interfuncțional, pentru a reuni ideile, pentru a proiecta fluxuri de lucru?”

Compania a lansat recent „Colecția Teamwork”, o selecție atent selecționată de aplicații — Jira, Confluence și Loom — gestionate de „agenți rovo”. Aceasta este integrată în platforma sa și susține diverse aspecte ale procesului de colaborare. De exemplu, înainte de o întâlnire, agentul va întocmi un „rezumat foarte bun” bazat pe paginile Confluence și tichetele JIRA. 

„Așadar, când intri la acea întâlnire, ai acum tot contextul comun”, a spus To. „Nu încercați să vă puneți la curent unul pe celălalt, ci puteți chiar să petreceți timp luând decizii strategice importante.” 

Atlassian estimează că acest caz de utilizare anume economisește cel puțin patru ore de persoană pe săptămână. Clientul HarperCollins, în special, l-a folosit cu „un efect deosebit”, a remarcat To.

Clienții folosesc agenți de inteligență artificială în diverse forme de complexitate, a spus ea: Uneori, aceștia doar descarcă sarcini, colectează date sau scriu note de lansare; alteori, analizează în profunzime datele brute și pre-construiesc foi de parcurs strategice. 

To a explicat că Atlassian a construit un strat grafic peste datele sale, care oferă informații mai detaliate despre modul în care sunt conectate datele. De exemplu, companiile își pot analiza obiectivele alături de structurarea echipelor și proiectele în curs. „Nu este doar o organigramă de resurse umane”, a spus To. 

„Când te gândești la modul în care oamenii își construiesc ciclurile de viață ale dezvoltării de software în prezent, o mare parte din acest proces constă în crearea de foi de parcurs și prioritizarea strategiilor”, a spus ea. „Dar acest lucru poate fi foarte dinamic, iar luarea în considerare a tuturor acestor date este dificilă pentru oameni. Agenții pe care îi vedem devenind foarte populari acum în rândul clienților construiesc de fapt în prealabil aceste foi de parcurs strategice.”

A subliniat importanța creării unor bucle de feedback cu clienții, menționând că, doar în ultimele trei luni, utilizatorii Atlassian au personalizat 10.000 de versiuni diferite ale agenților preconfigurați ai companiei. 

„Este o sursă excelentă de date de feedback care ne ajută apoi să înțelegem cum integrează acești agenți în fluxurile lor de lucru”, a spus To. „Cred că o parte din ceea ce este cu adevărat interesant la acest val este că reprezintă un proces atât de colaborativ în proiectarea cu clienții.”

Câștigarea încrederii, construirea ei încă de la început

Încrederea este piatra de temelie a oricărui produs, iar acest lucru nu ar trebui să fie diferit în cazul inteligenței artificiale, a subliniat Kurien. Clienții vor să știe ce face agentul în culise și să aibă control asupra acțiunilor sale. Acest lucru necesită procese stricte de revizuire. 

„Odată cu noile valuri au apărut și noi vulnerabilități”, a spus ea. „Am construit un proces robust prin care identificăm ciclul de viață în care se încadrează un agent și creăm procesele potrivite de revizuire pentru acea fază.” 

Pentru a sublinia faptul că este mai mult decât tehnologie brută; oamenii trebuie să colaboreze, să construiască împreună soluții complete și să valorifice experiența. Industria trebuie să investească într-o arhitectură de date puternică și să aibă contextul de date potrivit, astfel încât agenții IA să poată lua deciziile importante pe care le vom cere. 

„Devine cu adevărat interesant atunci când devine o superputere în organizația ta, când te poate ajuta să iei decizii mai bune, să lansezi produse mai bune, să-ți reevaluezi obiectivele, să fii mai competitiv ca și companie”, a spus To. 

Ea a menționat că au existat multe valuri de inovație de-a lungul anilor, dar acesta cu inteligența artificială este unul în sine. „Simt că, în cazul inteligenței artificiale, este un val de maree. Este clipă după clipă după clipă, nu? Inteligența artificială este complet diferită de toate celelalte valuri.” 

Notă a editorului: Ca mulțumire cititorilor noștri, am deschis înscrierile anticipate pentru VB Transform 2026 — doar $200. Aici se întâlnește ambiția IA cu realitatea operațională, iar dumneavoastră veți dori să fiți prezenți. Rezervați-vă locul acum.