Vijay Raji wilde uitzoeken hoe ik de brandslang van Slack-berichten kon bijhouden. Na een paar vragen had hij een oplossing.
Raji, de CTO van OpenAI voor applicaties, codeerde zijn eigen persoonlijke tool met behulp van Codex, de codeeragent van OpenAI. Het draait op zijn laptop en vat elke 15 minuten zijn berichten, e-mails en meldingen samen.
Zijn verhaal weerspiegelt hoe software in het tijdperk van AI-agenten iets wordt dat iedereen in één keer kan maken – wat grote gevolgen kan hebben voor de manier waarop ‘applicaties’ worden ontworpen, gebouwd en gebruikt.
“Iedereen wordt een bouwer”, zei Raji dinsdag tijdens GeekWire’s Agents of Transformation-evenement in Seattle. “Je gaat de drempel verlagen van wat bouwen is.”
Raji zei dat als hij nu een nieuw idee heeft, zijn eerste instinct niet is om het aan een team te pitchen en iemand te vragen het te coderen. In plaats daarvan begint hij er zelf prototypes van te maken met behulp van Codex.
Die gewoonte is de norm geworden binnen OpenAI, zei hij.
“Mensen komen naar vergaderingen, vlak voordat ze aan de vergadering beginnen, sturen ze een prompt, houden de laptop een beetje open en als de vergadering is afgelopen, ga je terug en kijk wat er is gebouwd”, zei Raji.
Tijdens een eerder gesprek bij het haardvuur zei Charles Lamanna: Microsoft’s executive vice president Business Applications & Agents zegt dat hij begint te zien dat agents de manier veranderen waarop zijn teams intern informatie delen: van statische documenten naar lichtgewicht, op maat gemaakte ‘mini-webapps’.
In een recent voorbeeld zou een discussie over investeringsveranderingen en teamstructuur traditioneel een spreadsheet en een PowerPoint-deck hebben opgeleverd. In plaats daarvan ontwikkelde zijn groep een interactieve webapp die live gegevens ophaalde uit de personeels- en financieringssystemen van Microsoft, waardoor leiders in realtime door verschillende scenario’s konden klikken.
Hij beschreef een soortgelijke verschuiving in de voorbereiding van klantvergaderingen, waarbij een reeks interne agenten automatisch producttelemetrie, CRM-gegevens en accountnotities verzamelt – werk dat voorheen urenlange handmatige inspanning vergde.
De bredere potentiële impact gaat verder dan een enkel instrument. En de onderliggende technologie blijft in snel tempo verbeteren. Raji omschreef het huidige tijdperk als ‘capability overhang’ – het idee dat modellen veel meer kunnen dan mensen van hen vragen.
“Mensen moeten zich gaan aanpassen en leren”, zei hij. “Wat kunnen ze nog meer doen met deze modellen? Wat kunnen ze nog meer doen met deze agenten? De mensen die daartoe in staat zijn en naar dat niveau gaan, zijn vele, vele malen productiever en vele malen in staat om grotere taken uit te voeren dan degenen die dat niet hebben gedaan.”
