Hvad I får ud af det#
AI i det daglige arbejde
Det bliver en del af opgaverne, ikke et forsøg ved siden af. Medarbejderne lærer at bruge det selv, så virksomheden kan følge med.
En agent kan tage opgaven
I giver en agent en opgave. Agenten arbejder i jeres kode og stiller et ændringsforslag, som en person hos jer kan læse.
I accepterer, før det lægges ud
Forslaget bliver liggende, til en person hos jer har læst det og accepteret det. Først derefter bliver ændringen lagt ud.
Koden er samlet ét sted
Vi samler projekterne i ét repository, et fælles kodearkiv. AI har adgang til det hele og kan arbejde på tværs af det, I allerede har bygget.
Den tid, det tager i dag#
En ændring venter ofte, til nogen har tid til at finde det rigtige projekt, sætte sig ind i koden og skrive det første udkast. Den ventetid er der, før nogen overhovedet kan læse et forslag.
En agent kan lave det første udkast og stille det som et forslag. Jeres tid går til at læse og acceptere. Det er den del, der skal blive hos en person. Når koden ligger spredt, bruger både medarbejdere og AI tid på at lede. Ét repository samler den søgning, så arbejdet kan starte i koden.
Hvad det kan hjælpe med#
En gentagen ændring i koden, hvor det første udkast kan ligge klar som et forslag, I kan rette i. En opgave, der i dag kræver, at nogen slår op i flere projekter, før de ved, hvor den hører til. Og det at få AI ind i arbejdet, så flere hos jer kan sætte en opgave i gang og vurdere resultatet.
Det er til virksomheder, der vil have kortere vej fra opgave til et forslag, de selv kan stå inde for. Kvaliteten ligger i, at en person læser med, før noget bliver lagt ud.
Sådan sættes det op#
- Projekterne samles i ét repository, så AI kan se dem.
- Systemet sættes op, så en agent kan få en opgave og stille et ændringsforslag.
- Medarbejderne lærer at give opgaver og læse forslagene.
- Når I accepterer et forslag, bliver ændringen lagt ud.