Джарвис, работающий в Глазго, руководит командой инженеров по передовым разработкам (FDE) в OpenAI, которые работают непосредственно внутри компаний-клиентов, чтобы внедрять модели в рабочие процессы. Он побеседовал с Алексом Хёрном (Alex Hern) из The Economist на конференции HumanX в Амстердаме.
«Лично я не чувствую особого давления необходимости спешить с самим развитием моделей», — сказал Джарвис.
В остальных 20% случаев клиенты говорят, что модель пока не справляется с задачей, отметил он. Теперь эти пробелы носят узкий и специализированный характер, например задачи в области проектирования полупроводников, а не повседневная офисная работа.
Чем занимаются инженеры по передовым разработкам (FDE)
По словам Джарвиса, на начальном этапе команда состояла в основном из разработчиков программного обеспечения, поскольку создание продуктов на базе «сырого» API означало написание всего с нуля. Благодаря таким инструментам, как Codex, сегодня примерно 50% каждого проекта приходится на кастомную работу (по сравнению с примерно 90% ранее). Это сместило фокус найма в сторону профильных экспертов, включая бывшего инвестиционного банкира, бывших ученых и инженера по верификации чипов.
Каждое сотрудничество начинается с двухдневного визита. Команда просит руководителей бизнеса забыть об ИИ и назвать главные точки роста в своем бизнесе. Затем они работают над тем направлением, которое в итоге оказывается таковым.
В одной полупроводниковой компании инженеры тратили около 80% своего времени на устранение багов в ночных задачах, рассказал Джарвис. OpenAI создала систему, которая находит первопричину, предлагает патч и применяет его после проверки инженером. Эта практика распространилась из одного отдела на весь бизнес. Компания оценивает свою экономию примерно в 40–50 миллионов долларов в год.
Среди других проектов — агент для европейского производителя, который итеративно дорабатывает дизайн деталей автомобиля на основе инструкций на обычном языке. Другой проект помогает составлять чертежи документов для клинических испытаний, где человек всегда сохраняет контроль.
Почему пилотные проекты терпят неудачу
Джарвис назвал две распространенные ошибки. Компании выбирают сценарий использования потому, что он кажется подходящим для ИИ, а не потому, что он важен. Или же они добиваются работы одного удачного сценария в одном отделе, и он так и остается демо-версией, которая никуда не распространяется.
Компании, которые добиваются успеха, измеряют его результатами промышленного использования, а не концептуальными прототипами (PoC), отметил он. У одного клиента из полупроводниковой отрасли задействовано около 35 сценариев использования примерно через 18 месяцев после старта. Они создали центральную команду для масштабирования проектов и разместили небольшие группы инженеров в каждом бизнес-подразделении.
По словам Джарвиса, у инженеров FDE нет финансовых стимулов, привязанных к объемам использования. Их успех измеряется тем, доходит ли проект до промышленного внедрения и влияет ли он на реальные метрики. Когда эмбеддинги OpenAI оказались слишком медленными для поискового сервиса компании Klarna, он посоветовал им использовать модель с открытым исходным кодом.
«Со стороны OpenAI мы всегда должны быть временным явлением», — сказал он.
Вопрос темпов
Хёрн отметил, что в тот день Сэм Альтман находился в ООН на фоне растущего давления с целью замедлить развитие ИИ. Джарвис заявил, что OpenAI на деле доказала готовность делать паузы при достижении пределов своих систем безопасности. По его словам, он считает, что компания приостановила свой основной цикл обучения с подкреплением «в сентябре этого года».
OpenAI опубликовала собственную статью об этой паузе 18 августа. В ней описывается двухнедельная пауза в обучении с подкреплением для ее новейших моделей. Также сообщается, что запуск ее крупнейшего запланированного передового проекта был приостановлен. Позднее Альтман заявил, что OpenAI установит свои собственные темпы, не дожидаясь Конгресса.
Джарвис отметил, что инженеры FDE помогают проверять, выдерживают ли стандарты безопасности, созданные в лаборатории, реалии хаотичных компаний.
OpenAI — не единственная компания, отправляющая инженеров в офисы клиентов. AWS тратит 1 млрд долларов на ту же модель, а в июле Microsoft запустила <подразделение по развертыванию объемом 2,5 млрд долларов.
Опубликовано 23 сентября 2026 - 15:10 Наверх
