@embirico'den (OpenAI Codex Ürün Lideri) en büyük çıkarımlarım: 1. OpenAI'nin ilk Codex ürünü "çok uzak gelecekteydi." Bulutta asenkron çalışıyordu, bu güçlü kullanıcılar için harikaydı ama yeni başlayanlar için zordu. Büyüme, mühendislerin zaten çalıştığı yere geri getirdiklerinde patladı: kod editörlerinde, kendi bilgisayarlarında. Codex kullanımı son 6 ayda 20 kat arttı. 2. OpenAI, Codex'in yardımıyla sadece birkaç hafta içinde iki ya da üç mühendisle birlikte uygulama mağazasında #1 numaraya yükselen Sora Android uygulamasını geliştirdi. Sora uygulaması sıfırdan 18 günde çalışan testine geçti, ardından 10 gün sonra halka açık hale getirildi. Codex, mevcut iOS uygulamasını analiz ederek, iş planları oluşturarak ve her iki platformu aynı anda karşılaştırarak özellikler uygulayarak yardımcı olmuştur. 3. Codex'ten değer almanın anahtarı: en zor sorunlarınızı verin, en kolay sorunlarınızı değil. Bu araçlar, basit hatalar ve karmaşık görevlerle uğraşmak için tasarlanmıştır, basit olanlar için değil. Normalde saatlerce uğraşacağınız bir şeyle başlayın. 4. Kod yazmak, yapay zekanın herhangi bir görevi başarma şekli haline gelebilir. Arayüzlere tıklamak veya ayrı entegrasyonlar oluşturmak yerine, yapay zeka en iyi performansını küçük programları anında yazdığında başarı gösterir. Bu, kodlama yeteneğinin sadece özel programlama araçlarına değil, her yapay zeka asistanına entegre edilmesi gerektiğini gösteriyor. 5. OpenAI'deki tasarımcılar artık kendi kodlarını yazıp yayınlıyor. Tasarım ekibi, yapay zeka desteğiyle oluşturulmuş tam işlevsel bir prototipi sürdürmektedir. Bir fikirleri olduğunda, doğrudan kodlar, test eder ve genellikle kendileri üretime sunarlar. Mühendisler ancak kod tabanı özellikle karmaşık olduğunda devreye girer. 6. Yarın yapay zeka modelleri gelişmeyi bıraksa bile, potansiyellerini ortaya çıkarmak için hâlâ yıllarca ürün çalışması var. Teknoloji, onu en iyi şekilde kullanma yeteneğimizden daha önde. 7. Yapay zeka verimliliğindeki en büyük darboğaz yapay zeka değildir; İnsanların ne kadar hızlı yazabildiğidir. Sınırlayıcı faktörler, ne kadar hızlı prompt yazabildiğiniz ve yapay zeka tarafından oluşturulan çalışmaları ne kadar hızlı gözden geçirebileceğinizdir. Yapay zeka kendi çıktısını daha güvenilir şekilde doğrulayıp proaktif bir şekilde yardım ortaya koyamayınca, bu araçların sağlayabileceği tam verimlilik artışlarını göremeyeceğiz. 8. Kod yazmak, yapay zeka tarafından yazılmış kodu gözden geçirmekten daha az eğlenceli hale geliyor. Mühendisler binanın yaratıcı akışını sever. Şimdi ise yapay zekanın ne ürettiğini okumaya daha fazla zaman harcıyorlar. Bir sonraki zorluk, bu inceleme sürecini daha hızlı ve tatmin edici hale getirmek. 9. Yeni yapay zeka modelleri artık tek bir görevde 24 ila 60 saatten fazla kesintisiz çalışabiliyor. "Sıkıştırma" adlı bir teknik, yapay zekanın öğrendiklerini hafızası bitmeden özetlemesini ve ardından yeni bir oturumda çalışmaya devam etmesini sağlar. Bu, daha önce mümkün olmayan gece veya çok günlük otonom çalışmaları mümkün kılar. 10. Bugün bir şirket kuruyorsanız, belirli bir müşteriyi derinlemesine anlamak, inşa etmede iyi olmaktan daha önemlidir. İnşaat yapmak kolaylaşıyor. Şimdi gerçek avantaj neyi inşa edeceğini—ve kim için yapacağını—bilmek.