Hang Ten Systems, novo podjetje nekdanjega prvega moža Infosysa Vishala Sikke, je v le nekaj mesecih zbralo 85 milijonov dolarjev semenskega kapitala. Zadnjih 53 milijonov dolarjev je prispevala skupina vlagateljev pod vodstvom Xore, zgodnjefazne naložbene platforme singapurskega Temaseka. Že sama višina financiranja za tako mlado podjetje je signal, da vlagatelji ne stavijo le na še eno orodje za generiranje kode, temveč na širšo preobrazbo načina, kako velike korporacije naročajo, razvijajo in vzdržujejo programsko opremo.
Hang Ten se postavlja med svetovalna podjetja, razvojne izvajalce in ponudnike UI-orodij. Njegova ambicija ni izdelati novega temeljnega jezikovnega modela, temveč uporabiti obstoječe modele in jih vgraditi v zelo konkretne procese velikih organizacij: od razumevanja zastarelih sistemov do priprave zahtev, razvoja, testiranja, dokumentiranja in uvajanja poslovno kritične programske opreme.
To je pomembna razlika. Generativna UI je v zadnjih dveh letih močno spremenila posamezne naloge programerjev, na primer pisanje funkcij, razlago kode, pripravo testov in dokumentacije. Toda velika podjetja ne kupujejo zgolj hitrejšega pisanja kode. Njihov problem so pogosto desetletja stari informacijski sistemi, množica notranjih pravil, regulatorne zahteve, različni podatkovni viri, varnostne omejitve in odgovornost ob napaki. Prav tu želi Hang Ten ustvariti svojo prednost.
Od generiranja kode do vodenja celotnega razvojnega procesa
Sikka je za TechCrunch dejal, da se razvoj programske opreme premika od pisanja kode k opredeljevanju zahtev in preverjanju, ali sistemi delujejo tako, kot morajo. Gre za tezo, ki jo danes zagovarja vse več podjetij v industriji, od ponudnikov velikih jezikovnih modelov, kot sta OpenAI in Anthropic, do platform za razvoj programske opreme, kot so GitHub, Replit, Cursor in drugi ponudniki tako imenovanega »agentnega« programiranja.
V tem modelu UI ne deluje le kot pomočnik programerja pri dopolnjevanju kode. Postaja nekakšen izvajalec nalog, ki lahko prebere dokumentacijo, analizira obstoječo programsko zbirko, predlaga arhitekturo, napiše dele aplikacije, generira teste, poišče neskladja med zahtevami in implementacijo ter pripravi tehnično dokumentacijo.
Vendar Sikkova trditev, da je razvoj postal skoraj brez mejnih stroškov in skoraj brez časovne porabe, velja predvsem za omejen del procesa: za nastanek prve različice kode. Pri velikih sistemih stroški ne izginejo, ampak se premaknejo drugam.
Najdražji deli projekta so lahko razumevanje poslovnih zahtev, dostop do kakovostnih podatkov, integracija s starimi sistemi, kibernetska varnost, upravljanje identitet, testiranje na realnih primerih, regulatorna skladnost ter končna odgovornost za delovanje sistema. V reguliranih panogah je dodatno ključno vprašanje sledljivosti: podjetje mora znati pojasniti, zakaj je sistem sprejel določeno odločitev, kdo jo je odobril in kako je bila rešitev preverjena.
Zato je verjetneje, da UI ne bo odpravila stroškov razvoja, temveč bo spremenila njihovo strukturo. Manj denarja in časa bo šlo za rutinsko implementacijo, več pa za pravilno opredelitev problema, nadzor nad modeli, varnost, validacijo in upravljanje tveganj.
Hobie kot plast za uporabo UI v kompleksnih okoljih
Hang Ten pri svojih projektih uporablja interni okvir Hobie. Podjetje javnosti ni razkrilo njegove tehnične zasnove niti modelov, na katerih temelji, zato ni mogoče potrditi, ali uporablja lastne modele, komercialne modele tretjih ponudnikov ali kombinacijo obojega. Iz opisa podjetja pa je razvidno, da Hobie ni predstavljen kot samostojen model, ampak kot okvir za ponovno uporabo tako imenovanih UI-veščin.
V praksi bi takšne veščine lahko pomenile standardizirane postopke, s katerimi UI opravlja specifične naloge: analizira izvorno kodo, prepoznava poslovna pravila v starih aplikacijah, pripravi testne scenarije, preveri skladnost z internimi pravilniki, izdela tehnično dokumentacijo ali pomaga pri migraciji sistema na sodobnejšo infrastrukturo.
Razlika med splošnim klepetalnim pomočnikom in takim pristopom je predvsem v kontekstu ter omejitvah. Splošni model lahko napiše kodo ali odgovori na vprašanje, ne pozna pa nujno podatkovnih struktur, dovoljenj, poslovnih pravil, regulativnih zahtev in notranjih postopkov konkretnega podjetja. Pri uporabi v farmaciji, energetiki ali finančno občutljivih sistemih je ravno ta kontekst odločilen.
Za podjetja, kot so Fresenius Kabi, Saudi Aramco in Siemens Energy, bi lahko to pomenilo pomoč pri različnih vrstah kompleksnih problemov. V farmacevtskem okolju so to lahko sistemi z visokimi zahtevami glede sledljivosti, kakovosti in dokumentacije. V energetiki so pomembni zanesljivost, upravljanje infrastrukture, napovedovanje vzdrževanja, varnost ter integracija industrijskih in poslovnih sistemov. Pri velikih mednarodnih družbah pa so skoraj vedno prisotni tudi izzivi razdrobljenih podatkov, različnih regionalnih pravil in velike količine stare programske opreme.
Hang Ten ni razkril konkretnih projektov pri omenjenih strankah, zato bi bilo neprimerno sklepati, katere sisteme zanje razvija. Vendar prav v takih okoljih nastaja trg za podjetja, ki ne prodajajo le UI-modela, ampak prevzamejo odgovornost za njegovo varno in uporabno vgradnjo v produkcijske procese.
Svetovanje in razvoj nista ločeni storitvi
Podjetje svoje delo opisuje kot kombinacijo UI-svetovanja ter gradnje in modernizacije programske opreme. To pomeni, da svetovanje verjetno ni zgolj priprava predstavitev o strategiji umetne inteligence, ampak začetna faza izvedbenega projekta.
Tipičen potek takšnega projekta bi se lahko začel z identifikacijo procesa ali sistema, pri katerem ima UI največji potencial. Nato je treba določiti poslovne zahteve, varnostna pravila, vire podatkov, pravne omejitve in merila uspešnosti. Šele zatem pride na vrsto razvoj oziroma modernizacija sistema, kjer lahko UI pospeši analizo, implementacijo in testiranje. Zadnja faza je validacija, ki jo po navedbah podjetja še vedno opravljajo naročnik ali neodvisne tretje strani.
To je tudi ključna razlika v primerjavi s tradicionalnimi sistemskimi integratorji. Klasični integratorji običajno gradijo velike ekipe, pogosto za večletne projekte, kjer je cena tesno povezana s številom ljudi in porabljenimi urami. Hang Ten želi pokazati, da lahko z manjšimi ekipami in avtomatiziranimi UI-delovnimi tokovi doseže primerljiv ali večji rezultat bistveno hitreje.
Rajagopalan navaja, da lahko podjetje pri nekaterih projektih uporabi ekipe z dvema do štirimi ljudmi, kjer bi prej potrebovali okoli 30 sodelavcev. Takšna primerjava je seveda marketinško privlačna, a jo je treba brati previdno: uspešnost je močno odvisna od vrste projekta, kakovosti obstoječih sistemov in stopnje regulacije. Številka sama po sebi še ne pomeni, da lahko UI neposredno nadomesti 26 ljudi. Bolj verjetno pomeni, da del nalog, ki so jih prej opravljale večje ekipe analitikov, razvijalcev in testerjev, prevzamejo avtomatizirani postopki.
Največja sprememba je lahko v tem, kaj podjetja sploh upajo zgraditi
Najzanimivejši potencial takšnega pristopa ni le nižja cena razvoja. Če lahko podjetje hitreje in z manjšim začetnim tveganjem izdela kakovosten produkcijski sistem, lahko začne izvajati projekte, ki jih je prej odlagalo.
Sikka je povedal, da več kot polovica trenutnih priložnosti Hang Tena predstavlja nove projekte, ne neposrednega prevzemanja dela obstoječim ponudnikom. To je pomemben podatek. Kaže, da podjetje ne tekmuje zgolj za isti proračun kot veliki integratorji, ampak skuša razširiti obseg projektov, ki postanejo gospodarsko upravičeni.
To bi lahko pomenilo hitrejšo prenovo notranjih sistemov, boljše povezovanje podatkov med oddelki, digitalizacijo postopkov, ki so danes še ročni, ter razvoj novih uporabniških storitev. V najboljšem primeru UI omogoči organizacijam, da ne rešujejo samo starih tehnoloških dolgov, ampak hitreje preizkušajo nove poslovne modele.
Toda uspeh bo odvisen od zaupanja. Velike družbe v reguliranih panogah ne bodo predale ključnih sistemov črni škatli, ne glede na obljubljene prihranke. Potrebovale bodo preverljivost, nadzor nad podatki, jasne odgovornosti in možnost neodvisne revizije rezultatov. Hang Ten zato ne prodaja le hitrosti generativne UI, temveč predvsem obljubo, da je mogoče to hitrost združiti z disciplino korporativnega razvoja programske opreme.
Izkušnje iz Infosysa in ambicija brez »bremena dediščine«
Sikka dobro pozna poslovni model tradicionalnih IT-storitev. Infosys je vodil do leta 2017, nato pa je leta 2019 soustanovil podjetje VianAI, ki je prav tako delovalo na področju poslovne umetne inteligence. VianAI je zbral 50 milijonov dolarjev semenskega financiranja in nato še 140 milijonov dolarjev v rundi pod vodstvom SoftBank Vision Fund 2. Sikka je podjetje zapustil aprila, VianAI pa po njegovih besedah »prehaja skozi transakcijo«.
Njegova nova družba želi izkoristiti prav to, česar veliki ponudniki storitev nimajo: odsotnost obstoječega poslovnega modela, velikih ekip in starih pogodb, ki jih je treba zaščititi. »Srečni smo, da nimamo bremena dediščine, ki bi ga morali preobraziti,« je dejal Sikka.
Ime Hang Ten je izposojeno iz deskanja. Gre za manever, pri katerem deskar z vsemi desetimi prsti stopi čez prednji rob deske. Za Sikko je to prispodoba vožnje na valu umetne inteligence, ki ga opisuje kot verjetno največji val našega časa.
Metafora je primerna, vendar prinaša tudi tveganje. Val UI je visok, pričakovanja vlagateljev še višja, podjetja pa bodo morala dokazati, da lahko generativno UI spremenijo v zanesljive poslovne sisteme. Hang Ten ima kapital, prepoznavnega ustanovitelja in prve velike stranke. Naslednji preizkus pa bo, ali lahko obljube o desetkratnem izboljšanju stroškov ali hitrosti ponovi pri dovolj velikem številu zahtevnih produkcijskih projektov.
