Як штучний інтелект змінює математику для стартапів, за словами віце-президента Microsoft

Рассел Брандом

Четвер, 12 лютого 2026, 2:51 ранку за Києвом 5 хв читання

У цій статті:

•                                       Вибір Top Pick від StockStory 
  

  MSFT

  -2.22%

Microsoft CVP для CoreAI Аманда Сільвер | Фото: Microsoft

Протягом 24 років Аманда Сільвер з Microsoft працює над допомогою розробникам — а останні кілька років це означає створення інструментів для штучного інтелекту. Після тривалого періоду роботи над GitHub Copilot, Сільвер тепер є віце-президентом у відділі CoreAI Microsoft, де вона займається інструментами для розгортання додатків та агентних систем у підприємствах. Її робота зосереджена на системі Foundry у Azure, яка створена як єдиний портал для штучного інтелекту для підприємств, що дає їй можливість бачити, як компанії фактично використовують ці системи і де розгортання зазвичай зазнають невдачі.

Я спілкувався з Сільвер про поточні можливості агентів для підприємств і чому вона вважає, що це найбільша можливість для стартапів з часу появи публічного хмари.

Ця інтерв’ю було відредаговане для стислості та ясності.

Отже, ваша робота зосереджена на продуктах Microsoft для зовнішніх розробників — часто стартапів, які не зосереджені на штучному інтелекті. Як ви вважаєте, як штучний інтелект вплине на ці компанії?

Я бачу це як переломний момент для стартапів, настільки ж важливий, як перехід до публічної хмари. Якщо подумати, хмара мала великий вплив на стартапи, оскільки це означало, що їм більше не потрібно мати власні приміщення для розміщення серверів, і вони не витрачали так багато на капітальні вкладення для обладнання. Все стало дешевше. Тепер агентний штучний інтелект знову зменшить загальні витрати на операції програмного забезпечення, оскільки багато робіт, пов’язаних із запуском нового підприємства — підтримка, юридичні дослідження — багато з них можна зробити швидше і дешевше за допомогою агентів ШІ. Це, на мою думку, призведе до запуску більше стартапів і нових підприємств. І ми побачимо стартапи з високою оцінкою, якими керують менше людей. Це захоплюючий світ.

Як це виглядає на практиці?

Ми безумовно бачимо, що багатоступінчасті агенти стають дуже поширеними у різних видах програмування, так? Наприклад, одне з завдань розробників — підтримувати актуальність бібліотек, на які вони покладаються. Можливо, у вас залежність від старої версії .NET або Java SDK. І системи агентів можуть аналізувати весь ваш код і оновлювати його значно швидше, з приблизно 70-80% зменшенням часу. Для цього потрібен саме розгорнутий багатоступінчастий агент.

Ще один приклад — операції на живому сайті. Якщо щось йде не так, хтось має бути на зв’язку, щоб реагувати. Раніше це була нудна робота, оскільки вас могли розбудити кілька разів за ніч через дрібні інциденти. Тепер ми створили систему, яка успішно діагностує і часто повністю усуває проблеми в реальному часі, щоб люди не прокидалися і не витрачали час на пошук причин. Це значно скорочує час вирішення інцидентів.

Ще одна проблема — що розгортання агентів просувається не так швидко, як очікувалося шість місяців тому. Чому так?

Якщо подивитися на тих, хто створює агентів, часто причина — це незнання, для чого саме потрібен агент. Потрібна зміна культури у тому, як люди створюють ці системи. Що саме вони намагаються вирішити? Що вони прагнуть досягти? Важливо чітко визначити, що означає успіх для цього агента, і які дані потрібно йому надати для розуміння і виконання завдання.

Ми бачимо, що головні перешкоди — це саме ці питання, а не загальна невпевненість у розгортанні агентів. Ті, хто дивиться на ці системи, бачать окупність інвестицій.

Ви згадали невпевненість, яка здається зовні великою перешкодою. Чому ви вважаєте, що в реальності це менш проблема?

По-перше, дуже ймовірно, що агентні системи будуть працювати з людським контролем. Наприклад, повернення товару. Раніше процес був автоматизований на 90%, а 10% — людське втручання для оцінки пошкоджень. Тепер комп’ютерне бачення настільки покращилося, що багато випадків можна обробляти без людського контролю. Звичайно, залишаться ситуації, де потрібно людське рішення, наприклад, коли потрібно залучити менеджера. Але навіть у таких випадках автоматизація може значно зменшити кількість необхідних людських втручань, особливо у критичних операціях, таких як юридичні зобов’язання або розгортання коду у виробниче середовище, що може вплинути на стабільність систем.