Kodėl JAV klientai nuolat grįžta

Įvadas

Sunkiąją dalį jau atlikote. Naudojote AI programų kūrimo priemonę, pvz., Bolt.new arba Vercel v0, kad sukurtumėte ką nors tikro. Veikiantis prietaisų skydelis. Klientų portalas. Galbūt net visas SaaS MVP.

Bet dabar tu įstrigo.

Jūsų dirbtinio intelekto programos atrodo puikiai iš pirmo žvilgsnio, tačiau jos nesusikalba su esamomis sistemomis. Jūsų CRM nesinchronizuojamas. Jūsų mokėjimo srautas nutrūksta. Jūsų duomenų bazės logika atrodo trapi. Bandėte sukurti programą naudodami AI, gavote 70–80%, o dabar paskutinė atkarpa viską blokuoja.

Būtent čia dauguma įkūrėjų atsitrenkia į sieną. Ir čia prasideda tikrasis darbas.

Kodėl dirbtinio intelekto programas integruoti į senas sistemas yra sunkiau, nei atrodo

Ant popieriaus tai skamba paprastai: prijunkite naują AI varomą priekinę dalį prie esamos vidinės sistemos.

Tiesą sakant, pasenusios sistemos tam nebuvo sukurtos.

Dauguma senesnių sistemų remiasi:

• Monolitinės architektūros
• Ribotos arba pasenusios API
• Pasirinktinė verslo logika, paslėpta kode
• Nenuoseklios duomenų struktūros

Remiantis 2023 m. IBM ataskaita, daugiau nei 70 % įmonių taikomųjų programų vis dar priklauso nuo senos infrastruktūros. Tai didžiulis neatitikimas, kaip veikia šiuolaikiniai AI programų kūrimo įrankiai.

AI kūrėjai sukuria švarų, modernų kodą. Senosios sistemos tikisi griežtų, dažnai nedokumentuotų formatų.

Ta spraga yra ta vieta, kur viskas lūžta.

Kur AI programų kūrėjai, tokie kaip Bolt.new ir v0, iš tikrųjų pasiekė ribas

Tokie įrankiai kaip Bolt.new, Cursor AI ir Vercel v0 yra neįtikėtinai geri:

• Greitas vartotojo sąsajos generavimas
• Pagrindinės užpakalinės sistemos logikos kūrimas
• Prisijungimas prie standartinių API
• Prototipų sukimas per valandas

Bet čia tikra tiesa.

Jie kovoja, kai viskas nustoja būti „standartiniais“.

Individualizuotos autentifikavimo sistemos

Pasenusios sistemos dažnai naudoja:

• Seansu pagrįstas autentifikavimas
• Pasirinktinė žetonų logika
• Vaidmenų hierarchijos niekur nedokumentuotos

AI kūrėjai pagal numatytuosius nustatymus naudoja šiuolaikinį autentifikavimą, pvz., OAuth arba JWT. Norint sujungti šiuos pasaulius, reikia rankinio įsikišimo.

Duomenų transformavimas ir kartografavimas

Jūsų pasenusioje duomenų bazėje gali būti saugoma:

• Datos nenuosekliais formatais
• Įdėti objektai plokščiuose staluose
• Duomenų bazės lygiu vykdomos verslo taisyklės

AI įrankiai visiškai nesupranta šio konteksto. Jie sukuria prielaidas. Šios prielaidos gamyboje žlunga.

API neatitikimai

Senesnės API:

• Trūksta tinkamų dokumentų
• Grąžinkite nenuspėjamus atsakymus
• Reikalauti grandininių skambučių arba problemų sprendimo būdų

Dirbtinio intelekto sukurtos integracijos čia žlunga, nes tikisi švaraus, ramaus elgesio.

Tai dalis, kurios AI kūrėjai neišspręs už jus.

Tikroji išlikimo kaina 80 proc.

Dauguma steigėjų neįvertina, kiek jiems kainuoja šis vėlavimas.

Tai ne tik techninė problema. Tai verslo kliūtis.

• Praleisti paleidimo terminai → pavėluotos pajamos
• Prasta integracija → sutrikusi vartotojo patirtis
• Neautomatiniai sprendimai → papildomos eksploatacinės išlaidos
• Saugumo spragos → reali rizika

2024 m. „Gartner“ įvertinimas rodo, kad dėl integracijos vėlavimo produktų pristatymas gali atidėti vidutiniškai 3–6 mėnesiais.

Tai nėra mažas vėlavimas. Tai prarasta rinkos galimybė.

Ir štai kas: raginti išeiti iš jos retai pavyksta.

Kaip techninis užbaigimas iš tikrųjų atrodo praktiškai

Čia vyksta poslinkis. Ne daugiau raginimų. Tikra inžinerija.

Kai kas nors pasisamdo dirbtinio intelekto programos užbaigimo paslaugą, dėmesys pakeičiamas nuo kūrimo prie stabilizavimo ir mastelio keitimo.

1. Sistemos auditas ir spragų atvaizdavimas

Pradedame nuo identifikavimo:

• Ką sukūrė jūsų AI programų kūrėjas
• Ko tikisi jūsų senoji sistema
• Kur yra neatitikimai

Vien šis žingsnis išvalo kelias savaites trukusią painiavą.

2. Tarpinės programinės įrangos ir API orkestravimas

Užuot primetę tiesioginius ryšius, mes:

• Sukurkite tarpinės programinės įrangos sluoksnius
• Normalizuokite duomenų formatus
• Tvarkykite bandymus, klaidas ir kraštutinius atvejus

Dėl to abi sistemos „kalba ta pačia kalba“.

3. Duomenų bazės restruktūrizavimas (nepažeidžiant to, kas egzistuoja)

Mes ne viską išplėšiame.

Mes:

• Sukurkite adapterius
• Supažindinti su schemų sudarymu
• Pridėkite patvirtinimo sluoksnius

Taigi jūsų AI programos gali veikti nesugadindamos senų duomenų.

4. Gamybos parengtis

Čia dauguma AI sukurtų programų sugenda.

Mes tvarkome:

• Diegimo vamzdynai
• Aplinkos konfigūracijos
• Saugumo grūdinimas
• Našumo derinimas

Realaus pasaulio scenarijai: kur tai iš tikrųjų išsprendžiama

Sukonkretinkime tai.

1 scenarijus: „SaaS“ įkūrėjas naudoja „Vercel“ v0

Sukūrėte kliento informacijos suvestinę naudodami v0. Atrodo poliruotas.

Problema:
Jis nebus sinchronizuojamas su senu CRM, sukurtu PHP.

Pataisyti:
Sukuriame tarpinės programinės įrangos API sluoksnį, kuris:

• Verčia šiuolaikines JSON užklausas į senus formatus
• Tvarko autentifikavimo tiltelį
• Sinchronizuoja duomenis dviem kryptimis

Rezultatas:
Tiesioginis prietaisų skydelis, naujiniai realiuoju laiku, nereikia perrašyti CRM.

2 scenarijus: el. prekybos savininkas naudoja Bolt.new

Sukūrėte vitriną naudodami AI.

Problema:
Mokėjimo integravimas veikia bandomuoju režimu, bet nepavyksta gamyboje dėl tinkintos mokesčių logikos jūsų foninėje sistemoje.

Pataisyti:
Mes:

• Pertvarkykite mokėjimo eigą
• Integruoti atgalines mokesčių taisykles
• Pridėkite patvirtinimą ir atsarginį tvarkymą

Rezultatas:
Sandoriai vyksta patikimai. Pajamos atrakintos.

3 scenarijus: agentūros prototipas, sukurtas naudojant „Cursor AI“.

Greitai sukūrėte kliento MVP.

Problema:
Programa užstringa esant realiai vartotojo apkrovai dėl neefektyvių užklausų ir trūkstamos talpyklos.

Pataisyti:
Mes:

• Optimizuokite duomenų bazės užklausas
• Įveskite talpyklos sluoksnius
• Nustatykite stebėjimą

Rezultatas:
Stabili programa, paruošta masteliui.

Kai jums reikia daugiau nei AI programų kūrėjo

Štai modelis, kurį matome vėl ir vėl.

Greičiausiai siunčiančios komandos nėra tos, kurios nuolat koreguoja raginimus.

Jie yra tie, kurie pripažįsta ribą.

AI programų kūrėjai yra neįtikėtini:

• Greitis
• Prototipų kūrimas
• Ankstyvas patvirtinimas

Bet kai paspausite:

• Sudėtingos integracijos
• Pasenusios sistemos
• Gamybos reikalavimai

Jums reikia žmogaus, kuris suprastų abu pasaulius.

Tai yra spraga, kurios dauguma žmonių neplanuoja.

Štai kodėl JAV sparčiai daugėja paieškų „pataisyti mano AI sukurtą svetainę“ ir „pasamdyti kūrėją, kad baigtų dirbtinio intelekto programą“.

Ko ieškoti dirbant dirbtinio intelekto programėlių techniniame partnerie

Ne visi kūrėjai čia tinka.

Jums reikia žmogaus, kuris:

• Supranta, kaip AI programų kūrėjai generuoja kodą
• Gali derinti nenuspėjamus išėjimus
• Turi patirties su senų sistemų integravimu
• Žino, kada reikia pertvarkyti prieš pataisą

Štai trumpas kontrolinis sąrašas:

1. Ar jie dirbo su tokiais įrankiais kaip Replit AI arba v0?
2. Ar jie gali aiškiai paaiškinti jūsų architektūrą?
3. Ar jie teikia pirmenybę stabilumui, o ne greitiems pataisymams?
4. Ar jie gali susidoroti su diegimu ir masteliu?

Jei ne, jūs baigsite atstatyti, o ne užbaigti.

DUK

Kl.: Ar galiu visiškai integruoti AI programas su senomis sistemomis neperrašydamas visko?
A: Taip, daugeliu atvejų. Naudodami tarpinę programinę įrangą ir API sluoksnius galite prijungti modernias AI programas prie senų sistemų be visiško atkūrimo. Svarbiausia yra tinkamas duomenų atvaizdavimas ir neatitikimų tvarkymas.

Kl.: Kodėl dirbtinio intelekto programų kūrėjams nepavyksta su senomis integracijomis?
A: AI programų kūrėjai imasi modernių, standartizuotų API ir duomenų formatų. Pasenusios sistemos dažnai turi tinkintą logiką, pasenusias struktūras ir nedokumentuotą elgseną, kuriai tvarkyti reikia rankinio inžinerijos.

Kl.: Kaip sužinoti, ar man reikia AI programos užbaigimo paslaugos?
A: Jei jūsų programa veikia dalimis, bet nutrūksta integruojant, mokant, autentifikuojant ar keičiant mastelį, tikriausiai pasiekėte ribą, kurią gali atlikti vienas AI.

Kl.: Ar greičiau atkurti ar pataisyti AI sukurtą programą?
A: Daugeliu atvejų taisymas ir užbaigimas yra greitesnis ir ekonomiškesnis. Struktūrinis auditas gali nustatyti, ką galima išgelbėti, o ką reikia pakeisti.

Paskutinė mintis

Negaiškite laiko kurdami dirbtiniu intelektu. Paspartinote sunkiausią dalį: sukurti ką nors tikro.

Atotrūkis, su kuriuo dabar susiduriate, nėra nesėkmė. Tai pereinamasis taškas.

Dirbtinio intelekto programos suteikia pagreitį. Integracija ir užbaigimas veda į rinką.

Ką tai iš tikrųjų reiškia, yra paprasta. Jūs esate arčiau nei manote. Norėdami kirsti finišo liniją, jums tiesiog reikia tinkamos pagalbos.