Kompaniyada AI vositalarini joriy etishni boshlash juda oson. Buning uchun sun’iy intellekt xizmatiga korporativ obuna sotib olish kifoya. Tashkilotlarning 99 foizi AI kelajagi sari bunday qadamni allaqachon tashlagan. Colvir esa boshqa maqsadni ko‘zlamoqda — keyingi bosqichga o‘tadigan kam sonli kompaniyalar qatoridan joy olish. Ya’ni xodimlarga AI’ga shunchaki savol berishni emas, balki o‘z ishlarining bir qismini zarur kontekst, qoidalar, kirish huquqlari, sifat mezonlari va natija uchun javobgarlikni hisobga olgan holda topshirishni o‘rgatish.
Colvir kompaniyasida aynan shunday tajriba 2025-yildan buyon davom etmoqda. Endi kompaniya dastlabki natijalar bilan bo‘lishishga tayyor.
Dastlab sinov tariqasidagi AI bootcamp va demo-kun sifatida boshlangan tashabbus asta-sekin tizimli dasturga aylandi. Korporativ AI maslahatchisi va dastur o‘qituvchisi Mixail Larkinning baholashicha, to‘rtta o‘quv guruhida jami 110 nafarga yaqin xodim ta’lim oldi, ichki vazifalar ro‘yxatida esa avtomatlashtirish bo‘yicha 105 ta gipoteza to‘plandi. Loyihalarning bir qismi o‘quv tajribasi bosqichida qolmoqda, ayrimlari real vazifalarda sinovdan o‘tkazilmoqda, eng istiqbolli yechimlar uchun esa keyingi bosqich sanoat ekspluatatsiyasiga joriy etishga tayyorgarlik ko‘rishdan iborat.
Biroq dasturning asosiy natijasi yaratilgan agentlar sonida emas.
Ishlash yondashuvi o‘zgardi: mutaxassis endi har bir operatsiyani mustaqil qanday bajarish haqida kamroq, jarayonni qanday to‘g‘ri tashkil etish, unda AI’ning rolini belgilash va insonning bevosita qarori talab qilinadigan vazifalarni uning ixtiyorida qoldirish haqida esa ko‘proq o‘ylamoqda.
Avvalo, AI brauzerdagi navbatdagi oynadan ko‘proq narsaga aylandi
Colvir korporativ AI dasturi boshidanoq neyron tarmoqlar bo‘yicha umumiy kurs sifatida ishlab chiqilmagan. Texnik bootcamp davomida ishtirokchilar ikki yarim oy ichida prompt-injiniring asoslari, ya’ni neyron tarmoq uchun vazifalarni to‘g‘ri shakllantirish, ish kontekstini tashkil etishdan boshlab, ma’lumotlar manbalarini ulash, AI-agentlar yaratish, yechimlarni ishlab chiqish, testdan o‘tkazish va qo‘llab-quvvatlashgacha bo‘lgan bosqichlarni o‘zlashtiradilar. Bu yerda AI-agent shunchaki neyron tarmoq bilan suhbatlashish vositasi emas, balki ruxsat etilgan vositalar va belgilangan qoidalar asosida harakatlar ketma-ketligini mustaqil bajara oladigan yordamchidir.
Shu bilan birga, rahbarlar uchun alohida o‘quv yo‘nalishi ham tashkil etildi. Unda dasturlashga kamroq, strategik masalalarga esa ko‘proq e’tibor qaratildi: hujjatlar, taqvim, hisobotlar va vazifalar atrofida shaxsiy AI ish muhitini qanday shakllantirish, qaysi jarayonlarni avtomatlashtirish maqsadga muvofiq, gipotezani qanday baholash hamda tajriba qayerda yakunlanib, korporativ IT-loyiha qayerda boshlanishini aniqlash.
Kurs dasturi texnologiyaning o‘zi kabi tez o‘zgarib bormoqda. Dastlabki guruhlarga o‘rgatilgan materiallarni bir necha oydan keyin qayta ko‘rib chiqishga to‘g‘ri keldi.
Masalan, kursdan asta-sekin no-code konstruktorlar — dastur kodini yozmasdan, tayyor bloklar yordamida avtomatlashtirish imkonini beruvchi xizmatlar chiqarib tashlandi. Ilgari murakkab sxema tuzish talab etilgan vazifalarning bir qismini endi vibe coding yordamida hal qilish mumkin: xodim kerakli natijani oddiy tilda tasvirlaydi, AI esa dasturni yaratish va takomillashtirishga yordam beradi.
Ishtirokchilar professional dasturlash vositalari, AI’ni tashqi vositalar va ma’lumotlar manbalariga ulash imkonini beruvchi MCP (Model Context Protocol) protokoli orqali integratsiya qilish hamda oldindan belgilangan talablar asosida dasturiy yechimlar ishlab chiqish (spec-driven development) usullarini ham o‘zlashtirmoqdalar. Testlash va yechimlarni sanoat ekspluatatsiyasiga (production) tayyorlashga alohida e’tibor qaratiladi. Tashqi AI-modellar va korporativ axborot bilan ishlash Colvir’ning himoyalangan korporativ muhiti orqali tashkil etilgan.
Shu tariqa birinchi muhim xulosa shakllandi: xodim uchun GPT chatidan foydalanishni bilishning o‘zi yetarli emas. U AI ishlaydigan butun tizimni tushunishi kerak.
Avval kundalik takroriy ishlarni AI’ga topshirish. Keyin esa jarayonni uning atrofida qayta tashkil etish
AI’dan foydalanish mantig‘i samolyotdagi xavfsizlik yo‘riqnomasiga o‘xshaydi: «Avval kislorod niqobini o‘zingizga, keyin bolangizga taqing». Eng avvalo, xodimning ish yukini kamaytirish zarur. Har bir mutaxassisda o‘nlab takrorlanuvchi vazifalar mavjud: ma’lumotlarni yig‘ish, hujjatlarni tekshirish, axborotni bir formatdan boshqasiga o‘tkazish, dastlabki matn tayyorlash, uchrashuv natijalarini tizimlashtirish, katta bilimlar bazasidan kerakli ma’lumotni topish.
Ishtirokchilarning dastlabki amaliy ssenariylari juda oddiy va kundalik vazifalarga yaqin bo‘ldi. Bu esa yaxshi belgi. Chunki Colvir AI bootcamp ishtirokchilari mavhum o‘quv topshiriqlari bilan emas, balki o‘zlari har kuni bajaradigan va avtomatlashtirishni istaydigan ishlar bilan shug‘ullanayotganini ko‘rsatadi.
Yekaterina Soboleva hali o‘qish davomidayoq o‘z AI-agentidan foydalanishni boshladi va uni asta-sekin ishiga oid kontekst bilan boyitib bormoqda.
«Hozir mening ish jarayonlarimdagi yuklamani sezilarli darajada kamaytirgan agentim bor. AI Camp yakunlangach, bo‘sh vaqtim ko‘proq bo‘ladi. O‘shanda, umid qilamanki, u bilan birgalikda katta ishlarni amalga oshiramiz», — deydi u.
Yekaterina jamoasi bilan birgalikda loyiha qiymatini hisoblaydigan onlayn kalkulyator ustida ham ishlamoqda. Ushbu vosita nafaqat hisob-kitoblarni bajarishi, balki tijorat taklifi uchun slaydlarni avtomatik shakllantirishi ham kerak.
Har bir o‘quv guruhining yakuniy bosqichi demo-kun hisoblanadi. Imtihon o‘rniga jamoa ishlaydigan prototipni namoyish etishi va uning biznes uchun ahamiyatini tushuntirishi kerak. Format ataylab talabchan qilib belgilangan: bir necha daqiqa, qisqa taqdimot va «oldin — keyin» tamoyili asosidagi aniq ko‘rsatkich.
AI haqiqatan yordam berishi uchun unga prompt emas, kontekst berish kerak
Neyron tarmoq qidiruv tizimi kabi ishlatilganda, foydalanuvchi har safar vazifani qaytadan tushuntiradi. Ammo haqiqiy ishchi agent bundan ancha ko‘proq ma’lumotga ega bo‘lishi kerak: xodim qaysi loyiha ustida ishlayotgani, hujjatlar qayerda saqlanishi, qanday qoidalarga amal qilish zarurligi, avval qanday qarorlar qabul qilingani, qaysi fayllar ishonchli ma’lumot manbasi ekani va agentga nimalarni qilish taqiqlangani.
Shu sababli dasturning katta qismi promptlarning o‘ziga emas, balki kontekstni tashkil etishga bag‘ishlangan.
Ishtirokchilar ish muhitlari va fayllar tuzilmasini yaratadilar, loyiha materiallarini bir joyga jamlaydilar, o‘z metodikalarini ko‘rsatmalar va qayta foydalanish mumkin bo‘lgan skill’larga aylantiradilar, axborot manbalarini ulashni va to‘plangan bilimlardan qayta foydalanishni o‘rganadilar.
Amaliyotda bu insonning rolini sezilarli darajada o‘zgartiradi.
Denis Filippov bu o‘zgarishni juda aniq tasvirlaydi: ish tobora boshqaruv faoliyatiga o‘xshab bormoqda. Xodim o‘nlab operatsiyalarni ketma-ket bajarish o‘rniga ish muhitini tashkil etadi, vazifani shakllantiradi, cheklovlarni belgilaydi, bajarish jarayonini ishga tushiradi va natijani tekshiradi.
Biroq aynan shu yerda bank sohasi uchun ayniqsa muhim bo‘lgan cheklov yuzaga keladi. Har qanday kontekstni tashqi modellarga uzatish mumkin emas.
«Banklar uchun dasturiy ta’minot ishlab chiqaruvchi kompaniya nuqtayi nazaridan asosiy savol qaysi model aqlliroq ekanida emas, balki u aynan qanday ma’lumotlarni ko‘rishidadir. Shu sababli bizda tashqi modellarga brauzer orqali to‘g‘ridan-to‘g‘ri kirish imkoniyati yo‘q: barcha so‘rovlar korporativ AI-shlyuz orqali o‘tadi. U kim so‘rov yuborayotganini aniqlaydi, murojaatlarni qayd etadi va so‘rov tashqariga uzatilishidan oldin shaxsiy ma’lumotlarni — karta va hisob raqamlari, soliq to‘lovchining identifikatsiya raqami, familiya, ism va sharifni — niqoblaydi. Ayrim vazifalar esa umuman korporativ infratuzilma chegarasidan tashqariga chiqmaydi: ularni o‘z serverlarimizdagi modellar bajaradi», — deya tushuntiradi Colvir AI-arxitektori Vitaliy Filon.
Colvir kompaniyasida korporativ katta til modeli (LLM) joriy etilgan bo‘lib, u kompaniyaning ichki infratuzilmasida maxfiy axborot, jumladan, dasturiy kod bilan bog‘liq vazifalarni bajarish uchun ishlatiladi. Bunday ma’lumotlarni tashqi provayderga uzatmasdan qayta ishlash mumkin.
AI-agentlar korporativ konnektorlar orqali ichki bilimlar bazasi va vazifalarni kuzatish tizimi bilan ishlaydi. Kirish huquqi agent nomidan ish yuritayotgan xodimning vakolatlari bilan cheklangan: agent xodimga ruxsat etilmagan ma’lumotlarni ko‘ra olmaydi.
Material tashqi modelga yuborilishidan oldin maxfiy ma’lumotlar skaneri tomonidan tekshiriladi. Skaner belgilangan shablonlar asosida kirish ma’lumotlarini qidiradi, mahalliy model yordamida mazmunni tahlil qiladi va muallif sahifani AI’dan yopish uchun qo‘yishi mumkin bo‘lgan maxsus belgilarni hisobga oladi. Agar tekshiruvni amalga oshirishning imkoni bo‘lmasa, material uzatilmaydi. Sahifalarning faqat kichik qismi agentlar uchun yopiq bo‘ladi; qolgan ruxsat etilgan materiallardan esa manbaga majburiy havola ko‘rsatgan holda foydalaniladi.
Kompaniyada AI bilan ishlash qoidalari amal qiladi. Ular qaysi axborotni tashqi modellarga uzatish mumkinligini, qaysi ma’lumotlar faqat korporativ muhitda qayta ishlanishi kerakligini va qaysi axborotni AI vositalariga uzatish qat’iyan taqiqlanishini belgilaydi.
AI ko‘proq ma’lumotga ega bo‘lganda samaraliroq ishlaydi. Ammo korporativ foydalanishda, ayniqsa moliyaviy texnologiyalar sohasida, u faqat ruxsat etilgan hajmdagi ma’lumotlarni bilishi kerak.
Yaxshi prototip hali hech narsani isbotlamaydi
AI’ning o‘ziga xos jihati bor: bitta muvaffaqiyatli natijani tayyor texnologiya deb qabul qilish juda oson. Agent hujjatni to‘g‘ri tahlil qildi, ishlaydigan kod yaratdi, xatoni topdi yoki taqdimot tayyorladi. Shunda joriy etishgacha atigi bir qadam qolgandek tuyuladi.
Amalda esa eng murakkab bosqich aynan shundan keyin boshlanadi.
Colvir testlash bo‘limi rahbari Natalya Malinovskaya texnik bootcamp va rahbarlar uchun alohida kursni tamomlagan. U menejer Maksim Poluboyartsev bilan birgalikda dasturiy ta’minotni ishlab chiqish vazifalari uchun test ssenariylari sifatini intellektual nazorat qiluvchi agent ustida ishlagan.
G‘oya oddiy ko‘rinadi: AI koddagi o‘zgarishlarni tahlil qiladi, ularni vazifa qanday testdan o‘tkazilishi kerakligi haqidagi tavsif bilan solishtiradi va test ssenariysi yetarlicha to‘liq tuzilganini aniqlashga yordam beradi.
Biroq jamoa birinchi muvaffaqiyatli namoyishdan keyin loyihani yakunlangan deb hisoblamadi.
Bootcamp’dan so‘ng gipoteza AI-agentlarni ishlab chiqish, testlash va talablarni tayyorlash jarayonlariga joriy etishga qaratilgan korporativ loyihaga o‘tkazildi. Jamoaga testlovchi mutaxassis jalb qilindi. Yechim turli vazifalarda sinovdan o‘tkazilib, uning to‘g‘riligi va barqarorligi baholana boshlandi.
Yechim hozircha sanoat ekspluatatsiyasiga joriy etilmagan. Jamoa esa iqtisodiy samarani muddatidan oldin e’lon qilmaslikka ongli ravishda qaror qilgan.
Bu ham ta’limning muhim qismi: g‘oya, o‘quv prototipi, MVP, tasdiqlangan gipoteza va production bosqichlarini bir-biridan farqlash.
Natalyaning fikricha, AI odatiy ish vositasiga aylanishi kerak, ammo buning uchun xodimlarni o‘qitishning o‘zi yetarli emas. To‘liq tizim zarur: g‘oyalarni yig‘ish, baholash, gipotezani tekshirish, iqtisodiy samarani hisoblash, axborot xavfsizligi bilan kelishish, joriy etish to‘g‘risida qaror qabul qilish va keyingi nazorat.
Aks holda kompaniya ko‘plab ta’sirli namoyishlarga ega bo‘lishi, ammo amalda o‘zgargan jarayonlar soni juda kam bo‘lib qolishi mumkin.
Ba’zan AI yechimning atigi 20 foizini tashkil etadi. Ammo aynan shu 20 foiz iqtisodiy samarani o‘zgartiradi
AI-transformatsiyadagi xatolardan biri — har qanday yechimning markaziga AI’ni qo‘yishga urinishdir.
Haqiqiy avtomatlashtirishda ko‘pincha buning aksi kuzatiladi. Model umumiy arxitekturaning kichik qismini tashkil etishi mumkin, ammo u an’anaviy avtomatlashtirish haddan tashqari murakkab yoki qimmatga tushadigan nuqtada qo‘llaniladi.
Bunday amaliy misollar Colvir demo-kunlarida ham namoyish etildi.
Masalan, Colvir Revizor AI loyihasi bitta so‘rovga oid hujjatlarning o‘zaro izchilligini tekshiradi: mijoz so‘rovi, biznes-talablar, loyiha yechimi va konstruktor uchun texnik topshiriq. Jamoa loyiha himoyasida taqdim etgan ma’lumotlarga ko‘ra, bitta so‘rovni qayta ishlash vaqti taxminan olti soatdan ikki soatgacha qisqartirilgan. Yiliga yuzlab so‘rovlar mavjud bo‘lgan sharoitda loyihaning hisoblangan iqtisodiy samarasi yiliga qariyb 160 ming AQSh dollariga yetadi.
Boshqa loyiha — TechDoc — qo‘llab-quvvatlash xizmati uchun odatiy muammoni hal qiladi: katta hajmdagi texnik hujjatlardan javob topish. Agent shunchaki javob shakllantirmaydi, balki manbani — hujjat, bo‘lim va sahifani ham ko‘rsatishi shart. Jamoaning hisob-kitob modeliga ko‘ra, qidiruv vaqti taxminan 30 daqiqadan besh daqiqagacha qisqaradi, yechimning o‘zini qoplash muddati esa qariyb to‘rt oy deb baholangan.
Yana bir bitiruv loyihasi tijorat takliflari bilan ishlashga qaratilgan. Turli korporativ manbalardan ma’lumot yig‘ish avval 70–90 daqiqa vaqt olgan bo‘lsa, prototipda bu jarayon 10–20 daqiqagacha qisqargan.
Asosiy masala generativ modelning go‘yoki sehrli imkoniyatlarida emas. Qiymat inson mehnati eng ko‘p resurs talab qiladigan nuqtani topib, aynan o‘sha yerga AI’ni to‘g‘ri integratsiya qilish orqali yuzaga keladi. Natijada butun jarayonning iqtisodiy samaradorligi o‘zgaradi.
«Qimmat mutaxassis» hali ham kerak, ammo vazifani hal qilishning yagona yo‘li bo‘lib qolmaydi
Bunday fikr mutaxassislar uchun tahdiddek eshitilishi mumkin. Amalda esa ishtirokchilar biroz boshqacha natijani ta’riflaydilar: AI vazifani bajarishni boshlash uchun zarur bo‘lgan resurs va xarajatlarni kamaytiradi.
Valeriy Xudoshin o‘qish davomida Java EE’dan Spring’ga va Confluence 5’dan Confluence 10’ga migratsiya rejalarini ishlab chiqish, bo‘limning me’yoriy hujjatlarini tayyorlash, code review vazifalarini yaratish hamda API avtomatik testlash uchun yengil freymvork ishlab chiqishda yangi yondashuvlardan foydalandi.
Andrey Merkulov boshqa turdagi vazifalar ustida ishlamoqda: murakkab koddan bilimlarni ajratib olish va kompaniya standartlarini hisobga olgan holda kod generatsiya qilish.
Colvir mutaxassisi Anton Chernogolov o‘qish davomidayoq hamkasblari bilan birgalikda TrackStudio tizimida qidiruv loyihasi ustida ishlagan. Bugun Anton AI bilan ishlashni korporativ tashabbuslar darajasida davom ettirmoqda: dasturiy ta’minotni ishlab chiqish, testlash va talablarni tayyorlashda agentlardan foydalanish gipotezalarini tekshirishda qatnashmoqda. Bundan tashqari, u AI’dan ma’lumotlarni tahlil qilish va test ma’lumotlari to‘plamlarini yaratishda foydalanadi.
Bu professional ekspertiza endi kerak emasligini anglatmaydi. Aksincha, undan foydalanish yo‘nalishlari qayta taqsimlanmoqda. Ilgari texnik gipotezani tekshirmoqchi bo‘lgan xodim ko‘pincha avval mutaxassis topishi, vazifani shakllantirishi, bo‘sh resursni kutishi va ishlab chiqish navbatiga qo‘shilishi kerak edi.
Endi esa u bu yo‘lning bir qismini mustaqil bosib o‘tishi mumkin: prototip yaratish, konsepsiyani tekshirish va mutaxassisga mavhum g‘oya bilan emas, balki ishlaydigan dastlabki yechim bilan murojaat qilish.
Natijada yuqori malakali mutaxassislarning qimmatli vaqti har bir kichik operatsiyaga emas, balki arxitektura bo‘yicha qarorlar, tekshiruvlar va ularning ekspertizasi haqiqatan zarur bo‘lgan vazifalarga sarflanadi.
Dasturlash imkoniyati ko‘proq odamlarga ochiladi. Natija uchun javobgarlik esa yanada kuchayadi
Bootcamp ayrim ishtirokchilar uchun aynan odatiy foydalanuvchi interfeysi tezda murakkabroq texnik vositalar bilan almashgani sababli qiyin kechdi.
Dasturlar matnli buyruqlar orqali boshqariladigan buyruqlar qatori, fayllar bilan ishlash, dasturlar o‘rtasida ma’lumot almashish interfeyslari (API), Git versiyalarni boshqarish tizimi, server sozlamalari va kirish huquqlari kabi tushunchalar paydo bo‘ldi. Texnik ma’lumotga ega bo‘lmagan mutaxassislarga bu tushunchalarni o‘z ish faoliyati bilan bog‘lash uchun ko‘proq vaqt kerak bo‘ldi.
Olga Vodyan dastlab ayrim harakatlar tushunarsiz bo‘lganini, dasturlash tajribasiga ega xodimlar uchun esa materialni o‘zlashtirish ancha osonroq ekanini tan oladi.
Colvir personal bilan ishlash bo‘limi rahbari o‘rinbosari Mariya Korchagina ham shunga yaqin fikr bildiradi: «Menimcha, kurs juda kuchli, ammo boshlovchilar uchun emas». Shunga qaramay, Mariya alohida o‘quv loyihasisiz ham amaliy natijaga erishdi: tegishli bilimlar bilan boyitilgan AI-agent unga ish uchun zarur ma’lumotlarni yig‘ishda yordam bermoqda.
Ammo aynan shu qiyinchiliklarni yengish orqali yangi kompetensiya shakllanadi.
O‘qishdan so‘ng Olga dasturiy ta’minotga kiritilgan o‘zgartirishlar natijalarini tavsiflash, me’yoriy va boshqa ish hujjatlarini tahlil qilish hamda tizimlashtirish, yechimlarning mavjud foydalanuvchi qo‘llanmalariga muvofiqligini tekshirishda AI’dan muntazam foydalana boshladi. Mavjud materiallar asosida u modul funksionalligi tavsifi, joriy etish loyihasining konsepsiyasi va chegaralari, shuningdek, loyiha so‘rovnomalarini yaratishni ham sinab ko‘rdi. Maxfiy ma’lumotlarni o‘z ichiga olgan hujjatlar bilan ishlashda korporativ ma’lumotlarni qayta ishlash qoidalariga rioya qilish va faqat ruxsat etilgan vositalardan foydalanish zarur.
Keyingi bosqichda u yanada murakkab ssenariylarni ko‘rmoqda: talablarni nafaqat hujjatlar, balki tizimning haqiqiy ishlashi asosida tahlil qilish, voqealar rivojining turli variantlarini modellashtirish va standart ssenariyni buzishga imkon beradigan yashirin zaif nuqtalarni aniqlash.
Yangi imkoniyatlar bilan birga natijani qat’iy nazorat qilish zarurati ham kuchaymoqda. Kod, hujjat va yechimlarni yaratish qanchalik osonlashsa, ularning kelib chiqishi, mantig‘i va to‘g‘riligini tekshirish qobiliyati shunchalik muhim bo‘ladi.
AI’dan amaliy foydalanishning yana bir misoli — xizmat ko‘rsatish darajasi bo‘yicha kelishuvlarga rioya etilishini nazorat qiluvchi agent ustidagi ishdir. O‘qish davomida Colvir mutaxassisi Aida Sadykova shunday yechim ustida ishlagan. U egallagan ko‘nikmalaridan AI-gipotezalarni tekshirish va agentlar yaratishda foydalanishda davom etmoqda.
SLA buzilishi xavfini hisoblashga bag‘ishlangan alohida bitiruv loyihasi mas’uliyatli vazifalarda modeldan foydalanish chegaralarini aniq belgilash nima uchun muhimligini ko‘rsatadi. Jamoa hisob-kitobning o‘zini AI’ga topshirmaslikka qaror qildi: u deterministik, ya’ni aniq va oldindan belgilangan qoidalarga asoslangan holda qoldirildi. Modelga esa olingan natijani tushuntirish vazifasi yuklatildi.
Muhim jarayonlar uchun bu kelajak arxitekturasining asosiy tamoyillaridan biridir: AI’dan tizimni haqiqatan kuchaytiradigan joylarda foydalanish, ammo ishlash mantig‘i to‘liq shaffof bo‘lmagan modelni qaror qabul qilishning yagona manbasiga aylantirmaslik.
«Bu arxitekturamizning umumiy tamoyili: model so‘rov yozadi, tushuntiradi yoki tekshiradi, ammo qaror qabul qilishning yagona manbasiga aylanmaydi. Imkon bo‘lgan joylarda u ma’lumotlarning o‘zini umuman ko‘rmaydi, faqat ularning tuzilmasi va tekshiruv natijalari bilan ishlaydi», — deya tushuntiradi Colvir AI-arxitektori Vitaliy Filon.
AI kompetensiyalari ish beruvchini tanlash omillaridan biriga aylanmoqda
Korporativ AI ta’limi asta-sekin yana bir natija bermoqda. Uni investitsiya qaytimi orqali o‘lchash qiyin.
Texnik mutaxassislar uchun zamonaviy texnologiyalar bilan ishlash imkoniyati professional muhitning bir qismiga aylanmoqda. Bu nafaqat mehnat unumdorligiga, balki ish beruvchining jozibadorligiga ham ta’sir qilmoqda.
Dmitriy Yanchilenko kompaniyaga ishga kirishidan oldin ham Colvir’da AI yo‘nalishini rivojlantirishga qiziqqan. O‘qish davomida uning jamoasi DevTestQA prototipini yaratdi. Ushbu yechim «Qanday testlash kerak» tavsifi obyektlardagi haqiqiy o‘zgarishlarga qanchalik mos kelishini tekshirishga mo‘ljallangan.
Dmitriy uchun eng qimmatli natija vibe coding bo‘ldi. Hozircha u bu yondashuvdan asosan yordamchi vazifalarda, masalan, test skriptlarini yaratishda foydalanmoqda. Ammo uning umumiy maqsadi ancha keng: inson intellektini talab qilmaydigan barcha jarayonlarni maksimal darajada avtomatlashtirish.
Dastur xodimlarning AI mavzusiga qiziqishi va jalb etilishiga ham kutilmagan ta’sir ko‘rsatmoqda. Mashg‘ulotlar kechki payt o‘tkaziladi, ayrim topshiriqlar qo‘shimcha kuch talab qiladi, loyihalar esa har doim ham birinchi urinishda ishlayvermaydi. Shunga qaramay, ichki AI tadbirlariga kurs ishtirokchisi bo‘lmagan xodimlar ham kelmoqda. Mixail Larkinning so‘zlariga ko‘ra, demo-kunlar translyatsiyalarini kurs ishtirokchilaridan ancha ko‘p tomoshabin kuzatgan. Bo‘lim rahbarlari esa taqdimotlar davomidayoq jamoalar bilan bog‘lanib, keyingi sinov loyihalarini muhokama qilgan.
AI ta’limi majburiy HR tadbiridan kompaniyaning ichki texnologik rivojlanish tayanchiga aylana boshlamoqda.
Bugungi AI sohasida olti oy butun bir avlod vositalarining almashishini anglatishi mumkin
Mixail Jelyazkoning tajribasi AI’ni bir marta o‘rganib, shu bilan cheklanib bo‘lmasligini ayniqsa yaqqol ko‘rsatadi. U birinchi o‘quv guruhida qatnashgan, ammo o‘sha paytda vositalarni ish amaliyotiga to‘liq joriy eta olmagan: ularni o‘zlashtirish va sozlash juda ko‘p vaqt talab qilgan.
Keyinchalik Mixail uchinchi guruh natijalarini ko‘rib, mustaqil ravishda mashg‘ulotlar yozuvlarini qayta o‘rgandi va oxir-oqibat to‘rtinchi guruhga qo‘shildi.
Bu vaqt ichida texnologiyaning o‘zi sezilarli darajada o‘zgardi. Yarim yil oldin katta texnik mehnat talab qilgan vazifalar ancha osonlashdi. Vibe coding kundalik amaliyotga kirib keldi. Qo‘shimcha tajriba sifatida Mixail yig‘ilib qolgan yuzdan ortiq xatcho‘pni tartibga solish uchun Chrome kengaytmasini yaratdi. Keyin esa shu yondashuvni dasturiy ta’minotga o‘zgartirishlar kiritish jarayonini raqamlashtirish va talablarni baholashda qo‘llash imkoniyatlarini izlay boshladi.
Colvir mijozlar so‘rovlari menejeri Sanjar Arynbekov boshqa jihatga e’tibor qaratadi: AI vositalari shu qadar tez o‘zgaradiki, eng muhimi texnologiya bilan ishlashning fundamental tamoyillarini o‘zlashtirishdir. O‘qish davomida u «Avtokoder» loyihasi ustida ishlagan, shuningdek, so‘rov menejeri uchun tavsiyalar beruvchi dashboard — yordamchi tizimni yaratgan.
Texnologik o‘zgarishlar tezligini kursning to‘rtinchi guruhini ham kuzatayotgan Denis Filippov tasdiqlaydi. Uning so‘zlariga ko‘ra, har safar AI bilan ishlashni sezilarli yaxshilaydigan yangi bilimlar va yondashuvlar paydo bo‘lmoqda.
Anton Chernogolov so‘nggi kurs birinchisidan sezilarli darajada farq qilishini ta’kidlaydi. Endi ishtirokchilar AI-agentlar uchun to‘laqonli ish muhitlarini yaratish, loyihalarga oid ma’lumotlarni yagona bilimlar bazasiga birlashtirish, korporativ vositalarni ulash va takroriy vazifalar uchun tayyor ko‘rsatmalardan foydalanishni o‘rganmoqdalar. Dastlabki guruhlarda mavjud bo‘lmagan aynan shu imkoniyatlar ta’limning keyingi yo‘nalishiga aylanmoqda.
Bundan korporativ ta’lim uchun unchalik qulay bo‘lmagan xulosa kelib chiqadi: AI’ni o‘zgarmas fan sifatida o‘qitib bo‘lmaydi.
Mustahkam asos zarur — kontekst bilan ishlash, vazifalarni qismlarga ajratish, natijani tekshirish, xavfsizlik va yechimning iqtisodiy samaradorligini baholash. Ammo shu asos ustida qo‘llaniladigan vositalarni doimiy ravishda yangilab borishga to‘g‘ri keladi.
Kelajakda insonning ishi tobora agentlar tizimini boshqarishga o‘xshab boradi
Viktor Kosinov o‘qishdan so‘ng jamoasi bilan birgalikda Oracle ma’lumotlar bazasiga SQL so‘rovlarini tahlil qilish va optimallashtirish uchun chatbot yaratdi. Ushbu loyihadan tashqari, u vibe coding bilan tajribalar o‘tkazishda davom etdi.
Mixail Larkinning so‘zlariga ko‘ra, to‘rtta o‘quv guruhi davomida jamoalar bir necha o‘nlab prototiplarni yakuniy himoyagacha olib chiqdi. Kamida uchta yechim allaqachon ishlab chiqarish muhitiga o‘tkazilgan.
Bu kompaniya oldidagi vazifani tubdan o‘zgartiradi. AI-loyihalar kam bo‘lganda, ularning har birini alohida boshqarish mumkin. Ammo g‘oyalar barcha bo‘limlarda paydo bo‘la boshlaganda, to‘laqonli jarayonlar zanjiri zarur bo‘ladi: xavfsiz muhit, boshlang‘ich ta’lim, o‘z jamoalarida AI yo‘nalishini rivojlantira oladigan xodimlarni aniqlash, prototiplar yaratish, demo-kun, iqtisodiy samarani baholash, IT-audit, code review, yechim uchun mas’ul shaxsni tayinlash va faqat shundan keyin production bosqichiga o‘tish.
AI kursi sifatida boshlangan tashabbus kompaniyaning ishlab chiqarish jarayonining bir qismiga aylandi.
Asosiy natija — xodimlarga AI’ni o‘rgatish emas, balki o‘z ishlariga boshqacha qarashni o‘rgatish
AI vositalaridan endigina foydalanishni boshlaganlar avvalo «AI nima qila oladi?» degan savolga javob izlaydilar. Keyingi bosqichda savol «AI men uchun nima qila oladi?» shakliga o‘tadi. Ammo Colvir AI Camp ishtirokchilari asta-sekin yetib kelayotgan eng muhim savol quyidagicha: «Jarayon qanday tashkil etilishi kerakki, ishning bir qismini AI’ga xavfsiz topshirish, barqaror va takrorlanadigan natija olish hamda insonni murakkabroq vazifalar uchun bo‘shatish mumkin bo‘lsin?»
Bu savolga javob berish uchun o‘z ish jarayoniga tashqaridan qarash kerak: ortiqcha qo‘l mehnati qayerda paydo bo‘lishini, qaysi bilimlar faqat bitta mutaxassisning xotirasida saqlanishini, xodimlar qayerda bir xil ma’lumotni qayta-qayta izlashini, kelishuvlar qancha vaqt olishini, nimalarni standartlashtirish mumkinligini, qaror qabul qilish uchun qanday ma’lumotlar kerakligini va qaysi bosqichda inson ishtiroki albatta saqlanishi lozimligini tushunish zarur.
AI Camp ish madaniyatini o‘zgartirishga qaratilgan ancha chuqur tajribaga aylandi. Kurs bitiruvchisi nafaqat yangi raqamli vositaga ega bo‘ladi, balki kompaniya ichida AI yo‘nalishini rivojlantiruvchi yetakchi — AI champion rolini ham bajarishi mumkin. U avtomatlashtirish uchun mos jarayonni aniqlash, prototip yaratish, uning cheklovlarini baholash, rahbarga iqtisodiy samarani ko‘rsatish va hamkasblariga shu yo‘lni takrorlashda yordam berish qobiliyatiga ega bo‘ladi.
Dastur ishtirokchilarining fikricha, AI-transformatsiyaning keyingi bosqichi nafaqat kuchliroq vositalarni, balki ta’limga yangi yondashuvlarni ham talab qiladi. Olga Vodyan muayyan bo‘limlar va ularning ish vazifalariga moslashtirilgan amaliy kurslarni istiqbolli deb hisoblaydi. Anton Chernogolov esa AI bo‘yicha asosiy kompetensiyalarni barcha xodimlar uchun ochiq qilishni va jamoalar o‘rtasida tayyor yechimlar almashinuvini kengaytirishni taklif etadi.
Shu bilan birga, zarur infratuzilmaning bir qismi Colvir’da allaqachon yaratilgan. Kompaniyada ma’lumotlar bilan xavfsiz ishlashning yagona qoidalari hamda AI-agentlar uchun tayyor ko‘rsatmalar va ssenariylarni o‘z ichiga olgan korporativ skill’lar katalogi mavjud. Xodimlar ichki bilimlar bazasi, vazifalarni kuzatish tizimi va kompaniya uslubidagi taqdimotlar bilan ishlash uchun tekshirilgan ko‘nikmalarni bitta buyruq orqali ulashlari va keyinchalik ularning yangilanishlarini avtomatik olishlari mumkin. Aynan shu katalog demo-kundan keyingi tekshiruvdan o‘tgan va sanoat ekspluatatsiyasiga tayyorlangan yechimlarning umumiy kutubxonasiga aylanishi mumkin.
Colvir keyingi qadam sifatida amaldagi korporativ AI-infratuzilmasini rivojlantirish, ko‘p bosqichli ta’lim dasturini kengaytirish va sinovdan muvaffaqiyatli o‘tgan yechimlarni prototip bosqichidan sanoat ekspluatatsiyasiga izchil o‘tkazishni ko‘rmoqda.
Kompaniya ichida to‘plangan tajriba asta-sekin uning tashqarisiga ham chiqmoqda. Sentabr oyida ishga tushirilgan yangi formatlardan biri — Colvir Academy bo‘lib, u bank-mijozlar xodimlari uchun AI bilan ishlash bo‘yicha amaliy ta’limni taklif etadi.