Vijay Raji wilde uitzoeken hoe ik de brandslang van Slack-berichten kon bijhouden. Na een paar aanwijzingen had hij een oplossing.
Raji, de Applications CTO van OpenAI, codeerde zijn eigen persoonlijke tool met behulp van Codex, de codeeragent van OpenAI. Het draait op zijn laptop en vat elke 15 minuten zijn berichten, e-mails en meldingen samen.
Zijn verhaal weerspiegelt hoe, in het tijdperk van AI-agents, software iets wordt dat iedereen onderweg kan maken – wat grote gevolgen kan hebben voor de manier waarop ‘applicaties’ worden ontworpen, gebouwd en gebruikt.
“Iedereen wil een bouwer zijn”, zei Raji, die dinsdag sprak op GeekWire’s Agents of Transformation-evenement in Seattle. “Je gaat de drempel verlagen van wat bouwen is.”
Raji zei dat als hij nu een nieuw idee heeft, zijn eerste instinct niet is om het aan een team te pitchen en iemand te vragen het te coderen. In plaats daarvan begint hij zelf prototypes te maken met behulp van de Codex.
Die gewoonte is de norm geworden binnen OpenAI, zei hij.
“Mensen komen naar vergaderingen, vlak voordat ze de vergadering beginnen, sturen ze een prompt, houden de laptop een tijdje open en als de vergadering is afgelopen, ga je terug en kijk wat er is gebouwd”, zei Raji.
Tijdens een eerder gesprek bij het haardvuur zei Charles Lamanna: Microsoft’s executive vice president Business Applications & Agents zei dat hij begint te zien dat agenten de manier veranderen waarop zijn teams intern informatie delen – van statische documenten naar lichtgewicht, op maat gemaakte ‘mini-webapps’.
In een recent voorbeeld zou een discussie over investeringsveranderingen en teamstructuur traditioneel een spreadsheet en een PowerPoint-deck hebben opgeleverd. In plaats daarvan creëerde zijn groep een interactieve webapp die live gegevens uit de werknemersdossiers en financiële systemen van Microsoft haalde en managers in realtime door verschillende scenario’s liet klikken.
Hij beschreef een soortgelijke verschuiving in de voorbereiding van klantvergaderingen, waarbij een reeks interne agenten automatisch producttelemetrie, CRM-gegevens en accountnotities verzamelt – werk dat voorheen urenlange handmatige inspanning vergde.
De bredere potentiële impact gaat verder dan één enkel instrument. En de onderliggende technologie blijft in snel tempo verbeteren. Raji omschreef het huidige tijdperk als ‘capacity overhang’: het idee dat modellen veel meer kunnen dan mensen van hen vragen.
“Mensen moeten zich gaan aanpassen en leren”, zei hij. “Wat kunnen ze nog meer doen met deze modellen? Wat kunnen ze nog meer doen met deze agenten? De mensen die daartoe in staat zijn en naar dat niveau gaan, zijn vele malen productiever en vele malen beter in staat om grotere taken uit te voeren dan degenen die dat niet zijn.”
