Workday начала использовать модель принятия решений Jev от TypeSafe для создания пользовательских интерфейсов, изменяющихся во время ввода текста в её помощнике на базе искусственного интеллекта Sana. Sana стала новым главным экраном программного обеспечения Workday для управления персоналом, финансами и информационными технологиями; системные администраторы могут предоставлять его пользователям, не делая его интерфейсом по умолчанию.
В демонстрации вопрос о расчётном листке привёл к появлению карточки, скрывающей сумму до нажатия, а запрос на отпуск создал средство выбора дат, после чего Sana заполнил остальные поля. Основная идея заключается не в том, чтобы языковая модель полностью писала новый интерфейс, а в выборе компонентов из системы дизайна, заранее подготовленной Workday.
Выбор компонентов вместо генерации интерфейса
Joel Hellermark, директор Workday по искусственному интеллекту и основатель Sana, заявил, что традиционный подход к генеративным интерфейсам относительно медленный. Согласно представленному объяснению, Workday снабдила Jev каждым атомарным компонентом своей системы дизайна, не прописывая фиксированную логику выбора для каждого случая. Однако команде также пришлось настроить предварительную загрузку данных: карточка расчётного листка появилась в демонстрации до завершения ввода вопроса.
TypeSafe утверждает, что Jev отвечает за период от 70 до 500 миллисекунд, что делает его подходящим для выбора элементов интерфейса в реальном времени. Разработчики передают модели данные приложения и набор вопросов с определёнными типами, а она возвращает выбор из списка, включающего до 255 вариантов, оценку или ответ «да» либо «нет», с вероятностью для каждого результата. Jev не генерирует текст.
Что меняется на практике?
Такая конструкция переводит часть задачи создания интерфейса из открытой генерации в управляемую классификацию. Благодаря этому приложение может отображать известные и тестируемые элементы, вместо того чтобы каждый раз ждать, пока языковая модель составит новую структуру. Опубликованные за пределами Workday тесты указывают на возможную разницу в скорости: Andrew King из Very Good Ventures сообщил, что использование Jev для вопросов с определёнными ответами сократило медианное время рендеринга генеративной информационной панели до 3,8 секунды по сравнению с 29 секундами при использовании продвинутой модели для её создания; при этом в тестах использовались синтетические данные.
В тесте на наборе Banking77 Jev показал медианное время в 175 миллисекунд и точность 81%. Claude Opus 5 достиг точности 84,4%, но потребовал 2,3 секунды и, согласно источнику, оказался примерно в 22 раза дороже.
Ограничения и открытые вопросы
В документации TypeSafe говорится, что Jev испытывает трудности с подсчётом, вычислениями и датами и может отдавать предпочтение варианту, указанному первым. Кроме того, он по умолчанию не воспринимает внедрённый контент как вредоносный. В некоторых экспериментах используется альтернативная языковая модель, когда уверенность Jev падает ниже 50%, что ограничивает диапазон его решений вместо того, чтобы позволять ему генерировать любую возможную форму.
Workday не раскрыла размер системы дизайна, используемой с Sana, а также то, что происходит, когда запросу не соответствует ни одна комбинация доступных компонентов. Кроме того, Workday добавила TypeSafe в список своих субподрядчиков, имеющих возможность обрабатывать данные клиентов. В настоящее время TypeSafe предоставляет отчёт SOC 2 Type II по запросу, однако источник не подтверждает дополнительных подробностей об архитектуре защиты или политиках хранения данных.
Этот шаг происходит на фоне более широкой конкуренции в области моделей принятия решений: OpenAI, Amazon, Cloudflare и Perplexity выпустили аналогичные модели, а Microsoft присоединилась к ним на предыдущей неделе. TypeSafe представила модель Jev 15 сентября, одновременно с посевным раундом финансирования на сумму 40 миллионов долларов, который возглавила DCVC, а затем объявила о раунде Series A на сумму 870 миллионов долларов под руководством Andreessen Horowitz при оценке в 7,5 миллиарда долларов.