Workday, yapay zekâ asistanı Sana içinde yazma sırasında değişen kullanıcı arayüzleri oluşturmak için TypeSafe’in Jev karar modelini kullanmaya başladı. Sana artık Workday’in insan kaynakları, finans ve bilgi teknolojilerine yönelik yazılımlarının yeni ana ekranı konumunda. Sistem yöneticileri, Sana’yı varsayılan arayüz yapmadan kullanıcılara sunabiliyor.
Bir gösterimde maaş bordrosuyla ilgili bir soru, tutar değerini tıklamanın arkasında gizleyen bir kartın görünmesini sağladı. İzin talebi ise bir tarih seçici oluşturdu ve Sana kalan alanları doldurdu. Temel fikir, bir dil modelinin tamamen yeni bir arayüz yazması değil; Workday’in önceden hazırladığı bir tasarım sistemindeki bileşenleri seçmesi.
Arayüz oluşturmak yerine bileşenleri seçmek
Workday’in yapay zekâdan sorumlu üst yöneticisi ve Sana’nın kurucusu Joel Hellermark, üretken arayüzlerdeki geleneksel yaklaşımın görece yavaş olduğunu söyledi. Sunulan açıklamaya göre Workday, her durum için sabit seçim mantığı yazmadan Jev’e tasarım sistemindeki her atomik bileşeni sağladı. Ancak ekibin veri ön yüklemesini de ayarlaması gerekti; maaş bordrosu kartı, gösterimde soru tamamen yazılmadan önce göründü.
TypeSafe, Jev’in 70 ila 500 milisaniye arasında yanıt verdiğini ve bunun modeli gerçek zamanlı arayüz öğesi seçimi için uygun hâle getirdiğini belirtiyor. Geliştiriciler modele uygulama verileriyle birlikte belirli türlerde bir dizi soru gönderiyor. Model de 255 seçeneğe kadar bir listeden seçim, bir puan ya da evet-hayır yanıtı döndürüyor ve her sonuç için olasılık sağlıyor. Jev metin oluşturmuyor.
Pratikte ne değişiyor?
Bu tasarım, arayüz görevinin bir bölümünü açık uçlu üretimden kontrollü sınıflandırmaya dönüştürüyor. Böylece uygulama, her seferinde yeni bir yapı oluşturmasını beklemek yerine bilinen ve test edilebilir öğeleri gösterebiliyor. Workday dışındaki yayımlanmış testler, hızda olası bir fark olduğunu gösteriyor: Very Good Ventures’tan Andrew King, belirli yanıtları olan sorularda Jev kullanımının üretken bir gösterge panelinin medyan oluşturma süresini 3,8 saniyeye düşürdüğünü söyledi. Aynı panelin oluşturulması için gelişmiş bir model kullanıldığında bu süre 29 saniyeydi; testler sentetik verilere dayanıyordu.
Banking77 veri kümesiyle yapılan bir testte Jev, 175 milisaniyelik medyan süre ve %81 doğruluk elde etti. Claude Opus 5, %84,4 doğruluk kaydetti; ancak kaynağa göre 2,3 saniyeye ihtiyaç duydu ve maliyeti yaklaşık 22 kat daha yüksekti.
Sınırlamalar ve açık sorular
TypeSafe’in belgeleri, Jev’in sayma, hesaplama ve tarihler konusunda zorlandığını ve ilk listelenen seçeneğe yönelmeye eğilim gösterebildiğini belirtiyor. Ayrıca enjekte edilen içeriği varsayılan olarak düşmanca kabul etmiyor. Bazı deneylerde, Jev’in güveni %50’nin altına düştüğünde alternatif bir dil modeli kullanılıyor; böylece Jev’in her türlü olası biçimi üretmesine izin vermek yerine kararlarının kapsamı sınırlandırılıyor.
Workday, Sana ile kullanılan tasarım sisteminin boyutunu ya da bir isteğin mevcut bileşenlerden hiçbir bileşime uymaması durumunda ne olduğunu açıklamadı. Ayrıca Workday, müşteri verilerini işleyebilecek alt işleyenler listesine TypeSafe’i ekledi. TypeSafe şu anda talep üzerine SOC 2 Type II raporu sunuyor; ancak kaynak, koruma mimarisi veya veri saklama politikaları hakkında ek ayrıntıları doğrulamıyor.
Bu adım, karar modellerindeki daha geniş rekabetin bir parçası. OpenAI, Amazon, Cloudflare ve Perplexity benzer modeller başlattı; Microsoft da önceki hafta bunlara katıldı. TypeSafe, Jev modelini 15 Eylül’de DCVC’nin liderlik ettiği 40 milyon dolarlık tohum turuyla birlikte piyasaya sürdü. Ardından Andreessen Horowitz liderliğinde, 7,5 milyar dolar değerlemeyle 870 milyon dolarlık Series A turunu duyurdu.