ဒိုင်ခ်ျဘုတ်မှ AI ခေတ်၏ ဒီဇိုင်းကို ကြည့်ခြင်း

ဤဆောင်းပါးသည် စကားလုံး ၁၁၅၄ လုံးပါဝင်ပြီး ဖတ်ရှုရန် ၆ မိနစ်ခန့် ကြာမည်ဖြစ်သည်။

လွန်ခဲ့သောနှစ်အနည်းငယ်အတွင်း AI ကို လုပ်ငန်းစဉ်များတွင် အဆက်မပြတ်အသုံးပြုခြင်းနှင့် ထုတ်ကုန်များတွင် AI လုပ်ဆောင်ချက်များကို ပိုမိုဒီဇိုင်းထုတ်ခြင်းတို့ကြောင့် AI သည် ဒီဇိုင်းကို ပြောင်းလဲနေပြီဖြစ်သည်။ ၂၀၂၆ ခုနှစ်တွင် လူတိုင်း ပိုမိုနားလည်လာမည်ဟု ယုံကြည်ပါသည်။

ဒီဇိုင်နာများ၏ အကြိုက်ဆုံးလက်ရာစုစည်းမှုတွင် ပြသလေ့ရှိသော ဒိုင်ခ်ျဘုတ်ကို ဥပမာအဖြစ်ယူလျှင်၊ ခမ်းနားထည်ဝါသော ဂရပ်များနှင့် ဒေတာကို အမြင်အာရုံဖြင့် တင်ပြခြင်းသည် မနေ့တစ်နေ့ကကဲ့သို့ပင် ဖြစ်သည်။ ဒီဇိုင်းစနစ်၏ ရလဒ်များကို ပြသရန်လည်း အလွန်ကောင်းမွန်သော်လည်း AI ၏ ပေါ်ပေါက်လာမှုက အရာအားလုံးကို ပြောင်းလဲစေခဲ့သည်။

(လွန်ခဲ့သောနှစ်အနည်းငယ်က ဒီဇိုင်နာ Michal သည် လပေါင်းများစွာ အချိန်ယူကာ ဂရုတစိုက်ဖန်တီးထားသော ဒိုင်ခ်ျဘုတ်)

ယခုအခါ ရိုးရှင်းသော စတိုင်လမ်းညွှန်မှုနှင့် ဖောင့်ဒီဇိုင်းစည်းမျဉ်းအချို့ဖြင့် AI သည် ကုဒ်ကို အသုံးပြုနိုင်သော ဒိုင်ခ်ျဘုတ်ကို ထုတ်လုပ်နိုင်သည်။ ထပ်တူကျသော ဒီဇိုင်းများသည် သုံးစွဲသူများအား အမြင်အာရုံပင်ပန်းစေမည်ဟု ခန့်မှန်းနိုင်သောကြောင့် ပိုမိုကိုယ်ပိုင်ဆန်သော ဒီဇိုင်းအစီအစဉ်များကို ကျွန်ုပ်တို့ ထည့်သွင်းစဉ်းစားရန် လိုအပ်ပါသည်။

(AI မှ တိုက်ရိုက်အသုံးပြုနိုင်သော ဒိုင်ခ်ျဘုတ်ကို ထုတ်လုပ်သည်)

ကိရိယာအမျိုးအစား ထုတ်ကုန်များ၏ ဒီဇိုင်းစနစ်သည် ပြိုလဲတော့မည်ဟု မဆိုနိုင်သော်လည်း လက်တွေ့စီမံကိန်းများတွင် အလွန်အသေးစိတ်သော ဒီဇိုင်းစနစ်နှင့် တင်းကျပ်သော ဒီဇိုင်းပုံစံများသည် ထုတ်ကုန်ဒီဇိုင်းကို ငြီးငွေ့စေပြီး ထုတ်ကုန်မျက်နှာပြင်များစွာကို တူညီစေသည်ဟု အကြိမ်ပေါင်းများစွာ ခံစားဖူးပါသလား။ ဤတူညီမှုသည် စံပုံစံတစ်ခုဖြစ်လာသောကြောင့် AI သည် လျင်မြန်စွာ သင်ယူနိုင်ပြီး ကြီးမားသောပမာဏဖြင့် အသုံးချနိုင်သည်။ ဒီဇိုင်းစနစ်သည် မျက်နှာပြင်ကို တူညီစေနိုင်သော်လည်း လွန်လွန်ကဲကဲဖြစ်လျှင် တက်ကြွမှုမရှိသော ဒီဇိုင်းသည်လည်း ငြီးငွေ့လာနိုင်သည်။

(AI မှ ထုတ်လုပ်သော ဒိုင်ခ်ျဘုတ်ဒီဇိုင်း)

(AI မှ ထုတ်လုပ်သော ဒိုင်ခ်ျဘုတ်ဒီဇိုင်း)

ကျွန်ုပ်သည် UI ဒီဇိုင်းကို စတင်လုပ်ကိုင်ခဲ့သည်မှ ယခု ထုတ်ကုန်ဒီဇိုင်းကို ၁၅ နှစ်ကြာ လုပ်ကိုင်ခဲ့ပါသည်။ အစပိုင်းတွင် PS ကို အသုံးပြု၍ မျက်နှာပြင်ကို ဖန်တီးခဲ့ပြီး Sketch ကို အသုံးပြု၍ အစိတ်အပိုင်းများကို ဖန်တီးခဲ့ကာ ယခု Figma ၏ Variant (ပုံစံကွဲ) နှင့် Auto-layout ကို အသုံးပြုခဲ့သည်။ ယခုအခါ AI ကိရိယာများသည် လိုအပ်ချက်များကို တိုက်ရိုက်ထည့်သွင်းခြင်းဖြင့် ကောင်းမွန်သော Demo ကို ဖန်တီးနိုင်ပြီဖြစ်သည်။ ဒီဇိုင်းပြုလုပ်ခြင်းသည် ပိုမိုလွယ်ကူမြန်ဆန်လာပြီး AI ဖြင့် အစားထိုးနိုင်လောက်အောင် ရိုးရှင်းပါသည်။

လူသားဆန်ပြီး ကိုယ်ပိုင်ဆန်သော ဒီဇိုင်းသည် နောက်တစ်ကြိမ် လှိုင်းလုံးကြီးတစ်ခု ဖြစ်လာနိုင်သည်။ AI ဖြင့် ထိရောက်မှုကို မြှင့်တင်ပြီးနောက် ကျွန်ုပ်တို့သည် တီထွင်ဖန်တီးမှုတွင် အချိန်ပိုပေးနိုင်ပြီး ဒီဇိုင်းအရည်အသွေးကို မြှင့်တင်ကာ သုံးစွဲသူများအတွက် ဂရုတစိုက်ဖန်တီးပေးကာ လူများအား ပျော်ရွှင်စေနိုင်သည်။

တစ်ဖက်တွင် သုံးစွဲသူများသည် ကျွန်ုပ်တို့ရွေးချယ်ထားသော ဒေတာနှင့် ဂရပ်များကို ဒိုင်ခ်ျဘုတ်တွင် ကြည့်ရှုရုံဖြင့် မကျေနပ်တော့ဘဲ AI က အဘယ်ကြောင့် ဤသို့ဖြစ်ရသည်ကို တိုက်ရိုက်ပြောပြစေလိုပြီး ကျွန်ုပ်ဘာလုပ်သင့်သနည်း၊ မဖြစ်မနေလိုအပ်သည် သို့မဟုတ် ကောင်းမွန်ပါက အကြံပြုချက်များပေးစေလိုကာ ထို့ထက်ပို၍ပင် သက်ဆိုင်ရာ Agent က နောက်ဆက်တွဲပြဿနာများကို ဖြေရှင်းပေးစေလိုသည်။ ဥပမာအားဖြင့် Jira ticket ကို ချိတ်ဆက်ဖန်တီးနိုင်ပြီး လုပ်ငန်းစဉ်ကို ချောမွေ့စွာ ချိတ်ဆက်နိုင်ပါသလား။

မကြာသေးမီက လုပ်ဆောင်နေသော စီမံကိန်းတစ်ခုသည် ဤဦးတည်ချက်သို့ တွန်းအားပေးနေသည်။ ယခုအခြေအနေမှာ ဒေတာကို ဦးစွာထားရှိပြီး ထင်ရှားသောနေရာတွင် ထားရှိကာ AI က ကူညီပေးသည်။ ဥပမာအားဖြင့် ကျွန်ုပ်တို့သည် Pendo ကို အသုံးပြု၍ ထုတ်ကုန်အသုံးပြုမှုကို ခြေရာခံကာ သုံးစွဲသူဒေတာကို ကြည့်ရှုသည်။ မကြာသေးမီက ဒိုင်ခ်ျဘုတ်စာရင်းတွင် AI လုပ်ဆောင်ချက်ကို အသုံးပြုနိုင်ပြီဖြစ်သည်။

(၂၀၂၆ ခုနှစ်၊ ဖေဖော်ဝါရီလတွင် Pendo သည် ဒိုင်ခ်ျဘုတ်သို့ AI ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု "အဘယ်ကြောင့်" ကို ထည့်သွင်းခဲ့သည်)

ရှေ့တန်းကုမ္ပဏီများသည် ၎င်းတို့၏ကိုယ်ပိုင် AI အသိဉာဏ်ရှိသော အရာများကို တီထွင်ထုတ်လုပ်ထားပြီးဖြစ်သည်။ ကျွန်ုပ်တို့ကုမ္ပဏီ၏ ထုတ်ကုန်များသည် လွန်ခဲ့သောသုံးနှစ်ကတည်းက AI လုပ်ဆောင်ချက်ကို စတင်အသုံးပြုခဲ့သည်။ ဥပမာအားဖြင့် Pendo Listen သည် သုံးစွဲသူ၏အပြုအမူကို အချိန်မရွေး စောင့်ကြည့်ပြီး AI ကို အသုံးပြု၍ ဒေတာကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းသည် ထုတ်ကုန်၏ အဓိကအားသာချက်တစ်ခုဖြစ်သည်။

ဤရောင်းချမှုအချက်သည် ကုမ္ပဏီအတွက် ကြီးမားသော စီးပွားရေးတန်ဖိုးကို ယူဆောင်လာမည်ဖြစ်သည်။ ၎င်းတို့သည် AI လုပ်ဆောင်ချက်သည် မည်မျှကောင်းမွန်သည်ကို အလွန်အကျွံကြော်ငြာနေကြသည်။ နောင်တွင် မည်သူသည် ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာသူ မဖြစ်နိုင်မည်နည်း။ ထို့ကြောင့် ဒီဇိုင်နာများအနေဖြင့် ကျွန်ုပ်တို့သည် စီးပွားရေးတန်ဖိုးကို ပိုမိုစဉ်းစားသင့်သည်။

လွန်ခဲ့သောနှစ် ၂၀ က ဒီဇိုင်နာအများအပြားသည် ရှေ့ဆုံးကုဒ်ကိုလည်း ရေးသားခဲ့ကြသည်။ ယခု ကျွန်ုပ်တို့သည် Figma make, Cursor, GitHub တို့တွင် demo နှင့် ကုဒ်ကို တိုက်ရိုက်ထုတ်လုပ်နိုင်သည်။ ကုဒ်အသိပညာအနည်းငယ်ရှိသူများသည် AI နှင့် အကြိမ်ကြိမ် ဆက်သွယ်ပြောဆိုမည့်အစား ကုဒ်ကို ပြင်ဆင်ခြင်းဖြင့် demo ကို လျင်မြန်စွာ ချိန်ညှိနိုင်သည်။ ထိရောက်မှုကို မြှင့်တင်ပြီးနောက် စွမ်းရည်သည်လည်း လိုက်ပါရမည်ဖြစ်သည်။ မဟုတ်ပါက ထိရောက်မှုကို မြှင့်တင်ပြီးနောက် ဘာလုပ်မည်နည်း။

Google သည် မကြာသေးမီက A2UI ကို ထုတ်ပြန်ခဲ့သည်။ ကျွန်ုပ်တို့ Team သည် လေ့လာနေပါသည်။ နောက်ပိုင်းတွင် အသေးစိတ်ပြောပြပါမည်။ စိတ်ဝင်စားသော ကျောင်းသားများသည် ဦးစွာနားလည်နိုင်ပါသည်။ လင့်ခ်- https://developers.googleblog.com/introducing-a2ui-an-open-project-for-agent-driven-interfaces/

UI agent ကိုပင် ကျွန်ုပ်တို့အတွက် ဖန်တီးပေးထားပြီဖြစ်သည်။ ဒိုင်ခ်ျဘုတ်ဒီဇိုင်းသည် ပြောစရာမလိုတော့ပါ။