Wabi 2.0 prelazi sa izrade aplikacija na AI mesindžer
Wabi je predstavio Wabi 2.0, novu verziju proizvoda koja se od alata za pravljenje aplikacija pomoću tekstualnih upita pomera ka AI mesindžeru. Startap koji vodi Eugenia Kuyda opisuje ga kao ličnog agenta koji obavlja zadatke i po potrebi izrađuje interfejs, a pristup aplikaciji je za sada moguć samo uz pozivni kod.
Promena ne napušta prvobitnu ideju Wabija: korisnik i dalje može da zatraži izradu aplikacije. Razlika je u načinu korišćenja. Umesto nadmetanja prvenstveno sa alatima za takozvano vibe programiranje, Wabi 2.0 cilja proizvode koji u jednom prostoru objedinjuju razgovor sa agentom i radne zadatke.
Od beskonačnog četa do interfejsa za konkretan posao
Kuyda ukazuje na ograničenje agenata zasnovanih samo na prepisci: kako korišćenje raste, istorija i tekući poslovi završavaju u dugačkom nizu poruka. Korisnicima, prema njenom objašnjenju, nije dovoljno samo kucanje; žele da dodiruju kontrole, pregledaju sadržaj i skroluju kroz podatke.
Wabi zato predviđa da agent, nakon korisnikovog zahteva, napravi interfejs prilagođen datom zadatku. U razgovoru o zdravlju to mogu biti brojač kalorija, dnevnik dizanja tegova ili praćenje telesne mase. U zasebnoj temi o porodici mogu nastati kalendar dečjih aktivnosti, aplikacija za učenje jezika ili pregled lokalnih događaja za decu.
Aplikacije ostaju vezane za kontekst razgovora
Važan deo koncepta je organizacija po temama. Umesto jednog toka jednokratnih zahteva, Wabi zamišlja prostor u kome se agent, aplikacije i ljudi okupljaju oko delova svakodnevnog života koji su korisniku bitni. Tako interfejsi nastali tokom rada ostaju u temi u kojoj imaju smisla.
Ovakav pristup se pojavljuje dok kompanije razmatraju kako aplikacije mogu da funkcionišu unutar opštih četbot interfejsa. OpenAI je na Dev Day događaju najavio izmenu ChatGPT dodataka koja aplikacijama omogućava interaktivna iskustva u ChatGPT-u, uz vidljivije mesto naziva aplikacije na bočnoj traci.
Šta organizacije mogu da izvuku iz promene
Wabi 2.0 ne predstavlja gotov model za svaku poslovnu upotrebu, ali jasno razdvaja dve potrebe: razgovor radi pokretanja zahteva i vizuelni radni prostor za njegovo izvršenje. Za timove koji uvode agente, korisno je prepoznati procese u kojima se isti podaci, liste ili evidencije ponavljaju i gde bi namenski interfejs mogao da bude pregledniji od dugog niza poruka.
Praktičan zaključak je da pri izboru AI rešenja treba posmatrati ne samo kvalitet odgovora u četu, već i mogućnost da se zadatak pretvori u jasan, kontekstualan tok rada sa interfejsom koji odgovara konkretnom poslu.