Kako smo s OpenAI i Thrive razvili samoučeći poreski agent na Codexu

Poštovani, želim da podelim iskustvo iz OpenAI ekosistema o stvaranju samopoboljšavajućeg poreskog AI zasnovanog na Codexu.
Sa timovima Thrive i mrežom knjigovođa Crete uspostavili smo ciklus u kojem praktične ispravke postaju strukturirani podaci, eval‑setovi i inženjerski zadaci za Codex.
Ključne tačke:
• Proizvod beleži staze od izvornika do prijave i grupiše ponovljene ispravke.
• Codex analizira stazu, predlaže ispravke i pokreće ciljane i regresione evaluacije.
• Rezultat: ušteda ≈1/3 vremena, +50% kapaciteta; udeo prijava sa ≥75% popunjenosti porastao sa 25% na 86%.
Zašto je važno: takav ciklus ubrzava unapređenja i prevodi ekspertno znanje u održiva poboljšanja proizvoda.
Kako Vi vidite primenu ovog pristupa u Vašoj organizaciji?
#OpenAI #Codex #VeštačkaInteligencija #Automatizacija


Poslednji komentari
Još nema komentara.