Lloyds Bank та Університет Глазго досліджують вплив штучного інтелекту на інженерію програмного забезпечення

Кожного кварталу партнерство доручатиме інженерам із програмного забезпечення та даних Lloyds Banking Group у Брістолі, Манчестері та Гайдарабаді працювати разом зі своїми агентними AI-партнерами над іншим типом завдання з метою виміряти вплив на якість і швидкість виконання.

Успішні проєкти буде розгорнуто по всій ширшій групі команд із роботи з даними в межах Групи, а згодом — для всіх команд програмної та data інженерії.

Співпраця також створить позицію PhD і посаду магістра з дослідницької роботи (Masters of Research) у Університеті, а також посаду постдокторського наукового співробітника (post-doctoral research associate) для роботи з командами програмної інженерії Lloyds.

Внесок Lloyds Banking Group очолюватиме доктор Шейн Монтегю (Dr Shane Montague), керівник research engineering, за підтримки виконавчого спонсорства професора Ендрю Макдоналда (Professor Andrew McDonald), enterprise data provisioning, технологічна платформа (technology platform lead).

Каже Монтегю: “Ми раді співпрацювати з Університетом Глазго, щоб зібрати ретельні, реальні докази з щоденної інженерної роботи, щоб зрозуміти, що насправді працює, і як агентний AI можна ефективно та відповідально застосовувати в масштабі.”

У січні банк повідомив, що генеративний AI (GenAI) забезпечив близько 50 млн фунтів стерлінгів вартості у 2025 році, при цьому очікується понад 100 млн фунтів стерлінгів додаткової вартості у 2026 році.

Оголошуючи ці показники у своєму щорічному фінансовому звіті, банк заявляє, що у 2025 році він упровадив понад 50 рішень GenAI, зокрема швидші та більш інтуїтивні досвіди пошуку в застосунку, а також швидші й точніші відповіді в операціях для клієнтів.

Після того як він “промацав ґрунт”, банк каже, що тепер посилює плани з масштабування цієї технології в усьому банку, максимізуючи інструменти, які вже використовуються, і здійснюючи “значні стратегічні інвестиції” в агентний AI.

На напрямі Dev/Ops внутрішні інструменти, що підвищують продуктивність, включають GitHub Copilot для інженерів, який забезпечує 50% покращення у перетворенні коду для усталених систем.