Assumere e scalare team di ingegneria del software è costoso e lento.
Le aziende tecnologiche affrontano una carenza di talenti qualificati, costi elevati di manodopera e difficoltà nel risolvere compiti di codice ripetitivi, dalla correzione di bug fino alla creazione di test.
Allo stesso tempo, i modelli AI generalisti commettono errori in questi compiti e hanno costi di inferenza elevati quando usati su larga scala.
