DoorDash sviluppa una piattaforma interna di intelligenza artificiale generativa
6 ottobre 2026 · 2 min di lettura
DoorDash ha creato una piattaforma interna di intelligenza artificiale generativa per supportare oltre 5.000 utenti interni. L'iniziativa è stata guidata da Swaroop Chitlur, responsabile della piattaforma di intelligenza artificiale generativa, e Siddharth Kodwani, ingegnere del software all'interno del team della piattaforma.
Il progetto è iniziato intorno ad aprile 2023, dopo l'uscita di ChatGPT. Inizialmente, l'azienda ha adottato un approccio basato su fornitori esterni, firmando un contratto con OpenAI. Successivamente, la strategia si è evoluta passando a modelli a pesi aperti. Il percorso di sviluppo ha visto una transizione tecnologica che è partita dai modelli, per poi passare ai flussi di lavoro e arrivare infine agli agenti.
L'architettura della piattaforma è stata progettata per bilanciare tre fattori critici: l'accuratezza, la latenza e i costi. Per gestire queste operazioni, il team ha implementato gateway per i modelli linguistici di grandi dimensioni e per gli agenti. L'infrastruttura supporta diverse attività tecniche, tra cui l'inferenza dei modelli linguistici di grandi dimensioni, il perfezionamento, le valutazioni e gli agenti di intelligenza artificiale.
Durante lo sviluppo, l'azienda ha ridefinito il proprio pubblico di riferimento. Inizialmente inserito nell'organizzazione della piattaforma di apprendimento automatico, il team ha scoperto che i suoi clienti non erano solo ingegneri di apprendimento automatico, ma tutti gli ingegneri dell'azienda. Questa consapevolezza ha portato a una scelta tecnica precisa: privilegiare l'uso di interfacce di programmazione di applicazioni e kit di sviluppo software rispetto a notebook o all'accesso diretto alle unità di elaborazione grafica.
La strategia di DoorDash si è concentrata sull'impatto aziendale piuttosto che sulla creazione di semplici chatbot o agenti di programmazione. Il team ha identificato tre aree principali di applicazione per gli ingegneri di prodotto: l'automazione, le raccomandazioni e la personalizzazione. In particolare, è stato osservato che l'automazione contribuisce a ridurre i costi operativi.