​​Периодически натыкаюсь на исследования, например вот это об успехах внедрения генеративного ИИ в бизнес. Внезапно у значительной части эффективных менеджеров накапливается разочарование в эффекти...

​​Периодически натыкаюсь на исследования, например вот это об успехах внедрения генеративного ИИ в бизнес. Внезапно у значительной части эффективных менеджеров накапливается разочарование в эффективности технологии. Тут как бы ждали, что ИИ все автоматизирует и заработает еще больше денег, но на практике зарабатывает в основном OpenAI и другие провайдеры. Почему так? 1. В первую очередь проблема в самих внедряющих. Технология новая, и экспертиза есть только у ограниченного круга лиц, как правило технарей, а для внедрения нужны грамотные консультанты, которые могут разобраться в процессах компании и понять, где действительно нужен генеративный ИИ, а где с головой хватит линейной регрессии. 2. Есть проблема в самой технологии: текущие модели пока не могут самостоятельно выстраивать архитектуру для бизнеса. Т.е вы сначала долго и упорно копаетесь в бизнес-процессах, понимаете, где и как хранятся нужные данные, выстраиваете между ними связи, и только потом можно построить экспертную систему, которая в потенциале может заменить какого-то специалиста. А как правило, вы просто можете снять с него нагрузку, а не заменить полностью. Чтобы грамотно это сделать, возвращаемся к пункту 1. 3. Наконец, сам бизнес - это система, построенная из людей, в которой очень много хаоса и многие связи существуют только на уровне межличностных коммуникаций, то есть вы не сможете ее понять, не пообщавшись с достаточным количеством людей. И тут можно вспомнить предыдущий пост. Может показаться, что андроиды будут заменять исключительно низкоквалифицированные рабочие места. Но это совершенно не так. Помимо роботов-исполнителей, будут и роботы-вершители. И вот однажды, хмурым осенним утром, вы подключитесь к привычному дейлику, и ваш тимлид представит нового участника команды, назовем его Порфирий Петрович. Порфирий дружелюбно представится и подмигнет красным глазом. Он будет внимательно слушать, кивать и задавать уточняющие вопросы. Затем он устроит встречи один на один с каждым членом команды, возможно, будут и другие комбинации участников. Затем Порфирий придет в офис, дружелюбно кивая и мигая глазом, будет внимательно наблюдать за происходящим и опять-таки устраивать встречи. Он изучит каждый отдел и каждую строчку в базе данных, возможно, даже придет на склад и покурит со своими собратьями. Наконец, лосс-функция придет к минимуму, и в сетке Порфирия зародится модель бизнеса компании, которая будет согласована с его ворлд-моделью. Ну а дальше Порфирий создаст план повышения эффективности и будет его придерживаться.