Помогаю внедрять AI и повышать эффективность процессов в организациях. Пишу про философию на стыке продуктивности и технологий: t.me/skitstories // skitnik.ru
Уже не первый год мы все спорим про влияние AI на бизнес-процессы, делимся кейсами, меримся автоматизациями, количествами созданных агентов и сожжённых токенов.
Но все эти вопросы мне кажутся вторичными по отношению к более глубокому, который почему-то задают реже: а какая работа и какие люди нам вообще теперь нужны в организации?
Кажется, в текущем развитии AI есть четыре стратегии: три рациональные и одна проигрышная. И, замечаю, по дефолту многие выбирают как раз проигрышную.
В индустрии сегодня наблюдается странный разрыв: на всех конференциях нам продают истории о внедрённых агентских системах, а приходишь говорить с живыми людьми - у многих и платной подписки на базовые модели нет.
Услышал в одном разговоре, что люди не любят подхалимство AI-моделей и через несколько недель доброжелательных ответов находят кнопку смены “характера” чата на более нейтральный.
Долго ждать не пришлось, Claude добавили в новом обновлении Adaptive thinking. Это значит, что модель в чате будет глупее, потому что наши вопросы не связаны с математикой или, например, написанием кода.
Если посмотреть на среднего пользователя двадцатидолларовой подписки языковых моделей - это человек, который изредка переключается на думающие модели, не использует глубокие исследования, скиллы, кодинг-агентов, один раз за всё время настроил кастомные настройки, использует “проекты” как склад для сбора чатов по одной теме, а не дообучения. Короче,…
Есть одно противоречие, про которое мы мало открыто говорим. Пока компании четвертый год принимают и пересматривают решения о направлениях стратегического развития искусственного интеллекта, этот искусственный интеллект кратно растит индивидуальную эффективность сотрудников. Но, примерно по всем исследованиям последних лет, эта индивидуальная эффек…
Исследователи из HBR прогнали 15 000 экспериментов с ведущими LLM. Задавали стратегические вопросы в разных контекстах: стартапы, корпорации, банки, здравоохранение. Результат - все модели выдавали одни и те же модные рекомендации. Differentiation, collaboration, long-termism, human augmentation, sustainability, innovation). Они назвали это trendsl…
Когда я только услышал про сервисы для транскрибации встреч, я решил, что это наше спасение. В целом, люди не очень любят писать постмиты, а это довольно важная штука по нескольким причинам:
Homo GPT создан «по образу и подобию» нейросетей и доверяет свою жизнь «умным машинам». Верующий в могущественные нейросети, homo GPT при возникновении любой проблемы делегирует свой запрос большому брату ИИ, чтобы избежать тяготы интеллектуального усилия или дилеммы экзистенциального выбора.
Может показаться, что я взял и объединил две максимально популярные в декабре темы (так оно и есть). Но я верю, что применение ChatGPT в подведении личных итогов года - классная связка. Поэтому провожу их в таком формате уже второй год.