Comments 22
Ошибка 1: внедрять ИИ
Хотелось бы спросить - а как вообще так получилось, что от персоналий с достаточно низким для т. н. "хайпожорства" уровнем критического мышления типа менеджеров из статьи вообще что-то зависит. Но боюсь, что это философский вопрос из разряда "откуда взялся мир".
А при чём тут уровень критического мышления? Тут стайное поведение: надо делать, как все. Потому что если ты делаешь, как все и проиграешь, то ты не виноват. А если делаешь не как все и проиграешь, то ты как раз и виноват. Все величайшие умы человечества говорят, что надо внедрять, что они уже внедрили и у них всё заколосилось. Значит и нам надо.
Можно ли было посчитать это заранее? Конечно, можно.
А зачем? Обычно руководство говорит ХОЧУ! Очень редко, когда готово прислушиваться к голосу разума.
«Штирлиц! В наше время верить никому нельзя. Мне можно» :) мне повезло.
Статья вышла очень популистская.
Много утверждений, мало подтверждений. Все сплелось и люди и кони.
Вера в практически бесплатное получение любых услуг с помощью ИИ, грёзы о новом типе общества (от каждого по способностям, каждому по ИИ-агенту), как и грёзы о новом типе человека (труженик, подчинивший энергию мирного ИИ) породили идею “экономики нового типа”. Кажется, люди не сделали выводов из краха экономики, в которой “всё было бесплатно”.
Как это связано с менеджерами? Кто сказал что ИИ бесплатен? Какие именно выводы должны быть сделаны?
Как это связано с менеджерами? Кто сказал что ИИ бесплатен?
Ответ на этот вопрос есть в начале статьи – описана конкретная (довольно типичная) ситуация. Приходит менеджер и говорит “коллеги, с завтрашнего дня все должны внедрять ИИ”. На это не выделяют серьёзный бюджет (кроме корпоративной подписки на ChatGPT, Notion, Claude – это копейки). На это не выделяют дополнительного времени ("коллеги, настроить ИИ – это часть вашей работы, вам же самим потом быстрей будет работаться, это в ваших интересах"). Менеджер не создаёт процессов для внедрения ИИ (не нанимает ИИ-ориентированных DevOps и DesignOps, не закупает дополнительное оборудование). Очень типичная ситуация: менеджер решил, что работники сами бесплатно всё изучат и настроят без отрыва от производства, и в конце квартала покажут прирост производительности вдвое. Просто потому, что менеджер повёлся на рекламу и поверил в бесплатное ИИ-волшебство.
Какие именно выводы должны быть сделаны?
Выводы даны в конце статьи – два способа как правильно внедрять ИИ.
Вставлю свои 5 копеек, для равновесия.
Мнение автора поддерживаю, спасибо за классную статью. Но справедливости ради добавлю: LLM , а особенно в форме агентов, неплохо прокачались в последнее время. Они действительно не смогу сгенерировать что-то сравнимое с Пушкины или Шекспиром (принципиально по причинам, описанным в статье). Но в бизнесе и не нужны Пушкины и Лобачевские. Нам нужны усредненные обычные работники, которые будут добавлять ценность к продукту для клиента (а потом и продавать продукт) или обеспечивать (сервис) деятельность самой организации. И если только у вас не заказывают сонеты уровня "Шекспир" каждый день, то большую часть работы уже сейчас или совсем скоро сможет сделать вполне себе дешевый и доступный китайский LLM. И это точно снизит косты, увеличит скорость, а в ряде случаев еще и существенно поднимет качество. Сделает ли это вас более конкурентным? На время - да. А потом новый виток развития технологий. Собственно, в этом и суть.
Сомневаюсь, что в условиях конкуренции посредственные решения добавляют ценность продукту. LLM, действительно, прокачивают, но за закрытыми дверями – удачные ноу-хау не выкладывают в открытый доступ. Корпорации не делятся инструментами, которые позволяют им создавать высококлассный продукт и обходить конкурентов. То, что мы имеем сейчас, по сути – ИИ для бедных. Он снижает стоимость по тому же принципу, что и еда для бедных, жильё для бедных, образование для бедных.
По оценкам всемирного банка количество населения "небогатых" ~ 90%. Эти "небогатые" потребляют ~57% производства всего мирового продукта. И это нормально - ИИ такой же продукт, как и шмотки, жрачка или паровозы и самолеты. Ну будут его по-первой пихать везде где надо и не надо ("мартышка и очки"). И, как всегда, все постепенно встанет на свои места.
Дегенеративный менеджмент, без обратной связи от профессионалов, в условиях FOMO на фоне хайпа ИИ, просто создаёт крысиную возню за редкими исключениями
Статья понравилась, мысли правильные. Но в основе всего повествования утверждение - "ИИ создали для замены менеджеров". Нигде раньше такого категоричного утверждения не встречал.
Начиная с 1960-ых годов, происходила эволюция специальностей: "Автоматизированные системы управления" – "Автоматизированные системы обработки информации и управления" – "Автоматизация и интеллектуализация процессов управления". В учебную программу входили "теория управления", "методы оптимизации", "алгоритмизация", "функциональный анализ", "дифференциальные уравнения" и тому подобное. Нейросети изобретали и изучали именно там.
В MIT 1960-ых годов кибернетическим управлением, системной динамикой и теорией обратной связи занимались профессора Норберт Винер и Джей Форрестер (Слоуновская школа менеджмента). Там же были созданы первые экспертные системы для автоматизации решений. Это были реальные результаты, применяемые на практике, в отличие от экспериментов Марвина Минского типа машинного зрения и игры в шахматы. Розенблатт, друг Минского, придумал перцептрон именно в рамках теории автоматического управления.
Притягиваете за уши ТАУ к менеджерам.
Джей Райт Форрестер, с 1956 года профессор в Слоуновской школе менеджмента при МТИ. В этот период разработал теорию системной динамики. Автор книг «Основы кибернетики предприятия» (1961), «Динамика городов» (1969), «Мировая динамика» (1971). Целью создания системной динамики было применить научный и инженерный опыт к выяснению фундаментальных причин успеха и провала корпораций. Возникновение идей, приведших к созданию системной динамики, было спровоцировано его сотрудничеством с компанией General Electric в течение 1950-х. В то время менеджеры GE были озадачены колебаниями числа рабочих на одном из заводов в Кентукки, период которых составлял три года. Бизнес-циклы были признаны недостаточным объяснением этих колебаний. Путём ручного просчета структурной модели завода, включавшей организационную модель принятия решений о найме и увольнении работников, Форрестер сумел показать, что нестабильность числа рабочих была вызвана внутренней структурой фирмы и не была обусловлена никакими внешними факторами (Wiki).
В течение конца 1950-х и начала 1960-х Форрестер с командой аспирантов продвинул системную динамику от ручных вычислений до формального компьютерного моделирования. Весной 1958 Ричард Беннет создал первый язык моделирования методом системной динамики, названный им SIMPLE (Simulation of Industrial Management Problems with Lots of Equations, или Моделирование Проблем Промышленного Менеджмента Совокупностью Уравнений). В 1959 Филлис Фокс и Александр Пух написали первую версию DYNAMO (DYNAmic MOdels), улучшенную версию SIMPLE, вследствие чего язык системной динамики стал промышленным стандартом на следующие тридцать лет.
До конца 1960-х системная динамика применялась исключительно к корпоративно-управленческим проблемам.
Может ИИ и создавался для замены менеджеров, но пока это ему не под силу. А вот заменить регламентированную четко прописанную работу, вполне. Оказалось, что писать код на среднем уровне проще чем общаться и договариваться с людьми.
все боятся быть уволенными. поэтому и ошибок много
Если бизнес хочет поиграть в агентов, пусть выделяет квоты на нормальные gpu сервера. Корпоративная подписка на чатгпт за 20 баксов это даже не смешно, когда речь идет о безопасности данных
Читаешь, прям как о нашем проекте. К сожалению, манагеры везде одинаковые 😀
5 ошибок менеджера, внедряющего ИИ