
Мы постоянно слышим хайповые заявления: «ИИ нас всех заменит», «экспертиза больше не является ограничением», «мы уже знаем как создать AGI» итп. Под влиянием медиа и общественных ожиданий многие воспринимают потенциальные или прогнозируемые технологии как уже существующие.
В этой статье мы разберём, какие задачи искусственный интеллект реально решает уже сегодня, и как их можно разделить на категории: Инженер, Аналитик, Рассказчик и Ассистент. Мы также рассмотрим текущее распределение задач между этими категориями и спрогнозируем, какие изменения произойдут в ближайшие годы.
Далее мы погрузимся в технологии, лежащие в основе ИИ, и разберём их зрелость с помощью Wardley Map — как для классического машинного обучения, так и для генеративных моделей. Особое внимание уделим Retrieval‑Augmented Generation (RAG), одной из наиболее применимых в бизнесе технологий.
Наконец, мы ответим на два практических вопроса: как понять, что бизнесу пора внедрять ИИ, и как выбрать подходящий метод машинного обучения для конкретных задач.