Немного пользовательского опыта по использованию Exist и OZON:запчасти. Exist разучился сортировать отфильтрованный список, ставишь фильтр и пытаешься отсортировать, получаешь нефильтрованную сортировку. OZON очень слабо контролирует поставщиков, очень много нереально заниженных цен, ошибок в маркировке, описании и особенно в характеристиках, одним словом - помойка, в которой много мусора, но можно и отыскать бриллиант.
Поставил охранную систему с ГБР в Новой Москве. Ни разу никого не поймала, зато по причине выхода из строя датчиков, ГБР регулярно приезжает и обносит грядки, особенно любят почему-то клубнику и зелёный горошек. И при этом почему-то не любят ходить по дорожкам, идут напрямую через грядки. Жаловались начальству, приносят извинения, но никто так и не купил ребёнку клубнику взамен съеденной. Нафиг не надо этих ГБР.
На мой взгляд, большая часть из возможных вариантов использования генеративного ИИ, перечисленных в статье, доступно и реализуется простыми логическими алгоритмами. Корпоративные бизнес-процессы и их продукты абсолютно однотипны, логичны и не требуют креативности. Если бы прошлые и современные функциональные IT-заказчики не были бы повёрнуты на целях получения массивов информации для своих размышлений, а ориентировались бы на целях её обработки, то корпоративная отчётность давно бы формировалась автоматически без каких либо ИИ и шаблоны документов и писем готовились автоматически и т.д.. Генеративный ИИ это для творческих подразделений компаний, которые могут себе позволить большие компании: отделов "по решению проблем", аудита, развития, маркетинга и т.д. и то, гораздо больше эффекта будет от ИИ обученного на специализированных данных. Наибольшее распространение генеративный ИИ, такой как GPT, может получить в сферах консалтинга, который будет как раз генерировать идеи для развития бизнеса клиентов на базе всех общественных знаний, а не только экспертов консалтинговых организаций.
Немного пользовательского опыта по использованию Exist и OZON:запчасти. Exist разучился сортировать отфильтрованный список, ставишь фильтр и пытаешься отсортировать, получаешь нефильтрованную сортировку. OZON очень слабо контролирует поставщиков, очень много нереально заниженных цен, ошибок в маркировке, описании и особенно в характеристиках, одним словом - помойка, в которой много мусора, но можно и отыскать бриллиант.
Поставил охранную систему с ГБР в Новой Москве. Ни разу никого не поймала, зато по причине выхода из строя датчиков, ГБР регулярно приезжает и обносит грядки, особенно любят почему-то клубнику и зелёный горошек. И при этом почему-то не любят ходить по дорожкам, идут напрямую через грядки. Жаловались начальству, приносят извинения, но никто так и не купил ребёнку клубнику взамен съеденной. Нафиг не надо этих ГБР.
На мой взгляд, большая часть из возможных вариантов использования генеративного ИИ, перечисленных в статье, доступно и реализуется простыми логическими алгоритмами. Корпоративные бизнес-процессы и их продукты абсолютно однотипны, логичны и не требуют креативности. Если бы прошлые и современные функциональные IT-заказчики не были бы повёрнуты на целях получения массивов информации для своих размышлений, а ориентировались бы на целях её обработки, то корпоративная отчётность давно бы формировалась автоматически без каких либо ИИ и шаблоны документов и писем готовились автоматически и т.д.. Генеративный ИИ это для творческих подразделений компаний, которые могут себе позволить большие компании: отделов "по решению проблем", аудита, развития, маркетинга и т.д. и то, гораздо больше эффекта будет от ИИ обученного на специализированных данных. Наибольшее распространение генеративный ИИ, такой как GPT, может получить в сферах консалтинга, который будет как раз генерировать идеи для развития бизнеса клиентов на базе всех общественных знаний, а не только экспертов консалтинговых организаций.