Хабр Курсы для всех
РЕКЛАМА
Большая витрина: от крупнейших школ до частных авторов. Сравнивайте по цене, длительности, формату и выбирайте самый подходящий курс!
Поток AI и ML доступен 24/7 благодаря поддержке друзей Хабра
Комментарии 27
Не надо забывать, что задача компании - приносить пользу людям
Долго смеялся.
С такими подходами вы доклад не продадите...
Да я вроде и не собирался его продавать.
Вообще существует некая профессиональная этика, которая поразумевает, что на работе мы печёмся только о коммерческом благе компании. Хотя очевидно, что все пекутся прежде всего о своём благе. Одна из идей доклада именно в том, чтобы в момент ИИ-трансформации не забыть об интересах сотрудников.
P.S. Никто не мешает сотридникам думать и об общественном благе (в том числе под видом копроративного). Например, сделать ИИ-помошника вместо ИИ-заменителя.
Я конечно поражаюсь айтишникам. Они все думают, что весь мир код и программы. Да придите вы уже в себя. Я вот финдир компании, которая предоставляет жилье в местах добычи нефти и газа на северах. Ваш ИИ доставит вагон дома по Лене в Якутию или на Таймыр? Мой брат один из руководителей завода по производству ПВД и ПНД. Есть места где можно применить. Но это отдельные узлы. А шахты по добыче кремния из которого потом путем кремний органического синтеза образуется метилхлорсилан для производства чипов. Я сам видел , как эти цеха высотой в десятки метров работают. Вы сидя за своими компами мира не видите. Производств, людей, газовок при утечках и думаете, что ваш ИИ порабатит и изменит мир. Выйдете из-за клавы, сходите за чипсами и посмотрите на физический мир, на здания вокруг вас, на дороги по которым идете, и на прочее. Вы фантазеры в пузыре своей функции. Смешно, ей-богу.
Мне казалось на Хабре пишут в основном айтишники. Я сам айтишник, пишу про IT. Нашёл доклад про ИИ (который тоже IT).
Про добычу нефти, признаться, ничего не знаю. Но и не пишу о ней.
Товарищ фин дир, уберите компы из своей работы. И у всех по цепочке. Насколько усложниться доставка вагона чего либо куда либо? Отчётность, бухгалтерия, координация, расчёты рисков и прочая и причая?
Если компы остаются, для них нужны программы. ИТ структура. и т.п. и т.д. В современном миру КРАНЕ МАЛО, если вообще остались области экономики без компьютеризации.
Вы зря смеялись. Там же не написано, что это единственная задача. При качественном выполнении этой задачи и идёт основной прирост прибыли у компании и инвесторов. Так как без пользы клиентов сложно привлекать и удерживать в течение длительного периода времени.
Да и сотрудников мотивировать призывом: "наша главная задача - заработать прибыль боссу" сложнее, чем призывом "мы приносим прибыль людям".
P.s. Это не я придумал, это основы менеджмента.
При качественном выполнении этой задачи и идёт основной прирост прибыли у компании и инвесторов
А при качественном исполнении другой задачи прибыль управляющих растёт быстрее прибыли инвесторов. А что бы инвесторам это понять нужны мозги и их напряжение. Последнего у инвесторов в подавляющем большинстве нет. Результат - горизонт планирования максимум год. Или об этом в основах менеджмента не пишут?
сотрудников мотивировать призывом: "наша главная задача - заработать прибыль боссу" сложнее, чем призывом "мы приносим прибыль людям"
Наверно каких-то дурачков вот так можно обмануть. Но подавляющее большинство только ехидно улыбается в ответ. Но об этом тоже в основах не пишут...
Понимаете, на самом деле мир немного другой, нежели написано в учебниках. Потому что "население мотивировать призывом: "наша главная задача - заработать прибыль боссу" сложнее, чем призывом "мы приносим прибыль людям". Не читайте детские учебники. Поинтересуйтесь реальностью.
Собственно люди и платят за пользу, которую им должен принести программный продукт, или например бензин. Из этого и складывается коммерческий успех или неуспех фирмы.
Спасибо за разбор. Доклад MIT бьет по рукам бизнес и говорит: "Ваше алгоритмическое мышление бесполезно, если вы не перестроили под него процессы". Ын живет в парадигме "инструмент для гения", а MIT описывает реальность "инструмент для организации". И пока корпорации пытаются внедрить ИИ старыми методами (через закупки и регламенты), эти 95% неудач будут только расти. Проблема действительно не в качестве LLM, а в том, что менеджмент не понимает, что теперь нужно управлять не людьми, а связкой "человек + агент"
Это единственный известный мне взвешенный документ на тему внедрения ИИ, который не впадает ни в чрезвычайный оптимизм, ни в фатализм.
Хотя MIT не является IT-компанией, это довольно крупная (~13.000 человек) технологическая организация. Полагаю, большинство читателей Хабра работают примерно в таких же. Так что многие изложенные принципы применимы ко многим из нас.
Конечно, очень хотелось бы прочитать подобный доклад от кого-нибудь из Биг Теха. Но, к сожалению, надежд на это нет. Сам доклад, если и будет написан, будет коммерческой тайной.
Технологические компании разного масштаба и направления делают свои замеры и опросы, на основании которых делаются обобщённые отчеты.
Вот я коротенько разбирал один из таких отчётов за второй квартал https://habr.com/ru/articles/1080022/
Тут вот можно взять другой отчёт https://leaddev.com/the-ai-impact-report-2026 (ссылки на сам отчёт нету, нужно регистрироваться, чтоб скачать, бесплатно, но муторно).
Но вывод схожий - при повсеместном внедрении выхлоп (пока) не значительный в разрезе SDLC . Как индивидуальный помощник - ИИ очень хорош, но до полной автоматизации еще далековато.
Вывод у MIT совсем не "при повсеместном внедрении выхлоп (пока) не значительный в разрезе SDLC". У них вывод другой: многие привычные процессы разрушаются из-за ИИ. Нужно срочно чинить. Я подобное замечаю и у себя на работе. Но первый раз вижу репорт, который эту тему вообще рассматривает внимательно.
"вывод схожий" - у тех двух отчётов, про которые я говорил. Вы ссылались, что кроме отчёта MIT больше никто в IT индустрии отчётов о внедрении ИИ не делал, я привёл примеры.
У MIT отчёт вообще завязан на обучение. Если вы писали статью именно в этом разрезе, так бы и указывали. Они софт тоже пишут, и, если бы у них был отчёт по применению ИИ в разработке, отчёт был бы другим.
Я бы сказал не "из-за ИИ", а "из-за людей, которые его бездумно внедряют. Зачастую даже не очень понимая, что это такое".
Не уверен, что тут в бездумном внедрении дело. Вопрос - стоит ли сейчас изучать языки программирования, стоит вне зависимости от внедрения. И перед студентами, и перед программистами. Равно как и вопрос, как оценивать работу, если большую её часть сделал ИИ.
Не уверен, что тут в бездумном внедрении дело.
А от чего же тогда "разрушаются" процессы? (не настаиваю на своём мнении, но тогда интересно понять Ваше). Сам ИИ лишь инструмент, из-за него самого ничего происходить не может в процессах. Вопрос в его неверном применении. При верном применении перестройка процессов продумывается внедряющими, они контролируемо изменяются, а у людей не возникает впечатления о их "разрушении".
Вопрос - стоит ли сейчас изучать языки программирования.
Безусловно стоит их изучать. И тем, и другим. Вопрос, скорее, на каком уровне. Я, например, знаю ассемблер. Я на нём ничего не пишу, но писать на C, а особенно искать баги, мне это помогало по сравнению с коллегами, которые его не знали, так как я понимал, "что под капотом".
Сейчас мы видим, что при работе с бездумными (по факту такими, я не в уничижительном контексте) LLM фокус смещается с написания кода на его проверку и процессы вокруг написания. Её проводить, не зная языки не получится. Другое дело, что можно знать, а таем более помнить, гораздо меньше мелочей, т.е. изучать на более высоком уровне.
Равно как и вопрос, как оценивать работу, если большую её часть сделал ИИ.
По результату. Вопрос тогда не "как оценивать", а "как проверять". Возможно, надо вообще уйти от разделения на аналитика, разработчика и тестировщика и объединить функции, как когда-то и было (но это уже чистая догадка, скорее на подумать, от чего оттолкнуться).
Вопрос в его неверном применении. При верном применении перестройка процессов продумывается внедряющими, они контролируемо изменяются, а у людей не возникает впечатления о их "разрушении".
Проблема в том, что "верно применить" новые технологии весьма проблематично. И нет никаких "внедряющих", которые продумывают стратегию. Есть волна генеративного ИИ, которую пытаются если не контролировать, то хотя бы направить и ограничить. В разных организациях с разной степенью успеха.
Возможно, надо вообще уйти от разделения на аналитика, разработчика и тестировщика и объединить функции, как когда-то и было.
Всё отчёты о внедрении ИИ показывают самый большой успех у небольших команд - там где один человек совмещает разные функции. То есть да, это рабочий, но плохо масштабируемый подход.
нет никаких "внедряющих", которые продумывают стратегию.
Так я это имею в виду под "из-за людей, которые его бездумно внедряют".
Учитывая, что нет даже ни одного исследования, которое показывает реальный экономический выигрыш от попыток широкого применения LLM, это всё вообще выглядит весьма странно. "Все побежали, и я побежал".
рабочий, но плохо масштабируемый подход
Раньше так и работали. И это было вполне масштабируемо. Просто больше надо вкладывать в обучение и больше в работу с персоналом. И стоить такие люди будут подороже. И менеджеры посильнее для этого нужны. Зато экономия на техобслуживании и рост лояльности клиентов.
Раньше так и работали. И это было вполне масштабируемо.
Да ну? Не встречался ни лично с примерами, ни читал про такое. Ну кроме идеи, что дескать SQL задумывался как язык не для программистов, а для аналитиков, как раз чтоб убрать зависимость бизнеса от программирования.
Из примеров "мастеров на все руки" я встречался только с двумя случаями: издатель-одиночка (сам придумал, сам написал, сам продаёт) и работник-универсал с небольшим перекрытием смежной роли (Dev+QA, Аналитик, умеющий в запросы). Но как только начинается рост задач и проектов, начинается сужение ролей.
До полной может и далеко, но выкинуть на мороз процентов 60-80 в перспективе 5-10 лет вполне возможно
Я думаю, что разработка поменяется, изменятся и роли. В итоге сокращаться будут не места, но компании. Но те, кто сделают правильный выбор (пока сложно понять, что это за выбор) - будут не сокращать, а наращивать найм людей и расширять бизнес.
Так вместе с сокращением компаний неизбежно будут сокращаться рабочие места. Найм не будет расти, он уже не растёт. Лучше уже точно не будет. Пока нет признаков того, что будет какой-то взрывной рост количества компаний разного калибра, ухудшение качества работы ИИ и экономической целесообразности его использования.
Так вместе с сокращением компаний неизбежно будут сокращаться рабочие места
Совсем необязательно. Бизнес - процесс динамический. Кто-то закрывается, кто-то расширяется. В глобальный крах отрасли мне не верится.
Найм не будет расти, он уже не растёт. Лучше уже точно не будет.
То что я вижу вокруг себя это не подтверждает. Из моего достаточно большого круга программистов никто работу не потерял, компании нанимают (моя команда за этот год выросла почти вдвое). Да, есть некоторое замедление роста ЗП, есть некоторая нервозность, но в целом пока сказать, что лучше уже точно не будет - я не могу. Как и обратного, правда.
Зарегистрируйтесь на Хабре, чтобы оставить комментарий
Доклад о внедрении ИИ, похожий на правду