Хабр Курсы для всех
РЕКЛАМА
Практикум, Хекслет, SkyPro, авторские курсы — собрали всех и попросили скидки. Осталось выбрать!
Поток AI и ML доступен 24/7 благодаря поддержке друзей Хабра
Комментарии 40
Погодите, вы интеграторов забыли посчитать!
Похоже, будто ускоряется выполнение задач, не влияющих на результаты компании. Т.е. самое важное, за что деньги платят, приходится делать самому.
Так опросы и показывали:
LLM сильнее всего ускоряет те задачи, которые он и не пытался бы делать без неё. То есть почти не нужные.
почти не нужные, вроде написания тестов и документации.
угу, ИИ с радостью напишет 5-строчный комментарий к функции GenerateData, общий смысл которого сведется к - 'генерирует данные', но забудет сказать что данные нужно предварительно подготовить методом ValidateData (который меняет состояние, что кстати принципиальное нарушение, о котором конечно же тоже ИИ забудет упомянуть, но напишет много)
Недостатком документации является вторичность. Код первичен.
Если вы про требования, то LLM не может собрать их.
Тесты сделанные по коду годятся только для регресса, так как не несут новой информации. Если test first - полезно, но в основном в leetcode подобных задачах.
В общем, так себе польза
Надеюсь, вы не пишите с помощью ИИ тесты для аэс или самолетов
"опросили около 6000 руководителей компаний " - ну и что? Директоры это эксперты по микроэкономике, что ли?
А за что минусы-то? Вы реально считаете, что директор - это эксперт по продуктивности? Директор - это эксперт в первую очередь по продаже самого себя :) А по производительности на рабочих местах есть целые научные школы с научными подходами, измерениями и теориями.
Детский сад, ей-богу :)
А уже есть методики определения продуктивности работы с использованием ИИ?
Есть общие методики, подходящие для оценки использования любых инноваций.
Рассмотрим сферовакумный пример.
Показатели не всегда работают. Вот например тот же ВВП.
Есть Голливуд, тратит сотню миллиардов долларов, создаёт фильмов на 150 миллиардов.
Итого 150 миллиардов создаёт ВВП.
Огромная цепочка создания, куча народу работает, все дела.
Появляется ИИ который делает фильмы.
Теперь сделать фильм стоит 5 баксов, стали делать фильмов 1000 штук в час.
И вуаля, теперь вся индустрия лишь 43, 8 миллиона тратит.
И зарабатывает миллионов 100.
Хоп и ВВП обвалился на три порядка.
Ужасная инновация. Хоть фильмов теперь куча, на каждый вкус и цвет, от чего удовлетворённость выше. Но при этом по ВВП всё катастрофично.
По прибыли тоже всё катастрофично.
Рабочих мест мало.
Высокооплачиваемых рабочих мест мало.
И тд
Если "появляется ИИ который делает фильмы". Если "сделать фильм стоит 5 баксов", если "стали делать фильмов 1000 штук в час". Если "зарабатывает миллионов 100".
Ориентируюсь на текущие генераторы видео, которые крайне бурно развиваются.
Ну, этот пример гипотетический. Но можно и другой придумать:
"Автоперевозки обнулили целую лошадиную отрасль, куча людей потеряла работу. То, что все они перевозили, можно поместить в несколько фур. Лошадиная ВВП упала ниже плинтуса".
Но мы уже знаем, что автомобили создали много новых рабочих мест и ВВП выросла в разы. Так что, если на ИИ индустрию смотреть локально и в короткий период - все плохо, все пропало.
У всех показателей есть свои особенности, конечно:) Кроме "сферовакуумного Голливуда" в ВВП также могут учитывать, например, оборонное производство, которое по сути своей убыточное занятие.
У вас какая-то классовая ненависть? Директора разные бывают. А если у вас есть вопросы к исследованию, так прочитайте полную версию, а не триггеритесь на одну фразу, благо ссылка в тексте дана.
Правильно, чё они понимают вообще, директора эти. То ли дело нонейм-фанбои из энторнета.
"Директора" - это универсальные эксперты во всём, да?
Ну так они обо всём рассуждают или конкретно о том предприятии, где они собственно директора?
То есть, измерения производительности труда не нужны, надо просто опросить наёмное руководство? Ну ОК :)
То есть директор вполне представляет что и как происходит у него в организации. Он знает экономику своей конторы. И каждый из этих 6 тысяч сказал о результатах своей конторы. Что то внедрили, а показатели никуда не сдвинулись.
Ну может что то просто ухудшилось и нивелировало улучшения от ИИ? Конечно может. Потому и берут выборку достаточно большую дабы сгладить какие то аномальные случаи.
Он представляет со своей колокольни.
В бухгалтерию купили новые компьютеры, но они как работали, так и работают, ничего не поменялось, только деньги потратили.
Купили новую складскую программу, но склад как работал, так и работает, директор не видит изменений.
Купли корпоративный доступ к AI, соединили с RAG базой документации, наняли 5 специалистов для интеграции, но прибыль не увеличилась, а старая секретарша лучше справлялась, чем новая с AI помощью.
В Интернете пишут, что ИИ заменяет работников, но мы только наняли новых.
Я к тому, что влияние новых технологий может быть более тонким и не сразу осязаемым, и не дающим быстрое и прямое отражение в прибыли компании. И управленческий учёт этого тоже не увидит, потому что там оптика настроена на другие параметры.
ИИ это не серебряная пуля.
Не нужно быть доктором экономических наук, чтобы увидеть, что покупка корпоративной подписки на чатгпт для всего отдела не привела к росту продаж
Рабочие места обещают сокращать, а не увеличивать. Это может обрушить экономику (кризис перепроизводства из-за отсутствия платежеспособного спроса). Плюс цены на железо взлетели (и оборудование стало менее доступным в т.ч. для бизнеса), но производство электроники не растет такими же темпами. Случаев повышения производительности явно не достаточно, чтобы перевесить эти факторы.
Скоро вероятно будет еще и парадокс потребления. Когда всех людей выгонят и заменят ИИ, то окажется, что у людей нет денег, чтобы покупать товары и услуги
Деньги заливаются в инфраструктуру. Строятся дата-центры, закупаются чипы хуанга. Капитал перетекает из софтверных компаний сша на фабрики tsmc в тайвань, не создавая при этом новой конечной ценности для рядового потребителя
Зарегистрируйтесь на Хабре, чтобы оставить комментарий
$410 млрд на ИИ, ноль в ВВП: экономисты описали «парадокс продуктивности»