🤖 Вот что важно понимать про ИИ сегодня

— Это не новинка. Из-за шума с выходом ChatGPT все забыли, что первые модели машинного обучения применялись еще в 20 веке, а нейросети - в начале 21. — Мультиагентные системы - следующий скачок развития. Это эволюция ИИ, а не просто идея. Но пока загадка, когда технология будет готова и бизнес сможет окупаемо внедрить их с нормальным качеством. О проблемах внедрения ГенИИ в корпорации будет отдельный пост. — ГенИИ все еще стажер, а не замена. Чаще всего он просто ускоряет специалиста или дает ему знания «джуна» в новой области. Например, продакты начинают сами собирать прототипы. О полной замене разрабов говорить рано. Скорее это попытка заткнуть дыру в лодке с непонятным эффектом. — Оптимальный путь - гибридная схема. Крупным компаниям стоит совмещать on-cloud и in-house ИИ решения. Внутренние системы защищают конфиденциальные данные и снимают критическую зависимость от поставщика. Внешние сервисы дают доступ к топовым технологиям рынка. — Гонка ИИ требует инфраструктуры. Чтобы конкурировать на уровне страны, нужны качественные данные, дата-центры и платформы для работы с ИИ (LLMOps). С данными проблема у всех и всегда, но конкретно мы страдаем от количества дата-центров. Им нужно много электричества (здесь проблем нет) и дефицитных видеокарт (а тут очень большие). — Мы бежим, но отстаем. Безумно хорошо, что мы пилим свои решения, но пока наши передовые модели отстают от мировых лидеров минимум на одно поколение.

Ссылка на СМИ