А что насчет нейросетей?

В последнее время вышла масса обновлений, от которых рядит в глазах. Блогеры в интернетах насыпали сотни обзоров и сравнений. Не буду пока перечислять, ибо это бессмысленно. Потому что у меня ровно ОДИН вопрос:

• А как вы это применяете?

Ну реально, покажите. Мало кто это сделает. Есть конечно те, кто спокойно внедряет и получает результаты, но таких минимум. Остальные гоняются за новинками, ищут новую имбу (она же волшебная таблетка).

И носятся с этими новинками как писанной торбой, забывая об одном важном моменте:

• любая нейросеть это всего лишь инструмент, и работать он будет ровно так, как вы способны с ним работать.

Сравнение Claude Code и GPT 5.5 это конечно прекрасно, но к чему это вообще? Я начинал свои автоматизации делать еще на GPT 4o, и большинство из них до сих пор работают!

Да, новые модели умнее и быстрее, но я не буду с горящими глазами переключать старые модели на новые если этого не требует необходимость.

Чтобы квалифицировать лида нужно ли что-то менять в сценарии например? Как правило нет. А вот оценить сложную логику выявить закономерности на большом объеме данных - да надо. Ибо нужен большой контекст, скорость и наибольшее количество параметров.

Я еще понимаю, когда речь о картинках, видосах. Но в LLM? Тут больше постановка задачи решает, ну и для чего вы это используете. поверьте, рецепт борща вам и Алиса выдаст, не хуже Gemini.

- Но ты же используешь новые нейронки, да? - спросите вы.

Да, там где это нужно. А где не нужно, у меня до сих пор работают самые простые и недорогие модели, ибо достаточно. И повышение производительности не приводит к росту качества работы, зато кратно повышает ее стоимость.Так что не гонитесь бездумно за новинками, спокойнее, дышите носом, и используйте то, что можете освоить и то, что необходимо.