Из невыпущенного. Оказывается, в суматохе дел перед отпуском забыла закинуть отложку)

Третий день в перерывах между встречами и по вечерам слушаю доклады с конференции AIConf (крутой подгон Контура с доступом ко многим популярным конференциям 😉)

Из 7 прослушанных докладов зацепил один — самый первый. Спикер рассказывает об инсайтах от посещения китайских бигтехов и о том, как в Китае смотрят на AI, как внедряют и как развивают.

В части компаний, к примеру, есть обязательная метрика по используемости ии-решений сотрудниками в работе. Это позволяет преодолевать сопротивление на местах, а главное — лучше обучать модели. Есть, конечно, свежий пример Oracle, но не будем о грустном))

Интересного в докладе на самом деле прям много, но меня зацепила такая мысль: китайцы не ждут идеального результата от ИИ, они оставляют аж 30% на ошибки, на которых же и дообучаются. Так открывается значимый простор для экспериментов, а цена ошибки искусственно, но снижается (не душним сейчас про нарушения законодательства и проч, я и сама надушнить тут готова).

В общем, яркость и ценность мысли в том, что экспериментировать надо, оставлять достаточно места на ошибки там, где это возможно и более или менее безопасно, и постепенно добивать оставшиеся проценты :)

Вот тут можно посмотреть презентацию спикера с конференции. И там же в блоге есть ссылка на его статью про саму поездку

Был еще доклад от Яндкса, где ребята показывали схему работы чат-ботов, настройку, «судей», сравнение эффективности промптов написанных людьми и ИИ. Круто, что команда развивает поддержку и думает про стоимость решений, оценивает вложения и эффект, но… кто-то смог хорошо и быстро решить вопрос с поддержкой Маркта, к примеру?🥲 Я всегда в диалоге ощущаю, что прежде всего меня хотят «слить» шаблонными ответами и выйти на человека порой просто невозможно. Цена оптимизаций😕 Рассказывайте, уже написали своего AI-агента, который делает за вас часть работы или ждете, когда ИИ-зация пройдет мимо вас и вашей работы?) #workmood