Слышите? Даже самый умный алгоритм не вытянет бардак.

Если у вас фундаментальные проблемы с операционкой, ИИ-ассистенты их не решат. Они их усилят.

А потом вы придёте к начальнику и скажете: «Мы внедрили нейросеть, но почему-то стало хуже». А начальник посмотрит на вас как на идиота. И будет прав.

Почему это происходит Причин — тысячи. Но главные вот они. 1. Инфраструктурные и архитектурные ограничения. Ваши серверы помнят ещё Егора Гайдара. А вы хотите туда поставить ML-модель. 2. Высокая стоимость GPU. Один ускоритель стоит как подержанный универсал. А вам их надо десять. Где деньги, Зин? 3. Отсутствие ML-слоёв. Это как пытаться готовить суп без кастрюли. Вроде продукты есть, а сварить не в чем. 4. Лоскутная оптимизация. Здесь купили одну систему, там наваяли свою, тут подключили китайский ноунейм. Всё вместе не работает. Собрать из этого единое целое — как склеить вазу из осколков. Можно, но долго и дорого.

Что в сухом остатке Прежде чем бежать за ИИ, наведите порядок внутри.

Распишите процессы. Уберите дублирование. Поймите, кто за что отвечает. Почините то, что уже сломано.

А потом уже зовите роботов. Иначе они просто ускорят ваш крах. Только теперь с использованием искусственного интеллекта.

Никакая нейросеть не превратит дерьмо в конфетку. Она лишь придаст ему форму. А это совсем не то, что вы хотели.