AI. Когда «да», а когда «нет»?

На данном этапе я говорю “да” AI когда дело касается: - быстрого прототипирования или ускорения старта задач, проверки гипотез, и любой повседневной рутинной работе в IT-сфере (при наличии возможности проверки и корректировок результата); - удобного поискового агрегатора; - цифрового обработчика для сбора/переработки/генерации данных (тексты/видео/дизайн/код/etc); - внедрения вероятностных функций (об этом ниже) в подконтрольные процессы автоматизации;

И пока (2026 год) говорю “нет” AI в том, что касается всего остального.

Чем AI не является (что чаще всего интересует заказчиков):

1. AI (даже современные цепочки из десятков агентов) — это не помощник автоматизации, но чаще наоборот — ее убийца. Ибо ВНЕЗАПНОграмотная автоматизация — это полностью подконтрольный процесс, да-да, Вы не ослышались 😂 Заказчики же часто говорят о возможности “запустить и забыть”, что я называю не автоматизацией, но “потерей контроля”.

2. AI — это почти всегда не то, что создает готовые бизнес-продукты. Прототипы для них: да, но готовый бизнес-продукт — это то, что прошло стадии гипотез/тестирования/etc и уже является непосредственным элементом в цепи генерации прибыли. Это приходится объяснять заказчикам (расскажу о кейсе в следующих статьях) с запросами “цепочка агентов для набора БП от генерации и постановки задач, до выкладки в прод в пределах всего проекта и без участия специалистов” 🙂

Чем AI является и чем может стать (в том числе в будущем):

1. Прогрессивный поисковый агрегатор

Думаю нет необходимости объяснять, почему, например для LLM, не имеет смысла воспринимать всерьез “логические выводы” нейросети - если Вы скажем, задаете какие-либо вопросы. Просто я на полном серьезе встречаю людей, которые ведут с агентами “рабочие диалоги” 🙂

Но одно дело — это получать быстрый доступ к инфе из десятков источников (причем обязательно со ссылкой источника на каждое предложение/параграф) и после чего включать критическое мышление и понимать, что Вам из этого нужно, что нет, что противоречиво и т.д. …

… и совсем другое дело — когда кто-то пытается решить задачу в пределах бизнеса (например: настроить и запустить какое-либо ПО) используя так называемые “выводы” нейросети (да-да, таких людей, к сожалению, я встречаю все чаще 😂)!

Сразу оговорюсь, что под “выводами” я подразумеваю то, что либо:

- может быть преобразовано в конкретные действия будущего алгоритма для решения задачи; либо: - может стать базой (отправной точкой) для последующих выводов в пределах решения задачи)

2. Всевозможными генераторами (чаще для прототипов) цифрового и не только контента.Это, в частности, о сгенерированном видео-контенте, дизайне, коде, различных текстах и всего того, что является на момент генерации прототипом (т.е. одним из этапов становления готового бизнес-продукта). Станет ли это готовым бизнес-продуктом или нет — зависит (пока еще целиком и полностью, и СлаваБогу (с)) от людей 😉

3. Вероятностными функциями. Здесь я подразумеваю весь комплекс различных моделей, на основе которых запускаются подконтрольные автоматизированные процессы. От управления автомобилем или постановке диагноза, до, скажем, в будущем: рассмотрении юр. дел и вынесении судебных решений, политических или иных изменений в различных сферах и…

…однако на данном этапе я пишу больше как прагматичный бизнесмен, а не как писатель-фантаст, поэтому развивать эту тему не буду. При желании, вероятностным функциям можно найти применения практически в любой сфере человеческой (и не только) деятельности. К слову, они успешно работали и применялись в различных сферах задолго раньше, когда термина AI еще и не существовало…

В следующей статье расскажу о том, как я улучшил мое рабочее пространство с помощью AI.

Интересно узнать, а когда Вы говорите AI “да” и когда “нет”?