Ремарка: я очень люблю прогрессивные технологии. Технологии Искусственного Интеллекта уже доказали свою эффективность во многих областях. Невероятные успехи в кодинге (формирование кода на основе известных шаблонов и кусков кода), тестировании, генерации фото и видео, оформление документов и презентаций, саммаризация - множество положительных примеров.

Но я всегда был противником идеологии "внедряй ради внедрения". Это может нанести компании существенный ущерб, и не только денежный. Еще раз: сначала - цель, потом - инструмент для его достижения, потом - проверка гипотезы и только потом - внедрение технологии или продукта одновременно с оценкой возврата инвестиций. Почему "одновременно"? Если продукт никогда не окупится, лучше быстрее закрыть проект и зафиксировать убытки, нежели вложить кучу денег, получить абсолютно не живой продукт или проект, потянуть, помучаться еще немножко и зафиксировать убытки только тогда. Желательно - предварительно спихнуть убытки на другое подразделение или руководство.

Сейчас многие бегают с идеей "давайте внедрять ИИ!! Всюду!! Во все процессы!!!" и вот что из этого может получиться.

Возьмем крупную производственную компанию с аналитическими исследованиями в фармакологии. Один из важных критериев - это интервью с врачами, с целью понимания, знают они они о той или иной болезни, по каким симптомам отличают, какие лекарства рекомендуют. Данные беседы служат как обратной связью, так и продвижением лекарств производителя: а знаете ли вы, что как раз для этого случая у нас есть препарат "коленомицин", он прекрасно помогает а этом случае, а от побочек лучше давай его вместе с "связкасростав". Беседа ведется профессиональными интервьюерами - медпредами под диктофон. Потом беседу расшифровывают подготовленные транскрибаторы, потом с текстом работают аналитики.

И вот в эти процессы врываются ИИнфоцыгане: ИИ!! ВСЮДУ!!!

ИТ отдел думает, куда и каким боком это применить. Им и говорят: ну, транскрибация же! всех уволим - вот и эффективность! Так и сделали: запустили транскрибаторы записанных интервью в текст, получили 90%+ качество распознавания, уволили людей, которые слушали текст, показали запредельный ROI, помахали флагом, все друг друга поздравили и стали искать новый процесс для улучшения.

В итоге, оказалось что ИИ отлично распознает все... кроме диагнозов и наименований лекарств. Ну, не провели отдельное RAG-обучение на специфичных словах. "Что вы хотите, и так процент распознавания хороший!" В итоге - весь проект покатился под откос: аналитики не могут работать с результатами! Да, прекрасно видны диалоги "Здравствуйте, добрый день, давно не виделись, какие новости?". А что касается специфики - то ИИ начинает фантазировать не хуже вычислителя в поливалентном режиме, как в "Эдеме" Лема: "акселероинволюция дегенерация злоупотребление. Юг это экземплификация самоуправляемой прокрустики пауза. Биосоциозамыкание антисмерть." - ни лекарств, ни диагнозов нет. А все, кто мог бы расшифровать - уволены. Исследователям дают только текст, без записей. Они отказываются - работать с такими данными не может никто.

И пока компания не начала прозревать. Посмотрим, сколько уйдет времени до осознания, что модели надо переобучить и прогнать тексты заново...