75% читателей канала подсели на LLM/AI, но есть нюансы В некоторых корпорациях формально запрещены современные LLM/AI системы (как для кодинга, так и для бизнес задач), ибо безопасность и все такое. При этом полного запрета нет - все всё понимают, при желании можно пользоваться. Вот народ и пользуется, чтобы делать свою работу быстрее, а остаток дня - втихую заниматься своими делами. Чтобы посмотреть картину за пределами пары банков и других крупных компаний, я вчера запустил опрос (2052 голоса). И тут вышла интересная картина: 20% - не ответили или не пробовали AI в работе 5% говорят, что попробовали AI/LLM в работе, и оно не работает, как надо. У оставшихся 75% AI/LLM работает, но есть нюансы: 15% - оно работает, я в итоге зарабатываю больше 30% - оно работает, экономит время, а я теперь отдыхаю или занимаюсь своими делами. 30% - оно работает, но теперь мне надо работать больше за те же деньги. __Зарабатывать больше - типично для самозанятых и мелкого бизнеса, а больше свободного времени или увеличение числа задач - для более крупных компаний.__ А под капотом у этой картины - интересные процессы: (1) сейчас в компаниях начинается расслоение - среди людей одного и того же уровня квалификации кто-то повышает свою продуктивность в 2x-4x раз просто потому, что AI зашло ему сходу, он перенял удачно работающие паттерны у коллег или просто наработал практику. [1] (2) крупные компании не будут менять свои процессы и повышать зарплату выдающимся специалистам. Что они могут - закрывать глаза на использование инструментов и “платить” людям свободным временем, либо ловить за руку и повышать требования к “выработке”. (3) потихоньку на рынке всплывают компании помоложе и позубастее. Они готовы платить зарплаты на 20-50% больше специалистам, которые могут работать в 2-4 раза эффективнее. Этим они пылесосят к себе людей, которые освоили AI лучше своих коллег, а потом демпингуют цены на рынке. Старые компании так просто не подвинешь (у них контакты, опыт и связи), но прибыльность у них падает. Рынок меняется, уходит от T&M в сторону доставки ценности. Это время новых возможностей, но для этого нужно адаптироваться к ним, перестраивать процессы и структуру, нарабатывать навыки. Радует, что уже 15% сказали, что “Попробовал AI в работе, оно работает, я в итоге зарабатываю больше“ Ваш, @llm_under_hood 🤗 [1] а заодно сокращение разработки ломает существующие процессы - растет загрузка у аналитиков и продактов, ошибки и косяки всплывают быстрее. Да и теперь нужные новые пайплайны для контроля качества.
75% читателей канала подсели на LLM/AI, но есть нюансы В некоторых корпорациях…
Из этого канала
- #730"Маленький и крышесносный пример Feedback Loop в AI Системах Про важность…
"Маленький и крышесносный пример Feedback Loop в AI Системах Про важность качественного цикла обратной связи (Feedback Loop) для работы с LLM я, по-моему,…
- #731"OpenAI Codex накосячил немного при написании виртуального Excel на Rust…
"OpenAI Codex накосячил немного при написании виртуального Excel на Rust Предыстория: (1) тренд на встраивание виртуальных JS (а не Python!) компонентов в…
- #732Вышел эпизод продуктового подкаста make sense. Мы с Юрой Агеевым беседуем о…
Вышел эпизод продуктового подкаста make sense. Мы с Юрой Агеевым беседуем о практическом внедрении LLM, повышении предсказуемости результата и переходе от…
- #727"Новый кейс - автоматический перевод YouTube с озвучкой и AI Researcher Мой…
"Новый кейс - автоматический перевод YouTube с озвучкой и AI Researcher Мой давний друг и коллега Айгиз Кунафин как раз закончил проект по автоматическому…
- #726Интересный тренд в бизнесе и агентах - JS вместо Python Итак, есть компании,…
Интересный тренд в бизнесе и агентах - JS вместо Python Итак, есть компании, которые очень давно делают всякие небольшие специализированные JS/WASM компоненты.