Я - инженер, теолог, физик, логик.
Я призрак истин сплавил в стройный бред.
Предметно-ориентированные языковые модели: от универсального интеллекта к специализированной экспертизе
Большие языковые модели (LLM) — это тренд 2024 года. Мощные системы подобные GPT-4 продемонстрировали впечатляющие, но подчас поверхностные знания во многих областях. Ответом на эту дилемму стали предметно-ориентированных языковых моделей (Domain-specific language models, DSLM) — новое поколение генеративного ИИ, предназначенных для глубокого понимания и генерации языка в контексте конкретных профессиональных сфер. DSLM меняют генеративный ИИ, превращая универсальные большие языковые модели в модели, адаптированные под конкретные отрасли, функции или бизнес-процессы. Такой индивидуальный подход обеспечивает более высокую точность, снижает затраты на логические выводы и разработку, а также ускоряет окупаемость критически важных...
Ленивое мышление и генеративный ИИ
По оценкам Gartner, 2026 год будет годом всплеска ленивого мышления. Атрофия навыков критического мышления из-за использования генеративного ИИ приведет к тому, что 50% организаций по всему миру будут требовать оценки навыков "без ИИ". Отношение к генеративному ИИ как к магии может отбросить нас на десятилетия назад. Люди, обладающие навыками, станут редкостью. Что произойдет, когда погаснет свет?
Профессиональные навыки в эпоху ИИ
Согласно прогнозу Gartner (Топ-10 стратегических прогнозов Gartner на 2026 год и последующий период), к 2027 году 75% процессов найма будут включать оценку навыков использования искусственного интеллекта. Эта статистика сигнализирует о фундаментальном сдвиге: владение ИИ превращается из преимущества в базовое требование для специалистов любой сферы. Как отмечают аналитики, «ИИ не займёт вашу работу. Это сделает тот, кто использует ИИ лучше, чем вы».
Топ-10 стратегических прогнозов Gartner на 2026 год и последующий период
The Gartner Top 10 Strategic Predictions for 2026 and Beyond
У компаний с искусственным интеллектом нет прибыльной бизнес-модели. Имеет ли это значение?
Перевод статьи Даниэля Коста, опубликованной 12.11.2025г. в Harvard Business Review.
Каково будущее искусственного интеллекта?
До "настоящего" искусственного интеллекта еще десятилетия, но есть чем заняться...
Стратегия внедрения генеративного ИИ: как выбрать задачи для максимального эффекта
Внедрение генеративного искусственного интеллекта (ИИ) — это не просто апгрейд автоматизации, а переход на новый уровень цифровых возможностей компании. Успех зависит от правильного выбора процессов, где уникальные способности ИИ — понимание контекста, генерация контента и работа с неопределённостью — раскроются в полной мере. Как же определить, какие задачи переложить на ИИ-агента?
Искусственный интеллект и экономика замкнутого цикла
Линейная экономика исчерпывает себя, порождая стратегические риски. Переход к экономике замкнутого цикла наталкивается на системные барьеры: низкую стоимость вторсырья, сложности логистики и отсутствие прозрачности. Технологии искусственного интеллекта становятся ключевым инструментом для преодоления этих препятствий, выступая катализатором для циклических бизнес-моделей и запуская самоусиливающийся цикл роста — «маховик» устойчивого развития.
Маховик для экономики замкнутого цикла
Одним из ключевых механизмов экономики замкнутого цикла является циклическая бизнес-модель, направленная на сохранение ценности продуктов, материалов и ресурсов в экономическом обороте как можно дольше. Это достигается за счёт повторного использования, ремонта, восстановления и переработки. Однако это не единственная модель, использующая цикличность. Бизнес-модель «маховик» (Flywheel) служит другим важнейшим инструментом, поскольку реализует идею самоусиливающегося цикла, где элементы системы взаимно ускоряют и усиливают друг друга. Синергичное совмещение этих двух концепций позволит привести в действие и ускорить внедрение принципов экономики замкнутого цикла.
С MVP покончено. Вам нужно подумать о MVE.
Перевод статьи Пита Сина. Не новой, но по-прежнему очень полезной для стартаперов.