Что мы считаем, когда считаем эффективность: от парового двигателя до нейросетей
"Новые времена" (Modern Times, 1936)
LLM нельзя внедрить сверху. Снизу тоже. А как можно?
«Когда один программист заменяет пятерых, четверо начинают искать работу, а пятый — хорошего юриста»Каждая вторая статья на Хабре сейчас — про LLM. Одни кричат о революции, другие — о пузыре. Тем временем в реальности происходит кое-что интересное.Цифры впечатляют. Инвестиции в дата-центры в 2025 году превысили $60 миллиардов. Nvidia отчитывается о квартальной выручке в $57 миллиардов — больше годовой прибыли большинства компаний из Fortune 500. Big Tech планирует потратить около $330 миллиардов на инфраструктуру только в этом году. Прогнозы обещают $3-4 триллиона совокупных инвестиций в AI к 2030 году.
Как правильно ставить учебные цели. Разница между мечтой и целью
Кажется, что цели ставить легко: мы вроде бы чётко понимаем, чего хотим. «Хочу быть богатым». «Хочу начать ходить в зал и быть спортивным» и тд.Но то, что большинство целей и всех наших «с понедельника начну» проваливаются — тоже правда. А значит, легко не то, чтобы ставить цели — легко мечтать.А вот ставить цели, да так, чтобы действительно к ним прийти, и не увязнуть в прокрастинации, не так уж и легко.Тем, как правильно это делать, мы сегодня и займёмся.
Топ инструментов ИИ для системного аналитика
Владимир БурмистровГлавный системный аналитик в IT-холдинге
Мыслить ясно, или Как сбежать из серых будней
Устойчивое изменение начинается не в момент озарения, а в момент, когда это озарение повторяется достаточно раз, чтобы стать привычкой. Между «я знаю» и «я так живу» лежит пропасть, которую не перепрыгнуть только силой мысли. Её нужно проходить шаг за шагом, пока знание не «прошьётся» в ткань ежедневных реакций.
Считаем денежки в ИИ, ML и LLM-проектах до копеечки
Утром деньги, вечером ИИ-проекты. Пока бедолаги из отчета NANDA жалуются, что 95% их ИИ-проектов не оправдывают дорогостоящих ожиданий, мы, как взрослые люди, считаем финансовый эффект от ИИ, ML и LLM в банке без магии — с калькулятором.Меня зовут Михаил Войтко, я работаю в Альфа Банке руководителем по внедрению решений продвинутой аналитики в Дирекции ботов и виртуальных ассистентов. Я не люблю, когда на вопрос «Ну как там с деньгами в вашем ИИ-проекте?» отвечают: «Мы улучшим пользовательский опыт, а там как пойдёт».Не-не-не. Утром деньги, а вечером проекты.
Cчитаем финансовый эффект от ИИ, ML и LLM в банке без магии — с калькулятором
Утром деньги, вечером ИИ-проекты. Пока бедолаги из отчета NANDA жалуются, что 95% их ИИ-проектов не оправдывают дорогостоящих ожиданий, мы, как взрослые люди, считаем финансовый эффект от ИИ, ML и LLM в банке без магии — с калькулятором.Меня зовут Михаил Войтко, я работаю в Альфа Банке руководителем по внедрению решений продвинутой аналитики в Дирекции ботов и виртуальных ассистентов. Я не люблю, когда на вопрос «Ну как там с деньгами в вашем ИИ-проекте?» отвечают: «Мы улучшим пользовательский опыт, а там как пойдёт».Не-не-не. Утром деньги, а вечером проекты.
Мы ввели правило «Сначала спроси у нейросети» — и вот что из этого вышло
Мы решили попробовать в Kaiten новый подход: прежде чем идти с вопросом к коллеге, спроси сначала у нейросети. И это сработало хорошо — взаимодействие в команде стало эффективнее, а точечное использование ИИ превратилось в системную практику. Про наш опыт с нейросетями — ниже.Три уровня применения: коротко о том, как мы используем ИИВ наших командах сотрудники используют ИИ на 3 уровнях:Уровень 1 — персональная эффективность. Каждый пробовал инструменты для своих задач: кто-то писал тексты, кто-то искал информацию, кто-то обрабатывал данные. Это работает, но результат остается точечным.
Оценка эффективности внедрения искусственного интеллекта
Заканчивается 2025 год, повсюду цели и лозунги о внедрении ИИ. Каждый месяц мы видим очередную новость о том, что AI технологии совершили прорыв и наша жизнь уже не станет прежней. Но действительно ли ИИ повышает производительность IT-специалистов? Без объективных метрик сложно понять - приносит ИИ пользу и сокращает трудоемкость, или создает новые проблемы - усложняет процесс, увеличивает технический долг и снижает качества кода.
