Ходил на Data&AI Talks
Позвали на конференцию поговорить про ИИ-шку и бизнес.
Вокруг темы ооочень много хайпа, ну как крипта в свое время или agile, которыми лечили все что можно. Кто-то даже говорил, что вода рядом заряжалась и давала к силе +5. Ну да ладно.
Если серьезно, то вопрос болезненный, потому что кричат вокруг про Эй Ай все, но куда приложить непонятно и где заветные Х-ы тоже только знают по слухам. Поэтому хотелось ковырнуть немного и поговорить.
Дальше будут вопросы и мои тезисы, которые я озвучивал
1. Какие ключевые вызовы стоят перед бизнесом сегодня? Как изменился подход к разработке и выводу продуктов на рынок?
- основной вызов – это скорость vs качество
- все сломя голову говорят, что ИИ спасет от всего: ускорит, улучшит, задрайвит и т.д., но на деле не все так просто
- чтобы получить обещанные Х-ы роста от ИИ у тебя должна быть готова под это вся компания: инфраструктура, понятийный аппарат людей, инструменты, процессы
- это большая трансформация, требующая больших инвестиций, к которым мало кто готов
- поэтому идем итерационно: берем процесс/задачу, добавляем ИИ, пробуем, замеряем успех, масштабируем
- очень важно следить за качеством
- берем разработку продуктов
- ИИ круто помогает ускорять discovery: ресерч рынка, формулировка гипотез и моделирование сейчас проходят в разы быстрее, но вопрос в качестве этих ответов
- если тот же продакт вместо критического взгляда просто сходу возьмет в работу то, что ему даст машина, то это может привести к печальным последствиям и трате лишних ресурсов
- такая же ситуация и в разработке, когда машина напишет код за разработчика, он упрется в тестирование и его вернут на доработку из-за потенциальных ошибок, далее поправят и снова вернут
- сколько дополнительных денег мы готовы потратить на перепроверку результата?
2. Как трансформировалось взаимодействие между бизнесом и ИТ-подразделениями?
- с приходом ИИ между бизнесом и ИТ появился дополнительный «мостик» в понимании потребностей друг друга
- сейчас потенциальный бизнес заказчик может «переводить» предложения ИТ на обычный человеческий язык
- ровно и наоборот бизнес может доформулировать свои запросы с учетом ИТ специфики, общаясь с разработкой
- но, что важно в этих коммуникациях – это доменные области знаний и доверие к экспертизе друг друга
- если бизнесу ИИ говорит, что для решения задачи нужно написать всего лишь пару строк когда, то это должны свалидировать архитектура и разработка, потому что специфика системы может быть «чуточку сложнее»
- и реализовав, решение в 2 строчки на бою, оно может быть просто не масштабируемо на большой базе в принципе
3. Что дальше? Какая роль будет у ИТ? Будет ли это только поддержка инфры под ИИ и работоспособности агентов или в целом ничего не изменится?
- я думаю, что в будущем ИТ научится еще лучше слышать бизнес благодаря ИИ
- плюс, автоматизировать рутинные операции внутри процесса производства продуктов
- вместе с этим усилится роль ИТ архитекторов/менеджеров, которые будут проектировать подобные системы
- рынку нужно будет разворачивать «ИИ заводы» внутри компаний «под ключ», а значит кто-то должен будет это делать
- пример из прошлого Agile практики с трансформациями
- также важными останутся ключевые точки контроля в производственном процессе, где на людях с высокой экспертизой останется проверка ключевых решений, которые будет собирать машина перед релизом
- поэтому сеньор специалисты будут востребованы, но вопрос в каком кол-ве пока открыт…
Еще из интересного
Другие спикеры говорили про стандарты и измерения. Сейчас рынок пытается описать процессы и методологии применения AI. Договориться о стандартах и "линейке".
Путь похож на масштабирование Agile практик:
- подходы и практики обросли описательной частью
- появились принципы внедрения, инструкции, эксперты
- тема начала приживаться в компаниях
- и вот сегодня никого уже не удивить "гибкими" методологиями