Я не разработчик ИИ. Тогда почему веду канал про него?
Я не занимаюсь разработкой нейросетей, не обучаю большие языковые модели и не работаю Data Scientist.
По основной профессии я инженер, исследователь и преподаватель.
И именно поэтому мне интересно работать с ИИ.
🔎 За последний год он постепенно появился в очень разных моих задачах: от машинного обучения для инженерных данных и подготовки учебных материалов до автоматизации конференций, сопровождения проектов и работы с научными материалами.
При этом почти каждый раз повторяется одна и та же ситуация.
ИИ может заметно ускорить отдельные операции: собрать первый вариант, обработать массив информации, предложить структуру, автоматизировать рутинные действия или помочь быстрее проверить гипотезу.
Но почти никогда этого недостаточно.
⚙️ Нужно поставить задачу, задать требования, понять, что именно получилось, проверить результат и решить, можно ли его вообще использовать дальше.
Иногда выигрыш оказывается вполне практическим — меньше ручных операций, быстрее подготовка материала, проще работа с большим объёмом документов или данных.
Иногда наоборот: проверка и исправление результата съедают значительную часть экономии.
А иногда работа останавливается вообще не из-за качества ИИ, а потому что недоступен сам сервис или зависимый от него инструмент.
📌 Поэтому этот канал не про то, как устроен искусственный интеллект.
Он про другое:
что происходит, когда предметный специалист начинает использовать ИИ как обычный профессиональный инструмент.
Где это действительно помогает.
Где снижает трудоёмкость.
Где создаёт новые ошибки и зависимости.
Что нужно проверять.
И какие решения всё равно должны оставаться за человеком.
🛠 В работе используются разные инструменты — ChatGPT, Codex, модели машинного обучения, Cursor, сервисы автоматизации, Google Workspace и другие. Но сам по себе выбор сервиса для меня вторичен.
Главное — что именно я ему поручаю, как проверяю результат и даёт ли это реальную пользу в профессиональной задаче.
Именно это я и хочу разбирать здесь — на собственных инженерных, научных, образовательных и организационных кейсах.