ИИ к нам мчится – скоро без работы очутимся.

Табуреточные аналитики ведь врать не станут, а диванные эксперты подтвердят: «Дескать, вон одна индийская компания заменила 90% команды роботом, и все у них нормально. Начало, как говорится, положено, а там того гляди технологическая сингулярность и квантовая синергия не за горами». И мы, конечно, не могли не влететь в такую горячую тему. В специальной серии постов постараемся разобраться, пора ли человеку на заслуженный отдых или все-таки нет.

Начнем с плюсов искусственного интеллекта.

Во-первых, автоматизация рутины. Составить простой документ, написать элементарный код, что-то, но много посчитать – довольно примитивные операции требуют времени и сил. Которые можно было бы потратить на более сложные и интересные задачи. Особенно это актуально сейчас, когда толковый специалист буквально на вес золота. Было бы очень жирно расходовать его время на подобные истории. ИИ решает эту проблему.

Ок, профессионалы пусть занимаются всяким творческим хардкором. Что делать людям, которые скиллом поменьше и выполняли эти рутинные задачи? Тут все зависит от того, что в голове у компании, министерства – тех, кто принимает решение внедрять ИИ и, главное, зачем. Конечно, можно отказаться от стажеров, джунов и все автоматизировать. Однако есть маленький нюанс: кто-то должен проверять робота. А чтобы проверять что-то, надо в этом чем-то разбираться, даже таком низкоуровневом. Профи заняты, начинающих специалистов заменили, что дальше? Получаем ситуацию, где кроме машины никто ничего не знает и не умеет. А это уже нехорошо, но мы сюда еще вернемся.

Второй плюс ИИ – отсутствие человеческого фактора. Вот сидел себе специалист, готовил важную презентацию, как тут залетела оса и давай летать рядом. Отвлекся, изгнал негодницу, вернулся к делу, но концентрация-то уже нарушена. Как итог – перепутаны цифры в ключевом показателе. А от этой презентации зависела выгодная сделка… С ИИ такое сложно представить. Хотя и машина ошибается, но несколько иначе. Об этом мы тоже еще поговорим отдельно.

Третий плюс – решение задач, за которые бы ранее не взялись в силу их трудоемкости. Например, возьмем популярную задачу – комментирование кода. Она выполняется, но всегда не в том объеме, который хочется. Потому, что штука весьма специфическая и очень ресурсозатратная – никто не рвется этим заниматься по-взрослому, ведь и так же понятно все? Практически в карты играют на то, кто будет делать. 😀 А тут раз – и большие развернутые комментарии к каждой строчке

А вот пример посложнее. Взять механизмы кэширования данных. Существует куча сложных алгоритмов, как данные записываются, читаются, анализируются и попадают в кэш. А с ИИ этот процесс можно оптимизировать. Чтобы системы быстрее и эффективнее понимали, какую информацию положить в кэш, исходя из истории ее использования.

И таких задач много. А для их решения нужны ресурсы, которые далеко не всегда есть. Кроме того, никогда ведь не знаешь, каким будет конечный результат. В той же разработке ПО, например. Мы много предполагаем, но реальную картину узнаем уже ближе к финалу работ. И искусственный интеллект здесь здорово помогает.

Продолжение следует….

#ИИ #мнение

@aerodisk_official — трезво про импортозамещение в ИТ