Познакомился с новым для себя форматом "меж-корпоративный стартап". Как это выглядит • стартап: потому что маленький • меж: потому что от каждой корпорации выделили по полтора человека • корпоративный: потому что рабочего кода пока не увидел, зато написано много массивных формальных спецификаций
PrProducts | People | Process
КатегорияOtherЯзыкRUДобавлен06 июл. 2026 г.КачествоПроверен
Подписчики695
Сред. просмотры912
ERR131.2%
Цена-- RUB
Цена / подписчик--
Цена / просмотр--
Метрики обновлены: 07 июл. 2026 г.
Последние посты
Ловите «вредный совет» Был у меня давно коллега, старший директор по очень важному направлению, кто при возникновении любой проблемы в проекте, в очередном отчете прямо писал его разумеется прямо на слайде (корпорация же!), но в одном списке с ~10ю успешными свершениями. Свершения были впрочем кратно меньшего масштаба Типа: - (οκ) отправил письмо - (ок) провел митинг - … - (οκ) нарисовал презентацию - (х) лежит прод ну я здесь утрирую конечно, там чуток другой уровень. Но для руководства компании все пункты были на поверхностный взгляд неразличимыми. Глянули слайд, ну он на 90% зеленый - все хорошо. Кому было понятно происходящее, те переглядывались и поддразнивали человека за глаза “мистер вечнозеленый слайд”. но схема устойчиво работала. “Где спрятать лист? - В лесу” и не спалиться на проблемах, но и не спалиться на попытке скрыть.
Пишут, что Амазон попытался ускорить внедрение ИИ дешбордом кто больше токенов потратил … ну и в строгом соответствии с Goodhart’s Law народ просто начал жечь токены направо и налево, а самые умные начали гонять циклы из сжигающих задач. Эта музыка с метриками не закончится никогда :)
Строго и с цифрами я этого доказать не могу, но имею стойкое ощущение, что сокращения персонала от ИИ - они на самом деле в большинстве случаев не от ИИ. Слишком рано они начались, до того как устоялись практики реально сильно режущие время. Однако, очень удобно было бы списать на ИИ решение всех накопленных проблем. Не секрет, что в экономике и инвестициях уже несколько лет некоторое охлаждение. А до того набирали как сумасшедшие под самые разные проекты, которые позже не взлетели и не оправдались. Большое сокращение персонала для заметной компании выглядит не ахти - вызывает вопросы к прошлым решениям руководства , переоценка потенциала и тп. А тут бац и ИИ превращает сокращение из вынужденного признания прошлых ошибок в инновационность, в повышение эффективности, в предусмотрительность. Это же сплошные плюсы в публичной сфере. Получается такой удобный "пожар в воинской части", когда все утерянное и украденное раннее списывается на недавний пожар. Это, понятно, не означает совершенно что экономии нигде нет (разумеется есть), и что нигде не могла реально эффективность так резко вырасти (в некоторых случаях результаты очень мощные). Все это где-то есть. Просто во многих случаях оно выглядело выстрелившим слишком рано. Выглядело плохо коррелирующим с достижениями компании во внедрении ИИ, но хорошо кореллирующим с раздутыми прежде ресурсами. Согласен, что неоднозначно, что можно поспорить. Просто ощущение из прежнего корпоративного опыта.
Ну вот, пока я сидел и тормозил написать, большой человек со сцены уже озвучил мою гениальную догадку, что именно программирование так бодро прет в ИИ, что там есть возможность легко само-провериться и сделать поправку на реальность. Уже не прославлюсь "открытием". Код исполняется, есть результат, и это либо обратная связь для обучения, либо повод для агента пойти на второй круг и попробовать что-то другое. Такая проверка _автоматизируема_. Вот где можно быстро автоматически проверять результат, там и будет наибольший прогресс и успех. Пока что намного труднее определить качество текста, видео, музыки - цепляют ли, нравятся ли. Хотя если для специфических нужд рекламы, то именно там прут "независимые агенты, которые самостоятельно работают 24/7" (вот openclaw и все такое) - а именно генерят контент, публикуют и смотрят реакции. Где откликнулось - то и хорошо. Насколько могу судить, впрочем, там еще нет особой автокоррекции процесса, есть автовыбор лучшего результата, а процесс тюнится таки вручную. Но может я и упускаю что-то. До программирования (пару лет назад) такая авто-проверка например очень хорошо работала в синтезе химических препаратов. Автоматизированная фабрика производит массы вариантов вещества и сразу проверяет в контрольных реакциях, находя оптимальный состав. Но это нишевая тема и широкой публике особо интересно не было.