У тех, кто подвергает сомнению возможность применения ИИ в бизнесе, есть, как им кажется, железобетонный аргумент. Оно считать не умеет, какой ему бизнес! Как-то по приколу попробовал я дать XML для анализа в ChatGPT (как раз это был отчет для ФНС). Хотел чтобы он сложил допустим доходы из нескольких файлов 2-НДФЛ. Сказал ему даже какие теги смотреть. Он действительно прочитал все файлы XML и сложил. Только не правильно. Хорошо что я ответ уже знал. Начал упрощать задачу, дал один файл. Правильный ответ получал через раз. Потом я просто написал числа и попросил сложить. Получил неправильный ответ и меня это уже начало бесить Дело здесь даже не в том, что человек пользуется не самой современной моделью. И модель эту, прежде чем дать ему в руки, настроили не считать а сказки рассказывать. И не так уж трудно догадаться, что то, что ты сейчас держишь в руках, сделали тебе для развлечения. А для бизнеса люди используют другие модели и другие инструменты. Все еще интереснее. Когда первые LLM модели только появлялись, их разработчики особо отмечали тот факт, что модели научились считать. Сами, специально их никто не учил. Это было наглядным подтверждением того, что процесс обучения приводит к обобщениям и абстракциям. Но никто в здравом уме и не предполагал, что эта способность моделей будет где-то использоваться. Зачем? У нас уже есть эффективные инструменты для расчетов. А модели, они считают как люди в столбик, медленно, неэффективно и порой неточно. Но даже если мы научим модели считать идеально, в реальном бизнесе это все равно использоваться не будет. Это вопрос границ применимости и контроля. Модель послушала бла-бла-бла покупателя и выдала мне что он хочет купить и сколько. Осталось только количество умножить на цену. А вот тут я модель отодвину в сторонку и произведу расчеты другими инструментами. Если вы занимались бизнесом не только в мыслях, вы сразу поймете почему я так делаю