Заметка про Watson и IBM хотя и описывает очень крутой кейс, но делает это очень плохо, потому требует работы над ошибками. Потому что я одновременно демонстрирую целую пачку разрозненных смыслов и референсов: 🍀 нельзя стать всем для всех, нужно фокусироваться 🍀 просто ставка на конкретную технологию - не стратегия 🍀 хайп - тем более 🍀 отсутствие фокуса убивает даже выдающиеся "уникальные конкурентные преимущества" 🍀 классический финансовый менеджмент в высшем управлении вредит, а инженерный - создаёт основу для будущего роста 🍀 сокращения и оптимизации в лоб не работают, для качественного перелома проблемы это всегда должен быть комплекс решений в связке с организационными изменениями 🍀 в прошлом есть большой пласт кейсов, которые наглядно показывают, что будет с современным ИИ-хайпом и его "локомотивами". Спойлер: IBM успел вырулить, чаще заканчивается всё куда плачевней. Я допустил ту же ошибку, что и IBM с Watson: продал сразу всё и всем. При такой подаче без явного ключевого вывода у читателя образуется ощущение незавершённости, а следом - не возникает желание выделить заметку реакцией или поделиться с другими. Логично. Алексей выдал лютую базу: "нельзя продать ничего людям 18 века, находясь в 21-м, кроме совсем примитива и магии". Уточню: продать можно. Для этого достаточно упаковать продукт в примитив и магию, соответствующие уровню мышления и когнитивным ресурсам людей. А вот долго "продавать" не получится, если вы даёте потребителям тот продукт, которым они не готовы пользоваться. Современный ИИ успешно продал себя бизнесу и людям в первый раз. Вот только для качественной работы с ним от пользователя требуется ничуть не меньше, чем раньше. Нужно даже больше думать, больше включать критический и регулярный анализ, проверять источники, несколько раз ставить и уточнять задачу, проверять архитектуру решения, искать нестыковки. Если же вы этот этап пропускаете, быстро начинаете проваливаться. Получается, что ИИ продаёт себя как примитив и магию, но за ними стоит ещё более сложный и интенсивный труд. Это быстро убивает и первоначальный эффект, и дальнейшие продажи. Чтобы исправиться, мне достаточно себя покритиковать (виноват, реально косяк) и вернуться к практике "одна заметка - один ключевой вывод". Что спасёт ИИ? А не то же ли самое, что уже сделала IBM с Watson?