Forwarded from Оскар Хартманн
Компании, которые больше всего используют ИИ, больше всего нанимают новых сотрудников.
❤1
Вчера провел 2 встречи в формате прогулки и что я вам хочу сказать - это приятнее и полезнее, чем в кафе и ресторане, посетил коломенский парк (не был там лет 15), нагулял там 15000 шагов в приятной компании ❤️😍🔥
🔥9
Вот и прошла половина лета:
за грибами сходил 4 раза, рыбалка 1 раз,
бассейн так и не поставил 🥲🙈🤣,
не разу в озере не искупались 🙈, как будто май был теплее июня и июля.
За этим всем стоит много часов созвонов, встреч, переговоров и новое направление ( расскажу позже).
Улыбаемся и пашем/машем 🔥🤣🙈❤️
за грибами сходил 4 раза, рыбалка 1 раз,
бассейн так и не поставил 🥲🙈🤣,
не разу в озере не искупались 🙈, как будто май был теплее июня и июля.
За этим всем стоит много часов созвонов, встреч, переговоров и новое направление ( расскажу позже).
Улыбаемся и пашем/машем 🔥🤣🙈❤️
❤8
Forwarded from Анастасия AZ про бизнес из Италии
Марк Цукерберг недавно признал, что Meta* допустила ошибки в своей AI-трансформации🤔
Интересно здесь не только то, что Meta* уволила около 8000 человек — примерно 10% всего глобального штата.
Интереснее другое: компания фактически попыталась ускорить AI-трансформацию через массовые сокращения: убрать людей, перераспределить команды, перевести тысячи сотрудников в AI-направления и назвать это новым этапом эффективности.
Но в реальности это выглядит по-другому — Цукерберг позже признал, что перестройка прошла не так гладко, как ожидалось.
И вот здесь многие компании всё ещё неправильно понимают внедрение AI. Они относятся к нему как к стратегии оптимизации штата: сократить людей, перераспределить команды, добавить AI в roadmap и назвать это эффективностью. Но AI сам по себе не делает бизнес умнее.
Если процессы внутри не выстроены, AI просто ускоряет хаос. Если команды не понимают, как с ним работать, он создаёт ещё больше шума. А если руководство видит в AI в первую очередь инструмент замены людей, компания рискует потерять тех, кто как раз понимает продукт, аудиторию и контекст реальной работы.
Для агентств, маркетинговых команд, дизайн-студий и продуктовых компаний внедрение AI должно начинаться с более правильного вопроса: где команда на самом деле теряет время?
Чаще всего AI сильнее всего помогает с: ресёрчем, черновиками, визуальными концепциями, адаптацией контента, аналитикой, рутинным производством и внутренней документацией.
AI может сделать команды быстрее. Но ему всё ещё нужны люди, которые понимают, что значит “хорошо”.
Возможно, настоящая AI-трансформация не в том, чтобы в компании стало меньше людей. А в том, чтобы собрать команды, которые понимают, где должен работать AI, где должны вести люди и где эти две роли нельзя путать.
Как думаете, в чём компании всё ещё чаще всего ошибаются при внедрении AI?💬
*Компания Meta, деятельность которой признана экстремистской и запрещена на территории РФ
Интересно здесь не только то, что Meta* уволила около 8000 человек — примерно 10% всего глобального штата.
Интереснее другое: компания фактически попыталась ускорить AI-трансформацию через массовые сокращения: убрать людей, перераспределить команды, перевести тысячи сотрудников в AI-направления и назвать это новым этапом эффективности.
Но в реальности это выглядит по-другому — Цукерберг позже признал, что перестройка прошла не так гладко, как ожидалось.
И вот здесь многие компании всё ещё неправильно понимают внедрение AI. Они относятся к нему как к стратегии оптимизации штата: сократить людей, перераспределить команды, добавить AI в roadmap и назвать это эффективностью. Но AI сам по себе не делает бизнес умнее.
Если процессы внутри не выстроены, AI просто ускоряет хаос. Если команды не понимают, как с ним работать, он создаёт ещё больше шума. А если руководство видит в AI в первую очередь инструмент замены людей, компания рискует потерять тех, кто как раз понимает продукт, аудиторию и контекст реальной работы.
Для агентств, маркетинговых команд, дизайн-студий и продуктовых компаний внедрение AI должно начинаться с более правильного вопроса: где команда на самом деле теряет время?
Чаще всего AI сильнее всего помогает с: ресёрчем, черновиками, визуальными концепциями, адаптацией контента, аналитикой, рутинным производством и внутренней документацией.
AI может сделать команды быстрее. Но ему всё ещё нужны люди, которые понимают, что значит “хорошо”.
Возможно, настоящая AI-трансформация не в том, чтобы в компании стало меньше людей. А в том, чтобы собрать команды, которые понимают, где должен работать AI, где должны вести люди и где эти две роли нельзя путать.
Как думаете, в чём компании всё ещё чаще всего ошибаются при внедрении AI?💬
*Компания Meta, деятельность которой признана экстремистской и запрещена на территории РФ
❤1
ну это конечно не Скайнет )))), конечно нет )
Forwarded from АМЕРИКАРЬ
Эксперимент вышел из-под контроля
Новости о возможностях передовых нейросетей с каждым днём заставляют задумываться все больше. В OpenAI сообщили, что в ходе внутреннего кибериспытания ИИ-модель компании вышла за пределы изолированной среды и получила доступ к части производственной инфраструктуры платформы Hugging Face.
Инцидент произошёл во время теста, в котором ИИ-агент должен был решать задачи по выявлению и эксплуатации уязвимостей. Причём для чистоты эксперимента у моделей ослабили стандартные ограничения на действия в сфере кибербезопасности. То есть, по словам разработчиков, речь не идёт о «восстании ИИ» или самопроизвольной атаке.
Но самое тревожное здесь – механика процесса. Модель нашла уязвимость в софте, через который ей ограничивали доступ к другим системам, и вышла в интернет. Оказавшись в сети, ИИ-система предположила, что на Hugging Face могут быть ответы для решения поставленных ей задач, и использовала скомпрометированные учётные данные, чтобы проникнуть во внутренние ресурсы платформы и запустить код на её серверах.
#ИИ #США
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM