Projects/Products & AI | KZ

data quality это нереальное требование пожалуй

Я вообще ща пришел к следующей мысли. На сегодня налет восторга от возможностей стохастических системы проходит, и наступает понимание, что в организациях необходим детерменизм

#итогидня 03.10.2026 Здоровый технический скепсис с долей юмора про то, как ЛЛМ работают и чем их пользователи обманываются. О чем говорили Как пользователи воспринимают ЛЛМ – большинство думает, что модели хранят знания текстом, а не набор коэффициентов, что создает впечатление магии. ЛЛМ дают ответы на основе ЗНАНИЙ, а не ГЕНЕРАЦИИ – это фундаментальное непонимание у 99.99% пользователей. Проблема с монитором, не включается после простоя – GPT предложил забавное решение типа "отключи отключение дисплея" и писал скрипт для логирования, подозрение что порт глючит. Локальные ЛЛМ без интернета – барахло для точных ответов – нужны детали из интернета, хотя есть исключения для определенных задач. Задачи где локальным ЛЛМ интернет не нужен – транскрибаторы, классификация картинок, кодинг, стилизация текста, генерация картинок. Доверие к моделям зависит от человека, а не от метрик – маленькие модели выдают очевидные ошибки и не вызывают доверия, большие это скрывают. Тренды ИИ в датааналитике – SQL генераторы через чаты теряют смысл без жесткой онтологии, метрик и подготовки данных; возвращается интерес к data governance и DMBOK. Переход от восторга к пониманию необходимости детерминизма в организациях – налет восторга от стохастических систем проходит. Вопросы и что решили - Можно бригаду? – уточнение как локальная ЛЛМ знает про код и президентов (обсуждено) - Зачем отключать монитор? – Denis диагностировал проблему с портом и монитором (в процессе) - Про SLM или LLM? – дискуссия о термінологии и определении "локально" (обсуждено)

Вот

Из другого чата

Из конкретики я использовал для фикса багов когда горели сроки, а девелопер говорит 2 дня фиксать. я беру клод код генерирую фикс за 5 минут, 30 минут уходит на тестирование и еще 20-30 минут адресовать коменты ревьюверов. Плюс у нас первым гейтом на одном из проектов стоит ИИ ревьювер, прежде чем люди посмотрят. И вот через час фикс в QA майлстоун не под угрозой. Так мы на примере принуждали девелоперов переходит на территорию AI Assisted девелопмент, некоторых пришлось из проекта убрать. Но это все работает, когда девелопер понимает всю картину и платформу в рамках которой он делает изменение, с этим все еще большие сложности.

Как видно из сообщения плетка в организации есть))

#итогидня 04.10.2026 Воскресная дискуссия о том, как ИИ спасает сроки, но требует понимания платформы. О чем говорили Использование ИИ в работе – Станислав спросил, что мешает Денису применять ИИ и как он его использует сейчас. Текущее применение ИИ – Денис откатился до чатиков после экспериментов с Claude CLI и Antygravity CLI, а в основной работе упирается больше в зону ответственности коллег. Практический кейс с багфиксом – Станислав рассказал, как использовал Claude для генерации фикса за 5 минут вместо двух дней разработчика, затем прошли тестирование и review. На проекте стоит ИИ ревьювер как первый гейт перед людьми, что помогает держать сроки в QA, но требует от разработчиков понимания всей картины платформы. Вопросы и что решили - Что останавливает от применения ИИ и как его используешь – обсуждалось, но полного ответа не дано (частично обсуждено)