Революция с помощью LLM: новая эра в создании программного обеспечения

В стремительно растущей области создания программного обеспечения интеграция больших языковых моделей (LLM) существенно изменяет способы, которыми компании подходят к процессам разработки. Центральную роль в раскрытии полного потенциала LLM играет фундаментальный навык промт-инжиниринга. По своей сути он подразумевает формирование входных запросов, позволяющих извлекать из LLM точные и осмысленные ответы. Этот ключевой навык дает разработчикам возможность повышать точность и релевантность получаемых данных, тем самым оптимизируя производительность ИИ-приложений.

https://habr.com/ru/articles/875678/

Как ИИ преобразовывает рынок труда: исчезающие профессии и работы будущего

Современные технологические революции, такие как искусственный интеллект (ИИ) и автоматизация, уже давно начали оказывать влияние на нашу рабочую рутину. Как IT-предприниматель, я активно внедряю ИИ в бизнес-процессы. Каждый год появляются новые инструменты, которые значительно оптимизируют работу, освобождая сотрудников от рутинных задач и позволяя им сосредоточиться на более важных и творческих проектах. Однако, несмотря на очевидные преимущества, эти изменения несут определенные риски: многие профессии, как физические, так и интеллектуальные, уже исчезают, а некоторые могут исчезнуть в ближайшие десятилетия. Что происходит сейчас? Так, развитие ИИ-инструментов уже привело к сокращению числа операторов колл-центров, кассиров, водителей и других специалистов – эти тенденции наблюдаются уже несколько лет. Однако сегодня под угрозой находятся даже профессии, связанные с более сложной интеллектуальной деятельностью. В их числе, например, бухгалтеры и налоговые консультанты: ИИ и автоматизация процессов учёта и налоговых расчётов значительно снижают спрос на таких специалистов. Программы вроде Xero, QuickBooks и Intuit TurboTax могут выполнять задачи, которые раньше требовали участия человека. Под угрозой также финансовые аналитики и трейдеры: алгоритмическая торговля и системы машинного обучения, такие как Aladdin от BlackRock и другие роботы для анализа рынков, значительно увеличили скорость и точность финансовых решений, уменьшая потребность в рутинной аналитической работе. По данным McKinsey Global Institute, на 2024 год под угрозой находились рабочие места в таких областях, как транспорт, розничная торговля, логистика и административная работа. Например, автоматизированные системы доставки и складской робототехникой уже могут существенно уменьшить потребность в тысячах работников, занимающихся складской обработкой и перевозками. Исследования McKinsey показывают, что к 2030 году до 800 миллионов рабочих мест могут быть заменены автоматизацией и ИИ по всему миру. Это касается рутинных профессий, таких как кассиры, водители, операторы производственных линий.

https://habr.com/ru/articles/875186/

[Перевод] 11 бесплатных ИИ-инструментов без регистрации

Если вы ищете потрясающие ИИ-инструменты, вам повезло. Я нашел 11 бесплатных и полезных ИИ-инструментов, которые не требуют никаких регистраций. Да, вы не ослышались - никаких уловок, никакой информации о банковской карте, только чистая ИИ-магия! Но имейте в виду - они не могут оставаться бесплатными вечно, поэтому лучше воспользоваться ими, пока есть такая возможность.

https://habr.com/ru/articles/872740/

[Перевод] Почему ИИ-инструменты для разработчиков не оправдывают ожиданий

«Искусственный интеллект сделает разработчиков ненужными», — говорили они. И вот разработчики в 2 часа ночи занимаются отладкой кода, сгенерированного искусственным интеллектом. Что пошло не так? Искусственный интеллект должен был писать идеальный код, выполнять всю рутинную работу и в целом делать нашу жизнь проще. Но вот мы пришли к текущей реальности, и... всё не совсем так, как мы ожидали.

https://habr.com/ru/companies/otus/articles/868392/

ИИ-инструменты для аналитиков: теория, кейсы, советы

ИИ давно перестал быть просто забавным развлечением, он позволяет высвободить время от рутины и операционки, что дает сконцентрироваться на уникальных нетипичных задачах, где требуется весь спектр навыков аналитика. В течение пары лет я активно использовал ИИ в работе и искал точки применения, в которых они оптимизируют мою работу. Если раньше на подготовку к интервью и его расшифровку я мог потратить несколько часов или даже целый день, теперь это занимает около получаса. Другой пример – подготовка схем и диаграмм для визуализации проекта. С помощью ChatGPT и PlantUML на подготовку черновика диаграммы у меня уходит минут пять. И таких примеров очень много, о некоторых из них я расскажу подробнее в этой статье.

https://habr.com/ru/companies/korus_consulting/articles/860242/