Я тут узнал про офигенный парадокс.
Вы читайте, а дальше подставляйте туда вместо слова компьютер, слово AI)
Есть старая фраза:
«Компьютеры видны везде, кроме статистики производительности».
Этот прикол отметил экономист Солоу, который исследовал рост эффективности труда при внедрении компьютеров в 80-х и нифига его не видел.
То есть, компании делали ставку на цифровизацию в понимании 80-х годов, но отдачи от нее не было и по статистике производительность даже падала.
Основные выводы и нам хм…советы:
1. На старте технологии приносят буст в локальных областях (написание кода, анализ данных и т.п.), которые получают значимый эффект, если в этом и состоит их бизнес и меньше эффекта, если это только часть их работы.
2. Требуется время на адаптацию технологии: внедрение ее в процессы, разбор возникших новых узких горлышек.
3. Мы очень плохо умеем измерять эффекты. Особенно, если там влияние не уровня: я теперь делают в 5 раз больше, чем вчера.
Проблема в нашем неумении, в целом, оценивать сложность работы😉
4. Чтобы любая технология принесла значимый эффект она должна получить адопшен. И нет, просто, пообщаться с GPT недостаточно. Он должен стать значимой частью вашей работы.
А сколько вы времени тратите на работу с GPT/LLM/агентами и как угодно это назовите
🦄 - больше 20% рабочего времени
😎 - от 10 до 20%
❤️ - от 1 до 10
🔥 - не использую