Самое важное в IT за неделю: Каким будет будущее программирования

ПОКА Здравствуйте. Меня зовут Дмитрий Родетко. Я основатель сообщества SaaS Founders. Помогаю фаундерам IT-компаний находить новых крупных клиентов с помощью лидер-генерации в LinkedIn. Сегодня мы поговорим о том, о самых актуальных новостях недели в IT. Каким будет будущее программирование, то есть кто победит, копайлот или агенты? Что OpenAI предложил по AI-стратегии США в противостоянии с Китаем? Какие возможные варианты развития искусственного интеллекта? Почему внедрение искусственного интеллекта замедлилось среди работников США? И почему не нужно создавать личный бренд? И как получить пиар для своей компании? Итак, первая новость о том, как противостоят два тренда. С одной стороны, копайлот или вторые пилоты. То есть, по сути, помощники человека, скажем так, ассистенты человека, которые помогают работать с AI против агентов, то есть против автономных сущностей, автономных программ, которые выполняют работу за человека. Итак, Microsoft активизировала конкуренцию в сфере AI-генерации. Генерация кода с запуском GitHub Spark, нацеливаясь на рынок разработчиков и потенциальные миллиардные доходы автоматизации. И рынок AI-генерации кода включает копайлотов, то есть копилотов, агентов и платформы собственных моделей, каждая с уникальным подходом к разработке программного обеспечения. Ключевым фактором эффективности AI-копилотов является выбор моделей машинного обучения с существенными различиями в юзер-экспириенс и интерфейсе. Microsoft и GitHub имеют преимущество благодаря корпоративным связям, но конкуренция развивается по направлению user experience, технической дифференциации и дистрибуции. Соответственно, мы видим, что Microsoft, как один из лидеров в рынке AI, двигает свою модель развития. То есть, собственно говоря, как владелец, как компания, которая коинвестор OpenAI и владелец собственной платформы, AI-платформы, пытается сделать свою платформу более популярной за счет выпуска за счет запуска экосистемы, где они позволяют другим разработчикам, дают возможность другим разработчикам на базе их платформы разрабатывать собственный код и таким образом автоматизировать различные решения. То есть они, по сути, строят экосистему для того, чтобы догнать OpenAI и, собственно говоря, закрепить свое место. На самом деле нормальная история, абсолютно естественная. То есть то, что работало раньше в других рынках, то, что раньше работало у самого же Microsoft, то есть Microsoft Store и так далее, применяется в адаптации новой технологии. И это очень здорово и интересно. То есть на самом деле это говорит о том, что рынок заходит в фазу массовой адаптации. Когда, собственно говоря, сама технология захватила уже ранних последователей, уже есть early majority, так называемая, если использовать терминологию Джеффри Мура по этапам развития цифрового продукта. Соответственно, сейчас нужно дойти до late majority, то есть до позднего большинства через использование, через внедрение искусственного интеллекта, в бытовые приложения, то есть в те приложения, в которые пользователь взаимодействует каждый день, по сути. Соответственно, для этого и запускается платформа, на которой разработчики смогут адаптировать решения языковой модели Microsoft для решения конкретных задач, которые есть у пользователей. абсолютно естественный процесс, который продолжает двигаться, продолжает развивать рынок искусственного интеллекта. Так, идем дальше. Следующая новость. OpenAI предоставляет планы AI-стратегии США и альянса для конкуренции с Китаем. Новость от CNBC. OpenAI предоставила амбициозный план создания AI-экономических зон и североамериканского альянса для конкуренции с технологическими инициативами Китая. Стратегия предусматривает масштабные инвестиции в развитие инфраструктуры, включая строительство дата-центров в Midwest и Southwest США, восстановление атомных реакторов и создание новых энергетических мощностей. В политическом контексте план разработан с ориентацией на администрацию Трампа и предусматривает либерализацию подходов к развитию AI-технологий. Ожидаемые результаты включают создание десятков тысяч рабочих мест, рост ВВП, модернизацию энергетической системы и привлечение глобальных инвестиций. Стратегическая цель OpenAI — обеспечить технологическое лидерство США в AI-секторе, опередив конкурентов, прежде всего, в Китае. Интересная новость, на самом деле, абсолютно логичная с учетом прихода к власти республиканцев как республиканского президента, так и республиканского большинства и в Сенате, и в Палате представителей. то есть они всегда ориентированы на увеличение количество рабочих мест, рост ВВП, модернизацию существующей системы. Абсолютно здравое решение, связанное с четким пониманием рисков, которые несет Китай. Китай разрабатывает собственные LLM-модели. Китай достаточно сильно вкладывается в данную тему. И США понимают, что их лидерство, основанное на чипах, скажем так, интеллектуальной собственности на системы производства чипов современных, оно может быть, скажем так, его можно поколебать и, соответственно, нужны дополнительные усилия для закрепления своего лидерства. И, собственно говоря, OpenAI понимает, что одной компании недостаточно. Нужен альянс с правительством, нужен альянс с другими компаниями, в частности, энергетическими, в частности, строительными, для того, чтобы обеспечить себе базу для дальнейшего роста и, соответственно, чтобы эта история подошла новому правительству. Ну, посмотрим, на самом деле, как это будет делаться. С одной стороны, это действительно очень важная история. И она, в общем-то, похоже, она как бы подходит под политическую программу республиканцев. Посмотрим, с какой скоростью это будет внедряться и когда. Потому что пока, на самом деле, в искусственный интеллект вкладывают в основном корпорации. Насколько будет заинтересовано правительство и насколько правительство будет заниматься подобными инвестициями – большой вопрос. Особенно в среде текущей рецессии и тех проблем, которые оставляют демократы. новому правительству. Следующая новость о том, что OpenAI и другие технологические компании ищут новый путь к более умному и более продуктивному искусственному интеллекту, поскольку существующие методы наталкиваются на ограничения. Это новость от портала Reuters. А в связи с чем происходит подобный поиск? Дело в том, что исчерпываются традиционные методы наращивания мощности моделей. И ведущие исследователи признают исчерпаемость старой стратегии «больше данных – лучшая модель» и переходят к качественно новым подходам обучения искусственного интеллекта. Новая техника Test Time Compute позволяет моделям генерировать и оценивать варианты решений в реальном времени, имитируя человеческое мышление с многошаговым анализом. Модель O1, последняя модель OpenAI, демонстрирует принципиально новый подход, где AI может думать последовательно, используя экспертные данные и обратную связь от специалистов. Переход к новой парадигме может изменить весь ландшафт AI-технологий, включая конкуренцию за аппаратные мощности, перераспределение инвестиций и подходы к обучению искусственного интеллекта. На самом деле, это абсолютно логичная история, связанная с последовательным отбором. Если вспомнить научную работу Стивена Хокинга о сути цивилизации, он говорит, что... о сути эволюции, да, не цивилизации, эволюции. Он говорит о том, что эволюция в дарвиновском смысле возможна благодаря последовательному отбору. Условно говоря, на следующий этап отбора проходят не все, а некая последовательность. И этот отбор не является в прямом смысле случайным, он является последовательным. За счет этого в степени сокращаются необходимые варианты отбора. Соответственно, здесь аналогичная история. То есть если нам нужны более качественные данные, нам нужны более качественные, скажем так, нам нужны более качественная работа искусственного интеллекта, то есть более полезные ответы, и при этом у нас есть относительно небольшое количество данных, то есть конечное количество, данных, на которых можно обучать эту модель, то идея состоит в том, что давайте делать последовательный отбор данных, повторяя, по сути, те процессы, которые существуют в эволюции. Соответственно, абсолютно логичный подход. Посмотрим, насколько он будет успешным. Потому что, как мы знаем, фальсификация данных или разработка новых знаний с помощью самого искусственного интеллекта буквально в этом году не дала данных, не дала повышения качества работы искусственного интеллекта, качества данных, которые на выходе выдает модель искусственного интеллекта. Соответственно, естественные данные ограничены в своем количестве. Создание новых данных с помощью искусственного интеллекта только увеличивает ошибку. Соответственно, следующий шаг, который предпринимают на данный момент корпорации, это давайте думать последовательно, давайте отсеивать альтернативы, не исключая с помощью экспертов, с помощью самого пользователя, и таким образом повышать качество данных на выходе. Это аналогичный подход. Я думаю, что параллельно будут развиваться все подходы. То есть, с одной стороны, будет расти спрос на органичные данные, раз. С другой стороны, будут продолжаться инвестиции в инфраструктуру, то есть, в экстенсивное развитие. Строим больше атомных станций, строим больше вычислительных мощностей, и поэтому думаем быстрее, думаем точнее, получаем более качественные результаты. Не исключаю, что вот последовательный подход также будет использоваться. И, скорее всего, комбинация всех трех подходов и даст новое качество искусственного интеллекта. Выделить сейчас какой-то один из подходов достаточно сложно, поскольку непонятно... Все только начинается, да, по сути. Это только поиск решений, только поиск подхода. Скорее всего, именно сама комбинация и даст результаты. Следующая новость по результатам исследования компании Slack. Компания Slack провела опрос 17 тысяч работников в 15 странах мира в период с августа по сентябрь 2024 года. Исследование показывает стагнацию темпов внедрения искусственного интеллекта на рабочем месте. В частности, Доля американских работников, использующих искусственный интеллект, выросла всего на 1% и составила 33%, что значительно медленнее предыдущих прогнозов. Глобальная статистика демонстрирует более плавный рост. То есть за прошлого исследования количество работников, применяющих искусственный интеллект в профессиональной деятельности, выросло с 32% до 36%. И ключевая проблема — это психологический барьер. Почти половина работников боится говорить руководству об использовании искусственного интеллекта из-за страха выглядеть некомпетентными. Эксперты считают, что медленное распространение технологии связано с недостаточной поддержкой со стороны менеджмента и отсутствием корпоративной культуры открытого экспериментирования с искусственным интеллектом. Я думаю, что здесь победит здравый подход. Условно, работнику поставлена задача Работник ее может сделать самостоятельно за условно 5 дней, а с помощью искусственного интеллекта может сделать ее за 3 часа. Поэтому, по-хорошему, с точки зрения эффективности работодателю неважно, как ты это делаешь. Если ты делаешь это быстрее и делаешь это качественнее, значит, ты молодец. Значит, ты умеешь использовать инструменты и ты более оценен, чем тот человек, который не умеет использовать подобные инструменты. Поэтому, мне кажется, подобные страхи – это как бы болезнь роста. Это когда, условно говоря, люди не до конца понимают преимущества. либо не доверяют результатам. Но мы же понимаем, что использование любого инструмента, неважно, как вы делаете расчеты, условно в калькуляторе, в Excel с помощью расчетов, с помощью искусственного интеллекта, за результаты деятельности все равно нестет ответственность сам человек. Поэтому какие инструменты вы используете, рядом с вами сидит Нобелевский лауреат по математике или искусственный интеллект, или вы считаете это все в ракушках каури, например, по-хорошему никого это не волнует. Важно, что вы сделали, какая ценность конечного продукта. Поэтому я думаю, что эта болезнь роста со временем пройдет. эффективность победит в этой истории. Других вариантов просто нет. То есть работники боятся говорить руководству, потому что они думают, что их сможет полностью заменить искусственный интеллект. Так не будет. Заменят, возможно, частично только самые, не знаю, как это, машинисток заменили принтеры, да, отчасти. Но это не значит, что офисной работы стало меньше. Она просто стала другой. И все. Поэтому здесь будет аналогично. То есть искусственный интеллект не заменит работников. Искусственный интеллект просто сделает работу офисных специалистов или специалистов умственного труда другой. Не надо бояться счетов, не надо бояться компьютеров. Они просто наши инструменты для повышения эффективности. Следующая новость от Елены Верны из ее личного блога о том, почему нам с вами не нужно создавать личный бренд. Что считает Елена? Она говорит, что не нужно принудительно создавать личный бренд на ранних этапах карьеры. Настоящий личный бренд формируется через выдающуюся работу и достижения, а не через искусственное продвижение. И она считает, что нужно сосредоточиться на профессиональной экспертности, а не на накручивании подписчиков. Делиться знаниями полезнее, чем пытаться создать собственный бренд. Успех в построении аудитории, по ее мнению, зависит от ценности и содержания, а не от маркетинговых трюков. Личный бренд — это следствие успешной профессиональной деятельности. И более того, обмен опытом не уменьшает вашу профессиональную ценность, а наоборот повышает ее. Фокус должен быть на предоставлении реальной ценности сообществу, а не на собственной популярности. Настоящее профессиональное развитие важнее искусственного создания имиджа. Абсолютно согласен с данным подходом. Насчет обмена опытом очень интересная история. Классический пример. Если у вас есть одно яблоко, и вы отдали одно яблоко, то у вас больше нет яблок. Есть яблоко у того человека, которому вы отдали. Если у вас есть информация, Вы поделились этой информацией с другим человеком. Эта информация осталась у вас, и эта информация есть у другого человека. Соответственно, вы ничего не потеряли. Я бы сказал, вы даже приобрели, потому что вы получили обратную связь данного человека. по тому, насколько эта информация релевантна, интересна, то есть пропустили ее через еще один фильтр. Если эта информация действительно интересна, то человек чувствует, что вы как бы дали что-то ценное, да, то есть вы как бы повышаете доверительность ваших отношений. Поэтому делиться опытом, делиться информацией, наоборот, не понижает вашу профессиональную ценность, а только повышает ее. Поэтому в этом смысле это абсолютно органичный и правильный способ делиться, повышать собственную ценность и повышать ценность для всех окружающих. Следующая новость от Iron Brands про то, каким образом можно получить PR для своей SaaS-компании и для компаний по разработке в том числе. Как это можно сделать без больших финансовых затрат? Называется это стратегия newsjacking, то есть захват новостей, быстрое реагирование на актуальные новости в своей нише. Значит, как они предлагают это делать? Первое — создать автоматизированный ньюсбот, который помогает мгновенно отслеживать релевантные новости. При написании статей они предполагают это делать в формате статей, я так понимаю. Добавлять контекст, анализ и собственную экспертную оценку. Давать минимальное самопродвижение только в конце статьи, максимально ненавязчиво. Главное преимущество при освещении — это скорость публикации и уникальный взгляд. Соответственно, получение, генерация собственного контента в виде мнения, в виде реакции на существующее, происходящее в рынке. И, по сути, PR здесь происходит не за счет рассказа о себе, а за счет интегрирования себя в актуальный медийный контекст. Они говорят о том, что креативный подход важнее больших бюджетов при продвижении компании. Ну, я абсолютно согласен с данным подходом. Более того, если внимательно посмотрите, именно этим я прямо сейчас и занимаюсь. Я беру текущие актуальные новости, которые интересны мне, которые интересны моей целевой аудитории, и их комментирую. Потому что какие-то из них являются действительно предтечами значимых изменений в рынке. Это такие маленькие штрихи, которые говорят о том, каким будет наше будущее. А другие являются просто, скажем так, накачиванием пузыря, хайпа. на каких-то популярных темах и так далее. Вот наша с вами задача — научиться различать одно и второе и понимать, каким будет будущее, в котором будут работать наши бизнесы, наши компании и наши клиенты. И, исходя из этого понимания, выстроить такую стратегию, чтобы быть максимально устойчивыми и использовать те тренды, которые существуют сейчас в рынке для роста бизнеса. Кстати, если вам нужны новые крупные клиенты для разработки либо для ваших продуктов, В конце будет ссылка, на основании которой вы сможете пообщаться с нашей командой лиды генераторов. И на основании этого общения сможете понять, каким образом, где вам искать клиентов, что нужно делать для этого, сколько это может стоить и когда эти клиенты могут стать вашими. Соответственно, это бесплатная консультация. Задавайте свои вопросы, бронируйте время. и желаю вам новых крупных контрактов.