Все хорошо, но надо переделать № 2 | Грачья Алексанян и Лоран Джейкобс. От AI-технологий до бизнеса

Во втором выпуске вместе с Лораном Джейкобсом, председателем совета директоров ALP Group, двукратным кандидатом наук, поговорили о том, почему сильная AI-технология ещё не означает сильный бизнес. Обсудили, где проходит граница между хорошим пилотом и настоящим внедрением, почему клиент покупает не технологию, а результат, когда гранты помогают расти, а когда только откладывают разговор с рынком, и что приходится переделывать основателю, когда красивая идея сталкивается с корпоративной реальностью. Главный вопрос выпуска: что происходит с технологией, когда от неё начинают ждать не только научной новизны, но и денег, масштаба и измеримого результата? Таймкоды выпуска: 00:00 — Тизер выпуска 00:47 — Знакомство с гостем: Лоран Джейкобс, председатель совета директоров ALP Group 01:42 — Как искусственный интеллект уже сегодня может помогать реальному бизнесу? 04:03 — Почему страны и компании участвуют в гонке ИИ и что будет с теми, кто отстанет? 04:55 — Должен ли предприниматель внедрять ИИ, если его бизнес и так работает? 07:00 — Как понять, действительно ли ИИ делает бизнес эффективнее и дешевле? 07:53 — Почему компании сокращают разработчиков, но продолжают тратить столько же денег на ИИ? 10:00 — Если технологическая революция не увеличила прибыль, в чём её ценность? 12:23 — ИИ пишет небезопасный код или разработчики просто боятся конкуренции? 13:35 — Могут ли страхи технических команд искусственно тормозить развитие ИИ? 14:58 — Почему мы не знаем, что именно ускоряем с помощью искусственного интеллекта? 15:58 — Как ИИ-агенты помогают управлять ожиданиями заказчиков и сроками проектов? 17:23 — Как сделать результаты разработки более предсказуемыми с помощью ИИ? 18:35 — Как реализовывать хотелки заказчиков, не превращая полугодовой проект в двухлетний? 20:18 — Сокращают ли ИИ-агенты путь от «хочу» до «получу» и как не потерять контроль над продуктом? 22:12 — Можно ли установить ИИ жёсткие ограничения, если даже создатели моделей не всегда способны их удержать? 24:08 — Что происходит, когда ИИ-агент ради выполнения задачи нарушает правила? 25:02 — Что, если ИИ решит взломать банк ради выполнения запроса пользователя? 25:30 — Кто несёт ответственность за ошибки ИИ: разработчик модели, создатель агента или бизнес? 28:41 — Кто должен выбирать ИИ-инструменты в компании: работодатель или сотрудники? 29:49 — Почему корпорации стали осторожнее внедрять искусственный интеллект? 32:33 — Может ли ИИ разрушить привычную структуру ИТ-команд и заменить целые профессии? 36:06 — Почему поколение Альфа стремится к более простому миру и какую роль в этом играет ИИ? 38:52 — Если ИИ будет работать, думать и принимать решения за нас, чем займётся человек? 39:51 — Существуют ли границы возможностей ИИ и сможет ли он полностью заменить человека? 41:34 — С чего начать внедрение ИИ обычному бизнесу и какие задачи ему нельзя доверять? 43:18 — Почему искусственный интеллект всё ещё слишком дорог для малого бизнеса? 44:51 — Можно ли получить пользу от ИИ без дорогой разработки и сложной инфраструктуры? 46:16 — Как предпринимателю выбрать из множества ИИ-решений то, что действительно окупится? 49:37 — Как отличить полезного ИИ-консультанта от продавца хайпа и бесполезного обучения? 51:53 — Что нужно изучать сегодня, чтобы не отстать от технологического прогресса? Полезные ссылки: Лоран Джейкобс: https://rutube.ru/channel/75992882/ Сайт подкаста: https://nado-peredelat.mave.digital Сайт Грачьи Алексаняна: https://grachia.ru/ Telegram: https://t.me/Fastboard