Революционный провал: как искусственный интеллект подводит компанию и что это значит для будущего технологий

23 августа 2025 г.

Вступление

В последние годы наблюдается стремительный рост интереса к искусственному интеллекту и его применению в различных областях. Однако, как показывает практика, не все решения, основанные на ИИ, оправдывают ожидания. Одним из таких примеров является история компании, которая внедрила систему планирования с использованием ИИ, но вместо ожидаемой эффективности столкнулась с рядом проблем. В этой статье мы рассмотрим эту ситуацию и проанализируем, что пошло не так и как это можно исправить.

Проблема неэффективности систем ИИ особенно актуальна в современном мире, где компании стремятся оптимизировать свои процессы и снизить затраты. Однако, как показывает японское хокку: "Ложь ИИ, обманутые надежды", не все решения, основанные на ИИ, могут оправдать ожидания.

Пересказ Reddit поста

Компания внедрила систему планирования с использованием ИИ, чтобы оптимизировать работу своего бухгалтерского отдела. Однако, вместо ожидаемой эффективности, сотрудники бухгалтерского отдела были вынуждены тратить больше времени на исправление ошибок, допущенных системой ИИ. Кроме того, производственный отдел, который ранее не занимался планированием, теперь был вынужден тратить больше времени на проверку планов, составленных системой ИИ.

Как отметил один из комментаторов:

Надеюсь, что когда сотрудники будут вновь наняты, они потребуют серьезного повышения зарплаты.

Этот комментарий подчеркивает проблему не только неэффективности системы ИИ, но и социальных последствий таких решений.

Пересказ сути проблемы

Проблема неэффективности систем ИИ особенно актуальна в современном мире, где компании стремятся оптимизировать свои процессы и снизить затраты. Однако, как показывает практика, не все решения, основанные на ИИ, могут оправдать ожидания. Одной из причин этого является то, что системы ИИ часто требуют значительного количества данных для обучения и настройки, что может быть трудоемким и дорогим процессом.

Кроме того, системы ИИ могут быть несовершенными и допускать ошибки, что может привести к неэффективности и даже ущербу компании. Как отметил один из комментаторов:

Это тревожно, что мы доверяем нашу экономику компаниям, которые так глупы...

Этот комментарий подчеркивает проблему не только неэффективности системы ИИ, но и отсутствия критического подхода к таким решениям.

Детальный разбор проблемы

Это потому, что такие компании, как Oracle, Salesforce, Servicenow, продают фальшивые модели доходов - купите нас и вы сэкономите миллиарды, и эти лидеры думают, что это правда и получают проблемы от этих компаний.

Практические примеры и кейсы

Одним из примеров неэффективности систем ИИ является история компании, которая внедрила систему планирования с использованием ИИ, но вместо ожидаемой эффективности столкнулась с рядом проблем. Этот пример показывает, что системы ИИ могут быть несовершенными и допускать ошибки, что может привести к неэффективности и даже ущербу компании.

Как отметил один из комментаторов:

“Банк” - это мягко; это CommBank, самый большой банк в Австралии, который получает рекордные прибыли год за годом, увольняет некоторых из своих наиболее уязвимых сотрудников, чтобы получить еще несколько процентов этой четверти. Мы готовы.

Экспертные мнения

Эксперты считают, что проблема неэффективности систем ИИ особенно актуальна в современном мире, где компании стремятся оптимизировать свои процессы и снизить затраты. Однако, как показывает практика, не все решения, основанные на ИИ, могут оправдать ожидания. Одной из причин этого является то, что системы ИИ часто требуют значительного количества данных для обучения и настройки, что может быть трудоемким и дорогим процессом.

Это тревожно, что мы доверяем нашу экономику компаниям, которые так глупы...

Возможные решения и рекомендации

Одним из возможных решений проблемы неэффективности систем ИИ является более тщательный подход к выбору и внедрению таких систем. Компании должны тщательно оценить свои потребности и цели, прежде чем выбирать систему ИИ, и убедиться, что она соответствует их потребностям.

Кроме того, компании должны быть готовы инвестировать время и ресурсы в обучение и настройку системы ИИ, чтобы она могла работать эффективно. Также важно иметь критический подход к таким решениям и не слепо доверять системам ИИ.

Заключение

Кроме того, системы ИИ могут быть несовершенными и допускать ошибки, что может привести к неэффективности и даже ущербу компании. Поэтому важно иметь критический подход к таким решениям и не слепо доверять системам ИИ.


# Импортируем необходимые библиотеки
import numpy as np

# Создаем функцию для анализа данных
def analyze_data(data: np.ndarray) -> dict:
    # Вычисляем среднее значение
    mean_value = np.mean(data)
    
    # Вычисляем медиану
    median_value = np.median(data)
    
    return {
        'mean_value': mean_value,
        'median_value': median_value
    }

# Создаем массив данных
data = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# Анализируем данные
results = analyze_data(data)

# Выводим результаты
print(f"Среднее значение: {results['mean_value']}")
print(f"Медиана: {results['median_value']}")

Этот код демонстрирует простой пример анализа данных с использованием библиотеки numpy. Он вычисляет среднее значение и медиану массива данных и выводит результаты.

Оригинал