reddit перевод технологии ИИ машинное обучение бизнес расходы

Шокирующая правда: как компании тратят миллионы на бесполезные технологии

9 июля 2025 г.

Вступление

В эпоху цифровых технологий компании часто сталкиваются с проблемой выбора между инновациями и бесполезными расходами. Одна из таких проблем - это чрезмерное увлечение искусственным интеллектом (ИИ) и машинным обучением (МО). Многие компании готовы потратить миллионы на эти технологии, не всегда понимая, для чего они их используют. Как сказал японский поэт Мацуо Басё: "Ветер дует, и деревья качаются, но только мудрый человек может понять причину этого движения."

Пересказ Reddit поста

Один из пользователей Reddit, работающий в области науки о данных, рассказал историю о том, как его компания чуть не потратила 100 тысяч долларов на бесполезную технологию. Все началось с того, что руководство компании узнало об ИИ и его возможностях, и сразу же решило, что им нужно это. Однако, когда сотрудник провел демонстрацию существующей системы и объяснил, что ИИ не нужен компании, руководство все равно было готово потратить деньги на эту технологию.

Пересказ сути проблемы

Суть проблемы заключается в том, что компании часто не имеют четкого понимания того, для чего им нужны определенные технологии. Они слышат о новых трендах и сразу же хотят их внедрить, не думая о том, будет ли это полезно для их бизнеса. Это может привести к бесполезным расходам и отвлечению ресурсов от более важных задач.

Детальный разбор проблемы

Проблема заключается в отсутствии понимания того, для чего нужны определенные технологии. Компании должны иметь четкое представление о своих целях и задачах, и только тогда можно начинать думать о том, какие технологии им нужны. Кроме того, компании должны иметь специалистов, которые могут объяснить руководству, для чего нужны определенные технологии и как они могут быть полезны для бизнеса.

Практические примеры и кейсы

Одним из примеров может служить компания, которая потратила миллионы на внедрение ИИ, но в итоге не увидела никаких значительных результатов. Другим примером может служить компания, которая внедрила ИИ и увидела значительное улучшение своих процессов.

Экспертные мнения

Seems like you shared your expertise and they listened - all in all, solid. - JimmyTheCrossEyedDog
100k is a rounding error compared to the salaries, benefits, and other costs of 250 employees. - QianLu

Эксперты считают, что компании должны тщательно думать о том, для чего им нужны определенные технологии, и не должны тратить деньги на бесполезные расходы.

Возможные решения и рекомендации

Одним из решений может быть создание специальной команды, которая будет заниматься изучением новых технологий и их внедрением. Кроме того, компании должны иметь четкое представление о своих целях и задачах, и только тогда можно начинать думать о том, какие технологии им нужны.

Заключение

В заключении можно сказать, что компании должны быть осторожны при внедрении новых технологий и не должны тратить деньги на бесполезные расходы. Они должны иметь четкое представление о своих целях и задачах, и только тогда можно начинать думать о том, какие технологии им нужны.


# Импортируем необходимые библиотеки
import numpy as np

def calculate_expenses(salary: float, benefits: float, other_costs: float) -> float:
    """Расчет общих расходов компании.
    
    Args:
        salary: Зарплата сотрудников
        benefits: Выгоды для сотрудников
        other_costs: Другие расходы
        
    Returns:
        float: Общие расходы компании
    """
    # Вычисляем общие расходы
    total_expenses = salary + benefits + other_costs
    
    return total_expenses


# Создаем массивы данных
salary = 1000000
benefits = 200000
other_costs = 500000

# Расчет общих расходов
total_expenses = calculate_expenses(salary, benefits, other_costs)

# Выводим результаты
print(f"Общие расходы компании: {total_expenses}")

Этот код демонстрирует, как можно рассчитать общие расходы компании и сравнить их с потенциальными расходами на внедрение новых технологий.

Оригинал

Recent Post

Categories

PREVIOUS ARTICLE
NEXT ARTICLE