Мы выкладываем записи куда придётся нна доступные видеохостинги и пока ещё Вы можете выбрать какой удобнее для просмотра.
Канал
RuTube
Основной отечественный видеохостинг.
(Мы это заслужили))...
Как то работает без всяких доступов.
простота в обмен на садистский интерфейс и ядовитую рекламу. виде копии.
Сообщество
Вконтакте
Группа в основной отечественной социальной сети, которая развивает бизнес-функции.
(Если не отменят бесплатный морковный сок) Лучшее из того, что есть "для невыездных".
Канал
YouTube
Недружественная, полная иноагентов и вредного контента, но самая развитая видеоплатформа, для тех, кто знает как оттуда смотреть полезные материалы.
Расшифровка видеозаписи
Расшифровка сделана ИИ (а он ленивый, тупой рукожоп) и корректируется только силами и по решению докладчика. Пользуемся "как есть".
00:00
пригласить Антона Александровича Кошелева. Он у нас уже выступал, он у нас выступал как там евангелист и по product и кто там искусственного интеллекта, это его основная специальность. Он у нас выступал со стороны университета, потому что он преподает, в том числе он преподает проектный менеджмент, в основном с упором на продуктовый подход в айтишечке. Не буду анонсировать, я уже сегодня рассказывал про модель в Кеневен.
00:29
и так дальше. Сейчас вопрос, что я попросил рассказать про роли, как вот в этих всех проектах, как живут роли, кому жить хорошо, кому плохо, у кого стандартный ролик выкастомный и так дальше вся вот эта вот история. Пожалуйста, Антон Александрович, будет презентация. Да, трясти, трясти коллеги, сейчас интернет видимо тоже подвисает.
00:57
Может, тотализатор устроим? Выпили от первого числа интернет или нет?
01:03
Вообще вопрос, обидно до слез. Я в ютубе Масоловича смотрю. За что меня из ютубчика выпиливать? Просто у меня аллергия, когда я хожу в рутубчик, я начинаю чесаться. Так, видно презентация? Да, видно. Сейчас нажму кнопочку уменьшить, чтобы увеличить. Правда, почему-то я вижу себя. А у Сергея еще презентация включена.
01:32
Так, а сейчас я вижу роли в проектах, я вижу уже презентацию Кошелева. Надо клацнуть, наверное, на том окне. Это, кстати, тоже вопрос, что каждый себе что-ли интерфейс сам настраивает. Я думал, я всем настраиваю интерфейс. Во всяком случае, на записи это будет мое окно. У меня роли в проектах в полное окно. Клацненькие на том окне, которое маленькое окно развернется в большое. Так, ну что, можно начинать тогда? Давай. Да, сегодня...
02:02
Игорь Вячеславович попросил меня рассказать про ролевой подход в проектах с точки зрения продуктового подхода, с точки зрения появления ассистентов у ролей интеллектуальных и на примере того, как мы пробуем решить этот вопрос при управлении студенческими проектами в университете. Кто еще не слушал мои выступления, напомню о себе. Меня зовут Антон.
02:31
Я кандидат физико-математических наук, децент учебно-научного центра искусственный интеллект ИРИТ РТФ Уральского Федерального университета, руковожу магистрской программой по компьютерным наукам и искусственному интеллекту, руковожу проектной деятельностью тоже в Бакалавриате на радиофаке и в магистратуре на Матмехе. Преподаю управление проектами, командами, продуктами.
02:59
в основном на основе искусственного интеллекта. И, соответственно, специализируюсь на управлении проектами искусственного интеллекта и в целом на оптимизации. Почему меня предыдущие две темы и интересуют? У меня есть опыт управления командами машинного обучения и анализа данных в финтех-компаниях и, соответственно, в стартапах и студенческими командами в университете. Если мы...
03:29
Если перефразируем классиков про проектный менеджмент, то можно сказать, что залог успеха – это хорошо настроенный процесс управления проектом. Соответственно, от постановки целей, согласований и требований заказчика, выбора определения сложностей по киновину, то, что Игорь Вячеславович рассказывал, определение на основе сложностей.
03:55
методологии реализации проекта, ну дальнейшая ее реализация в соответствии с методологией. Ну и там адекватное управление рисками, что тоже в наше время немаловажно. И, собственно, почему это становится особенно критично в 26-м году? Потому что у нас уже любой бизнес по умолчанию становится цифровым, то есть, ну, как-то бабушки, торгующие семечками на остановке у нас уже исчезли, соответственно...
04:25
У нас еда, все товары, все передвижения, вся жизнь в городе. Так или иначе, она связана либо с мобильным телефоном, либо с каким-то веб-сайтом, ну, либо, как говорится, с цифровыми услугами. И, соответственно, для бизнеса ERP становится не просто системой учета, а операционной моделью, ядром операционной модели, вокруг которой, собственно, и надо строить бизнес.
04:54
Ну, поскольку нас цифровая среда стала настолько же естественной и довольно сильно проникла в нашу городскую среду, поэтому, соответственно, вокруг этого и стоит выстраивать принципы управления бизнесом.
05:12
И, соответственно, ошибки внедрения ERP-систем других цифровых сервисов, сейчас особенно внедрение искусственного интеллекта стало модно, и тем более ошибки внедрения искусственного интеллекта могут приводить к глобальным сбоям в работы всей компании, нарушения движения даже материальных объектов, поэтому качественное внедрение это особенно актуально. С другой стороны,
05:41
у нас выросла скорость изменений, до этого у нас технологии вычислительной мощности росли экспоненциально, теперь у нас эффективность искусственного интеллекта с каждым месяцем заметно меняется, плюс у нас внешняя ситуация в целом экономическая, как-то сказать, становится мало прогнозируемой, там черные лебеди уже летают иногда стаями.
06:09
Поэтому рынки не стабильны и резко сокращается горизонт эффективного финансового и стратегического, ну и операционного планирования. Соответственно, компании при этом автоматизируют, продолжают активно автоматизировать процессы. Ну, кто хочет масштабироваться, снижать издержки и ускоряться. Соответственно, они же, кто хочет быть в тренде, начинают внедрять искусственный интеллект. Как здесь говорилось, для
06:38
автоматизации рутинных процессов и для повышения эффективности работы с данными. И масштабируют каналы продаж. что, опять же, нас появляются новые каналы продаж. Старые отмирают, как недавно было, с WhatsApp. Соответственно, на их место сразу занимают новые. Плюс появляются какие-то альтернативные каналы продаж. И, соответственно, всем этим многообразием нужно эффективно управлять.
07:07
Все это обычно какие-то проекты изменений, а, соответственно, без уверенного проектного управления изменениями, там, масштабная автоматизация с внедрением искусственного интеллекта просто приводит к масштабному автоматизированному хаосу, еще и наполненному искусственному интеллекту. Поэтому, соответственно, опять же, хорошие практики управления изменениями, хорошие практики
07:33
краткосрочного планирования и постоянной доработки планов, управление рисками, они как никогда становятся актуальны для устойчивого развития компании и в принципе их выживания. Соответственно, цена плохо управляемых проектов или проектов, скажем так, неадекватно управляемых, когда стараются закладывать горизонты планирования изменений на несколько лет вперед,
08:03
Понятно, что нас за полгода жизнь меняется настолько кардинально, что попытаться предсказать, что там будет через два года в технологиях, в рынках востребованности тех или иных инструментов, оно малоэффективно. Поэтому это приводит к срыву сроков, потери, выручке. Плохая интеграция модулей или их некачественное приводит к увеличению ручного труда.
08:30
даже вот некачественно внедренный искусственный интеллект с одной стороны несет репутационные риски правовые риски а с другой стороны там если он вам что-то накодил не так или нагенерировал какую-то мусорную информацию то за ним еще и прибирать на потому что опять же если он вы ему не доверяете то вы не можете его попросить за собой прибрать может прибрать что-то лишнее и соответственно неправильные ролевые модели вот как раз о чем тоже сегодня говорилось приводит конфликтам к
09:00
там, лишнему мартышкиному труду и, как следствие, выгоранию квалифицированных кадров, которых у нас тоже не так много осталось. Как показывает статистика, при внедрении в ERP проектов, в проектов внедрения ERP, там, до 70 % проблем, они больше организационные, а не технические. То есть, вопрос не в том, как сделать то или другое решение, а, соответственно, зачем и как. Он становится куда более актуальным.
09:30
И, соответственно, проектный менеджмент в 2026 году. Большинство... Далее, какие нас еще есть важные аспекты? Что большинство цифровых и тем более интеллектуальных решений требуют системной архитектуры ролей. Как говорили, есть вопросы с архитектурой доступа, есть вопросы с разделением зон ответственности для того, чтобы люди одни сделали, другие за них не переделывали. И тем более это важно для искусственного интеллекта.
10:00
здесь тоже сказали. один довольно сложный агент это пока что большая проблема то есть она в основном связана с размером контекстного окна то есть действительно искусственный интеллект обладает вполне ограниченным контекстным окном соответственно мейнстримовый подход это мультиагентные системы то есть точно также как в классическом IT от монолитов большинство компаний перешло
10:30
микросервисной архитектуре, которая стала необходимостью для гибких методологий управления проектами типа Agile. Так и в искусственном интеллекте, теперь в агентных системах мультиагентный подход, когда мы на каждую атомарную задачу обучаем своего или разрабатываем своего довольно тупенького агента, и потом нам к ним еще нужен какой-то оркестратор. Вот как раз
10:59
Чёткое распределение ролей, ограничение доступов для таких простеньких агентов оказывается крайне эффективным. Когда у есть хорошая ролевая модель с довольно атомарными ролями, по сути, является сразу прародителем архитектуры этой мультиагентной системы. Далее, как я говорил, искусственный интеллект и автоматизация усиливают требования к управлению.
11:27
То есть у нас агентов интегрируют во все основные важные цифровые системы компаний. Автоматизация таких процессов с точки зрения рутинных процессов и автоматизация процессов обработки больших данных становится основным конкурентным преимуществом, поскольку плюс-минус качество продукции физической, у всех одинаковое, поставщики у всех одинаковые.
11:56
то есть с чем еще конкурировать только со скоростью и качеством. и точно так же как искусственный интеллект, точно так же как цифровизация, и иизация усиливают не только хорошо выверенные и выстроенные процессы, но она усиливает плохие процессы, если у компании процессы недовыстроены, если четко
12:22
нету четкого разделения ролей, соответственно, попытка внедрить искусственный интеллект только ухудшает ситуацию, увеличивает хаос. Если нету порядка в E.T.L. процессах, в генерации и обработке хранения данных, соответственно, искусственный интеллект наводит хаос в данных и, соответственно, также размывает соответственность, то есть когда нету четкого разограничения доступов, зон ответственности.
12:51
основных операций, закрепленных за теми иными ролями, то, соответственно, же внедрение мультиагентности приводит к конфликтам и противоречию. И тут проектный менеджмент выступает как способ не просто внедрить какое-то решение, а перестроить, в принципе, операционную систему. Что на самом деле это оптимизация не в том, что мы просто пришли в...
13:17
плохой бизнес-процесс вставили хорошую цифровое или даже интеллектуальное решение. А в том, что мы сначала под это решение оптимизировали бизнес-процесс. Тут двухсторонний процесс всегда, и внедрение нового инструмента, и оптимизация под него бизнес-процесс. И проектный менеджмент – это управление трансформацией. Это не просто контроль задач, а синхронизация стратегии с операционным уровнем.
13:44
управление изменениями, управление рисками, выстраивание ролевой архитектуры, ее оптимизация, тут сказали, регулярная доработка. За счет этого это позволяет обеспечить масштабирование. В ближайшее время у нас будут выигрывать не те, кто поставил себе интеллектуальную ERP и наполнил ее агентами, а тот, кто эффективно управляет трансформацией и адаптацией своих бизнес-процессов с помощью проектного управления под текущий реалий.
14:12
Давайте посмотрим, какие есть аргументы за то, чтобы в 1926 году в Российской Федерации проектный менеджмент строить на Open Source. Последний ряд докладов был про Open Source, частности про Odu. Я пока рассматриваю Odu 18, на 19 версию мы пока не переехали. Первое, что это дает технологический суверенитет и
14:42
независимость бизнеса, то есть когда у нас рынки открыты, каналы поставят, логистические цепочки стабильны, мы можем опираться на то, что нам откуда-то приедут лицензии, приедут вычислительные мощности, нам кто-то поставит сервисы, может быть даже из-за границы. Вот, соответственно, когда у нас непонятно будет ли доступ к загранице, соответственно, хорошо иметь какое-то
15:10
пусть даже запасное решение in-house, в Америке с электрообеспечением, то есть нас электросети стабильно работают, поэтому мы не переживаем. Там, соответственно, где с электричеством перебой, у каждого в подвале стоит дизель-генератор и к нему закопанная сестерна с соляркой. Ну здесь точно также, соответственно, open-source позволяет либо заготовить это, либо если вдруг произошли какие-то отключения, соответственно, на нем
15:39
Опять же, если есть опыт и предпосылки к этому, можно быстро развернуть какие-то резервные решения для того, когда у вас отключили лицензию или у вас пропал доступ, соответственно, чтобы у вас не остановились процессы в компании. Далее, предсказуемая экономика владения. То есть, у вас нету того, что вендор захочет подписку у двойных два раза. Или у вас, если там...
16:08
оплаты за границу это вообще большая проблема. Тут, соответственно, у вас есть какой-то коллектив или есть понятный подрядчик, который работает на отечественном open-source и, соответственно, вас более-менее прозрачная экономика становится. Ну и, соответственно, опять же, фондир всегда просит прозрачную модель, вне зависимости от времени и ситуации в экономике просит 3-5 лет планов на 3-5 лет.
16:35
и желательно отсутствие в трансграничных операциях. И гибкость под реальные бизнес-процессы, то есть локальные требования, как сказали как раз, РООДУ уже адаптирован под локальные требования, интеграцию с отечественными сервисами, специфику бизнес-процессов и, соответственно, доступ малыми командами, которые не должны разрабатывать решения с нуля.
17:03
А должны только его там уже, как говорили, когда решение вам даже настроили, дальше его только эксплуатировать и дорабатывать, то это позволяет собственными силами компании адаптировать какие-то новые аналогичные процессы, если они возникают, дорабатывать роли и доступы, ну и, может быть, менять логику без каких-то серьезных доработок в решении. Это решает кадровый фактор, поскольку, я так понимаю, ассоциация УДУ растет. В принципе,
17:34
Воду не так сложно на базовом уровне разобраться. В принципе, людям, которые знакомы с подобными системами и умеют писать на питоне, такие кадры, собственно, наше высшее образование выпускают сейчас в достаточно большом объеме. Далее, соответственно, им надо где-то набить руку. Опять же, Open Source идеально подходит для университетов. То есть университеты всегда были кузницей Open Source.
18:02
Ну и, соответственно, потому что, опять же, университету в идеале учить студентов на чем-то, что стоит примерно как лист бумаги с ручкой или как доска с мелом. Ну вот Open Source с серверами, которые выдерживают небольшую нагрузку, в принципе, как раз полностью соответствует запросам образования. И, соответственно, опять же, у нас есть экспертиза внутри страны.
18:30
и возможность формировать внутренние центры компетенций на уровне компаний или регионов. Ну и, собственно, проектный менеджмент это как раз позволяет выстроить управление собственной цифровой экосистемой эффективно. Далее искусственный интеллект и автоматизация проще интегрируются в open source просто потому, что, опять же, нас большая часть решений в библиотеке машинного обучения – это open source.
18:59
Про большие языковые модели, как говорится, сказать нельзя, что это нас open source. Тут как раз обратная ситуация. Они потребовали громадных капиталовложений. Но с другой стороны, в целом, технологический тренд после того, как выходят какие-то мощные модели при проэтайлерной, то сейчас довольно быстро появляются, во-первых, их аналоги open source, и дальше уже локальные решения тоже появляются.
19:28
в open source формате. Опять же open source позволяет проводить эксперименты с тем какая вам модель подходит, не подходит, какая архитектура мультиагентных систем подходит, какие может быть модели протестировать разные. есть у вас открыты все возможности, нежели вы опираетесь на одно какое-то припроитаверное решение и с ним только и работаете. И тем самым вы ограничиваете себя от, может
19:57
куда более эффективных систем искусственного интеллекта. И ролевая модель становится устойчивой на Open Source, потому что проектный менеджер управляет архитектурой, а не лицензиями. То есть, мы делаем решение под наши нужды, опираясь на то, как и зачем, а не пытаемся из тех кубиков, что нам выдал вендор, соответственно, построить тот дом.
20:26
который мы хотим построить. Далее, бизнес-аналитик проектирует процессы, опять же, без ограничений того функционала, в который он зажат, и архитектор отвечает за масштабируемость, а не за соответствие тарифу. Тут, как говорили, вопрос экономики, он все-таки остается открытый. Мне кажется, как раз пока что еще остается место для искусства построить эффективную систему с более-менее приемлемой экономикой.
20:56
Поскольку жечь деньги все умеют, большого ума не надо. И, соответственно, исходя из всего вышеизложенного, в университете, как раз со студентами, решили начать проектный менеджмент, особенно для студенческих команд, ввиду...
21:22
большой масштабности и разнородности этих проектов, начать разрабатывать собственную систему управления, как раз на которой экспериментировать с внедрением мультиагентных систем в те или иные ролевые модели. То есть, как тут уже говорили, строить агентов-ассистентов, агентов-автоматизаторов той или иной функции, агентов-аналитической поддержки и агентов-
21:51
контролеров и оркестраторов. В принципе, стандартном Open Source ODA есть контрабандовские задачи и базовая аналитика. Тут, соответственно, для каких-то серьезных проектов Enterprise не хватает. Ролевой архитектуры, управление изменениями, контроля проектной экономики и связки от стратегии до процессов и разработок.
22:18
Основные требования сейчас к ERP это изменение операционной модели и, может быть, раз подсвечивание руководству, где сейчас у нас самая узкая горлышка тех или иных бизнес-процессов, куда нужно приложить основной фокус трансформации и развития для того, чтобы повысить эффективность предприятия. Внедрение автоматизации, поскольку
22:47
Чем дальше, тем нас жизнь становится более автоматизированной. Соответственно, поскольку для автоматизации сложных процессов с нетривиальной логикой как раз интегрируется искусственный интеллект, либо для автоматизации обработки больших данных, и под это все требуется перестройка ролевых моделей. Опять же, поскольку нам нужны роли, которые уже будут заменены искусственным интеллектом,
23:13
роли, которые будут заменены классической автоматизацией и роли для людей, которые будут работать в этих новых автоматизированных условиях. А стандартный функционал большинства ERP просто управляет задачами текущими, но мало управляет трансформацией. Мы разработали собственную ролевую модель. Она больше, конечно, нас
23:42
Сколько у нас все-таки IT образования, даже скорее образование в области применения искусственного интеллекта прикладного, соответственно, нас больше, нас ролевая модель получилась более для разработки как раз решений на базе искусственного интеллекта. Далее расширенные проектные процессы, появилась предпроектная диагностика, то есть поскольку как-то у нас
24:09
Все хотят внедрить искусственный интеллект, но у большинства это внедрение довольно уникальное. Соответственно, это не стандартное коробочное развертывание и это даже не стандартная сборка какого-то решения из понятных подходящих узлов или там нескольких вариантов тех или иных узлов и элементов конструкции, элементов системы. А, соответственно,
24:39
Подчас нужно формулирование и проверка гипотез, проведение экспериментов, то есть полноценный нир для комплексных проектов по Кеневин. Ну и соответственно, здесь нужно выделять отдельный этап Proof of Concept. Далее архитектурный этап. Соответственно, после того, как концепция подтверждена, опять же, продумать архитектуру. Далее контроль, управление изменениями и...
25:09
Контур экономики. Ну, поскольку учить студентов делать хорошие проекты, не задумываясь, о сколько будет стоить их разработка и эксплуатации, вот, собственно, получим, что потом на производстве студентов все время отучивают делать что-то самим. Говорят, посмотрите, может быть, что-то уже сделано, надо просто взять и переиспользовать. То есть, студентов на первом курсе учат, говорят...
25:36
нельзя ничего использовать, делайте сами руками, ну вот они потом по привычке так и диплом делают. А на самом-то деле где-то там на третьем четвертом курсе надо начать наоборот переучивать их обратно, что посмотрите, может уже все давно сделано за вас. И чем дальше тем это становится более актуально. И подготовили платформу для внедрения как раз аи-агентов и экспериментов с ними на платформу на базе Udo 18.
26:05
для экспериментов с агентами в управлении проектами. Поскольку тут даже университет заинтересован непосредственно в таких агентах, студентов проектов много, квалифицированных руководителей, кураторов проектов их гораздо меньше, и поэтому нужны какие-то вспомогательные системы, которые будут помогать студентам осваивать базовые навыки управления проектами самостоятельного.
26:34
управление продуктами, требованиями, управление стейкхолдерами, рисками. Ассистенты связаны с этими ролями. Далее, соответственно, агенты-контролеры, поскольку нужно контролировать и агентов-исполнителей, и надо контролировать пользователей, особенно студентов, поскольку нам потом им надо оценивать, выставлять оценки, соответственно, понять.
26:58
кто работал, кто не работал, кто филонил, значит кто драйвит проекты, кто просто отсиживается, ничего не делает, то есть опять же выводить такую комплексную статистику, ну и подпинывать тех, кто ничего не делает, и даже целые команды, что у вас есть график, давайте работать, иначе получите двойку. Далее, риск аналитик нужен, поскольку действительно, причем с широким мониторингом
27:26
и агрегацией информации из внешних источников. У нас стало очень много внешних источников, много разнородной информации. Соответственно, человеческими усилиями мониторить всю эту информацию становится долго, дорого и подчас невозможно. Соответственно, процесс сбора внешней информации и первичного анализа рисков на ее основе тоже стоит уже делегировать искусственному интеллекту.
27:54
И, соответственно, помощник бизнес-аналитика. Здесь тоже связано с тем, что далеко не все студенты сразу являются хорошими бизнес-аналитиками. Даже на работе далеко не все бизнес-аналитики звезды. Соответственно, кому-то одаренному синьору бизнес-аналитику может быть и помощник нужен. Ну, тоже на самом деле нужен, как показывает практика. Они в первую очередь говорят, что он работает...
28:24
он как раз заменяет весь ручной труд и документы готовит, отчеты хорошо готовит, и какие-то сводки и гипотезы генерирует. И работает, говорят, даже лучше, чем медловые. Большинство медловых аналитиков, то есть даже из коробки большие языковые модели, бизнес-аналитику делают уже очень хорошо. В следствии, если убрать еще эту рутину, постановки и приемки у них задач, полностью это перевести в такие более длинные.
28:53
автоматические цепочки работы, то это тоже сильно сократит трудозатраты на бизнес-анализ. Ну и надо помнить, что это все у нас работает опять же, где у нас бизнес-процессы формализованы. И вот как раз у нас за счет большого спектра проектов, у нас сейчас, мы дошли до уровня, когда у нас в семестр портфель 100 плюс проектов.
29:17
от более чем 10 компаний-заказчиков, от ключевых партнеров наших программ, таких как СБЕР, до каких-то малых IT-компаний или даже ИП, даже может быть не IT, а, например, какого-нибудь аграрного сектора, и, соответственно, кафедры и лаборатории университета, поскольку у них плюс-минус стоят те же самые задачи. Вот нас сейчас более 500 студентов на проектов, 3 курса бакалавриата,
29:47
на новых программах алгоритма искусственного интеллекта и прикладной искусственного интеллекта. И, собственно, есть еще магистр. Соответственно, как раз можем выстраивать полноценные команды, когда у нас есть старшие специалисты и руководители из магистратуры, и есть младшие исполнители из Бакалавриата, которым надо перенять опыт. Ну, кстати, поскольку мы первый курс сейчас целых полгода учили активно работать с промдинжинирингом и, в принципе,
30:16
разрабатывать, у них были целые хакатоны по разработке мультиагентных систем, то, как оказалось, сейчас первый курс на этих направлениях стал обгонять даже магистров и старшие курсы, и поэтому в какой-то момент даже происходит обратная ситуация, когда нас младшие начинают учить старших просто потому что у старших нет столько времени, чтобы с этим поиграться и погрузиться за головой и, так сказать, наработать лучшие практики. Поэтому
30:46
Если у вас есть интерес протестировать какие-то гипотезы, особенно связанные с искусственным интеллектом или с агентными системами, и у вас не хватает на это времени и рабочих рук, то и особенно если у вас есть открытые данные и open-source-платформы, решения, которых это можно сделать, то я вас с удовольствием приглашаю. Вот тут у нас есть QR-код и ссылка на платформу Partner.urho.
31:16
Сейчас, правда, нас уже закончился набор. То мы на этот семестр сформировали пул проектов. Но как-то в следующий семестр, если будут интересны какие-то решения, то с удовольствием можем предложить студентам. Если их заинтересуют, то у вас даже могут появиться готовые кадры через год-два, которые как-то...
31:42
протестировали гипотезы, с головой погрузились в тематику и функционал ваших платформ и далее можно масштабировать свои команды. Ну и возвращаясь к теме нашей сегодняшней конференции, ролевая архитектура в проектном менеджменте, как здесь сказали, она действительно нужна. Воду, видимо, будет дорабатывать.
32:09
туда активно надо внедрять агентов искусственного интеллекта, потому что разделение по ролям – это упрощение процессов, когда мы делим датамарных ролей, как сегодня показывали из них, потом можно собирать целые должности в различном формате. Соответственно, облегчение работы сотрудников, поскольку понятные ожидания…
32:34
в каждой роли есть понятные инструкции, можно роли поставить KPI, это повышает устойчивость и качество, поскольку ремесленники, которые что-то делают хорошо, это хорошо, но на самом деле желательно, как говорили, что, во-первых, заменяемость, и она в первую очередь важна и для компании, поскольку бас-фактор никто не отменял, настроение и какие-то интересы тоже никто не отменял, был хороший специалист, у него поменялись интересы.
33:04
Все, ему теперь это не интересно. Кем его заменять, как заменять, сколько выращивать такого нового самородка, непонятно. Когда у нас есть прописанные бизнес-процессы с должностными инструкциями, в которых есть ролевая раскладка, ну мы, как говорится, берем человека, выдаем ему инструкцию, ставим к нему несколько агентов, и в принципе за месяц он уже будет вполне хорошо решать нужные задачи. И как вот тут сегодня рассказывали про разделение на функциональные
33:33
процессные компании, что вот как раз в процессных-то компаниях выстроены четкие должностные инструкции, четкое разделение по релям, и там все идет как по рельсам, а в функциональных вот как раз это плавание. Вот как раз что их сложнее как раз автоматизировать и структурировать. Вот похоже, что наши агенты искусственного интеллекта, как за счет того, что они способны быстро работать в условиях неформализованной сложной логики,
34:02
но на достаточно узком участке ответственности. Вот они как раз может быть позволят эффективно автоматизировать и функциональные компании и сделать такой гибрид, когда у нас, казалось бы, функциональные компании, но они автоматизированы и агенты работают также слаженно, как и в процессных компаниях. Далее это упрощает автоматизацию внедрения. То есть если кто-то из собственников
34:32
постарался и прописал ролевую модель и должностные инструкции еще до внедрения каких-то цифровых систем, то, как тут говорили, внедрение проходит просто как по маслу. Поэтому можно даже показать собственникам, насколько это экономически выгодно. Повышение безопасности, разделение прав доступа, аудит действий. И, кстати, сейчас в том числе искусственный интеллект и агенты
35:00
начинают активно применяться и для мониторинга. Вот того, что сегодня предыдущий докладчик рассказывал. Мониторинг поведения, несанкционированного доступа, отслеживание мотивации – это все как раз тоже можно автоматизировать вплоть до действий в физическом мире с помощью систем компьютерного зрения. Упрощение администрирования, поскольку типизация вместо индивидуальных настроек, замена людей, замена прав
35:29
И перезборка должностных обязанностей происходит гораздо проще и эффективнее. Сегодня это тоже показывали. И подготовка почвы для искусственного интеллекта, как я говорил, это как раз активно внедряется. И давайте подумаем, какие в ближайшее время роли могут быть заменены как раз на агентов элементарных.
35:57
или получат ассистентов. есть первое это, конечно же, контролеры. То есть когда у вас есть четкие критерии, которым нужно контролировать, и данные для контроля у вас уже агрегируются для эффективной работы живого контролера, то как раз здесь поставить агента, которому там либо прописать промд, либо дать хорошо структурированную рак-базу, и он на основе ее будет каждое действие 24 на 7 оценивать.
36:25
и еще с вероятностью, то кажется это... А еще он может сразу рекомендации выдавать в случае, если что-то пошло не так, то тут два в одном получается. Что не только контролер и начальник, а уже функция становится единой. Мониторинг отклонений, различные системы мониторинга. Подготовка отчетности, то есть генерация текста, генерация изображений, генерация графиков по данным.
36:53
и генерация каких-то выводов и гипотез, с этим, собственно, большие языковые модели справляются гораздо лучше человека. Просто потому что это и есть их основная функция – генерировать текст и какие-то изображения и агрегировать выводы, выявлять паттерны в больших данных. Первичный анализ требований, то есть опять же…
37:19
обработка больших объемов текстовой информации и контроль SLA, мониторинг, это все тоже позволяет. И ассистентов, скорее вот мы хотим точно разработать ассистента проектного менеджера, архитектора системы, бизнес-аналитика, владельца процесса и стратегического руководителя. Поскольку у нас тоже за последние 100-150 лет очень много было разных решений
37:49
и инструментов, и хороших практик во всех этих отраслях. Люди, как говорится, стараются учиться, но не у всех получается прилежно. Кому-то одни вещи даются лучше, другие – хуже. И, соответственно, человека появляется некоторый байс. А, собственно, искусственный интеллект нас может одинаково хорошо работать со всеми инструментами того же проектного менеджмента и в зависимости от ситуации.
38:17
Выдавать операции не на личные предпочтения или там какую-то лекцию я посетила, какую-то прогулял, какой-то мастер-класс прошел, а на какой-то не успел записаться, а, соответственно, используя весь базис знаний человечества в проектном менеджменте, выдавать наиболее адекватные решения под ту или иную ситуацию. Ну и надо помнить, что искусственный интеллект усиливает экспертизу, ускоряет, но не заменяет ответственность. Поэтому это тоже отдельное.
38:46
пласт работ, обучать коллектив, соответственно правильно работать вот с этими агентами. Ну, тут как когда-то учили работать с интернетом, с носимыми планшетами или смартфонами на производстве или в каких-то компаниях, то теперь точно также надо весь коллектив будет эффективно учить работать с этими агентами. Где на него можно полагаться, где нельзя.
39:17
где он прав, где он может ошибаться. Так, и давайте я продемонстрирую, у нас есть сейчас заготовка на UDU-18 для проектного менеджмента. Как раз поскольку у нас есть разделение по специфике потоков, то есть у нас есть бакалавры, есть магистры, плюс у бакалавров у нас тоже есть первый курс, который сейчас по программам топ.
39:46
обучается есть предыдущие курсы но при этом удобно соответственно проекты поделить на портфеле соответственно для того чтобы посмотреть где у нас больше где меньше там какая нагрузка где лучше у нас проходит работы где кураторы может быть справляются лучше хуже соответственно откуда куда можно перенести практике работы с проектами далее внутри
40:15
портфеля мы можем разделить проекты на программы соответственно опять же поскольку у нас есть крупные заказчики которые приходят с целыми пачками своих проектов и там с ними одна специфика работы там со студенческими инициативными проектами соответственно с ними несколько другая там с академическими проектами третья работа с экспериментальными проектами четвертое вот соответственно чтобы тоже смотреть
40:43
где как у нас ресурсы заложены и может быть тут для проектов разных программах нужны несколько разные ролевые модели в зависимости от специфики проектов, специфики заказчиков и собственно сложности проекта и специфики их управления этими проектами. вот собственно у нас стандартный список проектов, тут уже даже не то что больше 100, их там уже где-то к 150 подбирается.
41:12
соответственно, не утонуть во всем этом многообразии, еще отследить, надо действительно, как на производстве есть кпи, за которые платят или не платят зарплату, тут у нас кпи у студентов, за которые ставят хорошие или плохие оценки, и студентам еще надо обосновать, почему ты сделал то или другое, соответственно, вот если у него есть достаточно подробный цифровой след в системе, как
41:39
как он прилежно и в каком объеме выполнял задачи, какие получились результаты, есть ли замечания к его работам, опять же, от его коллег, куратора, а впоследствии и агента, то, соответственно, отсюда можно показать и его эффективность. Другой стороны, рано или поздно у нас во всех системах появится, точнее, у нас уже почти во всех системах появились капилоты.
42:06
Поэтому приучать студентов, даже те, которые не хотят работать с капилотами, тому, что надо с ними работать, надо, поскольку в любой более-менее приличной компании первое, что его скажут, вот у нас агент, соответственно, работай с ним. Мы стараемся сразу с первого курса путевевать навыки работы в мультиагентной среде, где есть живые контрагенты и, соответственно, есть агентные.
42:33
агентные контрагенты, смежники на основе искусственного интеллекта. Ну и вот тут у нас классическая довольно ролевая модель пока получилась для наших проектов. Ну, возможно, там разработчиков стоит тоже поделиться отдельно, но тут в зависимости от специфики проекта, там где-то у нас разработчики не сильно в основном занимаются искусственным интеллектом и разработкой агентов, но соответственно у нас других разработчиков нет.
43:03
А где-то, да, может, там есть классические разработчики и разработчики, собственно, агентов или вообще систем машинного обучения. Ну, под них тоже, может быть, специфическую роль выделить. В целом, на этом у меня все. Благодарю за внимание. Есть ли вопросы? Господа, у тебя есть вопросы? меня первый вопрос технический. 1 и 2 – это две команды на одно тз?
43:31
вот геббел один на два в скобках да это две команды на одну тз ну то есть у нас заказчик может когда проекты предлагают заказчик он может определить сколько команд он ему интересно или там если он выдает даже своих кураторов сколько команд он готов может потянуть со скальпью командами работать соответственно кто-то дает там одну один вариант проекта
43:59
то что максимум может быть один, кто-то дает несколько. Тогда, соответственно, можно либо дорабить большой проект на какие-то отдельные части и сделать больше, ну либо устроить два конкурирующих решения, потом сравнить между собой. А что, кстати, в этом не секрет с камазовским переводчиком, что? Ну, пока ничего. Собственно, дальше нужны полевые испытания и датасет, но как это, команда выбрала в этом семестре другой проект, поэтому...
44:27
А студенты чисто выбирают. Вчера тут была дискуссия, и позавчера я сломал стенд в университете показательный с VR-реальностью. Дали пострелять из лука, я их пересрелял по-настоящему, еще и лук сломал. Они утверждали, что стрела не вылетает, но оказывается, это была только гипотеза. Вот это дискутировали. Студенты могут выбирать свой проект.
44:57
Ну видите, нас мы пока еще, может быть, конечно, уже по инерции тут вот сказали, что на Headhunter тенденция поменялась, может быть, нам действительно тоже стоит начать пересматривать эти подходы, но по инерции последние там вот сколько-то лет мы жили, когда вот был дефицит IT-шников, собственно, у всех плюс-минус были одинаковые офисы с плюс-минус одинаковой кофемашиной, печеньками.
45:24
и диванчиками и переговорками и соответственно плюс-минус одинаковая зарплата и как говорится айтишники выбирали себе работу по интересу заставить айтишника работать из-под палки, но это примерно как заставить Иша как идти туда, куда он не хочет он может долго симулировать работу, но результат вряд ли получится хорошим но наоборот, навык, вот у меня формируется
45:53
То есть мне большие модели напоминают зумеров. есть упрекать бесполезно еще может, особенно грок может обидеться и уйти из чата. То есть попрекать плохой работой тоже бесполезно. То есть сиди и молись, понравится ему, захочется ему тебе ответить, не захочет. Или полную херь может выдать. да. А самое главное, может следующие итерации снести то, что, то есть делать хуже, чем было. Ну вот так.
46:19
Там же это не так, Игорь, простите, вмешаюсь. Ответ в модели – это отражение вашего вопроса. И качество ответа, соответствует уровню вопрошающего. То есть если уровень вопрошающего низкий, то и качества ответа будет недостаточным. Вот как с агентами. Если с ним работает сеньор,
46:47
он получит сеньорный результат, если это будет джун, он получит ерунду. Ну да, новый па... как это... Тут надо навык промд инжиниринга, соответственно. Если промд писать как джун, результаты будут как у джун, а если промд писать по-сеньорски, то результаты будут сеньорские. Вспоминается олемовское, что в каждом вопросе заключена половина ответа.
47:14
А это именно так, Сергей, относительно, это же мы там же видно, мы получаем переформулированный вопрос, мы не получаем ответа.
47:25
Нет, на самом деле мы получаем ответ, ответ ищется как нечто близкое к нашему вопросу. Ну, собственно, формальная логика примерно так и работает. Хорошо, вопрос тогда вот тут хорошо позиционно подтянулся. Скажите мне тогда такой вопрос, почему так много платформ и почему так мало кейсов? Много платформ каких?
47:55
Ну вот ты когда придешь, это платформа ONTA, это Артем Александрович был только что, Добрый день, простите поздно, включился, да, у меня на самом деле вопрос к Антону был, можно? Можно, конечно. Вот смотрите, Гартнер недавно опубликовали свои вот это топ-10 стратегических, технологических трендов.
48:21
А у вас я поздно присоединился, вот вы показывали состав команды, и вас в составе команды я увидел людей. При этом здесь везде написано разработка IT-assistent, разработка IT-agent. А где у вас внутри? У самих. То есть вы этим пользуетесь? Ну, то есть вот там бэкэндер, это агент какой-то, Разработчик.
48:48
Мы планируем пока агентов наставников и агентов контролёров. Я просто почему говорю, я вот это, я расскажу, я уволил всю свою команду на самом деле, у меня было 10 человек и сейчас меня там вместо них 5 агентов работает.
49:08
Интересный кейс, посмотрим, чем закончится. Дело в том, что... Долго живет. С тем мы делаем для людей. Это, кстати, интересный вопрос. Включать ли в ролевую модель робота? Конечно, включать. живем Роботы будут их держим слоем или будет наравне с людьми? Посмотрите, если нет этой презентации, я вам пришлю потом ее, Игорь. Там слайд AI Native.
49:37
он показывает, что раньше команды были мультиагентными, а о том, что агентом может быть кто угодно, хоть человек, хоть не человек. Вначале мы сделаем отдельным сломом, а потом это должно быть универсально.
50:02
Если у вас есть деньги и желания, берете живого сеньора, если нет, берете того агента, которого у вас позволяют средства. Тут же еще вопрос, потому что я сколько видел платформ, очень мало видел готовых решений. есть мне интересны кейсы больше, эти. Но тут вопрос, опять же, русская культура. Потому что...
50:29
Я не буду выдавать секрет Артема Александровича, что проект, который сразу полетел, студентам говорю, ребята, так продайте мне его. Они говорят, так мы его в свой стартап вставили, нам он теперь не интересен, мы типа это забросим. Я думаю, ну хотя бы ветерану от аналитики надо было пиво предложить, я бы отказался бы. Сказал бы следующему поколению инженеров типа. Сергей Франц, что хотели спросить? Уточнить, да, вот по картинке.
50:58
Вот есть проект, есть клиент, есть компания. Клиент от компании чем отличается? Я, наверное, прослушал. А клиент это заказчик? А компания? А компания, ну это вот как это... Подразделение, котором реализуется проект. Это в конфиге поделено между этими? Это внутреннее? То есть эти компании это вузовское или отдельно взятое в стороне, которые студенты вот эти вот...
51:27
привлечены или как? Виртуальная сущность, которая ну просто конфига, не совсем не команда, просто что в одной конфиге стоят несколько проектов и они вот разделены, но в воду есть мультикампани, но несколько компаний, которые живут в одной конфиге. Не совсем понятно, что компания это группа людей или что, как, просто непонятно. есть, есть туча проектов, которые делает одна компания.
51:56
Компания это владелец портфелей. Портфелей. Проектов.
52:05
портфеля и программ, если уж точно. портфеля и программ. То есть студенты работают на это владельца? Да. Ну, да. есть это как бы подрядчик? Да, по сути это подрядчик. Все, понятно. И сколько еще раз, я вижу 147 проектов, да? Да. Сколько процентов, я вижу много Сбербанковских, Сбербанк первый основной клиент, да?
52:34
Ну да, нас просто первый курс, как я говорил, он как это программы выиграли, университет выиграл грант на подготовку специалистов топ ИИ, и там нужны партнеры из отрасли, котором интересен искусственный интеллект. И у нас СБЕР просто якорный партнер, ну и поскольку там требования минцифры, чтобы студенты с первого курса
53:03
были плотно погружены в специфику проектов компании-партнеров, там практику проходили, у нас это реализуется через проектный практикум, то, соответственно, нас значительная доля проектов, собственно, от Сбера. А эти проекты компании, то есть как раз клиенты предлагают эти проекты, да, или они отдаются? Да, да, да, клиент это как раз те, кто предложили проекты.
53:35
И в Воду вы как раз реализовали вот эту всю поддержку, мониторинг этих всех проектов. Ну вот сейчас планируем доработать, а так... А там есть какая-то типа инструментарий на чем-то, то есть вы планируете это развивать там планируете какие средства, инструменты используются, что выстрелит, что не выстрелит, ну чисто с такой научной точки зрения, что вот модельки там в 147 проектах
54:04
Больше всего использовались модельки, условно говоря, Gwent, условно говоря. Вот здесь это не... ну, кстати, не думаю. Хорошая идея. Можно в карточку проекта добавить...
54:19
основные технологические… Необходимые ресурсы или инструментарии, что-то в таком духе. да, или там технологические компоненты основные, и тогда можно по ним достать… Опять же, такие трудозатраты. Ну раз это введение проектов, намекал вас в этой карточке какие-то… Ну вы же сами сказали, говорили, что там должно быть каждый в команде, как-то он отмечается, то есть… Да. …мониторинг про…
54:45
Роли вы сказали, есть в каждой команде какие-то роли. Но очень интересно было бы именно, что у нас сейчас в этом году. Условно говоря, на чем из проектов делается. Вы же все равно будете... Ну вот часть проектов мы будем на воду делать, потому что нас тут есть проект, собственно, по развитию вот этого подхода. Нет, я так понимаю, эти проекты... Я так думал, что эти все проекты ивишные.
55:13
Поэтому мне больше интересовался, чем они делаются. Ну они сейчас в основном агентные. Они делаются либо на N8N, либо на Giga-agent, который является форком линг-чейна под GigaChat. Не, я понимаю, но там же моделька какая-то используется, чем-то. Этот агент куда-то лезет или он сразу везде GigaChat, Антон же сказал.
55:39
А, GigaChat в основном, да? Где Сбер определил, что надо использовать GigaChat, там GigaChat, а где студенты сами выбирают модели, ну там кто до чего дотянется, тот и использует. Ну тогда более-менее со статистикой понятно. Ясно, очень интересно. Но Сбер далеко не везде требует, ну как сказать, сразу ограничивать GigaChat. Им тоже интересно провести исследования, какие модели, какое качество показывают. Ну вот видите...
56:10
Если чем-нибудь оказался полезен, есть инструментарий, потому что ГКЧАТ – это хорошо, получается двойная польза и студенты.
56:30
В результате работы, недочеты или какие-то замечания по гигачатам, вас прямая связь с разработчиками Сберовых, можете с ними обменяться. Они тоже, со своей стороны, могут улучшить что-нибудь. Или какие-нибудь вообще простые глюки? Ну да, оставляем. В прошлом семестре нас был эксперимент, мы Сберу этот Gitverse прокачали, когда мы туда завели 300, а не 500 как раз человек.
56:59
Топ ИИ, Топ ИТ первый курс зашел, и Gitverse лег. Соответственно, там были доработки под нас. Мы как раз были основными тестировщиками Gitverse. У меня, конечно, такой мракантильный или, как говорится, шкурный вопрос. как говорил Владимир Лич Ленин, мы пойдем другим путем. Раз у вас даже студенты первокурсники занимаются этими самыми агентами.
57:29
Меня интересует из этих проектов, по-моему, вы озвучили или Игорь Вячеславович сказал такую вещь, что ваши студенты задавали вопрос, зачем им таким специалистам ИИ нужно знать фундаментальную математику всякую, все прочее. По вашей оценке, эти проекты требуют под собой, допустим, знания
57:58
фундаментального знания математики, ну хотя бы на уровне двух курсов. Большое смущение, что вчерашний школьник, даже если он олимпиадник, сильно сомневаюсь, что он сможет сделать что-то больше, чем просто сгенерировать грамотный промд к тому, чего уже есть. Но ни в коем случае не...
58:25
Нет, видите, нас просто тут есть разные проекты. Например, есть проект от института геофизики исследования алгоритмов для предсказания временных рядов на примере данных вариаций геомагнитных полей. Этот проект даже сеньор-датасиентист без специалиста по геофизике нормально не сделает.
58:54
Поэтому... Нет, подождите. То есть временные ряды вас не напрягают, а геофизика напрягает, да? То есть с временами и рядами у вас с теорией все хорошо, у вас первокурсник любой ряд там это самопрогнозирование временных рядов делает на раз. Или он полезет в это, в дико-чат и... Как это? У нас есть кураторы проекта, которые могут проконтролировать качество промта...
59:22
и качество ответов промта по вопросу временных рядов. А вот проконтролировать качество промта по вопросу геомагнитных полей, тут хочешь, не хочешь, надо идти к специалистам из института геофизики. Поэтому тут у нас просто очень разные есть, у нас большая вариация уровня проекта, вот от академических проектов до сделать проекта, где-то тут есть лапа помощи, когда надо сделать просто...
59:53
сайт для какого-то волонтерского центра. просто несколько нормальных промтов прикрутить любую там нормального стандартного агента и все заработает. Просто сейчас у нас проблема, что университет в себя вобрал уровни от прикладных, когда нас научили кодить и я пошел кодить, до соответственно тех, кто хочет прийти к кандидатской диссертации.
01:00:22
Ну и соответственно мы балансируем в столь широких рамках. Это тоже есть некоторый вызов из-за этого. Вы им рассказываете уже, что их профессия, она уходит потихоньку, относится к депрегейт, к такой треку? Ну вот мы поэтому, у нас в прошлом семестре был доклад на датазавтраке как раз, что мы их прямо с первого семестра, у них был предмет
01:00:51
на котором было запрещено что-то делать руками и все задачи нужно было решить с помощью промта. Поскольку, как говорил автор этого курса, у него девиз лучше с нами, чем за гаражами. Поскольку, как уже любой школьник, имея в руках смартфон, как говорится, промты пишут лучше, чем большинство учителей общей образовательной школы. Ну, промт это написать, вообще там большого ума-то не надо.
01:01:19
По сути, здесь нет никакой интеллектуальной деятельности, кроме той, которую мы сказали в самом начале. Наверное, надо вопрос Сергея подвести под него черту. Нужна локальная экспертиза предметной области. Если эта экспертиза подразумевает наличие математических каких-то способностей, то значит, математик.
01:01:48
Если она подразумевает взаимодействие с людьми или с животными, ещё что-то, нужна вот именно конкретная эта экспертиза. А конкретно, именно математика в этом случае уже не нужен. Вот. И я к чему подвожу, может, немножко так, Царь, извините, я всё-таки... Я сказал, что мы немножко... Вот со своими студентами я их увожу немножко в сторону и...
01:02:16
Дело в том, что мы сейчас, в первом самом выступлении, я это сказал, еще раз проанонсирую, мы занимаемся производственным расписанием. Я очень сильно сомневаюсь, если я начну генерировать промпты, что она мне составит расписание, что ИИШКО составит мне расписание на такую конфигурацию производственного оборудования, условно говоря, алгоритма как такового.
01:02:45
не существует. он НП, НП неразрешимый, или еще какой-нибудь. В общем, мы идем по генетике. Для генетики нужна математика. Для того, создать кромассовую, нужна математика. И вот даже интересно будет потом посмотреть, потягаться, есть ли у вас студенты, которые в состоянии делать, и будет ли у вас проект, по производственному расписанию, например, стандартного цеха.
01:03:14
на 20 станков и что-то такое. Доходит до маразма. вот этот задам, Ишечке задам вопрос, а сделай мне расписание на 20 цехов, то есть на 20 станков оборудование, вот такое это оборудование, вот все сделай, причем соптимизируй по количеству и так далее.
01:03:37
Но если такое возможно, то… Давайте остановимся на том, что ИИ не решает все вопросы, а точнее все вопросы решает одинаково плохо. Это не является экспертом. Никто не перешагнул границу качества ответов 70%. То есть в 30 % случаев он будет вам нести абсолютную пургу, если это не специализированная какой-то инструментарий. То есть в очень коротком и емком промпте. Все остальное, то есть…
01:04:07
современные информационные системы сочетают возможности когнитивные возможности человека алгоритмизацию в первом всегда алгоритмизация потому что ничего лучше с точки зрения качества ответа никто не придумал пока еще и только и искусственный интеллект ну а и да в тех местах где ну хотелось бы пофантазировать а сказать что мы сейчас делаем
01:04:36
нейросетку обучим на каком-то датасете, уже знающие люди примерно понимают, что это пришли очередные инфо-цыгане. Секундочку, секундочку. Тут надо немножко за базаром следить. Я вручную маркдауны размечал, чтобы первые раги получить. И за неделю до Инопрома сделали то, что Сбер сказал, что невозможно решить. Не будем сейчас даваться подробностей.
01:05:05
А у них бодиплата? это... Ну и что, что Раги вы размечали и МДшки размечали? Все равно эти ваши МДшки не загрузились в память о нейрохимии. как антолог, антологу скажу, есть структурируемые отрасли знаний, слабо структурированные, есть по которым усреднение, что нейронки делают хорошо, приводит к оптимизации результата, а есть наоборот.
01:05:34
Допустим, там в психологии, что когда ты возьмешь большинство, то тебя выйдет шляпа где-то за пределами разумных решений. вот пока мы разговариваем в опыту, еще в вечерках Игорь, звучит как инфо-цыганщина. То есть мы делаем какой-то проект, который мы загрузим какой-то датасет и будет все зашибись. Не будет. Нет, нет, нет. На самом деле это же уже устаревшая технология. Последние полгода новый тренд. Мы сделаем агента,
01:06:03
который поймет по нашему запросу, что ему нужно. Вот мультиагентная-то ведь архитектура, не когда у нас несколько LLM-ок, обученных на разном датасете, а это когда у нас LLM-ки, которые как оркестраторы выбирают тулзы, когда он может сгенерировать код, а может вызвать калькулятор, а есть еще вольфрам альфа, который вообще заточен решать там математические задачи и доказательства строить. И вот у вас агентность...
01:06:32
как базовая оркестрирующая LLM, выбирает, каким инструментом воспользоваться, и она может написать алгоритм, который вашу НП-полную задачу решит аппроксимационным алгоритмом. И по сути, вас ответ будет алгоритмический, но сделал это агент на базе LLM. Нет, подождите. Агент — это тоже алгоритм. Поэтому я и говорю, что я делал вот...
01:06:58
Я делал на таком агенте на MCPшном и на TULAх, реализовал бизнес-процесс. Тоже особый, ну то есть это реализуемая технология, прекрасно работает. Ты в него вкидываешь задачу, и он дальше сам с клиентом взаимодействует, говорит какие TULA ему надо вызвать. И так тоже работает. есть вариантов, как всегда, вариантов IT-реализации, десяток. В любом случае агент – это алгоритм.
01:07:27
алгоритм, который определяет, что ему нужно сделать в конкретной точке времени. Нужно ли ему позвать какой-то нейросеть или вызвать конкретный тул? Нет, вот вас... Агент это не нейросеть. Нет, а в том-то и дело, что вы агент можете сделать детерминированный алгоритм классический, а можно на его место поставить нейросеть с промтом, которая вместо алгоритма будет решать, кого вызывать.
01:07:55
Просто у вас алгоритм... Что такое аркистратор, я прекрасно знаю. Ни один вменяемый человек не поставит LLM-аркистратором. Ну, это пока. Нет, год назад говорили, ленки буквы подписать не будут. Нет, дело не в этом. Я же вам говорю, как только мы перешагнем уровень качества ответов, больше сделаем его 70-80%, то тогда да.
01:08:22
а в продакшене агент одно дело определить намерение пользователя что пользователь хочет определить его вышедшую то есть что именно он такой тул он хочет позвать это с этим легко справляется нейросетка а вот ставить его в оркестрацию там лучше алгоритм работает он работает быстрее и не жутокиной просто так
01:08:50
еще когда токен экономика сейчас в полный рост. и собственно да, тут разница-то проста, если вам надо 100 % качество и 100 % точность, но это точно не нейросеть, потому что она точно не про это, она точно про вероятностный ответ. Вот и все. У меня немножко другой ответ, меня в ответ следующий. Я верю и знаю в том, что LLM-ка и с помощью
01:09:17
агентов, адкистраторов вытащит из интернета любое решение, если оно в интернете заложено. Но если его там нет, новое оно не придумает. Поэтому, если я хочу, чтобы быть конкурентоспособным и придумать какой-нибудь такой алгоритм, и не выложу его в сетку, ну по крайней мере там, где его может цапнуть это самое.
01:09:45
у меня есть шансы на то, что мое решение, которое традиционное, или полутрадиционное, будет достаточно конкурентоспособным. Как только я положу на GitHub, все, оно будет сховано и сожрано и съедено. Все. Вот именно вот это. Но кто-то же, кто-то же его положил. Кстати, я почему про это вспомнил? Потому что буквально, вы, а вы следите, за новостями, буквально вчера была новость где-то там в каком-то...
01:10:13
на этом чате, что вот эти все программы, которые там олимпиадные, там бьют, эти самые решали сложнейшие супер алгоритмы и все прочие задачки, оказалось они просто тупо знали ответ. Поэтому не работали с ответом. Но если ответа нет, если ответа в интернете нет или вот трудно найти, то тогда математика нужна.
01:10:39
Простите, пожалуйста, но вы сейчас ведёте разговор в нарративе о том, что вся тематика искусственного интеллекта построена на том, что на предварительно цифрованных знаниях. да. есть кому-то эти знания надо генерировать. Нет, нет. На самом деле, если у вас есть цифровой двойник процесса...
01:11:07
искусственный интеллект все знания может себе сгенерировать сам. просто у нас про RL пока громко не говорят, а ведь все большие языки, вот все вот эти облачные модели, которые мы пользуемся, они почему за год шагнули так далеко? А потому что у них у всех же стоит обратная связь, петля обратной связи рлевская. То есть они, пообщавшись с пользователями, каждый месяц потом дообучаются.
01:11:37
и они, собственно, и адаптируются, и подстраиваются под каждого пользователя. есть надо еще не списывать со счетов рельную составляющую искусственного Я хочу сказать следующее, что точно так же, как в программировании, системщики, как в свое время говорили, были системщики, были обычные программисты, то есть всегда будут существовать программисты, разработчики, которые создают инструментальные средства и...
01:12:02
разработчики, которые этими инструментальными средствами пользуются. Если ваш университет настроен только на то, чтобы делать квалифицированных пользователей и не готовить людей, которые этот же инструментарий, эти же LLM, эти же агенты, ветки будут создавать, то, как говорил Греф, а зачем нам таких квалифицированных пользователей готовить университет, если для этого вполне достаточно колледжа? Вот это уровень колледжа.
01:12:32
Я же не спорю, мы бы с удовольствием готовили квалифицированных пользователей, которые могут разрабатывать новые принципиальные архитектуры больших языковых моделей. для этого хорошо бы кто-то нам кластер подарил, и бы с удовольствием... и на нем студенты с большим удовольствием бы поэкспериментировали и чему-то полезному научились. Вот, вот значит вам нужен кластер. Кластер нужен, да, согласен.
01:12:57
Это как видите, искусственный интеллект же по сути стал как атомная энергия, ну и атомная бомба. Любой первокурсник фистеха знает, как сделать атомную бомбу. Атомную бомбу может сделать пять государств в мире. Также с искусственным интеллектом сейчас архитектура трансформера знает любой десятиклассник, который этим интересуется. А обучить модели уровня ЧАД-GPT может десяток компаний в мире.
01:13:25
То есть понимаете, немножко напрягает то, что я почти стопудо уверен из вот этих вот участников проекта. Вот вы сказали, что именно правильно сказали, что при желании он может знать, как эта структура ЛЛМ-ки устроена, но я стопудо уверен, 90 % из них близко не представляет, что она из себя представляет. Они просто берут и как вот автомобиль, не разбираясь там в движках, ничего, садятся за руль, нажимают на газ и начинают ехать.
01:13:54
Вот это есть опасность некоторых. Все, я ничего другого не хочу сказать. Господа, можно я вмешаюсь в вашу дискуссию? Тайминг вышел. Тайминг вышел, да. И я ее подведу следующим образом. Что как человек со слабым зрением, у меня хороший слух, я подслушал в лифте вчера у студентов, что выпиливаются из-за математики, выпиливаются из инфобеза, что типа много математики. С другой стороны...
01:14:20
что вот цифру, которую назвал Кошелев, 70%, я думал, он договорился, он имел 97%, то есть в моей картине мира, на внедрение это 3 % инструмент, и вот как аналитик процессов, я скажу, что тоже ту часть, которую я видел, там самая слабая звено – это заказчики, ну по разным причинам, да, то есть кто-то наслушался вот этих инфо-цыган, которым меня вот Варкулевич отнес, я его прощаю за слово «антология».
01:14:47
И приходит и говорит, сделайте нам, чтоб я сидел дома и Ишечка нам баксы приносила. Кто-то приходит рассказывать, учить стартапа, не помочь стартапу, а рассказать, как бы он пилил, ну то Сега потешить. Так вот караван идет со скоростью хромого верблюда. И про этот караван, часть, которую я его видел, вот там заказчики хромой верблюд пока что, кроме Сбера. Сбер красавчик. Даже просто потому, что за выход на крышу, не знаю, можно ли там курить, но...
01:15:16
Я вот себе думал, этот цар арестуют, меня арестуют. Так вот, я не пойду завтра на МЛ Екатеринбург, а он, по-моему, опять в Сбере, да? Да. Ну вот, Сбер принимает МЛ Екатеринбург в классном технопарке, где вежливые ребята, не такие как охрана университета, вежливые ребята встречают, и там уютно, там все классно, и этих датасатанистов, которые приходят послушать, Сбер даже чем-то угощает.
01:15:46
Там всегда пицца, кофе, какие-то вкусняшки. Так вот, а где-то в Тинькове можно лежать или в Сбере, я забыл.
01:15:54
не знаю в ко... лежать где мешки с эти самые мешки под окном но мне больше нравится тот зал где можно лежать не стой когда можно... звери есть да я помню просто что зал что там можно еще и лежать во время докладов это вообще шикарно это так что я определяю в первую очередь пока что самое слабое место это заказчики в этой всей цепочке
01:16:24
пока что. А 10 % выход годных это хорошо. Мы же знаем, что есть там 3 миллиона этой джили. Сегодня нам говорил ваш коллега, что есть миллион там или сколько сейчас 400 тысяч автовазов, 300 да, то есть есть 13 тысяч Ferrari, перегретый бренд, есть суперкаром в моей картине мира не является. Прости, Господи, у меня есть десятка друзей, кто всю жизнь шел.
01:16:51
две с половиной тысячи в год Bentley Bentayga, да? Поэтому, наверное, 90 % пускай не будут пользователями, а вот вернем ли мы русскую математику, это вот вопрос. Потому что искусственный интеллект — это первая технология, где мы проигрываем. Ну, категорически проигрываем. Где китайцы, американцы это. И вот, может быть, мы первые запилим матрицы Калмогорова.
01:17:16
Это же мы были в Великой математике, но об этом поговорим в другой раз. Сейчас давайте поблагодарим Антона Александровичем, потому что и доклад был практически в этот, и мы решили практическую задачу, или они решили практическую задачу, или мне просто легче от того, что они решили эту практическую задачу. Потому что это теперь не в Google Docs, что неправильно и незаконно, как в том анекдоте. То есть персональные данные выкладывать на зарубежную эту, так как сервак скрепный православный, то все персданные
01:17:46
находится в России. И это первый вопрос, что они обязаны по закону. И второй вопрос, что это получило и развитие, и практику студентов. Это App Insource 2.0. Вы спрашивайте, будет ли такой функциал? Не будет. Мой прогноз, что это вопрос, найдется ли студент, который в это впишется или нет. Вот такая дорожная карта этого проекта. есть кто чего хочет, то и пилит. Такой App Insource 2.0.
Н