[JamesJoyce]

#programowanie #programista15k #sztucznainteligencja #pracait

Spojrzenie na AI przez pryzmat “bańki” to imo najczęstszy błąd w dyskursie publicznym. Prawda jest bardziej złożona i znacznie mniej spektakularna.

Tak, mamy do czynienia z przeszacowaniem niektórych możliwości - szczególnie w kontekście AGI czy pełnej automatyzacji pracy umysłowej. Ale jednocześnie niedoceniamy fundamentalnych zmian, które już się dzieją. OCR, tłumaczenia maszynowe, rozpoznawanie mowy - to wszystko przeszło z “niemożliwe” do “oczywiste” w ciągu dekady.

Problem polega na tym, że AI rozwija się nierównomiernie. W jednych obszarach mamy przełom (generowanie tekstu, analiza obrazów), w innych tkwimy w miejscu (robotyka, reasoning). To nie jest klasyczna bańka technologiczna, gdzie wszystko nagle pęka. To raczej długotrwała transformacja z wieloma falami wzlotów i upadków.

Kluczowa różnica: w przeciwieństwie do dot-comów czy kryptowalut, AI ma już konkretne, mierzalne zastosowania w przemyśle. Firmy nie inwestują w obietnice, tylko w narzędzia, które już dziś poprawiają efektywność.

Prawdziwe pytanie brzmi: które konkretne implementacje przetrwają, a które okażą się przedwczesne? Bo AI jako zjawisko niknie nie zniknie - za dużo problemów rozwiązuje na poziomie infrastrukturalnym.

[Ksiega_dusz]

@JamesJoyce: Moim zdaniem

Przetrwa:
• AI wbudowane w procesy infrastrukturalne (finanse, medycyna, logistyka, energetyka).
• Narzędzia „copilotowe” (wsparcie pracy specjalistów, nie zastępowanie ich).
• Wysoko wyspecjalizowane systemy (np. analiza obrazu w

[polskie-k0rpo]

@JamesJoyce czytanie tekstu, rozpoznawanie psa, kota, człowieka - zatwierdzam. kradzież IP przez korporacje od LLM, pogarszanie jakości treści dostępnej w internecie i nie tylko - nie podoba mi się. pozdrawiam

[AntyKuc]

Kluczowa różnica: w przeciwieństwie do dot-comów czy kryptowalut, AI ma już konkretne, mierzalne zastosowania w przemyśle. Firmy nie inwestują w obietnice, tylko w narzędzia, które już dziś poprawiają efektywność.

@JamesJoyce: To jest dobry produkt, ale nie produkt warty aż tyle. IMO inwestorzy liczą na ogromne zyski poprzez automatyzacje pracy umysłowej, a to prawdopodobnie nie stanie się w najbliższym czasie. Zobaczą, że kasy nie ma i uciekną.

[WyjmijKija]

Firmy nie inwestują w obietnice, tylko w narzędzia, które już dziś poprawiają efektywność

@JamesJoyce: niektórym poprawiają, ale ilu faktycznie poprawiają? Proof of Concept przeszło, widać, że coś tam się da tym zrobić, ale Proof of Value dla wielu firm wciąż wydaje się być w toku. A bardzo ciężko dyrektorom przyznać się do porażki jak już poszły miliony w jakimś kierunku - lepiej udawać, że jest zajebiście. I w ten sposób

[dodo_]

> które już dziś poprawiają efektywność

@WyjmijKija: Proszę o liczby. Jak na razie przychody z AI są mniejsze niż cały globalny rynek smartwatch-y.

[JamesJoyce]

@WyjmijKija oj wiele, czytanie dokumentow, klasyfikacja, sumaryzacja itd. I to jest na produkcji

[JamesJoyce]

@dodo_ proszę https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai

[dodo_]

@JamesJoyce: No i czego praktycznego się tam można dowiedzieć? To artykuł z podsumowaniem jakichś ankiet. Deklaracji.

Dalej nie wiem jakie konkretnie produkty AI są używane. Ile one kosztują, jakie zyski przyniosły.
Takie teksty to szum w eterze.

[JamesJoyce]

@dodo_ np tego

Companies with at least $500 million in annual revenue are changing more quickly than smaller organizations. Overall, the use of AI—that is, gen AI as well as analytical AI—continues to build momentum: More than three-quarters of respondents now say that their organizations use AI in at least one business function. The use of gen AI in particular is rapidly increasing.