Հետ
Արհեստական բանականություն և մեքենայական ուսուցում

Կոդի մշակման արագությունն այլևս դեֆիցիտ չէ. դեֆիցիտ են դարձել եկամտաբեր գաղափարները

Habr
Advertisement468 × 90
Կոդի մշակման արագությունն այլևս դեֆիցիտ չէ. դեֆիցիտ են դարձել եկամտաբեր գաղափարները

Տասնամյակներ շարունակ ՏՏ կառավարումը կենտրոնացած էր ծրագրավորողների արտադրողականության օպտիմալացման վրա՝ կոդ գրելու արագությունը համարելով արդյունավետության գլխավոր ցուցանիշ։ Սակայն գեներատիվ արհեստական բանականության (AI) գալուստով ծրագրային ապահովման ստեղծումը դարձել է զգալիորեն ավելի էժան և արագ։ Սա հանգեցրել է անսպասելի արդյունքի. ընկերությունները սկսել են զանգվածաբար թողարկել MVP-ներ և նոր գործառույթներ, որոնք հաճախ պահանջարկ չեն գտնում շուկայում։ Հոդվածը բարձրացնում է այն կարևոր հարցը, որ ժամանակակից ինդուստրիայում «շշի պարանոցը» ոչ թե մշակման հզորությունների պակասն է, այլ որակյալ և շահութաբեր գաղափարների բացակայությունը։ Այժմ, երբ տեխնիկական իրականացումն այլևս խոչընդոտ չէ, բիզնեսը պետք է վերանայի իր արտադրանքի ռազմավարությունը և օգտատերերի կարիքների վերլուծությունը՝ ռեսուրսները անպետք ապրանքների վրա չվատնելու համար։ Հեղինակի հիմնական եզրակացությունն այն է, որ AI դարաշրջանում հաջողությունը կախված է արժեքավոր գաղափարներ գտնելու կարողությունից, այլ ոչ թե կոդ գրելու արագությունից։

This is a summary. Read the full article at the original source:

Habr
Advertisement468 × 90
Share
Արհեստական բանականություն և մեքենայական ուսուցում

Կապակցված

Քանի որ ձեռնարկություններն ավելի ու ավելի են ինտեգրում ինքնավար AI գործակալներն իրենց աշխատանքային գործընթացներում, ի հայտ է եկել ֆինանսական լուրջ ռիս…

Dark Reading

CNET-ի հյուրընկալված սյունակում հեղինակ Ջեյմի Բարթլեթը քննարկում է առաջադեմ արհեստական բանականության հետ կապված աճող ռիսկերը: Բարթլեթը պնդում է, որ «P…

CNET

OpenAI-ն պաշտոնապես ստեղծել է մաթեմատիկական խորհրդատվական խումբ՝ վերահսկելու առաջադեմ AI տրամաբանության ոլորտում իր հետազոտությունները: Այս քայլը հաջո…

TechCrunch
Advertisement970 × 250