Профсоюз Русских Программистов

НЕОПРАВДАННЫЕ ОЖИДАНИЯ ИНЖЕНЕРА ИТ-ТЕХНОЛОГИЙ

Недавно я побывал на одном из крупнейших инвест-форумов в регионе, куда съехались представители десятков стартапов и венчурных фондов. Темой было всё, что связано с AI и «технологиями будущего». Я ожидал глубоких дискуссий — про обучение моделей, про работу с данными, про математические подходы, оптимизацию архитектур. Но чем дальше шёл день, тем отчётливее становилось: большинство проектов, представленных как «прорывной AI», — это просто обёртки вокруг GPT или аналогичных API.

На одной из сессий я пообщался с командой, которая представляла себя как разработчиков собственной AI-платформы для анализа юридических документов. Они гордо рассказывали, как их «модель» способна находить юридические противоречия и давать рекомендации. Когда я спросил, на чём обучалась модель, какие используются архитектуры, как решаются проблемы токенизации или классификации сложных конструкций, мне ответили уклончиво. В итоге оказалось, что всё их «AI-ядро» — это просто промпт к GPT через OpenAI API с шаблоном: «Проанализируй юридический документ и выдели спорные места». Ни собственной модели, ни оценки качества, ни понимания того, как работает трансформер — только фронт, оболочка и маркетинг.

Это был не единичный случай. На протяжении форума я видел ещё как минимум 10 таких стартапа — от «AI-психологов» до «интеллектуальных ассистентов для обучения», построенных по той же схеме: API + промпты. А когда заходил разговор о loss-функциях, градиентном спуске, эмбеддингах или переобучении — спикеры терялись, многие даже не понимали, что это.

И вот в чём проблема. Когда стартапы продают интеграцию с открытыми языковыми моделями как «свою технологию», они вводят в заблуждение не только инвесторов, но и рынок. Такие проекты не масштабируются, не дают устойчивого технологического преимущества и исчезнут, как только API станет дороже, недоступен или устареет. Это не инновация — это просто временный интерфейс. Без команды, способной реально разрабатывать модели, работать с данными и понимать математику под капотом — это не AI-компания, а AI-макет. И, к сожалению, таких всё больше.

Пост пришел от нашего коллеги. Если у вас есть истории — пишите и вы → сюда.

👍11❤2👏2🤔1

www.group-telegram.com/in/prptut.com/117

376 viewsSep 17 at 16:46

НЕОПРАВДАННЫЕ ОЖИДАНИЯ ИНЖЕНЕРА ИТ-ТЕХНОЛОГИЙ

Недавно я побывал на одном из крупнейших инвест-форумов в регионе, куда съехались представители десятков стартапов и венчурных фондов. Темой было всё, что связано с AI и «технологиями будущего». Я ожидал глубоких дискуссий — про обучение моделей, про работу с данными, про математические подходы, оптимизацию архитектур. Но чем дальше шёл день, тем отчётливее становилось: большинство проектов, представленных как «прорывной AI», — это просто обёртки вокруг GPT или аналогичных API.

На одной из сессий я пообщался с командой, которая представляла себя как разработчиков собственной AI-платформы для анализа юридических документов. Они гордо рассказывали, как их «модель» способна находить юридические противоречия и давать рекомендации. Когда я спросил, на чём обучалась модель, какие используются архитектуры, как решаются проблемы токенизации или классификации сложных конструкций, мне ответили уклончиво. В итоге оказалось, что всё их «AI-ядро» — это просто промпт к GPT через OpenAI API с шаблоном: «Проанализируй юридический документ и выдели спорные места». Ни собственной модели, ни оценки качества, ни понимания того, как работает трансформер — только фронт, оболочка и маркетинг.

Это был не единичный случай. На протяжении форума я видел ещё как минимум 10 таких стартапа — от «AI-психологов» до «интеллектуальных ассистентов для обучения», построенных по той же схеме: API + промпты. А когда заходил разговор о loss-функциях, градиентном спуске, эмбеддингах или переобучении — спикеры терялись, многие даже не понимали, что это.

И вот в чём проблема. Когда стартапы продают интеграцию с открытыми языковыми моделями как «свою технологию», они вводят в заблуждение не только инвесторов, но и рынок. Такие проекты не масштабируются, не дают устойчивого технологического преимущества и исчезнут, как только API станет дороже, недоступен или устареет. Это не инновация — это просто временный интерфейс. Без команды, способной реально разрабатывать модели, работать с данными и понимать математику под капотом — это не AI-компания, а AI-макет. И, к сожалению, таких всё больше.

Пост пришел от нашего коллеги. Если у вас есть истории — пишите и вы → сюда.

BY Профсоюз Русских Программистов