ШІ

Product Marketing Manager в Railsware Артем Сагайдак влаштував іспит чотирьом LLM на реальних даних. Він поділився з dev.ua цим досвідом. Далі — пряма мова Артема.

У стартапів є два улюблених вислови: «ми зробили півот» і «це був трансформаційний рік». Чесно кажучи, я сам стільки разів це говорив у різних інтерв’ю, що вже трохи не довіряю цим фразам, коли чую їх від інших. Здебільшого за ними не стоїть нічого конкретного — просто зручний спосіб не визнавати, що план не спрацював.

За останній рік маркетологи встигли звикнути до AI Overview, AI Mode та дискусій навколо того, як великі мовні моделі змінюють пошук. Уже нікого не дивує, що Google не просто показує посилання, а формує власні відповіді. Але мене зацікавило інше питання. Ми багато говоримо про те, як ШІ знаходить інформацію. Значно рідше — про те, як він формує уявлення про об’єкти. Саме тому я почав спостерігати за одним власним експериментом, пов’язаним зі звичайним кованим мангалом. У певний момент Google AI почав описувати його не лише через характеристики чи призначення. У відповідях з’явилися згадки про музичний проєкт Elite Kovka Music, художню легенду виробу, відеоконтент та інші пов’язані елементи. Фактично модель почала бачити навколо товару цілий контекст. І це може бути значно важливішою зміною для маркетингу, ніж здається на перший погляд.

У США набирає популярності новий формат приватної освіти: замість традиційних уроків, домашніх завдань і вчителів — штучний інтелект, персоналізовані програми навчання та розвиток практичних навичок.