Есть у меня кореш, который работает в строительной фирме крупного масштаба. Обычный рядовой инженер. Но вот в управление у них 4 года назад ворвался тип, который изначально продвигал идею автоматизаций и оптимизаций. Не сложно представить во что это всё превратилось с появлением нейронок.
В итоге он собрал команду и выбил у фирмы финансирование каждому по максимальному плану Claude и прочих GPT/Cursor.
Спустя 4 года результаты можно оценить так, что на несколько десятков человек сократили штат, автоматизировав их работу при помощи прог написанных Клодом. И продолжают писать и писать.
Так же они закупили оборудование для локалок. Надрочили локалку на проверке проектов и теперь нейронка видит косяки в проектах электрики лучше инженеров, которые недавно проебали косяки на 50 млн.
В чём суть треда.
Я теперь тоже хочу внедрить такую систему у себя в фирме и стать амбасадором проекта. Подготовил презентацию руководству, паспорт проекта и экономическое обоснование.
Реквестирую ваши истории с ваших РАБоток про внедрение ИИ. А так же способы обучения локалок, какие модели сейчас в топе и какое необходимо оборудование.
Вот только не понятно, зачем фирме в итоге будешь нужен лично ты? Компании так работают: Руковод — замы из числа топовых инженеров, или программистов (один из которых лет через 3-5 заменит руковода организации) — исполнители. Если убрать инженеров, то и руковод царю не нужен будет, сперва останутся просто рабы, которых к 2035му заменят ходячие машины (даже на стройке). Спустя 5 лет будет темный цех просто, и рабочего места тебе не видать.
> Вот только не понятно, зачем фирме в итоге будешь нужен лично ты?
У нас наоборот мелкий штат для предстоящей работы с конца года и планируется набор ещё двух долбоебов, на ФОТ которых придётся выделить не меньше 6.5млн рублей в год со всеми налогами. Планирую опередить это, пока есть время.
Тем более система снимет кучу хероты однотипной, но решение буду принимать я и мой коллега, например.
То есть мой отдел никак это не затронет. Вообще. А вот другие отделы легко могут потерять 20-50% состава в обозримом будущем, так как их работа на 50% состоит из воздуханства и все это знают.
>способы обучения локалок, какие модели сейчас в топе и какое необходимо оборудование
Локальную модель именно что дообучить это крайне дорогое удовольствие. У вашей конторы таких денег вероятно нет. Если просто настроить модель чтобы она умела работать с внутренней документацией вашей конторы, то смотри что такое RAG системы.
Модели сейчас китайские в топе. Kimi-K3, Deepseek, GLM. Если захотите в сторону американских моделей смотреть, то Opus/Fable и GPT-Sol. Cursor вам вероятно совсем не нужен будет.
Чтобы получать приемлемый результат с локальной модели на локальном железе, то готовься к тому что придется выложить несколько десятков миллионов рублей за GPU кластер на котором будет нейронка работать.
>>1667995
>система снимет кучу хероты однотипной, но решение буду принимать я и мой коллега, например.
>То есть мой отдел никак это не затронет. Вообще
Хз, какие-то слишком влажные фантазии. Ты уже пробовал с нейронками автоматизировать все те задачи которые назвал "херота однотипная"? Короче вот сначала полностью сделай отказоустойчивый и главное рабочий воркфлоу который будет эти задачи автоматизировать, сначала делай это все на подписках, а только потом иди к руководству показывать результат. И уже потом думай в сторону закупок локального железа и развертывания локальных моделей. Вкидывать бабло в локальное железо это большие инвестиции, а без опыта ты вероятнее всего полную хуету нагородишь и тебя быстрее уволят, так как бабки на ИИ въебаны, а результата 0. Короче сначала результат нужен, а только потом вкидывать бабло в это.
Что у вас вообще за задачи? Если это кодинг/программирование/разработка, то вероятно ты бы не спрашивал таких вопросов вообще. А в области проектирования сложно сходу сказать что работает, а что нет.
> то смотри что такое RAG системы.
А как же QLoRA?
> Kimi-K3, Deepseek, GLM
Это кодеры, бро, у нас же - стройка.
У нас много типовой хероты, всё стандартизировано минстроем. Формочки, КСочки, актики и т.д.
Тем более на 1 этапе мне нужно авто определение косяков в исполняке >= 80%. Не создание, а именно проверка.
Внедрение ИИ состоит не в том, чтобы найти хорошую модель, готовую или дообученную, а в том, чтобы перестроить под это бизнес-процессы. А это сложно, потому что тут тебе с людьми надо работать, а не с бумажками или программами.
В куче случаев сильно оптимизировать можно и без ИИ, но аналогично, надо перестраивать бизнес-процессы.
Бизнес-процессы, это кто кому задания даёт, кто контролирует, оценивает, в какой последовательности работают, как, и много всего ещё.
ИИ на самом деле не так много новых возможностей даёт.
>В чём суть треда.
>Я теперь тоже хочу внедрить такую систему у себя в фирме и стать амбасадором проекта. Подготовил презентацию руководству,
В чём суть. Если переводить, ты пишешь, что фактически хочешь стать начальником, руководством, получить особый статус в фирме. Что может пойти не так?