#саммари
Исследование McKinsey & Company, в котором рассматриваются значимые технологические тренды 2024 года:

✅AI Revolution
- Генеративный ИИ стал ключевым трендом с 2022 года и активно применяется в различных отраслях
- Влияние аналитических технологий ИИ, включая приложения машинного обучения (ML), компьютерного зрения и обработки естественного языка (NLP), продолжает расти
- Инструменты операции машинного обучения быстро развиваются, облегчая переход от пилотных проектов к полноценным бизнес-процессам

✅ Building the Digital Future
- Тренд на новые подходы в разработке программного обеспечения: объединяются низкокодовые платформы, ИИ-ассистенты на всех этапах SDLC, интеграция на базе генеративного ИИ
- Технологии, которые усиливают доверие, возможности кибербезопасности и Web3

✅ Compute and Connectivity Frontiers
- Тренд на передовые технологии связи, такие как 5G и будущее развитие интернета вещей (IoT)
- Технологии виртуальной и дополненной реальности: спектр от дополненной реальности (AR) до смешанной реальности (MR) и виртуальной реальности (VR)
- Открытие возможностей квантовых технологий: вычисления, коммуникация и сенсорное оборудование. Оценочный экономический потенциал примерно $0,9 трлн

✅ Cutting-Edge Engineering
- Передовые системы робототехники и расширение диапазона применения
- Инновационный транспорт: автономные и электрические транспортные средства, городская воздушная мобильность и технологии ACES
- Биоинженерия. Потенциальное экономическое влияние более $2 триллионов в следующем десятилетии
- Космические технологии, где доходы «опорных» сегментов отрасли могут вырасти до более чем $750 млрд к 2035 г

✅A Sustainable World
- Электрификация и возобновляемые источники энергии. Общий объем инвестиций в физические активы для энергетических и земельных систем все еще значительно ниже требуемых
- Климатические технологии, выходящие за рамки электрификации и возобновляемых источников энергии. Рынок удаления углерода может быть оценен до $1,2 трлн к 2050 году

🌀 Почему ИИ "галлюцинирует"?

Умный AI-ассистент по ресурсам для здоровья SARAH, работающий на базе GPT-3.5, круглосуточно раздаёт советы о здоровом питании, отказе от курения, снятии стресса и многом другом на восьми языках. Но, как и все чат-боты, SARAH может допускать ошибки. Например, однажды бот опубликовал список несуществующих клиник в Сан-Франциско с вымышленными названиями и адресами.

Склонность ИИ к фантазиям, известная как "галлюцинация", мешает широко применять чат-боты и становится большой проблемой.
Но почему ИИ “галлюцинирует”?

Чтобы ответить на вопрос, нужно знать, что зачастую задача ИИ – не просто искать информацию, а создавать новые данные. Когда вы задаёте вопрос чат-боту, он формирует ответ на основе языковой модели, а не баз данных либо готовой информации в Интернете.

Если "разрезать" такую языковую модель, вы не увидите готовую информацию, а найдете миллиарды чисел. Эти числа используются для вычисления ответов с нуля, создавая новые последовательности слов на лету. Большая часть текста, созданного языковой моделью, выглядит так, как будто его можно было бы скопировать с реальной веб-страницы. Но, как правило, эти сходства случайны. Языковая модель больше похожа на бесконечный волшебный шар предсказаний, чем на энциклопедию.

Поэтому бот генерирует текст, предсказывая следующее слово в последовательности. Если модель видит "кошка сидит", она может предположить "на", а затем "коврике" и так далее.

Чтобы угадать слово, языковая модель вычисляет оценку для каждого слова в своем словаре, изучая вероятность того, что это слово будет следующим в последовательности. Слово с лучшей оценкой выигрывает. Получается умная статистическая игра в угадайку.

Полностью исправить склонность ИИ к "фантазиям", скорее всего, невозможно. Поэтому, возможно, лучший подход — управлять своими ожиданиями и с осторожностью относиться к информации, полученной в чате.

#новость_партнёров

Почему дизайн — это не про красоту?
Как создавать эффективные и работающие креативы?

Ответы ждут 17 октября на встрече с предпринимателем, креативным директором и соосновательницей бренда Spirit of Insight Дианой Гибадулиной.

Диана более 18 лет работает с люксовыми мировыми брендами и российскими стартапами. Прийти точно стоит: будет интерактивная игра, разбор реальных кейсов, пицца и множество инсайтов о брендинге.

✍️17 октября в 18:00, Физтех.Гараж (ГК МФТИ, 1-й этаж). Регистрация по ссылке

#Росмолодёжь
#РосмолодёжьГранты

Приглашаем на первый Стартап-девичник от Офиса студенческого предпринимательства!

1 ноября в 18:00 в Физтех.Клубе
Обязательная регистрация — по ссылке

В программе обмен опытом и идеями, заряд мотивации и питчи об активно развивающихся стартап-проектах. А ещё нетворкинг в неформальной обстановке и вкусная еда.

Принять участие можно в двух форматах:
🌟выступить с питчем о своем проекте / тогда регистрацию нужно пройти до 24 октября
🌟поддержать, послушать, пообщаться / регистрация до 31 октября

До встречи!

🌟 Дружеское напоминание!
1 ноября в 18:00 в Физтех.Клубе пройдёт первый Стартап-девичник.

Формат: девушки, у которых есть свой стартап, выступают с питчем и презентацией, делятся опытом и предпринимательскими скиллами.

Будем рады всем! Приходите поддержать выступающих, задать вопросы, вдохновить на новые идеи и решения, вкусно поесть.

🌟Обязательная регистрация — по ссылке

Обратите внимание: если хотите выступить с питчем, то регистрируйтесь до 24 октября включительно. Если хотите прийти-послушать, то регистрируйтесь до 31 октября.

Всем хочется создать идеальный продукт с первой попытки. Но это большая иллюзия, которая популярна не только среди начинающих фаундеров. MVP не может и не должен быть идеальным.

Minimum Viable Product — минимально жизнеспособный продукт. Это пилот, который, по сути, уже можно продавать. В идеале это базовая версия продукта, которая решает всего одну проблему, но решает её хорошо. С помощью MVP можно проверить спрос, получить первых клиентов и сформировать понимание реальных потребностей рынка и покупателей.

Чем отличается эффективный MVP:

🌟Фокус на главной боли и решение одной конкретной проблемы. Это проблему нужно решать хорошо. А всё остальное можно добавить позже.
🌟Приоритет на скорости. Запускайте с недочётами, ужимайте сроки и старайтесь не втянуться в болото бесконечных итераций. Если итерации есть, то они должны быть быстрыми и по факту.
🌟Много общения и ручной работы. Экономия на разработке — это нормально. Живое общение с клиентами и фиксация всех просьб и предложений — круто.

При успехе MVP решает главную проблему клиента при минимальных вложениях с помощью довольно простого решения и имеет потенциал к масштабированию.

Как понять, что с MVP что-то не так?
Если вы внедряете в продукт более 3 ключевых функций, продумываете сложную автоматизацию и множество интеграций, — стоит задуматься.