Andrew Ng об AI и разработке
Как я упомянул во вчерашнем посте, Andrew Ng вчера поделился своими мыслями про то, как AI меняет разработку —> ключевые тезисы:
1) в AI Fund они заметили, что сильным предиктором успеха инновационного проекта является скорость, с которой команда двигается (execution speed)
2) Именно эту ценность дает AI в разработке новых продуктов: если его достаточно тяжело использовать в существующих продкшн проектах и выигрыш c натяжкой может дать 30-50% в сокращении скорости разработки, то для разработки прототипов ускорение в 10 раз. Именно для этого и надо использовать AI
3) Код больше не является таким ценным артефактом разработки, как был раньше. Более того, возможно даже и архитектура таковой не является. Его словами:
с намеком на критерий сложности решений Безоса
4) Какими навыками должен обладать AI Engineer, по его мнению? 3 блока:
- навыки написания кода с помощью AI (ai assisted coding)
- понимание ключевых блоков AI разработки: промпты, RAG, агенты, эвалы, MCP, voice. Мне было важно узнать, что темы курса AI Product Engineer хорошо соотносятся с этим
- понимание full stack, архитектуры, базовых навыков продакт-менеджмента и дизайна
Эндрю подчеркнул, что они работают со многими компаниями из Fortune 500 и не хватает именно таких спецов. И как ему обидно, что выпускники Computer Science зачастую не знакомы с этими блоками выше.
5) И ключевая мысль: что раньше узкое место в разработке продуктов было именно написание кода, сейчас же оно смещается в product management: сбор фидбека и взаимодействие с пользователями/клиентами. Я, разумеется, спросил его про virtual user boards и сможет ли AI расшить и это узкое место —> он согласился, что много интересного ресерча делается в этом направлении, но отметил, что для b2b продуктов зачастую данные об их пользователях отсутствуют в интернет, поэтому LLM не очень хорошо могут "воспроизводить" такие персоны. Тем не менее, это безусловно перспективная тема и он следит за тем, что происходит тут.
В целом, я не устану повторять, что то, что Andrew говорил лет 6-7 назад становится мейнстримом через 3-4 года - например, про AI как электричество (см. посты 1, 2, 3 от 2017-2019), поэтому я очень рекомендую прислушаться к этим мыслям, даже если они пока кажутся "шарлатанскими". И посмотрите обязательно это видео 8-летней давности
В аттаче слайды с моего пересказа этого выступления на сессии AI Product Engineer сегодня.
Как я упомянул во вчерашнем посте, Andrew Ng вчера поделился своими мыслями про то, как AI меняет разработку —> ключевые тезисы:
1) в AI Fund они заметили, что сильным предиктором успеха инновационного проекта является скорость, с которой команда двигается (execution speed)
2) Именно эту ценность дает AI в разработке новых продуктов: если его достаточно тяжело использовать в существующих продкшн проектах и выигрыш c натяжкой может дать 30-50% в сокращении скорости разработки, то для разработки прототипов ускорение в 10 раз. Именно для этого и надо использовать AI
3) Код больше не является таким ценным артефактом разработки, как был раньше. Более того, возможно даже и архитектура таковой не является. Его словами:
"Even choosing the architecture for an application is closer to a 2-way than a 1-way door"
с намеком на критерий сложности решений Безоса
4) Какими навыками должен обладать AI Engineer, по его мнению? 3 блока:
- навыки написания кода с помощью AI (ai assisted coding)
- понимание ключевых блоков AI разработки: промпты, RAG, агенты, эвалы, MCP, voice. Мне было важно узнать, что темы курса AI Product Engineer хорошо соотносятся с этим
- понимание full stack, архитектуры, базовых навыков продакт-менеджмента и дизайна
Эндрю подчеркнул, что они работают со многими компаниями из Fortune 500 и не хватает именно таких спецов. И как ему обидно, что выпускники Computer Science зачастую не знакомы с этими блоками выше.
5) И ключевая мысль: что раньше узкое место в разработке продуктов было именно написание кода, сейчас же оно смещается в product management: сбор фидбека и взаимодействие с пользователями/клиентами. Я, разумеется, спросил его про virtual user boards и сможет ли AI расшить и это узкое место —> он согласился, что много интересного ресерча делается в этом направлении, но отметил, что для b2b продуктов зачастую данные об их пользователях отсутствуют в интернет, поэтому LLM не очень хорошо могут "воспроизводить" такие персоны. Тем не менее, это безусловно перспективная тема и он следит за тем, что происходит тут.
В целом, я не устану повторять, что то, что Andrew говорил лет 6-7 назад становится мейнстримом через 3-4 года - например, про AI как электричество (см. посты 1, 2, 3 от 2017-2019), поэтому я очень рекомендую прислушаться к этим мыслям, даже если они пока кажутся "шарлатанскими". И посмотрите обязательно это видео 8-летней давности
В аттаче слайды с моего пересказа этого выступления на сессии AI Product Engineer сегодня.
🔥 39
❤ 23
👍 7
😁 1
1 204 5.7K
Обсуждение 1
Обсуждение не доступно в веб-версии. Чтобы написать комментарий, перейдите в приложение Telegram.
Обсудить в Telegram