Технологія Agent справді непоганої якості, але цей сценарій уже розігрувався в історії Інтернету. Інтернет-компанії постійно потрапляють в ілюзію, що корпоративний світ функціонує як Інтернет — дані повсюдно, потрібно лише їх правильно організувати.
Проблема в тому, що ми вже пережили два такі цикли. В епоху Data Science всі вірили, що гігантські обсяги даних автоматично перетворяться на інсайти. Що вийшло? У більшості компаній дані — звичайна каша, організаційні можливості не встигають. Потім те саме сталося з RPA (роботизацією бізнес-процесів) — виглядало як панацея, але виявилося, що багато процесів далеко не такі стандартизовані.
Тепер хайп навколо Agent-ів повторює ту ж історію — надмірний оптимізм, за яким слідує розчарування. Сама технологія нормальна, але реальна ситуація в компаніях часто набагато складніша за очікування. Нечисті дані, нестандартизовані процеси, невизначені вимоги… ці давні проблеми залишаються і в епоху Agent.
Переглянути оригінал
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
15 лайків
Нагородити
15
8
Репост
Поділіться
Прокоментувати
0/400
CryptoTherapist
· 21год тому
ngl це викликає сильну "посттравматичну стресову реакцію від циклу хайпу"... ми вже бачили цей фільм приблизно три рази, лол. наука про дані → RPA → тепер агенти, той самий сценарій копіуму, різний час виконання 💀
Переглянути оригіналвідповісти на0
POAPlectionist
· 01-12 01:04
Зовсім правильно, чи знову починається новий раунд "Вовк прийшов" у виставі
Дійсно, кожного разу так, після розповіді про науку даних — про RPA, тепер знову про Agent, повторюється цикл
Чи покращилася ситуація з цим бізнесом? Ні, все ще так само хаотично, навіть найкращі технології не врятують
Переглянути оригіналвідповісти на0
BearMarketNoodler
· 01-11 10:58
Звична схема — дані науки, RPA, зараз Agent, один і той самий цикл. Головне — знову та сама істина — корпоративна база даних набагато брудніша, ніж ти думаєш.
Переглянути оригіналвідповісти на0
ser_we_are_early
· 01-10 21:55
Знову коло вирізання цибулі, Data Science, RPA так само обманули, тепер Agent знову
---
Чесно кажучи, більшість компаній мають жахливі дані, кого звинувачувати
---
Техніка щодня оновлюється, але старі проблеми компаній ніколи не вирішуються
---
Хіба це не класична трагедія, коли інтернет-мислення стикається з традиційними компаніями
---
Згадалося, кілька років тому RPA також так активно просували, а що вийшло
---
Порядок даних — це легко сказати, мало хто реально робить
---
Agent дійсно крутий, але спершу потрібно розібратися у своїх справах
---
Ха, історія завжди повторюється, лише актори змінюються
Переглянути оригіналвідповісти на0
DiamondHands
· 01-10 21:48
Знову ця сама схема, наука про дані, RPA, зараз Agent, інтернет-люди справді живуть у своїх фантазіях
Чесно кажучи, ті справи в компанії — це не техніка врятує, спершу потрібно все зрозуміти
Кожного разу хвалимося, а в кінці виявляється, що процеси хаотичні, дані безлад, чия це вина?
Забудьте, знову розчарування на горизонті
Переглянути оригіналвідповісти на0
ForeverBuyingDips
· 01-10 21:43
Знову ця сама історія? Ми вже давно мали винести уроки.
Дійсно, кожного разу один і той самий сценарій, просто змінюємо концепцію і знову розігріваємо.
Про неправильне управління корпоративними даними знали ще десять років тому, а тепер знову хочете покластися на Agent? Мрії.
Як тоді хвалили науку даних, як просували RPA, а тепер так само просувають Agent, схема вже наскрізь заїжджена.
Головне — спочатку потрібно навести порядок у своєму домі, не сподівайтеся, що якісь нові технології допоможуть вам заповнити ями.
Переглянути оригіналвідповісти на0
CryptoNomics
· 01-10 21:42
Чесно кажучи, якщо ви виконаєте базовий регресійний аналіз часових рядів щодо циклів технологічного ажіотажу, коефіцієнт кореляції на цьому етапі фактично становить 1.0. Агенти просто слідують тієї ж кривій прийняття, яку ми бачили з... назавжди, лол
Переглянути оригіналвідповісти на0
BTCBeliefStation
· 01-10 21:40
Цього разу знову повторюється старий трюк у науці про дані, посмішка
Я чітко бачив цю хвилю RPA, і в кінці кінців все одно доводиться покладатися на людські ресурси для закриття вразливостей
Агент — це просто новий костюм, для компаній з поганими даними це все одно безглуздо
Інтернет-спільнота завжди вважає, що їхні ідеї працюють у реальності, а результат...
Говорити без помилок, стандарти процесів у компаніях дійсно залишають бажати кращого
Історія завжди повторюється, просто учасники змінюються
Ще одна технологія, яка була популярною п’ять років тому, тепер з новою назвою для перемоги
Технологія Agent справді непоганої якості, але цей сценарій уже розігрувався в історії Інтернету. Інтернет-компанії постійно потрапляють в ілюзію, що корпоративний світ функціонує як Інтернет — дані повсюдно, потрібно лише їх правильно організувати.
Проблема в тому, що ми вже пережили два такі цикли. В епоху Data Science всі вірили, що гігантські обсяги даних автоматично перетворяться на інсайти. Що вийшло? У більшості компаній дані — звичайна каша, організаційні можливості не встигають. Потім те саме сталося з RPA (роботизацією бізнес-процесів) — виглядало як панацея, але виявилося, що багато процесів далеко не такі стандартизовані.
Тепер хайп навколо Agent-ів повторює ту ж історію — надмірний оптимізм, за яким слідує розчарування. Сама технологія нормальна, але реальна ситуація в компаніях часто набагато складніша за очікування. Нечисті дані, нестандартизовані процеси, невизначені вимоги… ці давні проблеми залишаються і в епоху Agent.