Текст книги "Искусственный интеллект. С неба на землю"

Искусственный интеллект. С неба на землю
Джимшер Челидзе

Редактор Александр Александрович Перемышлин

Дизайнер обложки Александр Александрович Перемышлин

Иллюстратор Александр Александрович Перемышлин

© Джимшер Челидзе, 2024

© Александр Александрович Перемышлин, дизайн обложки, 2024

© Александр Александрович Перемышлин, иллюстрации, 2024

ISBN 978-5-0064-8598-3

Создано в интеллектуальной издательской системе Ridero

Предисловие

2023 год стал третьим и пока самым жарким летом искусственного интеллекта. Но что делать разработчикам и бизнесу? Стоит ли сокращать людей и полностью доверяться новой технологии? Или это все наносное, и нас ждет новая ИИ-зима? А как ИИ будет сочетаться с классическими инструментами и практиками менеджмента, управлением проектами, продуктами и бизнес-процессами? Неужели ИИ ломает все правила игры?

Мы погрузимся в эти вопросы, и в процессе размышлений и анализа различных факторов я постараюсь найти на них ответы.

Скажу сразу, здесь будет минимум технической информации. И даже более того, тут могут быть технические неточности. Но данная книга и не про то, какой тип нейросетей выбрать для решения той или иной задачи. Я предлагаю вам взгляд аналитика, управленца и предпринимателя на то, что происходит здесь и сейчас, чего ожидать глобально в ближайшем будущем и к чему готовиться.

Кому и чем может быть полезна эта книга?

– Собственникам и топ-менеджерам компаний.

Они поймут, что такое ИИ, как он работает, куда идут тренды, чего ожидать. То есть смогут избежать главной ошибки в цифровизации – искаженных ожиданий. А значит, смогут лидировать эти направления, минимизировать затраты, риски и сроки.

– ИТ-предпринимателям и основателям стартапов.

Они смогут понять, куда движется отрасль, какие ИТ-продукты и интеграции стоит разрабатывать, с чем придется столкнуться на практике.

– Техническим специалистам из ИТ.

Они смогут посмотреть на вопрос развития не только с технической точки зрения, но и экономической, управленческой. Поймут, почему до 90% ИИ-продуктов остаются невостребованными. Возможно, это поможет им в карьерном развитии.

– Обычным людям.

Они поймут, что их ждет в будущем и стоит ли бояться того, что ИИ их заменит. Спойлер – под угрозой оказались специалисты творческих специальностей.

Наше путешествие пройдет через 3 больших части.

– Сначала мы погрузимся и разберемся, что такое ИИ, с чего все начиналось, какие у него есть проблемы и возможности, какие тренды развиваются, и что нас ждет в будущем.

– Затем мы рассмотрим синергию ИИ с инструментами системного подхода. Как они влияют друг на друга, в каких сценариях ИИ будет применяться в ИТ-решениях.

– В конце мы пройдемся по практическим примерам и выведем рекомендации.

По любимой моей традиции в книге будут QR-коды (для печатной версии) и активные гиперссылки (для электронной версии) на полезные статьи и интересные материалы.

Что касается самого ИИ, то в написании книги он применялся для демонстрации его работы, и эти фрагменты выделены, а также для поиска идей. Уровня технологии пока недостаточно, чтобы брать материалы и вставлять в книгу. Также важно отметить, что мой основной язык – русский, поэтому все запросы к ИИ я буду делать на русском языке.

Завершить предисловие я хочу благодарностями людям, которые помогали мне:

– моей жене Алисе и сыну Валерию;

– моим родителям;

– моему коучу Евгению Бажову;

– моей команде, в особенности Александру Перемышлину;

– моим партнерам и клиентам, которые давали мне пищу для размышлений, в особенности Кириллу Неёлову;

– моим коллегам по проектам.

Часть 1. Введение в искусственный интеллект

Глава 1. Знакомство с ИИ

Начнем с того, что единого определения не существует. Давайте спросим у самого ИИ, а точнее у нескольких больших языковых моделей (LLM – large language model). Ниже несколько ответов с оригинальной орфографией.

GPT4: «Искусственный интеллект (ИИ) – это свойство искусственных интеллектуальных систем выполнять творческие функции, которые традиционно считаются прерогативой человека. Он связан с наукой и технологией создания интеллектуальных машин, особенно интеллектуальных компьютерных программ. Важно отметить, что ИИ не обязательно ограничивается биологически правдоподобными методами.

Существующие интеллектуальные системы имеют довольно узкие области применения. Например, программы, способные обыграть человека в шахматы, как правило, не могут отвечать на вопросы.

В общем плане, искусственный интеллект позволяет компьютерным системам имитировать когнитивные способности человека, такие как обучение и решение задач.

Это важное направление в современной информатике и науке о данных, и его применение охватывает множество областей, от финансов и медицины до развлечений и транспорта».

YandexGPT 2: «Искусственный интеллект (ИИ) – это комплекс методик компьютерных наук, математики, биологии и психологии, которые занимаются разработкой систем, способных выполнять задачи, обычно требующие человеческого интеллекта. Главная их задача – моделирование человеческого разума».

YandexGPT 3 Pro: «Искусственный интеллект (ИИ) – это свойство интеллектуальных систем выполнять творческие функции, традиционно считающиеся прерогативой человека. Это наука и технология создания интеллектуальных машин, особенно компьютерных программ, способных выполнять задачи, требующие человеческого интеллекта, например, решение сложных проблем, обучение на основе опыта, понимание естественного языка и способность адаптироваться к новым ситуациям. ИИ связан с использованием компьютеров для понимания человеческого интеллекта, но не ограничен биологически правдоподобными методами.»

GigaChat: «Искусственный интеллект (ИИ) – это свойство интеллектуальных систем выполнять творческие функции, которые традиционно считаются прерогативой человека. Это наука и технология создания интеллектуальных машин, особенно интеллектуальных компьютерных программ. Искусственный интеллект связан со сходной задачей использования компьютеров для понимания человеческого интеллекта, но не обязательно ограничивается биологически правдоподобными методами. Существующие на сегодня интеллектуальные системы имеют довольно узкие области применения. Искусственный интеллект был основан как академическая дисциплина в 1956 году и за прошедшие с тех пор десятилетия пережил несколько волн оптимизма».

Мне же, как человеку, ближе самое простое и понятное определение: ИИ – это любой математический метод, позволяющий имитировать человеческий или другой интеллект из естественной природы.

То есть ИИ – это огромное количество решений, в том числе и примитивные математические алгоритмы, и экспертные системы на базе правил.

И хотя данное направление родилось где-то в 50-х годах 20 века, нас в первую очередь интересует то, что мы понимаем под этим сегодня, в начале 2020-х. И тут есть три основных направления.

1. Нейросети – математические модели, созданные по подобию нейронных связей мозга живых существ. Собственно, мозг человека – это суперсложная нейросеть, ключевая особенность которой заключается в том, что наши нейроны не ограничиваются состояниями «включен / выключен», а имеют гораздо больше параметров, которые пока не получается оцифровать и применить в полной мере.

2. Машинное обучение (ML) – статистические методы, позволяющие компьютерам улучшить качество выполняемой задачи с накоплением опыта и в процессе дообучения. Это направление известно с 1980-х годов.

3. Глубокое обучение (DL) – это не только обучение машины с помощью человека, который говорит, что верно, а что нет (как мы часто воспитываем детей, это называется обучением с подкреплением), но и самообучение систем (обучение без подкрепления, без участия человека). Это одновременное использование различных методик обучения и анализа данных. Данное направление развивается с 2010-х годов и считается наиболее перспективным для решения творческих задач, и тех задач, где сам человек не понимает четких взаимосвязей. Но здесь мы вообще не можем предсказать, к каким выводам и результатам придет нейросеть. Манипулировать тут можно тем, какие данные мы «скармливаем» ИИ-модели на входе.

Сейчас большая часть ИИ-моделей обучается с подкреплением: человек задает входную информацию, нейросеть возвращает ответ, после чего человек ей сообщает, верно она ответила или нет. И так раз за разом.

Подобным же образом работают и так называемые «Капчи» (CAPTCHA, Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart), то есть графические тесты безопасности на сайтах, вычисляющие, кем является пользователь: человеком или компьютером. Это когда вам, например, показывают разделенную на части картинку и просят указать те зоны, где изображены велосипеды. Или же просят ввести цифры или буквы, затейливым способом отображенные на сгенерированной картинке. Кроме основной задачи (тест Тьюринга), эти данные потом используются для обучения ИИ.

При этом существует и обучение без учителя, при котором система обучается без обратной связи со стороны человека. Это самые сложные проекты, но они позволяют решать и самые сложные, творческие задачи.

Фундаментально все решения на базе ИИ на текущем уровне развития имеют общие проблемы.

– Объем данных для обучения.

Нейросетям нужны огромные массивы качественных и размеченных данных для обучения. Если человек может научиться отличать собак от кошек на паре примеров, то ИИ нужны тысячи.

– Зависимость от качества данных.

Любые неточности в исходных данных сильно сказываются на конечном результате.

– Этическая составляющая.

Для ИИ нет этики. Только математика и выполнение задачи. В итоге возникают сложные этические проблемы. Например, кого сбить автопилоту в безвыходной ситуации: взрослого, ребёнка или пенсионера? Подобных споров бесчисленное множество. Для искусственного интеллекта нет ни добра, ни зла ровно так же, как и понятия «здравый смысл».

– Нейросети не могут оценить данные на реальность и логичность, а также склонны к генерации некачественного контента и ИИ-галюцинанций.

Нейросети просто собирают данные и не анализируют факты, их связанность. Они допускают большое количество ошибок, что приводит к двум проблемам.

Первая – деградация поисковиков. ИИ создал столько некачественного контента, что поисковые системы (Google и другие) начали деградировать. Просто из-за того, что некачественного контента стало больше, он доминирует. Особенно здесь помогают SEO-оптимизаторы сайтов, которые просто набрасывают популярные запросы для продвижения.

Вторая – деградация ИИ-моделей. Генеративные модели используют Интернет для «дообучения». В итоге люди, используя ИИ и не проверяя за ним, сами заполняют Интернет некачественным контентом. А ИИ начинает использовать его. В итоге получается замкнутый круг, который приводят ко все большим проблемам.

Также по QR-коду и гиперссылке доступна статья на эту тему.

The AI feedback loop: Researchers warn of «model collapse’ as AI trains on AI-generated content

Осознавая проблему генерации ИИ наибольшего количества дезинформационного контента, компания Google провела исследование на эту тему. Учеными было проанализировано около двухсот статей СМИ (с января 2023 года по март 2024 года) о случаях, когда искусственный интеллект использовали не по назначению. Согласно результатам, чаще всего ИИ используют для генерации ненастоящих изображений людей и ложных доказательств чего-либо.

– Качество «учителей».

Почти все нейросети обучают люди: формируют запросы и дают обратную связь. И здесь много ограничений: кто и чему учит, на каких данных, для чего?

– Готовность людей.

Нужно ожидать огромного сопротивления людей, чью работу заберут нейросети.

– Страх перед неизвестным.

Рано или поздно нейросети станут умнее нас. И люди боятся этого, а значит, будут тормозить развитие и накладывать многочисленные ограничения.

– Непредсказуемость.

Иногда все идет как задумано, а иногда (даже если нейросеть хорошо справляется со своей задачей) даже создатели изо всех сил пытаются понять, как же алгоритмы работают. Отсутствие предсказуемости делает чрезвычайно трудным устранение и исправление ошибок в алгоритмах работы нейросетей. Мы только учимся понимать то, что сами создали.

– Ограничение по виду деятельности.

Весь ИИ на середину 2024 года слабый (мы разберем этот термин в следующей главе). Сейчас алгоритмы ИИ хороши для выполнения целенаправленных задач, но плохо обобщают свои знания. В отличие от человека, ИИ, обученный играть в шахматы, не сможет играть в другую похожую игру, например, шашки. Кроме того, даже глубокое обучение плохо справляется с обработкой данных, которые отклоняются от его учебных примеров. Чтобы эффективно использовать тот же ChatGPT, необходимо изначально быть экспертом в отрасли и формулировать осознанный и четкий запрос.

– Затраты на создание и эксплуатацию.

Для создания нейросетей требуется много денег. Согласно отчёту Guosheng Securities, стоимость обучения относительно примитивной LLM GPT-3 составила около 1,4 миллиона долларов. Для GPT-4 суммы уже уходят в десятки миллионов долларов.

Если взять для примера именно ChatGPT3, то только для обработки всех запросов от пользователей нужно было больше 30000 графических процессоров NVIDIA A100. На электроэнергию уходило около 50000 долларов ежедневно. Требуются команда и ресурсы (деньги, оборудование) для обеспечения их «жизнедеятельности». Также необходимо учесть затраты на инженеров для сопровождения.

Опять же, это общие недостатки для всех ИИ решений. Дальше мы будем возвращаться к этой теме несколько раз и проговаривать эти недостатки в более прикладных примерах.

Глава 2. Слабый, сильный и суперсильный ИИ

Теперь про три понятия – слабый, сильный и суперсильный ИИ.

Все что мы с вами наблюдаем сейчас – слабый ИИ (ANI, Narrow AI). Он может решать узкоспециализированные задачи, для которых изначально проектировался. Например, он может отличать собаку от кошки, играть в шахматы, анализировать видео и улучшать качество видео / звука, консультировать по предметной области и т. д. Но, например, самый сильный слабый ИИ для игры в шахматы абсолютно бесполезен для игры в шашки. А ИИ для консультирования по управлению проектами абсолютно бесполезен для планирования технического обслуживания оборудования.

Пример работы ИИ при распознавании образов

Если с определением, что такое ИИ, все запутанно, то с термином «сильный ИИ» или «общий ИИ» все еще сложнее. Давайте для начала снова воспользуемся услугами LLM. Для этого я составил запрос: «Приведи расшифровку термина AGI и его краткое описание». Ниже приведу ответы нескольких LLM в оригинальной орфографии.

YandexGPT 2: «AGI (Artificial General Intelligence) – это искусственный интеллект общего назначения, способный решать разнообразные задачи, свойственные человеческому разуму. AGI обладает гибкостью и адаптивностью, свойственными человеческому мозгу, и может обучаться самостоятельно».

YandexGPT 3 Pro: «AGI (Artificial General Intelligence) – это концепция создания искусственного интеллекта, который будет способен решать широкий спектр задач на уровне человеческого интеллекта. Это следующий шаг в развитии искусственного интеллекта после узкоспециализированных систем, таких как системы распознавания речи или компьютерного зрения».

YandexGPT 4 Pro RC: «AGI (Artificial General Intelligence) – это искусственный общий интеллект, который представляет собой гипотетическую форму ИИ, способную понимать и решать задачи на том же уровне, что и человек. AGI может обучаться, адаптироваться и принимать решения в различных областях, таких как наука, искусство и социальные взаимодействия.

В отличие от специализированных систем ИИ, которые предназначены для выполнения конкретных задач, AGI стремится к универсальности и способности решать широкий спектр проблем. Однако создание AGI остаётся сложной задачей, требующей значительных исследований и разработок в области машинного обучения, нейронных сетей и других технологий.»

Giga Chat: «AGI (Artificial General Intelligence) – общий искусственный интеллект. Это концепция создания разумной машины, способной решать любые интеллектуальные задачи так же, как это делает человек, и возможно, лучше него».

ChatGPT4: «AGI означает Artificial General Intelligence (Автоматизированная Общая Интеллектуальность), которая является типом искусственного интеллекта, способным выполнять широкий спектр интеллектуальных задач на уровне человека или даже превосходить его. Это в отличие от узкоспециализированного ИИ, который создан для конкретных задач. Создание AGI является одной из основных целей исследований ИИ и компаний, таких как OpenAI. Время достижения AGI является предметом дискуссий среди исследователей и экспертов».

При этом исходный запрос довольно значительно влияет и на результат.

Также приведу несколько примеров связки вопрос-ответ к LLM YandexGPT 3 Pro.

Вопрос 1: «Привет. Что такое сильный ИИ или AGI».

Ответ 1: «Привет! Сильный ИИ, также известный как AGI (Artificial General Intelligence), представляет собой концепцию создания искусственного интеллекта, способного выполнять любые интеллектуальные задачи, доступные человеку, но не обязательно так же, как это делает человек. В отличие от слабого ИИ, который предназначен для выполнения конкретных задач, сильный ИИ стремится к имитации человеческого интеллекта в целом, включая аналитическое мышление и способность к обучению».

Вопрос 2: «AGI расшифровка».

Ответ 2: «AGI (Artificial General Intelligence) – это концепция создания искусственного интеллекта, который будет способен решать широкий спектр задач на уровне человеческого интеллекта».

Вопрос 3: «Приведи расшифровку термина AGI и его описание».

Ответ 3: «AGI (Artificial General Intelligence) – это сильный искусственный интеллект общего уровня, способный мыслить и действовать как человек. Он может делать самостоятельные выводы, обучаться и, возможно, осознавать себя в какой-то момент времени. В отличие от узких ИИ (Narrow AI), AGI представляет собой весь мозг, способный решать комплекс задач».

Как видите, от запроса зависит очень многое. И это одно из ключевых ограничений генеративного ИИ (ГИИ), но об этом поговорим в следующей главе.

Теперь я приведу определение, которое, на мой взгляд, точнее всего определяет его суть.

Сильный или общий ИИ (AGI) – это ИИ, который может ориентироваться в меняющихся условиях, моделировать и прогнозировать развитие ситуации. А если ситуация выходит за стандартные алгоритмы, то самостоятельно найти ее решение. Например, решить задачу «поступить в университет» или изучить правила игры в шашки, и вместо шахмат начать играть в шашки.

Какими же качествами должен обладать такой ИИ?

Мышление – использование таких методов, как дедукция, индукция, ассоциация и т.д., которые направлены на выделение фактов из информации, их представление (сохранение). Это позволит точнее решать задачи в условиях неопределённости.

Память – использование различных типов памяти (кратковременная, долговременная). То есть задачи должны решаться с учетом накопленного опыта. Сейчас же, если вы пообщаетесь с ChatGPT 4, то увидите, что алгоритм обладает небольшой краткосрочной памятью и через некоторое время забывает, с чего все начиналось. Вообще, по моему мнению, вопрос памяти и «массивности» ИИ-моделей станет ключевым ограничением в развитии ИИ. Об этом чуть ниже.

Планирование – тактическое и стратегическое. Да, уже есть исследования, которые утверждают, что ИИ может планировать свои действия и даже обманывать человека для достижения своих целей. Но сейчас это все равно только в стадии зарождения. Чем глубже происходит планирование, особенно в условиях неопределенности, тем больше нужно мощностей. Ведь одно дело планировать игру в шахматы на 3—6 шагов в глубину, где все правила четкие, а другое в ситуации неопределенности.

Обучение – имитация действий другого объекта и обучение через проведение экспериментов. Сейчас ИИ учится на больших массивах данных, но он сам не моделирует и не проводит эксперименты. Хотя мы не до конца понимаем, как работает тот же Chat GPT, и это одна из главных проблем, обучение требует формирования долгосрочной памяти и сложных взаимосвязей. А это, как мы поняли, проблема для ИИ.

И вот такого сильного ИИ сейчас нет ни у кого. А заявление о скором (в горизонте 2024—2028 годов) появлении сильного ИИ, на мой взгляд, ошибочны или спекулятивны. Хотя, может, я обладаю слишком ограниченным знанием…

Да, ChatGPT от OpenAI и другие LLM умеют генерировать текст / иллюстрацию / видео через анализ запроса и обработку больших данных. Но они лишь транслируют то, что им дали для обучения создатели. Они ищут наиболее подходящие варианты сочетания слов и предложений, слов и изображений к запросу, в общем, ассоциативные сочетания. Но не стоит питать иллюзии, это лишь математика и статистика. А в их ответах много «брака» и «галлюцинаций». К реальному взаимодействию с миром они еще не готовы.

Приведу простой пример на базе LLM.

Я – выходец из проектного менеджмента и в рамках своей работы решил написать статью о том, почему Agile не является универсальным подходом к управлению проектами, почему при правильном применении любая компания и команда должны уходить ближе к гибридным или каскадным подходам.

Моими помощниками в написании текста стали все те же ChatGPT, GigaChat, YandexGPT и AI Search.

Я сформулировал простой запрос: «Напиши пост о том, почему Agile бесконечно применять неправильно. Сделай акцент на том, что проведение ретроспектив должно уводить от ситуации неопределенности к ситуации сложных упорядоченных или простых упорядоченных систем».

Ответ ChatGPT4: «Agile – это подход к разработке программного обеспечения, который основан на итеративном и инкрементном создании продукта, сотрудничестве между самоорганизующимися командами и постоянном улучшении процесса. Одним из ключевых принципов Agile является проведение регулярных ретроспектив, то есть сессий, на которых команда анализирует свою работу, выявляет проблемы и находит способы их решения.

Ретроспективы – это мощный инструмент для повышения эффективности и качества работы, но только если они проводятся правильно. К сожалению, многие команды допускают ошибку, применяя Agile бесконечно, без учета контекста и изменений в окружающей среде. Это приводит к тому, что ретроспективы становятся бесполезными, скучными и демотивирующими.

Чтобы избежать этого, нужно понимать, что Agile не является универсальным решением для любой ситуации. В зависимости от степени неопределенности и сложности проекта, команда может находиться в одной из четырех зон: хаоса, сложности, порядка или простоты. Эти зоны можно представить в виде матрицы, где по горизонтали отложена степень неопределенности, а по вертикали – степень сложности.

!Матрица зон (редакция чат-бота, он именно так обозначил эту область)

Каждая зона требует своего подхода к ретроспективам и улучшениям. В зоне хаоса команда сталкивается с непредсказуемыми и экстремальными ситуациями, которые требуют быстрого реагирования и адаптации. В этом случае ретроспективы должны быть короткими, частыми и фокусированными на выживании и стабилизации. В зоне сложности команда работает с неясными и динамичными требованиями, которые требуют творчества и экспериментирования. В этом случае ретроспективы должны быть длинными, редкими и фокусированными на обучении и инновациях. В зоне порядка команда работает с ясными и стабильными требованиями, которые требуют дисциплины и оптимизации. В этом случае ретроспективы должны быть средними, регулярными и фокусированными на эффективности и качестве. В зоне простоты команда работает с очевидными и простыми требованиями, которые требуют минимального усилия и внимания. В этом случае ретроспективы могут быть опущены или проводиться по необходимости.

Однако, важно понимать, что зоны не являются статичными и могут меняться со временем. Поэтому, команда должна постоянно оценивать свой контекст и адаптировать свой подход к ретроспективам. Цель ретроспектив не в том, чтобы применять Agile бесконечно, а в том, чтобы уводить команду от ситуации неопределенности к ситуации сложных упорядоченных или простых упорядоченных систем. Только тогда ретроспективы будут приносить пользу и удовольствие команде и проекту».

Ответ GigaChat: «Agile – это методология разработки программного обеспечения, которая стала очень популярной в последние годы. Она предлагает гибкий подход к управлению проектами, который позволяет быстро реагировать на изменения и адаптироваться к новым требованиям. Однако, бесконечное применение Agile может привести к проблемам.

Одной из главных причин, почему Agile бесконечно применять неправильно, является то, что он может привести к ситуации неопределенности. В Agile-проектах мы часто сталкиваемся с изменениями требований и приоритетов, что может вызывать неопределенность в отношении того, что нужно делать дальше.

Проведение ретроспектив является одним из способов борьбы с этой неопределенностью. Ретроспективы помогают команде понять, что было сделано правильно и что нужно улучшить в будущем. Они также помогают команде перейти от ситуации неопределенности к ситуации сложных упорядоченных или простых упорядоченных систем.

Однако, если мы бесконечно применяем Agile без проведения ретроспектив, то мы можем остаться в ситуации неопределенности. Это может привести к тому, что команда будет тратить много времени на исправление ошибок и адаптацию к новым требованиям, а не на создание нового функционала.

Кроме того, бесконечное применение Agile может привести к тому, что команда будет постоянно работать над мелкими задачами и не будет иметь времени на создание больших функциональных блоков. Это может привести к тому, что проект будет развиваться медленно и не будет соответствовать ожиданиям заказчика.

В целом, Agile – это отличный подход к управлению проектами, но его бесконечное применение может привести к проблемам. Проведение ретроспектив помогает команде перейти от ситуации неопределенности к ситуации сложных упорядоченных или простых упорядоченных систем и улучшить качество работы команды».

Ответ Yandex GPT2: «Бесконечное применение Agile может привести к неправильным решениям и проблемам с качеством продукта. Важно понимать, что Agile не является универсальным решением для всех проектов и команд, и его постоянное использование может привести к потере эффективности и продуктивности.

Одним из ключевых принципов Agile является проведение ретроспективных сессий, которые помогают команде проанализировать свои прошлые успехи и неудачи. Однако, если эти ретроспективы проводятся постоянно, это может увести команду от решения реальных проблем и задач.

Вместо того чтобы помогать команде развиваться и становиться более эффективными, постоянные ретроспективы могут привести к ситуации, когда команда постоянно обсуждает одни и те же проблемы и не может продвинуться вперед. Это может создать ситуацию неопределенности, когда команда не знает, что делать дальше, или же наоборот, может привести к созданию сложных и неупорядоченных систем, которые только усложняют процесс работы.

Чтобы избежать этого, важно определить, когда и как часто проводить ретроспективные сессии. Они должны быть сфокусированы на анализе конкретных проблем и возможностей для улучшения, а не на обсуждении одних и тех же вопросов снова и снова.

Также важно понимать, что каждая команда и проект уникальны, и то, что работает для одной команды, может не работать для другой».

YandexGPT 3 Pro: «Почему Agile может быть неправильным выбором?

Agile – это методология управления проектами, которая предполагает итеративный подход к разработке программного обеспечения. Она включает в себя регулярные встречи команды, постоянное взаимодействие с заказчиком и готовность к изменениям.

Однако применение Agile не всегда является правильным решением. В некоторых случаях использование этой методологии может привести к негативным последствиям.

Вот несколько причин, почему Agile может быть неправильным выбором:

Не подходит для крупных проектов. Agile лучше всего подходит для небольших проектов, где можно быстро реагировать на изменения. В крупных проектах, где требуется более тщательное планирование и координация, Agile может привести к хаосу и потере контроля.

Не подходит для проектов с чёткими требованиями. Если проект имеет чёткие требования, которые не подлежат изменению, Agile может привести к ненужным затратам времени и ресурсов.

Не подходит для проектов с длительным циклом разработки. Agile предполагает короткие циклы разработки, которые позволяют быстро реагировать на изменения. В проектах с длительным циклом разработки это может привести к тому, что проект будет постоянно меняться, и его завершение станет невозможным.

Важно понимать, что Agile – это не универсальная методология, которая подходит для всех проектов. Выбор методологии должен основываться на особенностях проекта, его целях и задачах.

Как избежать негативных последствий применения Agile?

Чтобы избежать негативных последствий применения Agile, необходимо тщательно проанализировать проект и определить, подходит ли эта методология для его реализации. Если вы решите использовать Agile, необходимо соблюдать следующие правила:

Проводить регулярные ретроспективы. Ретроспективы позволяют команде анализировать свою работу и выявлять слабые места. Это помогает избежать повторения ошибок и повысить эффективность работы.

Устанавливать чёткие цели и сроки. Это поможет команде сосредоточиться на выполнении задач и избежать потери времени.

Поддерживать коммуникацию с заказчиком. Это позволит своевременно получать обратную связь и вносить необходимые изменения в проект.

Проведение ретроспектив должно уводить от ситуации неопределённости к ситуации сложных упорядоченных или простых упорядоченных систем. Это позволит команде анализировать свою работу, выявлять слабые места и принимать меры по их устранению.

В заключение можно сказать, что Agile – это эффективная методология, которая может принести много пользы при правильном применении. Однако её использование требует тщательного планирования и анализа».

Ответ AI Search: «Привет, друзья! Сегодня я хотел бы поделиться своими мыслями о том, почему Agile, несмотря на его популярность и эффективность, часто применяется неправильно. Особое внимание я обращу на то, почему проведение ретроспектив является важным инструментом для перехода от ситуации неопределенности к упорядоченным или сложным системам.