Как прокачиваться в AI и LLM, если в продукте до этого еще далеко?
Наверное уже все видели письмо от CEO Shopify, где он четко формулирует: AI — это уже не опционально, это базовое ожидание от каждого.
— При сабмите задач нужно указывать, использовал ли ты AI
— Использование AI — часть performance review
— Прототипы без AI — не считаются полноценными
— Перед тем как просить людей или бюджет — объясни, почему это не решается через AI-агента
Сейчас всё чаще вижу, как появляются роли вроде AI in Marketing Ops, AI in DevOps, AI in Product Ops. И почти всегда задача одна — внедрить AI в процессы и снизить workload.
Конечно просто обучение и взять курс основы AI это хорошо, но еще лучше почитать реальные кейсы, как крупные компании применяют AI.
Хочу
поделиться находкой кейсов крупных компаний, где собрано 500 статей! Как компании вроде Netflix, Airbnb и Doordash применяют ИИ для улучшения своих продуктов и процессов.
На самом деле компании делятся практическими примерами использования, включая приложения, созданные с помощью LLM и генеративного ИИ, а также опытом проектирования систем ML и LLM.
Можно легко отфильровать кейсы по отрасли или user cases использования машинного обучения.
Очень круто, что тут собраны самые популярные задачи - рекомендательные системы, поиск и ранжирование, обнаружение мошенничества, от исправления грамматических ошибок до создания комбинаций одежды.
Moй highly recommend!
Приятного просмотра! И если вы найдете этот пост полезным, расскажите другим 🙃