ии

Уровень безработицы начнет постепенно расти, ожидают опрошенные Центробанком аналитики. Осенью 2023-го он упал до рекордных 2,9%, но уже по итогам декабря ему прогнозируют возврат к 3%. На этом уровне он останется и в 2024-м. На конец 2025-го показатель способен увеличиться до 3,1%, а в декабре 2026-го — до 3,2%, говорится в документе.

При этом дефицит кадров, который ограничивает развитие экономики, по оценкам экономистов, будет сокращаться. Среди основных причин — цифровизация и внедрение ИИ, а также снижение иностранных инвестиций в реальный сектор и уменьшение спроса. Оптимальный показатель безработицы — 4%, отмечают эксперты, а сейчас рынок труда перегрет.



Сегодня основные причины низкой безработицы — рост промышленного производства (в первую очередь ОПК), импортозамещение, развитие сельского хозяйства и внутреннего туризма, частичная мобилизация, перечислила Юлия Долженкова из Финансового университета. Всё это создает дополнительные рабочие места.

iz.ru/1635764/mariia-kolobova-milana-gadzhieva/popast-v-kadry-oproshennye-tcb-analitiki-prognoziruiut-razvorot-na-rynke-truda

 В этом уверенМинстрой. Но точно получится? 

 

Если бы речь шла только о профессиях, в которых без проблем можно заменить человека роботом, то проблема была бы решена уже завтра. Но есть нюанс... 

 

🔧 В нашей стране в дефиците оказались не только IT-специалисты, на чьих хрупких плечах основное бремя цифровой революции, но и нехватка важнейших прикладных профессий: слесарей, операторов станков, монтажников, технологов, инженер-дизайнеров, наладчиков и других.  

 

👁 Как их заменить технологими? Роботы, конечно, могут значительно упростить работу, но нужен человек, который будет все контролировать. А сейчас у нас проблемы не только с импортом этих технологий, но и с отсутствием людей, которые бы знали, что и куда «присобачить».

 

То же самое касается производителей электрооборудования и нефтепродуктов, агрономов, специалистов по международной логистике и, наконец, полиции. 

 

🎙️ Внедрение искусственного интеллекта, конечно, способствовало развитию этих профессий, но вряд ли оно полностью заменит живую рабочую силу. По крайней мере не сейчас.

( Читать дальше )

За ИИ всегда надо перепроверять информацию, нельзя довериться его ответу, потому что ошибка может быть на любом этапе.

Ты должен очень хорошо разбираться в теме, чтобы правильно оценить ответ.

Смотрю сейчас юмористическую программу на ВК. Там задали достаточно сложный вопрос и я ради интереса решил спросить у Copilot'a от Microsoft





( Читать дальше )

Безработица в России остается рекордно низкой. Это давит на инфляцию за счет того, что предложение не успевает за ростом спроса. Один из выходов это улучшение производительности труда каждого сотрудника.

Сбер уже вовсю использует ИИ в решении повседневных задач. А вот X5 и например, Магниту только предстоит автоматизация процессов, которая станет драйвером роста.

$SBER

$FIVE

$MGNT

Рубрика #выжимки

Самое важное из исследования 'Влияние технологических трендов на рынок труда' от Яков и Партнеры.

Искусственный интеллект и роботизация изменят рынок труда сильнее, чем другие технологии

Компании, в которых работают более тысячи сотрудников, занимаются внедрением технологических трендов в 1,5 раза активнее компаний меньшего размера.

В целом респонденты чаще ожидают, что технологии позволят создавать рабочие места или сохранять их при повышении производительности труда, однако в связи с автоматизацией бизнес-процессов и роботизацией ожидается сокращение рабочих мест.

Треть респондентов считают, что технологические тренды приведут к сокращениям среди сотрудников с низкой и средней квалификацией и росту производительности труда у высококвалифицированных сотрудников.

( Читать дальше )

«Яндекс» внедрил в сервис «Недвижимость» нейросеть YandexGPT для упрощения поиска квартир, говорится в сообщении компании. Отмечается, что нейросеть проанализирует предложения, покажет самые подходящие и даст краткое описание.

tass.ru/ekonomika/19574741

Наткнулся в списке литературы по нейросетям на книгу Станисласа Деана «Как мы учимся: почему мозг учится лучше, чем любая машина… пока». Это очень годная вещь! Прочитал взахлеб. 

На прошлой неделе публиковал обзор на книгу «Как учится машина». Там было только про искусственные нейросети. А эта книга сравнивает наш мозг с современными искусственными нейросетями, интересно рассказывает об их работе на примере детей и дает множество советов, как лучше учиться и поддерживать мозг для его эффективной работы. 

Почему мы должны учиться

Почему мы не рождаемся уже подготовленными, с предварительно загруженными поведенческими программами и знаниями, необходимыми для выживания? Зачем эволюции понадобилось изобретать научение? 

Я отвечу так: предварительное программирование мозга и невозможно, и нежелательно. Невозможно? Но почему? Хотя бы потому, что для подробного кодирования всех наших знаний человеческой ДНК просто не хватило бы емкости. 

( Читать дальше )

В этом году бум нейронок. Как я писал в недавнем обзоре на книгу «Как учится машина» одного из пионеров машинного обучения, это направление в аналитике данных существует многие десятилетия. Но именно в этом году появились прорывные продукты на основе нейросетей, которые стали доступны массам и резко ускорили гонку в разработке искусственного интеллекта. 

По данным поиска Яндекса, с начала 2022 года интерес к нейросетям вырос больше чем в 15 раз. Сейчас слово «нейросеть» встречается в запросах примерно так же часто, как «фитнес», «психолог» или «пиво».

После взрывного роста пользователей Chat GPT 4 во многих технологических компаниях был буквально объявлен режим мобилизации для разработки конкурирующих технологий. Я сам видел, какой переполох был в Яндексе. 

Кто побеждает в мире? 

Chat GPT, самая популярная нейронка, уже научился работать не только с текстами, данными, кодом, но и с голосом, и видео. Правда, внутри компании корпоративный кризис. Основателя Сэма Альтмана то выгоняют, то зовут обратно.

( Читать дальше )

Яндекс" стал единственной российской компанией, вошедшей в число мировых лидеров в области развития искусственного интеллекта (ИИ). Соответствующее исследование было проведено компанией Epoch AI вместе с учеными из Массачусетского технологического института.



tass.ru/ekonomika/19489629
epochai.org/blog/who-is-leading-in-ai-an-analysis-of-industry-ai-research

День инвестора Сберанка. Кратко. Стратегия развития. Приоритет Сбера в ближайшие 3 года — развитие искусственного интеллекта нового поколения. Компания планирует решать большинство повседневных задач с помощью ИИ. Создание новых продуктов на базе ИИ позволит увеличить прибыль не только банка, но и клиентов.

Финансовый аспект. Кредитование как потребительское, так и ипотечное будет тормозиться из-за высоких ставок и ужесточения требований. Однако это создаст отложенный спрос, который будет реализован после снижения ключевой ставки. Важным драйвером Сбера станет IT как бизнес. Банк ожидает, что маржа в 2024 г. окажется не ниже 5,7%, таким образом, рентабельность капитала может превысить 22%. Чистая прибыль будет расти. Сбер прогнозирует, что 2024 год будет более успешным, чем 2023-й. Сбер продолжит выплачивать 50% чистой прибыли в качестве дивидендов при достаточности капитала выше 13,3%.

У Сбера амбициозные планы, и то, что компания уделяет такое внимает технологическому развитию, – бесспорно позитивный момент.

( Читать дальше )

«Яндекс», открывший бизнесу доступ к своей генеративной нейросети YandexGPT, представил более высокие тарифы, чем «Сбер» с GigaChat. Синхронная генерация текста, если исходить из цены за смысловую единицу, стоит у «Яндекса» от двух до десяти раз дороже, чем у Сбербанка. Обработка 1 тыс. токенов в GigaChat, согласно документации сервиса, стоит 0,2 руб. Сервис от «Яндекса» же предлагает четыре тарифа, стоимость 1 тыс. токенов в которых варьируется от 0,2 до 2 руб. При этом, следует из документации, YandexGPT может работать с большим объемом контекста, чем GigaChat. Эксперты отмечают, что компании ведут противоположную ценовую политику во многих IT-сервисах, а сравнивать тарифы напрямую сложно из-за разницы между алгоритмами. Языковые модели «Сбера» и «Яндекса» отличаются по суммарному объему контекста и результата генерации: у GigaChat лимит составляет 4096 токенов, у YandexGPT — 8 тыс. токенов.

( Читать дальше )