Kaggle DI agentų kursas: 353 tūkst. žmonių mokosi ne promptų, o darbo eigos
·
DI agentų kursas šiandien nėra teorinis žaislas. Tai jau darbas, pinigai, duomenys ir kartais labai žemiškas klausimas: kas prisiims atsakomybę, kai DI pradės veikti už žmogų?
Google rugpjūčio 3 d. apibendrino Kaggle DI agentų intensyvą. Skaičius didelis: daugiau kaip 353 tūkst. dalyvių ir per 6 tūkst. baigiamųjų projektų. Čia jau ne mažas entuziastų būrelis.
Turiu prisipažinti, tokias naujienas skaitau ne kaip blizgančią vitriną. Skaitau kaip žmogus, kuris iš karto galvoja apie komandą pirmadienio rytą. Kas iš to bus naudinga? Kur bus painiava? Ir kur po mėnesio kas nors pasakys: „mes galvojom, kad čia automatiškai susitvarkys“.
KAS NUTIKO
Penkių dienų intensyve žmonės mokėsi kurti ir diegti DI agentus natūralia kalba, dirbo Discord bendruomenėje, sprendė klaidas ir kūrė praktinius projektus nuo istorinių tekstų iki kosminių orų tyrimų.
Man čia svarbiausia ne pats rekordas. Svarbiausia, kad agentai iš „įdomu pažaisti“ zonos keliasi į mokymų zoną. Kai tema atsiranda kursuose, ji po truputį tampa įgūdžiu.
Čia svarbi detalė: kalbame ne apie dar vieną gražų demonstracinį video. Kalbame apie produktus, politiką, infrastruktūrą arba tyrimus, kurie keičia, kaip žmonės dirba su DI realiose organizacijose.
KODĖL TAI SVARBU
Agentai nėra vien naujas įrankis. Jie keičia, kaip žmogus formuluoja užduotį, tikrina tarpinius veiksmus ir priima galutinį rezultatą.
DI jau išlipo iš „parašyk tekstą“ dėžutės. Jis naršo, jungiasi prie įrankių, analizuoja duomenis, planuoja veiksmus, kartais tvarko dokumentus ar padeda priimti sprendimą. Trumpai: jis artėja prie darbo proceso, ne tik prie pokalbio lango.
Ir čia smegenys mėgsta paslysti. Norisi sakyti: „ai, čia dar užsienyje“. Bet tas pats modelis ar funkcija rytoj atsiras kliento kompiuteryje, darbuotojo naršyklėje arba partnerio pasiūlyme.
KĄ TAI REIŠKIA VERSLUI
Įmonėms tai ženklas, kad darbuotojų mokymas turi judėti nuo promptų sąrašo prie darbo eigos projektavimo. Kas pradeda? Kokius duomenis ima? Kur sustoja? Kas tvirtina?
- mokyti žmones skaidyti užduotis
- kurti mažus agentų prototipus
- vertinti rezultatą pagal darbą, ne pagal gražų atsakymą
- įtraukti bendruomeninį mokymąsi ir klaidų aptarimą
Vienas geras mokymo pratimas: komanda paima realų kasdienį darbą ir perrašo jį agentui. Ne idealiai. Tiesiog pirmą versiją, kurią galima išbandyti ir sukritikuoti.
Man patinka paprastas testas: ar po šios naujienos tavo komanda turi vieną aiškesnį sprendimą? Jei ne, vadinasi dar tik skaitome. Skaityti galima. Tik nereikia apsimesti, kad tai jau strategija.
KUR GALI SKAUDĖTI
Rizika – mokyti žmones tik komandas į langelį rašyti. Tada jie turi žodžių, bet neturi sistemos.
Dažniausia klaida labai ūkiška. Žmonės įsijungia įrankį, pabando, nustemba, pasidžiaugia ir tada palieka viską savieigai. Po kelių savaičių paaiškėja, kad vieni darbuotojai kelia jautrius failus, kiti matuoja naudą iš jausmo, o treti net nežino, kas leidžiama.
Ne tragedija. Bet tvarkos reikia.
KĄ PASIDARYTI ŠIĄ SAVAITĘ
Šią savaitę su komanda išsirinkite vieną pasikartojantį darbą ir padarykite mini agento planą: įvestis, veiksmai, patikrinimas, žmogaus sprendimas.
Šaltinis: Google Blog.
DUK
Kiek žmonių dalyvavo Kaggle DI agentų kurse?
Google nurodo daugiau kaip 353 tūkst. dalyvių ir per 6 tūkst. baigiamųjų projektų.
Ko mokėsi dalyviai?
Kurti ir diegti DI agentus, naudoti natūralią kalbą, spręsti klaidas ir paruošti praktinius projektus.
Ką tai reiškia verslui?
Agentų kūrimas tampa praktiniu darbo įgūdžiu, o ne tik techniniu eksperimentu.
Jei nori DI naudoti praktiškai, pradėk nuo vieno proceso. Vienas pasikartojantis darbas. Vienas atsakingas žmogus. Vienas matavimas. Daugiau praktikos rasi MasterSprint.
