Eddy - pur și simplu

  Când eram programator, aveam o formulare pe care o repetam destul de des: „Calculatorul nu face ce vrei tu. Face ceea ce îi spui tu.” Era o explicație simplă pentru situațiile în care programul făcea impecabil ceva complet greșit. Calculatorul nu avea nicio vină. Executa exact instrucțiunile primite. Problema era că între ceea ce aveam eu în minte și ceea ce îi spusesem efectiv exista o diferență. Uneori de un caracter. Alteori de logică. Rezultatul putea fi perfect corect din punctul de vedere al calculatorului și complet inutil din punctul meu de vedere. Au trecut anii, iar astăzi lucrăm tot mai mult cu inteligența artificială. Doar că vechea regulă nu mai este suficientă. Aș reformula-o astfel: „AI-ul face ceea ce îi spui, dar încearcă și să înțeleagă ce ai vrut de fapt. Iar uneori face mai mult decât voiai.” Și tocmai aici apare diferența esențială. De la executare la interpretare Programarea clasică te obliga la precizie. Dacă voiai A, trebuia să îi explici calculatorului cu...

Copilul cu multe moașe rămâne cu buricul netăiat. Englezii spun, mai gospodărește: too many cooks spoil the broth . În proiecte, problema nu este că sunt prea mulți oameni. În proiectele complexe chiar ai nevoie de mulți oameni. Business, IT, furnizori, consultanți, arhitecți, operațional, risc, conformitate, project management, decizie. Problema apare când sunt prea mulți oameni care controlează munca și prea puțini oameni care produc ceva. Mai ales când cei care controlează devin mai mulți, mai vocali și mai puternici decât cei care produc. Atunci proiectul începe să confunde controlul cu progresul. Și, de aici, lucrurile devin aproape artistice. Avem ședințe. Avem minute. Avem liste de acțiuni. Avem statusuri. Avem follow-up-uri. Avem escaladări. Avem reveniri. Avem „hai să mai aliniem o dată”. Ce nu avem, uneori, este închiderea subiectului. Să știm unde suntem e bine ... nu și suficient. După „unde suntem” trebuie să urmeze ceva concret: ce lipsește, cine decide, ce se închide, ce...

  Despre analiză, responsabilitate și tentația de a lipi etichete acolo unde ar trebui să existe discernământ Apare tot mai des întrebarea: dacă folosim AI într-un material, trebuie să spunem asta? Întrebarea este legitimă. Doar că, pusă așa, riscă să ducă foarte repede într-o zonă comodă și nu neapărat utilă: lipim o etichetă pe orice și considerăm că am rezolvat problema. „AI-generated”. „AI-assisted”. „Scris cu ajutorul AI”. Sună responsabil. Nu întotdeauna este. Uneori este doar o formă elegantă de a muta discuția din zona care contează cu adevărat. Nu dacă a fost folosit un instrument, ci cine a gândit, verificat și asumat rezultatul. În activitatea de analiză, AI-ul poate fi foarte util. Poate ajuta la structurare, reformulare, comparații, sinteze, verificări de coerență sau identificarea unor puncte slabe. Poate ordona material brut, poate propune o formă mai clară, poate scoate la suprafață întrebări pe care, în grabă, le-ai fi putut rata. Poate pune ordine în haos. Uneori ...

  Testând limitele inteligenței artificiale Despre limitele instrumentelor digitale și răbdarea umană _(Versiunea în limba engleză se află mai jos / The English version follows below)_ Versiunea în română De ceva vreme, testez inteligența artificială (AI) din curiozitate, dar și dintr-o dorință sinceră de a înțelege cât de departe poate merge acest instrument în a înlocui sau completa munca unui om. M-am gândit să îi dau o provocare reală: traducerea unei fișe de convenții de Bridge — un document tehnic, cu jargon specific, logică proprie și expresii care cer o înțelegere comună între parteneri, nu o simplă traducere literală. Rezultatul? O conversație care a durat mai bine de două zile. Am încercat toate combinațiile posibile: explicații pas cu pas, corecturi, clarificări, sugestii de termeni. AI-ul a fost politicos, convingător și... adesea greșit. Îi explicam că ‘ Stayman ’ nu e un substantiv comun, că ‘ cue-bid ’ nu se traduce, că ‘ forcing to game ’ nu înseamnă ‘for...