В рубрике полезного чтения про данные, технологии и не только։ 1. The state of AI in 2022—and a half decade in review [1] Свежий обзор от McKinsey в виде аналитики по результатам опроса компаний из разных секторов экономики по поводу использования ИИ в их работе. Конечно, это не ИИ по большей части, а разного рода системы принимающие решения автоматически (ADM systems), но у консультантов они все проходят сейчас как "ИИ". Я, честно говоря, не особенно доверяю обзорам от топовых международных консультантов, они чаще показывают то что эти консультанты продают или собираются продавать, а не реальные тренды. Особенно после появления ChatGPT все эти обзоры кажутся слегка... устаревшими. Тем не менее, для кого-то будет полезно узнать что проблема найма дата-сайентистов и дата-инженеров для крупнейших компаний никуда не исчезла, может что-то ещё полезное найдется. 2. Types of data products [2] Автор блога Product Management for Data рассуждает о том какие типы продуктов на данных бывает. Для меня всё кажется очевидным, но для кого-то эта систематизация может быть полезной. Вкратце он классифицирует продукты как։ Platform, Insights и Activation. Все этому не хватает примеров, и понимания что часто бизнес модели и продуктовые модели на данных являются гибридными и сложными. 3. NormConf [3] Онлайн конференция про данные и машинное обучение с кучей явно очень интересных тем, спикеров оттуда знаю немногих, а вот темы выглядят как актуальные. Платить за участие не нужно, регистрация бесплатная. Будет 15 декабря, но надо учитывать разницу во времени с США. Лично я скорее всего посмотреть смогу немного в трансляции, много дел в эти дни( Буду смотреть в записи довольно многое оттуда Ссылки։ [1] www.mckinsey.com/capabil…n-review [2] pmdata.substack.com/p/types…products [3] https://normconf.com #data #readings #ai