а не тиражируете определенные решения (что для бизнеса странно), то да, вам нужно быть Agile.
Но если у вас есть сегмент, и вы наработали с опытом и экспертизой типовые подходы / продукты, которые нужно корректировать и адаптировать в небольшой части, то рано или поздно вы должны уйти от Agile и прийти к упорядоченной системе, где нужны каскадные или гибридные подходы. Эти ретроспективы вас и должны привести к пониманию того, чего хотят заказчики в 90% случаев и как работает организация.
В итоге, если вы Agile на постоянной основе и везде, а не на период перестройки / запуска / адаптации, то это может говорить о том, что:
– вы не соблюдаете инструменты Agile;
– вы не нашли свой продукт и свою нишу, не наработали нужную экспертизу;
– у вас каждый раз уникальный продукт / проект (что должно отражаться на высокой цене ваших услуг);
– организация «больна» изнутри, и вы таким образом маскируете высокую текучку, отсутствие работы над процессами и т. д.
А что вы думаете по этому поводу?»
Качество ответов нейросетей больше похоже на слабого студента, который просто подбирает похожие слова, но не понимает, о чем говорит. Мог бы я добиться аналогичного поста от нейросети? Чтобы она передала мои смыслы? Да, конечно, но свой пост я написал за 25 минут, а сколько времени у меня ушло бы на попытки добиться такого результата от ИИ? И похоже ли это на действительно думающий интеллект? Да и вообще на Интеллект?
Дело в том, что наше мышление сильно завязано на идеях и образах. То есть в основном в мышлении мы используем подход от общего к частному, мыслим образами, и потом от неких размытых, но понятных нам на бессознательном уровне абстракций приходим к мельчайшим деталям. Параллельно проводим кучу ассоциаций, целиком завязанных опять же на образах. Не зря в человеческой речи так много метафор, сравнений, намеков и переиначиваний слов.
Современные нейросети «думают» совершенно иначе. Им просто неведомы понятия «смысл», «суть», «идея», как и сам процесс размышления. Сгенерированные нейросетью тексты выглядят как логичные не потому, что нейросеть реально понимает, о чем пишет, а потому что она способна вычислить, какие слова чаще всего стоят рядом друг с другом в доступных для ее обучения текстах на заданную вами тему. Чистая математика, основанная на просчете вероятностей.
Однако справедливости ради надо отметить и существенный прогресс в этом направлении. Сейчас разработчики стараются научить ИИ размышлять: он задает сам себе вопросы и, давая ответы, делает выводы. Это имитация внутреннего диалога для повышения качества контента, что свойственно моделям от Open AI конца 2024 года и Yandex GPT 4 Pro RC.
Вот пример ответа модели Yandex GPT 4 Pro RC на запрос «Напиши пост о том, почему Agile бесконечно применять неправильно. Сделай акцент на том, что проведение ретроспектив должно уводить от ситуации неопределенности к ситуации сложных упорядоченных или простых упорядоченных систем».
