95% организаций не получают никакой отдачи («are getting zero return»). Галя, у нас отмена!
Это можно применять для автоматизации очевидной стандартной рутины.
Давайте не будем смотреть на мир глазами людей из прошлого века.
Лично я предполагаю, что с работой нейросетей мы сталкиваемся каждый день и даже не подозреваем об этом.
Нужно отдавать себе отчет, что люди в процессе свой жизнедеятельности генерят гигантский объем информации каждый день.
Эти гигантские объемы информации называются Big Data.
С Big Data работают специальные программы, которые очищают эту информацию и структурируют.
После структурирования информация анализируется нейросетями (ИИ и машинное обучение) для практического применения в самых различных сферах: от бизнеса и науки до медицины и государственных структур.
Примеры Big Data:
- записи всех звонков сотрудников крупного колл-центра;
- сведения о перемещениях таксистов, трафик и спрос на поездки;
- информация о покупках клиентов банка и снятии ими наличных в банкоматах и отделениях.
Применение Big Data с которым мы сталкиваемся каждый день:
Телекоммуникации. Например, такие онлайн-сервисы, как YouTube, VK и другие не могут существовать без объемных хранилищ данных.
Банкинг. Крупные банки (СберБанк, ВТБ, Т-банк) анализируют действия клиентов, повышают безопасность. Например, биометрические данные клиентов помогают им бороться с мошенниками (для этого Вас фотографируют каждый раз в офисе ВТБ

или в Почта-банке), а анализ доходов и расходов клиентов помогает оценивать их кредитоспособность.
Транспорт. Получение больших объемов данных от водителей в режиме реального времени помогает сервисам такси. Например, Яндекс Go отслеживает спрос и количество водителей на конкретной территории, что позволяет предлагать клиентам актуальные цены (естественно дороже

).
Подбор персонала. Рутинную работу по подбору кандидатов в крупных компаниях уже давно выполняют роботы, которые анализируют многочисленные резюме без помощи рекрутеров.
Таким образом в нашей жизни все давно зависит от роботов.
В 2025 году любой человек, шагающий в ногу со временем, должен понимать как работают роботы и уметь с ними общаться.
Эти новые навыки очень сильно помогают в реальной жизни.
Например, взять меня.
Моя официальная зарплата всего лишь 23 тыс. руб.
Но при этом у меня 21 активная кредитная карта и общий кредитный лимит 5,4 млн. руб.
Я смог получить эти кредитки только благодаря пониманию как работают роботы в банках.
Если бы мою кредитоспособность вручную оценивали живые люди - сотрудники банков, а не роботы, то мне бы никогда не одобрили кредитный лимит больше 100 тыс. руб.