Александр Пичугин

Вы написали и статью и комментарий к ней с помощью ИИ и не проверили источники, ничего из того, что вы собрали в своей статьей нет в оригинале.

Пример: Статья от 12 мая в заголовке статьи "В эпоху искусственного интеллекта дефицит доверия переписывает правила развития бренда" говорится в целом о том, что брендам необходимо переходит от внимания к работе над доверием.

В статье от 7 апреля об отсуствии окупаемости говорится о том, что необходимо в целом подходить обдуманно к внедрению в бизнесе ИИ. Цитирую: Среди 57% руководителей ИТ-отделов, сообщивших хотя бы об одном провале, многие заявили, что их инициативы в области ИИ провалились из-за завышенных ожиданий и слишком быстрых результатов. Они предполагали, что ИИ немедленно автоматизирует сложные задачи, сократит расходы или решит давние операционные проблемы. Когда ожидания нереалистичны, а результаты не появляются быстро, уверенность падает, и проекты замирают.

Ничего о том, что якобы сгенерированные ИИ артефакты не продают нет.

И т.д.

Не нашел свежего отчета Gartner в котором были бы тезисы, которые вы взяли в основу статьи, можете дать ссылку на него?

Да, все так. Сертификат ФСТЭК, состоит в реестре российского ПО, значит может использовать для обработки перс данных.

День добрый, это совсем разные продукты и у них разное применение.

Отличная статья, всё расписано очень подробно. У себя в блоге @alexanderpichugin писал о гибридной СУБД Digital Q.DataBase, которая подходит для хранения реляционных, поколоночных и in-memory данных. А поскольку у неё есть сертификат ФСТЭК и разрешения, она подходит для хранения персональных данных

Спасибо, полностью согласен, что low-code даёт серьёзное ускорение разработки, но действительно требует продуманного подхода.

Как вы считаете, какие практики помогли бы сохранить баланс между скоростью и поддерживаемостью?