Wharton professor: 4 scenarios for AI's future | Ethan Mollick for Big Think+
Big Think. Плотная 8-минутная версия модели «четырёх сценариев» Моллика — статичный, линейный, экспоненциальный, AGI — и почему командам стоит планировать под второй или третий сценарий, а не ставить всё на любую крайность. Полезно, когда нужно, чтобы команда руководителей согласилась, к чему они реально готовятся, прежде чем писать плейбук.
Что вынести из этого видео
Использовать видео как контекст для решений о внедрении, риске, управлении или инвестициях.
Смотреть дальше
Продолжайте тот же учебный путь со следующими связанными видео.
30 минI'm REVEALING ALL the Vibe Marketing Secrets (NO Gatekeeping)
Использовать видео как контекст для решений о внедрении, риске, управлении или инвестициях.
Смотреть дальше
26 минBuilding an AI Sales Bot to Call Leads For Me LIVE
Использовать видео как контекст для решений о внедрении, риске, управлении или инвестициях.
Смотреть дальше
33 минРуководство AI-инженера: как пережить Закон ЕС об ИИ
Понять, почему готовность к AI Act зависит от инвентаризации AI-систем, управления данными, инженерных контролей и понятного владельца.
Смотреть дальшеПохожие видео
4 минIntroducing EmbeddingGemma: The Best-in-Class Open Model for On-Device Embeddings
32 минHow to Build Human-Centered AI Workflows in Localization with Shashi Bhushan
59 минОт хайпа к привычке: как технологические компании масштабируют ИИ дальше экспериментов
41 минPrivate AI против cloud: как лидерам принимать более умные build-or-buy решения
Углубиться
Тщательно подобранные внешние курсы, которые глубже раскрывают эту тему.
Coursera · DeepLearning.AIAI for Everyone
Шесть лет спустя — самая чистая точка входа для тех, кому нужно разобраться в ИИ без программирования. Без математики, без жаргона, без хайпа — после прохождения вы сможете вести осознанные разговоры о проектах с ИИ.
Coursera · The Wharton SchoolAI Strategy and Governance
Сильная рамка Wharton для руководителей, принимающих решения «строить или покупать». Курс не продаёт инструменты, а фокусируется на экономике внедрения ИИ, алгоритмической предвзятости, доверии к данным и практиках управления, которые выдерживают аудит.