Nikolay about AI - neural networks at work

Как бизнес-аналитик использует нейросеть Паше — бизнес-аналитику — прилетает задача: «Внедрить голосового ассистента в киоск». Но в его случае киоск — это не ларёк на улице😅, а терминал самообслуживания, как в «Макдональдсе»: большой экран, где ты сам выбираешь и оплачиваешь заказ. Сначала кажется, что всё просто. Но потом начинаются вопросы: 🔘 как пользователь поймёт, что ассистент его слышит? 🔘 можно ли перебить голосового помощника? 🔘 что будет показываться на экране во время общения? 🔘 нужно ли дублировать на экране процесс диалога? 🔘 что делать, если речь не распознана? Чтобы не утонуть в этом потоке мыслей, Паша описывает задачу в ChatGPT «Есть проект — голосовой ассистент для киоска. Составь верхнеуровневый план бизнес-требований, перечисли возможные проблемные случаи, добавь нефункциональные требования (отказоустойчивость, тайминги, поведение при ошибках)». В итоге он получает: 🔘структурированный скелет бизнес-требований. 🔘список проблем, которые могли бы всплыть позже (и теперь не всплывут внезапно). 🔘подсказки по техническим ограничениям, о которых сам бы не подумал. 💡 В итоге GPT становится инструментом для начала сложных проектов.