Znajdź zawartość

Witam. Tu się rozpisuję trochę pokrętnie i czasem wciskając swoje egoistyczne dwa grosze, choć PRZYSIĘGAM, że warto, zważywszy, że jest potencjał do zarobku. Długo się wahałem czy zrobić o tym temat (który jest bardzo podobny, ale jednak inny) w kwestii nowych potencjalnych start-up'ów, jakie mogą się otworzyć na bazie nowych narzędzi, które zostały stworzone przez giganty technologiczne. Nie chodzi tu o typowe chmury lecz duże modele językowe. Temat był już wcześniej, ale wybuchł dopiero od pół roku i jakby świat przejrzał jaki gigantyczny potencjał tkwi w pracy naukowej pod ciekawym tytułem "Attention is all you need" (gdzie opisywane są transformersy będące podstawą współczesnych modeli językowych). To dłuższy temat. Liznąłem trochę Data Science i Machine Learningu na studiach, a także w jeszcze większym stopniu webdev czy architekturę aplikacji (niekoniecznie webowych). Stąd też już "doświadczyłem" jakie słabe predykcje się daje odnośnie tego jak to oddziała na rynek nie rozumiejąc zagadnienia. Oczywiście programiści to masowo używają. W ostatnim githubowej ankiecie 92% programistów stwierdziła, że to używa. Ja sam także posiłkuję się GPT-4 płacąc 120 zł miesięcznie za generowany tekst tylko dlatego, że jest mądrzejszy. Przesyt na rynku juniorów wraz z pojawieniem się kryzysu w tej branży i narzędzi AI pokazał, że era łatwego zatrudnienia i mitu programisty 15k bez studiów informatycznych przestała być realna... Ale z drugiej strony jeśli są narzędzia, konkurencja na tradycyjnym rynku jest duża, to wciąż można tworzyć duże projekty jeśli wie się jak o nie spytać (brzmi paradoksalnie, ale tak jest [wiem, bo sam stworzyłem, co mogę potem opisać za parę dni]). Nowa rewolucja w AI, bo tak już jest nazywana, choć na co dzień tego nie doświadczamy za nadto, dała złudne poczucie, że popyt wzrośnie na programistów z zakresu analizy danych/AI/nauki o danych itd., zaś spadnie popyt na webowców/testerów/devopsów (jak zwał, często się przeplatają). I tu pojawia się pewne ale i już z tego ale podam pewną ideę. Zarzucam to: automatycznie rozwój dużych modeli językowych oddziałuje i musi oddziaływać na wzrost podaży aplikacji webowych, a same narzędzia dostępne sprawiają, że stworzenie jako-tako dobrze stworzonej aplikacji nie wymaga kilkudziesięciu godzin nauki algorytmów, języka (no może trochę - kilka godzin). Jeśli ktoś chce wyjść ze strefy komfortu, pobawić się w twórcę, ktoś kto nawet nie zna się na programowaniu (jeśli ma się GPT-4 i wie się, że przy większych kwestiach trzeba rozbijac pytania na części), to zapodam 10 pomysłów na aplikację webową/mobilną, które oczywiście wymagają podłączenia do API openAI. Żeby nie być tylko teoretykiem od razu polecę typowy stack. Do małych projektów, a nie kolosów bankowych Spring Boot javowy niby nie jest potrzebny (bo się długi kod pisze), więc podam tak: Na back-end Ruby/django[Python]/Flutter. Na front-end Flutter/Angular. Na mobile Flutter/Kotlin. Chmura - AWS zalecam, choć drogi. Są jeszcze Azure i Google cloud. Z Fluttera na YT jest świetny kurs 37 godzinny na freecodecamp. Taka maszynka do wszystkiego, całkiem niezła. W Polsce temat jest mało znany, trafienie do klientów czasem wymaga zwyczajnie wysyłania masowo maili, reklamy na tiktoku lub fb. Oczywiście to wymaga saas (Software as a Service) - czyli udostępnienie poprzez chmurę do szerszego grona osób. To w skrócie: "Jeśli chodzi o tworzenie startupu opartego na aplikacji mobilnej i webowej, potrzebujesz zdecydowanie więcej niż tylko miejsca do hostingu kodu. Poniżej znajduje się lista różnych aspektów, które powinieneś wziąć pod uwagę: Hosting: Amazon Web Services (AWS), Google Cloud Platform (GCP) i Microsoft Azure są głównymi dostawcami usług chmurowych. Wszystkie oferują szeroką gamę usług, takich jak hosting serwerów, bazy danych, funkcje lambda (serwerless), itp. Wybór zależy od twoich specyficznych potrzeb, ale wszystkie te platformy oferują pewnego rodzaju darmowe tier, które mogą ci pomóc na początku. Backend: Jeśli tworzysz backend, możesz wybrać między wieloma językami i frameworkami, takimi jak Node.js (JavaScript), Django (Python), Ruby on Rails (Ruby), Spring Boot (Java), itp. Wybór zależy od twojego doświadczenia i wymagań. Frontend: Jeśli tworzysz stronę internetową, potrzebujesz JavaScript i jednego z frameworków, takich jak React, Angular lub Vue. Jeśli tworzysz aplikację mobilną, musisz wybrać między natywnymi językami (Swift dla iOS, Kotlin lub Java dla Androida) a frameworkami cross-platform, takimi jak React Native, Flutter czy Xamarin. Baza danych: Musisz wybrać odpowiednią bazę danych do przechowywania danych użytkowników i innych danych. Możliwe opcje to MySQL, PostgreSQL, MongoDB, Firebase, itp. Autentykacja i bezpieczeństwo: Musisz zaimplementować bezpieczne metody logowania i przechowywania danych użytkowników. Możesz skorzystać z usług takich jak Firebase Auth, Auth0 itp. Monitorowanie i logowanie: Potrzebujesz narzędzi do śledzenia błędów i monitorowania wydajności swojej aplikacji. Popularne narzędzia to Sentry, New Relic, Datadog itp. Koszty zależą od wielu czynników, takich jak liczba użytkowników, ilość przetwarzanych danych, złożoność architektury, itp. Dla małych projektów i startupów wiele z tych usług oferuje darmowe plany lub jest dość tanie w użyciu. Jednak koszty mogą szybko rosnąć, gdy twoja aplikacja staje się bardziej popularna, więc ważne jest, aby starannie planować i monitorować wydatki." No to lecimy: 1. Aplikacja mobilna dostosowana pod rolnika pod jego uprawy. Idea prosta. Rolnik jest przedsiębiorcą i chce maksymalizować swoje zyski. Więcej zbiorów, lepszej jakości, więcej klientów i te sprawy. Nie wie jednak wszystkiego. Nie wie jakie są współczesne możliwości technologii i nauki w kwestii nawadniania, automatyzacji procesów i kiedy najlepiej zbierać żniwa. Każdemu przydałby się asystent, który wie prawie wszystko. Załóżmy, że hoduje buraki. W takim wypadku powinien wiedzieć jak i czy nawadniać, kiedy zebrać najlepiej (albo jakich technologii użyć - kamer podczerwieni rozpoznających świeżość), komu i gdzie sprzedać albo kiedy, co więcej powinien wiedzieć by zmaksymalizować uprawy itd. Potencjał w polskim rolnictwie jest ogromny, co widać przy tym jak słabo wypada na reszcie Europy (to w sumie kiedyś Zbigniew Dylewski pokazywał w jednym z wykładów). Produktywność z pola u Holendrów jest 8 razy większa niż z polskiego pola. Świetne pole do działania i osiągania zysków. 2. Automatyzacja pracy urzędów i aplikacje dla urzędników. Byłem na praktykach u wujka w geodezji w 2018 roku na wakacjach. Jedną z wielu rzeczy, które wyjątkowo zapamiętałem, to jego opowieść jak bardzo urzędnicy, z którymi musi współpracować są kompletnie niekompetentni w swojej pracy, że musi im pomagać w kwestiach map, prawniczych czy ogólnego nieogarnięcia ich. Więc aż samo się prosi - poznać procesy i zautomatyzować. Spytałem chat o to i konketnie: 2.1. Analiza map i danych geodezyjnych: Aplikacja korzystająca z AI może pomóc w analizie map i danych geodezyjnych, wykrywaniu wzorców, identyfikowaniu błędów i niezgodności oraz generowaniu raportów z wynikami analizy. 2.2. Wspomaganie w sporządzaniu dokumentów geodezyjnych: Aplikacja może pomóc w tworzeniu dokumentów geodezyjnych, takich jak mapy, plany geodezyjne, protokoły pomiarowe czy operaty techniczne. Może oferować sugestie dotyczące formatu, zawartości czy procedur sporządzania dokumentów. 2.3. Wyszukiwanie informacji geodezyjnych: Aplikacja może dostarczać szybkiego dostępu do informacji geodezyjnych, takich jak dane katastralne, granice działek, numery ewidencyjne, numery geodezyjne itp. Urzędnicy będą mogli szybko wyszukiwać i weryfikować te informacje bez konieczności przeglądania papierowych dokumentów. 2.4. Wykrywanie nieprawidłowości: Aplikacja może wykorzystywać AI w celu wykrywania nieprawidłowości w dokumentach geodezyjnych. Może analizować i porównywać różne dane, sprawdzać spójność i zgodność oraz sygnalizować ewentualne nieprawidłowości, które mogą wymagać dalszej weryfikacji. 2.5. Automatyzacja obliczeń geodezyjnych: Aplikacja może wspierać urzędników w wykonywaniu skomplikowanych obliczeń geodezyjnych, takich jak wyznaczanie współrzędnych punktów, obliczanie powierzchni działek czy tworzenie tras geodezyjnych. Może dostarczać narzędzi i algorytmów, które usprawnią ten proces. 3.Tu trochę z innej beczki i zapewne wymaga trochę więcej hajsu i cierpliwości, ale idea ciekawa i owoce większe. Wpadłem ostatnio na pomysł. Wiedza jest. Jest jej pełno. Uporządkowanie wiedzy i trochę kapitału pozwala zdziałać cuda, wszak mozliwości w tym megazłożonym fizycznym świecie jest ogrom. A co jeśli poprosiłbym chata by mi opisał jak mógłbym zaprogramować automatyczną maszynę do produkcji np. biżuterii z żywicy? Widziałem znajoma takie robi. Ręcznie. Tak, wiem, duże firmy się takimi rzeczami zajmują, które mają swoich inżynierów, a takie rzeczy nie dla nie-inżyniera... Ale w sumie czemu nie? Wiem jaka to działka i... Mam świetnego pomocnika. Na początku miałem pomysł by stworzyć aplikację, gdzie można modelować biżuterię niczym w blenderze, a potem ją zamawiać... Ale i zeszło na maszynę do tego. Więc zapytałem GPT-4 o każdy krok, który muszę wykonać by stworzyć taką maszynę: (ps. tak, wiem jakim paradoksem jest pytanie o stworzenie tak dużej maszyny - chodzi bardziej o pokazanie możliwości i złożoności) I teraz dopytajmy się o szczegóły: Gdybym chciał stworzyć dla użytkownika interfejs w C++(by wiedziało jaki ma przybrać kształt, to jak byś to dorobił do tej maszyny? Tym sposobem, mając kompletnie zerowe pojęcie o temacie możecie wykonać coś, co wymaga lat ciężkiej pracy (tak, wiem, jest to bardziej skomplikowane, lecz jak to optymalizuje proces, to jest niepojęte). Dodajmy do tego wtyczki z poszukiwaniem prac naukowych, wolfram do matematyki i wuala. Jeśli nie pasuje wam biżuteria, to zapytałem jakie są inne działalności takie fajne-produkcyjne, z których można czerpać: "Możesz wymienić inne tego typu rodzaje biznesy, które można tworzyć (produkty) samemu (nawet jeśli wymagają wiedzy technicznej lub kreatywności), a które można reklamować na instagramie, facebooku itp.?" Do wyboru, do koloru: 4. Poznanie technik manipulacyjnych poprzez znalezienie prac naukowych i wykorzystanie tego na swoją korzyść (czysto machiavelliczne, wybaczcie, nas też wykorzystują, więc pff). Jak mamy już produkt, to trzeba wiedzieć jak zareklamować i sprzedać, nie? No to jedziemy z tym jak znaleźć prace naukowe, które omawiają temat jak najbardziej uzależnić użytkownika od swoich produktów, co w sumie chamsko robią agencje reklamowe, a czego zwykli użytkownicy nie są świadomi (ale ty, obdarzony wiedzą tajemną, możesz posiąść): (wtyczka aischoolar) "Znajdź mi badania naukowe o przyciąganiu uwagi użytkownika do filmiku (na tiktok)" https://www.mdpi.com/1660-4601/19/16/10115 - Badanie to skupia się na analizie preferencji widzów w odniesieniu do krajobrazów wiejskich na podstawie krótkich filmów na TikToku. Choć nie jest to bezpośrednio związane z przyciąganiem uwagi użytkowników do konkretnych filmów, badanie to pokazuje, jak analiza treści i komentarzy użytkowników może dostarczyć cennych informacji na temat ich preferencji. https://journals.sagepub.com/doi/10.1177/07067437221082854 - To badanie skupia się na jakości treści dotyczących ADHD na TikToku. Choć nie jest to bezpośrednio związane z przyciąganiem uwagi, badanie to pokazuje, jak różne rodzaje treści mogą wpływać na odbiór i zaangażowanie użytkowników. https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fpsyg.2022.1050214/full - Badanie to bada, jak różne konteksty użytkowania wpływają na zaangażowanie użytkowników w krótkie filmy turystyczne. Choć nie jest to bezpośrednio związane z TikTokiem, badanie to może dostarczyć cennych informacji na temat tego, jak różne konteksty użytkowania mogą wpływać na zaangażowanie użytkowników https://journals.sagepub.com/doi/10.1177/08944393231178603 - To badanie bada, jak sentyment i perspektywa drugiej osoby wpływają na zaangażowanie użytkowników w wiadomości na TikToku. No to teraz dajemy z instagrama. https://ojs.aut.ac.nz/rangahau-aranga/article/view/101 - Badanie to analizuje, jakie taktyki zarządzania wrażeniem są stosowane przez influencerów na Instagramie i jakie reakcje wywołują u ich obserwujących. https://journal.binus.ac.id/index.php/BBR/article/view/8576 - Badanie to analizuje wpływ marketingu w mediach społecznościowych przez Instagram na zamiar ponownego zakupu, pośredniczony przez zaangażowanie klienta. https://swecjmc-ojs-txstate.tdl.org/swecjmc/article/view/109 - Badanie to analizuje strategie komunikacyjne stosowane w reklamach alkoholu na platformach mediów społecznościowych, w tym na Instagramie. Niezłe. Teraz jak mamy "co", to teraz trzeba "jak". A więc szukamy narzędzi. Mamy więc wtyczkę "There is AI for that", które pozwala do danej tematyki znaleźć narzędzia. "Znajdź mi AI do szybkiej edycji zdjęć by było przyciagające" PhotoFix: Umożliwia łatwą edycję zdjęć bez ręcznego usuwania obiektów. https://theresanaiforthat.com/ai/photofix/?ref=search&term=quick+photo+editing&from=chatgpt Photospells: Ułatwia profesjonalną edycję zdjęć. https://theresanaiforthat.com/ai/photospells/?ref=search&term=quick+photo+editing&from=chatgpt Stillgram: Czyści tło na zdjęciach z miasta i podróży. https://theresanaiforthat.com/ai/stillgram/?ref=search&term=quick+photo+editing&from=chatgpt Boolpic: Posiada zaawansowane możliwości edycji zdjęć. https://theresanaiforthat.com/ai/boolpic/?ref=search&term=quick+photo+editing&from=chatgpt ClipDrop Replace Background: Umożliwia edycję i manipulację zdjęciami. https://theresanaiforthat.com/ai/clipdrop-replace-background/?ref=search&term=quick+photo+editing&from=chatgpt Magic Studio by PhotoRoom: Umożliwia edycję profesjonalnych zdjęć produktów i marketingowych. https://theresanaiforthat.com/ai/magic-studio-by-photoroom/?ref=search&term=quick+photo+editing&from=chatgpt Pixlr: Umożliwia edycję i projektowanie zdjęć przez przeglądarkę. https://theresanaiforthat.com/ai/pixlr/?ref=search&term=quick+photo+editing&from=chatgpt Cleanup pictures: Ulepsza edycję i retusz zdjęć. https://theresanaiforthat.com/ai/cleanup-pictures/?ref=search&term=quick+photo+editing&from=chatgpt Muszę niestety kończyć. I tak zrobiłem pewną przerwę w robieniu by tu napisać, tak mnie naszło. Mam nadzieję, że poszerzyłem horyzonty tym wpisem, bo wydaje mi się temat trochę cichy (nie tylko chatGPT, bo to zna każdy, ale kwestia tworzenia aplikacji z podłączonym API modelu językowego). Tu dopowiedzeń jest więcej. Ogólnie może ze słuchania Mirka B. wziął mi się pomysł na ten wpis: https://www.youtube.com/watch?v=KwAiT4lsAZw https://www.youtube.com/watch?v=mWqhwvK4SZU&t Alex Becker. Gość, który w 2020 roku naprawdę trzymał poziom i miał dobre merytoryczne filmy, potem przeszedł na tematy bitcoinowe i zdebilniał, a ostatnio wypuścił o tym co mniej-więcej tu piszę: Po co napisałem tego posta? Zazwyczaj jest dużo narzekań. Zbyt dużo. Beznadziei, braku pomysłów. Że AI nas zastąpi, że zniszczy branże itd. Koszt energii człowieka wciąż jest niższy niż koszt utrzymywania tych krzemowych kolosów. Podałem pomysły. Podałem nadzieję. Sam staram się realizować jedno z podanych (wychodzi raz lepiej raz gorzej). Udało mi się znaleźć (na 90%) pracę W KOŃCU w branży, w której mniej-więcej chciałem, ale o tym może później napiszę, bo akurat tej części branży kompletnie nie znałem (powiedzmy, że rekrutowali na staż w mieście i w sumie nawet spodobało mi się - życie potrafi być przewrotne jeśli się człowiek choć trochę stara, bo mocno się nie starałem, skłamałbym gdybym napisał, że byłem leniwy...). Takim wpisem także się może sam do życia motywuję i do robienia tego (wszak karmiąc się w głowie, że jest to jakkolwiek potrzebne...)