Почему ChatGPT заканчивается там, где начинается реальная работа (компания не указана)

IT-направление

Почему ChatGPT заканчивается там, где начинается реальная работа Тестировщику, который работает с реальными проектами, ChatGPT часто недоступен. Если в задаче есть внутренние спецификации, тест-кейсы, баг-репорты, персональные данные или коммерческая информация, передавать их внешним сервисам нельзя. Но искать требования, сопоставлять баги с релизами, разбираться в документации и анализировать изменения всё равно приходится. Ответ рынка — локальные LLM (большие языковые модели) в закрытом контуре с собственным RAG и MCP-интеграциями. Такой ассистент работает с внутренними документами и сервисами, не отправляя данные за пределы компании. При этом первый рабочий прототип сегодня можно собрать без программирования. 15 июля в 18:00 мск на бесплатном вебинаре «Прототипирование LLM: как создаются ИИ-ассистенты для реальных задач (https://clc.to/erid_2W5zFJVZeLZ%20)» karpovꓸcourses Ярослав Шуваев, CEO Panteoꓸai и преподаватель MBA в РАНХиГС, покажет, как такой подход реализуется на практике. На вебинаре вы получите: — понимание, из каких компонентов состоит современный ИИ-ассистент и как они работают вместе; — рабочий прототип Telegram-бота, который отвечает по документации, а не придумывает ответы; — понимание, где no-code действительно закрывает задачу, а где без кода уже не обойтись; — гайд «Почему ваш ИИ пишет не то» с разбором различий между LLM и ИИ-агентом. Всем зарегистрированным придет запись эфира на почту — присоединяйтесь по ссылке: https://clc.to/erid_2W5zFJVZeLZ Реклама. ООО «КАРПОВ КУРСЫ». ИНН 7811764627. erid: 2W5zFJVZeLZ