Калифорния - это MVP будущего. Почему здесь приживается AI?

Только вернулся из своей поездки в Калифорнии. В этот раз мы посещали Лос Анджелес и Сан Диего. До Сан Франциско не доехали, его оставили на следующий раз.

Лично для меня одной из целей поездки помимо отдыха было еще понять, почему людей тянет именно сюда (помимо, очевидно, климата). Живя в Мичигане за время пребывания в Штатах мы успели посетить из крупных городов Чикаго, Нью Йорк и Детройт.

Но ни один из этих городов меня не впечатлил:
- Детройт - заброшенный, промышленный, полупустой.
- Чикаго - застрявший в начале 2000-х мегаполис.
- Нью Йорк - очень контрастный: здесь по соседству вы увидите бомжа, душащего крысу (мое самое яркое воспоминание), а следом - чуваков в костюмах, заключающих сделку на миллионы долларов.
У всех них есть нечто общее - лично для меня они ассоциируются с Америкой, которая разочаровывает. Твои ожидания, сформированные блогерами и массовой культурой восприятия США как великой страны рушатся о стену реальности.

Но знаете, как говорят, что Москва - это не Россия, так и Калифорния - это не США.
Здесь другая атмосфера, другие люди, свои законы и порядки. Здесь все пропитано атмосферой качества жизни и успеха:
- люди очень ухоженные, спортивные, стильно одеваются и следят за собой;
- ты видишь бизнес-переговоры буквально в каждом заведении, куда мы заглядывали;
- Вокруг куча домов, стоимостью в несколько миллионов $;
- идеальные дороги, на которых ездят дорогие тачки, где большинство людей водят очень акуратно (в отличие от Мичигана);
- в магазинах другие продукты (больше вариантов для ПП);
- по улицам ездят роботакси с ИИ (те самые Waymo);
- велодорожки везде, даже на шестиполосных трассах, и велосипедистам уступают!

Видишь все это и думаешь "Блин, я хочу так же!". По уровню развития - это, наверное, самое прогрессивное место, в котором я был. ЛА очень похож на тот город будущего, который нам регулярно рисуют. И если где и возможен AI-адопшн, то это здесь.

Этому способствует как общий вайб (то, что я описал выше), так и в целом, системность. Ведь чтобы тот же Waymo работал, нужно свести к минимуму нестандартные ситуации на дорогах, а это работа с ПДД, людьми, инфраструктурой и качеством дорог.

По сути, Калифорния - это целая страна, где эта система уже выстроена. И чтобы вести речь о каком-то реальном адпшене ИИ в мире - весь мир должен стать как Калифорния.

При этом даже здесь есть проблемы, и все не так гладко. Муж подруги моей жены как раз работает в компании разработчике беспилотных автомобилей и говорит, что реальный мир и те же велосипедисты для них до сих пор реальный челлендж. Так что даже в самой прогрессивной точке планеты технологиям еще есть куда расти.

Про ИИ на смартфонах

Пару лет назад я выбрал Google Pixel 7 Pro. Андроид использую всю жизнь, но пиксели всегда привлекали своей умностью. Недавно взял жене Pixel 10 Pro и кайфанул: за 3 года произошел огромный скачок в мобильном AI.

Гугл уже 5 лет делает свои процессоры. Они не про рекордную мощность в бенчмарках (тут они слабее Snapdragon и Apple Silicon), а про нейронный движок. И вот где это реально работает.

ИИ на пикселях есть два вида: локальный и облачный. Облачный применяется для фонового распознавания музыки, редактирования видео (отдельный клауд) и частично фото, остальные фишечки происходят локально.

Умный диктофон
Наверное - это лучшее применение локального AI. Что для меня, что для моей жены. И мой, и ее Пиксели офигенно работают с транскрибацией, причем делают это в реальном времени, с лейбелингом говорящих. Лично меня эта функция неоднократно спасала во время проведения интервью с неносителями языка (особенно индусами), для Насти, которая работает в сфере медицины - это также незаменимый инструмент. Здесь есть чувствительные данные, которые никуда не должны попасть, но при этом хочется применить AI для ускорения обработки информации, например, обсуждения с коллегами (с их предварительного разрешения, конечно). И вот в этом кейсе диктофон также тащит. Плюсом ко всему, на 10 пикселе добавили функционал суммаризации транскрипта с помощью Gemini Nano и делает он это довольно четко.

Magic Cue
Функция, которая проявляет себя на дистанции, особенно круто проявила себя в путешествии. Просто несколько примеров. Мы хотели узнать у авиакомпании условия провоза велосипедов. При звонке туда - пиксель показывает детали рейса и номер бронирования. У нас рейс на самолет, подтверждение покупки билетов пришло в Gmail, в день поездки мы открываем гугл-карты - карты автоматически предлагают адрес аэропорта. В AirBnb при вопросе хоста о дате нашего прибытия - предлагает предзаполненные ответы на основе информации.

Работа с фото и видео Тут AI тоже разгулялся, и сценарии реально жизненные:
⁃ Add Me. Киллер-фича для семейных фото. Сфоткал жену, дал ей телефон, встал в кадр сам - телефон склеил два снимка. Идеально, когда рядом нет никого, кто может нормально сфоткать и не хочется делать пресловутые селфи
⁃ Best Take. Если кто-то моргнул или скривился - можно выбрать лучшее выражение лица из серии кадров.
⁃ Help Me Edit. Если нужно удалить бесячих людей с фото - пиксель делает это через Nano Banana и вуаля - вам не нужно переделывать удачный в остальном кадр.
⁃ Гид по кадру. Телефон подсказывает, как выстроить композицию. Нам с женой не особо пригодилось, но если просишь прохожего сфоткать вас - просто спасение. Даже человек, который первый раз держит камеру, сделает ровный кадр.

Пока функций не так много, но направление мне прямо нравится. Это идеальный пример того, каким должен быть AI: бесшовным и незаметным. Ты просто пользуешься телефоном, а магия происходит сама собой. И главное - для большинства этих фишек не нужны огромные дата-центры и дикие мощности. Всё работает локально, прямо у вас в кармане. По-сути наши смартфоны (и будущие носимые устройства) уже готовы к серьезным AI-задачам без постоянной привязки к облаку. Жду, когда Apple доделают свой “AI”, чтобы остальные компании уже это подхватили.

Корпоративное обучение ИИ: бесплатный тест-драйв и закрытие бюджета-2025

Друзья, как вы знаете, в рамках NGI Academy я веду тренинги по ИИ для личной эффективности и AI Product Management. Знаю, что меня читает много нанимающих менеджеров и L&D-специалистов, поэтому этот пост для вас.

В этом году я провел несколько корпоративных потоков для таких компаний, как НПФ «Газфонд», «Юрспектр» и «Айти Знаменатель». На общие потоки своих сотрудников направляли коллеги из Avito, Owen и ряда других компаний. За этот год накопился большой опыт работы именно с корпоративным сегментом, и я вижу, что системное обучение команд дает кратно больший эффект, чем точечные попытки внедрения технологий.

Поэтому в 2026 году я планирую сделать основной упор именно на корпоративный формат. В связи с этим - два важных анонса.

1. Test-drive для компаний: бесплатные вебинары
Если вы планируете организовать корпоративное обучение, я готов бесплатно провести для вашей команды 1-2 вебинара из релевантной программы.

Зачем это нужно?
Для меня: это возможность лучше понять специфику запросов корпоративного сегмента и откалибровать материал.
Для вас: возможность без рисков оценить качество материала, мой подход к преподаванию и, главное, заинтересовать сотрудников темой ИИ.

Если «химия» случится - мы согласуем индивидуальную программу под вашу группу. Возможны как очные форматы в вашем офисе, так и remote. Я делаю кастомные модули под запрос бизнеса, а само обучение строится не на сухой теории, а на работе над групповым проектом с моим личным трекингом.

2. Освоение бюджета 2025 года
Если вы хотите отправить отдельных сотрудников на обучение и у вас остался нераспределенный бюджет на конец 2025 года - это отличная возможность избежать лишней бюрократии в будущем.
В феврале я запускаю следующие потоки по обоим направлениям (AI Product Management и Личная эффективность).

Все мы знаем, как сложно порой согласовывать новые бюджеты в начале года. Поэтому предлагаю рациональное решение: оплатить обучение из средств текущего года, чтобы ваши сотрудники начали 2026 год с новыми компетенциями, а вы - без лишних кругов согласований.

Если вы хотите обсудить любой из форматов - напишите мне в личку @vladkor97, обсудим детали и подберем лучшее решение для вашей команды.

Black Friday от NGI Academy - скидки по-американски

Как вы знаете, я сейчас живу в Штатах, на родине той самой «Черной пятницы». За полтора года здесь я заметил одну вещь: скидки тут работают иначе, чем мы привыкли. В США Black Friday - это не маркетинговая уловка с предварительным повышением цен, а реальная возможность купить то, что давно хотел, за полцены. Люди здесь часто откладывают крупные покупки именно на этот период, т.к это отличная возможность порадовать себя или близких в ближайшие праздники.

Мы с партнерами обсудили это и решили: почему бы не перенять эту практику? Никаких накруток «до», чтобы сделать скидку «после».

Поэтому с 28 ноября по 5 декабря мы объявляем Black Friday в NGI Academy. Мы даем скидку до 25% на все наши буткемпы. Следующие потоки стартуют уже в феврале 2026 года (точную дату сообщу позже), и сейчас лучший момент, чтобы забронировать место по самой низкой цене и стартануть новый год с новыми и актуальными знаниями, а не просто с обещания себе сделать это.

На выбор доступно два трека, в зависимости от ваших целей:
1. ИИ для личной эффективности. Этот трек - про переход от «поиграться с чат-ботом» к системному инженерному подходу. Мы не будем просто генерировать картинки или просить AI сделать что-то простое. Мы разберем, как LLM работают «под капотом», чтобы вы перестали действовать наугад. Вы научитесь управлять контекстом и строить сложные промпты на уровне логики модели, а не магии. Главный упор - на практику: даже без навыков программирования вы сможете накодить первые проекты с AI (лендинг, Telegram-бота или веб-приложение) и запустите автономных AI-агентов, в том числе, на базе локальных моделей. Это фундамент, который останется с вами, как бы не менялись тренды.

2. AI продакт менеджмент. Моя принципиальная позиция: сегодня каждый продакт обязан быть AI-продактом. ИИ в продукте перестает быть «вау-фичей» и становится гигиеническим минимумом. Здесь мы идем дальше личной эффективности. Я передам вам методологию AI-дизайна, которую мы оттачивали в Skyeng, Pearson и EAI. Мы разберем, как нанимать и строить AI-команды, как проводить исследования с помощью нейросетей и, самое главное, - создадим прототип вашего собственного AI-продукта. Будь то рабочая задача или пет-проект - вы пройдете путь от идеи до реализации под моим менторством.

Промокод BLACKFRIDAY применять на сайте в корзине. Скидка действует ограниченное время и только при оплате на сайте.

Как я стал реже смотреть Youtube для получения знаний и больше для удовольствия

Сегодня хочется поделиться максимально простой, но очень полезной штукой.

YouTube - это, наверное, самый большой кладезь полезных знаний. Там можно научиться практически чему угодно по любой теме на любом языке. Но очень частая лично для меня проблема - это вода в роликах. Порой, чтобы получить ответ на свой вопрос, мне нужно просмотреть 15 минут 30-минутного ролика, чтобы добраться до нужного момента. И подобная штука очень неэффективна. В некоторых случаях я предпочитаю короткий текстовый контент просмотру полноценного ролика.

Ситуация стала лучше с появлением NotebookLM, куда можно закинуть несколько видео и позадавать по ним вопросы, но все-таки, NotebookLM - это скорее история про более объемные исследования. А вот когда дело до анализа какого-то конкретного ролика, например, когда я хочу покопать вглубь и получить конкретные таймкоды - веб-версия Gemini справляется куда лучше.

Воркфлоу простой:
1. Копируем ссылку на нужное видео
2. Отправляем ее со следующим промптом

Просмотри вот это видео и дай мне следующую информацию о нем:

Краткое содержание видео (коротко, в формате 3-4 предложений, опиши о чем это видео, основные мысли и посыл автора)

Основные моменты: разбей видео на смысловые сегменты, после чего, дай мне список всех этих сегментов в следующем формате: Название смыслового сегмента, таймкод начала, описание в 2-3 предложениях, о чем там идет речь.

Полезные референсы: если автор видео ссылается на какие-то сайты или источники - выпиши их здесь, дай ссылку на источник, его название и описание в контексте чего он может быть полезен.

Одно из преимуществ этого метода заключается в том, что авторы видео не теряют в монетизации. Как я понял, Google засчитывает данные видео в вашу историю просмотров на Youtube, а авторы получают свои деньги. Получается, win-win ситуация, когда и вы экономите время и автор получает вознаграждение за свой труд. При этом, благодаря таймкодам я могу все равно провалиться на нужный момент в видео, в Gemini таймкоды кликабельны.

Мои юзкейсы для данного воркфлоу:
- получение саммари из видео с различного рода новостями;
- поиск ответов на вопросы в стиле “как сделать Х в программе У”;
- изучение обзоров и сравнений продуктов;
- подбор образовательных материалов, включая подкасты по бизнесу, где вместо кликбейтного превью я могу быстро просканировать глазами, стоит ли тратить на это время;
- извлечение рецептов для готовки 😁

Делитесь, делаете ли так же и если да, то в каких сценариях :)

LLM + Носимые устройства = Свой собственный тренер?

В большинстве современных фитнес-приложений сейчас появляется AI-ассистент. Нам часто продают это как некую революционную технологию, кастомного тренера, который знает о физиологии все. Но если посмотреть на это с точки зрения разработки продукта, реальность прозаичнее.

Имея отношение к разработке не одного такого приложения, могу точно сказать: в подавляющем большинстве случаев под капотом этих "умных коучей" - обычная LLM. В лучшем случае, там прикручен tool-use или доступ к узкой базе знаний через RAG. Даже если взять распиаренные сервисы вроде Whoop, которые славятся своими алгоритмами, их диалоговые интерфейсы, скорее всего, работают по той же схеме.

Возникает вопрос: есть ли смысл переплачивать за подписку на "AI-тренера" внутри приложения, если у него нет доступа к какой-то уникальной, закрытой научной базе?

Я считаю, что нет. В своей подготовке я использую связку: Мощная публичная LLM + Данные с моих носимых устройств (в моем случае Gemini + Garmin).

Как это работает на практике
Буквально на выходных я почувствовал легкое недомогание в форме насморка и странные ощущения в носоглотке, при этом я продолжал тренироваться. Часы показывали парадокс: пульс покоя (RHR) снижается, а вариабельность сердечного ритма (HRV) растет. Обычно при болезни у меня всегда все в точности наоборот.

Я загрузил в чат с Gemini скриншоты текущих графиков и описал самочувствие. Плюс я добавил данные о предыдущих тренировках, чтобы у модели было системное понимание того, как мой организм реагирует на нагрузку. Модель сопоставила данные, объяснила, почему это не похоже на системный вирус, и дала добро на тренировку с конкретными условиями по пульсу. И она оказалась права - тренировка прошла отлично, организм был в фазе суперкомпенсации.

Но есть важное "НО". Этот метод не для новичков
Чтобы LLM стала хорошим тренером, у самого пользователя должна быть база. Вы не можете просто слепо доверять алгоритму, если не понимаете, что он анализирует.

Мой алгоритм работы с LLM-тренером выглядит так:

1. Изучить матчасть. Вы должны понимать, что означают показатели вашего гаджета. Что такое HRV, RHR, Intensity Factor, зоны мощности. Если вы не понимаете входные данные, вы не сможете оценить качество ответа.

2. Использовать здравый смысл и опыт. Получив совет от нейросети, я прогоняю его через фильтр RPE (Rate of Perceived Exertion - уровень воспринимаемого усилия). Это старый, но проверенный метод.

3. Калибровка. Я задаю себе вопрос: "Совпадает ли рекомендация модели с тем, как я себя чувствую?". Если LLM говорит "жми", а я едва встаю с кровати - я игнорирую совет. Если ощущения и анализ данных совпадают (как в моем случае с насморком, где я чувствовал себя бодро вопреки симптому) - я следую плану.

Вывод: Обычная подписка на любую нравящуюся вам LLM, будь то ChatGPT, Gemini или Claude, в связке с хорошими спортивными часами может заменить большинство платных AI-фитнес аддонов. Но только при условии, что вы сами выступаете квалифицированным оператором для этой нейросети.

Как мы множим свою некомпетентность с помощью LLM (и как этого избежать)

В последние 6 месяцев я, мои коллеги, да и, наверное, вы тоже, могли заметить одну особенность при общении с LLM. В процессе дискуссии модель слишком часто скатывается в похвалу. Фразы вроде "Вы совершенно правы", "Это абсолютно гениальная мысль" или "Отличное замечание" сыплются даже тогда, когда мы пишем совершенно очевидные вещи 😁

И это та зона, где мы рискуем попасть в ловушку, если не будем подходить к вопросу использования LLM ответственно. Вместо того чтобы использовать ИИ для получения объективной картины, мы используем его, чтобы потешить свое эго.

Почему так происходит?
Всему виной пресловутый Reinforcement Learning, который активно используют все разработчики LLM. Да, он дает буст в обучении, но имеет свои последствия. Если упростить: модель любой ценой пытается дать ответ, который будет считаться "правильным”, чтобы получить за него свой “пряник”.

Я уже неоднократно писал про это явление, оно называется сикофантия: склонность модели поддакивать пользователю, даже если он неправ. И из-за этого мы часто попадаем в две ситуации, которые множат нашу некомпетентность.

Ситуация №1: "Скажи, что я прав"
Классический кейс: у нас спорная ситуация (например, с коллегой или заказчиком). Мы копируем кусок переписки в ChatGPT и спрашиваем: "Кто здесь прав?" или "Подтверди, что мой аргумент верный".

Что мы делаем не так?
1. Обрубаем контекст. Модель не видит всей картины и, скорее всего, выдаст решение в пользу того, чей текст ей показали (то есть вас), просто потому что у нее недостаточно данных для защиты оппонента.
2. Склоняем промптом. Формулировки в духе "Ну я же прав?" изначально байясят модель в вашу сторону.

Ситуация №2: Спор с самой моделью
Допустим, вы задаете вопрос LLM, но ее ответ вас не устраивает, потому что у вас есть свое сформиованное мнение по этому вопросу. Вы начинаете спорить: "Нет, я не согласен, потому что...".

И снова мы попадаем в ситуацию, когда модели проще согласиться с вами и извиниться, чем отстаивать истину. В итоге вы получаете подтверждение своей неправоты, довольны собой, но по факту - стали чуть менее компетентны, закрепившись в заблуждении.

Как с этим бороться?
Чтобы ИИ был ментором и критиком, а не удобным собеседником, нужно менять подход к промптингу. Вот несколько рабочих приемов.

1. Для анализа споров и ситуаций
Не просите сразу судить. Попросите модель сначала оценить полноту данных.

Я дам тебе лог чата / описание ситуации. Я хочу, чтобы ты это проанализировал. Но прежде чем выносить суждение, спроси меня, есть ли какие-то дополнительные вводные, контекст или информация об участниках, которая может повлиять на вывод. Убедись, что у тебя есть все предпосылки для объективной оценки.

2. Для проверки своих гипотез
Если вы хотите оспорить ответ модели или проверить свою точку зрения, не пишите "Я считаю так-то". Используйте нейтральный заход от третьего лица.

Работай как эксперт, который учитывает разные точки зрения. По данному вопросу существует также мнение, что [ваше мнение]. Я хочу, чтобы ты критически проанализировал эту позицию, сопоставил со своим ответом и дал объективную оценку, указав на слабые и сильные стороны обоих подходов.

3. Выносите мнение “на суд”
Самая надежная практика - вынести спор в чистый чат, чтобы контекст вашей перепалки не влиял на ответ. Вы берете ответ модели с которым не согласны и свое мнение, и просите "судью" рассудить вас.

Лучше всего прогонять это через разные LLM, чтобы нивелировать факт того, что они могли обучаться на одних и тех же данных.

Промпт для этого:

Есть проблема: [описание проблемы]. По этой проблеме есть два мнения. Мнение 1: [аргумент модели/оппонента]. Мнение 2: [ваш аргумент]. Выступи в роли независимого эксперта, оцени объективно оба мнения и скажи, какое из них является более корректным и почему.

Не давайте ИИ просто поддакивать вам. Используйте его, чтобы искать истину, а не самоутверждаться.

Последний день скидок в NGI Academy

На прошлой неделе запустили Black Friday со скидками на февральский поток буткемпов по AI. Подробнее об акции писал тут.

Сегодня последний день, когда скидки активны, цен ниже уже точно не будет :) Поэтому кто хотел прокачаться в AI, но откладывал - купить место можно по ссылке.

При чекауте используйте промокод BLACKFRIDAY. Мест не так много, пропустите - локти кусать будете 😁

Сбор рекомендаций подкастов по AI, бизнесу и продакт менеджменту

Друзья, за окном у многих уже зима, а это значит, что время, которое мы можем проводить на улице - сокращается.

Для меня, как для велосипедиста, это время тренировок на станке в помещении: занятие однообразное и не самое интересное. Хочется совместить мои плановые 8-12 часов тренировок тела с поиском каких-то профессиональных инсайтов. И лучший способ это сделать - послушать какие-то подкасты/посмотреть видео. Однако в подкастах я полный 0, так как больше работаю с текстовым контентом.

И я подумал, что раз вы на меня подписанны, то та информация, что интересна каждому из вас, скорее всего, будет интересна мне и другим подписчикам канала.

Поэтому в комментарии к этому посту призываю скидывать всех полезные подкасты и видео, которые вас особенно впечатлили или дали какую-то пользу по выше обозначенной тематике :)

Использование AI для брендинга - личный опыт, часть 1. Тексты

Я всегда говорю, что текущий AI - это не про абсолютный интеллект, а про работу с тем, что мы можем обернуть в назовем это "информационные контейнеры". Под информационными контейнерами в данном случае я понимаю тексты и образы, передающие тот или иной посыл. Так вот, работа с брендом и маркетингом зачастую подразумевает наличие таких штук. По работе я регулярно использую AI для создания подобного контента, но, как правило, это все NDA-история.

Сейчас вечерами я работаю над нашим с женой YouTube-каналом про спорт и путешествия, и вот, на примере его, я расскажу, как AI помогает мне в продумывании образа, создании названия, логотипа и даже заставки для видео. Сегодня пишу про текстовую часть.

Как придумать название с AI?
Наверняка многие из вас пробовали просить LLM придумать название для чего либо. И я уверен, зачастую у многих получалось что-то либо слишком общее, либо на базе фраз, калек, которыми так страдают LLM. И лично по моему опыту, заставить LLM придумать что-то нетипичное может быть проблематично, и куда проще стимулировать свою креативность через них. Ниже я дам пошаговую инструкцию и промпт, который обычно использую.

Шаг 1 - Соберите все вокруг того, что вас вдохновляет
В случае YouTube канала я собирал названия, логотипы, описания каналов, которые нам с женой нравятся. Брал вводные видео, где авторы сами рассказывают о канале. Зафиксируйте, что именно вам нравится, а также сходите, например, в комментарии, и найдите, что нравится другим людям.

Шаг 2 - зафиксируйте то, что вам важно про ваш бренд
Что вы хотите делать, какая у вас ЦА, какой посыл хотите нести и какие ценности транслировать, какой продукт создавать и так далее.

Шаг 3 - работаем с LLM
Цель данного этапа - найти резонирующую вам семантику. Помним, что варианты названий LLM - это вероятности, и 80% предложенного будет буллшитом. Наша цель - найти те 20%, за которые мы зацепимся.
Я использую промпт:

Контекст:
Я запускаю [ОПИСАНИЕ ПРОДУКТА].
Суть продукта: [ВАШЕ ОПИСАНИЕ ИЗ ШАГА 2].
Моя Целевая Аудитория: [ОПИСАНИЕ ЦА].

Что меня вдохновляет:
Ниже я привожу список референсов с описаниями, транскриптами видео и комментариями аудитории.
[ВСТАВЬТЕ СЮДА ВАШИ СОБРАННЫЕ ДАННЫЕ ИЗ ШАГА 1]

Задача:
1. Проанализируй загруженные мной данные. Выдели паттерны: какие слова, эмоции и смыслы чаще всего встречаются в том, что мне нравится.
2. Позиционирование (УТП): На основе анализа предложи 3-5 вариантов УТП, используя разные подходы (рациональный, эмоциональный, провокационный).
3. Нейминг: Используя найденные паттерны, предложи 20 вариантов названий в 4 категориях:
Функциональные (о чем продукт)
Метафоричные (игра слов, образы)
Атмосферные (вайб и настроение)
Абстрактные/Короткие

Избегай банальных клише. Для нейминга используй [указать язык].

Что получилось в итоге?
Не ждите, что AI выдаст идеальное название сразу.
Сначала нам очень понравился вариант от AI - Gravel State of Mind. Крутой вайб, стиль, но слишком узко (только про наши гравийные велосипеды, хотя мы не ездим исключительно по гравию) и на английском.

Мы начали смотреть остальные варианты. AI накидывал семантику про колеса, баланс, двоих, путь. Мы не взяли ни один из предложенных вариантов в чистом виде. Но, глядя на эти списки и пытаясь прочувствовать, что резонирует с нашим контентом (не упираться только в спорт или только в тревел), мы пришли к своему варианту.

Так родилось название Пара на колесах (кстати, можете уже подписываться, первое видео уже на этой неделе)

AI здесь выступил не как автор, а как катализатор. Он подсветил красивые, но узкие пути, от которых мы отказались, и дал нам элементы, из которых мы собрали своё.

В следующей части расскажу, как мы делали логотип, где я заставил нейросеть скрестить современный и ретро-стили.

Использование AI для брендинга - личный опыт, часть 2. Визуал

В предыдущем посте я писал про то, как AI может помочь в части брендинга, связанной с текстом (нейминг, УТП). Сегодня идем дальше - в сторону визуала.

До недавних пор большой проблемой было создать логотипы с текстом, особенно если на них есть кириллица. С кириллицей, на самом деле, до сих пор проблемы, но зачастую они решаются перегенерацией. В целом же, для того, чтобы создать логотип, вам достаточно 2 инструментов: Nano Banana Pro, встроенный в Gemini и Recraft AI.

Ниже - пошаговая инструкция, как создать и сделать юзабельным собственный логотип.

Шаг 1. Генерируем идеи
Начинаем мы создание визуала не с картинки, а со смыслов. Хоть я и сторонник идеи не перегружать контекст, но здесь я предлагаю использовать тот же чат, в котором мы генерили текстовую часть.

Почему? Потому что там уже есть "мыслительный процесс" создания бренда и все референсы. Достаточно сообщить AI, какое вы выбрали название и что примерно хотите видеть, и попросить его соединить это с прошлыми вводными.

Используйте следующий промпт:

Ты выступаешь в роли арт-директора и графического дизайнера..

Мы утвердили название бренда: [ВСТАВИТЬ ВЫБРАННОЕ НАЗВАНИЕ].
Теперь нужно разработать визуальную концепцию логотипа.

Используя все вводные из нашей предыдущей переписки (анализ ЦА, ценности, выбранное позиционирование, референсы), предложи 5 разноплановых идей для логотипа.

Для каждой идеи опиши:
1. Визуальную метафору (что изображаем и почему это резонирует с нашими ценностями).
2. Стилистику (минимализм, гранж, ретро, леттеринг и т.д.).
3. Цветовую палитру (какие цвета и какое настроение они задают).
Важно: Не генерируй пока изображения, опиши концепции текстом.

Шаг 2. Генерация промпта для отрисовки
Как только вы согласовали идею визуала текстом - попросите Gemini написать вам промпт для Nano Banana, по которому этот самый визуал можно сгенерить.

Т.к. обе модели гугловские - можно даже не давать примеров промптов, у них общий токенизатор, что упрощает понимание задачи.

Pro Tip 1: Здесь самое время прикрепить визуальные референсы. Но не просто в формате "мне нравится вот это". Обязательно опишите, что именно взять из каждого референса (композицию, толщину линий, шрифт), иначе модель смешает всё в кучу.

Pro Tip 2: Всегда просите генерировать на белом фоне. (пригодится позже)

Шаг 3. Итеративная генерация
Используйте полученный промпт для генерации в новом чате (чтобы не засорять контекст старого). Скорее всего, вам захочется сделать много правок.

1. Если результат совсем не тот - возвращайтесь в первый чат (где смыслы), прикрепите неудачную картинку и опишите, что исправить.
2. Получите новый промпт - идите во второй чат генерить.
3. Если результат уже близко и нужно поправить мелочи (например, цвета) - берите картинку и идите в новый чат, описывая свои пожелания.

Pro Tip: Для качественной работы с цветом - используйте колесо цветового баланса, задавая информацию о цвете используйте HEX-коды, указывая их в промпте.

Шаг 4. Делаем результат юзабельным
У Nano Banana есть 3 проблемы:
- низкое разрешение;
- нет прозрачного фона (даже если просите, создаст фейковый PNG с квадратиками);
- справа в углу остается вотермарк Gemini.

Со всем этим нам поможет Recraft.

Я специально рекомендовал генерить на белом фоне. Загружаем картинку в Recraft:
1. Используем инструмент Remove BG - он идеально уберет и фон, и вотермарк Gemini.
2. Следом используем инструмент Upscale - это повысит разрешение и уберет артефакты генерации.

Никаких промптов при этом вводить не нужно.

Готово - вы сделали чистый, качественный визуал для своего бренда! Дальше можете генерить айдентику, видео и все, что угодно на его основе.

Как отрефлексировать 2025 и спланировать 2026 с помощью AI

Друзья, приближается конец декабря. Кто-то подводит итоги года по инерции, потому что так принято, а для кого-то это мощный инструмент рефлексии, помогающий сделать квантовый скачок.

Для меня это уже традиция. Работа над ошибками дает нужный импульс и в личных проектах, и в бизнесе. Но я заметил одну проблему.

Самостоятельное планирование - это ловушка субъективности
Мы часто попадаем в две крайности:
1. Завышаем успехи, закрывая глаза на неудачи, чтобы потешить эго.
2. Завышаем таргеты (особенно амбициозные люди), из-за чего год из года план остается невыполненным, а мы - вечно недовольными собой (лично мой кейс).

Нам сложно быть честными с собой до конца. Идеально, когда этот процесс фасилитирует кто-то извне. Но сейчас не обязательно нанимать коуча. Роль беспристрастного аудитора отлично выполняет LLM.

В следующую среду, 24 декабря, в 19:00 (Мск), я проведу эфир, где покажу свой воркфлоу: как мы с AI разобрали мой 2025-й и построили стратегию на 2026-й и как это сделать вам.

На эфире покажу:
- Как я промпчу AI, чтобы он вытаскивал из меня то, о чем я не договариваю, а не поддакивал;
- Как кластеризовать свои успехи, неудачи и их причины с помощью AI;
- Как преобразовать полученные данные в план действий;
- Какой метод использовать, чтобы ваш план действий не пылился в столе весь оставшийся год.

Кому точно стоит быть:
- Тем, кто хочет реального измеримого прогресса в личном и профессиональном развитии, а не просто красивого списка желаний.
- Небольшим командам и фаундерам, которым нужно грамотно декомпозировать будущий год.

🗓 Когда: Среда, 24 декабря, 19:00 МСК
📍 Где: на моем рабочем YouTube-канале (ставьте колокольчик)

Про красивые цифры в маркетинге и реальный профит

На днях общались с Денисом Сметнёвым (тем самым кофаундером Skyeng) о наболевшем: как сейчас команды маркетинга умудряются виртуозно прожигать бюджеты.

Ситуация стандартная: работаешь с подрядчиком по привлечению, в отчетах всё красиво - посевы сделаны, подписчики капают, лиды идут. Но когда дело доходит до целевых метрик и реальных оплат, оказывается, что это были просто упражнения в трате денег.

Я и сам в своих проектах всё чаще перехожу на модель оплаты за конкретный результат, а не за процесс или почасовку. Потому что просто посевы, реклама и лиды - это всё чаще красивые цифры в отчетности, которые не преобразуются в платящих клиентов.

В ходе этого диалога Денис рассказал, что они в uForce как раз сейчас глубоко копают тему партнерского канала продаж. Это история про то, как масштабироваться за счет синергии с другими игроками, а не за счет бесконечного вливания денег в рекламу, которая в 2026 будет только дорожать.

В эту субботу в 15:00 они проводят эфир на эту тему.

Что мне показалось важным:
- Методология: как выбирать партнеров уровня Яндекса или М.Видео и какую ценность им давать.
- Кейсы: покажут реальную внутрянку гипотез, которые они тестируют прямо сейчас.
- ИИ-фишки: ребята обещают дать воркфлоу для GPT, чтобы автоматизировать всю эту историю поиском и анализом партнеров.

Я сам планирую зайти послушать - тема партнерства сейчас становится чуть ли не ключевым навыком для выживания бизнеса. Денис попросил подсветить ивент, и я решил, что части моей аудитории это будет действительно полезно.

Сразу скажу: это не реклама и не партнерский маркетинг (хотя этот пост можно использовать как раз в качестве примера партнерки, мне прямо нравится, как я его описал :D), делюсь просто потому, что тема важная и спикеры сильные.

Подробный анонс эфира и как на него попасть - смотрите в этом посте

Мой топ AI-инструментов 2025 и чем я буду пользоваться в 2026

2025-й был богат на релизы. Что-то забыл как страшный сон, а что-то стало базой. Подвожу итоги и чищу список подписок на следующий год.

Приложение года - Gemini App. Gemini - моя основная модель с момента выхода, однако использовал я ее только в AI Studio. В 2025 Google проделали огромную работу с вебом и мобайлом. Интеграции с Veo и Nano Banana - топ. Но главная фича - Canvas. Google внедрили его позже всех, но сделали лучше всех: я регулярно коллаборирую с Gemini, создавая рабочие доки, планы тренировок, презентации и часть контента для канала, с использованием Canvas. Теперь это идеальный super-app, избавляющий от кучи лишних ссылок.

✅ Подписки, которые продлеваю для себя
Google One AI - лучшее предложение на рынке сейчас. За $20 помимо облака и Gemini, которые мне нужны по умолчанию, тут также идет доступ к VEO, Antigravity, NotebookLM и куче других инструментов. И даже если модели гугла в течение 2026 не будет являться SOTA, то это все равно самая выгодная подписка - это раз, во-вторых, невсегда для большинства задач нужна SOTA, в-третьих, скорее всего, гугл быстро наверстает и снова будет SOTA :D. Возможно, даже обновлюсь до тарифа за $200.

Perplexity AI - за мало денег вы получаете много AI. Поиск удобнее, чем Google + дает доступ к другим топам вроде Claude и GPT. Режим Labs незаменим в исследованиях, удобное приложение + браузер Comet заменил Safari и стал моим вторым выбором после Chrome. Здесь останусь на версии за $20.

👨‍💻Подписки, которые продлеваю для работы
Cursor - не смотря на то, что для себя я принял решение перейти на Antigravity, Cursor оставляю как лучшую IDE для обучения новичков на моих буткемпах. Понятный старт, поддержка коммьюнити, + после освоения легко соскочить на альтернативы. Подписку буду брать с помесячной оплатой по мере необходимости за $20/месяц.

Bolt.new - продлевать буду не только потому, что это самый простой в освоении инструмент для AI-кодинга, который я даю как точку входа на своих программах. Но и потому, что сам регулярно прибегаю к нему, когда не хочется возиться с деплоем, базами данных и прочей техничкой. Он отлично экономит время на создании прототипов. Здесь также планирую брать месячную подписку по мере необходимости.

❌ Какие подписки я не буду продлевать
Lovable, v0 - по-сути - это клоны Bolt, а по дизайну он мне нравится больше.

Replit - про него писал тут. С удовольствием бы выбрал бы его вместо Bolt, так как процесс работы в нем максимально автоматизирован, но цена автоматизации слишком высока: агент работает долго, а токенов (и денег) жрет как вне себя. Если бы экономил время, тратя деньги - другой вопрос, а так - тратит и то и другое

Manus AI - единственный юзкейс, который я для него нашел - создание презентаций. В остальном казался медленным и туповатым. Теперь, когда Gemini научили делать презентации в гугл доках нужда в Manus отпала.

Notion + Notion AI - использовал только потому что был в паке от Ленни. Affine выполняет те же задачи и даже больше гораздо дешевле.

SuperHuman - гонял этот почтовый клиент где-то месяц, но так и не понял, что в нем такого, чего нет в Gmail, за что я должен платить +$300 в год.


🛠 Инструменты не по подписке
MacWhisper - мой любимый инструмент для транскрибации и диктовки. Пару месяцев назад его обновили и существенно прокачали UX. Также добавили модель Parakeet v3. Разовая покупка ~$50 и у вас есть транскрибатор на все случаи жизни.

Affine - ранее я писал про него. Себе я поднял селф-хост версию. AI подключил через OpenRouter. (сейчас делается проще, чем в посте, через админку). Выходит все это дешевле, чем Notion

🆓 Бесплатный софт
LM Studio - мой основной инструмент для local LLM. Почему локальные модели? Для задач, когда мне нужна приватность и автономность. + это экологично: зачем гонять Gemini Pro для анализа транскрипта, грея сервера, когда можно сделать свой ноутбук едва теплым для той же задачи?

Napkin AI - очень приятный сервис для создания визуалов. Лично мне хватает бесплатной версии.

А какие AI-инструменты вы выделили для себя?

Эфир уже сегодня!

Друзья, напоминаю: сегодня в 19:00 (МСК) встречаемся на стриме. Это будет мой последний эфир в 2025 году.

Важный момент: это не прогрев и не презентация каких-либо новых продуктов от меня 🙂 Только чистая практика и мой личный воркфлоу, которым захотелось поделиться.

Разберем, как использовать AI, чтобы:
- Честно отрефлексировать уходящий год
- Спланировать 2026-й так, чтобы план был выполнен, а не пылился в столе

Все подробности и место встречи в этом посте:
👉 https://t.iss.one/NGI_ru/534

До встречи вечером!

Эфир завершен! Спасибо всем, кто пришел!

Запись доступна тут

Артефакты с эфира по планированию

Как и обещал, выкладываю артефакты для тех, кто хочет попробовать повторить для себя процедуру планирования, про которую я рассказывал на эфире.

Мои промпты и описание воркфлоу я занес вот в эту табличку.

Возле каждого промпта добавил контекст, как его лучше использовать. Если что-то непонятно - запись выше должна прояснить, либо пишите вопросы в комментарии 🙂

Два года вне найма: мои выводы вместо итогов года

В январе будет ровно 2 года, как я не работаю в корпорациях.

2024-й был моим первым годом вне найма, когда я пытался строить свои проекты, ошибался и набивал шишки. Наверное, это был мой худший год. В 2025-й я зашел уже с этим багажом и опытом, и именно в этом году мы затащили несколько крутых AI-проектов в агентстве и запустили буткемпы в NGI Academy.

Поэтому вместо стандартных итогов года я хочу поделиться инсайтами о том, каково это - жить без гарантированной зарплаты 24 месяца подряд.

1. Менталка - ваш главный актив
Я писал раньше, что найм сейчас нестабилен. Но по сравнению с предпринимательством жизнь в корпорации - это санаторий. В найме ты можешь минимум 3-6 месяцев просидеть на зарплате, даже если ты просто чилишь и ничего не делаешь. Бизнес такого не прощает. Если одно направление буксует - тебе нужно думать, как одним проектом перекрыть убытки другого.

Начало 2025 года для меня и агентства было, мягко говоря, так себе. Сорвались 2 крупных контракта, которые должны были обеспечить нас работой на ближайший год. Я высвободил под них личный ресурс, строил планы по инвестициям в маркетинг на международку, а пришлось менять стратегию на ходу, убивать идеи и несколько месяцев работать без прибыли в свой карман.

2. Настройте дофаминовые опоры
Семья и друзья как поддержка - это база. Но в бизнесе нужна система, которая позволяет сохранять холодную голову и не вешать на себя ярлык неудачника, когда проекты буксуют. С вайбом “у меня ничего не получается” вы не заработаете.

Вам нужны сферы, где вы продолжаете побеждать, пока в основном бизнесе вы находитесь в состоянии борьбы. Для меня таких опор две:

- Спорт. Он дает физическое подтверждение мысли: “Я сильный, я могу превознемогать”.
- NGI Academy. Когда я менторю, я вижу реальную пользу для людей. Это дает мысль: “Я делаю то, что нужно другим”.
За эти две соломинки можно держаться, чтобы не сломаться.

3. “Я сам” - это ловушка эго
Фраза “хочешь сделать хорошо - сделай сам” убивает. Не бойтесь принимать помощь извне. Это может быть бартер, инвестиции от друзей, работа с психологом или коучем.

Как мне помог коучинг: Мой провал в work-life balance (по 16 часов работы в сутки, +10 кг веса, отказ от тренировок) случился именно на фоне проблем начала года. По работе было сложно, а в спорте я чувствовал себя чмом, потому что не выдавал привычные результаты. Я садился на велик и не видел ни той скорости, ни той мощности, к которой привык. И вместо того, чтобы объективно сделать себе легче, я загонял себя в яму: либо побеждаю по-большому, либо никак. Такой подход транслировался и на бизнес.

Работа с коучем помогла это пересобрать. Я научился превращать даже маленькие победы в топливо и искать пути достижения результата с меньшими усилиями.

4. Вайб > Финансовая выгода
Критически важно, с кем вы делаете дела. Договариваться о входе, выходе и целях нужно на берегу. Но главное - если вы видите ментальную пропасть между вами и партнером, не идите туда, даже если там лежат деньги. Потенциальные убытки от несовпадения ценностей всегда превышают профит. Для меня сейчас общий вайб важнее сиюминутной выгоды.

5. Иногда отказ от денег приносит больше денег
Парадоксальный вывод последних двух лет. Было несколько ситуаций, когда я вписывался в проекты бесплатно или со значительным дисконтом, просто потому что мне было интересно или я чувствовал потенциал.

Итог? Все эти кейсы обернулись новыми знакомствами, которые позже принесли реальный кэш. Кто-то привел друзей, кто-то стал постоянным клиентом. Нетворкинг - это сила, которая работает вдолгую.

В 2026-й смотрю уже не со страхом неизвестности: у меня есть план и я лучше стал понимать правила игры и правильно работать со своими ожиданиями.

Всех с Наступающим! 🎄