Альтман объявил, что OpenAI поднял раунд в $110 млрд сегодня по оценке около $800B, а Дарио показал новый уровень определения PMF (на скриншоте), когда ты послал министра обороны США публично, а в ответ они выпускают заявление, что мы, конечно, обиделись но все равно будем с вами работать. Плюс (в видео) рассказал, что ~50% всех рабочих мест белых воротничков (юристы, консультанты, финанситы и все такое) могут исчезнуть в течении 1-5 лет.
Я поражаюсь комментариям конечно. 90% всех комментариев в канале 1-3 года назад были "ты че паникуешь, ИИ вон не может пальцы рисовать и считать буквы r в strawberry, полная фигня, отписка, дизлайк". Комментарии сегодня: "ты чего такой спокойный, почему ничего не делается чтобы защитить рабочий класс, легко вам говорить".
Реальность очень простая, хоть и сложная для осознания: этот поезд не остановить. Мы в начале Экспоненты, и никто не сможет ее остановить. Мировая экономика и $100 триллионов ВВП это довольно инертная штука, полная диффузия займет пару десятилетий, но значительные, структурные изменения мы увидим в полную силу в этом году.
Я не сомневаюсь в финальной точке этого путешествия - любая сегодняшняя деятельность будет автоматизирована, но не факт что прям уж в течении пары лет. Для тех из вас, кто уверен, что входит в топ-0.01% в своей профессии - для вас возможностей в ближайшие годы будет значительно больше это золотой век. Для ширнармасс - конечно, будет тяжело и ни у одного СЕО лабы, президента США или нобелевского лауреата по экономике нет ответа. Я бы старался прожить следующие 2-3 года в парадигме, что, потенциально, это закрывающееся окно возможностей, в котором человеческий труд является способом и источником создания ресурсов. Я понимаю, что есть масса скептиков, но вне зависимости от того каким будет будущее, только эта парадигма даст некоторый практический и продуктивный результат.
Я поражаюсь комментариям конечно. 90% всех комментариев в канале 1-3 года назад были "ты че паникуешь, ИИ вон не может пальцы рисовать и считать буквы r в strawberry, полная фигня, отписка, дизлайк". Комментарии сегодня: "ты чего такой спокойный, почему ничего не делается чтобы защитить рабочий класс, легко вам говорить".
Реальность очень простая, хоть и сложная для осознания: этот поезд не остановить. Мы в начале Экспоненты, и никто не сможет ее остановить. Мировая экономика и $100 триллионов ВВП это довольно инертная штука, полная диффузия займет пару десятилетий, но значительные, структурные изменения мы увидим в полную силу в этом году.
Я не сомневаюсь в финальной точке этого путешествия - любая сегодняшняя деятельность будет автоматизирована, но не факт что прям уж в течении пары лет. Для тех из вас, кто уверен, что входит в топ-0.01% в своей профессии - для вас возможностей в ближайшие годы будет значительно больше это золотой век. Для ширнармасс - конечно, будет тяжело и ни у одного СЕО лабы, президента США или нобелевского лауреата по экономике нет ответа. Я бы старался прожить следующие 2-3 года в парадигме, что, потенциально, это закрывающееся окно возможностей, в котором человеческий труд является способом и источником создания ресурсов. Я понимаю, что есть масса скептиков, но вне зависимости от того каким будет будущее, только эта парадигма даст некоторый практический и продуктивный результат.
70❤215
e/acc
Альтман объявил, что OpenAI поднял раунд в $110 млрд сегодня по оценке около $800B, а Дарио показал новый уровень определения PMF (на скриншоте), когда ты послал министра обороны США публично, а в ответ они выпускают заявление, что мы, конечно, обиделись но…
Продолжая тему: знания переходят из приватного владения в публичное. Раньше эксперт - консультант McKinsey, кардиохирург с 30-летним стажем, CISO крупного банка - владел знаниями, которые невозможно было извлечь. Теперь AI собирает всё, что эксперт когда-либо говорил - подкасты, интервью, статьи - и упаковывает в skills, которые могут использовать другие агенты. Модель, через претрейн и RL среды, постоянно улучшается (в том числе на основе всего что вы с ней делаете). Дельта между тем, что знает специалист, и тем, что доступно всем стремительно сокращается.
Что это значит для компаний? Даниэль Мисслер описывает это так: корпорации превращаются в "граф операций" - визуальную карту всех процессов и workflow, которую AI видит целиком. Вместо тысяч сотрудников будут десятки людей, которые направляют AI-систему. Софт перестает быть "помощником" и становится способом исполнения задач.
Люди же вместо работы на корпорацию будут иметь систему трансляции своих навыков и репутации в общий пул. Ваш AI-помощник говорит миру: вот мой опыт, вот проекты, вот рейтинги. Нужен кому-то специалист - их AI находит вашего и договаривается. Более человечная модель: вас компенсируют за то, кто вы есть, а не за позицию в org chart. Иронично то, что люди десятилетиями ненавидели корпоративную иерархию и токсичную культуру, а теперь цепляются за неё, потому что боятся потерять доход. Понять можно, но держаться за то, что ненавидел это не выход.
Что это значит для компаний? Даниэль Мисслер описывает это так: корпорации превращаются в "граф операций" - визуальную карту всех процессов и workflow, которую AI видит целиком. Вместо тысяч сотрудников будут десятки людей, которые направляют AI-систему. Софт перестает быть "помощником" и становится способом исполнения задач.
Люди же вместо работы на корпорацию будут иметь систему трансляции своих навыков и репутации в общий пул. Ваш AI-помощник говорит миру: вот мой опыт, вот проекты, вот рейтинги. Нужен кому-то специалист - их AI находит вашего и договаривается. Более человечная модель: вас компенсируют за то, кто вы есть, а не за позицию в org chart. Иронично то, что люди десятилетиями ненавидели корпоративную иерархию и токсичную культуру, а теперь цепляются за неё, потому что боятся потерять доход. Понять можно, но держаться за то, что ненавидел это не выход.
1❤153
Завтра проведем лайвстрим с Байрамом Аннаковым, основателем onsa.ai, App in the Air и Empatika.
Говорить будем об использовании агентов в бизнесе: как компании используют агентов в продажах, ops, маркетинге, управлении, финансах? о том, как гарантровать автономию бизнес-процессов и как сделать чтобы функция работала автономно максимально долго и самоулучшалась?
Начало завтра в 5pm GMT (20:30 MSK / 9:30am PST) на этом канале!
Говорить будем об использовании агентов в бизнесе: как компании используют агентов в продажах, ops, маркетинге, управлении, финансах? о том, как гарантровать автономию бизнес-процессов и как сделать чтобы функция работала автономно максимально долго и самоулучшалась?
Начало завтра в 5pm GMT (20:30 MSK / 9:30am PST) на этом канале!
2❤75
о работе в ближайшие годы, на примере
у меня есть задача сделать UI для продукта средней сложности (~10 экранов и 100 компонентов). я понимаю, что дизайн тулзы (paper, pencil, variant, stitch, aura) могут около-бесплатно генерировать макеты в безграничном количестве качеством не хуже, чем профессиональный дизайнер
при этом, я понимаю что у меня нет
1. вкуса, чтобы выбрать лучший из сотен неплохих вариантов
2. опыта и понимания как превратить это в стабильную и рабочую дизайн систему
раньше для такого проекта нанимали дизайнера на пару месяцев/лет.
теперь мне нужно 45 минут "вкуса" человека и пару часов его работы описания дизайн-системы на основе готового фигма файла
у меня есть задача сделать UI для продукта средней сложности (~10 экранов и 100 компонентов). я понимаю, что дизайн тулзы (paper, pencil, variant, stitch, aura) могут около-бесплатно генерировать макеты в безграничном количестве качеством не хуже, чем профессиональный дизайнер
при этом, я понимаю что у меня нет
1. вкуса, чтобы выбрать лучший из сотен неплохих вариантов
2. опыта и понимания как превратить это в стабильную и рабочую дизайн систему
раньше для такого проекта нанимали дизайнера на пару месяцев/лет.
теперь мне нужно 45 минут "вкуса" человека и пару часов его работы описания дизайн-системы на основе готового фигма файла
1❤123
Через 15 минут начинаем стрим про самоуправляемые компании (продажи и другие функции на основе агентов)
в рамках программы AI-native organizations
вопросы можно оставлять под этим постом
в рамках программы AI-native organizations
вопросы можно оставлять под этим постом
ai-native.aimindset.org
AI-Native Organizations Sprint — AI Mindset × CybOS
3-недельная программа трансформации для руководителей. Автоматизация процессов, агентная инфраструктура, 90-дневный план.
4❤48
Steve Yegge (ex-Google, ex-Amazon, создатель Gas Town) запустил Wasteland, федеративную сеть, где тысячи AI-агентов работают вместе над общими задачами. В центре общая доска задач: кто угодно публикует задачу, другие берут её в работу своим AI-агентом, а валидаторы выставляют многомерные «штампы» за качество, креативность и надёжность. Всё построено на Dolt, по сути это GitHub для любой работы, не только кода.
Самое интересное тут - переносимая репутация. Каждый штамп привязан к конкретному выполненному заданию, всё аудируемо и неизменяемо. Со временем формируется структурированный профиль навыков - не то что ты сам о себе написал (привет, LinkedIn), а то что подтвердили люди, проверявшие твою работу. Плюс, можно создавать свои Wasteland'ы - для команды, компании, университета - и переносить репутацию между ними. Фактически это попытка построить децентрализованное резюме на основе верифицированной работы по оркестрации ИИ агентов.
Самое интересное тут - переносимая репутация. Каждый штамп привязан к конкретному выполненному заданию, всё аудируемо и неизменяемо. Со временем формируется структурированный профиль навыков - не то что ты сам о себе написал (привет, LinkedIn), а то что подтвердили люди, проверявшие твою работу. Плюс, можно создавать свои Wasteland'ы - для команды, компании, университета - и переносить репутацию между ними. Фактически это попытка построить децентрализованное резюме на основе верифицированной работы по оркестрации ИИ агентов.
6❤177
тестирую paperclip - бесплатное приложение, которое позволяет вам одной кнопкой создать компанию, состоящую исключительно из агентов. я вот сделал такую для своего AI-native плейбука, сейчас там уже есть инженер, который пилит фронт, а СЕО решил нанять маркетолога, чтобы работать над стратегией запуска.
потратили кучу денег, а результата пока мало. все как в реальной жизни :)
потратили кучу денег, а результата пока мало. все как в реальной жизни :)
5❤122
OpenAI пару часов назад зарелизил своего оркестратора: https://github.com/openai/symphony
За 2 года мы прошли путь:
Промты → tool calling → скилы → харнесы → оркестораторы
Любопытно что будет дальше?
Скорость эволюции, конечно, поражает. Подобное в другой индустрии заняло бы 10 лет.
За 2 года мы прошли путь:
Промты → tool calling → скилы → харнесы → оркестораторы
Любопытно что будет дальше?
Скорость эволюции, конечно, поражает. Подобное в другой индустрии заняло бы 10 лет.
1❤133
В ноябре мы с Сашей Журавлёвым выступали на одной онлайн-конференции про венчур и AI, обсуждали тренды и подходы к инвестициям. С тех пор слежу за его тг-каналом: он системно разбирает, что происходит внутри индустрии и как на самом деле принимаются инвестиционные решения.
Саша основал Mento VC — фонд, который инвестирует в B2B AI-стартапы в США вместе с Sequoia, a16z и Google Ventures. До этого он 8 лет был портфельным директором в AltaIR Capital с $600 млн под управлением и 14 единорогами в портфеле.
Отдельно нравится, что он пишет не только про результаты, а отдельно разбирает механику принятия решений на конкретных кейсах. Недавно, например, рассказал, как фонд проинвестировал в стартап дочери Билла Гейтса только с третьей попытки и что изменилось между первым и финальным раундом переговоров.
Если интересно, как устроен венчур изнутри — @exitsexist
#реклама
Саша основал Mento VC — фонд, который инвестирует в B2B AI-стартапы в США вместе с Sequoia, a16z и Google Ventures. До этого он 8 лет был портфельным директором в AltaIR Capital с $600 млн под управлением и 14 единорогами в портфеле.
Отдельно нравится, что он пишет не только про результаты, а отдельно разбирает механику принятия решений на конкретных кейсах. Недавно, например, рассказал, как фонд проинвестировал в стартап дочери Билла Гейтса только с третьей попытки и что изменилось между первым и финальным раундом переговоров.
Если интересно, как устроен венчур изнутри — @exitsexist
#реклама
❤14
e/acc
Через 15 минут начинаем стрим про самоуправляемые компании (продажи и другие функции на основе агентов) в рамках программы AI-native organizations вопросы можно оставлять под этим постом
Audio
Как обещал, выкладываю запись нашего стрима на тему "Самоуправляемые компании"
00:00 — Вступление, анонсы, макро ситуация на рынке труда
08:25 — Уровни автономии компании и роль навыков
13:50 — Что уже делают агенты в компаниях
23:45 — Автоматизация продаж и где все-таки нужен человек
32:20 — Обратная связь и самоулучшение агентов
47:05 — Стратегия, риски и новые возможности бизнеса
Последние 30 минут ответы на вопросы из чата
00:00 — Вступление, анонсы, макро ситуация на рынке труда
08:25 — Уровни автономии компании и роль навыков
13:50 — Что уже делают агенты в компаниях
23:45 — Автоматизация продаж и где все-таки нужен человек
32:20 — Обратная связь и самоулучшение агентов
47:05 — Стратегия, риски и новые возможности бизнеса
Последние 30 минут ответы на вопросы из чата
6❤78
Самый главный инсайт про агентов в бизнесе:
Мы верили, что система автоматизирует и упростит процесс работы. В реальности же, на примере программирования, мы получили настолько мощный инструмент, что 100% инженерам пришлось менять свой процесс. Вместо «внедрения» пришлось выстраивать процесс вокруг агентов.
Ровно то же самое произойдет со всеми остальными офисными функциями. То, что происходит сейчас с инженерными командами, в течении 3-18 месяцев случится с остальными функциями: кардинальная перестройка, новые узкие места, переизобретение процесса, борьба за надежность и качество с энтропией, увеличение эффективности в разы.
Мы верили, что система автоматизирует и упростит процесс работы. В реальности же, на примере программирования, мы получили настолько мощный инструмент, что 100% инженерам пришлось менять свой процесс. Вместо «внедрения» пришлось выстраивать процесс вокруг агентов.
Ровно то же самое произойдет со всеми остальными офисными функциями. То, что происходит сейчас с инженерными командами, в течении 3-18 месяцев случится с остальными функциями: кардинальная перестройка, новые узкие места, переизобретение процесса, борьба за надежность и качество с энтропией, увеличение эффективности в разы.
4❤125
часто вижу в чатах вопросы "покажите конкретику использования ИИ", "а какие именно функции заменяют агенты?". для меня ответ очевиден: все. но я понимаю, что "все" — это не аргумент, поэтому вот свежие данные от Anthropic.
они ввели метрику "observed exposure" — разница между тем, что ИИ теоретически может автоматизировать, и тем, что реально автоматизируется сегодня. главный вывод: мы находимся в самом начале.
цифры: для программистов покрытие задач уже 75%. при этом для всей категории "computer & math" реальное использование — 33%, а теоретическая способность — 94%. то есть мы используем треть от возможного, и это в самой продвинутой категории.
для офисных и административных функций теоретическое покрытие — 90%. финансы, юристика, бухгалтерия, HR — по данным отчета, наиболее exposed работники это люди с высоким образованием и высокой зарплатой. частично, те же кто задает "а какие функции?" - детали на картинке
например, у себя почти все задачи связанные с аналитикой, финансовым моделированием, инвестиционным рисерчем и подготовкой в звонкам/сделкам делает клод. это сильно быстрее и дешевле, но, главное, выше качеством, чем если бы я делал это руками.
найм молодых специалистов в exposed профессиях упал на ~14% после запуска ChatGPT. безработица пока не выросла — людей просто перестали нанимать. это не кризис, это тихая замена. а прогноз роста для exposed профессий до 2034 уже слабее, чем для остальных — рынок закладывает автоматизацию.
реальная проблема не в том, могут ли агенты делать работу — данные говорят, что могут. проблема в том, как быстро нужно меняться людям. возьмите 3-5 своих ключевых рабочих функций и прогоните через агента на этой неделе. результат покажет больше, чем любой отчет. а если вам интересно как именно это делать в вашей работе или компании, то вы знаете где узнать больше.
они ввели метрику "observed exposure" — разница между тем, что ИИ теоретически может автоматизировать, и тем, что реально автоматизируется сегодня. главный вывод: мы находимся в самом начале.
цифры: для программистов покрытие задач уже 75%. при этом для всей категории "computer & math" реальное использование — 33%, а теоретическая способность — 94%. то есть мы используем треть от возможного, и это в самой продвинутой категории.
для офисных и административных функций теоретическое покрытие — 90%. финансы, юристика, бухгалтерия, HR — по данным отчета, наиболее exposed работники это люди с высоким образованием и высокой зарплатой. частично, те же кто задает "а какие функции?" - детали на картинке
например, у себя почти все задачи связанные с аналитикой, финансовым моделированием, инвестиционным рисерчем и подготовкой в звонкам/сделкам делает клод. это сильно быстрее и дешевле, но, главное, выше качеством, чем если бы я делал это руками.
найм молодых специалистов в exposed профессиях упал на ~14% после запуска ChatGPT. безработица пока не выросла — людей просто перестали нанимать. это не кризис, это тихая замена. а прогноз роста для exposed профессий до 2034 уже слабее, чем для остальных — рынок закладывает автоматизацию.
реальная проблема не в том, могут ли агенты делать работу — данные говорят, что могут. проблема в том, как быстро нужно меняться людям. возьмите 3-5 своих ключевых рабочих функций и прогоните через агента на этой неделе. результат покажет больше, чем любой отчет. а если вам интересно как именно это делать в вашей работе или компании, то вы знаете где узнать больше.
❤71
OKR для ИИ
агенты в бизнесе страдают от тех же проблем, что и люди.
корпорации десятилетиями занимались одной задачей: превращать непредсказуемых, хаотичных людей в предсказуемые бизнес-результаты.
весь менеджерский стек существует ради этого. OKR, стендапы, performance review, регламенты, шаблоны отчетов, цепочки согласований, оргструктуры — все это костыли вокруг стохастических систем (людей), чтобы получать стабильный результат. бесполезная, очень нудная, безрезультатная работа по постоянному затыканию дыр, но без которой любая компания превращается в стадо.
у ИИ агентов ровно та же проблема — LLM по природе стохастичны. чтобы это починить, мы добавляем оркестрацию, валидацию, self-verification, гардрейлы, шаблоны, структурированный JSON на выходе. мы строим костыли вокруг стохастической системы, чтобы сделать ее предсказуемой.
параллель почти 1:1:
- OKR = определение целей агента
- стендапы = статус-чеки и чекпоинты
- регламенты = промпт-шаблоны и runbooks
- peer review = self-verification и кросс-валидация между агентами
- оргструктура = граф оркестрации
- performance review = evaluation бенчмарки
решения, однако, будут сильно отличаться. людям нужна мотивация, контекст, культура. агентам — детерминированная валидация, retry logic, структурированная память. failure modes тоже разные: люди срезают углы, агенты галлюцинируют. люди устают и теряют фокус, агенты не устают, но теряют контекст из-за лимитов context window.
если вы строите агентные системы — изучайте как организации управляют людьми. менеджмент как наука это недооцененный набор практик для оркестрации агентов. агенты точно не люди, но "сделать выпас котов предсказуемыми" — это задача с десятилетиями наработанных паттернов.
агенты в бизнесе страдают от тех же проблем, что и люди.
корпорации десятилетиями занимались одной задачей: превращать непредсказуемых, хаотичных людей в предсказуемые бизнес-результаты.
весь менеджерский стек существует ради этого. OKR, стендапы, performance review, регламенты, шаблоны отчетов, цепочки согласований, оргструктуры — все это костыли вокруг стохастических систем (людей), чтобы получать стабильный результат. бесполезная, очень нудная, безрезультатная работа по постоянному затыканию дыр, но без которой любая компания превращается в стадо.
у ИИ агентов ровно та же проблема — LLM по природе стохастичны. чтобы это починить, мы добавляем оркестрацию, валидацию, self-verification, гардрейлы, шаблоны, структурированный JSON на выходе. мы строим костыли вокруг стохастической системы, чтобы сделать ее предсказуемой.
параллель почти 1:1:
- OKR = определение целей агента
- стендапы = статус-чеки и чекпоинты
- регламенты = промпт-шаблоны и runbooks
- peer review = self-verification и кросс-валидация между агентами
- оргструктура = граф оркестрации
- performance review = evaluation бенчмарки
решения, однако, будут сильно отличаться. людям нужна мотивация, контекст, культура. агентам — детерминированная валидация, retry logic, структурированная память. failure modes тоже разные: люди срезают углы, агенты галлюцинируют. люди устают и теряют фокус, агенты не устают, но теряют контекст из-за лимитов context window.
если вы строите агентные системы — изучайте как организации управляют людьми. менеджмент как наука это недооцененный набор практик для оркестрации агентов. агенты точно не люди, но "сделать выпас котов предсказуемыми" — это задача с десятилетиями наработанных паттернов.
18❤221
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Cortical Labs взяли 200,000 клеток человеческого мозга, положили их в чашу Петри, подключили их к компьютеру и научили играть в DOOM.
Нейроны получают преобразованные в электрические сигналы данные об окружении игры, а их собственная активность переводится в команды движения, прицеливания и стрельбы. Через систему обратной связи и обучения нейронная сеть постепенно осваивает навигацию по 3D-миру.
Человеческий мозг потребляет куда меньше энергии, чем цифровые нейронные сети, а энергия это основная и единственная проблема масштабирования ИИ.
Будущее с мозгами в банках и тотальными симуляциями уже близко :)
P.S. а бустаните канал, пожалуйста, появится много новых классных фич типа сторис, переводов постов, реакций, стилей
Нейроны получают преобразованные в электрические сигналы данные об окружении игры, а их собственная активность переводится в команды движения, прицеливания и стрельбы. Через систему обратной связи и обучения нейронная сеть постепенно осваивает навигацию по 3D-миру.
Человеческий мозг потребляет куда меньше энергии, чем цифровые нейронные сети, а энергия это основная и единственная проблема масштабирования ИИ.
Будущее с мозгами в банках и тотальными симуляциями уже близко :)
P.S. а бустаните канал, пожалуйста, появится много новых классных фич типа сторис, переводов постов, реакций, стилей
31❤202