🤖💼 OpenAI вчера показали, каким будет следующий этап внедрения ИИ в бизнес (спойлер: это уже далеко не «чат-бот, который помогает писать тексты» )
На DevDay 2026 компания представила больше 20 обновлений.
Главный посыл для бизнеса довольно простой:
👉 ИИ превращается из помощника в полноценного цифрового сотрудника, который может работать с вашими системами, выполнять задачи и делать это без постоянного контроля человека.
Вот что показали 👇
1️⃣ Агенты dots — «ИИ-сотрудники», которые работают постоянно
Вы задаёте агенту цель, подключаете нужные приложения и определяете, что ему разрешено делать.
Дальше он может самостоятельно выполнять работу даже тогда, когда вы не сидите перед компьютером.
В перспективе OpenAI вообще говорит о целых командах таких агентов.
💼 Для бизнеса это, например:
• ежедневный мониторинг продаж и подготовка отчёта CEO;
• обновление CRM;
• подготовка документов.
То есть мы постепенно движемся от модели «попросил ИИ → получил ответ» к модели «поставил ИИ функцию → он её выполняет».
2️⃣ ChatGPT превращается в рабочее пространство компании
Появился ChatGPT Space — общее пространство, где сотрудники и ИИ работают с одними проектами и контекстом.
Можно совместно делать документы, отчёты, презентации, страницы и задачи.
Причём данные могут автоматически обновляться из подключённых систем.
Представьте управленческий отчёт, который не нужно каждую пятницу собирать руками.
ИИ сам получает цифры → обновляет страницу → пишет основные изменения → сообщает руководителю, где проблема.
3️⃣ Плагины превращаются в новый канал продаж
OpenAI открывает разработчикам возможность создавать полноценные приложения прямо внутри ChatGPT (как это было ранее с GPTs).
А аудитория ChatGPT, по данным самой OpenAI, уже составляет около 1,2 млрд пользователей.
Для бизнеса здесь появляется очень интересная возможность:
❌ раньше клиент должен был найти ваш сайт → зарегистрироваться → разобраться в интерфейсе;
✅ теперь часть вашего продукта потенциально может работать прямо внутри ChatGPT.
По сути появляется новый канал дистрибуции программных продуктов — примерно как когда-то App Store создал рынок мобильных приложений.
4️⃣ Создавать собственных ИИ-агентов становится проще
Новый API агентов позволяет дать ИИ доступ к инструментам, данным и даже управлению компьютером.
Компании смогут быстрее создавать собственных «цифровых сотрудников», не строя всю инфраструктуру с нуля.
Отдельный Decisions API предназначен для задач, где ИИ должен быстро выбрать следующее действие:
➡️ куда направить заявку;
➡️ как классифицировать обращение;
➡️ какой следующий шаг должен выполнить агент.
🐚 Что всё это значит для бизнеса?
Мне кажется, DevDay хорошо показывает смену парадигмы.
Первая волна ИИ была про:
«Как сотрудники могут работать быстрее с ChatGPT?»
Следующая волна будет про:
«Какие функции компании мы можем целиком отдать ИИ-агентам?»
И вот здесь потенциальный эффект уже значительно больше, чем экономия 30 минут на написании письма.
Можно перестраивать целые процессы:
📌 продажи;
📌 поддержку;
📌 аналитику;
📌 разработку;
📌 работу с документами;
📌 проектное управление;
📌 внутреннюю отчётность.
ВАЖНО: Компании, которые сейчас научатся не просто «пользоваться ChatGPT», а проектировать процессы, где люди работают вместе с агентами, могут получить совершенно другую экономику бизнеса.
💬 Вопрос к вам:
Какую одну функцию в вашей компании вы бы первой попробовали отдать такому ИИ-сотруднику?
Продажи, аналитику, поддержку или что-то другое? 👇
На DevDay 2026 компания представила больше 20 обновлений.
Главный посыл для бизнеса довольно простой:
👉 ИИ превращается из помощника в полноценного цифрового сотрудника, который может работать с вашими системами, выполнять задачи и делать это без постоянного контроля человека.
Вот что показали 👇
1️⃣ Агенты dots — «ИИ-сотрудники», которые работают постоянно
Вы задаёте агенту цель, подключаете нужные приложения и определяете, что ему разрешено делать.
Дальше он может самостоятельно выполнять работу даже тогда, когда вы не сидите перед компьютером.
В перспективе OpenAI вообще говорит о целых командах таких агентов.
💼 Для бизнеса это, например:
• ежедневный мониторинг продаж и подготовка отчёта CEO;
• обновление CRM;
• подготовка документов.
То есть мы постепенно движемся от модели «попросил ИИ → получил ответ» к модели «поставил ИИ функцию → он её выполняет».
2️⃣ ChatGPT превращается в рабочее пространство компании
Появился ChatGPT Space — общее пространство, где сотрудники и ИИ работают с одними проектами и контекстом.
Можно совместно делать документы, отчёты, презентации, страницы и задачи.
Причём данные могут автоматически обновляться из подключённых систем.
Представьте управленческий отчёт, который не нужно каждую пятницу собирать руками.
ИИ сам получает цифры → обновляет страницу → пишет основные изменения → сообщает руководителю, где проблема.
3️⃣ Плагины превращаются в новый канал продаж
OpenAI открывает разработчикам возможность создавать полноценные приложения прямо внутри ChatGPT (как это было ранее с GPTs).
А аудитория ChatGPT, по данным самой OpenAI, уже составляет около 1,2 млрд пользователей.
Для бизнеса здесь появляется очень интересная возможность:
❌ раньше клиент должен был найти ваш сайт → зарегистрироваться → разобраться в интерфейсе;
✅ теперь часть вашего продукта потенциально может работать прямо внутри ChatGPT.
По сути появляется новый канал дистрибуции программных продуктов — примерно как когда-то App Store создал рынок мобильных приложений.
4️⃣ Создавать собственных ИИ-агентов становится проще
Новый API агентов позволяет дать ИИ доступ к инструментам, данным и даже управлению компьютером.
Компании смогут быстрее создавать собственных «цифровых сотрудников», не строя всю инфраструктуру с нуля.
Отдельный Decisions API предназначен для задач, где ИИ должен быстро выбрать следующее действие:
➡️ куда направить заявку;
➡️ как классифицировать обращение;
➡️ какой следующий шаг должен выполнить агент.
🐚 Что всё это значит для бизнеса?
Мне кажется, DevDay хорошо показывает смену парадигмы.
Первая волна ИИ была про:
«Как сотрудники могут работать быстрее с ChatGPT?»
Следующая волна будет про:
«Какие функции компании мы можем целиком отдать ИИ-агентам?»
И вот здесь потенциальный эффект уже значительно больше, чем экономия 30 минут на написании письма.
Можно перестраивать целые процессы:
📌 продажи;
📌 поддержку;
📌 аналитику;
📌 разработку;
📌 работу с документами;
📌 проектное управление;
📌 внутреннюю отчётность.
ВАЖНО: Компании, которые сейчас научатся не просто «пользоваться ChatGPT», а проектировать процессы, где люди работают вместе с агентами, могут получить совершенно другую экономику бизнеса.
💬 Вопрос к вам:
Какую одну функцию в вашей компании вы бы первой попробовали отдать такому ИИ-сотруднику?
Продажи, аналитику, поддержку или что-то другое? 👇
👍4🔥4❤2🤩2🤯1💯1
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
🤖🔥 Наверное, самое эпичное видео про «пенсию» роботов
Автором данного видео является американская компания Figure. Они разрабатывают человекоподобных роботов общего назначения: тех самых, которые в будущем должны работать на заводах, складах и помогать людям дома.
И вот компания решила вывести из эксплуатации поколение Figure 02 😔которое успело поработать, в частности, на производстве BMW.
Но вместо обычного пресс-релиза Figure решила попрощаться с роботами так, что это больше похоже на сцену из фантастического фильма.
🔥 Скажу лишь, что для финальной съёмки роботов пришлось специально учить прыгать, а затем везти в Финляндию.
И нет — это не графика и не видео, созданное нейросетью. Всё произошло на самом деле✅
👀 Дальше лучше просто посмотреть видео. Там вас ожидает знакомое лицо 😎 Спойлерить не буду.
Идея крутая👍🏼
Автором данного видео является американская компания Figure. Они разрабатывают человекоподобных роботов общего назначения: тех самых, которые в будущем должны работать на заводах, складах и помогать людям дома.
И вот компания решила вывести из эксплуатации поколение Figure 02 😔которое успело поработать, в частности, на производстве BMW.
Но вместо обычного пресс-релиза Figure решила попрощаться с роботами так, что это больше похоже на сцену из фантастического фильма.
🔥 Скажу лишь, что для финальной съёмки роботов пришлось специально учить прыгать, а затем везти в Финляндию.
И нет — это не графика и не видео, созданное нейросетью. Всё произошло на самом деле✅
👀 Дальше лучше просто посмотреть видео. Там вас ожидает знакомое лицо 😎 Спойлерить не буду.
Идея крутая👍🏼
❤7👏4🔥2
Информация от нашего партнера для тех, кто хочет освоить практические инструменты ИИ для решения бытовых, рабочих задач 👇
4 часа работы с вашими реальными задачами.
Сначала коротко разберём возможности ИИ, а дальше прямо на месте соберём 1–3 решения под ваш бизнес: Telegram-бота, AI-ассистента, инструмент для анализа данных и документов, автоматизации маркетинга, контента или рабочих процессов.
Можно приходить без опыта работы с ИИ – всё разберём по ходу.
🧔Спикер – Василий Снапковский
Более 15 лет работает с развитием бизнеса и технологиями. Последние годы глубоко занимается практическим применением ИИ в бизнес-задачах.
📆10 октября, 10:00
Москва, центр
Продолжительность – 4 часа
Стоимость – 5 000 ₽
С собой нужен ноутбук.
Запись – в личные сообщения (https://t.iss.one/neuropoleon)
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍5❤3🔥2⚡1👀1
🎙️🛡 Как безопасно внедрять голосовых ИИ-агентов: подход ElevenLabs из 6 уровней защиты
Недавно получил доступ к короткому документу компании ElevenLabs (топ tier по генерации голоса в мире) о том, как они предлагают выстраивать безопасность голосовых ИИ-агентов.
Ссылку, к сожалению, приложить не могу — документ доступен только по запросу через email. Но подход показался мне очень практичным, особенно для компаний, которые уже внедряют голосовых агентов в продажи, поддержку, банки, страхование, медицину и т.д.
Главная идея довольно простая:
❌ Нельзя рассчитывать, что «хорошо написанный промпт» сделает ИИ безопасным.
✅ Безопасность должна состоять из нескольких независимых уровней.
Этот принцип называется defense-in-depth. Если один уровень не сработал, следующий должен остановить ошибку.
У ElevenLabs таких уровней шесть 👇
1️⃣ System Prompt Hardening — жёсткая системная инструкция
Нужно заранее максимально чётко прописать:
• что агент имеет право делать;
• какие данные может запрашивать;
• какие советы может давать;
• какие темы должен избегать;
• в каких ситуациях обязан остановить диалог или передать его человеку.
То есть первый барьер — правила поведения самого ИИ.
Но полагаться только на него нельзя.
2️⃣ Deterministic Control — критические решения нельзя отдавать модели
Очень важный принцип.
Например, если клиент должен пройти идентификацию, ИИ не должен сам решать:
«Кажется, это действительно Иван Иванов».
Проверку должна выполнять отдельная система.
А агент получает только результат:
✅ клиент подтверждён + инфо
или
❌ клиент не подтверждён.
То же самое касается платежей, прав доступа, лимитов, медицинских решений и других критических операций.
3️⃣ Input Validation — проверяем, что пользователь говорит ИИ
До того как запрос попадёт в модель, отдельный механизм может проверять его на:
• попытки обойти ограничения;
• подозрительные команды;
• запрещённые сценарии;
• потенциально опасные запросы.
То есть мы ставим «фильтр» ещё до ИИ.
4️⃣ Output Validation — проверяем, что ИИ собирается сказать
То же самое — на выходе.
Ответ сначала можно проверить отдельным механизмом и только после этого озвучить клиенту.
Это особенно важно там, где одна неправильная фраза может означать:
⚠️ нарушение комплаенса
⚠️ юридический риск
⚠️ утечку информации
⚠️ репутационный ущерб.
5️⃣ Configurable Exit Strategies — заранее прописываем аварийные выходы
ИИ должен понимать не только что сказать, но и когда перестать разговаривать.
Например:
📌 пользователь пытается взломать ограничения → завершить разговор;
📌 задаёт медицинский вопрос → перевести на специалиста;
📌 возник нестандартный конфликт → передать оператору;
📌 запрос выходит за полномочия ИИ агента → переключить на другого ИИ агента или человека.
По сути, это аналог аварийной кнопки в бизнес-процессе.
6️⃣ Testing, Privacy & Governance — тестирование и управление
И последний слой — уже организационный.
Нужно постоянно:
• тестировать агента на сложных сценариях;
• проверять попытки обхода ограничений;
• контролировать работу с персональными данными;
• вести журналы действий;
• обновлять правила;
• определять, кто внутри компании отвечает за ИИ.
🐚 А теперь главный вывод для бизнеса
Мне кажется, здесь есть очень важная мысль, которую многие компании пока недооценивают (а AI Safety с нами надолго..мы уже активно смотрим в это направление):
безопасный ИИ — это не «хорошая модель». Это правильно спроектированная система вокруг модели
Особенно когда ИИ получает возможность не просто отвечать на вопросы, а:
→ идентифицировать клиента;
→ работать с CRM;
→ оформлять заявки;
→ менять данные;
→ инициировать платежи;
💬 Интересно мнение тех, кто уже внедряет ИИ-агентов:
какой из этих 6 уровней чаще всего забывают сделать компании?
Я бы поставил на №2 — бизнес слишком часто пытается поручить самой модели решения, которые вообще не должна принимать вероятностная система. 👇
Недавно получил доступ к короткому документу компании ElevenLabs (топ tier по генерации голоса в мире) о том, как они предлагают выстраивать безопасность голосовых ИИ-агентов.
Ссылку, к сожалению, приложить не могу — документ доступен только по запросу через email. Но подход показался мне очень практичным, особенно для компаний, которые уже внедряют голосовых агентов в продажи, поддержку, банки, страхование, медицину и т.д.
Главная идея довольно простая:
❌ Нельзя рассчитывать, что «хорошо написанный промпт» сделает ИИ безопасным.
✅ Безопасность должна состоять из нескольких независимых уровней.
Этот принцип называется defense-in-depth. Если один уровень не сработал, следующий должен остановить ошибку.
У ElevenLabs таких уровней шесть 👇
1️⃣ System Prompt Hardening — жёсткая системная инструкция
Нужно заранее максимально чётко прописать:
• что агент имеет право делать;
• какие данные может запрашивать;
• какие советы может давать;
• какие темы должен избегать;
• в каких ситуациях обязан остановить диалог или передать его человеку.
То есть первый барьер — правила поведения самого ИИ.
Но полагаться только на него нельзя.
2️⃣ Deterministic Control — критические решения нельзя отдавать модели
Очень важный принцип.
Например, если клиент должен пройти идентификацию, ИИ не должен сам решать:
«Кажется, это действительно Иван Иванов».
Проверку должна выполнять отдельная система.
А агент получает только результат:
✅ клиент подтверждён + инфо
или
❌ клиент не подтверждён.
То же самое касается платежей, прав доступа, лимитов, медицинских решений и других критических операций.
3️⃣ Input Validation — проверяем, что пользователь говорит ИИ
До того как запрос попадёт в модель, отдельный механизм может проверять его на:
• попытки обойти ограничения;
• подозрительные команды;
• запрещённые сценарии;
• потенциально опасные запросы.
То есть мы ставим «фильтр» ещё до ИИ.
4️⃣ Output Validation — проверяем, что ИИ собирается сказать
То же самое — на выходе.
Ответ сначала можно проверить отдельным механизмом и только после этого озвучить клиенту.
Это особенно важно там, где одна неправильная фраза может означать:
⚠️ нарушение комплаенса
⚠️ юридический риск
⚠️ утечку информации
⚠️ репутационный ущерб.
5️⃣ Configurable Exit Strategies — заранее прописываем аварийные выходы
ИИ должен понимать не только что сказать, но и когда перестать разговаривать.
Например:
📌 пользователь пытается взломать ограничения → завершить разговор;
📌 задаёт медицинский вопрос → перевести на специалиста;
📌 возник нестандартный конфликт → передать оператору;
📌 запрос выходит за полномочия ИИ агента → переключить на другого ИИ агента или человека.
По сути, это аналог аварийной кнопки в бизнес-процессе.
6️⃣ Testing, Privacy & Governance — тестирование и управление
И последний слой — уже организационный.
Нужно постоянно:
• тестировать агента на сложных сценариях;
• проверять попытки обхода ограничений;
• контролировать работу с персональными данными;
• вести журналы действий;
• обновлять правила;
• определять, кто внутри компании отвечает за ИИ.
🐚 А теперь главный вывод для бизнеса
Мне кажется, здесь есть очень важная мысль, которую многие компании пока недооценивают (а AI Safety с нами надолго..мы уже активно смотрим в это направление):
безопасный ИИ — это не «хорошая модель». Это правильно спроектированная система вокруг модели
Особенно когда ИИ получает возможность не просто отвечать на вопросы, а:
→ идентифицировать клиента;
→ работать с CRM;
→ оформлять заявки;
→ менять данные;
→ инициировать платежи;
💬 Интересно мнение тех, кто уже внедряет ИИ-агентов:
какой из этих 6 уровней чаще всего забывают сделать компании?
Я бы поставил на №2 — бизнес слишком часто пытается поручить самой модели решения, которые вообще не должна принимать вероятностная система. 👇
🔥3❤2🤩2👌1
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Вышел выпуск Asia Tech Podcast🎙️
Небольшое уточнение к моему раннему посту: оказалось, что запись была не в live, поэтому подключиться к эфиру тогда было нельзя 🙂
Но теперь выпуск уже опубликован, и наш разговор с Michael Waitze можно посмотреть полностью.
Мы обсудили, что происходит, когда AI-агенты выходят из красивых демо и начинают работать с реальными людьми, почему в production появляются совсем другие типы ошибок и зачем вокруг ИИ постепенно формируется отдельный слой assurance / monitoring / safety.
Одна из ключевых мыслей разговора:
"The first generation of agentic AI was about making agents capable. The next generation will be about making them accountable"
Также поговорили про healthcare AI, доверие к AI-системам, риски чрезмерной автоматизации и то, почему в ArnaAI мы сейчас двигаемся в сторону AI Assurance Layer для healthcare voice agents.
Если вам интересны AI-агенты, AI safety и то, какая инфраструктура будет формироваться вокруг agentic AI в ближайшие годы, то рекомендую к просмотру.
🎬 Полный выпуск:
https://www.youtube.com/watch?v=rdQb62kf5h0
Небольшое уточнение к моему раннему посту: оказалось, что запись была не в live, поэтому подключиться к эфиру тогда было нельзя 🙂
Но теперь выпуск уже опубликован, и наш разговор с Michael Waitze можно посмотреть полностью.
Мы обсудили, что происходит, когда AI-агенты выходят из красивых демо и начинают работать с реальными людьми, почему в production появляются совсем другие типы ошибок и зачем вокруг ИИ постепенно формируется отдельный слой assurance / monitoring / safety.
Одна из ключевых мыслей разговора:
"The first generation of agentic AI was about making agents capable. The next generation will be about making them accountable"
Также поговорили про healthcare AI, доверие к AI-системам, риски чрезмерной автоматизации и то, почему в ArnaAI мы сейчас двигаемся в сторону AI Assurance Layer для healthcare voice agents.
Если вам интересны AI-агенты, AI safety и то, какая инфраструктура будет формироваться вокруг agentic AI в ближайшие годы, то рекомендую к просмотру.
🎬 Полный выпуск:
https://www.youtube.com/watch?v=rdQb62kf5h0
🔥5👍3⚡1👌1
🤖Почему внедрение ИИ в малом бизнесе тормозит процесс?
4 причины, которые я часто вижу в разговорах с предпринимателями
Ко мне часто приходят предприниматели с одним и тем же запросом:
"Хотим внедрить ИИ, но непонятно, с чего начать"
При этом интерес огромный (это и хорошо и плохо 😄). Все видят новости про агентов, новые модели и то, как крупные компании сжимают месяцы работы в дни.
А в малом бизнесе картина другая: попробовали ChatGPT, пару раз сгенерировали пост/документ/письмо клиенту и на этом все…никакого company brain / общего контекста / понимания экономики и т.д.
Почему так происходит?
1️⃣ Начинают с инструмента, а не с проблемы
Самая частая ошибка: "Давайте купим подписку / сделаем бота / подключим нейросеть"
А на вопрос "какую задачу решаем?" ответа нет.
ИИ - это не цель. Это способ закрыть конкретную дыру в процессе: потерянные заявки, долгие ответы клиентам, ручные отчёты, ошибки в документах и тп.
Нет проблемы, соответственно и нет результата.
2️⃣ Некому этим заниматься
В корпорации есть IT-отдел, бюджет на инновации, иногда даже Chief AI Officer.
В малом бизнесе всё держится на собственнике. А у собственника и так сто задач: продажи, клиенты, сотрудники, деньги.
В итоге внедрение ИИ становится задачей "на потом".
3️⃣ Непонятно, окупится ли
Предприниматель считает деньги, и это правильно
Но когда ему говорят "ИИ повысит эффективность", это звучит слишком абстрактно. Сколько я вложу? Когда верну? Что конкретно изменится в цифрах? Непонятно.
Пока нет понятного ответа, решение откладывают.
4️⃣ Уже обжигались
Кто-то проходил курсы по нейросетям, и не понял, как применить это в своём бизнесе.
Кто-то нанимал фрилансера и бот так и не заработал.
После такого опыта появляется скепсис: "ИИ - это хайп, нам это не подходит".
Хотя проблема обычно был не в ИИ, а в подходе 💯
🥸Вывод:
Малому бизнесу не нужна большая цифровая трансформация. Нужна одна понятная задача, на которой ИИ за 2-4 недели даст измеримый результат.
Например: ответы клиентам 24/7, обработка заявок или подготовка документов.
Сначала маленькая победа, с понятными метриками и экономикой, а затем масштабирование.
Вопрос к вам:
Что мешает внедрить ИИ именно в вашем бизнесе: непонятно, с чего начать, нет времени, непонятна окупаемость или уже пробовали и не
получилось?
Пишите в комментариях 👇
4 причины, которые я часто вижу в разговорах с предпринимателями
Ко мне часто приходят предприниматели с одним и тем же запросом:
"Хотим внедрить ИИ, но непонятно, с чего начать"
При этом интерес огромный (это и хорошо и плохо 😄). Все видят новости про агентов, новые модели и то, как крупные компании сжимают месяцы работы в дни.
А в малом бизнесе картина другая: попробовали ChatGPT, пару раз сгенерировали пост/документ/письмо клиенту и на этом все…никакого company brain / общего контекста / понимания экономики и т.д.
Почему так происходит?
1️⃣ Начинают с инструмента, а не с проблемы
Самая частая ошибка: "Давайте купим подписку / сделаем бота / подключим нейросеть"
А на вопрос "какую задачу решаем?" ответа нет.
ИИ - это не цель. Это способ закрыть конкретную дыру в процессе: потерянные заявки, долгие ответы клиентам, ручные отчёты, ошибки в документах и тп.
Нет проблемы, соответственно и нет результата.
2️⃣ Некому этим заниматься
В корпорации есть IT-отдел, бюджет на инновации, иногда даже Chief AI Officer.
В малом бизнесе всё держится на собственнике. А у собственника и так сто задач: продажи, клиенты, сотрудники, деньги.
В итоге внедрение ИИ становится задачей "на потом".
3️⃣ Непонятно, окупится ли
Предприниматель считает деньги, и это правильно
Но когда ему говорят "ИИ повысит эффективность", это звучит слишком абстрактно. Сколько я вложу? Когда верну? Что конкретно изменится в цифрах? Непонятно.
Пока нет понятного ответа, решение откладывают.
4️⃣ Уже обжигались
Кто-то проходил курсы по нейросетям, и не понял, как применить это в своём бизнесе.
Кто-то нанимал фрилансера и бот так и не заработал.
После такого опыта появляется скепсис: "ИИ - это хайп, нам это не подходит".
Хотя проблема обычно был не в ИИ, а в подходе 💯
🥸Вывод:
Малому бизнесу не нужна большая цифровая трансформация. Нужна одна понятная задача, на которой ИИ за 2-4 недели даст измеримый результат.
Например: ответы клиентам 24/7, обработка заявок или подготовка документов.
Сначала маленькая победа, с понятными метриками и экономикой, а затем масштабирование.
Вопрос к вам:
Что мешает внедрить ИИ именно в вашем бизнесе: непонятно, с чего начать, нет времени, непонятна окупаемость или уже пробовали и не
получилось?
Пишите в комментариях 👇
💯7🔥5👍4👏2👌1
📊 Продолжаем вчерашнюю тему
Вчера я кратко описал 4 причины, почему ИИ в малом бизнесе полностью себя не реализует.
Но я знаю, что многие из вас уже внедрили ИИ в работу (и сами пользуетесь и сотрудников побуждаете/заставляете ).
И тут начинается второй этап, о котором говорят гораздо реже: внедрили, а дальше что делать?
Мне интересно понять, где сейчас вы и что волнует сильнее всего, и у тех, кто только присматривается, и у тех, кто уже внедрил.
По итогам голосования подготовлю кое-что поглубже 😉
Голосование анонимное, займёт пару секунд 👇
Вчера я кратко описал 4 причины, почему ИИ в малом бизнесе полностью себя не реализует.
Но я знаю, что многие из вас уже внедрили ИИ в работу (и сами пользуетесь и сотрудников побуждаете/
И тут начинается второй этап, о котором говорят гораздо реже: внедрили, а дальше что делать?
Мне интересно понять, где сейчас вы и что волнует сильнее всего, и у тех, кто только присматривается, и у тех, кто уже внедрил.
По итогам голосования подготовлю кое-что поглубже 😉
Голосование анонимное, займёт пару секунд 👇
👍5❤3👌3
✍️🤖 Хочу понять, как ИИ меняет именно ваш бизнес
Вчера спрашивал вас, где вы сейчас с ИИ и что болит сильнее всего. Спасибо всем, кто проголосовал 🙌
И результат меня определенно удивил: большинство из вас уже внедрили ИИ в работу и, в целом, проблем с его использрванием нет. Кто-то говорит, что всё работает, а кто-то упирается в то, что результат приходится постоянно перепроверять или непонятно, как масштабировать дальше🧐
Но голосование в один клик это только абстракция👁️. Чтобы разобраться по-настоящему, нужны детали: в каком процессе болит, что уже пробовали и почему не сработало.
Поэтому была собрана короткая анкета, которая займёт не больше 5 минут и большинство вопросов в один клик.
📌 Зачем это нам:
📌 Если у вас уже всё работает, то тем более заполните. Расскажите, что сработало. Лучшие кейсы разберу в канале👌
📌 Что получите вы:
Ссылка на анкету 👇
https://forms.yandex.ru/u/6acf9c4495add5fd10eae033
Если анкета не ваш формат, то напишите в комментариях одной фразой, какая задача с ИИ горит у вас сильнее всего🧐
Вчера спрашивал вас, где вы сейчас с ИИ и что болит сильнее всего. Спасибо всем, кто проголосовал 🙌
И результат меня определенно удивил: большинство из вас уже внедрили ИИ в работу и, в целом, проблем с его использрванием нет. Кто-то говорит, что всё работает, а кто-то упирается в то, что результат приходится постоянно перепроверять или непонятно, как масштабировать дальше🧐
Но голосование в один клик это только абстракция👁️. Чтобы разобраться по-настоящему, нужны детали: в каком процессе болит, что уже пробовали и почему не сработало.
Поэтому была собрана короткая анкета, которая займёт не больше 5 минут и большинство вопросов в один клик.
📌 Зачем это нам:
— хочу писать не только про то, что интересует меня, но и про ваши реальные задачи. И понять, какая помощь вам действительно нужна: инструкция, консультация, аудит, обучение, разработка MVP или внедрение под ключ.
📌 Если у вас уже всё работает, то тем более заполните. Расскажите, что сработало. Лучшие кейсы разберу в канале👌
📌 Что получите вы:
🎥 Одну из ТОПовых лекций про ИИ сразу после отправки анкеты
💬 Бесплатную 15-минутную консультацию по вашей задаче.
Разберём, с чего начать или что поправить, если ИИ уже внедрён. Количество мест ограничено.
Ссылка на анкету 👇
https://forms.yandex.ru/u/6acf9c4495add5fd10eae033
Если анкета не ваш формат, то напишите в комментариях одной фразой, какая задача с ИИ горит у вас сильнее всего🧐
👍5🤔3⚡3❤1
🤖🔍 3 признака, что ИИ в вашем бизнесе работает вхолостую
На этой неделе мы разбирали, почему ИИ в малом бизнесе часто так и не запускается.
Но по опросу видно, что большинство из вас уже внедрили ИИ. И тут начинается второй этап, о котором говорят реже:
Вот три сигнала, на которые я бы сейчас посмотрел в первую очередь:
1️⃣ Каждый результат перепроверяют вручную
Если сотрудник тратит на проверку столько же времени, сколько раньше тратил на саму задачу, экономии нет. Есть просто новая работа.
2️⃣ Никто не может назвать цифру
"Стало удобнее" - это не результат. Результат звучит так: "заявки обрабатываются за 5 минут вместо 2 часов" или "минус 30 часов ручной работы в месяц".
3️⃣ ИИ живёт отдельно от процессов
Сотрудники иногда что-то спрашивают у нейросети, но ни один процесс от этого не изменился. Это эксперимент, а не внедрение.
🐚 Вывод:
Внедрить ИИ - это полдела. Вторая половина - это регулярно проверять, сколько времени и денег он реально экономит.
Если ответа нет, это повод не отказываться от ИИ, а пересобрать процесс вокруг него 😉
💬 Если узнали свою случай, то пишите в комментариях 👇
P.S. Друзья, напоминаю про анкету
Сейчас собираю, с какими задачами и сложностями вы сталкиваетесь в работе с ИИ. А взамен готов ответить на ваш вопрос: с чего начать, что поправить во внедрённом решении, какой инструмент выбрать под вашу задачу🧐
1️⃣ Заполните анкету, это около 3-4 минут: 👉 https://forms.yandex.ru/u/6acf9c4495add5fd10eae033
2️⃣ Напишите в личные сообщения свой актуальный вопрос, разберем 🤝
Анкета открыта до 17 октября включительно.
На этой неделе мы разбирали, почему ИИ в малом бизнесе часто так и не запускается.
Но по опросу видно, что большинство из вас уже внедрили ИИ. И тут начинается второй этап, о котором говорят реже:
внедрили, а работает ли?
Вот три сигнала, на которые я бы сейчас посмотрел в первую очередь:
1️⃣ Каждый результат перепроверяют вручную
Если сотрудник тратит на проверку столько же времени, сколько раньше тратил на саму задачу, экономии нет. Есть просто новая работа.
2️⃣ Никто не может назвать цифру
"Стало удобнее" - это не результат. Результат звучит так: "заявки обрабатываются за 5 минут вместо 2 часов" или "минус 30 часов ручной работы в месяц".
3️⃣ ИИ живёт отдельно от процессов
Сотрудники иногда что-то спрашивают у нейросети, но ни один процесс от этого не изменился. Это эксперимент, а не внедрение.
🐚 Вывод:
Внедрить ИИ - это полдела. Вторая половина - это регулярно проверять, сколько времени и денег он реально экономит.
Если ответа нет, это повод не отказываться от ИИ, а пересобрать процесс вокруг него 😉
💬 Если узнали свою случай, то пишите в комментариях 👇
P.S. Друзья, напоминаю про анкету
Сейчас собираю, с какими задачами и сложностями вы сталкиваетесь в работе с ИИ. А взамен готов ответить на ваш вопрос: с чего начать, что поправить во внедрённом решении, какой инструмент выбрать под вашу задачу🧐
1️⃣ Заполните анкету, это около 3-4 минут: 👉 https://forms.yandex.ru/u/6acf9c4495add5fd10eae033
2️⃣ Напишите в личные сообщения свой актуальный вопрос, разберем 🤝
Анкета открыта до 17 октября включительно.
👍5🔥3👀2
🧠 А насколько хорошо вы разбираетесь в искусственном интеллекте?
Недавно проходил онлайн тесты по математике (полезное упражнение, рекомендую😉) и мне попался интересный тест по генеративному ИИ от Great Learning. Решил проверить себя - вот результаты:
🟢 Beginner - 1 ошибка
🟡 Intermediate - 3 ошибки (здесь поспешил 😅)
🔴 Advanced - 0 ошибок (здесь не спешил😁) / признаюсь, я любил задачи С6 по математике (ЕГЭ)
Тест состоит из трёх уровней сложности и позволяет проверить свои знания в области генеративного ИИ.
🔥 Предлагаю и вам проверить себя!
👉 [Пройти тест]
💬 Делитесь своими результатами в комментариях! Интересно, кто пройдёт все три уровня без единой ошибки.
🚀 А если хотите разобраться, как применять ИИ в своём бизнесе или построить карьеру в этой сфере (такие запросы тоже поступают), оставьте заявку на консультацию через нашего бота 👉 @aimonoaibot
Недавно проходил онлайн тесты по математике (полезное упражнение, рекомендую😉) и мне попался интересный тест по генеративному ИИ от Great Learning. Решил проверить себя - вот результаты:
🟢 Beginner - 1 ошибка
🟡 Intermediate - 3 ошибки (здесь поспешил 😅)
🔴 Advanced - 0 ошибок (здесь не спешил😁) / признаюсь, я любил задачи С6 по математике (ЕГЭ)
Тест состоит из трёх уровней сложности и позволяет проверить свои знания в области генеративного ИИ.
🔥 Предлагаю и вам проверить себя!
👉 [Пройти тест]
💬 Делитесь своими результатами в комментариях! Интересно, кто пройдёт все три уровня без единой ошибки.
🚀 А если хотите разобраться, как применять ИИ в своём бизнесе или построить карьеру в этой сфере (такие запросы тоже поступают), оставьте заявку на консультацию через нашего бота 👉 @aimonoaibot
❤4⚡3🔥3👏3👌2
🎙 ИИ уничтожит миллионы рабочих мест? Кто выиграет от технологической революции?
Друзья, вышел новый подкаст с моим участием на YouTube-канале Тиграна Джулакяна!
🔥 Почти 50 минут обсуждали:
🔹 Заменит ли ИИ людей и какие профессии под угрозой?
🔹 США против Китая: кто победит в гонке ИИ?
🔹 ИИ — финансовый пузырь или новая промышленная революция?
🔹 Как войти в индустрию ИИ и начать зарабатывать?
🔹 Как мы развиваем ArnaAI и внедряем искусственный интеллект в медицину.
💡 Поговорили об экономике, геополитике и о том, почему так сильно в Западном мире вырос интерес к AI Safety (спойлер:на мой взгляд, причина на 90% политическая...рассказал подробнее на видео )
▶️ СМОТРЕТЬ ПОДКАСТ НА YOUTUBE
Буду рад вашим комментариям и поддержке! 🙌
🚀 Хотите развиваться в ИИ или внедрить его в бизнес? Оставьте заявку на консультацию @aimonoaibot
Друзья, вышел новый подкаст с моим участием на YouTube-канале Тиграна Джулакяна!
🔥 Почти 50 минут обсуждали:
🔹 Заменит ли ИИ людей и какие профессии под угрозой?
🔹 США против Китая: кто победит в гонке ИИ?
🔹 ИИ — финансовый пузырь или новая промышленная революция?
🔹 Как войти в индустрию ИИ и начать зарабатывать?
🔹 Как мы развиваем ArnaAI и внедряем искусственный интеллект в медицину.
💡 Поговорили об экономике, геополитике и о том, почему так сильно в Западном мире вырос интерес к AI Safety (спойлер:
▶️ СМОТРЕТЬ ПОДКАСТ НА YOUTUBE
Буду рад вашим комментариям и поддержке! 🙌
🚀 Хотите развиваться в ИИ или внедрить его в бизнес? Оставьте заявку на консультацию @aimonoaibot
👍11🔥10👏8
⚠️ О рисках ИИ я писал ещё в начале 2025 года. Что произошло с тех пор?
В четырёх аналитических статьях (в далёком 2025 😁) я разобрал сценарии, которые могут повлиять на экономику, безопасность и общество. И уже сегодня, к концу 2026 года, к каждому можно подобрать конкретные факты.
1️⃣ Технологическое неравенство
💭 Риск: преимущества ИИ распределяются неравномерно, увеличивая разрыв между странами.
📍 Что произошло: по оценке Microsoft, в начале 2026 года генеративным ИИ пользовались 27,5% людей трудоспособного возраста на Глобальном Севере против 15,4% на Глобальном Юге. Разрыв продолжил расти.
2️⃣ Мошенничество нового уровня
💭 Риск: подделка голоса и личности делает обман убедительнее.
📍 Что произошло: в мае 2025 года ФБР сообщило, что злоумышленники использовали сгенерированные голосовые сообщения от имени высокопоставленных чиновников США, пытаясь получить доступ к аккаунтам. Знакомый голос перестал быть надёжным подтверждением личности.
3️⃣ Разжигание международных конфликтов
💭 Риск: ИИ позволяет массово создавать дезинформацию, способную усиливать противостояние между странами.
📍 Что произошло: во время конфликта Индии и Пакистана в мае 2025 года распространялось поддельное видео, где пакистанский генерал якобы признавал потерю двух самолётов. Его подхватили крупные индийские СМИ, включая NDTV. Bellingcat установил, что в старой записи заменили речь и изменили движения губ. Так выдуманное заявление военного стало частью освещения реального конфликта.
4️⃣ Потеря контроля над ИИ
💭 Риск: ради достижения цели ИИ самостоятельно обходит ограничения и совершает действия, которых человек ему не поручал.
📍 Что произошло: в июле 2026 года во время внутренних испытаний с ослабленными защитами агенты OpenAI обошли изоляцию от интернета и взломали системы Hugging Face. По разбору OpenAI, одним из основных мотивов был поиск готовых решений тестовых заданий. Команду атаковать Hugging Face им никто не давал.
Позднее OpenAI сообщила и о других эпизодах обхода защиты сторонних сервисов и уведомлении десятков затронутых организаций. При этом инцидент с Hugging Face оставался самым серьёзным из выявленных.
Эти события подтверждают отдельные механизмы описанных рисков. Чем больше полномочий мы передаём ИИ, тем важнее понимать, как проверять и ограничивать его действия.
💡 Хотите оценить возможности и риски ИИ для вашего бизнеса? Оставьте заявку на консультацию @aimonoaibot.
В четырёх аналитических статьях (в далёком 2025 😁) я разобрал сценарии, которые могут повлиять на экономику, безопасность и общество. И уже сегодня, к концу 2026 года, к каждому можно подобрать конкретные факты.
1️⃣ Технологическое неравенство
💭 Риск: преимущества ИИ распределяются неравномерно, увеличивая разрыв между странами.
📍 Что произошло: по оценке Microsoft, в начале 2026 года генеративным ИИ пользовались 27,5% людей трудоспособного возраста на Глобальном Севере против 15,4% на Глобальном Юге. Разрыв продолжил расти.
2️⃣ Мошенничество нового уровня
💭 Риск: подделка голоса и личности делает обман убедительнее.
📍 Что произошло: в мае 2025 года ФБР сообщило, что злоумышленники использовали сгенерированные голосовые сообщения от имени высокопоставленных чиновников США, пытаясь получить доступ к аккаунтам. Знакомый голос перестал быть надёжным подтверждением личности.
3️⃣ Разжигание международных конфликтов
💭 Риск: ИИ позволяет массово создавать дезинформацию, способную усиливать противостояние между странами.
📍 Что произошло: во время конфликта Индии и Пакистана в мае 2025 года распространялось поддельное видео, где пакистанский генерал якобы признавал потерю двух самолётов. Его подхватили крупные индийские СМИ, включая NDTV. Bellingcat установил, что в старой записи заменили речь и изменили движения губ. Так выдуманное заявление военного стало частью освещения реального конфликта.
4️⃣ Потеря контроля над ИИ
💭 Риск: ради достижения цели ИИ самостоятельно обходит ограничения и совершает действия, которых человек ему не поручал.
📍 Что произошло: в июле 2026 года во время внутренних испытаний с ослабленными защитами агенты OpenAI обошли изоляцию от интернета и взломали системы Hugging Face. По разбору OpenAI, одним из основных мотивов был поиск готовых решений тестовых заданий. Команду атаковать Hugging Face им никто не давал.
Позднее OpenAI сообщила и о других эпизодах обхода защиты сторонних сервисов и уведомлении десятков затронутых организаций. При этом инцидент с Hugging Face оставался самым серьёзным из выявленных.
Эти события подтверждают отдельные механизмы описанных рисков. Чем больше полномочий мы передаём ИИ, тем важнее понимать, как проверять и ограничивать его действия.
💡 Хотите оценить возможности и риски ИИ для вашего бизнеса? Оставьте заявку на консультацию @aimonoaibot.
👍8👏7⚡4🔥3
💰🧑💻 Зарплата до $285 000 в год и гранты до $200 000: как попасть в сферу безопасности ИИ?
Я ранее писал, что AI Safety - это очень перспективное направление (особенно для тех, кто хочет войти в ИИ сейчас). Итак, собрали 9 возможностей для исследователей, инженеров и основателей, которые хотят помогать делать мощные ИИ-системы безопаснее и сохранять над ними человеческий контроль.
Подборка актуальна на 28 октября 2026 года. Некоторые дедлайны уже на этой неделе 🚨⏳
1. Anthropic Fellows Program
Четыре месяца исследований безопасности ИИ с наставниками Anthropic.
Нужны знание Python и право на работу в США, Великобритании или Канаде. В США выплата составляет $3 850 в неделю. Компания не спонсирует визы для участников программы.
⚠️ Срок для январского потока стоит уточнить: на странице вакансии указано 30 октября, а в блоге Anthropic — 18 октября. При этом заявки на следующие потоки рассматриваются на постоянной основе.
👉 [Условия и заявка]
2. MATS Residency
Для опытных специалистов и основателей, которые хотят заниматься исследованиями безопасности ИИ. Предыдущий опыт именно в AI Safety и степень PhD не обязательны.
Программа длится 6–24 месяца. Работа гибридная: Лондон, Беркли или Вашингтон.
💰 $155 000–285 000 в год до налогов; предусмотрена визовая поддержка.
⏳ Дедлайн: 31 октября, Anywhere on Earth.
👉 [Условия и заявка]
3. KU Leuven AI Safety Lab
Для исследователей, в том числе из экономики, права и философии. Три месяца очной работы в Бельгии над собственным исследованием.
💰 €2 000 в месяц на проживание.
⏳ Дедлайн: 31 октября.
👉 [Условия и заявка]
4. Foresight Institute
Гранты для команд и организаций, работающих над безопасностью ИИ, вычислительной инфраструктурой или применением ИИ в науке. Коммерческие организации тоже могут податься.
💰 Обычно $30 000–100 000.
⏳ Дедлайн: 31 октября по времени Калифорнии.
Результаты проекта должны быть открытыми; приоритет отдают участникам хабов в Берлине и Сан-Франциско.
👉 [Условия и заявка]
5. Pivotal Research Fellowship
Для исследователей безопасности и регулирования ИИ. 15 недель полной занятости в Лондоне с наставником.
💰 £15 000–18 000 за программу. Участникам, живущим за пределами Лондона, дополнительно предоставляют £1 800 в месяц на жильё.
⏳ Дедлайн: 1 ноября.
👉 [Условия и заявка]
6. Iliad Fellowship
Для специалистов с сильной подготовкой в математике, физике или теоретической информатике. Январский поток пройдёт в Лондоне или районе Сан-Франциско.
💰 $6 000 в месяц на жильё и поездки.
⏳ Дедлайн: 16 ноября.
Декабрьский набор уже закрыт — теперь можно податься на январский.
👉 [Условия и заявка]
7. AIXI Labs Research Fellowship
Для исследователей с сильной подготовкой в математике и теории ИИ. Можно работать удалённо или в Лондоне.
💰 £2 000–3 500 в месяц.
⏳ Заявки рассматриваются постоянно.
👉 [Условия и заявка]
8. Гранты BlueDot Impact
Недавно я сам прошёл курс BlueDot Future of AI. У организации есть и финансирование для тех, кто работает над снижением серьёзных рисков ИИ (ЕСЛИ ДАННЫЙ ПОСТ НАБЕРЕТ БОЛЕЕ 45 РЕАКЦИЙ 👍️️🔥️️️️️️, то опубликую подробный РАЗБОР 3 ТИПОВ ГРАНТОВ от BlueDot)
📌 Важно для читателей из разных стран: BlueDot не переводит средства в Россию, Беларусь и ряд других стран. Lightcone предупреждает, что, вероятно, не сможет выплатить грант получателям, находящимся в России или Индии. Проверьте ограничения и возможность получения средств до подачи заявки.
Для гранта заранее подготовьте описание проблемы, план и бюджет. Для исследовательских программ пригодятся резюме и примеры работ; MATS также просит две рекомендации.
Сохраните подборку и отправьте тому, кто хочет развиваться в сфере безопасности ИИ.
💡 Хотите обсудить карьеру в ИИ или применение технологии в бизнесе? Оставьте заявку на консультацию через @aimonoaibot
Я ранее писал, что AI Safety - это очень перспективное направление (особенно для тех, кто хочет войти в ИИ сейчас). Итак, собрали 9 возможностей для исследователей, инженеров и основателей, которые хотят помогать делать мощные ИИ-системы безопаснее и сохранять над ними человеческий контроль.
Подборка актуальна на 28 октября 2026 года. Некоторые дедлайны уже на этой неделе 🚨⏳
1. Anthropic Fellows Program
Четыре месяца исследований безопасности ИИ с наставниками Anthropic.
Нужны знание Python и право на работу в США, Великобритании или Канаде. В США выплата составляет $3 850 в неделю. Компания не спонсирует визы для участников программы.
⚠️ Срок для январского потока стоит уточнить: на странице вакансии указано 30 октября, а в блоге Anthropic — 18 октября. При этом заявки на следующие потоки рассматриваются на постоянной основе.
👉 [Условия и заявка]
2. MATS Residency
Для опытных специалистов и основателей, которые хотят заниматься исследованиями безопасности ИИ. Предыдущий опыт именно в AI Safety и степень PhD не обязательны.
Программа длится 6–24 месяца. Работа гибридная: Лондон, Беркли или Вашингтон.
💰 $155 000–285 000 в год до налогов; предусмотрена визовая поддержка.
⏳ Дедлайн: 31 октября, Anywhere on Earth.
👉 [Условия и заявка]
3. KU Leuven AI Safety Lab
Для исследователей, в том числе из экономики, права и философии. Три месяца очной работы в Бельгии над собственным исследованием.
💰 €2 000 в месяц на проживание.
⏳ Дедлайн: 31 октября.
👉 [Условия и заявка]
4. Foresight Institute
Гранты для команд и организаций, работающих над безопасностью ИИ, вычислительной инфраструктурой или применением ИИ в науке. Коммерческие организации тоже могут податься.
💰 Обычно $30 000–100 000.
⏳ Дедлайн: 31 октября по времени Калифорнии.
Результаты проекта должны быть открытыми; приоритет отдают участникам хабов в Берлине и Сан-Франциско.
👉 [Условия и заявка]
5. Pivotal Research Fellowship
Для исследователей безопасности и регулирования ИИ. 15 недель полной занятости в Лондоне с наставником.
💰 £15 000–18 000 за программу. Участникам, живущим за пределами Лондона, дополнительно предоставляют £1 800 в месяц на жильё.
⏳ Дедлайн: 1 ноября.
👉 [Условия и заявка]
6. Iliad Fellowship
Для специалистов с сильной подготовкой в математике, физике или теоретической информатике. Январский поток пройдёт в Лондоне или районе Сан-Франциско.
💰 $6 000 в месяц на жильё и поездки.
⏳ Дедлайн: 16 ноября.
Декабрьский набор уже закрыт — теперь можно податься на январский.
👉 [Условия и заявка]
7. AIXI Labs Research Fellowship
Для исследователей с сильной подготовкой в математике и теории ИИ. Можно работать удалённо или в Лондоне.
💰 £2 000–3 500 в месяц.
⏳ Заявки рассматриваются постоянно.
👉 [Условия и заявка]
8. Гранты BlueDot Impact
Недавно я сам прошёл курс BlueDot Future of AI. У организации есть и финансирование для тех, кто работает над снижением серьёзных рисков ИИ (ЕСЛИ ДАННЫЙ ПОСТ НАБЕРЕТ БОЛЕЕ 45 РЕАКЦИЙ 👍️️🔥️️️️️️, то опубликую подробный РАЗБОР 3 ТИПОВ ГРАНТОВ от BlueDot)
📌 Важно для читателей из разных стран: BlueDot не переводит средства в Россию, Беларусь и ряд других стран. Lightcone предупреждает, что, вероятно, не сможет выплатить грант получателям, находящимся в России или Индии. Проверьте ограничения и возможность получения средств до подачи заявки.
Для гранта заранее подготовьте описание проблемы, план и бюджет. Для исследовательских программ пригодятся резюме и примеры работ; MATS также просит две рекомендации.
Сохраните подборку и отправьте тому, кто хочет развиваться в сфере безопасности ИИ.
💡 Хотите обсудить карьеру в ИИ или применение технологии в бизнесе? Оставьте заявку на консультацию через @aimonoaibot
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍4🤩3🔥2
🤖💰 ИИ получил $500 и целый год самостоятельно управлял бизнесом. Лучший результат — $16 484!
Компания Andon Labs провела любопытный эксперимент Vending-Bench 2: ведущим ИИ-моделям доверили управление виртуальным бизнесом по продаже товаров через вендинговый автомат.
Причём ИИ должен был самостоятельно:
🔹 Искать поставщиков и договариваться о скидках.
🔹 Закупать товары, устанавливать цены и контролировать запасы.
🔹 Учитывать сезонность, погоду и поведение покупателей.
🔹 Разбираться с задержками поставок, недовольными клиентами и возвратами.
И всё это на протяжении 365 дней без помощи человека!
🏆 Кто оказался лучшим предпринимателем?
🥇 Gemini 4 Carbon — $16 484
🥈 GPT-6 Astra — $15 515
🥉 GPT-6 Sol — $14 428
Это средний итоговый остаток на счёте по результатам симуляций при стартовом капитале $500.
Но самое интересное: по оценкам исследователей, хорошая стратегия могла бы принести около $63 000 за год. То есть даже лучшие модели пока далеки от своего потенциального максимума.
💡 Что это означает для бизнеса?
Мы постепенно переходим от ИИ, который просто отвечает на вопросы, к ИИ, который способен самостоятельно принимать тысячи последовательных решений ради финансового результата.
Сегодня это виртуальный торговый автомат. Завтра — управление закупками, интернет-магазином или отдельным направлением компании.
Однако эксперимент показывает и ограничения: сохранять эффективность на протяжении месяцев намного сложнее, чем успешно выполнять разовые задачи.
Как думаете, доверили бы вы ИИ самостоятельно управлять небольшим бизнесом? 👇
📎 Исследование Andon Labs
🚀 Хотите понять, какие бизнес-процессы уже можно делегировать ИИ-агентам? Запишитесь на консультацию → @aimonoaibot
Компания Andon Labs провела любопытный эксперимент Vending-Bench 2: ведущим ИИ-моделям доверили управление виртуальным бизнесом по продаже товаров через вендинговый автомат.
Причём ИИ должен был самостоятельно:
🔹 Искать поставщиков и договариваться о скидках.
🔹 Закупать товары, устанавливать цены и контролировать запасы.
🔹 Учитывать сезонность, погоду и поведение покупателей.
🔹 Разбираться с задержками поставок, недовольными клиентами и возвратами.
И всё это на протяжении 365 дней без помощи человека!
🏆 Кто оказался лучшим предпринимателем?
🥇 Gemini 4 Carbon — $16 484
🥈 GPT-6 Astra — $15 515
🥉 GPT-6 Sol — $14 428
Это средний итоговый остаток на счёте по результатам симуляций при стартовом капитале $500.
Но самое интересное: по оценкам исследователей, хорошая стратегия могла бы принести около $63 000 за год. То есть даже лучшие модели пока далеки от своего потенциального максимума.
💡 Что это означает для бизнеса?
Мы постепенно переходим от ИИ, который просто отвечает на вопросы, к ИИ, который способен самостоятельно принимать тысячи последовательных решений ради финансового результата.
Сегодня это виртуальный торговый автомат. Завтра — управление закупками, интернет-магазином или отдельным направлением компании.
Однако эксперимент показывает и ограничения: сохранять эффективность на протяжении месяцев намного сложнее, чем успешно выполнять разовые задачи.
Как думаете, доверили бы вы ИИ самостоятельно управлять небольшим бизнесом? 👇
📎 Исследование Andon Labs
🚀 Хотите понять, какие бизнес-процессы уже можно делегировать ИИ-агентам? Запишитесь на консультацию → @aimonoaibot
❤7🔥6⚡3
🇰🇿🌍 Казахстан становится AI-нацией
23 октября Казахстан впервые посетил Дженсен Хуанг — основатель и глава NVIDIA, компании, которая во многом определяет развитие глобальной инфраструктуры искусственного интеллекта.
В Астане он встретился с президентом Касым-Жомартом Токаевым и представителями технологического сектора. Хуанг высоко оценил амбиции Казахстана и заявил, что страна может стать крупным вычислительным центром ИИ для всей Европы.
📌 И речь не только о красивых заявлениях.
На фоне визита были объявлены вполне конкретные шаги:
• Подписано инвестиционное соглашение Казахстана с Firebird о развитии инфраструктуры ИИ. Для проекта получена американская экспортная лицензия на 45 000 графических процессоров NVIDIA Grace Blackwell.
• NVIDIA объявила об инвестициях в Higgsfield AI — технологическую компанию с казахстанскими корнями.
• Продолжается развитие Data Center Valley — масштабного кластера дата-центров в Экибастузе.
Президент Токаев обозначил амбицию превратить Казахстан в AI Nation🔥 — государство, в котором искусственный интеллект становится одним из национальных приоритетов.
И вот тут на стол начинают подавать "цимес"...
🧠 Я давно пишу о том, что ИИ - это уже геополитический инструмент. И вот мы наблюдаем очередной, очень большой аргумент в пользу этого тезиса.
Ещё недавно могущество государств определялось доступом к нефти, газу, промышленным мощностям и финансовому капиталу.
Теперь к этому списку добавляется новый стратегический ресурс — вычислительные мощности🖥️ 🖥️ 📦 💎 💎 💎 🖥️
Чипы, дата-центры и электроэнергия становятся фундаментом новой экономики. Именно на этой инфраструктуре обучаются и работают современные модели ИИ.
И государства начинают понимать: если у тебя нет собственного или надёжно обеспеченного доступа к вычислениям, ты рискуешь оказаться технологически зависимым от тех, кто контролирует оборудование, облачную инфраструктуру и цепочки поставок.
⚡ По сути, формируется новая геополитическая шахматная доска, на которой вычислительные мощности становятся одним из инструментов влияния.
Казахстан пытается занять на ней своё место, используя энергетические ресурсы, географическое положение и международные технологические партнёрства.
И, на мой взгляд, это весьма дальновидная стратегия 👍🏼
В XXI веке политический и экономический суверенитет будет всё сильнее зависеть от технологического суверенитета. Причём не только от того, какие ИИ-модели ты способен создавать, но и от того, на чём ты можешь их запускать.
💬 А как вы считаете: смогут ли небольшие и средние государства стать самостоятельными центрами ИИ или этот рынок в конечном итоге окажется под контролем нескольких сверхдержав?
💡 Если хотите понять, как изменения в мире ИИ могут повлиять на ваш бизнес или карьеру, можете обратиться за консультацией → @aimonoaibot
23 октября Казахстан впервые посетил Дженсен Хуанг — основатель и глава NVIDIA, компании, которая во многом определяет развитие глобальной инфраструктуры искусственного интеллекта.
В Астане он встретился с президентом Касым-Жомартом Токаевым и представителями технологического сектора. Хуанг высоко оценил амбиции Казахстана и заявил, что страна может стать крупным вычислительным центром ИИ для всей Европы.
📌 И речь не только о красивых заявлениях.
На фоне визита были объявлены вполне конкретные шаги:
• Подписано инвестиционное соглашение Казахстана с Firebird о развитии инфраструктуры ИИ. Для проекта получена американская экспортная лицензия на 45 000 графических процессоров NVIDIA Grace Blackwell.
• NVIDIA объявила об инвестициях в Higgsfield AI — технологическую компанию с казахстанскими корнями.
• Продолжается развитие Data Center Valley — масштабного кластера дата-центров в Экибастузе.
Президент Токаев обозначил амбицию превратить Казахстан в AI Nation🔥 — государство, в котором искусственный интеллект становится одним из национальных приоритетов.
И вот тут на стол начинают подавать "цимес"...
🧠 Я давно пишу о том, что ИИ - это уже геополитический инструмент. И вот мы наблюдаем очередной, очень большой аргумент в пользу этого тезиса.
Ещё недавно могущество государств определялось доступом к нефти, газу, промышленным мощностям и финансовому капиталу.
Теперь к этому списку добавляется новый стратегический ресурс — вычислительные мощности
Чипы, дата-центры и электроэнергия становятся фундаментом новой экономики. Именно на этой инфраструктуре обучаются и работают современные модели ИИ.
И государства начинают понимать: если у тебя нет собственного или надёжно обеспеченного доступа к вычислениям, ты рискуешь оказаться технологически зависимым от тех, кто контролирует оборудование, облачную инфраструктуру и цепочки поставок.
⚡ По сути, формируется новая геополитическая шахматная доска, на которой вычислительные мощности становятся одним из инструментов влияния.
Казахстан пытается занять на ней своё место, используя энергетические ресурсы, географическое положение и международные технологические партнёрства.
И, на мой взгляд, это весьма дальновидная стратегия 👍🏼
В XXI веке политический и экономический суверенитет будет всё сильнее зависеть от технологического суверенитета. Причём не только от того, какие ИИ-модели ты способен создавать, но и от того, на чём ты можешь их запускать.
💬 А как вы считаете: смогут ли небольшие и средние государства стать самостоятельными центрами ИИ или этот рынок в конечном итоге окажется под контролем нескольких сверхдержав?
💡 Если хотите понять, как изменения в мире ИИ могут повлиять на ваш бизнес или карьеру, можете обратиться за консультацией → @aimonoaibot
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Akorda.kz
President Kassym-Jomart Tokayev Meets NVIDIA Co-Founder and President Jensen Huang — Official website of the President of the Republic…
👍2⚡1🔥1👏1