«Мы на второй день месяца можем посмотреть финансовый результат. Я думаю, что немногие компании из ТОП-15 могут похвастаться тем, что понимают, сколько они зарабатывают денег для того, чтобы принимать правильные решения», — Юрий Тараскин, генеральный директор СК10, про ИИ и автоматизацию на благо бизнеса

СК10, застройщик из Ростова-на-Дону, внедрил ИИ ещё 8 лет назад, когда это не было трендом. Юрий Тараскин рассказа в интервью Всеостройке.pф, как «цифра» помогает оптимизировать бизнес и доводить клиентов до покупки недвижимости.

«Мы этим проектом начали заниматься 8 лет назад, когда это не было еще в тренде. Смотрели платформы Сбера, Билайна — они нас не устроили. И тогда мы нашли своего разработчика в Новосибирске. Таким образом, еще 3 года назад у нас порядка 3−4 квартир в месяц продавались искусственным интеллектом, а менеджер включался только на этапе заключения договора.

СК10 — полностью автоматизированная компания, начиная от BIM-технологий и заканчивая CRM-системами. Более того, у нас, например, система, в которой работает экономическая служба и финансовая служба, — точно такая же, как у "Самолета" и ПИКа. То есть, в принципе, мы на второй день месяца можем посмотреть финансовый результат. Я думаю, что немногие компании из ТОП-15 могут похвастаться тем, что понимают, сколько они зарабатывают денег для того, чтобы принимать правильные решения», — отметил Юрий Тараскин.

Подробнее — о выходе на московский рынок, отказе от проектного финансирования, стратегии управления и клиентоориентированности — в статье на Всеостройке.pф

Stripe выпустил шикарный отчет об экономике ИИ-компаний. Это зеркало нашего времени и того, как все будет развиваться.

Stripe видит реальную монетизацию - кто платит, сколько и за что. Это критически важно для ИИ-сектора, где много спекуляций о реальном спросе. Фактически, Stripe превратился в Bloomberg Terminal для цифровой экономики - их данные становятся критически важными для понимания реальных экономических трендов в технологическом секторе.

Основные выводы:

1. Беспрецедентная скорость роста доходов.

- До $1 млн годового дохода ИИ-компании достигают за 11,5 месяцев vs 15 месяцев у SaaS-компаний
- До $5 млн годового дохода: -за 24 месяца vs 37 месяцев у SaaS.

ИИ-компании, основанные в 2020-2023 годах, показывают особенно впечатляющие результаты:
- Достигают $1 млн за 5 месяцев (против 16 месяцев у компаний, основанных до 2020)
- Достигают $5 млн за 13 месяцев (против 41 месяца).

2. Кейсы сверхбыстрого роста:

- Cursor (ИИ-ассистент для программирования) превысил $100 млн годового дохода всего за 3 года.
-Lovable (no-code платформа) $17 млн за 3 месяца.
- Bolt (создание веб и мобильных приложений): $20 млн за 2 месяца.

3. Глобальная экспансия с первого дня. ИИ-компании изначально строятся как глобальные бизнесы:
•В первый год продают в 55 стран (против 25 у SaaS)
•К четвертому году - в 104 страны (против 57 у SaaS).
Midjourney в 2024 году продавал в более чем 200 стран - больше, чем любой другой пользователь Stripe.

4. География ИИ-покупателей. Наибольшее количество AI-покупателей на душу населения:

Исландия
Эстония
Люксембург
Швейцария
Сингапур

5. Бизнес-модели и специализация. 80 из 100 топовых ИИ-компаний предлагают универсальные решения. Наблюдается тренд к вертикальной специализации по отраслям:

Здравоохранение
Недвижимость
Архитектура
Рестораны
Управление недвижимостью

6. Типы ИИ-продуктов (топ-100 компаний):

Генерация контента: 30 компаний
Автоматизация процессов: 25 компаний
Инструменты суммаризации: 14 компаний
Ассистенты и чатботы: 11 компаний
ИИ-инфраструктура: 20 компаний

7. Модели монетизации:
-оплата по использованию
-оплата за результат
-предоплаченные кредиты.

8. Агентная электронная коммерция. Новый тренд - ИИ-агенты самостоятельно совершают транзакции.

9. Причины быстрого роста:

- Массовое внедрение ИИ: с 55% компаний в 2023 до 72% в 2024
- Использование генИИ удвоилось
- Скорость внедрения ИИ в США примерно в 2 раза выше, чем у - ПК и интернета на сопоставимых этапах.

Недавно выступал Андрей Карпаты и его взгляд на современную индустрию #AI и #tech.

Советую потратить свои 40 минут времени и не читать никакие саммари, потому что все его выступление и есть саммари того, что сейчас происходит и куда движется. И аналогия агенты vs self-driving cars.

И еще один интересный проект: онлайн-книга про AI в психометрике. Вдруг вам будет полезно.

→ https://psychometrics.ai

Подборка российских AI-сервисов для бизнеса

Надоело возиться с VPN, но Yandex GPT и Гигачат от Сбера по сравнению с Chat GPT, Claude и Grok выглядят пока как АвтоВАЗ... 🥲

Зато нишевые решения под более узкие бизнес-задачи очень даже интересны, ловите подборку:

✔️Чтобы продвигаться
• Gerwin — пишет рекламные тексты, посты и описания услуг. Просто указываете, что продаёте — получите готовый текст.
• CopyMonkey — создаёт карточки товаров, особенно удобно для Instagram и маркетплейсов.
• RoboGPT — поможет с текстами для email-рассылок, баннеров и листовок.

✔️ Чтобы не тратить часы на рутину
• Cotype от МТС — быстро готовит служебные записки, инструкции, внутренние документы. Заменяет «сесть и писать самому».
• Teamlogs — записывает встречи или звонки и делает понятный текст по ним. Подходит для переговоров с поставщиками и сотрудниками.
• DaisyTranscribe — переведёт аудиосообщения, видео, диктофонные записи в текст. Работает даже с большими файлами.

✔️ Чтобы оформить красиво
• Shedevrum — генерация картинок, визуалов, афиш и сторис по вашему описанию.
• Ironov — создаёт логотипы и фирменный стиль, если нет времени (и бюджета) на дизайнера.
• Kandinsky от СБЕР — делает иллюстрации и даже короткие видео по тексту.

✔️ Чтобы отвечать клиентам и находить ответы
• Daisy GPT — Telegram-бот, который может помочь объяснить что угодно: от условий возврата до составления ответа покупателю.
• Expert от Яндекса — накапливает вашу базу знаний (цены, условия, инструкции) и отвечает на вопросы по ней.

Большинство этих сервисов — облачные, запускаются через Telegram или API, не требуют сложных настроек. Актуально, когда нет отдельной команды под каждый процесс, а результат нужен уже сейчас. 👌

Методика расчета показателей оценки ведения Информационной системы управления проектами государственного заказчика в сфере строительства в субъектах Российской Федерации. Ссылка тут

Иногда мне больно, когда я читаю стандарты других агентств, к которым обращались клиенты ранее. Приходится переводить на человеческий язык.

#AI Index #Report 2025 от Стэнфорда!

Вот 10 ключевых выводов из этого 456-страничного #отчета:

1. Производительность ИИ стремительно растет
• ИИ-системы теперь превосходят людей в ряде задач: программирование, медицина, математика.
• В некоторых диагностических задачах ИИ работает лучше врачей и достигает рекордных результатов в MedQA (96%).
• Для сложных задач программирования (например, устранение ошибок) точность выросла с 4,4% в 2023 до ~72% в 2024 году.

2. Маленькие модели становятся мощнее
• Модели вроде Phi-3-mini (3.8B параметров) догоняют гигантов вроде PaLM (540B).
• Это скачок эффективности в 142 раза всего за два года.

3. Использование ИИ становится дешевле
• Стоимость инференса моделей уровня GPT-3.5 упала с $20 до $0.07 за миллион токенов.
• Это снижение в 280 раз за 18 месяцев!

4. Внедрение ИИ расширяется
• 78% компаний внедрили ИИ в 2024 году (против 55% в 2023).
• Использование генеративного ИИ хотя бы в одной бизнес-функции выросло с 33% до 71%.

5. Китай быстро догоняет
• США все еще лидирует по числу передовых моделей (40 против 15 у Китая).
• Но Китай быстро сокращает разрыв по качеству.
• Также доминирует по патентам (~70%) и научным публикациям (23%).

6. Ответственный ИИ? Пока отстает…
• Количество инцидентов с ИИ выросло на 56% за год.
• Хотя риски осознаются, эффективные меры применяют не все:
• Например, 66% считают кибербезопасность важной проблемой, но лишь 55% предпринимают действия.

7. Открытые модели догоняют
• Разница в производительности между открытыми и закрытыми моделями сократилась до 1.7%.
• Поэтому открытые модели — отличное решение, если важны гибкость, контроль и прозрачность.

8. Государства тоже ускоряются
• Растет число законов, регулирующих ИИ.
• В 2024 году США приняли 59 новых законов, вдвое больше, чем в 2023.
• Следите за изменениями, чтобы соответствовать стандартам безопасности, честности и прозрачности.

9. Индустрия лидирует в разработке моделей
• 9 из 10 лучших моделей — из индустрии, не из академии.
• Университеты остаются важны для фундаментальных исследований, но не успевают выпускать модели.
• Инвестируйте в R&D или сотрудничайте со стартапами, чтобы быть на передовой.

10. Эффективность передовых моделей выравнивается
• Разрыв между 1-й и 10-й моделью сократился до 5.4%.
• Гонка за производительностью замедляется.
• Конкуренция смещается к тонкой настройке, UX и качественным данным.

Ссылка на оригинальный большой отчет: https://hai.stanford.edu/ai-index/2025-ai-index-report

Ссылка на официальную выжимку: https://hai.stanford.edu/news/ai-index-2025-state-of-ai-in-10-charts

Избыточное регулирование и приведение всех сервисов к одному знаменателю убивает конкуренцию и развитие технологий, заявил первый зампред правления Сбера Кирилл Царев на Финансовом конгрессе ЦБ. По его словам, государство должно определять стандарты и задавать вектор на рынке, но при этом необходим баланс между стандартами и возможностью создавать что-то новое.

«Когда появляется доминирующий игрок - это опасность, но если все у всех одинаково, то это убивает конкуренцию. Сейчас мы можем всё зарегулировать, но это убьет развитие», — отметил топ-менеджер. @banksta

Сегодня превращаем картинку в объект.

Запрос в ChatGPT → изображение → 3D-модель → реальный предмет.

Для генерации 3D использовал ARize - рекомендую, если тоже хочется материализовать мысль.

*интересный пример работы с ИИ из рилс в запрещенной соц сети