Как делать необычные и качественные картинки даже в том случае, если у вас совсем нет идей, а есть лишь потребность "нужна картинка для ...".

✨ Мы сделали для вас Telegram-бота, который научит вас простой методике создания картинок. С ней вам не придется запоминать сложные дизайнерские слова для промптов, которые требуют от нас генераторы изображений.

🔹Вот мне нужна была картинка для поста про ИИ-генерацию изображений — и бот мне помог сейчас сделать её за ~3 минуты. Два промпта по ~9 простых слов на русском + Ideogram = эта картинка ⬆️ Сам я и за 15 минут не смог бы написать такой промпт без ИИ:

A watercolor painting of an artist’s face, divided vertically: one half is a lifelike human face, the other half is composed of colorful pixels and digital patterns. The artist gazes at the viewer, with a softly glowing canvas in front of them where faint, dreamlike images seem to emerge from the air. The scene uses soft washes of color and flowing lines, blending the real and digital worlds in a gentle, artistic way.

🔹Например, когда мы делаем презентацию — вряд ли хотим тратить больше 3х минут на одну картинку. И тогда очень помогает методика, описанная в нашем боте.

➿➿
Бонус — в конце бот на примере покажет разницу между доступными в России ИИ-моделями/генераторами картинок. Доступными в России бесплатно и без слова из трёх букв...
Кстати, эти модели сейчас даже круче тех, которые входили в мировой топ всего лишь полгода назад!

➡️ Ссылка на бот

@aidea4work #картинки #промпты #обучение

🛫 Пилоты по ИИ есть, а эффекта нет: что делать, если перспективные AI-эксперименты живут лишь на энтузиастах и умирают без масштаба?

AI-чемпион — относительно новая роль, которая превращает хаос пилотов в быстрые победы и повторяемые практики. На всех стадиях внедрения ИИ чемпион является связующим звеном между инженерами, сотрудниками и бизнесом.

Олеся Якубова упаковала десятки тонкостей этой необычной роли в свою новую обзорную статью:
👉 читать всего 6 минут

Что внутри:
☑️ План 30–60–90 для старта в роли AI-чемпиона.
🔹 Фулл-тайм ли эта роль?
☑️ Метрики успеха: что помимо замеров «экономии времени»?
🔹 Типичные ошибки — не только знакомые многим по Скраму грабли «назначили самого свободного и не дали полномочий».
☑️ 6 шагов чемпиона — от поиска болей до масштабирования.
🔹и так далее

☝️ Если вы внедряете ИИ — начните с поиска чемпиона в своем департаменте.
А если сами выполняете описанные в статье чемпионские функции — пишите в комментариях: как оно вам? 😎

@aidea4work #статья #внедрение #лидерство

Как не потерять ценные ИИ-чаты? ✨

Чаты в ChatGPT или Qwen быстро превращаются в свалку: попробуйте потом что-то найти! В Perplexity и Gemini с поиском ещё хуже. А заново думать и обсуждать тему с ИИ — времени нет.

📑Что тут может помочь:

1⃣ 😗😍😉😄🥹🙃🤓
Не стоит засорять чатбот всем подряд!
Сиюминутые вопросы лучше спрашивать у Google или Яндекса — ИИ-ответ там сразу или на расстоянии клика. В каких кейсах люди спрашивают не чатбот ➡ см. в этом посте.

2⃣ 😗😍😉😄🥹🙃🤓
Структура никому еще не вредила!
Важные чаты стоит вести по темам. Для этого даже в бесплатном ChatGPT теперь есть "Проекты", а в Perplexity — "Пространства". И даже старые чаты можно туда добавить.

3⃣ 😗😍😉😄🥹🙃🤓 — Second Brain.
🟣В персональную базу знаний можно добавлять самые важные чаты — вручную или даже с AI automation (инструкция).
🟣Смысл копировать в свою базу — свобода от OpenAI и других, кто удерживает нас именно потому, что мы у них храним нечто важное! То есть, на уровне 3 не страшно перейти, например, из ChatGPT в Qwen или ещё куда-то.
🟣Плюс можно дать ИИ доступ к такому Second Brain'у через MCP ➡ вот тут описано, зачем и как это.

❓ А как вы не теряете важное в чатах с ИИ?

@aidea4work #инструменты #анализ

Как AI меняет фокус менеджмента?

🔸 Из-за ИИ скорость изменений стала беспрецедентной. Лидерам теперь еще важнее уметь управлять переменами.

➖ На Западе AI уже привел к гипер-неопределенности и страхам, парализующим мотивацию. Поэтому менеджерам ещё сильнее нужны коммуникационные скилы и эмпатия. Не только показывать неизбежность изменений и излучать оптимизм, но и признавать: да, меняться сложно, будет хаос, и это ок.

➖ Всё меняется так быстро, что нужен более частый фидбек. Это не про ревью, это про встраивание фидбека в ежедневные коммуникации — и менеджеру приходится учить людей правильно давать и принимать обратную связь, выстраивать доверие и т.д.

➖➖
🔸 People management дополняется управлением AI-агентами.

➖ В т.ч. искусство подбора людей дополняется подбором агентов или даже самостоятельным созданием простых агентов. И подбирать агентов под новые задачи нужно чаще, чем сотрудников!

➖ Для всего этого менеджеру важно разбираться в AI на достаточно глубоком уровне — благо, это возможно и без технического бэкграунда. Заодно это способ показывать людям "как надо работать с ИИ" своим примером.

➖➖
🔸 Как всегда, менеджмент — это про определение целей / outcomes. Но с AI:

➖ Нужно ещё чётче формулировать цели и что является успехом. Иначе ИИ-агент это не поймёт, да и для людей пока неясно, что считается успехом, например, в новомодных AI-продуктах.

➖ Когда ИИ помогает сотрудникам, границы между ролями размываются, команды становятся меньше и гибче. Поэтому менеджмент XX века становится неуместен, а вот Scrum и гибриды — наоборот.

➖➖
🔗 Этот пост навеян свежим подкастом Lenny Rachitsky с Julie Zhuo (ex-Facebook VP). Помимо AI, в подкасте много других советов менеджерам: начните с себя, стройте культуру фидбека, ищите win-win, обсуждайте противоречия и т.д.

📞 Рекомендую слушать с момента 37:21 — про роль менеджера в эпоху AI.

@aidea4work #лидерство #люди

Чем мы хуже ИИ?!

Вы наверняка слышали: полный и качественный контекст для ИИ важнее, чем выбор наиболее подходящей ИИ-модели и прочие технические аспекты. Garbage in, Garbage out!

Но разве людям не нужно то же самое?

Если нас просят о чем-то без контекста, мы в лучшем случае запрашиваем нужный для ответа контекст, в худшем — уклоняемся от запроса или говорим первое, что пришло в голову (последнее похоже на ответы ИИ 😎).

Например, меня недавно спросили "Можно мне включить персонализацию в Gemini?", а имелось в виду "В настройках личного аккаунта Gemini есть пункт Saved info, хочу такой же в рабочем аккаунте".
Или вот: "А как сделать рассылку по новой системе?", а имелось в виду "В форме рассылки появилось новое поле, его заполнять?".
Тут жирным я выделил контекст.

На выяснение контекста и раньше уходила львиная доля коммуникаций, а теперь это усугубилось:
коллеги генерят с ИИ тексты, показывают их вам без контекста, и вы не понимаете, откуда ЭТО взялось 🤯

➿➿➿
Что делать? Учить коллег:

✅ Приходить без контекста — значит намного больше времени тратить на выяснение.
✅ Получать результат с ИИ — хорошо, а скрывать этот факт — плохо: он важен для понимания результата.
✅ Хорошо бы давать пошаренную ссылку на ИИ-чат, если ИИ был использован при получении результата.. Или если ответ уже искали с ИИ, прежде чем спросить.
✅ Если пошарить чат никак, нужно хотя бы говорить: "я ИИ дал X, спросил у него Y, и вот что он выдал: Z". Здесь X может просто означать "включил веб-поиск" (это тоже контекст).

И заодно это способ приучить людей к мыслям:
🔹ИИ — отличный преобразователь контекста (X) в результат (Z), но отнюдь не генератор верных ответов на вопросы (Y).
🔹Сначала спроси ИИ (так лучше поймешь, чего хочешь), потом приходи к эксперту/менеджеру.

➿➿➿
Люди заслуживают не меньше уважения в виде контекста, чем ИИ-модели 🩵
Плюс результаты работы с людьми будут лучше, если давать им хороший контекст — всё как с ИИ!

@aidea4work #люди

Ждём удобных AI-инструментов от AI-корпораций типа OpenAI? 🙏 Чтобы "каждый мог быстро создать себе агента"?

Боюсь, что нет смысла ждать, если вы как руководитель хотите "дешево" и "для людей". Не говоря уже о том, что небезопасно отдавать свои рабочие процессы наружу — в OpenAI и т.д.

➖➖
Для примера посмотрим на no-code Agent Builder который вчера презентовала OpenAI. Заявления в духе "это убийца n8n" не имеют ничего общего с реальностью 🤷‍♂️ — кроме того, что там тоже блоки и связи.

🔹Agent Builder — отнюдь не продукт для пользователей — это просто небольшая часть их экосистемы для разработчиков агентов (наряду с их tools, vector stores, evals и др.). Без кода результат Agent Builder нельзя даже использовать.

🔹Более того, no-code сам по себе "не совсем для людей": много ли вы знаете людей без технического бэкграунда, которые способны легко создать агента, накидав на схему блоки и связав их стрелками?

AI-революция — совсем в другом: общаться с машинами нужно на человеческом языке! А отнюдь не на языке блок-схем, который я еще в прошлом веке использовал для разработки приложений 🤦‍♀️

➖➖
Что отсюда следует с точки зрения компании, которая хочет внедрять AI agents (или хотя бы AI workflows) в свои процессы:

🔹🔹🔹🔹 🔹Если у вас есть достаточно "технарей", чтобы создавать и поддерживать всех нужных агентов — они, конечно, могут быстро работать с no-code блок-схемами в self-hosted n8n.
🔵Но сначала обсудите с ними: а не лучше ли им все-таки писать код с AI? Как минимум, код проще тестировать и поддерживать, чем no-code.

🔹🔹🔹🔹 🔹 Если агенты должны создаваться или хотя бы дообучаться не-техническими сотрудниками — тогда НЕ стоит им давать в руки обычный no-code.
🔵Да, вашим технарям придется попотеть, чтобы разработать AI-интерфейс настройки агентов на естественном языке.
🔵Но если смотреть на масштабе, то оно того стоит — это и гибче, и дешевле, когда каждый сотрудник может создать агента для себя или своей команды, без бюджета на IT.

🔹🔹🔹🔹 🔹 И лишь если у вас малый/средний бизнес — лишь немногим людям с техническим бэкграундом нужен доступ к настройке агентов — тогда вполне хорошим решением может быть no-code в чистом виде.
🔵Например: n8n для экс-разработчиков, Make для любителей попроще, а Agent Builder для тех, кто и так уже накрепко связал себя с OpenAI.
🔵Но будьте готовы к тому, что вам потребуется AI-генерация/обновление этого ноу-кода по промптам.

➖➖
Чем же заменить такие no-code решения как OpenAI Agent Builder, если у вас кейс 2? Обсудим в одном из следующих постов.

@aidea4work #агенты #nocode #новость

#дайджест постов в канале @aidea4work

💡 Внедрение ИИ в компаниях
🔵Нужен ли нам AI rulebook? (Асхат Уразбаев про отчет от Google)
🔵Пилоты по ИИ есть, а эффекта нет? AI-чемпионы (статья Олеси Якубовой)
🔵Кто такие AI prosumers и почему они нам нужны? (Асхат про исследование MIT)

👑 Люди и ИИ
🔵Как AI меняет фокус менеджмента? И насколько?
🔵Чем мы хуже ИИ?! Зачем и как учить коллег давать вам контекст

✔️ ИИнструменты
🔵Что и как люди ищут с ИИ?
🔵Как не потерять ценные ИИ-чаты?
🔵Agent Builder, no-code и его альтернативы в трёх кейсах

✏️ Картинки
🔵ИИшка ИИшкой погоняет: как делать картинки с нуля
🔵Картинки со смыслом: сравнение GPT и Nano Banana

↗️ LLM
🔵Тренд на роутеры моделей и тренд на их предсказуемость
🔵GPT-5 — это зло? И сравнение моделей на обучающем боте

Наш новый курс «AI-чемпионы» уже скоро.

➡️Кто такой AI-чемпион и зачем он нужен

Если в вашем департаменте / вашей компании есть ИИ-энтузиасты — вероятно, именно они могут обеспечить успех внедрению ИИ, став связующим звеном между технологиями, сотрудниками и бизнесом.

Присылайте их на двухмесячный курс, стартующий уже через 2 недели:

➖➖
Этот курс научит видеть бизнес-потенциал ИИ, разрабатывать и внедрять эффективные решения.

Мы сфокусировались на трёх столпах, без которых невозможно использование и системное внедрение AI:

1️⃣ Глубокое понимание технологий:

🟠Разберётесь в LLM, RAG и классическом ML.
🟠Научитесь создавать AI-агентов и рабочие процессы в n8n без кода, а затем переносить их на Python.
🟠Настроите деплой и мониторинг для стабильной работы ваших AI-решений.

2️⃣ Фокус на бизнес-ценности:

🟠Будете находить процессы, где AI даст максимальный и измеримый эффект.
🟠Сможете отличать на метриках качественные AI-решения от плохих.
🟠Научитесь считать финансовые модели (Payback, NPV, IRR) и защищать свои проекты перед руководством.

3️⃣ Успешное внедрение и масштабирование:

🟠Освоите управление проектами от идеи до релиза, включая управление рисками и регуляторикой.
🟠Создадите дорожную карту внедрения и научитесь обучать коллег, становясь центром AI-компетенций.

4️⃣ В итоге вы не просто получите знания, а создадите:

🟠Портфель AI-инициатив для вашей компании.
🟠Готового AI-агента, подключённого к корпоративным данным.
🟠План масштабирования и защиты проекта перед экспертным советом.

➖➖
Курс ведут Олеся Якубова, Асхат Уразбаев, Сергей Липчанский и еще несколько экспертов.

Старт уже 30 октября
➡️ Зарегистрироваться

@aidea4work #статья #лидерство #обучение

ИИ-автоматизация: сначала для себя!

В недавнем посте про влияние ИИ на фокус менеджмента был отмечен тренд: руководители учатся управлять AI-агентами.

☝️Но прежде чем вы начнете разбираться в AI-агентах и способах их интеграции в команду, начните с простых AI-ассистентов для себя как менеджера.
Этот подход сулит "быстрые победы", на основе которых уже не страшно затевать ИИ-автоматизации уровня команды или даже компании.

➿➿
Но что конкретно и как тут можно сделать?
Давайте разберём частный случай ассистентов, разгребающих транскрипты встреч — из статьи Автоматизация менеджмента с AI:

1️⃣Подумайте, на каких регулярных встречах вы себя должны заменить на AI notetaker (транскрибатор).
Грубо говоря — на любых встречах, где польза от вашего присутствия намного меньше, чем вероятный вред 😎. Ведь из-за вас команды могут не успевать обсуждать важные темы, приукрашивать реальность, скрывать сложности и т.д.

2️⃣Определите кейсы, где авто-уведомления на базе транскриптов встреч полезны лично вам.

Вместо надоедливых сводок о каждой встрече, ИИ может:
⚫️Делать вам дайджесты главного из командных встреч за неделю.
⚫️Уведомлять вас об обсуждении темы X из интересующего вас списка тем. Как и дайджесты, это работает в нашей компании. Если хотите узнать подробнее, пишите в комментарии 👉
⚫️Уведомлять о процессных проблемах. Например: когда по итогам обсуждения не было action items, когда были чересчур негативные/эмоциональные обсуждения, которые могут требовать вмешательства менеджера, и т.д.
⚫️А для таких формализованных процессов как Scrum ИИ может даже оценивать соответствие целям встреч и работу ведущего встречи. Об этом есть видео и промпты к нему.

3️⃣ Попросите ИИ объяснить вам, как сделать no-code автоматизацию в вашем кейсе.
Вы как менеджер умеете ставить задачи людям, а значит — сможете поставить задачу и ИИшке. Только лучше сразу в запросе указать ваш транскрибатор и nocode-инструмент, который вам доступен:
⚫️Например, в компании развернут локальный n8n,
⚫️или вы не энтерпрайз, и вам не запрещено общаться с внешним бесплатным ИИ (например, с Gemini через Make).

➿➿
А если пока боитесь no-code — сейчас есть море подробнейших инструкций, в т.ч. на русском: вот гайд по n8n и вот мой гайд по Make.

#новость Неделю назад в облачном n8n появился еще и workflow builder — там вы текстом объясняете, что хотите, а он вам строит no-code-автоматизацию. Т.е. пункт 3 упростился.

@aidea4work #статья #транскрипты #nocode

Что если пойти дальше уведомлений в почту/мессенджер? (продолжение поста про AI-автоматизации на базе транскриптов).

🔹🔹🔹
Итогом ваших встреч могут быть созданные ИИ готовые "документы" или "записи" во внутренних системах. Тогда в уведомлениях вам придут сразу ссылки на эти "документы", а не просто тексты (на основе которых вы принимаете решение или делаете "копипейст куда нужно"). И если там все ОК — вы можете ничего не делать, т.е. автоматизация полная.

Например:
⭐️Продакт/проджект после планирования может получать ссылки на новые и измененные элементы бэклога в Яндекс Трекере.
⭐️Линейный менеджер после 1-on-1 может получать сводку в Яндекс-документе, который ИИ поместил в соответствующую сотруднику папку.
⭐️Бывают и более сложные сценарии, когда для полной автоматизации недостаточно транскрипта встречи — например, нужно дать ИИ доступ к куче данных типа таск-трекера или оргструктуры компании.

🔹🔹🔹🔹🔹
Неполные автоматизации типа "человек получил уведомление по триггеру, дальше должен отрабатывать его сам" формально экономят время, способствуют качеству, своевременному решению задач / обнаружению проблем.
Однако с точки зрения тех, кого ИИ уведомляет, работа зачастую стать хуже — более рутинной (копипейст, меньше думать), непривычной (больше читать) и менее системной (вы же не хотите отвлекаться на задачу или проблему в тот момент, когда вам её принес ИИ? 😉).

Чтобы не допустить выгорания, нужны также полные автоматизации — с доступом ко многим системам компании.

🔹🔹🔹
Тут уже вам как менеджеру не справиться "своими руками", даже если вы в прошлом технарь.

Допустим самый оптимистичный случай: ваши айтишники получили бюджет, развернули nocode-платформу с поддержкой MCP, опубликовали API внутренних систем в доступном этой платформе MCP-сервере, повозились с настройкой доступов в зависимости от роли пользователя.

🔵Даже в этом случае созданные вами и другими не-инженерами no-code автоматизации порождают риски, связанные с безопасностью систем, непредсказуемостью RAG, нестабильными результатами ИИ-моделей и вытекающей из этого порчей данных.
🔵Поэтому они требуют присмотра со стороны инженеров: частое решение проблем "у меня не работает", автотесты ИИ-результатов (evals) для пользовательских автоматизаций и др. В общем, это дорого не только на старте, но и на этапе поддержки.
🔵Для небольших не-айтишных компаний еще сложнее: экспертизы и бюджета в ИТ-отделе наверняка не хватит на такое — хотя требования к безопасности тут ниже, чем в энтерпрайзе.

@aidea4work #nocode #внедрение

➖➖
Давайте выясним: может быть, кому-то все-таки уже удалось внедрить создание nocode ИИ-автоматизаций с прямым доступом к системам компании, причем создание руками НЕтехнических людей?

Поучаствуйте в опросе 👇

Приглашаем на бесплатный онлайн-митап!

ИИ в разработке ПО. Опыт Сбера по практическому внедрению и оценке эффектов
📅 12 ноября 2025, 19:00–20:00 (Мск)

🔗 Записаться бесплатно

Спикер: Владимир Долгов, директор по продуктам для разработчиков на основе ИИ, Сбер.

Что обсудим:

▫Реальные тренды и практическое внедрение ИИ в разработке
▫Проблемы и вызовы, с которыми столкнулись в Сбере
▫Как измерять успех и рентабельность внедрения ИИ
Этот митап будет полезен техлидам, менеджерам и разработчикам, желающим понимать, как AI меняет процесс разработки и приносит бизнес-эффекты.

Не пропустите, присоединяйтесь и задавайте вопросы эксперту!

Как выбирать ИИ-инструмент под задачу?

Не всегда чат-бот типа ChatGPT, Perplexity или Gigachat — лучший выбор. Всё зависит от того, достаточно ли вам инсайтов из чата и каков шанс, что вы захотите вернуться к результатам ИИ в будущем.

🟢 Для сиюминутных вопросов — например, "найди в интернете X" или "как лучше сказать Y?" — лучше пользоваться Поиском с Алисой или AI Overview от Гугла. А еще удобнее — голосовыми ассистентами. Так вы не захламляете историю в своем самом умном чат-боте (допустим, это Perplexity Pro).

🔵 Если задача требует многоэтапного обсуждения — тут хороши чат-боты, особенно ChatGPT (где лучше память и поиск, чем в Perplexity). В них можно искать по своим старым чатам, самые важные чаты помечать флажком, разделять контекст через Проекты/Пространства.

Но если на будущее ценен не чат, а сам артефакт от ИИ (документ, план, таблица, ...), приходится сохранять его в другое место, теряя контекст 😢

🔴 Если вы регулярно создаёте сложные документы или иные артефакты в области своей экспертизы — лучше подойдёт AI IDE типа Cursor (программистом для этого быть не нужно). Например, если вы как менеджер регулярно готовите нетиповые презентации или планируете очередной год/квартал.

Именно в IDE вы можете с первой попытки получать качество, которое устроит вас как эксперта. Потому что именно здесь вы сами контролируете контекст ИИ: не чат-бот решает за вас, что брать из памяти! Также в IDE вы кастомизируете рабочий процесс под себя.

🟣 Для типовых рабочих задач — почта, простые отчёты, управление задачами — удобнее использовать готовые системы с ИИ-фичами — типа Asana, Битрикс-24, Яндекс 360.

Для таких задач важно, что в системе уже есть стандартные рабочие процессы плюс куча интеграций.

🔗Подробнее о том, как грамотно распределять задачи между инструментами — читайте в этом разделе моей новой статьи.

@aidea4work #инструменты #статья

Почему я не вижу двукратного ускорения, если 50% кода теперь генерится?

❇️ Супер-интересное видео от Сбера, насыщенное реальными цифрами и выводами. Директор по продуктам для разработчиков Владимир Долгов 12 ноября рассказал про опыт внедрения ИИ на тысячи разработчиков Сбера и ответил на каверзные вопросы.

✅ Пошаговый разбор пилота по внедрению ИИ
✅ Честно о проблемах, с которыми столкнулись
✅ Какие были метрики и как их считали?
✅ Какой этап разработки самый проблемный?
✅ Мотивация и вовлечение людей
И многое другое!

➡Смотреть в YouTube
➡Cмотреть в RuTube

Слайды, как обычно, в описании видео.

@aidea4work #видео #митап