Если у вас нет больших бюджетов на ИИ — это не значит, что он вам не подходит.

Вместе с AvangardAI сделали практический гайд для малого и среднего бизнеса: проверенная методология от экспертов, чек-лист первых шагов и разбор типичных ошибок.

Внутри:
📁 как начать внедрение ИИ с минимальными рисками и понятным ROI
📁 какие задачи автоматизировать первыми
📁 как не потратить деньги впустую
📁 главный вызов ИИ в 2026 году (спойлер: это не технологии)

Если не знаете с чего начать, гайд поможет навести порядок в мыслях.

ИИ резко сокращает путь от понимания проблемы до работающего инструмента.
Правда без нормального эксперта, который "шарит" это не работает.

Столкнулись с интересной задачей от коллег из строительной компании: есть большая 3D-модель здания — вес под гигабайт, 3 корпуса по 50+ этажей, парковка... детализация вплоть до дверных ручек и петель. Любое действие с файлом - боль. Например расчёт освещённости может занимать почти весь рабочий день.

ИИ напрямую тут не помощник — такой объём данных он просто не переварит. В лоб загрузить файл и сказать "сожми" не выйдет никак.

В процессе обсуждения выяснили, что из-за специфики их ПО часто на плоскостях есть "лишние полигоны" - это не влияет на визуал и даже на конструктив, но сильно нагружает вычисления. По простому - стена должна быть из двух треугольников, а на самом деле из 10. Визуально этого не видно.

Решение: эксперты подбирали правильные слова и термины для промпта, по сути - объяснили ИИ логику того, что есть и как должно быть. Без их терминов ни нам, ни какому-нибудь ИТшнику, ни ИИ не удалось бы правильно понять задачу.

Дальше ИИ попросили написать скрипт, который убирает лишние полигоны с плоскостей. Не с первой попытки, но получили рабочую версию. Правда скрипт на питоне - рядовой инженер его фиг запустит. Но дописать к нему интерфейс и выложить на сервер - вообще пустяк для ИТ - главное что сама логика уже есть.

После запуска скрипта стал легче примерно на ~100 МБ от изначальных 1000+,
зато расчёты стали идти почти в 5 раз быстрее.
Почти день ожидания превратился в час.

Если ИИ не справляется с задачей, возможно, вы просто не о том его просите?

Проверьте:
⚠ Можно ли решить задачу не напрямую, а через инструмент? Если да - ИИ может помочь его сделать.
⚠ Достаточно ли вы подробно сформулировали "что надо делать", а не просто описали боль? Без реальной экспертизы и глубины понимания ИИ будет предлагать бесполезные решения и бестолково суетиться вокруг.

Чат vs Markdown-файл

Недавно нужно было подготовить посты для клиента сразу на несколько недель вперёд.
Через чат это можно сделать, но на длинной дистанции становится неудобно: сложно возвращаться, править, держать структуру.

Мы пошли другим путём, работали с ИИ через Markdown-файл.

Есть файл с заготовленной структурой — даты, темы, черновики постов. Мы даём ИИ конкретные инструкции: дописать абзац, переформулировать мысль, выдержать стиль, продолжить с нужного места. ИИ работает прямо с содержимым файла, а не каждый раз «вспоминает контекст» из переписки.

Что это дало:
❤ посты сразу собраны в одном документе
❤ удобно продолжать работу через день или неделю
❤ проще править отдельные куски, а не перечитывать переписку
❤ итог — понятный файл с контентом на несколько недель вперёд

Такой формат удобнее чата, когда задачи однотипные, информацию нужно хранить, дополнять и переиспользовать на дистанции.

Готовое решение простое: берёте инструмент вроде Cursor или Qwen Code для работы с Markdown‑файлами, а для Obsidian используется плагин, который позволит ИИ работать прямо в заметках. Если хотите, можно навайбкодить своё, под свои задачи🏃‍♂

ИИ ссылается на идеальный закон.
Жаль, что его не существует.

Недавно у одного крупного клиента ИИ помогал разбирать юридический вопрос. Ответ выглядел безупречно. Проблема в том, что такой статьи в реальности не было.

Сам закон — настоящий. Номер — правильный. Структура — совпадает. ИИ просто «дописал» статью, которая очень логично туда вписывалась. Настолько логично, что сначала возникло ощущение: «Странно, а почему её раньше не было?»

ИИ не просто ошибается — он рассуждает и достраивает реальность по логике.
Но логика не равна реальности.

Юридические задачи — не та зона, где ИИ можно оставлять без контроля. Чем выше ответственность и сложнее интерпретация, тем дороже галлюцинации.

Как с этим жить:
❤ разделять генерацию решения и проверку источников
❤ отдельным запросом вытаскивать все статьи и номера законов
❤ проверять каждую ссылку вне контекста прошлых диалогов

Некоторые агенты так и работают: сначала генерируют решение, потом отдельным запросом выбирают все статьи и законы, собирают ссылки через скрипт и проверяют каждую ссылку в новом «чистом» диалоге.

Автоматизировать можно. Убирать человека совсем — нет. ИИ отлично подходит для типовых обращений и шаблонов. Но как только начинается «давай подумаем» — проверка становится обязательной.

+1 рабочий день в неделю от ИИ
(если сотрудник умеет им пользоваться)

ИИ действительно может дать эквивалент одного рабочего дня в неделю, но только когда человек понимает, как встроить его в работу.

Что обычно происходит:
❤До обучения ИИ пробуют использовать около половины сотрудников.
❤После обучения - уже почти все, в районе 90%.
❤Обученные экономят до 10 часов в неделю и работают заметно эффективнее.

Отдельное наблюдение: старшему поколению не нужно продавать ИИ, нужно просто нормально объяснить, как его использовать.

Самый быстрый способ получить отдачу от ИИ — закрыть дыру в обучении. Навыки дают не только прирост скорости, но и более взвешенные решения, меньше хаоса и больше пользы на выходе.

🔋 Когда обучения нет, эффект от ИИ тоже есть — но потенциал остаётся нереализованным.

LinkedIn выкатил свежий отчёт по рынку труда. Если коротко — ожиданий от ИИ больше, чем реальных навыков.

Рабочие места ИИ не съел.
Рынок замедляется из-за глобальной экономики, компании стали осторожнее с наймом и делают ставку на производительность текущих команд. ИИ - не причина, а усилитель общего тренда.

При этом ИИ создает новые профессии и меняет ожидания от привычных ролей. В США число вакансий с требованием ИИ-грамотности выросло на 70% за год.
Это гибридный формат: своя функция + ИИ как рабочий инструмент.

И самый показательный момент - только около 3% пользователей указывают ИИ-навыки в профиле.
При этом:
❤ 70% руководителей уверены, что ИИ повышает эффективность
❤ 48% сотрудников считают, что ИИ поможет их карьере

Получается разрыв: рынок и ожидания уже уехали вперёд, а навыки догоняют.
И закрывается этот зазор не инструментами, а обучением и практикой.