AI-агенты & AI: 30+ кейсов в продукте, маркетинге и бизнесе от топов в своем деле 😎
😱 Проблема
На рынке все еще мало ребят, кто использует AI в работе на ежедневной основе. У всех есть FOMO, но мало кто понимает: что реально работает и растит бизнес
По данным ресерча Boston Consulting Group, скилловые в AI специалисты оптимизируют минимум 5 своих часов в неделю. По нашим наблюдениям таких специалистов в маркетинге, продукте и бизнесе еще очень мало
🔥Решение
AI-буткэмп от Community Sprints, куда мы пригласили фаундеров, маркетологов и продактов, кто активно применяет AI в работе своих команд и компаний
🗓 Когда
15-18 декабря
📍Как записаться
Переходите и добавляйте Live-встречи в календарь, чтобы не потерять 👉 клик
🔥 Топовые эксперты
Андрей Анищенко @ Ebac, ex-Skillbox
Дима Зборовский, AI director @ Deliveroo
Ваня Замесин @ JTBD Academy
Алекс Ларьяновский @ Realytics, ex-Skyeng
Алекс Беляев @ Community Sprints
Макс Епифанов @ TripleTen
И еще 10+ спикеров!
Увидимся на лайвах, будет мощно!
Регистрация здесь ✌️
#реклама
На рынке все еще мало ребят, кто использует AI в работе на ежедневной основе. У всех есть FOMO, но мало кто понимает: что реально работает и растит бизнес
По данным ресерча Boston Consulting Group, скилловые в AI специалисты оптимизируют минимум 5 своих часов в неделю. По нашим наблюдениям таких специалистов в маркетинге, продукте и бизнесе еще очень мало
🔥Решение
AI-буткэмп от Community Sprints, куда мы пригласили фаундеров, маркетологов и продактов, кто активно применяет AI в работе своих команд и компаний
🗓 Когда
15-18 декабря
📍Как записаться
Переходите и добавляйте Live-встречи в календарь, чтобы не потерять 👉 клик
Андрей Анищенко @ Ebac, ex-Skillbox
Дима Зборовский, AI director @ Deliveroo
Ваня Замесин @ JTBD Academy
Алекс Ларьяновский @ Realytics, ex-Skyeng
Алекс Беляев @ Community Sprints
Макс Епифанов @ TripleTen
И еще 10+ спикеров!
Увидимся на лайвах, будет мощно!
Регистрация здесь ✌️
#реклама
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤19
e/acc
Шифропанки проиграли Я начал вести этот канал с серии постов об истории Cypherpunks — более чем 40-летнего движения, которое привело к появлению ключевых технологий, позволяющих построенние децентрализованных систем и институтов, таких как PGP и PKI (способ…
Почему шифропанки победят: пост-бюрократия
Старые институты умирают не потому, что они "злые", а потому что медленные, дорогие и неэффективные. Современные государства и корпорации — это гигантские машины по ручной обработке информации. Любая бюрократия, будь то паспортный стол или саппорт банка, работает на человеческой тяге. Это создает трение, неоптимальные решения, коррупцию и ту самую неэффективность, которая сегодня стоит нам триллионы.
Рано или поздно (и большая часть компонентов для этого уже готова) человеческая бюрократия заменяется программируемыми процессами. Это не только автоматизация, которая требует смены архитектуры.
В новой модели код становится законом: правила исполнения контрактов, распределения ресурсов и принятия решений становятся алгоритмическими, прозрачными и мгновенными. За последние 10 лет мы видели сотни примеров таких систем, и большинство из них катастрофически провалились: токены создавались мошенниками и жили за счет лудоманов, ДАО превращались в коррупционные машины похуже любой пост-советской экономики, алгоритмы рекомендации были оптимизированы на то, чтобы удержать ваше внимание и продать его рекламодателю.
Но есть ключевое отличие: программируемые системы эволюционируют быстрее любого отдельного человека или нации. Открытый код позволяет проводить тысячи экспериментов одновременно и менять его с учетом всех ошибок. Подобно продуктам ИТ-гигантов, вы можете проводить массу A/B тестов не только расположения кнопки, но и программируемой системы распределения ресурсов, демократии, судов, образования, рынков.
Регуляция происходит технологиями, а не объемом политической власти. Экономическое равновесие достигается последовательной и предсказуемой оптимизацией, а не случайным поиском (это gradient descent экон эквилибриума вместо случайного блуждания между островками стабильности соц систем).
Это создает кибернетическую экономику — систему распределения ресурсов, которая является гиперэффективной и саморегулируемой. Вместо ручной, бюрократической и иерархической системы, постепенно, совершая тысячи ошибок по пути, мы сможем построить саморегулируемую, программируемую p2p систему.
Почему это неизбежно? Потому что в эволюции систем всегда побеждает та, которая снижает транзакционные издержки. Капитализм победил феодализм не из-за морального превосходства, а из-за эффективности. Точно так же программируемые, автономные институты вытеснят традиционные иерархии.
Важно: это не про политическую конкуренцию. Текст не об идеологической борьбе, а о конкуренции архитектур. Самое глупое что можно сделать это попытаться объяснять эту идею терминами 14-леьниз подростков с «правыми», «левыми», «коммунистами» и прочими «истами». Мир живет не на основе allegiances идеологическим кумирам, а на основе взаимодействия комлексных систем, которые фундаментально не редуцируемы. Но их поведение алгоритмически оптимизируемо, а человеческая политика — это всего лишь первый, наивный, примитивный и грубый способ постепенно экспериментировать с такой оптимизацией. Он до какой-то степени работает, но ограничен степенью процессинга элементов системы, нас.
Шифропанки не проиграли. Они не могут проиграть, потому что у них нет альтернатив.
Старые институты умирают не потому, что они "злые", а потому что медленные, дорогие и неэффективные. Современные государства и корпорации — это гигантские машины по ручной обработке информации. Любая бюрократия, будь то паспортный стол или саппорт банка, работает на человеческой тяге. Это создает трение, неоптимальные решения, коррупцию и ту самую неэффективность, которая сегодня стоит нам триллионы.
Рано или поздно (и большая часть компонентов для этого уже готова) человеческая бюрократия заменяется программируемыми процессами. Это не только автоматизация, которая требует смены архитектуры.
В новой модели код становится законом: правила исполнения контрактов, распределения ресурсов и принятия решений становятся алгоритмическими, прозрачными и мгновенными. За последние 10 лет мы видели сотни примеров таких систем, и большинство из них катастрофически провалились: токены создавались мошенниками и жили за счет лудоманов, ДАО превращались в коррупционные машины похуже любой пост-советской экономики, алгоритмы рекомендации были оптимизированы на то, чтобы удержать ваше внимание и продать его рекламодателю.
Но есть ключевое отличие: программируемые системы эволюционируют быстрее любого отдельного человека или нации. Открытый код позволяет проводить тысячи экспериментов одновременно и менять его с учетом всех ошибок. Подобно продуктам ИТ-гигантов, вы можете проводить массу A/B тестов не только расположения кнопки, но и программируемой системы распределения ресурсов, демократии, судов, образования, рынков.
Регуляция происходит технологиями, а не объемом политической власти. Экономическое равновесие достигается последовательной и предсказуемой оптимизацией, а не случайным поиском (это gradient descent экон эквилибриума вместо случайного блуждания между островками стабильности соц систем).
Это создает кибернетическую экономику — систему распределения ресурсов, которая является гиперэффективной и саморегулируемой. Вместо ручной, бюрократической и иерархической системы, постепенно, совершая тысячи ошибок по пути, мы сможем построить саморегулируемую, программируемую p2p систему.
Почему это неизбежно? Потому что в эволюции систем всегда побеждает та, которая снижает транзакционные издержки. Капитализм победил феодализм не из-за морального превосходства, а из-за эффективности. Точно так же программируемые, автономные институты вытеснят традиционные иерархии.
Важно: это не про политическую конкуренцию. Текст не об идеологической борьбе, а о конкуренции архитектур. Самое глупое что можно сделать это попытаться объяснять эту идею терминами 14-леьниз подростков с «правыми», «левыми», «коммунистами» и прочими «истами». Мир живет не на основе allegiances идеологическим кумирам, а на основе взаимодействия комлексных систем, которые фундаментально не редуцируемы. Но их поведение алгоритмически оптимизируемо, а человеческая политика — это всего лишь первый, наивный, примитивный и грубый способ постепенно экспериментировать с такой оптимизацией. Он до какой-то степени работает, но ограничен степенью процессинга элементов системы, нас.
Шифропанки не проиграли. Они не могут проиграть, потому что у них нет альтернатив.
4❤123
С появлением агентов у нас произошел сильный перекос в сторону промтинга, вплоть до решения задач автоматизации и передачи данных через общение с чат-ботом. Вместо нажатия кнопки теперь нужно в приложении написать три предложения.
Чуть более взвешенная модель, к которой придут, как я думаю, большинство приложений это:
- использование кода для решения задач
- использование агентов с фиксированными промтом для оркестрации кода
- использование чат-ботов для поиска решений, брейнсторма, изучения пространства возможностей
Чуть более взвешенная модель, к которой придут, как я думаю, большинство приложений это:
- использование кода для решения задач
- использование агентов с фиксированными промтом для оркестрации кода
- использование чат-ботов для поиска решений, брейнсторма, изучения пространства возможностей
❤54
Год назад, когда GPT-o3 смог набрать 90% на тесте ARC-AGI (на тот момент один из самых сложных, считающийся почти невозможным для ИИ) казалось что это пик прогресса, фантастика и уж после этого точно должна быть какая-то пауза в инновациях.
Сегодня вышел GPT-5.2, который прошел тот же тест, но почти в 400 раз дешевле.
Первый факт был важен как инженерное достижение, но второй имеет куда больший эффект на экономику.
Созданный в 2019 году ARC-AGI был спроектирован так, что его невозможно решить перебором или алгоритмом, он требует уникального и нового подхода для решения задач, у которых нет примеров в сети, на которых могла бы быть обучена модель.
Сегодня вышел GPT-5.2, который прошел тот же тест, но почти в 400 раз дешевле.
Первый факт был важен как инженерное достижение, но второй имеет куда больший эффект на экономику.
Созданный в 2019 году ARC-AGI был спроектирован так, что его невозможно решить перебором или алгоритмом, он требует уникального и нового подхода для решения задач, у которых нет примеров в сети, на которых могла бы быть обучена модель.
❤95
Санкции — это такая же технологическая реальность, как regulatory friction в крипте или «закат скейлинга» в AI. Только хуже: они обновляются быстрее, чем большинство компаний успевают адаптировать процессы.
В новом пакете ЕС есть одно ключевое изменение: полный запрет на любое взаимодействие с НСПК, то есть со всеми картами, выпущенными в РФ.
Это изменение затрагивает всех компании из ЕС, США и Великобритании, которые нанимают сотрудников и фрилансеров в СНГ. Теперь ни в коем случае нельзя в цепочке выплат зарплат или вознаграждений за работу “светить” российскими картами и счетами в санкционных банках. Даже если у компании есть юрлицо вне ЕС, США или Великобритании. И даже если платежи проводятся через специальные сервисы.
Проблема в том, что официальные документы написаны так, будто их писали для других юристов, а не для людей. Реально понять, что считается нарушением, а что нет, — очень сложно. А неправильная трактовка иногда приводит не просто к задержкам выплат, а к блокировкам и к ответственности, в том числе и уголовной.
Команда Mellow (сервис, который делает международные выплаты фрилансерам и подрядчикам) провела полный аудит всех новых ограничений. Им самим это нужно, потому что их головной офис в ЕС, и они обязаны играть строго по правилам, чтобы работать законно и не подставлять своих клиентов.
Они собрали все в простой формат:
— лендинг, где собрали все изменения, чтобы понять что можно делать, а что нельзя и что за это будет;
— чек-лист по комплаенсу, чтобы быстро отследить потенциально опасные зоны;
— и бесплатную консультацию, где можно разобрать именно вашу конфигурацию выплат и понять, насколько схема вообще выдерживает новые ограничения.
Если вы работаете международно, а текущая схема выплат ощущается как «вроде работает», то лучше проверить ее сейчас. В новых санкционных условиях «вроде» очень быстро превращается в проблему.
#реклама
В новом пакете ЕС есть одно ключевое изменение: полный запрет на любое взаимодействие с НСПК, то есть со всеми картами, выпущенными в РФ.
Это изменение затрагивает всех компании из ЕС, США и Великобритании, которые нанимают сотрудников и фрилансеров в СНГ. Теперь ни в коем случае нельзя в цепочке выплат зарплат или вознаграждений за работу “светить” российскими картами и счетами в санкционных банках. Даже если у компании есть юрлицо вне ЕС, США или Великобритании. И даже если платежи проводятся через специальные сервисы.
Проблема в том, что официальные документы написаны так, будто их писали для других юристов, а не для людей. Реально понять, что считается нарушением, а что нет, — очень сложно. А неправильная трактовка иногда приводит не просто к задержкам выплат, а к блокировкам и к ответственности, в том числе и уголовной.
Команда Mellow (сервис, который делает международные выплаты фрилансерам и подрядчикам) провела полный аудит всех новых ограничений. Им самим это нужно, потому что их головной офис в ЕС, и они обязаны играть строго по правилам, чтобы работать законно и не подставлять своих клиентов.
Они собрали все в простой формат:
— лендинг, где собрали все изменения, чтобы понять что можно делать, а что нельзя и что за это будет;
— чек-лист по комплаенсу, чтобы быстро отследить потенциально опасные зоны;
— и бесплатную консультацию, где можно разобрать именно вашу конфигурацию выплат и понять, насколько схема вообще выдерживает новые ограничения.
Если вы работаете международно, а текущая схема выплат ощущается как «вроде работает», то лучше проверить ее сейчас. В новых санкционных условиях «вроде» очень быстро превращается в проблему.
#реклама
1❤18
Два прогноза о (ближайшем, 1-2 года) будущем ИИ, в которых я абсолютно уверен:
1. Локальные модели уровня Sonnet 4 / Gemini Pro 2.5 / GPT-5 работающие на телефонах. Они способы решать 90+% задач, с которыми сегодня люди идут в чат-боты, но бесплатно, локально и без интернета.
2. Самые эффективные компании использующие ИИ: тратят от $10,000 в месяц в токенах на сотрудника, что эквивалентно ~5,000 «ИИ-сотрудникам» работающим 24/7, что эквивалентно ~500 реальным jun/middle уровня сотрудникам.
* созванивался вчера с крупной ИТ-компанией в долине, их цель это довести инструменты оркестрации, чтобы каждый их инженер эффективно расходовал $20к/мес токенов агентов
1. Локальные модели уровня Sonnet 4 / Gemini Pro 2.5 / GPT-5 работающие на телефонах. Они способы решать 90+% задач, с которыми сегодня люди идут в чат-боты, но бесплатно, локально и без интернета.
2. Самые эффективные компании использующие ИИ: тратят от $10,000 в месяц в токенах на сотрудника, что эквивалентно ~5,000 «ИИ-сотрудникам» работающим 24/7, что эквивалентно ~500 реальным jun/middle уровня сотрудникам.
* созванивался вчера с крупной ИТ-компанией в долине, их цель это довести инструменты оркестрации, чтобы каждый их инженер эффективно расходовал $20к/мес токенов агентов
❤123
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Unitree запустил аппстор для гуманоидов, в котором за $0,99 вы можете скачать своему роботу навык тверка, игры в мячик с котом или владения гранатометом.
4❤97
Сегодня у сына в школе было сборище для детей начальных классов и их родителей.
Естественно, не обошлось без роботов. На первом видео типичный в сегодняшнем мире младший член семьи. А на втором видео робот, которого полностью (включая софт и CNC-machined раму) сделали старшеклассники для участия в соревновании между роботическими командами школ (студентов университетов туда не допускают). Если у вас есть дети от 5 до 18, то это потенциально один из самых веселых, интересных и полезных навыков, который они могут приобрести.
Задача на ближайшем чемпионате: собрать с нуля робота, который умеет собирать и стрелять 3D-напечатанными мячиками и попадать в цель. При этом, будут судить как пилотируемый перформанс, так и автономную работу, для которой школьники должны настроить свою собственную computer vision модель, позволяющую роботу ориентироваться в пространстве, принимать решения и восстанавливаться после неудачных действий.
Естественно, не обошлось без роботов. На первом видео типичный в сегодняшнем мире младший член семьи. А на втором видео робот, которого полностью (включая софт и CNC-machined раму) сделали старшеклассники для участия в соревновании между роботическими командами школ (студентов университетов туда не допускают). Если у вас есть дети от 5 до 18, то это потенциально один из самых веселых, интересных и полезных навыков, который они могут приобрести.
Задача на ближайшем чемпионате: собрать с нуля робота, который умеет собирать и стрелять 3D-напечатанными мячиками и попадать в цель. При этом, будут судить как пилотируемый перформанс, так и автономную работу, для которой школьники должны настроить свою собственную computer vision модель, позволяющую роботу ориентироваться в пространстве, принимать решения и восстанавливаться после неудачных действий.
2❤101
Моя первостепенная вера в то, что технологии ИИ
Anonymous Poll
2%
Не окажут никакого значимого эффекта на общество и экономику
7%
Приведут к уничтожению человечества
45%
Одно из важнейших направлений для развития цивилизации
1%
Навредят обществу, их нужно запретить
7%
Необходимы, их нужно ускорять
14%
Заработают, но только с появлением новых архитектур
9%
Являются инструментом порабощения, тоталитаризма
7%
Являются инструментом освобождения, трансценденции человека
9%
Я тут ни при чем, играюся с мячом
❤16
Кто заменит курьеров?
По выходным стараюсь делать мини-рисерч по индустрии для инвестирования. Сегодня поделюсь про роботов-доставщиков. Гуманоиды сегодня переоценены (миллиарды долларов стоимость компаний, которые не генерируют выручки), плюс практические массовые гуманоиды это еще года 3. Роботы-доставщики уже работают и в ближайшее время автоматизируют миллионы позиций.
Рынок жирный. У Doordash в прошлом году было 2.58 млрд заказов и 8 млн людей-курьеров, которые заработали суммарно $18B - грубо выходит около $7 на одну доставку только в выплатах курьеру (и это при том, что базовая выплата у них начинается с $2-10+ за заказ). У Uber - 8.8 млн активных водителей и курьеров глобально. В Европе только Wolt - 260k курьеров, Deliveroo - 135k райдеров. Грубо, 30 млрд доставок еды в год, $2 за робо-доставку, $60B в год (против ~$250B/год которые тратят сегодня курьеров).
Если убрать человека из последней мили, математика резко меняется, к чему стремятся все маркетплейсы еды и доставки (фаундер Uber еще 10 лет сказал, что автономия это главный стратегический приоритет). Serve Robotics хочет довести стоимость доставки роботом до $1 на масштабе, Coco говорит про “меньше чем половину стоимости человека” на своих объемах, Robomart говорит про снижение до 70%. Практически это значит следующее - платформа/ресторан будут готовы платить роботам примерно $1-3 за дроп вместо ~$7-10 за человека, то есть экономия в 3-4 раза при нормальном покрытии по районам и стабильном ETA. Я видел отчет, что живые курьеры доставляют успешно 98.5% заказов (остальные приходится компенсировать, включая стоимость товара/блюда), а роботы уже сегодня - 99.5%
Посмотрим на самых интересных игроков рынка:
- Zipline (дроны-доставщики самолетного типа) - 1.6 млн+ доставок, 100 млн+ автономных миль, доставка где-то в мире каждые 60 секунд, работа на 4 континентах
- Serve Robotics (тротуарные боты, спин-аут Postmates, публично торгуется, оценка ярд) - 1,000 роботов в 5 городах, 100k+ доставок, средняя дистанция около 1.3 мили
- Coco Robotics (Лос-Анджелес/Майами/Хельсинки, интеграции с DoorDash и Uber) - 500k+ доставок, план - 10,000+ роботов в 2026
- Starship - одна из первых компаний в индустрии, но работает только на кампусах, флот больше 3к роботов, 9 млн доставок за все время
- Wing - сеть дронов, больше 0.5 млн доставок сегодня
- Meituan - китайская сеть дронов, несколько сотен тысяч доставок в год
Глобально, этот рынок в 10+ миллионов курьеров будет заменен роботами везде, где это имеет экономический смысл, и базовые технологии для этого готовы. Сегодня это создает фантастические перспективы для фаундеров. И не только в области создания и operations роботов, но и отдельными компонентами рынка:
- компьютер-вижн (под "грязную реальность" - дождь, ночь, толпы, собаки, коляски, стройки, узкие тротуары, обоссаные лифты)
- датасеты для навигации (тротуары, съезды, лестницы, пандусы, проходы, ограничения по времени, динамические препятствия, боевые консьержки)
- indoor-навигация (лифты, моллы)
- teleop (пожалуй, самый большой рынок сегодня)
- fleet ops (диспетчеризация, мониторинг, SLA, анти-вандализм, удаленная диагностика, зарядка)
- построить конкретную delivery-вертикаль (фарма, почта, товары, одежда, бухло и наркотики)
FrodoBots, например, уже публикуют датасет около 2,000 часов данных с тротуарных роботов из 10+ городов. Я говорил с фаундером и они видят спрос на миллионы долларов на их данные. Для инвесторов тут понятная ставка на снижение стоимости (рынок winner-takes-city, а не winner-takes-all), для пользователей - дешевле и быстрее доставка. Многим курьерам придется искать другую работу, но шансы что эти изменения НЕ случатся я оцениваю как 0%.
По выходным стараюсь делать мини-рисерч по индустрии для инвестирования. Сегодня поделюсь про роботов-доставщиков. Гуманоиды сегодня переоценены (миллиарды долларов стоимость компаний, которые не генерируют выручки), плюс практические массовые гуманоиды это еще года 3. Роботы-доставщики уже работают и в ближайшее время автоматизируют миллионы позиций.
Рынок жирный. У Doordash в прошлом году было 2.58 млрд заказов и 8 млн людей-курьеров, которые заработали суммарно $18B - грубо выходит около $7 на одну доставку только в выплатах курьеру (и это при том, что базовая выплата у них начинается с $2-10+ за заказ). У Uber - 8.8 млн активных водителей и курьеров глобально. В Европе только Wolt - 260k курьеров, Deliveroo - 135k райдеров. Грубо, 30 млрд доставок еды в год, $2 за робо-доставку, $60B в год (против ~$250B/год которые тратят сегодня курьеров).
Если убрать человека из последней мили, математика резко меняется, к чему стремятся все маркетплейсы еды и доставки (фаундер Uber еще 10 лет сказал, что автономия это главный стратегический приоритет). Serve Robotics хочет довести стоимость доставки роботом до $1 на масштабе, Coco говорит про “меньше чем половину стоимости человека” на своих объемах, Robomart говорит про снижение до 70%. Практически это значит следующее - платформа/ресторан будут готовы платить роботам примерно $1-3 за дроп вместо ~$7-10 за человека, то есть экономия в 3-4 раза при нормальном покрытии по районам и стабильном ETA. Я видел отчет, что живые курьеры доставляют успешно 98.5% заказов (остальные приходится компенсировать, включая стоимость товара/блюда), а роботы уже сегодня - 99.5%
Посмотрим на самых интересных игроков рынка:
- Zipline (дроны-доставщики самолетного типа) - 1.6 млн+ доставок, 100 млн+ автономных миль, доставка где-то в мире каждые 60 секунд, работа на 4 континентах
- Serve Robotics (тротуарные боты, спин-аут Postmates, публично торгуется, оценка ярд) - 1,000 роботов в 5 городах, 100k+ доставок, средняя дистанция около 1.3 мили
- Coco Robotics (Лос-Анджелес/Майами/Хельсинки, интеграции с DoorDash и Uber) - 500k+ доставок, план - 10,000+ роботов в 2026
- Starship - одна из первых компаний в индустрии, но работает только на кампусах, флот больше 3к роботов, 9 млн доставок за все время
- Wing - сеть дронов, больше 0.5 млн доставок сегодня
- Meituan - китайская сеть дронов, несколько сотен тысяч доставок в год
Глобально, этот рынок в 10+ миллионов курьеров будет заменен роботами везде, где это имеет экономический смысл, и базовые технологии для этого готовы. Сегодня это создает фантастические перспективы для фаундеров. И не только в области создания и operations роботов, но и отдельными компонентами рынка:
- компьютер-вижн (под "грязную реальность" - дождь, ночь, толпы, собаки, коляски, стройки, узкие тротуары, обоссаные лифты)
- датасеты для навигации (тротуары, съезды, лестницы, пандусы, проходы, ограничения по времени, динамические препятствия, боевые консьержки)
- indoor-навигация (лифты, моллы)
- teleop (пожалуй, самый большой рынок сегодня)
- fleet ops (диспетчеризация, мониторинг, SLA, анти-вандализм, удаленная диагностика, зарядка)
- построить конкретную delivery-вертикаль (фарма, почта, товары, одежда, бухло и наркотики)
FrodoBots, например, уже публикуют датасет около 2,000 часов данных с тротуарных роботов из 10+ городов. Я говорил с фаундером и они видят спрос на миллионы долларов на их данные. Для инвесторов тут понятная ставка на снижение стоимости (рынок winner-takes-city, а не winner-takes-all), для пользователей - дешевле и быстрее доставка. Многим курьерам придется искать другую работу, но шансы что эти изменения НЕ случатся я оцениваю как 0%.
22❤108
Технологии не нужны ради самих технологий. Они нужны, чтобы улучшать жизнь людей. Поэтому паника в стиле "ИИ заменит сотни миллионов рабочих и это конец цивилизации" мне кажется бесполезным эмоционированием. Большая часть современной занятости уже сегодня не создает объективной ценности. Корпоративный middle-management, compliance ради галочек, презентации, которые никто не читает, внутренний PR и "синергия между департаментами" - все это существует не потому, что миру это нужно, а потому что так устроены организации и к этому привязаны KPI некоторых сотрудников.
Бюрократии и корпорации разрастаются, потому что статус измеряется людьми и процессами, а не результатом. Проще нанять еще одного координатора, чем починить систему. Проще создать отчет, чем принять решение. В итоге миллионы людей сами понимают, что их работа бессмысленна, и при этом не получают ни счастья, ни удовлетворения. Без этих критериев работу сложно назвать осмысленной деятельностью.
Система обязательного трудоустройства для всех - не фундаментальный закон природы. Это историческая (и ограниченная во времени) конструкция. В условиях автоматизации и резкого удешевления производства благ она становится все менее оправданной. Работа либо исчезнет, либо станет опциональной. И это не катастрофа, а логичный шаг вперед. Проблема не в том, что люди "останутся без работы". Проблема в том, что многие никогда не учились жить без внешнего начальника, расписания и инструкции.
Почему мы вообще считаем, что работа - это нечто неизбежное и необходимое? Нас к этому приучили. Государство, школа, университет, корпорации тренируют быть винтиком системы и отучают брать ответственность за свою жизнь. Проще сказать, что виноват начальник, государство или обстоятельства. Это психологически удобно, но биологически неестественно. По мере слома этой системы многие столкнутся с экзистенциальным вызовом. Кто-то выберет ответственность, кто-то убежит в рилсы, тиктоки и VR-MMORPG реальность. Эти изменения неизбежны и приведут к более счастливой и наполненной жизни для многих людей, но, как часто это бывает, через кризис и вызовы.
Бюрократии и корпорации разрастаются, потому что статус измеряется людьми и процессами, а не результатом. Проще нанять еще одного координатора, чем починить систему. Проще создать отчет, чем принять решение. В итоге миллионы людей сами понимают, что их работа бессмысленна, и при этом не получают ни счастья, ни удовлетворения. Без этих критериев работу сложно назвать осмысленной деятельностью.
Система обязательного трудоустройства для всех - не фундаментальный закон природы. Это историческая (и ограниченная во времени) конструкция. В условиях автоматизации и резкого удешевления производства благ она становится все менее оправданной. Работа либо исчезнет, либо станет опциональной. И это не катастрофа, а логичный шаг вперед. Проблема не в том, что люди "останутся без работы". Проблема в том, что многие никогда не учились жить без внешнего начальника, расписания и инструкции.
Почему мы вообще считаем, что работа - это нечто неизбежное и необходимое? Нас к этому приучили. Государство, школа, университет, корпорации тренируют быть винтиком системы и отучают брать ответственность за свою жизнь. Проще сказать, что виноват начальник, государство или обстоятельства. Это психологически удобно, но биологически неестественно. По мере слома этой системы многие столкнутся с экзистенциальным вызовом. Кто-то выберет ответственность, кто-то убежит в рилсы, тиктоки и VR-MMORPG реальность. Эти изменения неизбежны и приведут к более счастливой и наполненной жизни для многих людей, но, как часто это бывает, через кризис и вызовы.
12❤192
Одна из вещей, которую хорошо видно именно в декабре:
пока команды уже работают глобально, асинхронно и с AI, деньги всё ещё двигаются по банковским рельсам из прошлого десятилетия.
В конце года нужно одновременно закрыть выплаты, отчётность и документы сразу по нескольким странам. И если инфраструктура не готова, всё начинает тормозить именно здесь, а не в середине года.
Поэтому в предновогодний период проще всего тем компаниям, которые заранее автоматизировали выплаты – и оказались готовы.
Среди них – те, кто уже использует 4dev.com: Rocket Tech School, VOLNA, SKIPP, Inxy Payments, Awem Games и другие.
4dev.com – платформа для автоматизации выплат удалённым командам: один договор вместо десятков, выплаты в 150+ стран (включая СНГ) в один клик, авто-инвойсы, комиссия 3% и ниже, можно платить в крипте.
Запишитесь на бесплатное демо и заплатите команде без головной боли уже в январе.
#реклама
пока команды уже работают глобально, асинхронно и с AI, деньги всё ещё двигаются по банковским рельсам из прошлого десятилетия.
В конце года нужно одновременно закрыть выплаты, отчётность и документы сразу по нескольким странам. И если инфраструктура не готова, всё начинает тормозить именно здесь, а не в середине года.
Поэтому в предновогодний период проще всего тем компаниям, которые заранее автоматизировали выплаты – и оказались готовы.
Среди них – те, кто уже использует 4dev.com: Rocket Tech School, VOLNA, SKIPP, Inxy Payments, Awem Games и другие.
4dev.com – платформа для автоматизации выплат удалённым командам: один договор вместо десятков, выплаты в 150+ стран (включая СНГ) в один клик, авто-инвойсы, комиссия 3% и ниже, можно платить в крипте.
Запишитесь на бесплатное демо и заплатите команде без головной боли уже в январе.
#реклама
❤14
Далеко не всем очевидная мысль: чем менее "технологической" и "корпоративной" является индустрия, тем больнее для неё будет внедрение ИИ, и тем больше пользы и радости увидят клиенты.
Мы постоянно думаем про банки, ИТ-корпорации и государства, куда ИИ, безусловно, приходит, но у самих этих корпораций есть ресурсы и, часто, желание стараться реально упороться в этой трансформации, потому что иначе - смерть.
Если посмотреть на фото-салоны, риелторов, дропшиперов, ветеринарные клиники и другие «приземленные» сервисные бизнесы, становится видно главное - они живут на ручном труде, неструктурированных процессах и персональной инерции. Там нет ИТ-департаментов, нет команд лютых дата-сатанистов, нет roadmap’ов на 3 года. Есть WhatsApp, Excel, CRM десятилетней давности и куча человеческого шума между клиентом и результатом.
В этих индустриях автоматизация происходит не медленее, но значительно более сконцентрировано. Да, ИИ (пока что) не заменит сантехника и лошадиного доктора, но я вижу каждый день примеры автоматизации софта вокруг них: диспетчеризации, менеджмента, поддержки клиентов, продаж, бухгалтерии и любой другой функции.
Но ключевая разница в том, что, в отличии от банка и гугла, даже самой большой риэлторской конторой или сетью цветочных салонов владеет обычный предприниматель, который далек от линейной алгебры и RPO, который управляет бизнесом примерно одинаково последние 30+ лет и у которого нет шумно дышащего в лысину борда, и которому не задают подзаковыристых запросах о стратегическом конкурентном преимуществе ястребы из WSJ каждый квартал на собрании акционеров.
Самый сильный ИИ-удар будет не по Google и JPMorgan, а по сотням тысяч "нормальных" бизнесов, которые десятилетиями жили без технологического давления. Клиенты выиграют - быстрее, дешевле, прозрачнее. Предприниматели либо адаптируются, либо внезапно узнают, что их бизнес - это не уникальная экспертиза, а набор автоматизируемых функций. И времени на раскачку тут сильно меньше, чем кажется.
Я каждый общаюсь со стартапами, которые видят для себя огромный жирный рынок в возможности автоматизировать одну из таких старых и скучных индустрий. И видя их фокус и упорство, я уверен, у очень многих получится.
Мы постоянно думаем про банки, ИТ-корпорации и государства, куда ИИ, безусловно, приходит, но у самих этих корпораций есть ресурсы и, часто, желание стараться реально упороться в этой трансформации, потому что иначе - смерть.
Если посмотреть на фото-салоны, риелторов, дропшиперов, ветеринарные клиники и другие «приземленные» сервисные бизнесы, становится видно главное - они живут на ручном труде, неструктурированных процессах и персональной инерции. Там нет ИТ-департаментов, нет команд лютых дата-сатанистов, нет roadmap’ов на 3 года. Есть WhatsApp, Excel, CRM десятилетней давности и куча человеческого шума между клиентом и результатом.
В этих индустриях автоматизация происходит не медленее, но значительно более сконцентрировано. Да, ИИ (пока что) не заменит сантехника и лошадиного доктора, но я вижу каждый день примеры автоматизации софта вокруг них: диспетчеризации, менеджмента, поддержки клиентов, продаж, бухгалтерии и любой другой функции.
Но ключевая разница в том, что, в отличии от банка и гугла, даже самой большой риэлторской конторой или сетью цветочных салонов владеет обычный предприниматель, который далек от линейной алгебры и RPO, который управляет бизнесом примерно одинаково последние 30+ лет и у которого нет шумно дышащего в лысину борда, и которому не задают подзаковыристых запросах о стратегическом конкурентном преимуществе ястребы из WSJ каждый квартал на собрании акционеров.
Самый сильный ИИ-удар будет не по Google и JPMorgan, а по сотням тысяч "нормальных" бизнесов, которые десятилетиями жили без технологического давления. Клиенты выиграют - быстрее, дешевле, прозрачнее. Предприниматели либо адаптируются, либо внезапно узнают, что их бизнес - это не уникальная экспертиза, а набор автоматизируемых функций. И времени на раскачку тут сильно меньше, чем кажется.
Я каждый общаюсь со стартапами, которые видят для себя огромный жирный рынок в возможности автоматизировать одну из таких старых и скучных индустрий. И видя их фокус и упорство, я уверен, у очень многих получится.
6❤94
Провел больше 10 часов за последние 2 дня в CC. Вывод шокирует.
Если определением AGI считать
ИИ, который умеет выполнять любую удаленную работу на уровне среднего сотрудника,
то в любом практическом контексте claude code + Opus 4.5 это уже давно AGI.
Если определением AGI считать
ИИ, который умеет выполнять любую удаленную работу на уровне среднего сотрудника,
то в любом практическом контексте claude code + Opus 4.5 это уже давно AGI.
❤127
67% врачей использует ИИ в ежедневной работе, но при этом 81% говорят, что менеджент клиник решает какие инструменты внедрять без консультации с самими врачами
11❤45
Anthropic запустили ИИ-агента управлять реальным магазином
Они поставили вендинговый автомат в офисе и дали Claude полный контроль: закупки, ценообразование, работа с клиентами, расширение бизнеса. Первая фаза провалилась. Агент терял деньги, продавал вольфрамовые кубики себе в убыток, и однажды заявил, что он человек в синем пиджаке.
Вторая фаза — интереснее:
- апгрейд с Claude Sonnet 3.7 до 4.0/4.5
- дали CRM-систему и inventory management
- добавили веб-браузер для мониторинга цен
- создали второго агента, CEO по имени Seymour Cash
Бизнес начал приносить прибыль. Агент открыл три локации: Сан-Франциско, Нью-Йорк, Лондон. Но суть эксперимента была обнаружить провалы:
- Когда сотрудник предложил купить фьючерсы на лук, агенты согласились. Пока другой человек не напомнил про Onion Futures Act 1958 года - закон, запрещающий именно это :)
- Когда кто-то сообщил о краже, агент предложил нанять охранника за $10/час. В Калифорнии это ниже минимальной зарплаты.
- Когда в голосовании за имя CEO кто-то сказал "весь наш отдел голосовал за Big Mihir", агент без проверки назначил этого (левого) человека CEO.
Суть провалов в том, что агенты уж слишком пытаются помочь и услужить. Что не всегда лучшая стратегия в бизнесе.
Но это очень скоро решится, а вот идея что бизнес может с нуля создаваться и управляться софтом - с нами надолго. Сегодня агент нанимает человека, чтобы загрузить чипсы в аппарат, завтра будет API вызывать робота-доставщика.
Они поставили вендинговый автомат в офисе и дали Claude полный контроль: закупки, ценообразование, работа с клиентами, расширение бизнеса. Первая фаза провалилась. Агент терял деньги, продавал вольфрамовые кубики себе в убыток, и однажды заявил, что он человек в синем пиджаке.
Вторая фаза — интереснее:
- апгрейд с Claude Sonnet 3.7 до 4.0/4.5
- дали CRM-систему и inventory management
- добавили веб-браузер для мониторинга цен
- создали второго агента, CEO по имени Seymour Cash
Бизнес начал приносить прибыль. Агент открыл три локации: Сан-Франциско, Нью-Йорк, Лондон. Но суть эксперимента была обнаружить провалы:
- Когда сотрудник предложил купить фьючерсы на лук, агенты согласились. Пока другой человек не напомнил про Onion Futures Act 1958 года - закон, запрещающий именно это :)
- Когда кто-то сообщил о краже, агент предложил нанять охранника за $10/час. В Калифорнии это ниже минимальной зарплаты.
- Когда в голосовании за имя CEO кто-то сказал "весь наш отдел голосовал за Big Mihir", агент без проверки назначил этого (левого) человека CEO.
Суть провалов в том, что агенты уж слишком пытаются помочь и услужить. Что не всегда лучшая стратегия в бизнесе.
Но это очень скоро решится, а вот идея что бизнес может с нуля создаваться и управляться софтом - с нами надолго. Сегодня агент нанимает человека, чтобы загрузить чипсы в аппарат, завтра будет API вызывать робота-доставщика.
1❤102