Прочитал серию отчетов-исследования про внедрение AI в бизнес (MIT, 2025).

Кратко: 95% внедрений не дает бизнес эффекта. Будьте осторожны с этим вашим AI энтузиазмом …

Говорят про AI все, но результат показать могут только 5%

Вот вам выжимка из отчета в виде короткой презы. AI агенты набирают обороты. Самая результативная группа внедрений.

И это правда - даже эту выжимку для вас AI агент сделал) 😄

Мем от подписчика.

Ты знаешь кому его переслать 😉

😱 AI-агент уволил моего ключевого сотрудника

Кратко про то, как Алерон увольнял сотрудников, не оставляя при этом отпечатки пальцев.

На самом деле это обзор одной из домашних заданий на курсе по самому быстро-растущему инструменту: n8n

Честно сказать, я не сразу отсмотрел все 4.5 часа интервью с Дуровым.

Вот досмотрел - поделюсь впечатлением. Наконец-то очень глубоко капнули в работу Паши и затронули нормальные, интересные темы, а не политику.

Очень сильно откликнулось то, что Паша невероятно сильно заморачивается над эффективностью команды. Парадоксально, но иногда логичнее уволить, а не нанять, чтобы увеличить продуктивность.

ОЧЕНЬ глубоко продумывает дизайна телеграм до деталей. Поделился примерами. Это было прям вау! Потому что-то иногда я точно также маньячу какие-то метрики в своих продуктах.

Пока все угорают по AI, Паша угорает по дизайну и user-experience. Заставило задуматься.

Девиз новых фичей: Easy to do, incredible to see!

В инфо повестке все время звучит вопрос, что делать, чтобы быть готовыми к такому будущему?

Ответ был прост - иметь идеи, остальное сделает AI

Сегодня записал разбор одного сверх-полезного инструмента.

Когда я его освоил, я перестал плодить самописную и костыльную аналитику в своих продуктах.

Максимально быстро наводя порядок и быстро выводить все существующие метрики.

Если накидаете 100 голосов, то пришлю запись разбора, которую я делал для своих партнеров.

Делюсь опытом, как резать косты на токены.

Я помню, как впервые столкнулся с API GPT - это был восторг, но вскоре пришла и головная боль. Мой первый MVP, бот для разговорного английского Speakadora в Telegram, работал как часы.

Число юзеров начало расти, счёт за токены рос тоже, будто я скупаю Биткоин в 2017-м. В стартапе каждая копейка на счету!

Я быстро понял: без жесткой дисциплины промптов я пойду ко дну. Пришлось буквально «зачистить» лишние слова в промптах, убирая "пожалуйста" и синтаксический мусор.

Я перестал думать о красоте и начал думать о плотности информации на токен. Это был первый, самый болезненный, но самый эффективный шаг.

Потом я заметил, что самые дорогие запросы - это те, где модель должна помнить весь контекст диалога с пользователем. Так я пришёл ко второму ключевому трюку стартаперов: грамотное управление окном контекста.

Я начал использовать резюмирование (summarization), чтобы сжать длинную старую часть диалога до нескольких ключевых тезисов. Модель помнит суть, а я экономлю токены. Это стало критически ощутимо, когда пользователи наговорили уже 1 600 часов!

Следующий прорыв случился, когда я осознал: не для всего нужен GPT-4. Зачем платить гпт’хе за задачу, которую ее младший нейро брат сделает не хуже? Третий подход - это каскадная архитектура (cascading).

Для быстрых, простых проверок грамматики в Speakadora я использовал GPT-3.5-Turbo. А вот для сложных ролевых игр или детальных объяснений - только GPT-4. По сути просто выбирал нужный "инструмент" под конкретную "гайку".

Финальный шаг был, пожалуй, самым хитрым. Я начал сравнивать сервисы-прослойки, которые продают доступ к тем же моделям. Такие стартапы закупают токены оптом или получают спец. условия как партнеры, и цена для конечного разработчика может быть ниже. В один момент я заметил, что одна и та же модель в разных сервисах имеет совсем разные цены (!!!).

Например, во vsellm.ru токены могут стоить до 90% от цены на openrouter.ai! Это стало четвертым, неочевидным источником экономии. Особенно на фоне того, что в первом можно еще и РФ картой платить. Ребята из таких сервисов будто специально продалбываются. Но нам все равно. Для нас это способ хакнуть юнит-экономику.

Суммарно эти подходы позволили мне кратно сократить расходы. Только посмотрите: за 30 дней мы сжигаем 12М+ токенов, и это при том, что у нас зарегистрировано 25к человек! Мы научились быть эффективными. Благодаря этой экономии мы смогли выйти на стабильный доход: общее число платных подписок 643.

Мой подход превратился из бездумного "дай мне ответ" в стратегическое "дай мне ответ с минимальными затратами токенов". Это позволило почти всем моим продуктам остаться на плаву дольше, не разорившись на хайпе AI.

И, честно говоря, это чувство победы над расходами не менее приятно, чем то, что мы помогаем людям: каждые 30 дней присоединяется по 500 новых "говорунов" чисто на органике.

И, если совсем честно, Разработку Спикадоры мы заморозили и перешли на другой продукт, где мы больше разбираемся в маркетинге. Как пойдут первые оплаты, я обязательно расскажу.