GenAI и клиентский опыт
Поделился с @rbc_trends взглядом на то, как GenAI меняет работу с клиентами — не в теории, а на уровне реального внедрения.
Сегодня на рынке много решений, которые называются AI, но по сути остаются rule-based — сценариями с базовой персонализацией и предсказуемыми шаблонами. Настоящие LLM-системы работают иначе: обучаются на контексте, адаптируются к пользователю, понимают нечёткие запросы и генерируют новый смысл, а не пересобирают готовые ответы.
Примеров уже много: AI-рекомендации в книгах билайн, визуалы в Яндекс Книгах, подбор отелей в Marriott, нейросканер в Beauty-GPT. Во всех этих случаях меняется не UX, а поведение: пользователь остаётся в продукте дольше, быстрее находит нужное и чаще возвращается.
🤩 Статья целиком — здесь
Поделился с @rbc_trends взглядом на то, как GenAI меняет работу с клиентами — не в теории, а на уровне реального внедрения.
Сегодня на рынке много решений, которые называются AI, но по сути остаются rule-based — сценариями с базовой персонализацией и предсказуемыми шаблонами. Настоящие LLM-системы работают иначе: обучаются на контексте, адаптируются к пользователю, понимают нечёткие запросы и генерируют новый смысл, а не пересобирают готовые ответы.
Примеров уже много: AI-рекомендации в книгах билайн, визуалы в Яндекс Книгах, подбор отелей в Marriott, нейросканер в Beauty-GPT. Во всех этих случаях меняется не UX, а поведение: пользователь остаётся в продукте дольше, быстрее находит нужное и чаще возвращается.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥11⚡6👨💻4
Forwarded from Neural Kovalskii
Как GenAI работает в реальных решениях? Расскажем на Conversations
В конце июня встречаемся на одной из главных летних AI-конференций — Conversations 2025. Обсудим, как GenAI становится частью рабочих систем, что помогает не просто тестировать технологии, а внедрять их осознанно, и куда движется индустрия.
От red_mad_robot — два доклада:
Я расскажу, как мы перешли от Naive RAG к workflow-агентским системам, усложнили архитектуру и применяем подход в решении многослойных бизнес-задач.
Илья Филиппов, CEO red_mad_robot AI, вместе с руководителем сервиса книги билайн Натальей Каменских покажет, как AI-поиск работает в продукте и что это даёт пользователю и бизнесу. Кстати Илья завел очень крутой канал где рассказывает про крупный b2b сегмент GenAI в РФ
Конференция пройдёт 26–27 июня в Санкт-Петербурге. Подробности и билеты на сайте,а от меня промокод на 10% — CNVS25sKaV
В конце июня встречаемся на одной из главных летних AI-конференций — Conversations 2025. Обсудим, как GenAI становится частью рабочих систем, что помогает не просто тестировать технологии, а внедрять их осознанно, и куда движется индустрия.
От red_mad_robot — два доклада:
Я расскажу, как мы перешли от Naive RAG к workflow-агентским системам, усложнили архитектуру и применяем подход в решении многослойных бизнес-задач.
Илья Филиппов, CEO red_mad_robot AI, вместе с руководителем сервиса книги билайн Натальей Каменских покажет, как AI-поиск работает в продукте и что это даёт пользователю и бизнесу. Кстати Илья завел очень крутой канал где рассказывает про крупный b2b сегмент GenAI в РФ
Конференция пройдёт 26–27 июня в Санкт-Петербурге. Подробности и билеты на сайте,
🔥8⚡6👨💻4
Прокомментировали с Валерой новость о том, что Яндекc начал интегрировать GenAI в свои рекомендательные системы. Это как раз пример той связки ML и GenAI, о которой я недавно писал.
ML-модели отлично справляются с точечными задачами, но как только в сценарии появляется большое количество неструктурированных данных и разрозненной информации — нужна LLM, которая может дополнить информацию, а не просто посчитать.
ML-модели отлично справляются с точечными задачами, но как только в сценарии появляется большое количество неструктурированных данных и разрозненной информации — нужна LLM, которая может дополнить информацию, а не просто посчитать.
Forbes.ru
Генератор советов: «Яндекс» внедряет ИИ-рекомендации в свои сервисы
«Яндекс» продолжает активное внедрение генеративного ИИ в собственные продукты. Теперь компания вводит в свои сервисы рекомендательные системы на основе генеративных моделей, узнал Forbes. Помимо «Яндекс Музыки», их уже успешно интегрировал «Маркет»,
🔥12⚡5👨💻4
LLM + векторный поиск = новый СX
Сегодня выступал на @conversations_ai вместе с Наташей Каменских (CPO AI @beeline). Рассказывали, как мы собрали AI-поиск в сервисе книги билайн.
Система объединяет сразу три контура:
— Поиск через LLM
— Расширенный фильтрационный поиск по базе
— Векторный поиск по аннотациям
Все ранжируются через кастомный реранкер и дополняются short summary.
Под капотом — нормализованная база, сгруппированные жанры, xgrammar и защита от нежелательного контента. На выходе — поиск, который понимает не только прямые, но и ситуационные или эмоциональные запросы: «почитать в самолёте», «что-то как у <…>», «если грустно», «про дружбу собаки и человека».
В этом проекте очень интересно, что AI-решение реализуется действительно полноценным продуктовым подходом: с анализом реальных запросов людей, адаптацией под них стратегий поиска и постоянным мониторингом метрик.
Неожиданный инсайт: поиском, созданным для неструктурированных и абстрактных запросов, люди в 75% случаев пользуются как обычным точным поиском — вводят конкретного автора или книгу. То есть технологии шагнули вперёд, но пользовательские привычки и паттерны поведения пока остаются прежними.
Интересно сколько времени ещё займёт трансформация людей?
Сегодня выступал на @conversations_ai вместе с Наташей Каменских (CPO AI @beeline). Рассказывали, как мы собрали AI-поиск в сервисе книги билайн.
Система объединяет сразу три контура:
— Поиск через LLM
— Расширенный фильтрационный поиск по базе
— Векторный поиск по аннотациям
Все ранжируются через кастомный реранкер и дополняются short summary.
Под капотом — нормализованная база, сгруппированные жанры, xgrammar и защита от нежелательного контента. На выходе — поиск, который понимает не только прямые, но и ситуационные или эмоциональные запросы: «почитать в самолёте», «что-то как у <…>», «если грустно», «про дружбу собаки и человека».
В этом проекте очень интересно, что AI-решение реализуется действительно полноценным продуктовым подходом: с анализом реальных запросов людей, адаптацией под них стратегий поиска и постоянным мониторингом метрик.
Неожиданный инсайт: поиском, созданным для неструктурированных и абстрактных запросов, люди в 75% случаев пользуются как обычным точным поиском — вводят конкретного автора или книгу. То есть технологии шагнули вперёд, но пользовательские привычки и паттерны поведения пока остаются прежними.
Интересно сколько времени ещё займёт трансформация людей?
⚡10👍6🔥5👨💻2
From SEO to GEO
Сегодня хочу написать об одном из изменений, которое с одной стороны влияет на бизнес, а с другой — вызвано как раз новым пользовательским опытом. А именно — сменой паттерна потребления контента.
Двадцать лет мы жили по правилам SEO (Search Engine Optimization). Целая индустрия — $80 миллиардов — росла на оптимизации ключевых слов, линкбилдинге и бесконечных километрах контента. Специалисты бились за попадание в топ-3 поисковой выдачи. Но фундамент трещит. Всё меньше людей гуглят ответы, всё больше — спрашивают у ChatGPT. И вместе с этим приходит новая парадигма: GEO — Generative Engine Optimization.
Это не просто угроза бизнес-модели Google — это радикальный пересмотр подхода к контенту. Алгоритмы LLM не листают выдачу. У них нет второй или третьей страницы. Бренд либо вшит в память модели, либо его нет. В новых сценариях LLM уже приводит до 10% новых клиентов некоторым компаниям. И это только начало.
Уже сейчас появляются десятки новых бизнесов, которые создают tools для навигации в мире GEO. A16z сделали отличный обзор тренда — очень рекомендую к прочтению.
Сегодня хочу написать об одном из изменений, которое с одной стороны влияет на бизнес, а с другой — вызвано как раз новым пользовательским опытом. А именно — сменой паттерна потребления контента.
Двадцать лет мы жили по правилам SEO (Search Engine Optimization). Целая индустрия — $80 миллиардов — росла на оптимизации ключевых слов, линкбилдинге и бесконечных километрах контента. Специалисты бились за попадание в топ-3 поисковой выдачи. Но фундамент трещит. Всё меньше людей гуглят ответы, всё больше — спрашивают у ChatGPT. И вместе с этим приходит новая парадигма: GEO — Generative Engine Optimization.
Это не просто угроза бизнес-модели Google — это радикальный пересмотр подхода к контенту. Алгоритмы LLM не листают выдачу. У них нет второй или третьей страницы. Бренд либо вшит в память модели, либо его нет. В новых сценариях LLM уже приводит до 10% новых клиентов некоторым компаниям. И это только начало.
Уже сейчас появляются десятки новых бизнесов, которые создают tools для навигации в мире GEO. A16z сделали отличный обзор тренда — очень рекомендую к прочтению.
🔥7👨💻3⚡2👍1
Вчера участвовал в обсуждении AI в формате круглых столов с @k2_tech. Это была живая дискуссия с ребятами с практическим подходом, которые сегодня действительно занимаются проектами на рынке.
Несколько выводов, которые для себя зафиксировал:
1️⃣ Всё больше игроков в индустрии начинают воспринимать AI не как способ автоматизировать текущие процессы, а как возможность трансформировать сами процессы. Это принципиально важно, потому что фокус смещается с донастройки существующего на переосмысление и проектирование нового. Условно говоря, мы наконец отходим от тюнинга лошадиной повозки и пересаживаемся на автомобиль.
2️⃣ Коробок с полностью готовыми решениями в этом году мы не увидим. Топы продолжают собирать под себя — и это, похоже, останется нормой как минимум на ближайший цикл.
3️⃣ Обучение и консалтинг — важные enablers для внедрения AI. Из‑за высокой дисперсии в понимании инструментов недостаточно просто инвестировать в технологии и инфраструктуру — нужно менять mindset. Важно развенчивать мифы, честно говорить о пределах моделей, обсуждать не только возможности, но и риски.
Думаю, буду и дальше участвовать в таких встречах. Это хороший способ сверять нашу внутреннюю кухню с другими командами, смотреть, как у кого и что устроено. Ну и приятно, что вокруг AI формируется по-настоящему открытое и дружелюбное комьюнити — это радует)
Несколько выводов, которые для себя зафиксировал:
Думаю, буду и дальше участвовать в таких встречах. Это хороший способ сверять нашу внутреннюю кухню с другими командами, смотреть, как у кого и что устроено. Ну и приятно, что вокруг AI формируется по-настоящему открытое и дружелюбное комьюнити — это радует)
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍12🔥4👨💻4⚡2
AI-native GTM: новая экономика роста
Все обсуждают AI в продуктах, но почти никто — как он меняет экономику бизнеса. И дело не в автоматизации процессов или чат-ботах в поддержке. Речь о принципиально другой модели роста.
Возьмём Perplexity. Компания вышла на пять тысяч корпоративных клиентов при команде всего из пяти сейлзов — соотношение 1,000:1, которое в традиционном SaaS невозможно даже в теории. Похожая история у Cursor: при оценке в $400M у них нет полноценного GTM-отдела. Ни масштабного найма, ни сложной воронки продаж — рост заложен в сам продукт.
Что изменилось?
AI-native компании встраивают интеллект не в отдельные фичи, а в весь customer journey — от первого касания до ретеншена. Это создаёт органически масштабируемую модель роста, которую традиционный бизнес воспроизвести просто не может. Цифры говорят сами за себя: при $25M ARR классические SaaS-компании в среднем держат 21 человека в GTM. AI-native — 13. И при этом они растут быстрее. Это не про оптимизацию издержек. Это про выручку, которая масштабируется без пропорционального роста операционных затрат.
McKinsey называет такой подход product-led sales — комбинацией лучшего из PLG с AI-автоматизацией. Результат: +10% к ARR и +50% valuation по сравнению с традиционными подходами. AI берёт на себя рутину: квалификацию лидов, онбординг, первую линию поддержки. Люди фокусируются на стратегической работе с высокой добавленной стоимостью. Но главное — это создаёт принципиально другую юнит-экономику.
Какой вывод?
Мы находимся в начале трансформации не просто продуктов, но и самой природы B2B. Те, кто сейчас строит AI-native GTM, получают структурное преимущество, которое нельзя догнать, просто добавив AI-фичи в существующие процессы.
Все обсуждают AI в продуктах, но почти никто — как он меняет экономику бизнеса. И дело не в автоматизации процессов или чат-ботах в поддержке. Речь о принципиально другой модели роста.
Возьмём Perplexity. Компания вышла на пять тысяч корпоративных клиентов при команде всего из пяти сейлзов — соотношение 1,000:1, которое в традиционном SaaS невозможно даже в теории. Похожая история у Cursor: при оценке в $400M у них нет полноценного GTM-отдела. Ни масштабного найма, ни сложной воронки продаж — рост заложен в сам продукт.
Что изменилось?
AI-native компании встраивают интеллект не в отдельные фичи, а в весь customer journey — от первого касания до ретеншена. Это создаёт органически масштабируемую модель роста, которую традиционный бизнес воспроизвести просто не может. Цифры говорят сами за себя: при $25M ARR классические SaaS-компании в среднем держат 21 человека в GTM. AI-native — 13. И при этом они растут быстрее. Это не про оптимизацию издержек. Это про выручку, которая масштабируется без пропорционального роста операционных затрат.
McKinsey называет такой подход product-led sales — комбинацией лучшего из PLG с AI-автоматизацией. Результат: +10% к ARR и +50% valuation по сравнению с традиционными подходами. AI берёт на себя рутину: квалификацию лидов, онбординг, первую линию поддержки. Люди фокусируются на стратегической работе с высокой добавленной стоимостью. Но главное — это создаёт принципиально другую юнит-экономику.
Какой вывод?
Мы находимся в начале трансформации не просто продуктов, но и самой природы B2B. Те, кто сейчас строит AI-native GTM, получают структурное преимущество, которое нельзя догнать, просто добавив AI-фичи в существующие процессы.
⚡6🔥3👍2👨💻1
AI-соло: как один человек конкурирует с целыми командами
За последние несколько лет предпринимательский ландшафт кардинально изменился. Так, в 2024 году 38% стартапов были основаны соло-предпринимателями (против 22% в 2015). Используя AI как рычаг, они выходят на серьёзные метрики и уверенно конкурируют с полноценными командами.
Что говорят данные:
• Соло-основатели с AI достигают $1M ARR на четыре месяца быстрее, чем традиционные SaaS
• Бизнес держит маржинальность на уровне 70-90% против 60-80% у команд
• Один человек работает с эффективностью 5–10 специалистов
Реальные кейсы:
🇻🇳 Тони Дин, вьетнамский разработчик и создатель TypingMind, зарабатывает $45,000 в месяц при маржинальности 90%. Уже за первую неделю продукт принёс $22,000 выручки. В команде — только он и трое фрилансеров.
🇳🇱 Дэнни Постма, основатель HeadshotPro из Нидерландов, зарабатывает $300,000 в месяц, предлагая AI-альтернативу традиционным фотостудиям. Ранее он продал другой свой проект, Headlime, за $1M при выручке $20K MRR.
🇮🇳 Бхану Теджа, 24-летний выпускник индийского IIT, зарабатывает $95,000 в месяц на продукте SiteGPT и ещё $7,600 — на Feather, сервисе, который превращает страницы в Notion в полноценные блоги. Его проекты конкурируют с венчурными командами, несмотря на то, что он работает в одиночку.
Почему соло работает?
Скорость: pivot занимает часы, а не месяцы. Никаких комитетов, согласований решений и бюрократии.
Экономика: вместо команды за $15,000+ — стек AI-инструментов за $200 в месяц.
Абсолютный фокус: 100% владения означает 100% ответственности и точности в исполнении.
Связь с клиентом: прямая коммуникация создаёт лояльность, которая в корпоративной модели попросту невозможна.
Завтра продолжу и расскажу о конкретных бизнес-моделях, которые уже работают на WW-рынке. Уверен, их быстро скопируют и у нас…
За последние несколько лет предпринимательский ландшафт кардинально изменился. Так, в 2024 году 38% стартапов были основаны соло-предпринимателями (против 22% в 2015). Используя AI как рычаг, они выходят на серьёзные метрики и уверенно конкурируют с полноценными командами.
Что говорят данные:
• Соло-основатели с AI достигают $1M ARR на четыре месяца быстрее, чем традиционные SaaS
• Бизнес держит маржинальность на уровне 70-90% против 60-80% у команд
• Один человек работает с эффективностью 5–10 специалистов
Реальные кейсы:
🇻🇳 Тони Дин, вьетнамский разработчик и создатель TypingMind, зарабатывает $45,000 в месяц при маржинальности 90%. Уже за первую неделю продукт принёс $22,000 выручки. В команде — только он и трое фрилансеров.
🇳🇱 Дэнни Постма, основатель HeadshotPro из Нидерландов, зарабатывает $300,000 в месяц, предлагая AI-альтернативу традиционным фотостудиям. Ранее он продал другой свой проект, Headlime, за $1M при выручке $20K MRR.
🇮🇳 Бхану Теджа, 24-летний выпускник индийского IIT, зарабатывает $95,000 в месяц на продукте SiteGPT и ещё $7,600 — на Feather, сервисе, который превращает страницы в Notion в полноценные блоги. Его проекты конкурируют с венчурными командами, несмотря на то, что он работает в одиночку.
Почему соло работает?
Скорость: pivot занимает часы, а не месяцы. Никаких комитетов, согласований решений и бюрократии.
Экономика: вместо команды за $15,000+ — стек AI-инструментов за $200 в месяц.
Абсолютный фокус: 100% владения означает 100% ответственности и точности в исполнении.
Связь с клиентом: прямая коммуникация создаёт лояльность, которая в корпоративной модели попросту невозможна.
Завтра продолжу и расскажу о конкретных бизнес-моделях, которые уже работают на WW-рынке. Уверен, их быстро скопируют и у нас…
⚡5🔥4👨💻2❤1
AI-соло: бизнес-модели, которые работают для одиночек
Вчера говорил о результатах — сегодня разберём конкретные модели, которые позволяют одному человеку конкурировать с полноценными командами. Примеры в основном из опыта WW. В России такие модели пока встречаются реже — спрос ниже, но сами подходы вполне адаптируемы.
📍 AI SaaS: топовая модель с потенциалом $10K-$300M ARR при маржинальности 70-90%
Стратегия: находим конкретную боль (например, генерация формул, кастомные интерфейсы к ChatGPT, автоматизация задач) → решаем её лучше существующих продуктов → упаковываем в подписку по $29–299 в месяц.
📍 Цифровые продукты: форматы с высокой маржой (85–95%) и минимальной поддержкой после запуска
Что работает:
• Курсы с AI на стеке ChatGPT + ElevenLabs + Canva: $150K за полгода
• Notion-шаблоны: до $220K в год при цене $15–100 за один шаблон
• AI-генерируемый контент: eBooks, чек-листы, гайды
Формула: AI создаёт контент → вы добавляете экспертизу → автоматизированные продажи.
📍 AI-услуги: персонализированный подход с премиальными ценами
Примеры ниш:
• Внедрение AI в бизнес-процессы
• Автоматизация контент-маркетинга
• Создание кастомных AI-агентов
📍 AaaS (Automation as a Service): один из самых удобных вариантов для пассивного дохода. Уверен, в SME-сегменте в РФ этот формат быстро найдёт спрос.
Что продавать:
• 24/7 AI чат-боты для сайтов
• Автоматизация email-маркетинга
• AI для e-commerce (рекомендации, поддержка)
Модель ценообразования: разовая настройка → ежемесячная обслуживание → или % от сэкономленных затрат (обычно 10–30%).
Все эти модели не требуют команд, офисов и больших инвестиций — только фокус, понимание задачи и правильный стек.
Вчера говорил о результатах — сегодня разберём конкретные модели, которые позволяют одному человеку конкурировать с полноценными командами. Примеры в основном из опыта WW. В России такие модели пока встречаются реже — спрос ниже, но сами подходы вполне адаптируемы.
Стратегия: находим конкретную боль (например, генерация формул, кастомные интерфейсы к ChatGPT, автоматизация задач) → решаем её лучше существующих продуктов → упаковываем в подписку по $29–299 в месяц.
Что работает:
• Курсы с AI на стеке ChatGPT + ElevenLabs + Canva: $150K за полгода
• Notion-шаблоны: до $220K в год при цене $15–100 за один шаблон
• AI-генерируемый контент: eBooks, чек-листы, гайды
Формула: AI создаёт контент → вы добавляете экспертизу → автоматизированные продажи.
Примеры ниш:
• Внедрение AI в бизнес-процессы
• Автоматизация контент-маркетинга
• Создание кастомных AI-агентов
Что продавать:
• 24/7 AI чат-боты для сайтов
• Автоматизация email-маркетинга
• AI для e-commerce (рекомендации, поддержка)
Модель ценообразования: разовая настройка → ежемесячная обслуживание → или % от сэкономленных затрат (обычно 10–30%).
Все эти модели не требуют команд, офисов и больших инвестиций — только фокус, понимание задачи и правильный стек.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
⚡3👍2🔥2👨💻1
Как топ-менеджеры на самом деле используют GenAI
Решил разобраться, как топы реально внедряют AI в свою работу — не в формате корпоративных кейсов с конференций, а через личные сценарии. Попросил Claude изучить, что можно найти публично, и дополнил это собственными наблюдениями и опытом на нашем рынке.
Утренние ритуалы с AI
💻 Сатья Наделла (Microsoft)
Каждое утро по дороге в офис он загружает транскрипты подкастов в Copilot и задаёт вопросы по ходу поездки. Вместо пассивного прослушивания — активный диалог с AI. У него настроено более десяти кастомных агентов в Copilot Studio, которых он называет своими «руководителями аппарата».
🟢 Дженсен Хуанг (NVIDIA)
В шесть утра, до начала рабочего дня, использует ChatGPT и Gemini для написания первых драфтов речей и презентаций. Алгоритм простой: он даёт LLM базовый outline, загружает PDF прошлых выступлений и получает рабочий черновик.
🧠 Сэм Альтман (OpenAI)
Начинает день с того, что просит ChatGPT разобрать почту и суммировать документы. Называет такое использование AI скучным, но именно это освобождает ментальные ресурсы для стратегического мышления.
Встречи и коммуникация
🔳 Эй Джей Уилкокс (B2Linked)
Открыл для себя Fireflies.ai через подкаст, так что теперь все клиентские встречи автоматически записываются. AI создаёт comprehensive notes, пока он полностью сосредоточен на разговоре. Говорит, что это избавило от неловких моментов, когда не помнишь, что обсуждали на прошлом звонке.
🔳 Макс Коби (Abstrax)
Генерирует квартальные отчёты для инвесторов с помощью ChatGPT o1. Сначала просит AI создать формат отчёта исходя из потребностей инвесторов, затем заполняет его финансовыми данными. Экономит по четыре часа ему и CFO.
Принятие решений
🔳 Кортлин Холт-Нгуен (Accelerated Analyst)
Создаёт в ChatGPT виртуальные advisory boards — с участием Стива Джобса, Джеффа Безоса, Рейда Хоффмана и Шерил Сэндберг. Использует команды вроде «EVERYONE», «DEBATE» и «DEVIL’S ADVOCATE», чтобы получить групповой инпут, конфликтующие мнения и worst-case сценарии.
Также встречаются кейсы, где CEO готовятся к борду с помощью ChatGPT — такие практики видел и у знакомых в России. Ответы модели совпадали с реальными комментариями членов СД примерно на 80 %.
Что всё это означает?
Главный паттерн: executives используют AI не для замены, а для усиления. Человеческий надзор остаётся, но рутинные задачи уходят к моделям. Многие говорят, что 30–50 % их работы теперь AI-assisted.
Самые частые инструменты: ChatGPT, Claude, Copilot, Gemini + специализированные решения вроде Otter.ai и Fireflies.ai для встреч.
Интересно, что нигде не видно, чтобы условный Сэм Альтман запускал ультрасложную мультиагентную on-premise-систему, которая сама что-то изобретает на основе знаний и навыков. Пока это прерогатива IT-команд. Менеджеры же спокойно используют облачные базовые инструменты и экономят своё (весьма ценное) время. Вот вам и эффект, который не всегда отражён в метриках, но заметен в повседневной практике.
Решил разобраться, как топы реально внедряют AI в свою работу — не в формате корпоративных кейсов с конференций, а через личные сценарии. Попросил Claude изучить, что можно найти публично, и дополнил это собственными наблюдениями и опытом на нашем рынке.
Утренние ритуалы с AI
Каждое утро по дороге в офис он загружает транскрипты подкастов в Copilot и задаёт вопросы по ходу поездки. Вместо пассивного прослушивания — активный диалог с AI. У него настроено более десяти кастомных агентов в Copilot Studio, которых он называет своими «руководителями аппарата».
В шесть утра, до начала рабочего дня, использует ChatGPT и Gemini для написания первых драфтов речей и презентаций. Алгоритм простой: он даёт LLM базовый outline, загружает PDF прошлых выступлений и получает рабочий черновик.
Начинает день с того, что просит ChatGPT разобрать почту и суммировать документы. Называет такое использование AI скучным, но именно это освобождает ментальные ресурсы для стратегического мышления.
Встречи и коммуникация
Открыл для себя Fireflies.ai через подкаст, так что теперь все клиентские встречи автоматически записываются. AI создаёт comprehensive notes, пока он полностью сосредоточен на разговоре. Говорит, что это избавило от неловких моментов, когда не помнишь, что обсуждали на прошлом звонке.
Генерирует квартальные отчёты для инвесторов с помощью ChatGPT o1. Сначала просит AI создать формат отчёта исходя из потребностей инвесторов, затем заполняет его финансовыми данными. Экономит по четыре часа ему и CFO.
Принятие решений
Создаёт в ChatGPT виртуальные advisory boards — с участием Стива Джобса, Джеффа Безоса, Рейда Хоффмана и Шерил Сэндберг. Использует команды вроде «EVERYONE», «DEBATE» и «DEVIL’S ADVOCATE», чтобы получить групповой инпут, конфликтующие мнения и worst-case сценарии.
Также встречаются кейсы, где CEO готовятся к борду с помощью ChatGPT — такие практики видел и у знакомых в России. Ответы модели совпадали с реальными комментариями членов СД примерно на 80 %.
Что всё это означает?
Главный паттерн: executives используют AI не для замены, а для усиления. Человеческий надзор остаётся, но рутинные задачи уходят к моделям. Многие говорят, что 30–50 % их работы теперь AI-assisted.
Самые частые инструменты: ChatGPT, Claude, Copilot, Gemini + специализированные решения вроде Otter.ai и Fireflies.ai для встреч.
Интересно, что нигде не видно, чтобы условный Сэм Альтман запускал ультрасложную мультиагентную on-premise-систему, которая сама что-то изобретает на основе знаний и навыков. Пока это прерогатива IT-команд. Менеджеры же спокойно используют облачные базовые инструменты и экономят своё (весьма ценное) время. Вот вам и эффект, который не всегда отражён в метриках, но заметен в повседневной практике.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥5⚡3👨💻2👍1
🎯 Y Combinator назвал главные идеи для стартапов в 2025
Ребята из YC выпустили свежий список Requests for Startups — направления, в которых они особенно хотят видеть новые проекты. Вижу в этом некое отражение текущих трендов, поэтому решил разобрать.
Что ищет YC:
🔧 Переобучение рабочих для AI-экономики:
Пока все бьются за AI-таланты, забыли про дефицит электриков и сварщиков для строительства дата-центров. YC видит огромный потенциал в AI-школах профессионального обучения. Представьте: мультимодальный AI-тренер учит варить трубы через AR/VR.
🎬 Видеогенерация как новый базис:
Google Veo 3 уже создаёт 8-секундные фотореалистичные клипы за пару долларов. Скоро мы увидим еще большее удешевление. Что это меняет? Всё! От персонализированных сериалов до примерки одежды в реальном времени при онлайн-шопинге. Сюда же от себя добавлю новый пользовательский опыт и интерфейсы будущего, которые также смогут появляться на лету..
💯 Первая компания: 10 человек, $100B оценка
YC верит, что с помощью AI можно построить компанию-гиганта командой из 10 человек. Ключевая метрика будущего — revenue per employee. Маленькие команды без политики и лишних митингов против раздутых корпораций. Я уже писал про solo-предпринимателях, по сути та же мысль.
🤖 Инфраструктура для мультиагентных систем
AI-агенты эволюционируют в распределенные системы с тысячами субагентов. Нужны инструменты для оркестрации, мониторинга и дебаггинга флотов агентов. Мы кстати тоже внутри red_mad_robot проектируем подобное, думаю такие вещи точно будут появляться.
💼 AI-native корпоративный софт
Salesforce и ServiceNow построили империи на волне облачных технологий 25 лет назад. Сейчас такая же возможность с AI — создать Cursor для продаж, HR и бухгалтерии. Тоже полностью согласен с тезисами, верю, что очень скоро появится множество решений такого класса.
🏛️ LLM вместо госконсалтинга
США тратит $100B+ в год на консалтинг для госсектора. YC уже профинансировал стартапы, которые помогают с FedRAMP-сертификацией через LLM. Следующий шаг — заменить Deloitte и Accenture. Тут есть много специфики, кажется у нас пока этой боли нет. А вот про глобальный шифт бизнес модели консалтинга в мире AI и проблемы big 3, хочу порассуждать в отдельном посте.
Исходник можно почитать тут.
А какая идея зацепила вас? 🤔
Ребята из YC выпустили свежий список Requests for Startups — направления, в которых они особенно хотят видеть новые проекты. Вижу в этом некое отражение текущих трендов, поэтому решил разобрать.
Что ищет YC:
🔧 Переобучение рабочих для AI-экономики:
Пока все бьются за AI-таланты, забыли про дефицит электриков и сварщиков для строительства дата-центров. YC видит огромный потенциал в AI-школах профессионального обучения. Представьте: мультимодальный AI-тренер учит варить трубы через AR/VR.
🎬 Видеогенерация как новый базис:
Google Veo 3 уже создаёт 8-секундные фотореалистичные клипы за пару долларов. Скоро мы увидим еще большее удешевление. Что это меняет? Всё! От персонализированных сериалов до примерки одежды в реальном времени при онлайн-шопинге. Сюда же от себя добавлю новый пользовательский опыт и интерфейсы будущего, которые также смогут появляться на лету..
💯 Первая компания: 10 человек, $100B оценка
YC верит, что с помощью AI можно построить компанию-гиганта командой из 10 человек. Ключевая метрика будущего — revenue per employee. Маленькие команды без политики и лишних митингов против раздутых корпораций. Я уже писал про solo-предпринимателях, по сути та же мысль.
🤖 Инфраструктура для мультиагентных систем
AI-агенты эволюционируют в распределенные системы с тысячами субагентов. Нужны инструменты для оркестрации, мониторинга и дебаггинга флотов агентов. Мы кстати тоже внутри red_mad_robot проектируем подобное, думаю такие вещи точно будут появляться.
💼 AI-native корпоративный софт
Salesforce и ServiceNow построили империи на волне облачных технологий 25 лет назад. Сейчас такая же возможность с AI — создать Cursor для продаж, HR и бухгалтерии. Тоже полностью согласен с тезисами, верю, что очень скоро появится множество решений такого класса.
🏛️ LLM вместо госконсалтинга
США тратит $100B+ в год на консалтинг для госсектора. YC уже профинансировал стартапы, которые помогают с FedRAMP-сертификацией через LLM. Следующий шаг — заменить Deloitte и Accenture. Тут есть много специфики, кажется у нас пока этой боли нет. А вот про глобальный шифт бизнес модели консалтинга в мире AI и проблемы big 3, хочу порассуждать в отдельном посте.
Исходник можно почитать тут.
А какая идея зацепила вас? 🤔
Y Combinator
Requests for Startups | Y Combinator
Y Combinator is looking for startups working on these ideas. If you're working on something we're interested in, we'd love to hear from you.
👍6🔥3⚡2
AI-трансформация консалтинга
Консалтинг всегда был индустрией адаптации. Но сегодня самой отрасли приходится перестраивать бизнес-модель под давлением AI и меняющихся запросов клиентов. В СМИ я наблюдаю всё больше интересных сигналов о состоянии рынка. Например:
• Gartner потерял $20 млрд рыночной стоимости
• Accenture провёл 19+ тыс сокращений с 2023 года
• PwC уволили рекордные 76 партнеров в UK за последний год
Что происходит
Акции Gartner снизились с $551 до $241 (–56%), а рост контрактов замедлился с двузначных темпов до 4,9%. За последние два года крупные консалтинговые фирмы сократили более 30 тыс сотрудников. И на фоне всего этого 78% CEO усиливают контроль над расходами.
О чём нам это говорит?
AI меняет саму природу консалтинговой работы: задачи, занимавшие недели, решаются за минуты. На рынок выходят новые игроки вроде Xavier AI, предлагающие аналитику за меньшие бюджеты.
Сдвиги в поведении клиентов
• 75% корпораций пересматривают консалтинговые проекты
• 56% планируют оптимизацию расходов на внешних советников
• 50% клиентов переоценивают ценность консалтинговых услуг
Некоторые игроки уже перестраиваются. BCG получает до 20% выручки от AI-related сервисов — это хороший показатель адаптации к новой реальности.
Период переосмысления
Индустрия, которая десятилетиями помогала компаниям адаптироваться, сегодня сама проходит через фундаментальную трансформацию. Это не временные трудности, а смена парадигмы. И компании, которые быстрее встроят AI в бизнес-модель, получат конкурентное преимущество.
Консалтинг всегда был индустрией адаптации. Но сегодня самой отрасли приходится перестраивать бизнес-модель под давлением AI и меняющихся запросов клиентов. В СМИ я наблюдаю всё больше интересных сигналов о состоянии рынка. Например:
• Gartner потерял $20 млрд рыночной стоимости
• Accenture провёл 19+ тыс сокращений с 2023 года
• PwC уволили рекордные 76 партнеров в UK за последний год
Что происходит
Акции Gartner снизились с $551 до $241 (–56%), а рост контрактов замедлился с двузначных темпов до 4,9%. За последние два года крупные консалтинговые фирмы сократили более 30 тыс сотрудников. И на фоне всего этого 78% CEO усиливают контроль над расходами.
О чём нам это говорит?
AI меняет саму природу консалтинговой работы: задачи, занимавшие недели, решаются за минуты. На рынок выходят новые игроки вроде Xavier AI, предлагающие аналитику за меньшие бюджеты.
Сдвиги в поведении клиентов
• 75% корпораций пересматривают консалтинговые проекты
• 56% планируют оптимизацию расходов на внешних советников
• 50% клиентов переоценивают ценность консалтинговых услуг
Некоторые игроки уже перестраиваются. BCG получает до 20% выручки от AI-related сервисов — это хороший показатель адаптации к новой реальности.
Период переосмысления
Индустрия, которая десятилетиями помогала компаниям адаптироваться, сегодня сама проходит через фундаментальную трансформацию. Это не временные трудности, а смена парадигмы. И компании, которые быстрее встроят AI в бизнес-модель, получат конкурентное преимущество.
👍9🔥5⚡3💯2🤯1👨💻1
AI и реальные сценарии
Яндекс открыл доступ к своей новой модели YandexGPT 5.1 Pro для бизнеса. Обещают меньше галлюцинаций, лучшее качество и цену в 0,40 ₽ за 1k токенов. Поделился с Forbes, как такие новости выглядят с позиции бизнеса.
Работа в реальных условиях
Настоящая проверка начинается не на тестах, а в прикладных сценариях — автоматизация документооборота, HR-ассистенты, поддержка клиентов. Только в продуктивной среде становится понятно, держит ли модель формат, справляется ли с ролью и приносит ли пользу.
Для зрелых сценариев важна интеграция
Отдельный вопрос — function calling. Без него невозможно строить зрелые агентные пайплайны, подключать внешние сервисы и выстраивать сложные цепочки. В релизе про это не сказано — стоит уточнять отдельно.
Рынок растёт и становится более гибким
Конкуренция в России усиливается: T-Банк выложил свою модель T-Pro 2.0 в open-source, и это даёт бизнесу возможность локального развёртывания без привязки к облаку. Для многих компаний с высоким уровнем требований к безопасности — это важный аргумент.
Яндекс открыл доступ к своей новой модели YandexGPT 5.1 Pro для бизнеса. Обещают меньше галлюцинаций, лучшее качество и цену в 0,40 ₽ за 1k токенов. Поделился с Forbes, как такие новости выглядят с позиции бизнеса.
Работа в реальных условиях
Настоящая проверка начинается не на тестах, а в прикладных сценариях — автоматизация документооборота, HR-ассистенты, поддержка клиентов. Только в продуктивной среде становится понятно, держит ли модель формат, справляется ли с ролью и приносит ли пользу.
Для зрелых сценариев важна интеграция
Отдельный вопрос — function calling. Без него невозможно строить зрелые агентные пайплайны, подключать внешние сервисы и выстраивать сложные цепочки. В релизе про это не сказано — стоит уточнять отдельно.
Рынок растёт и становится более гибким
Конкуренция в России усиливается: T-Банк выложил свою модель T-Pro 2.0 в open-source, и это даёт бизнесу возможность локального развёртывания без привязки к облаку. Для многих компаний с высоким уровнем требований к безопасности — это важный аргумент.
Forbes.ru
«Яндекс» открыл доступ к новой ИИ-модели для компаний
«Яндекс» открывает бизнесу доступ к новой генеративной модели YandexGPT 5.1 Pro. Как заверяют в компании, она превосходит предыдущую версию почти во всех типах задач для бизнеса. Кроме того, стоимость ее использования снижается втрое по сравнению с п
⚡3🤝2👍1🔥1👨💻1
Про Evals, надеюсь, дойдут руки отдельно написать — очень важная тема — а пока дал небольшой комментарий Forbes об этом:
https://www.forbes.ru/tekhnologii/545261-google-podal-v-rossii-zaavku-na-registraciu-instrumenta-dla-ocenki-ii
https://www.forbes.ru/tekhnologii/545261-google-podal-v-rossii-zaavku-na-registraciu-instrumenta-dla-ocenki-ii
Forbes.ru
Google подал в России заявку на регистрацию инструмента для оценки ИИ
Google подал в России заявку на регистрацию инструмента Stax, предназначенного для оценки ИИ. Google рассчитывает, что Stax, запущенный 31 августа, поможет разработчикам принимать обоснованные решения при выборе и внедрении ИИ-моделей
⚡2👍2🔥2
На днях модерировал дискуссию на классной большой конференции @k2_tech. Поговорили с коллегами из отрасли о том, почему именно внутренняя RnD-функция превращается в источник конкурентного преимущества и становится enabler для развития компании в GenAI.
Основные блокеры в RnD у компаний сегодня:
1. Разрозненный уровень понимания технологии как у исполнителей, так и у бизнес-заказчиков
2. Отсутствие готовых платформ для экспериментов и масштабирования
3. Сложности с процессами и невозможность финансировать инновации, которые не ведут к быстрым эффектам
Что ребята видят в решениях:
▶️ Развитие и обучение людей: крайне важна синхронизация по технологии без мифов, но и без заземлённого взгляда, что «всё переоценено, раз нет эффекта в первый день».
▶️ Внедрение новых метрик для оценки RnD-проектов: не только экономия, но и индексы удовлетворённости сотрудников и клиентов, NPS и тд.
▶️ Демократизация доступа: чем больше сотрудников получат доступ к лучшим инструментам, тем скорее в компании появятся амбассадоры решений, кейсов и сценариев, которые смогут «заразить» этой практикой остальных.
В конце ещё дал небольшое интервью для портала «ИТ-инфраструктура» — поделюсь как выйдет!
Основные блокеры в RnD у компаний сегодня:
1. Разрозненный уровень понимания технологии как у исполнителей, так и у бизнес-заказчиков
2. Отсутствие готовых платформ для экспериментов и масштабирования
3. Сложности с процессами и невозможность финансировать инновации, которые не ведут к быстрым эффектам
Что ребята видят в решениях:
В конце ещё дал небольшое интервью для портала «ИТ-инфраструктура» — поделюсь как выйдет!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥8💯4❤2⚡1👌1