По итогам митапа клуба ShareAI отметил для себя и вас 😋 интересную мысль.

Как понять, что в стартап проект можно вкладываться?
Как понять, что внутренний стартап вышел из “зоны смерти” и в него можно инвестировать дальше?

Кратко — от венчурного инвестора:

— Проект генерирует 500 тыс – 3 млн рублей ежемесячной выручки
— Это полностью продуктовый стартап (никакого аутсорсинга и аутстаффинга)
— Рынок для продукта — СОМ от 1 млрд рублей
— У фаундера адекватные коммуникативные навыки

Можно даже не смотреть на продукт.
Если он продаётся — значит его уже выбрали, значит есть product–market fit.

Коротко о главном

Собрал несколько ключевых новостей за последние две недели — то, что, на мой взгляд, определяет повестку:

1. Сокращения из-за ИИ и первые конфликты

Почти половина крупных компаний (47%) допускает сокращения персонала после внедрения ИИ. Уже появились первые случаи споров и судов по увольнениям.

Это запустило два параллельных процесса: бизнес ускоряет автоматизацию, а HR и юристам придётся выстраивать более чёткие правила — кто за что отвечает, как меняются KPI, что делать с перераспределением и переобучением. Без этого экономия легко превращается в новые издержки и репутационные риски.

2. Крупные игроки согласовывают стандарты для ИИ-агентов.

OpenAI, Anthropic, Block и Linux Foundation собрали консорциум Agentic AI Foundation: теперь у агентов будут общие протоколы, и они смогут подключаться к разным инструментам и друг другу без лишних барьеров. Пока это только попытка не плодить десятки несовместимых решений, а развивать общую базу под одной нейтральной крышей.

В перспективе получится быстрее собирать автоматизацию из разных сервисов и переносить её между платформами. Это ускорит массовое внедрение агентов — в поддержку, продажи, аналитику, разработку.

3. Databricks: $4 млрд на ИИ-инфраструктуру

Databricks привлёк более $4 млрд при оценке $134 млрд. Рынок ставит на промышленное внедрение ИИ: данные, платформы, пайплайны — всё должно работать в проде, а не только в экспериментах. У кого нет надёжной базы данных и порядок с хранилищами не наведен — будет отставание, даже при доступе к топ-моделям.

4. Новые модели: Gemini 3, GPT-5.2, Devstral 2

Google выпускает Gemini 3 Deep Think mod, OpenAI — GPT-5.2, Mistral — Devstral 2 и Vibe CLI для кодинга и агентов. Планка автоматизации снова поднялась — теперь это и офисные задачи, и код, и агентные цепочки. Для бизнеса появляется выбор: топ-качество в облаке или независимые решения — особенно актуально там, где важны цена, контроль данных и ограничения по доступу.

Пока ехал из Курска, и полдороги кайфовал от заглушенного Интернета, посмотрел давно сохраненное видео.

Вспомнил, что я уже забыл, что ЛЛМки это "просто" генератор слов. И он обучен правдоподобно генерировать текст.
И чтобы превратить его в "профессиональную" систему, нужно навернуть много чего рядом или много чего сверху.
Рекомендую.
Подача спокойная, обстоятельная и не нудная.

https://www.youtube.com/watch?v=FtRqUaqKhw0

Интересно, Индекс Промышленного производства (ИПР) России в 2024 дорос до уровня 1990 года.

Поднялись с колен, получается.

Блин, что это такое?
Контекст: Бишкек. 2025 год. Планета земля)

Коротко о главном

Всем привет! Поговорим про важные новости. Будем делать это по пятницам 😉

1. ИИ в бизнесе — рутина, как утренний кофе.

РБК отмечает: в 2025 году внедрение искусственного интеллекта в России резко ускорилось. По данным Минцифры, число ИИ-проектов выросло примерно на 40%, а среди крупных компаний почти 70% уже используют ИИ на постоянной основе. Там же приводится и оценка: рынок ИИ в стране подрос до $2,1 млрд — плюс 45% за год.

Параллельно исследование «Яков и Партнёры» вместе с «Яндексом» добавляет штрих: свыше 70% компаний уже внедрили GenAI хотя бы в одном процессе. Иными словами, технология перестала быть экзотикой и стала частью операционного слоя.

Теперь выигрыш не в том, какую LLM выбрали, а в том, как её интегрировали — насколько хорошо устроены интеграции, контроль качества, безопасность. Поэтому уже в 2026-м рынок будет делиться не по принципу “внедрил — не внедрил”, а по умению доводить ИИ до P&L: масштабировать, держать качество, управлять рисками.

2. Инфраструктура остаётся дорогой — и это надолго.

SEMI прогнозирует: рынок оборудования для чипов вырастет с $133 млрд в 2025-м до $145 млрд в 2026-м и $156 млрд в 2027-м. Вычисления не дешевеют. Значит, цениться будет не “самый умный ответ”, а экономная производительность: небольшие модели там, где хватает, кэширование, лимиты, адекватный поиск по базе знаний вместо бесконечных “давай ещё раз подумаем”.

3. Деньги в ИИ продолжают поступать, но с окупаемостью всё не так однозначно.

По данным Teneo, 68% руководителей планируют увеличить инвестиции в ИИ к 2026 году, хотя ощутимый плюс дают меньше половины проектов. Фактически это сигнал: ИИ становится обязательной статьёй расходов — даже если возврат инвестиций пока туманен. Цена “не участвовать” всё чаще выглядит выше, чем цена неудачных пилотов.

Поставил МАКС.

Возвращался из Бишкека, и наш самолёт не пустили в Москву, сказали лететь в Нижний Новгород.
Там мы простояли часов 5, без связи, прошли дозаправку, и стартанули уже в МСК.

В Нижнем работали только смс и сайты из белого списка, а в нем как раз РуСтор и Макс)

Макс теперь маст хэв)
PS Сопротивлялся до конца))

Запили тестовый подкаст.
https://www.youtube.com/watch?v=6fGqnRq1tkA
Как вам?

Кстати когда у вас нет инструмента, то можно их обжать сначала тонгогубцами а потом каждую дорожку усадить отвёрткой.

Бомж способ) мы так делали в начале карьеры, когда денег на инструмент небыло)

Распаковал Яндекс Алису, и пока настраивал ее случайно зашёл в Google home. Так вот в гугл асистант завезли Gemini) чёт я передумал переезжать теперь с Гугла)
Голос стал приятней (там их более 6ти на выбор), и она (гугл) теперь нормально так тебя понимает)

Как залипательно нейронка рисует чашку в CAD системе.

А это какой то прикол от OpenAI?
https://chatgpt.com/en-en/translate/

Gemini в итоге удобней.

Вот предлагает сразу создать заметки с рецептами натурального кормления для Джас.
В долгосроке гугл победит все эти ОпенЭйАи просто за счет экосистемы ну и данных для обучения у них дофига.

Коротко о главном

Продолжаем держать руку на пульсе после январских каникул 😉
За последние две недели накопилось несколько новостей, которые стоит обсудить.

1) Поручения президента по итогам «Путешествия в мир ИИ»

В списке поручений — нацплан по внедрению ИИ, акцент на рост спроса на российские генеративные модели и поддержку проектов с ожидаемым измеримым эффектом от инвестиций. Обычно такой документ быстро теряет роль «витрины» и становится чек-листом для госзаказа и компаний, работающих с государством и КИИ: где размещена модель, как устроены контуры ИБ, что с данными, аудитом и ответственностью. В горизонте 2026 — рост числа проектов под эти требования.

2) Роскомнадзор и ИИ для блокировок

В медиа обсуждают планы по подключению ИИ к блокировке VPN и анализу интернет-трафика, фигурирует сумма около 2,3 млрд ₽. Если в работе используются зарубежные API, репозитории, облака, внешние пайплайны — риски становятся не теоретическими: доступ может "плавать", а вместе с ним релизы, сборки и поддержка подрядчиков.

Выигрывают те, кто заранее заботится о базовой инженерной гигиене: зеркала артефактов, локальные прокси, резервные маршруты, план действий на случай внезапной потери доступа к X, и список критичных внешних зависимостей с альтернативами. Кто всё это сделал — спит спокойнее, остальные будут на нервах.

3) МТС Банк запустил внутреннего ИИ-помощника для сотрудников

Показательный шаг: крупные компании заводят ИИ внутрь контура, где юристам и ИБ спокойнее, а ценность быстро проявляется на рутине — тексты, справки, поиск по базе знаний, черновики документов. В таких внедрениях почти всегда всплывает одно и то же: качество базы знаний и права доступа важнее красивого интерфейса, иначе помощник начинает уверенно «додумывать» или подмешивать лишнее.

4) ТОП-ИИ / ТОП-ИТ — госпрограммы для вузов, чтобы запускать новые прикладные курсы под индустрию.

Это хорошая новость про "воронку специалистов", но важно не путать поток выпускников с готовыми мидлами: выпускник после курса — почти всегда джун, которому ещё нужно время, задачи и наставник.

Рынок получит больше кандидатов на вход, а узким горлышком так и останутся те, кто способен доводить внедрения до результата — тимлиды, архитекторы, продуктовые владельцы процессов, сильные инженеры данных и ИБ. Компании, которые уже в 2026 выстроят стажировки, понятные “лестницы” задач и стандарты работы, будут забирать лучших и быстрее превращать "сырьё" в производительные команды. Магия диплома не работает — работает системная работа.

Ура, наконец-то. Поздравляю команду)

Сдержанная статистика по внедрению НейроБухгалтера у нас внутри.
Мы не раскатали пока его на все клиентские чаты, но там где он есть уже создаются документы автоматом.

Внедрять ИИ-Агентов тяжело.
1. Сначала вам кажется что вы можете полностью заменить человека в процессе, но нет.
2. Потом вы ищете участки в текущем процессе для передачи их ИИ агенту и т.к. это участки - выстраиваете алгоритм взаимодействия с человеком.

Завтра расскажу как мы от диалога (Человек-ИИАгент) перешли к монологу и почему.