Интенсив

Еще два года назад, у меня, человека который большую часть жизни занимался офлайн-бизнесом, не было и мысли что я когда-либо буду передавать свой опыт работы на сцене перед большими аудиториями.

Однако уже сегодня для меня это обычный день. При этом чувства все еще необычные.

Подошел к концу наш двухдевный интенсив на который с разных уголков страны съехались люди которые хотят понять что же это за такой ИИ, как с ним работать и конечно же ответить себе на вопрос «Как я могу внедрить его в свой бизнес».

Некоторые сегодня говорили о том что уже давно используют ИИ, но даже не предполагали о его потенциале и возможностях.

Я очень люблю тему бизнеса и поэтому каждый раз когда выступаю, рассказываю не только про то что это за технология, но и рассказываю на практике как именно ее внедрить в бизнес-процесс таким образом, чтобы это повлияло на доход и дало конкурентное преимущество.

За эти два дня, хоть я и почти без остановки вещал совместно со своей командой, получил огромное удовольствие от коммуникации с классными людьми которые были вместе с нами полностью погружены и вовлечены.

В офигенном пространстве Сколково, где царит ощущение инновации, поработали над всеми важными вопросами:

1. Что такое AI и логика его работы.
2. Продвинутый промтинг.
3. Текстовые нейросети, их разновидности и назначение.
4. Как перестать платить подрядчикам и выполнять работу своими силами.
5. Создание изображений
6. Создание видео
7. Как создавать своих ИИ-Ассистентов.
8. Как сделать презентацию за 10 минут
9. Нейрости для работы с огромным количеством данных без галлюцинаций
10. Практика внедрения ИИ в бизнесе.

Всего за пару дней мы передали с командой часть того что смогли освоить за несколько лет. Именно поэтому эти два дня и названы интенсивом, чтобы за кратчайший период максимально ворваться в тему новой технологии и получить ответы на все свои вопросы.

В ближайшей перспективе я хочу сделать новый формат работы с бизнесом помимо обучения. Добавить блок по мастермайнду, где совместно с каждым буду разбирать как внедрять ИИ в разные бизнесы, чтобы все кто придет, осознал на примере других, как именно внедрить эту технологию к себе в бизнес и увеличить свою прибыль, повлиять на трансформацию процессов и быть впереди конкурентов.

Благодарен своей команде и всем кто был за эти отличные, насыщенные дни 🔥

Эпоха ИИ

Когда мне было 12 лет, я узнал, что такое интернет. В то время ничто не приводило меня в восторг так, как возможность что-то делать с моим первым компьютером. Я мог сутками сидеть и разбираться с разными программами, выяснять, почему компьютер тормозит, как самостоятельно настроить (в ещё то время) подключение к интернету, и собирать системный блок по запчастям.

Но тогда я ещё не осознавал, насколько много возможностей открыл каждому период dotcom. Спустя годы, когда мне было около 25, я понял, что пропустил вспышку, которая могла дать мне очень многое. Именно тогда можно было взять и создать что-то новое.

Тогда я сказал себе, что больше не пропущу значимых событий в технологиях, если на мой век появится что-то хотя бы близкое по масштабу.

И совершенно случайно в 2022 году я наткнулся на тему ИИ. На тот момент моим основным бизнесом уже 11 лет была строительная компания. На решение полностью сместить фокус в сторону ИИ у меня ушло около двух месяцев. Хотя я понятия не имел, как именно буду на этом зарабатывать и что конкретно делать. Я просто понял — мне туда.

Сегодня, спустя время, благодаря этой технологии для меня каждый день открывается что-то новое: люди, бизнесы, инструменты, возможности.

В какой-то момент я решил, что раз настолько верю в эту технологию, то нужно найти её практическое применение - такое, которое сможет влиять на процессы и приносить доход.

В мире не так часто появляются технологии, которые затрагивают абсолютно все сферы жизни. ИИ - именно такой инструмент. И скорость, с которой теперь будет меняться мир, уже не измеряется 20 годами - заметные изменения мы увидим в ближайшие пару лет.

Ошибка, которую во время dotcom допустили многие, была в мышлении:

«Интернет никому не нужен», «освою позже», «никаких значимых изменений не будет», «на этом не заработать».

ИИ - необратимая технология. Это не тренд и не этап, а инструмент, который навсегда меняет логику жизни и бизнеса. Трансформация идёт в разы быстрее, потому что меняется само мышление и принятие решений.
Это одна из немногих технологий которая влияет на все и сразу. От первых шагов до последнего вздоха, участвуя в каждой сфере.

Не допускайте моих ошибок и не затягивайте с изучением тех инструментов которые уже никогда не пропадут.

Запуск

Сегодня мы стартовали работу по обучению и внедрению ИИ в бизнес-процессы с одним банком.
Моя вводная часть предполагала, что я должен был уложиться в 20 минут, прежде чем передать работу с топ-менеджментом своей команде.
Однако я настолько увлёкся, что не заметил, как пролетели полтора часа.

Всё потому, что я получаю от этого удовольствие. Во-первых, технология, которой я занимаюсь - абсолютно точно одна из самых интересных за всё время. Во-вторых, мне действительно нравится видеть, где именно эта технология применима, и направлять компании в нужное русло, объясняя сложные вещи простым языком.

Последняя неделя для меня необычно насыщенная, крутая и интересная.
Когда я проводил сегодняшний kick-off, в очередной раз убедился: изучить ИИ - лишь вершина айсберга.

Для многих ИИ до сих пор остаётся инструментом развлекательного характера. Однако, понимая, как внедрять его в бизнес, можно решать действительно интересные задачи, оптимизировать процессы и становиться частью трансформации.

В ИИ всё начинается с малого — с изучения логики и принципов его работы. Дальше сложность применения растёт вместе с осознанием того, где и, что самое главное, как можно что-то изменить.

Быть причастным к новому этапу трансформации бизнес-процессов компаний и передавать свою экспертизу и навыки - отдельная ценность.
Именно это ощущение рождает сильное желание изучать больше и создавать практические кейсы, которые будут полезны другим.

May AI be with you.

Уволить нет оставить

По горячим следам сегодняшнего выступления о грядущих изменениях во всех отраслях поделюсь не просто мыслями, а уже сформировавшимся опытом того, что происходит в компаниях, которые плотно работают над внедрением ИИ.

Не устану повторять: никому ИИ как таковой не нужен. Всем нужны результаты - зарабатывать больше, нанимать меньше и тратить меньше времени.

Пожирателем времени и сегодня в 99% случаев остаются рутинные, повторяющиеся задачи. Но с прогрессом и скоростью развития нейросетей каждому уже стоит задуматься: что будет дальше со мной и моей профессией?

Речь не о том, что всех заменят. Речь о выборе, который всё чаще будет стоять перед компаниями. Например: нанять человека, который уже умеет работать с нейросетями, или того, кто вообще ничего в них не понимает.

Казалось бы, выбор очевиден. Но не всё так просто. Сама по себе нейросеть бесполезна. Если вы не умеете формулировать запросы и некомпетентны в проверке её ответов, говорить о пользе ИИ в вашей жизни не имеет смысла.

И вроде бы бояться нечего: вы ценный специалист, плюс умеете пользоваться нейросетями. Отлично. Но есть нюанс.

Если раньше для выполнения одной задачи требовалось три человека, то сейчас часто достаточно одного. И руководители компаний, ориентированные на прибыль, это прекрасно понимают.

Представим простой пример. Раньше вам нужно было содержать копирайтера, дизайнера, SMM-специалиста и маркетолога.
Теперь нужен один человек, который управляет ИИ-агентами, заменяющими этих специалистов, и обладает навыками работы с ИИ.

На Западе такую роль называют AI Operator - человек, управляющий ИИ-агентами и системами.

Чтобы не раздувать список профессий, находящихся под прицелом, достаточно представить рабочие места, где человек ежедневно выполняет рутинные, повторяющиеся задачи. Именно они в ближайшей перспективе находятся в зоне наибольших изменений.

Логика проста: зачем платить человеку за 8 часов работы, если он может устать, заболеть, не выйти или вообще оказаться зумером 😃, когда ту же задачу можно делегировать роботу.

Но это не значит, что работы станет меньше. Это означает, что начинается трансформация процессов - как это уже происходило раньше, но теперь быстрее и в гораздо большем масштабе.

Я - до появления в моей жизни аватара

Скорость 🏎️

Я постоянно говорю о том, как быстро всё меняется в теме ИИ. Мы сами, если честно, уже не успеваем отслеживать всё происходящее. ИИ не просто развивается сам - он ускоряет развитие всех отраслей в десятки раз. Обновления в нейросетях и новые инструменты, которые появляются почти каждый день, продолжают удивлять.

Для тех, кто ещё не знаком с n8n - это платформа, с помощью которой можно создавать ИИ-ассистентов, агентов и различные автоматизации. Освоив этот инструмент, можно собирать под себя действительно мощные решения. Это уже инструмент второго уровня по сравнению с обычными текстовыми нейросетями.

Раньше принцип работы выглядел так: нужно было вручную выстраивать логические цепочки действий из блоков (нод). Всё собиралось руками.

Сегодня расскажу про кое-что новое - Claude Code.

Claude Code - это инструмент, в котором можно текстом или голосом создавать сложные вещи из одного диалогового окна.
Хотите собрать ИИ-ассистента для Telegram или другого мессенджеры но не знаете как — даёте доступ и формулируете задачу.
Нужно сделать презентацию - описываете, что нужно и получаете результат.
Нужно назначать встречу в календаре - снова туда же.

Я уже говорил, что 2026 год будет годом ИИ-агентов. И сейчас к нам зашёл инструмент, который фактически стирает границу между «пользователем» и «разработчиком». В одном окне, независимо от технических навыков, можно управлять процессами, задачами и инструментами на своём компьютере. Claude Code полностью имеет доступ к вашим файлам и данным(с вашего разрешения) и может действовать по любой вашей команде решая любые задачи.

Jarvis всё ближе.

Если интересно, буду чаще писать про практическое применение таких инструментов и реальные кейсы. Чтобы мне стало понятно что вам это интересно, ставьте реакцию,буду делиться.

Навыки во время ИИ

Вчера у меня был необычный день, который я провёл в МГУ.

Во-первых, я побывал в роли жюри, где нужно было оценивать проекты, которые делали дети в рамках проекта «Давай, создавай».
Меня удивило то, что у детей уже с 5 класса начинают развивать предпринимательское мышление.

В моей группе было 9 участников. Каждый приходил со своей презентацией, обосновывая, почему его проект «полетит» и в чём его ценность.

Отдельным открытием стало то, что подготовка презентаций уже ведётся с использованием ИИ - в частности все презентации были созданы с помощью NotebookLM. То есть дети, ещё учась в школе, хорошо понимают, что это за инструмент и как с ним работать. Более того, они свободно оперировали такими понятиями, как SWOT-анализ, считали себестоимость продукции и рассказывали про то как будут масштабировать проект.

Вторым этапом я уже выступал с темой про ИИ. Меня попросили поговорить о том какими навыками должен обладать каждый.

Можно было бесконечно долго рассказывать про возможности в ИИ, но я решил поговорить на более важную тему: ключевый навык, которым должен обладать каждый - это мышление.

Знания больше не являются ценностью. Они доступны и находятся за секунды. А вот логика, умение разложить сложную задачу на простые шаги и выстроить последовательность действий - становятся дефицитом, так как многие полагаются на робота.

Не обходится и без критического мышления. Все мы знаем что ИИ умеет галлюцинировать и это выглядит максимально убедительно. Здесь важно уметь оценить достоверность полученной информации и скорректировать дальнейший план действий.

Я также затронул тему, нужно ли ограничивать детей в использовании ИИ. Я убежден что нет. Чем раньше ребёнок освоит инструмент, который никуда не исчезнет, тем проще ему будет адаптироваться к следующим этапам и перестраивать мышление. Важно учить не только тому "как пользоваться ИИ", а также думать, строить логические цепочки и корректно ставить задачи.

Важно помнить: ИИ - это лишь инструмент с огромной базой знаний. Он не принимает решений за человека. И ответсвенность за все решения всегда будет нести человек. ИИ может лишь помочь в этом процессе.

Означает ли это, что не нужно учиться в вузах? Нет, не означает. Именно там и формируется один из ключевых навыков - умение учиться и мыслить.

Что касается моей практики, время, проведённое в вузе, не дало мне тех знаний, которые привели меня туда, где я нахожусь сейчас. Скорее это была череда проб, ошибок и экспериментов, которые в итоге и привели к тому, чем мне действительно интересно заниматься.

Изменения.

Мир ИИ меняется с какой-то дурной скоростью. Буквально недавно все говорили про то что надо бежать и изучать make.com. Затем появился n8n. А теперь и вовсе Claude Code.

Сейчас есть большая проблема у всех: никто не понимает на какой инструмент нейросетей действительно стоит обратить внимание и изучать как с ним работать.

Их появляется слишком много и за всеми уследить не удастся. Да и не надо. Важно знать только самые нужные.

Чтобы не лезть в дебри и не пробегаться по каждому инструменту, расскажу про вышеупомянутые.

N8n - no-code платформа с помощью которой вы можете самостоятельно создавать автоматизации. В том числе когда речь идет про создание ассистентов, как голосых так и текстовых, которые имеют доступ к календарю, телеграмм и тому подобным, это тот самый инструмент с помощью которого большинство «подрядчиков» создают вам решения за которые берут немалые деньги начиная от 500 долларов.

Claude Code - новый инструмент уже следующего уровня который действует как настоящий агент. Агент - сущность которая умеет сама выполнять задачи по команде. Например вы пишете ему «создай мне ассистента в телеграм и подключи к нему chatgpt». Он пойдет и сделает.

И тут парадокс. Стоит ли с появлением Claude Code осваивать работу n8n?

Да, стоит. Хотя бы поверхностно.Все потому, что разобравшись в работе c n8n вам уже будет по силам решать задачи следующего уровня которые вас ждут в Claude Code и других агентных нейросетях.

Всегда есть этапы которых следует придерживаться. И логика очень проста - не лезть сразу в сложные задачи, а идти пошагово.

Зная в какой порядке все осваивать, нет никакого страха в том что вы можете что-то упустить.

Например, зная как правильно использовать ChatGPT, вам легче будет работать с n8n. А зная как работать и с ChatGPT и n8n, вам легче будет в Claude Code.

Не за горами время, когда каждый кто хочет преуспеть будет обязан понимать как это все устроено и должен будет освоить эти инструменты чтобы быть не то чтобы выше кого-либо в рабочих процессах, а просто на уровне.

Не останется людей которым не нужно будет использовать ИИ. Также, как в 2000 годах началась эра World Wide Web где не осталось ни одного человека не использующего интернет.

Мечта 💭

У каждого человека, особенно собственника или руководителя есть мечта - чтобы ему как можно меньше дурили голову.

И вроде все делегировал, нанял нужных людей, настроил процессы.

Но по факту каждый день одно и то же:
Подключается к проблеме с клиентами, решает конфликты между отделами, отвечает на вопросы которые уже 20 раз обсудили и принимает все решения «на ходу»

Создается ощущение что бизнес развалится.
Я так жил почти 13 лет и просто выгорел.
Когда я летал на отдых , там было только мое тело. А моя 💆 постоянно была в режиме выноса мозга 😬(привет строительство)

Проблема была в том что решения в компании нигде не были зафиксированы.

Каждый раз когда возникала нестандартная ситуация:
сотрудник трактует по-своему
руководитель - по-другому
собственник - по третьему варианту.

В одном из кейсов, с помощью ИИ, мы сделали очень простую вещь.

Мы не меняли людей.Не переписывали процессы и не вводили новые регламенты.

Мы взяли типовые ситуации, где собственника постоянно дёргали, и зафиксировали логику принятия решений:
что делать
в каких границах
когда эскалировать, а когда нет

Теперь, прежде чем обращаться к собственнику, нужно было обратиться к его умному ассистенту который помнит буквально все.

Собранное решение начало отвечать также, как отвечал бы он сам.
И, о чудо, через несколько недель количество «пожаров» сократилось в разы.
И у рукодителя наконец появилось время на самую главную задачу - думать, а не разгребать однообразные задачи.

Ключевая мысль, которую многие упускают:

Собственник тонет в операционке не потому, что плохо делегирует.
А потому что делегировать нечего -
решения живут только в его голове.

Когда решения становятся частью системы,
операционка начинает отваливаться сама.

ИИ приносит новую культуру в любой компании - оцифровывать все что у вас есть.
Чем раньше вы начнете этим заниматься , тем больше таких решений сможете собирать с помощью ИИ.

Один большой проект

Большинство людей используют ИИ так, что он физически не может им помочь. И проблема не в промптах и не в выборе модели. Проблема в том, что ИИ дают хаос вместо системы.

Я постоянно вижу, как компании и отдельные люди «пользуются ИИ»: задают разрозненные вопросы, кидают случайные файлы, обрывки мыслей и ждут осмысленных решений. Но ИИ не работает с хаосом. Ему нужен контекст.

Объясню на простом примере. Я регулярно тренируюсь, и для меня каждая тренировка это не отдельное действие, а часть одного проекта. У меня есть единый проект, где собрана вся информация: группы мышц, веса, история тренировок, прогресс, ограничения, дни нагрузок. По сути это одна папка, где хранится весь контекст моей физической формы.

Каждый раз, приходя в зал, я не начинаю с нуля и не вспоминаю, что делал раньше. Я просто продолжаю процесс. Если бы этого проекта не было, ситуация выглядела бы так, будто каждый раз я прихожу к новому тренеру и заново объясняю, кто я, какой у меня опыт и что делал до этого. Даже умный тренер в такой ситуации будет работать хуже.

Ровно это сейчас происходит в бизнесе при работе с ИИ. Контекста нет, процессы не собраны, решения не зафиксированы, история действий не хранится. А потом появляется ощущение, что ИИ бесполезен.

На самом деле он не бесполезен. Он просто не понимает, с чем ему работать.

И здесь важный момент. Уже сейчас в ChatGPT есть инструмент Projects, который позволяет собрать задачу или процесс в один проект и хранить внутри него весь контекст: документы, логику, цели, решения и вопросы. Это не обучение нейросетям и не сложная автоматизация. Это базовый навык организации работы с ИИ.

Когда у вас есть проект, ИИ начинает работать иначе. Он не отвечает абстрактно, он опирается на накопленные данные. Он продолжает мысль, а не угадывает. Он экономит время, потому что не нужно каждый раз объяснять одно и то же.

Сейчас все идет к том что ИИ уже стал незаменимым и работать он будет из одного окна, где вы обратились к системе с задачей и ИИ ее выполняет сам выбирая нужные решения и инструменты. Но для этого ему нужны данные - один большой проект откуда он все заберет.

Поэтому проблема не в том, что сотрудников плохо обучили ИИ. Проблема в том, что не изменили способ работы. ИИ это не навык вроде Excel или PowerPoint. ИИ это способ организации деятельности.

В ближайшее время будет всего два сценария.
Либо у вас есть собранные проекты и контекст, и ИИ реально помогает вам принимать решения и ускоряться.
Либо контекста нет, и вы продолжаете делать всё вручную, теряя время и деньги.

ИИ усиливает не людей. Он усиливает системы. И если системы нет, усиливать просто нечего.

— чем вы занимаетесь в офисе?
— весь день пинаем ИИ

Один Telegram-ассистент, который закрывает половину рутинных вопросов в компании

Помню несколько лет назад Telegram начинал свою работу как обычный мессенджер в котором люди просто общались.
Затем появились каналы, боты и другие инструменты которые встраивались в бизнес-процессы.

Но по факту это остается местом где что-то обсуждают и каждый день происходит одно и то же:
- новые сотрудники задают одинаковые вопросы
- клиенты пишут однотипные сообщения
- менеджеров дёргают по мелочам
- руководителя пингуют с фразой «а как правильно?»
- информация теряется, пересказывается, искажается

Всё это считается нормой. Говоря о практике внедрения ИИ, самой большой ошибкой остается думать ,что ИИ нужен бизнесу для аналитики или сложных автоматизаций. Но на самом деле то что он должен делать - снимать повторяющиеся действия. А диалоги как раз об этом.

Приведу простой пример. В одной компании мы делали не «ИИ-проект» и не «автоматизацию», а всего одну вещь:
одного Telegram-ассистента первого уровня.

Что он умеет делать:
-отвечает новым сотрудникам на вопросы по регламентам и процессам
- принимает типовые вопросы от клиентов и даёт корректный первый ответ
- собирает обращения в структурированном виде, а не хаотичным текстом
- фиксирует, о чём спрашивают чаще всего (по сути, живой QA)

Примеры ассистентов, которые можно создать: 🧑🏾‍💻

- Ассистент онбординга
Отвечает новым сотрудникам на вопросы: как устроены процессы, куда идти, что читать, к кому обращаться. Убирает хаос в первые недели работы и снимает нагрузку с HR и руководителей.
-Ассистент поддержки клиентов (1-я линия)
Принимает входящие вопросы, даёт корректные базовые ответы, собирает запрос в структуру. Клиенты перестают писать «простыни», менеджеры подключаются только там, где действительно нужно.

- Ассистент для менеджеров продаж
Подсказывает, как правильно отвечать клиенту, какие шаги делать дальше, какие материалы отправлять. Менеджеры меньше ошибаются и реже бегают с вопросами «а что ему сказать?».

- Ассистент руководителя
Принимает сообщения от команды, структурирует вопросы, помогает быстро понять суть проблемы. Руководителя перестают дёргать по каждому поводу.

-QA-ассистент / база знаний
Отвечает на повторяющиеся вопросы по продукту, услугам, регламентам. Фиксирует, что спрашивают чаще всего, и показывает реальные узкие места в процессах.

- Ассистент для внутренних процессов
Помогает с согласованиями, правилами, инструкциями, стандартами. Снимает вечные споры «а как у нас принято?».

Это просто инструмент, в который нужно написать информацию о которой он должен знать и ИИ будет ею руководствоваться перед каждый ответом.

Это влияет на менеджеров которых перестают дергать по мелочам, собственников, которые не участвуют в каждом втором вопрос, HR которым дурят голову новые сотрудники и тп.
Буквально полтора года назад такая разработка стоила не малых денег и начиналась от 1500 долларов. А вот сейчас, вместо того чтобы обращаться за этим к агентству или фрилансеру, можно это делать самостоятельно с помощью разных инструментов.

Если раньше нужно было учиться владеть инструментами типа Excel, Power Point и тп, то сейчас пришло время изучать то, как с помощью нейросетей делать вот такие решения самостоятельно и не платить невменяемые деньги за разработку.

Вам уже давно не нужен отдельный ИИ отдел или специалист.

Это тот уровень, который сегодня может собрать любой собственник или руководитель, если он понимает, какую функцию хочет убрать у людей, а не «какой инструмент попробовать».

И именно поэтому обучение «просто нейросетям» почти всегда бесполезно.
Потому что вопрос не в том, как пользоваться ИИ. Вопрос в том, какую роль вы ему отдаёте в бизнесе.

Если представить, что такой ассистент появится у вас в компании уже завтра - какую функцию вы бы отдали ему в первую очередь?
Онбординг, клиенты, продажи, поддержка?

Процессы.

В любом бизнесе, независимо от его размера, есть процессы. Даже если они не описаны и существуют «в голове».

Если посмотреть на бизнес сверху и укрупнить картину, остаётся всего три ключевых этапа:
1.Продукт с которого начинается бизнес.
2.Продажи - без них бизнес не имеет смысла
3.Деливери - исполнение обязательств перед клиентом

Всё остальное - маркетинг, HR, аналитика, автоматизация - это надстройки, которые либо усиливают продажи, либо делают исполнение обязательств стабильным и масштабируемым.

ИИ в этой системе - катализатор, который ускоряет каждый этап. Возьмём самый чувствительный процесс - продажи.

Есть исследование, которое показывает:

если компания отвечает лиду в первую минуту после обращения, вероятность того, что он станет клиентом, увеличивается на 397%, то есть почти в 4 раза.

Причём это работает независимо от цены продукта.

Отсюда простой вывод: побеждает не тот, у кого лучше оффер, а тот, кто быстрее и корректнее вступил в контакт.

Именно поэтому в медицинских центрах и клиниках этому уделяют огромное внимание. Если пациент не дозвонился или не получил ответ - можно считать, что он уже ушёл к конкуренту.

В предыдущем посте я писал про ИИ-ассистентов, которые решают эту задачу на первом уровне.

Что они делают на практике:
• отвечают на первичные обращения 24/7
• консультируют на любом языке
• работают строго по заданной информации без фантазий
• снимают нагрузку с администраторов и менеджеров

По сути, они закрывают самый критичный момент - первые касания с клиентом, где теряется больше всего денег.

Именно поэтому сейчас так много говорят про внедрение ИИ-ассистентов в коммуникации как с клиентами, так и внутри компании.

Ну а дальше можно идти глубже: голосовые ассистенты, сложные автоматизации, интеграции с системами.
Но есть важный момент 💡

К сложным решениям имеет смысл переходить только тогда, когда понятна математика: где теряются деньги и какой эффект даст автоматизация.

А чтобы эту математику понимать, нужно уметь собирать простые решения своими руками, без разработки и без дорогих подрядчиков.

Не потому что «так модно», а потому что иначе невозможно оценить экономическую целесообразность более сложных внедрений.И как я и говорил ранее использование нейросетей это уже обязательный навык, а не опция над которой стоит поразмышлять.

ИИ начинает приносить пользу не тогда, когда его много, а тогда, когда он встраивается в ключевые процессы бизнеса.

Одна задача, которая меняет отношение к ИИ

Вчера весь вечер решал теперь для меня простую, но при этом дорогую задачу.

Задачу, с которой живёт почти каждый. Бизнес работает, деньги приходят, люди заняты, но нет чёткого ответа, где именно теряются деньги и что масштабировать дальше. В свое время я усвоил что не всегда можно опираться на ощущения, всегда нужно строить компанию Data-driven и принимать ключевые решения на цифрах.

Раньше большнинство решений выглядело так:
• отчёты есть
• таблицы есть
• цифр много
а решения всё равно принимаются на ощущениях.

Я взял обычные данные компании: финансы, продажи, маркетинг и оценил загрузку команды

Загрузил их в нужные нейросети и задал управленческие вопросы:
• где бизнес теряет маржу
• какие направления дают максимум результата
• какие действия не имеют экономического смысла

Через короткое время у меня был:
• структурированный разбор
• приоритеты, а не просто цифры
• конкретные точки, куда идти дальше

И мне не нужно для этого собирать глобальные страт сессии, приглашать кучу экспертов. Достаточно знать как ввести в нужную роль ИИ, какой именно инструмент для этого использовать и какими данными его снабдить.

И если раньше для этого собирали аналитику неделями, потом подключали финансистов и часами спорили на совещаниях, то сейчас эта работа делается за один вечер.

Это конечно не «кнопка бабло». Это результат того, что ИИ используется как управленческий инструмент, а не как игрушка или помощник для текстов.

Недавно мы разбирали подобные задачи на интенсиве в Сколково.
И именно такого уровня кейсы я буду разбирать дальше - уже на продвинутом модуле в конце февраля.
Не обучение инструментам, а работа с реальными бизнес-задачами.

Когда ИИ используют на этом уровне, вопросы «зачем он нужен» больше не возникают.

Ожидания от ИИ 🤦‍♂️

Достаточно часто ко мне приходят с запросом о ведении социальных сетей.
У людей сложилось четкое представление о том, что сегодня есть контент-заводы которые за них буду генерировать контент.
В общеузнаваемом понимании это значит что ИИ сам исследует нужные темы, сам выбирает какую из них лучше сейчас собрать, затем составляет контент-план, сценарий и генерирует контент который разлетается по нужным социальным сетям.

Давайте пройдемся по более реальному сценарию и запомним: ИИ не работает без участия человека.
Это инструмент который:

1. Высвободит время специалисту
2. Сократит количество людей в процессах
3. Улучшит качество работ
4. Даст возможность делать бОльший объем работ за меньшее время.

Как это работает на практике:
Человек(это такой кожаный мешок без которого ничего не заработает), используя нужные нейросети проводит исследования, затем с помощью нейросетей создает контент-план, стратегию и затем , ВНИМАНИЕ! С помощью своих рук и нейросетей генерит контент. Этап постинга можно уже делегировать на автоматизацию.

Все остальное абсолютно нерабочая история которая не даст вам ни лидов, ни нормальных охватов. А еще, с большой вероятностью даст повод социальным сетям заблокировать ваш аккаунт за масс постинг или автоматизациию как это было у моих друзей с трехсоттысячным акаунтом.

Единственные люди у которых по-настоящему работает такой контент-завод те, кто зарабатывает на их продаже.

ИИ-департамент в девелопменте 🦺

Почти каждый день я встречаюсь с представителями разных бизнесов.
Недавно общался с крупным девелопером - больше 3000 сотрудников.

Строительство традиционно считается одной из самых консервативных отраслей.
Но то, что я увидел, сильно меня впечатлило.

В компании создан отдельный департамент по внедрению ИИ.

И речь тут не просто про одного разработчика.

Они оцифровывают всё - вплоть до болтов, гаек и шпилек. Потому что любые данные - это топливо для ИИ.

Очень было интересно узнать о том что они делают на практике.

Например создают внутренних ИИ-ассистентов для разных отделов.

Простой пример.
Сотрудник пишет ассистенту:
«Покажи, какие акты у меня не закрыты по объекту X».

ИИ имеет доступ к документам и программам где хранятся эти данные, проверяет их и за секунды выдаёт список.

Или другой запрос:
«Какие штрафные санкции прописаны в договоре с подрядчиком ООО “Бесит эта стройка” и есть ли просрочка?»

ИИ анализирует договор, сопоставляет сроки и даёт ответ.

Представьте, сколько времени экономится на таких задачах ежедневно.

Параллельно они:
• создают удобные интерфейсы под конкретные департаменты
• обучают сотрудников работать с ИИ в реальных задачах
• делают помощников с разными уровнями доступа - HR, юристы, бухгалтерия
• дообучают собственную модель для работы с конфиденциальными данными

Как видите это уже не про хайповый инструмент. Это инфраструктура.

Когда ИИ встроен в процессы - он даёт эффект. Когда он живёт в виде одного энтузиаста - это игрушка.

Малому и среднему бизнесу дапартамент конечно же не нужен. Но понимание архитектуры внедрения нужно обязательно.

Важно понимать - за такими решениями не всегда стоят десятки разработчиков и космические бюджеты.

Во многих случаях это комбинация уже существующих инструментов, правильной логики доступа к данным и понимания, как строится архитектура.

И если разобраться в принципах работы - подобные решения можно собрать и в компаниях значительно меньшего масштаба.

Вопрос не в размере бизнеса, а в том, понимаете ли вы, как правильно использовать ИИ внутри своих процессов.

Прогресс ИИ или как не пропустить важное.

Сегодня на обучении у одной международной компании собрали кейс, который наглядно показывает, куда сместилась планка ИИ.

Задача была такая: построить маршрут международного груза в обход европейских портов с расчётом стоимости захода в каждую точку. Обычно эта работа занимала минимум один рабочий день аналитики, звонков, анализа документов и таблиц.

Сегодня мы все это собрали за два промта и 15 минут. На выходе - полностью работающее веб-приложение с картой, маршрутом и расчётами.

Но интереснее не только то что мы собрали полноценное веб-приложение, а то что нейросеть сама подтянула данные о портах, открытых в 2026 году, которые не были в первоначальном запросе. Проанализировала актуальность и предложила оптимальный вариант по самой лучшей цене.

Это сделал человек, который неделю назад вообще не работал с ИИ. Без единой строчки кода.

Вот что здесь важно понимать:
Это уже базовая механика - c появлением reasoning нейросети начали рассуждать поэтапно, проверять данные, строить логические цепочки. Не выполнять команду, а думать над задачей.

И большинство компаний до сих пор пытаются внедрять ИИ через "давайте все-таки установим этот ChatGPT чтобы писать письма" потому что не видят, где проходит граница между инструментом для текста и системой, которая решает структурные задачи.

Проблема уже не в доступе к технологии, а в том, что люди не понимают архитектуру решения. Они видят интерфейс, но не видят, как собирается логика.

А когда видишь - задачи начинают решаться иначе. Не "быстрее". Иначе по структуре.

Вот об этом я и говорю на встречах с бизнесами. Внедрение ИИ это не только разработка, это обучение команды использовать нужные инструменты и научиться видеть как строить архитектуру решений ❤️