У нас вспыхнул яростный спор - с кого начинать ИИ-обучение в компании?

Мой коллега говорит: стартовать - только с топ-менеджеров. Логика такая: они лучше понимают, где эффективнее внедрять нейронки для снижения расходов и ускорения работы. Если начальство будет вовлечено в процесс применение ИИ, то и подчиненные автоматически быстро подтянутся. "Руководители - наилучшие проводники изменений в компаниях!" И пальчик назидательно поднимает вверх☝️

Я придерживаюсь иной точки зрения: учить нужно сразу всех в компании!

С одной стороны это только кажется, что "начальству виднее", где применить ИИ. Но самое главное - при раскатывании ИИ-компетенций на большую группу людей возникает эффект быстрого масштабирования. Ведь генИИ можно обучить быстро и всех. И сотрудники, получив базовый набор механик работы с ИИ, сами выберут, какие задачи им лучше решать с новым инструментом.

Я бы вообще и топ-менеджеров, и основной штат сотрудников учил одновременно. А вот с руководителями проводил консультации в формате 1-1 для индивидуальной доработки их бизнес-задач.

Но договориться, кто из нас прав, мы так и не смогли. Рассудите вы нас.👇

Наш позавчерашний опрос вылился в очень насыщенную дискуссию неожиданно для меня

С одной стороны мы увидели: 75% из числа проголосовавших уверены - учить надо всех. Однако в комментариях вышел спор: Павел считает, что начинать нужно с топов, Vyacheslav - что административное обучение всех подряд эффективным не будет. Мой вывод по итогам этого обсуждения сформулировал так:

учить нужно тех, кто самый заряженный.

Дело не в “много-мало”, дело - в “интересно-неинтересно”. Если в компании будет горящий идеей ИИ топ-менеджер, то он и станет проводником обучения сотрудников, новых проектов, сам станет активно продвигать тему ИИ внутри коллектива.

Собственно, именно такой кейс у меня был на прошлой неделе - читал лекцию для 70 сотрудников. Инициатором обучения выступили два заряженных 🔥 акционера компании.

Поэтому выходит, что в рассматриваемой задаче нет только черного или белого, правильного ответа или неправильного. Реальность - это всегда сложный градиент с переходом из одного в другое. И большое значение здесь играет инициатива сотрудников - как высшего звена, так и основного состава компании.

— А как понять, куда можно внедрить ИИ?

Такой вопрос сегодня задали мне на встрече. Проблема достаточно частотная, поэтому подготовил для вас систему оценки потенциала ИИ-зации процесса. Звучит монструозно, но суть простая. Заполняете чек-лист, отвечаете на перечисленные вопросы и получаете диагностику процесса с точки зрения внедрения в него ИИ - как классического так и генеративного.

Например, вы — руководитель департамента в компании. У вас в руках — 15 бизнес-процессов. Как понять, что возможно запустить в связке с ИИ, а что нет? 🤔

Здесь — быстрое решение, просто ответить на вопрос “Подходит/не подходит”. Но есть и более развёртнутая и глубокая версия такого опросника. С ней вы можете идти к технарям и запускать процесс внедрения. Если такой гайд вам интересен, напишите в комментариях “Хочу гайд”, я его тоже выложу.

Заодно и выясним, есть такая проблема или это Сережа придумал. 😁

Готовлю кандидатскую диссертацию по менеджменту — вышла первая научная статья

У меня вышла первая научная статья в рамках подготовки кандидатской диссертации. Работа называется «Концептуальная модель стратегии ИИ-трансформации». Это не просто обзор подходов к стратегии внедрения искусственного интеллекта, но и представление моей концепции интеграции ИИ в бизнес. Важное уточнение: материал не о генеративном ИИ, а о внедрении классического, большого ИИ. Как вы знаете, генеративный ИИ — только один из сегментов общего пула нейросетей, развивающихся сейчас в мире.

Из неожиданного: как выяснилось, материалов о стратегии ИИ-трансформации очень мало. Удалось найти лишь несколько полноценных научных статей, а всё остальное — различные прикладные исследования McKinsey, SAP, BCG и др.

В этой публикации систематизирую имеющуюся информацию и описываю собственную модель внедрения ИИ в компании. Она состоит из 15 шагов, которые предстоит реализовать компании для запуска в своём бизнесе ИИ.

В скором времени выйдет ещё одна научная статья с обзором результатов практического внедрения генеративного ИИ в действующую крупную инвестиционную компанию.

Что за подписка ChatGPT Pro и почему за нее просят $200 в месяц

С релиза ChatGPT О1 мир генеративных моделей ИИ раскололся на «до» и «после». В этом посте объясню вам, в чём фундаментальная разница между привычным GPT4o и их новой моделью О1, а заодно поймете, почему OpenAI «совсем офонарели» и за нейронку выставили ценник в $200. Если коротко – разница между ними, как между т9 и работой человеческого мозга. 🙂

Глубже, чем «угадайка»

Текущие модели, которые были доступны нам последние два года, по сути, очень хорошо умеют предсказывать следующую букву, следующее слово. Это как т9 у вас в телефоне, просто невероятно большой и навороченный. Для примера представим, что нужно решить задачу: 185 умножить на 359. Классические модели такие как GPT-4o или Claude Sonnet 3.5 называли ответ, исходя из прогноза, какая цифра лучше всего сюда подойдёт. Отсюда и возникали нелепые ошибки генеративных ИИ в детских задачках на логику типа «У Алисы две сестры и два брата, сколько сестер у брата Алисы». Чтобы решать подобные задачи моделям вроде ChatGPT-4o пришлось научиться писать Python-код для выполнения расчетов. 😁

В сентябре OpenAI выпускает О1 (в версии Preview). И эта модель стала решать задачи экзамена PhD лучше, чем человек. Далеко не случайно из её названия исчезает приставка GPT. Фактически она «думает», а не «угадывает». И теперь, когда вы задаёте ей ту же задачу – посчитать братьев и сестер или перемножить 185 на 359, генИИ не выплевывает как можно быстрее ответ, пытаясь "попасть" в правильный, а обдумывает задачу – прогоняет условия несколько раз, перепроверяет сама себя, убеждается, что ответ – верный. Это очень большая нагрузка на серверы OpenAI, поэтому этой модели можно задать только 50 (!) запросов в неделю.

Но что случилось в начале декабря и за что платить 200 долларов в месяц?

5 декабря выкатили модель О1 уже без приставки Preview. Она еще больше поумнела, стала "думать" быстрее. Но был выпущен тариф за 200$ в месяц. И ключевое отличие в том, что у модели в режиме "Pro" сняли ограничения на "раздумья". Теперь в некоторых задачах о1 может потратить 5 минут, на достижение цели. Ну и еще бонус, в этом тарифе обычная О1 доступна без каких-либо ограничений.

В итоге, у среднестатистического пользователя, скорее всего не найдется задач для такой огромной нагрузки. А вот исследователи, ученые, математики — для них это теперь правая рука и личный невероятно умный и дотошный исследователь. И эффективность ее работы такова, что она в состоянии выполнять работу за минуты, на которую людям ранее требовались недели или месяцы. Тариф О1 Pro стоимостью $200 в месяц как раз адресован структурам, работающими над такими сложными объёмными задачами.

Буду ли я брать этот тариф? Хм. 🤔

Если вы искали человека, который платит $200 в месяц за ChatGPT, можете смело кивать в мою сторону теперь. 🙈

Я уже рассказывал, зачем может понадобиться подписка o1 Рro, говорил об исследовательских лабораториях. Но действительность оказалась куда прозаичнее. Изучать дифференциальную геометрию или комбинаторную теорию пока не планирую. Дело в другом: мне банально не хватает лимита сообщений на использование модели о1. Я их выбираю за 2-3 дня. Поэтому — привет, о1 Pro! 👋 (и до свиданья, мои 200 долларов в месяц 🥲).

Зато могу безлимитно кататься на серверах Open AI. 😁

Решил отказаться от подписки Pro за $200. Мне хватило 3 -х дней

Вот и всё… Неплохая получилась история. Интересная, весёлая, порой немного грустная, а главное – поучительная…

Я отключаю подписку Pro. Google Gemini рулит. В очередной раз подтверждается моя концепция, что нельзя зацикливаться на одном инструменте, а надо тестировать разные решения (как минимум те, которые мелькают в лидербордах).

Моя история работы с платными генеративным ИИ выглядит так:

15 февраля 2023 г. впервые подписался на ChatGPT Plus. Оплачиваю его каждый месяц уже почти два года.
7 сентября 2023 г. была анонсирована подписка на Claude Pro, в тот же день я оформил ее. И платил до прошлой недели, пока меня в очередной раз не забанили ("потому что ты рюский").

За эти два года я очень часто переходил с одного продукта на другой — они постоянно обновлялись или начинали отвечать лучше конкурента.

Сегодня 80% задач решаю с Google Gemini. В их бесплатном плейграунде. Решил не продлевать подписку на Claude. И отменил подписку на ChatGPT Pro.

Посмотрим, как изменится ситуация в будущем, но пока что Google делает всех, включая ультрадорогое решение от OpenAI.

Я отказался от подписки на ChatGPT за $200 в месяц в пользу Google AI Studio за $0 в месяц

Писал об этом здесь. И вы тоже можете подключить себе этот инструмент.

Записал для вас пошаговую видеоинструкцию, как подключить генеративный ИИ от Google и бесплатно использовать сильнейшую на сегодня модель нейросети.

❗️Важно!

Gemini (gemini.google.com) и Google AI Studio (aistudio.google.com) - это РАЗНЫЕ инструменты. Первый — для широкой публики, второй — для разработчиков (но доступен всем! 😉).

В AI Studio доступны более мощные модели, чем в обычном Gemini. Но по умолчанию там стоит НЕ самая сильная модель.

Для доступа к AI Studio достаточно аккаунта Gmail. Интерфейс похож на обычный чат, все просто и удобно.

Чего куда нажимать — объясняю в видео.

Делитесь гайдом с друзьями и коллегами, вопросы — в комментариях!

Авторское кино — это значит кинематограф за вашим авторством

– Эй, Кинопоиск, сделай-ка фильм со мной в главной роли, Бредом Питтом и Моникой Беллуччи, чтобы мы в соседней галактике искали сокровища. А я пока картошку дожарю. 3, 2, 1…

Примерно такие выходные под ужин могут нас ожидать уже в недалёком будущем. Во всяком случае текущие результаты генерации видео с помощью ИИ показывают именно такой тренд. Увидел в тг-канале Futuris пример короткометражки, сделанной при помощи Veo2.

Именно о подобных вещах я говорю, когда привожу пример, что генеративный ИИ – технология общего назначения, которая радикально изменит человеческое общество и экономику. В результате развития генИИ часть специалистов смогут создавать удивительные картины дома на компьютере, а не решать увлекательную задачу «где найти $50 млн, чтобы снять кино, какое я хочу». А часть специалистов останется без работы, потому что радикально подешевеет кинопроизводство.

Ровно такие же процессы происходили, когда изобрели двигатель внутреннего сгорания и электричество.

Шумят китайские нейросети по просторам интернета

Поэтому записал для вас видеоразбор по нескольким самым популярным китайским генеративным ИИ-моделям — Deepseek, Qwen, Hailuo.

Кратко о моделях в обзоре.

Deepseek — https://chat.deepseek.com
✅ ходит в интернет;
✅ работает в России без VPN;
✅ регистрация по Gmail-аккаунту;
✅ бесплатная (до 50 запросов в день).

Qwen — https://chat.qwenlm.ai
✅ ходит в интернет;
✅ умеет визуализировать код как ChatGPT или Claude;
✅ генерирует фото и видео;
✅ работает в России без VPN;
✅ бесплатная.

Hailuo — http://www.hailuo.ai
✅ ходит в интернет;
✅ генерирует фото и видео;
✅ работает в России без VPN;
✅ бесплатная.

Ключевое: все модели имеют открытый исходный код, их можно размещать локально на серверах (ваши инфобезы будут счастливы!)

У всех моделей просто гигантское контекстное окно.

Пробуйте, тестируйте и рассказывайте в комментариях, как получается укреплять русско-китайскую нейросетевую дружбу. 😁

Сергей Кобелев. ГенИИ для бизнеса

16 слов, от которых я поперхнулся утром. Цитата из ночного поста Сэма Альтмана о будущем сильного ИИ.

Основные выдержки можно прочитать здесь

Вышло мое первое интервью для одного из крупнейших ИТ СМИ России TAdviser.ru

✅ Что происходит на рынке генеративного ИИ в бизнесе?
✅ Как обстоят дела с практическим применением нейронок?
✅ Какие риски использования и неиспользованием есть у бизнеса?

Сергей Кобелев: Генеративный ИИ покроет 80% кадрового дефицита в России к 2030 году

Опыт таких крупных форматов первый, но надеюсь, что не последний. 😁

Свои вопросы пишите в комментарии, всем отвечу 🤝

Сергей Кобелев. ГенИИ для бизнеса

От анализа финансовых показателей агрохолдинга до доклада совету директоров, используя только ИИ. Пошаговый гайд

В этом видео (ссылка на loom) последовательно рассказал вам:

📌 как провел диагностику финансово-экономической деятельности агрохолдинга;

📌сформировал инициативы для увеличения денежного потока компании;

📌 оформил презентацию;

📌 подготовил выступление к совету директоров компании.

Эту задачу выполнил полностью один, вооружившись только моделями генеративного ИИ.

Разложил все максимально подробно: какие модели использовались, как я одновременно работал с 7 моделями ИИ и зачем я это делал.

На выходе у меня получился 317-страничный документ.

По сути, раскрываю вам внутреннюю механику внедрения моделей генеративного ИИ в крупный бизнес, которую использую в своей ежедневной работе.

Напишите в комментариях - как вам? Что унесете к себе в работу?

Сергей Кобелев. ГенИИ для бизнеса