Когда нейросети вспотели от задач Сколково 🤖💦

Вчера провели мастер-класс по использованию ИИ в построении стратегии экспорта для слушателей Московской школы управления Сколково.

Собрались более 60 участников, все онлайн – прямо как в старые добрые времена локдауна 😷 Начали, разумеется, с теории и общего обзора текущего состояния генИИ, затем оперативно перешли к практике!

Задачка: с помощью Claude, ChatGPT и Gemini Advanced провести исследование рынка расходных материалов для ремонта автомобильных шин...в Египте 🤯 (Спасибо Барнаульскому химическому заводу за задачку со звёздочкой 😅)

Я, произнаюсь, переживал, что не вытянем, нейронки, возможно, тоже, но виду не подали. В итоге на скорую руку изучили конкурентов, разобрали отрасль по методологии Щедровицкого, которую преподают в Сколково.

Два часа пролетели незаметно. Нейросети поседели повзрослели на пару лет, участники набрались опыта в применении генИИ для реальных бизнес-задач, а организаторы, кажется, всерьез подумывают о спецкурсе по нейронкам. 👍

Лайфхак дня: если долго бьётесь над задачей, но ИИ не выдает нужный результат, предложите ему за хороший ответ чаевые в сто долларов. Работает безотказно! 👌(Шутка. Или нет? 🤔💸)

Переквалификация в AI/ML? А может, не надо? 🤔💼

Друзья, часто получаю вопросы о переходе в сферу AI/ML. Мол, как туда попасть, с чего начать, какие курсы пройти... Ну и реклама, конечно, старается: всё бросай, иди учись на нейросетевика, через год на Bugatti Koenigsegg Regera будешь ездить как Сэм Альтман.

Ничего не имею против AI/ML, но очень много имею против переквалификации. Прямо очень-очень. ⛔️🚫🔄

Но каждый раз, когда пытаюсь объяснить это, чувствую себя Майком Эрмантраутом, разрушающим чью-то мечту. Сделаю над собой усилие и скажу прямо и честно, что я думаю об этом:

1. Цените то, что уже у вас есть. Вы годами накапливали опыт в своей сфере. И если новые знания и навыки не развивают его, а отбрасывают вас в начало пути, то это худшая из возможных инвестиций. Потому что она обнуляет даже не деньги, а время.

2. Большой AI не резиновый. В OpenAI работает 1200 человек, в Mistral вообще 60. Миллионы сотрудников этой сфере не будут нужны. Да еще и не исключено, что со временем количество занятых там вообще начнет сокращаться. Может оказаться, что вы найдете свою доходную нишу. А может оказаться, что попадёте в очередной кроваво-красный океан.

3. Формула успеха от Михаила Токовинина. Создатель amoCRM Михаил Токовинин предложил гениальную формулу: компетенции X ресурсы X время Х знакомства = успех. Если вы обнуляете один из этих множителей, вы можете обнулить все

Так что вместо того, чтобы учиться чему-то с нуля, возьмите то, что уже умеете, и усильте это с помощью ИИ.

- Вы аналитик? Научитесь решать 20% задач с помощью генИИ.
- Рекрутер? Используйте GPT для проверки резюме и написания вакансий. Научитесь решать 20% задач с помощью генИИ.
- Маркетолог? Пусть ИИ помогает вам с сегментацией аудитории и контент-планами. Научитесь решать 20% задач с помощью генИИ.
- Бухгалтер? Используйте ИИ для составления типовых отчетов. Научитесь решать 20% задач с помощью генИИ.
- Менеджер проектов? Для написания технических заданий. Научитесь решать 20% задач с помощью генИИ.

Помните: пока вы будете осваивать новую профессию, GPT-5 (или 6, или 7) уже научится делать это лучше вас. Не нужно пытаться создать второй OpenAI в гараже дедушки. Лучше станьте сильнее в своей области, где у вас уже есть навыки, ресурсы, знакомства и проинвестированы несколько лет собственной жизни.

Почему GPT-4o Mini может оказаться троянским конем в мире ИИ?

OpenAI выкатила настоящий танк среди нейронок, замаскированный под малютку. Многие из вас уже читали о новой модели GPT-4o Mini, но основной акцент пришелся на то, что она “мини”. “Зачем нам мини? Ты нам макси подавай”, - как будто бы подумали все и побежали дальше. Расскажу вам то, что упустили из виду многие. Заодно и выясним, почему она троянский конь для конкурентов.

Не дайте себя обмануть словом "мини"

Эта модель на 10-30% умнее своей старшей сестры GPT-3.5. Помните времена, когда GPT-3.5 была топовой моделью, мы ей пользовались и радовались? Теперь она стала слабенькой 🤷‍♂️. В зависимости от задачи, mini уверенно опережает предшественницу. Можем покопаться в бенчмарках, но по большому счету самое главное для нас - Mini очень хорошо работает.

‼️GPT-4o Mini на 30% умнее GPT-3.5 и при этом в 6 раз её дешевле (и в 33 раза (!) дешевле топовой GPT-4o).

Нам, простым смертным это как будто бы все равно (GPT-4o Mini - бесплатна для обычных пользователей), но мы говорим об использовании модели для разработчиков через API.

Пример задачи. Хотим сделать саммари "Маленького принца" Антуан Мари Жан-Батист Роже де Сент-Экзюпери. Сколько это будет стоить?

1️⃣ на GPT-3.5 - 2,33 рубля,
2️⃣ на GPT-4o - 11,64 рублей,
3️⃣ на GPT-4o Mini - 38 копеек❗️

Фактически OpenAI за счёт копеечной стоимости хочет подсадить на свою модель огромное число разработчиков, а значит, и нас ждут десятки тысяч приложений со встроенным ChatGPT под капотом. Потому что хорошо работает + низкая цена.

Вот почему “малютка” - настоящий троянский конь. Под маской "облегченной" версии скрывается мощный инструмент, способный встроиться в гигантское число решений на базе ИИ. OpenAI явно хочет захватить мир (и мы их понимаем, в конце концов, кого интересуют цели меньше?), привлечь армию разработчиков сильной и дешевой моделью. Это ключевое в новости о новой нейронке, а не то, что она - Miniкупер.

Картинка взята с официального сайта OpenAI.

Какой же все-таки это стресс - записывать в студии видео для обучающего ролика. 😅 Обычно когда выступаешь, видишь людей, их эмоции. В студии все не так. Ты сидишь на фоне зеленого ковра, смотришь в черный экран камеры ("смотрите туда, Сергей, там душа зрителя сейчас"), а вокруг тебя в напряженном ожидании сгрудились 6 человек. Они ждут, что ты не споткнешься, сможешь без запинки договорить фразу.
Но каждый раз ты все равно спотыкаешься. И начинаем все сначала.

Студия для новичка вроде меня - пыточная. Ролик на 20 минут записывали 2 часа. Но при этом в конце выяснилось, что мы ещё и быстро справились. Оказывается, иногда запись на 20-минут может и дольше 4 часов длиться.

Что будет в ролике? Это 20-минутный урок о генеративном ИИ. Рассказал, почему генИИ окажет революционное влияние на всю человеческую цивилизацию (да-да, именно так! 🥸 И это совсем не пафос - это реальность уже сегодняшнего дня). Ну и конечно, отдельный блок - как начать работу с нейросетями и топ-3 лайфхаков для новичков.

Этот урок станет частью общедоступного фильма о современных технологиях, который готовится "Университетом Национальной технологической инициативы 2035" - первым в России глобальным цифровым университетом. Его учредитель - Агентство стратегических инициатив.

Первый опыт дался непросто, но я рад, что могу делиться знаниями о генеративном ИИ. Надеюсь, что мой опыт и советы будут полезны всем, кто интересуется этой революционной технологией.

Как будет кино готово, конечно, выложу ссылку здесь🫡

А я же говорил!

Создатели Claude выпустили гайд по системному промптингу. Я его прочитал и резюмировал для вас все основные идеи из этого документа. Многое вы уже и так знаете, но, думаю, лишним перечитать еще раз правила общения с нейронкой не будет.

1. Четкость формулировки запросов. Старайтесь формулировать свои вопросы или запросы как можно конкретнее и точнее. Например, вместо "Расскажи о технологии AI", лучше спросить "Объясни, как работает технология нейронных сетей в AI". Чем точнее запрос, тем точнее будет ответ.

2. Разбиение сложных запросов на части. Если ваш запрос сложный, разбейте его на несколько частей. Например, если вам нужно узнать об алгоритмах машинного обучения, сначала спросите об одном типе алгоритмов, а затем перейдите к следующему.

3. Использование контекста. Указывайте контекст, чтобы ИИ мог лучше понять ваш запрос. Например, "Объясни, как работает этот алгоритм в контексте финансовых рынков". Это поможет получить более точный и сфокусированный ответ.

4. Запрос на стиль. Если вам нужен краткий ответ или, наоборот, более детальное объяснение, прямо укажите это. Например, "Объясни кратко" или "Расскажи подробно".

5. Указание ограничений. Если вы знаете, что ИИ может столкнуться с ограничениями (например, отсутствием доступа к интернету), лучше сразу укажите это, чтобы избежать недоразумений. Например, "Объясни без ссылки на внешние ресурсы".

6. Готовность к обратной связи. Если вы не получили нужного ответа, скажите ИИ переформулировать или уточнить ответ. Например, "Это не то, что я имел в виду, объясни иначе"

7. Модульный подход. Если вам нужно выполнить несколько связанных задач, разбейте их на модули. Например, "Сначала объясни принцип работы, потом приведи пример использования".

В целом это то, что я рассказываю на своих лекциях и мастер-классах, но тут еще подтверждение пришло от компании-разработчика - мы все правильно промптим.

Поэтому и результаты такие крутые получаются!

И расскажите, какие хитрости вы используете при коммуникации с нейронкой?

Взгляд в будущее через призму ИИ

На прошлой неделе состоялось моё интервью генеральному продюсеру радиостанции “Серебряный дождь” Виктору Набутову. Говорили - кто бы мог подумать - об искусственном интеллекте. 😁

Во всех своих последних выступлениях, рассказываю, доношу до каждой аудитории, до которой могу дотянуться, одну простую мысль: ИИ - это как изобретение двигателя внутреннего сгорания в 20 веке и интернета с соцсетями - в 21 веке. Убежден: это главная технология человеческой цивилизации. Поэтому ее важно осваивать, изучать и использовать.

Но по-прежнему главные вопросы, которые поступают: “нас всех уволят”. 😐

Мы можем сколько угодно внутренне сопротивляться этому, но будущее - наступило.

Можно закрывать глаза, прятаться от него под одеялом и пророчествовать восстание машин, но что это даст?

Я уверен ровно в обратном: наше время - подарок судьбы и его нужно использовать на полную катушку. Газовать, а не тормозить.

Попытался об этом и рассказать в вышедшем интервью. Огромное спасибо Виктору за интересные, местами довольно жесткие вопросы и невероятную энергию этого разговора. Беседа длилась 40 минут, а мне показалось, что за 5 минут пролетело.

Обсудили:

🔹Как ИИ ворует голоса людей;
🔹Кто побеждает в гонке ИИ и почему это страшнее ядерного оружия;
🔹Когда мозг сольется с компьютером
🔹и как нейросеть уже рулит биржей.

Полную версию смотрите здесь

Интервью состоялось в рамках партнерской программы “Серебряного дождя” с глянцевым журналом о цифровой трансформации “Цифровой океан”.

Запускаем первое в России исследование ИИ-компетенций руководителей бизнеса

Прямо сейчас весь бизнес находится внутри фазового перехода - движется от традиционных моделей к широкому применению генеративного ИИ в бизнес-процессах. Поэтому совместно с Академией бизнеса Б1 при участии Платформы онлайн-рекрутинга hh.ru, Российской академии народного хозяйства и государственной службы при Президенте Российской Федерации, цифровой экосистемы МТС и финансовой группы «Финам» мы проводим первое в стране масштабное исследование оценки ключевых компетенций и навыков, необходимых для ИИ-перехода.

Я буду выступать в роли эксперта по генеративному ИИ данного исследования.

Приглашаю руководителей и HR BP компаний принять участие в этой работе!

Исследование уже началось и завершится 30 сентября.

Его задачи:

1. Выявить наиболее важные компетенции, требуемые для успешной работы с генеративным ИИ;

2. Оценить текущий уровень готовности руководителей и их команд к внедрению и управлению решениями генеративного ИИ;

3. Определить основные вызовы и барьеры в области корпоративных знаний, с которыми сталкиваются компании при внедрении генеративного ИИ.

Заполнение анкеты занимает не более 10-15 минут. Участники опроса первыми получат отчет по итогам исследования.

Чем большее количество руководителей примет в нем участие, тем точнее будет понимание текущего ландшафта ИИ-компетенций в российском бизнесе. Приглашайте руководителей ваших компаний к данному исследованию - это очень важно для развития конкурентоспособности отечественного бизнеса в эпоху ИИ-трансформации.

Опрос проходите по ссылке: https://anketa.b1.ru/e/3275/oLqol776

OpenAI опять делает то, что Google только обещал

Создатели ChatGPT на своем OpenAI DevDay показали технологию голосового ассистента, которую можно встраивать в продукты и системы через API. Прямо на конференции голосовым ботом они "заказали" клубнику себе в офис, разговаривая с живым человеком. Самое смешное, что Google в 2018 году уже показывал точно такого же помощника, который так и остался видеороликом, показанным со сцены. И вновь OpenAI передает привет тихоходам из Гугла.

Такие "приветы" от OpenAI уже становятся традицией. Сначала они создали реально действующую модель GPT на основе научных разработок и архитектуре трансформеров от Google. А теперь запустили голосового ассистента, которого их конкуренты так и не смогли довести до пользователей за 6 лет.

Может OpenAI их уже реально троллят? 😁

ИИ - поворотный момент в истории человечества. Впервые на Земле у людей появляется конкурент в области мышления

Осень выдалась богатой на события. Оценку будущего технологии 23 сентября озвучил СЕО OpenAI Сэм Альтман, а затем 12 октября - CEO Anthropic, создатель модели “Claude” Дарио Амодей опубликовал своё эссе с размышлениями на тему будущего генИИ. В пабликах очень много разборов этих документов [1, 2, 3, 4, 5], у Дарио вообще чтиво на 13 500 слов. 🙈

При желании можете ознакомиться в первоисточниках, я лишь приведу цитаты по трем темам от Альтмана и Амодея, в которых они сошлись во мнениях. Ну и в конце скажу, что я, собственно, сам по этому поводу думаю.

ИИ как трансформирующая сила для бизнеса и общества
Альтман: В следующие пару десятилетий мы сможем делать вещи, которые показались бы магией нашим бабушкам и дедушкам.
Амодей: Это может оказаться самым важным фактом во всей истории до сих пор. Возможно, через несколько тысяч дней (!) у нас будет сверхразум (!)

Ускорение научного и технологического прогресса с помощью ИИ
Альтман: ИИ даст людям инструменты для решения сложных задач и поможет нам добавить новые подпорки к этим лесам, которые мы не могли бы придумать сами.
Амодей: Мой основной прогноз заключается в том, что ИИ-разработки в биологии и медицине позволят нам за 5-10 лет добиться прогресса, которого биологи-люди достигли бы за следующие 50-100 лет.

Изменения на рынке труда и новая роль человека
Альтман: Хотя это будет происходить постепенно, поразительные триумфы – исправление климата, создание космической колонии и открытие всей физики – в конечном итоге станут обычным делом.
Амодей: Я думаю, что в краткосрочной перспективе сравнительное преимущество будет по-прежнему сохранять актуальность людей и фактически увеличивать их производительность, и может даже в некотором смысле выравнивать игровое поле между людьми.

Что по этому поводу думает ваш покорный слуга, Кобелев Сергей Вениаминович? 🙂

1. Мы видим фактическое подтверждение тезиса профессора Татьяны Черниговской, что у человека постепенно зарождается конкурент в области интеллекта.
2. Генеративный ИИ - это новая технология общего назначения, которая радикально изменит человеческое общество, экономику и нашу жизнь. Это произойдет уже при нашей жизни.
3. ИИ - это вместе с человеком, а не вместо человека. Нас ждёт не замена людей машинами, а симбиоз работы биологического и синтетического интеллектов.
4. Главный навык, который нужно прокачивать сейчас, - это использование технологий генИИ, понимание, как они работают и какую пользу могут принести.

Держим руку на пульсе и постараемся не отставать от этого поезда))

Шаг номер 0 для внедрения генеративного ИИ в бизнесе

Мне тут попался план доходов OpenAI на ближайшие годы. Многие обратили внимание на их "скромный" рост всего в 100 раз за 5 лет, который наметили создатели ChatGPT. Но меня заинтересовала другая деталь: почти 60% своих доходов, компания планирует получать от обычных пользователей. На API, через который работают разработчики и корпоративные клиенты, приходится всего по 20% от выручки. И это очень точно совпадает с тем, что я сейчас вижу при развертывании генеративного ИИ в российском бизнесе.

Смотрите. Многие наши компании активно идут во внедрение нейронок в бизнес-процессы и автоматизацию: развертывают для сотрудников доступы, создают пилоты на базе ИИ, ищут точки оптимизации. Но есть одно важное замечание.

Внедрение генИИ - это очень красиво, но для большинства компаний этот шаг зачастую избыточен.

Прежде чем переходить к развертыванию ИИ-контура важнее провести обучение персонала. Причем не важно, с кого начинать это обучение - топ-менеджеров или основного корпуса сотрудников. Да, будут свои нюансы - для топов нужно один акцент делать, для HR - другой, для продактов - третий. Но важно учить всех. Именно по такому пути мы движемся сейчас в МТС в части обучения людей работе с нейронками.

В ближайшее время выйдет несколько наших обучающих модулей по использованию генИИ. Как раз подготовка сотрудников и есть принципиально важный шаг номер 0 перед тем, как полноценно разворачивать нейронки на продукты, процессы и внедрять на уровне ИТ-инфраструктуры.

Кажется, что очевидная история, но как показывает практика - не всегда.

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. 🤔