Пару слов о новости, которую многие заметили, но не все до конца осмыслили.
26 февраля Block (крупная финтех-компания за Square и Cash App) объявила о сокращении более 4 000 сотрудников - это около 40% команды. И в публичной коммуникации компания прямо связала это с внедрением AI: инструменты повышают продуктивность, значит можно работать меньшим составом.
Рынок отреагировал спокойно и даже позитивно. В премаркете акции росли более чем на 20%. Для инвесторов это выглядит просто: меньше издержек - выше маржинальность.
Здесь важен не сам факт сокращения. Важно то, что крупная публичная компания не завуалировала причину, а прямо сказала: мы пересобираем модель за счёт AI и становимся эффективнее.
Это уже не разговоры про «будущее технологий», а управленческие решения на уровне десятков процентов штата.
Отсюда неизбежный вопрос, который будет звучать всё чаще: какие функции первыми становятся зоной пересборки и кто успевает адаптироваться быстрее рынка.
Просто факт: AI-навыки перестают быть «дополнительным преимуществом», они становятся базовой гигиеной. Когда-то такими же стали Excel, презентации и CRM.
Разница только в том, что сейчас скорость изменений выше. И выигрывают не те, кто «интересуется», а те, кто встроил AI в реальную работу и усиливает им свои процессы.
Что думаете, друзья?
26 февраля Block (крупная финтех-компания за Square и Cash App) объявила о сокращении более 4 000 сотрудников - это около 40% команды. И в публичной коммуникации компания прямо связала это с внедрением AI: инструменты повышают продуктивность, значит можно работать меньшим составом.
Рынок отреагировал спокойно и даже позитивно. В премаркете акции росли более чем на 20%. Для инвесторов это выглядит просто: меньше издержек - выше маржинальность.
Здесь важен не сам факт сокращения. Важно то, что крупная публичная компания не завуалировала причину, а прямо сказала: мы пересобираем модель за счёт AI и становимся эффективнее.
Это уже не разговоры про «будущее технологий», а управленческие решения на уровне десятков процентов штата.
Отсюда неизбежный вопрос, который будет звучать всё чаще: какие функции первыми становятся зоной пересборки и кто успевает адаптироваться быстрее рынка.
Просто факт: AI-навыки перестают быть «дополнительным преимуществом», они становятся базовой гигиеной. Когда-то такими же стали Excel, презентации и CRM.
Разница только в том, что сейчас скорость изменений выше. И выигрывают не те, кто «интересуется», а те, кто встроил AI в реальную работу и усиливает им свои процессы.
Что думаете, друзья?
❤10🔥2🥰1
Мы привыкли думать, что “наводить порядок” и “внедрять AI” имеет смысл только тогда, когда у тебя офис, команда и обороты, от которых бухгалтер начинает говорить шёпотом.
А реальность другая.
Бизнес - это не цифра в отчёте и не количество людей в чате. Бизнес начинается в тот момент, когда ты продаёшь результат, отвечаешь за сроки, держишь качество и каждый месяц самостоятельно обеспечиваешь себе доход. Даже если это 20 тысяч рублей, в бизнесе только ты, и ты не называешь себя “предпринимателем”, потому что неловко.
Кейс. Фотограф с высоким чеком, который всё равно упёрся в потолок
К нам обратился фотограф. Из тех, про кого говорят “дорого, но хочу именно к нему”.
Цены уверенные: 25 000 ₽ за 30 минут. Рекомендации работают, запись на месяцы вперед. Внешне это мечта: высокий чек, узнаваемость, “всё сложилось”.
Запрос звучал тоже уверенно:
«Хочу внедрить AI, чтобы разгрузиться. Я задыхаюсь от рутины».
Парадокс в том, что при высоком чеке он жил в режиме начинающего фрилансера- на скорости x3.
Самая тяжёлая часть была не в работе руками, а в том, что вся система держалась на нём: на памяти, на внимании, на готовности отвечать быстро и быть на связи. Он мог брать меньше съёмок - и терять деньги, мог брать больше - и терять контроль, качество и сон. Высокий чек не спасал, потому что потолок был не финансовый, а операционный.
На старте ему казалось, что решение - “добавить AI”:
поставить ассистента, накидать шаблоны, прикрутить бота, автоматизировать запись.
Но в разборе выяснилось главное: проблема не в том, что у него нет AI.
Проблема в том, что у него нет границ процесса, и клиент каждый раз заново “собирает услугу” прямо в переписке. Там, где должен быть продукт, был поток договорённостей. Там, где должны быть правила, была ручная дипломатия.
И вопрос снова оказался не «что автоматизировать», а другой:
«Где заканчивается сервис и начинается бесконечное обслуживание, которое съедает время так, что никакой чек не спасает?»
Дальше - самое интересное: как мы собирали процесс так, чтобы разгрузка появилась не на уровне “быстрее отвечать”, а на уровне “меньше ручных решений в день”.
А реальность другая.
Бизнес - это не цифра в отчёте и не количество людей в чате. Бизнес начинается в тот момент, когда ты продаёшь результат, отвечаешь за сроки, держишь качество и каждый месяц самостоятельно обеспечиваешь себе доход. Даже если это 20 тысяч рублей, в бизнесе только ты, и ты не называешь себя “предпринимателем”, потому что неловко.
Кейс. Фотограф с высоким чеком, который всё равно упёрся в потолок
К нам обратился фотограф. Из тех, про кого говорят “дорого, но хочу именно к нему”.
Цены уверенные: 25 000 ₽ за 30 минут. Рекомендации работают, запись на месяцы вперед. Внешне это мечта: высокий чек, узнаваемость, “всё сложилось”.
Запрос звучал тоже уверенно:
«Хочу внедрить AI, чтобы разгрузиться. Я задыхаюсь от рутины».
Парадокс в том, что при высоком чеке он жил в режиме начинающего фрилансера- на скорости x3.
Самая тяжёлая часть была не в работе руками, а в том, что вся система держалась на нём: на памяти, на внимании, на готовности отвечать быстро и быть на связи. Он мог брать меньше съёмок - и терять деньги, мог брать больше - и терять контроль, качество и сон. Высокий чек не спасал, потому что потолок был не финансовый, а операционный.
На старте ему казалось, что решение - “добавить AI”:
поставить ассистента, накидать шаблоны, прикрутить бота, автоматизировать запись.
Но в разборе выяснилось главное: проблема не в том, что у него нет AI.
Проблема в том, что у него нет границ процесса, и клиент каждый раз заново “собирает услугу” прямо в переписке. Там, где должен быть продукт, был поток договорённостей. Там, где должны быть правила, была ручная дипломатия.
И вопрос снова оказался не «что автоматизировать», а другой:
«Где заканчивается сервис и начинается бесконечное обслуживание, которое съедает время так, что никакой чек не спасает?»
Дальше - самое интересное: как мы собирали процесс так, чтобы разгрузка появилась не на уровне “быстрее отвечать”, а на уровне “меньше ручных решений в день”.
❤6👍3🔥2
За последние годы мы работали в основном с бизнесом:
заходили в проекты, разбирали процессы, выстраивали систему управления и сопровождали внедрение.
Это даёт результат, но это всегда длинный цикл и глубокая работа внутри компании.
В какой-то момент стало очевидно:
те же самые проблемы есть у людей, которые работают на себя.
— есть навык
— есть работа
— но нет системы, которая даёт стабильные деньги
Поэтому мы выделили отдельный формат - короткие разборы и сборка модели под конкретную задачу.
Работаем командой (продакт, психология, техническая часть, AI), но с фокусом на результате:
— где у вас теряется доход
— что не работает в продукте / воронке
— какие действия не приводят к деньгам
На выходе:
— точки потерь
— ключевые метрики
— чёткая дорожная карта: куда идти и что не делать
Это не «консультация поговорить», а разбор, после которого появляется управляемость.
Особенно актуально, если вы:
— работаете на себя
— уже зарабатываете, но нестабильно
— упираетесь в потолок и не понимаете, куда дальше расти
Сейчас берём несколько таких проектов.
заходили в проекты, разбирали процессы, выстраивали систему управления и сопровождали внедрение.
Это даёт результат, но это всегда длинный цикл и глубокая работа внутри компании.
В какой-то момент стало очевидно:
те же самые проблемы есть у людей, которые работают на себя.
— есть навык
— есть работа
— но нет системы, которая даёт стабильные деньги
Поэтому мы выделили отдельный формат - короткие разборы и сборка модели под конкретную задачу.
Работаем командой (продакт, психология, техническая часть, AI), но с фокусом на результате:
— где у вас теряется доход
— что не работает в продукте / воронке
— какие действия не приводят к деньгам
На выходе:
— точки потерь
— ключевые метрики
— чёткая дорожная карта: куда идти и что не делать
Это не «консультация поговорить», а разбор, после которого появляется управляемость.
Особенно актуально, если вы:
— работаете на себя
— уже зарабатываете, но нестабильно
— упираетесь в потолок и не понимаете, куда дальше расти
Сейчас берём несколько таких проектов.
🔥8
Разбирали кейс. Сильный эксперт, несколько языков, нормальный продукт. Есть сайт, группы на всех площадках - и всего 2 продажи в месяц. При этом он уверен, что нужно больше рекламы.
Но проблема вообще не там. На площадках нет логики, контент вперемешку, непонятно, что он продаёт и для кого. Сайт не ведёт к покупке, путь клиента не продуман. Заходишь, и не понимаешь, зачем ты здесь. И так чувствует себя любой человек, который туда попадает.
Реклама при этом уже идёт. Деньги тратятся, но сливаются, потому что их льют в систему, где ничего не связано и не конвертит.
Это типичная история. Кажется, что не хватает трафика, а по факту усиливается точка потери денег. Потому что никто не считает, сколько стоит привлечение, сколько приносит клиент и где он отваливается.
И важно. У вас уже есть, что продавать. Даже если вы не «эксперт», у вас есть знания, опыт, навыки, которые можно превратить в деньги. Вопрос только в том, видите ли вы, где именно они лежат и как к ним привести клиента.
Но проблема вообще не там. На площадках нет логики, контент вперемешку, непонятно, что он продаёт и для кого. Сайт не ведёт к покупке, путь клиента не продуман. Заходишь, и не понимаешь, зачем ты здесь. И так чувствует себя любой человек, который туда попадает.
Реклама при этом уже идёт. Деньги тратятся, но сливаются, потому что их льют в систему, где ничего не связано и не конвертит.
Это типичная история. Кажется, что не хватает трафика, а по факту усиливается точка потери денег. Потому что никто не считает, сколько стоит привлечение, сколько приносит клиент и где он отваливается.
И важно. У вас уже есть, что продавать. Даже если вы не «эксперт», у вас есть знания, опыт, навыки, которые можно превратить в деньги. Вопрос только в том, видите ли вы, где именно они лежат и как к ним привести клиента.
🔥7👍2
Ребят, покажу вам кусочек нашей работы 👇
К нам обратилась команда разработчиков с продуктом - приложение для прокачки разговорного языка через AI (без преподавателя).
Сейчас мы с ними не «запускаем рекламу» и не «льём трафик», а делаем базу:
проверяем гипотезу и собираем реальные данные, чтобы понять, как этот продукт вообще должен заходить на рынок.
И здесь мне нужна ваша помощь.
Мы проводим короткое исследование - 3–5 минут, но это реальные ответы, на которых дальше строится стратегия:
👉 https://forms.yandex.ru/u/69d54ea295add5a3604673ed
Вы напрямую влияете на то, каким будет продукт и как он будет расти. Спасибо за помощь♥️
К нам обратилась команда разработчиков с продуктом - приложение для прокачки разговорного языка через AI (без преподавателя).
Сейчас мы с ними не «запускаем рекламу» и не «льём трафик», а делаем базу:
проверяем гипотезу и собираем реальные данные, чтобы понять, как этот продукт вообще должен заходить на рынок.
И здесь мне нужна ваша помощь.
Мы проводим короткое исследование - 3–5 минут, но это реальные ответы, на которых дальше строится стратегия:
👉 https://forms.yandex.ru/u/69d54ea295add5a3604673ed
Вы напрямую влияете на то, каким будет продукт и как он будет расти. Спасибо за помощь♥️
❤8
Часто вижу одну и ту же историю:
человек работает, размещается на площадках, ведёт соцсети, вкладывается в продвижение -
а заявок всё равно недостаточно. Или заявки есть, но в продажи они почему-то не превращаются.
Поэтому 30 мая мы проводим открытую экспертную встречу для предпринимателей, самозанятых и экспертов.
Вместе с экспертом по упаковке бизнеса Еленой Пчельниковой разберём реальные кейсы и покажем:
— где чаще всего теряются клиенты
— почему площадки могут не работать
— что мешает стабильному потоку заявок
Выберем 5 кейсов для разбора в прямом эфире.
Если хотите попасть на разбор -напишите под этим постом «РАЗБОР».
человек работает, размещается на площадках, ведёт соцсети, вкладывается в продвижение -
а заявок всё равно недостаточно. Или заявки есть, но в продажи они почему-то не превращаются.
Поэтому 30 мая мы проводим открытую экспертную встречу для предпринимателей, самозанятых и экспертов.
Вместе с экспертом по упаковке бизнеса Еленой Пчельниковой разберём реальные кейсы и покажем:
— где чаще всего теряются клиенты
— почему площадки могут не работать
— что мешает стабильному потоку заявок
Выберем 5 кейсов для разбора в прямом эфире.
Если хотите попасть на разбор -напишите под этим постом «РАЗБОР».
👍4🔥4
🤖 AI-Аналитик ЦА — GPT-агент, который помогает глубже разобраться в своей целевой аудитории.
Если нужно быстро определить сегменты ЦА, понять боли, мотивацию, возражения и сформировать более точные офферы и маркетинговые сообщения, этот помощник может значительно ускорить работу.
Попробовать можно здесь:
Если уже тестировали, поделитесь впечатлениями в комментариях, самым активным подготовим сюрприз👇
Если нужно быстро определить сегменты ЦА, понять боли, мотивацию, возражения и сформировать более точные офферы и маркетинговые сообщения, этот помощник может значительно ускорить работу.
Попробовать можно здесь:
Если уже тестировали, поделитесь впечатлениями в комментариях, самым активным подготовим сюрприз
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
ChatGPT
ChatGPT - AI-Аналитик ЦА
ChatGPT helps you get answers, find inspiration, and be more productive.
🔥7👍2
🎙️ OpenAI, похоже, готовит устройство без экрана.
По данным Bloomberg и других отраслевых источников, компания разрабатывает устройство, в котором основным способом взаимодействия станет голос. Официально эти характеристики пока не подтверждены.
Если информация подтвердится, нас может ждать новый этап работы с ИИ.
Ещё недавно мы учились писать промпты. Возможно, скоро будем просто говорить:
— «Подготовь встречу.»
— «Составь план на день.»
— «Напомни ответить клиенту.»
Без телефона в руках и без набора текста.
Для бизнеса это сигнал уже сейчас задуматься, как привычные текстовые сценарии можно адаптировать для голосового взаимодействия с AI-агентами.
💬 А вы готовы разговаривать с ИИ вместо того, чтобы писать ему?
#GPTsisters #OpenAI #ChatGPT #AIновости #ИИ
По данным Bloomberg и других отраслевых источников, компания разрабатывает устройство, в котором основным способом взаимодействия станет голос. Официально эти характеристики пока не подтверждены.
Если информация подтвердится, нас может ждать новый этап работы с ИИ.
Ещё недавно мы учились писать промпты. Возможно, скоро будем просто говорить:
— «Подготовь встречу.»
— «Составь план на день.»
— «Напомни ответить клиенту.»
Без телефона в руках и без набора текста.
Для бизнеса это сигнал уже сейчас задуматься, как привычные текстовые сценарии можно адаптировать для голосового взаимодействия с AI-агентами.
💬 А вы готовы разговаривать с ИИ вместо того, чтобы писать ему?
#GPTsisters #OpenAI #ChatGPT #AIновости #ИИ
1❤5👀2
💸Ещё год назад все сравнивали модели по одному критерию:
«Какая умнее?»
Сегодня всё чаще сравнивают по другому:
«Какая принесёт тот же результат дешевле?»
И это, пожалуй, одно из самых важных изменений на рынке ИИ.
Недавно AI-сообщество активно обсуждало случай, когда одна из современных моделей успешно справилась с обычной задачей по программированию, но стоимость выполнения оказалась значительно выше ожидаемой.
💡 Сегодня всё больше внимания уделяют не только качеству ответа, но и стоимости полученного результата.
Важно понимать:
🔹 сколько денег ушло на выполнение задачи;
🔹 сколько токенов было израсходовано;
🔹 сколько времени заняла обработка;
🔹 действительно ли использование ИИ оказалось выгоднее привычного способа работы.
И это касается не только разработчиков.
Если вы внедряете ИИ в бизнес, уже недостаточно сказать:
«У нас есть ИИ.»
Гораздо важнее ответить на вопрос:
«Какую измеримую пользу он приносит компании?»
✔️Сколько часов сотрудников удалось освободить?
✔️Насколько сократились расходы?
✔️Ускорились ли процессы?
✔️Повысилось ли качество работы?
Именно эти показатели постепенно становятся главным критерием эффективности.
Рынок всё меньше спорит о том, какая модель «умнее», и всё больше думает о том, как построить систему, которая приносит реальную бизнес-ценность.
Побеждать будут не те, у кого самая мощная нейросеть, а те, кто умеет:
✨ интегрировать её в бизнес-процессы;
✨ работать со своими данными;
✨ автоматизировать рутинные задачи;
✨ контролировать затраты;
✨ измерять результат в понятных бизнес-показателях.
ИИ перестаёт быть инструментом для экспериментов и становится частью экономики компании. И именно поэтому сегодня всё чаще оценивают не возможности модели сами по себе, а стоимость и ценность результата, который она помогает получить.
💬 А вы уже считали, сколько стоит решение одной задачи с помощью ИИ? Или пока оцениваете только качество ответа?
#GPTsisters #ИИ #ChatGPT #AIновости #Автоматизация #Бизнес
«Какая умнее?»
Сегодня всё чаще сравнивают по другому:
«Какая принесёт тот же результат дешевле?»
И это, пожалуй, одно из самых важных изменений на рынке ИИ.
Недавно AI-сообщество активно обсуждало случай, когда одна из современных моделей успешно справилась с обычной задачей по программированию, но стоимость выполнения оказалась значительно выше ожидаемой.
💡 Сегодня всё больше внимания уделяют не только качеству ответа, но и стоимости полученного результата.
Важно понимать:
🔹 сколько денег ушло на выполнение задачи;
🔹 сколько токенов было израсходовано;
🔹 сколько времени заняла обработка;
🔹 действительно ли использование ИИ оказалось выгоднее привычного способа работы.
И это касается не только разработчиков.
Если вы внедряете ИИ в бизнес, уже недостаточно сказать:
«У нас есть ИИ.»
Гораздо важнее ответить на вопрос:
«Какую измеримую пользу он приносит компании?»
✔️Сколько часов сотрудников удалось освободить?
✔️Насколько сократились расходы?
✔️Ускорились ли процессы?
✔️Повысилось ли качество работы?
Именно эти показатели постепенно становятся главным критерием эффективности.
Рынок всё меньше спорит о том, какая модель «умнее», и всё больше думает о том, как построить систему, которая приносит реальную бизнес-ценность.
Побеждать будут не те, у кого самая мощная нейросеть, а те, кто умеет:
✨ интегрировать её в бизнес-процессы;
✨ работать со своими данными;
✨ автоматизировать рутинные задачи;
✨ контролировать затраты;
✨ измерять результат в понятных бизнес-показателях.
ИИ перестаёт быть инструментом для экспериментов и становится частью экономики компании. И именно поэтому сегодня всё чаще оценивают не возможности модели сами по себе, а стоимость и ценность результата, который она помогает получить.
💬 А вы уже считали, сколько стоит решение одной задачи с помощью ИИ? Или пока оцениваете только качество ответа?
#GPTsisters #ИИ #ChatGPT #AIновости #Автоматизация #Бизнес
🔥4❤2🥰1
AI-агенты случайно нашли друг друга, создали свой рабочий чат и в итоге взломали Hugging Face.
Нет, это не начало нового сезона «Чёрного зеркала». Это эксперимент OpenAI 🗿
И самое интересное здесь не сам взлом, а то, как несколько агентов, которые вообще не должны были знать друг о друге, внезапно начали работать командой.
Всё началось 8 мая с довольно скучной задачи: одному агенту поручили заполнить Excel-таблицу.
Нужные данные лежали на Google Drive, но доступа в интернет у агента не было, зато у него был доступ к внутреннему серверу OpenAI Artifactory, через который можно было скачивать библиотеки. Этим сервером пользовались и другие агенты.
Пытаясь добраться до нужных данных, агент обнаружил, что на сервер можно загружать собственные файлы.
Через несколько дней другой агент не нашёл нужный ему файл и решил оставить там сообщение: мол, если кто-нибудь найдёт - загрузите сюда.
Другие агенты сообщение увидели и начали отвечать.
Так служебный сервер неожиданно превратился в рабочий чат для AI-агентов.
Дальше они придумали себе имена, начали обмениваться кодом и найденными уязвимостями, распределять задачи и даже придумали свою систему маркировки сообщений, чтобы быстрее находить их среди остальных файлов.
Когда один агент случайно перезаписал работу другого, они дошли до обсуждения цифровых подписей, чтобы никто не мог писать от чужого имени.
То есть корпоративную культуру они тоже освоили самостоятельно 🗿
И вот здесь начинается самое интересное:
Никто не давал агентам команду объединиться.
У каждого была своя задача. Но один нашёл полезный способ её решить, другой это увидел и использовал, потом добавил своё решение и передал дальше.
Получилась коллективная память: то, чему научился один агент, практически сразу становилось доступно остальным.
Именно эта система потом помогла им гораздо быстрее находить новые способы обходить ограничения.
В какой-то момент агенты получили административный доступ к части внутренней инфраструктуры OpenAI. Когда компания обнаружила происходящее, сервер пересобрали, уязвимость закрыли, а их доску удалили.
Казалось бы, всё, но после перезапуска экспериментов одна из моделей нашла другой способ связи и восстановила доску, спрятав сообщения в названиях папок. Остальные агенты самостоятельно её нашли и продолжили общение.
Вот тут уже хочется спросить, кто у них был тимлидом.
Дальше агенты, проходившие кибертест ExploitGym, начали искать способы добраться до спрятанных решений заданий. Когда обычного доступа не хватало, они искали обходные пути, а когда решили, что нужная информация может находиться у Hugging Face, добрались и до её инфраструктуры.
В итоге они нашли неизвестную разработчикам уязвимость и меньше чем за 13 часов прошли путь от доступа к одному серверу до административных прав в нескольких группах серверов Hugging Face.
И всё это не ради денег, саботажа или великого восстания машин.
Они хотели списать ответы на тест.
Вероятно, самый дорогой способ открыть ГДЗ в истории человечества.
Но для нас самое интересное в этой истории другое:
Когда мы говорим «AI-агент», многие всё ещё представляют ChatGPT, которому просто дали промт подлиннее.
На самом деле агенту можно дать цель, инструменты и определённую свободу самостоятельно выбирать следующие действия, а история OpenAI отлично показывает, почему этого достаточно, чтобы поведение стало довольно неожиданным.
Если таких агентов несколько и они могут обмениваться найденными решениями, возникает ещё один эффект: каждому уже не нужно начинать с нуля.
Один нашёл способ → рассказал другим → остальные продолжили с этой точки.
Поэтому при создании агентов важно продумывать не только, что он должен сделать, но и какими инструментами ему разрешено пользоваться, где заканчиваются его полномочия и в какой момент он должен остановиться и позвать человека.
Потому что между:
«Найди мне ответ» и «Найди мне ответ, но вот сюда не ходи, это не трогай, чужие доступы не используй, а если не получается - спроси меня»для агента может оказаться очень большая разница.
Иногда размером с Hugging Face 🗿
Нет, это не начало нового сезона «Чёрного зеркала». Это эксперимент OpenAI 🗿
И самое интересное здесь не сам взлом, а то, как несколько агентов, которые вообще не должны были знать друг о друге, внезапно начали работать командой.
Всё началось 8 мая с довольно скучной задачи: одному агенту поручили заполнить Excel-таблицу.
Нужные данные лежали на Google Drive, но доступа в интернет у агента не было, зато у него был доступ к внутреннему серверу OpenAI Artifactory, через который можно было скачивать библиотеки. Этим сервером пользовались и другие агенты.
Пытаясь добраться до нужных данных, агент обнаружил, что на сервер можно загружать собственные файлы.
Через несколько дней другой агент не нашёл нужный ему файл и решил оставить там сообщение: мол, если кто-нибудь найдёт - загрузите сюда.
Другие агенты сообщение увидели и начали отвечать.
Так служебный сервер неожиданно превратился в рабочий чат для AI-агентов.
Дальше они придумали себе имена, начали обмениваться кодом и найденными уязвимостями, распределять задачи и даже придумали свою систему маркировки сообщений, чтобы быстрее находить их среди остальных файлов.
Когда один агент случайно перезаписал работу другого, они дошли до обсуждения цифровых подписей, чтобы никто не мог писать от чужого имени.
То есть корпоративную культуру они тоже освоили самостоятельно 🗿
И вот здесь начинается самое интересное:
Никто не давал агентам команду объединиться.
У каждого была своя задача. Но один нашёл полезный способ её решить, другой это увидел и использовал, потом добавил своё решение и передал дальше.
Получилась коллективная память: то, чему научился один агент, практически сразу становилось доступно остальным.
Именно эта система потом помогла им гораздо быстрее находить новые способы обходить ограничения.
В какой-то момент агенты получили административный доступ к части внутренней инфраструктуры OpenAI. Когда компания обнаружила происходящее, сервер пересобрали, уязвимость закрыли, а их доску удалили.
Казалось бы, всё, но после перезапуска экспериментов одна из моделей нашла другой способ связи и восстановила доску, спрятав сообщения в названиях папок. Остальные агенты самостоятельно её нашли и продолжили общение.
Вот тут уже хочется спросить, кто у них был тимлидом.
Дальше агенты, проходившие кибертест ExploitGym, начали искать способы добраться до спрятанных решений заданий. Когда обычного доступа не хватало, они искали обходные пути, а когда решили, что нужная информация может находиться у Hugging Face, добрались и до её инфраструктуры.
В итоге они нашли неизвестную разработчикам уязвимость и меньше чем за 13 часов прошли путь от доступа к одному серверу до административных прав в нескольких группах серверов Hugging Face.
И всё это не ради денег, саботажа или великого восстания машин.
Они хотели списать ответы на тест.
Вероятно, самый дорогой способ открыть ГДЗ в истории человечества.
Но для нас самое интересное в этой истории другое:
Когда мы говорим «AI-агент», многие всё ещё представляют ChatGPT, которому просто дали промт подлиннее.
На самом деле агенту можно дать цель, инструменты и определённую свободу самостоятельно выбирать следующие действия, а история OpenAI отлично показывает, почему этого достаточно, чтобы поведение стало довольно неожиданным.
Если таких агентов несколько и они могут обмениваться найденными решениями, возникает ещё один эффект: каждому уже не нужно начинать с нуля.
Один нашёл способ → рассказал другим → остальные продолжили с этой точки.
Поэтому при создании агентов важно продумывать не только, что он должен сделать, но и какими инструментами ему разрешено пользоваться, где заканчиваются его полномочия и в какой момент он должен остановиться и позвать человека.
Потому что между:
«Найди мне ответ» и «Найди мне ответ, но вот сюда не ходи, это не трогай, чужие доступы не используй, а если не получается - спроси меня»для агента может оказаться очень большая разница.
Иногда размером с Hugging Face 🗿
1❤6🔥3🤔2
Forwarded from Лейбл СИНАПС
Главные новинки ИИ для бизнеса '2026
Сегодня 13 августа в 19:00 говорим про тренды в использовании нейросетей.
Продолжаем серию эфиров с Еленой Пимбурской, экспертом по оптимизации бизнеса с помощью ИИ.
Приходите со своими вопросами. Будем обсуждать вместе.
▶️ Ссылка для подключения
***
И немного о самом формате
#ЭфирыЛейблаСинапс - это не классические лекции. У нас нет задачи прочитать заранее подготовленный конспект. Это живое обсуждение актуальных тем в зоне экспертизы наших резидентов и амбассадоров.
Это возможность услышать мнение и рассуждения лидеров в своих направлениях: ИИ, технологическом предпринимательстве, образовании, науке, инженерии, робототехнике и других сферах.
А открытый формат позволяет задавать вопросы прямо во время эфира и дискутировать с экспертами.
#ЛейблИнтеллектуаловСинапс #нейросети #Пимбурская #обучение
Сегодня 13 августа в 19:00 говорим про тренды в использовании нейросетей.
Продолжаем серию эфиров с Еленой Пимбурской, экспертом по оптимизации бизнеса с помощью ИИ.
Поговорим об инструментах, которые уже сегодня меняют подход к работе: вайбкодинге, создании сайтов и лендингов, новых возможностях нейросетей для бизнеса.
Приходите со своими вопросами. Будем обсуждать вместе.
▶️ Ссылка для подключения
***
И немного о самом формате
#ЭфирыЛейблаСинапс - это не классические лекции. У нас нет задачи прочитать заранее подготовленный конспект. Это живое обсуждение актуальных тем в зоне экспертизы наших резидентов и амбассадоров.
Это возможность услышать мнение и рассуждения лидеров в своих направлениях: ИИ, технологическом предпринимательстве, образовании, науке, инженерии, робототехнике и других сферах.
А открытый формат позволяет задавать вопросы прямо во время эфира и дискутировать с экспертами.
#ЛейблИнтеллектуаловСинапс #нейросети #Пимбурская #обучение
🔥6👍3👏2
ИИ потихоньку перестаёт быть отдельной вкладкой в браузере. И вот это уже интересно.
IBM и OpenAI объявили о большом партнёрстве: IBM будет помогать крупным компаниям встраивать технологии OpenAI прямо в их рабочие процессы, а десятки тысяч консультантов IBM для этого обучат и сертифицируют.
То есть идея не в том, чтобы торжественно раздать всем сотрудникам ChatGPT и ждать, когда продуктивность сама вырастет на 300%. Было бы, конечно, очень удобно, но так не работает.
Смысл в другом: человек не должен каждый раз открывать отдельный чат, копировать туда данные, получать ответ, потом переносить его обратно и чувствовать себя самым дорогим Ctrl+C / Ctrl+V в компании.
ИИ хотят встроить прямо в привычную работу.
Условно: ты работаешь с документами, таблицами, внутренней базой или корпоративной системой - и AI уже там, понимает контекст и помогает выполнить часть задачи без десяти лишних телодвижений.
И вот это уже совсем другой уровень внедрения, потому что хорошую модель сегодня найти несложно. Сложнее сделать так, чтобы она знала, с какими данными ей можно работать, не лезла туда, куда нельзя, понимала внутренние правила компании и помогала людям без необходимости каждый раз объяснять ей процесс с самого начала.
Собственно, поэтому IBM здесь и нужна OpenAI. У OpenAI есть технологии, а у IBM огромный опыт работы с корпорациями, их системами, безопасностью и тем самым «у нас это так просто не подключается».
Для нас в этой новости самое полезное вот что: следующий этап AI - это не ещё больше чатов и сервисов, это момент, когда нейросеть становится частью инструмента, которым ты и так пользуешься, и постепенно забирает из него самые унылые куски работы.
А вот за такое будущее мы обеими руками. Особенно если первым исчезнет ручное перекладывание данных из одной таблицы в другую 😏
#GPTsisters #OpenAI #IBM #ИИвбизнесе #AI #автоматизация
IBM и OpenAI объявили о большом партнёрстве: IBM будет помогать крупным компаниям встраивать технологии OpenAI прямо в их рабочие процессы, а десятки тысяч консультантов IBM для этого обучат и сертифицируют.
То есть идея не в том, чтобы торжественно раздать всем сотрудникам ChatGPT и ждать, когда продуктивность сама вырастет на 300%. Было бы, конечно, очень удобно, но так не работает.
Смысл в другом: человек не должен каждый раз открывать отдельный чат, копировать туда данные, получать ответ, потом переносить его обратно и чувствовать себя самым дорогим Ctrl+C / Ctrl+V в компании.
ИИ хотят встроить прямо в привычную работу.
Условно: ты работаешь с документами, таблицами, внутренней базой или корпоративной системой - и AI уже там, понимает контекст и помогает выполнить часть задачи без десяти лишних телодвижений.
И вот это уже совсем другой уровень внедрения, потому что хорошую модель сегодня найти несложно. Сложнее сделать так, чтобы она знала, с какими данными ей можно работать, не лезла туда, куда нельзя, понимала внутренние правила компании и помогала людям без необходимости каждый раз объяснять ей процесс с самого начала.
Собственно, поэтому IBM здесь и нужна OpenAI. У OpenAI есть технологии, а у IBM огромный опыт работы с корпорациями, их системами, безопасностью и тем самым «у нас это так просто не подключается».
Для нас в этой новости самое полезное вот что: следующий этап AI - это не ещё больше чатов и сервисов, это момент, когда нейросеть становится частью инструмента, которым ты и так пользуешься, и постепенно забирает из него самые унылые куски работы.
А вот за такое будущее мы обеими руками. Особенно если первым исчезнет ручное перекладывание данных из одной таблицы в другую 😏
#GPTsisters #OpenAI #IBM #ИИвбизнесе #AI #автоматизация
❤5🔥2👍1
Forwarded from Лейбл СИНАПС
Сет актуальных тем про нейросети представит Елена Пимбурская - эксперт по оптимизации бизнес-процессов с использованием ИИ
#ЛейблинтеллектуаловСинапс #Пимбурская #подкастСинапс #ии #нейросети
#ЛейблинтеллектуаловСинапс #Пимбурская #подкастСинапс #ии #нейросети
🔥6🤩2👌1
Мы в последнее время всё чаще сталкиваемся с интересным парадоксом: компания хочет AI-агента, который возьмёт на себя часть работы, но когда начинаешь разбирать эту работу по шагам, оказывается, что сам процесс существует примерно в формате «ну, сотрудники знают, как делать».
Где-то правила лежат в документах, где-то — в переписках, а часть вообще хранится в голове у условной Маши, которая одна помнит, кому можно дать скидку, какой договор считается нестандартным и в какой момент лучше позвать руководителя.
И вот тут AI довольно быстро возвращает нас из будущего в настоящее.
Потому что невозможно передать агенту процесс, который компания сама не может внятно описать. Сначала приходится собирать правила, разбирать исключения, определять полномочия и решать, где агент может действовать самостоятельно, а где решение должен принимать человек.
Забавно, что иногда внедрение AI начинается с желания автоматизировать бизнес, а первым результатом становится понимание, как этот бизнес на самом деле работает.
И нам кажется, это одна из самых недооценённых частей всей истории с AI-агентами.
У вас есть процессы из серии «инструкции нет, но все и так знают»? 😄
#GPTsisters #AIагенты #AIдлябизнеса #автоматизация
Где-то правила лежат в документах, где-то — в переписках, а часть вообще хранится в голове у условной Маши, которая одна помнит, кому можно дать скидку, какой договор считается нестандартным и в какой момент лучше позвать руководителя.
И вот тут AI довольно быстро возвращает нас из будущего в настоящее.
Потому что невозможно передать агенту процесс, который компания сама не может внятно описать. Сначала приходится собирать правила, разбирать исключения, определять полномочия и решать, где агент может действовать самостоятельно, а где решение должен принимать человек.
Забавно, что иногда внедрение AI начинается с желания автоматизировать бизнес, а первым результатом становится понимание, как этот бизнес на самом деле работает.
И нам кажется, это одна из самых недооценённых частей всей истории с AI-агентами.
У вас есть процессы из серии «инструкции нет, но все и так знают»? 😄
#GPTsisters #AIагенты #AIдлябизнеса #автоматизация
❤4👍3🔥2
Где заканчивается AI-инструмент и начинается настоящий AI-агент?
Есть довольно простой способ почувствовать эту границу на практике.
Представьте, что вы просите нейросеть: «Напиши письмо клиенту, который задерживает оплату». Она пишет, вы читаете, убираете фразу «настоятельно требуем», потому что клиент вообще-то любимый, и сами нажимаете «отправить».
Это AI-инструмент: он помог выполнить отдельную задачу, но решение и действие остались за человеком.
А теперь другая ситуация. AI сам увидел просроченный платёж, проверил данные клиента, подготовил письмо, отправил его, поставил задачу менеджеру и обновил статус в CRM.
Вот здесь начинается AI-агент, а вместе с ним – взрослая жизнь автоматизации
Для встречи с ней совершенно не нужен завод будущего с роботами в коридорах. Такие сценарии уже легко представить в самом обычном бизнесе:
➡️ В интернет-магазине система отслеживает остатки и сама меняет доступное количество товара.
➡️ В отделе закупок агент замечает, что запас заканчивается, и размещает заказ поставщику.
➡️ В бухгалтерии автоматизация собирает данные и готовит платёж.
➡️ В клинике AI-помощник принимает обращение пациента, определяет специалиста, находит свободное время и создаёт запись.
Пока всё идёт по плану, выглядит прекрасно: меньше рутины, быстрее процессы, сотрудники занимаются более важными задачами.
Но именно здесь появляется принципиально другая цена ошибки.
Неудачный ответ ChatGPT можно прочитать, сказать: «Спасибо, дорогой, сегодня без тебя», – и закрыть вкладку. Ошибка агента может изменить не ту карточку клиента в CRM, отправить письмо не тому адресату, предоставить несогласованную скидку, изменить оригинал документа вместо копии или записать пациента не к тому специалисту.
Поэтому хороший AI-агент – это не тот, которому разрешили всё.
Хороший агент – тот, которому очень точно объяснили, где заканчиваются его полномочия.
#GPTsisters #AIагенты #AIдлябизнеса #автоматизация #нейросети #искусственныйинтеллект
Есть довольно простой способ почувствовать эту границу на практике.
Представьте, что вы просите нейросеть: «Напиши письмо клиенту, который задерживает оплату». Она пишет, вы читаете, убираете фразу «настоятельно требуем», потому что клиент вообще-то любимый, и сами нажимаете «отправить».
Это AI-инструмент: он помог выполнить отдельную задачу, но решение и действие остались за человеком.
А теперь другая ситуация. AI сам увидел просроченный платёж, проверил данные клиента, подготовил письмо, отправил его, поставил задачу менеджеру и обновил статус в CRM.
Вот здесь начинается AI-агент, а вместе с ним – взрослая жизнь автоматизации
Для встречи с ней совершенно не нужен завод будущего с роботами в коридорах. Такие сценарии уже легко представить в самом обычном бизнесе:
Пока всё идёт по плану, выглядит прекрасно: меньше рутины, быстрее процессы, сотрудники занимаются более важными задачами.
Но именно здесь появляется принципиально другая цена ошибки.
Неудачный ответ ChatGPT можно прочитать, сказать: «Спасибо, дорогой, сегодня без тебя», – и закрыть вкладку. Ошибка агента может изменить не ту карточку клиента в CRM, отправить письмо не тому адресату, предоставить несогласованную скидку, изменить оригинал документа вместо копии или записать пациента не к тому специалисту.
Поэтому хороший AI-агент – это не тот, которому разрешили всё.
Хороший агент – тот, которому очень точно объяснили, где заканчиваются его полномочия.
#GPTsisters #AIагенты #AIдлябизнеса #автоматизация #нейросети #искусственныйинтеллект
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤4🔥2👍1
OpenAI тихонько прикрыла одну очень знакомую нам дверь 🚪
Ту самую, через которую мы несколько лет бодро заходили со словами: «А давайте сделаем вам своего GPT-помощника».
На личных аккаунтах ChatGPT📏 Free, Go, Plus и Pro 📏 теперь нельзя создавать новые пользовательские GPT.
🟠 Уже созданные остаются и продолжают работать.
🔴 А вот новые можно собирать только внутри Business, Enterprise и Edu.
И это уже не про изменение интерфейса и очередное «у нас кнопочка переехала».
Похоже, меняется сама логика того, как OpenAI предлагает нам работать с ChatGPT.
Раньше идея была понятная:
✅ есть задача - собираем под неё отдельного GPT
🔴 загружаем знания
🔴 прописываем инструкции
🔴 получаем своего маленького цифрового сотрудника
Мы сами таких сделали… ну, скажем так, неприлично много 😄
А теперь центр тяжести постепенно смещается в другую сторону:
Projects.
Work.
Skills.
Агентные сценарии.
Работа не с одним изолированным «ботом», а с целой системой контекста, файлов, инструментов и действий.
Будем разбираться, чем теперь заменять кастомных помощников, какие сценарии удобнее собирать в Projects и Work и где старые GPT всё ещё остаются прекрасным решением.
А вы пользуетесь своими кастомными GPT до сих пор?
Или уже давно живёте в обычных чатах и даже не заметили изменений? 👀
#GPTsisters #ChatGPT #OpenAI #CustomGPT #GPTs #AIагенты #нейросети #ChatGPTWork
Ту самую, через которую мы несколько лет бодро заходили со словами: «А давайте сделаем вам своего GPT-помощника».
На личных аккаунтах ChatGPT
И это уже не про изменение интерфейса и очередное «у нас кнопочка переехала».
Похоже, меняется сама логика того, как OpenAI предлагает нам работать с ChatGPT.
Раньше идея была понятная:
Мы сами таких сделали… ну, скажем так, неприлично много 😄
А теперь центр тяжести постепенно смещается в другую сторону:
Projects.
Work.
Skills.
Агентные сценарии.
Работа не с одним изолированным «ботом», а с целой системой контекста, файлов, инструментов и действий.
Будем разбираться, чем теперь заменять кастомных помощников, какие сценарии удобнее собирать в Projects и Work и где старые GPT всё ещё остаются прекрасным решением.
А вы пользуетесь своими кастомными GPT до сих пор?
Или уже давно живёте в обычных чатах и даже не заметили изменений? 👀
#GPTsisters #ChatGPT #OpenAI #CustomGPT #GPTs #AIагенты #нейросети #ChatGPTWork
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥3❤1👍1😭1
Forwarded from Лейбл СИНАПС
Где заканчивается ответственность AI-агента?
Елена Пимбурская - консультант по оптимизации бизнес-процессов с помощью искусственного интеллекта, амбассадор Лейбла интеллектуалов «СИНАПС».
В статье Елена разбирает практический вопрос, с которым сталкивается бизнес при внедрении AI-агентов: сколько самостоятельности можно передать искусственному интеллекту и где необходимо оставить контроль за человеком?
В материале о том:
🔤 почему сначала нужно разобрать и формализовать бизнес-процесс и только потом подключать AI-агента
🔤 как определить границы его полномочий и доступов
🔤 в каких ситуациях агент должен остановиться и передать задачу человеку
🔤 почему одной инструкции недостаточно и ограничения необходимо закладывать еще на уровне архитектуры системы
🔤 почему эффективность AI-агента стоит оценивать не по количеству функций и максимальной автономности, а по тому, насколько точно определена зона его ответственности.
📰 Приглашаем прочитать статью Елены в Let AI Be.
А обсудить материал можно здесь в комментариях под этим постом. Задавайте Елене вопросы, делитесь своими опытом и мнением. Вопросы и профессиональная дискуссия приветствуются.
#ЛейблИнтеллектуаловСинапс #Пимбурская #нейросети
У Елены Пимбурской вышла новая статья в профессиональном СМИ Let AI Be - «AI-агенты в бизнесе: где провести границу ответственности».
Елена Пимбурская - консультант по оптимизации бизнес-процессов с помощью искусственного интеллекта, амбассадор Лейбла интеллектуалов «СИНАПС».
В статье Елена разбирает практический вопрос, с которым сталкивается бизнес при внедрении AI-агентов: сколько самостоятельности можно передать искусственному интеллекту и где необходимо оставить контроль за человеком?
В материале о том:
А обсудить материал можно здесь в комментариях под этим постом. Задавайте Елене вопросы, делитесь своими опытом и мнением. Вопросы и профессиональная дискуссия приветствуются.
#ЛейблИнтеллектуаловСинапс #Пимбурская #нейросети
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Let AI be
AI-агенты в бизнесе: где провести границу ответственности – Let AI be
К чему приводит погоня за функциональностью ИИ и как безопасно оптимизировать процессы с его помощью, рассказывает Елена Пимбурская, эксперт лейбла «Синапс»
3❤2🔥2🤝1
Кажется, пора объяснить, кто эти две одинаковые женщины на аватарке 😄
Каналу GPTsisters уже полтора года, пора знакомиться.
Мы прикоснулись к нейросетям в 2023 году - на одном из обучений преподаватель показал нам Bard от Google (сейчас это всем известная Gemini). Мы залипли, любовь случилась сразу, великая и прекрасная. Следом появился ChatGPT (one love на все времена). Дальше как в тумане - Midjourney, Claude, Perplexity, Runway…
Постепенно ИИ стал частью нашей работы.
В марте 2025 года мы поняли, что пора перестать складывать всё интересное друг другу в личку. Так появился GPTsisters.
Вместе мы работаем давно - были проекты Google, МГИМО, разные образовательные проекты и школы, связанные с нейросетями.
Меня зовут Елена.
Я консультирую бизнес по внедрению ИИ: разбираюсь в процессах, ищу задачи, которые имеет смысл автоматизировать, проектирую решения и участвую во внедрении.
Иногда объясняю, почему конкретному бизнесу пока вообще не нужен искусственный интеллект.
Ещё я пишу статьи и книги, выступаю, веду эфиры. И почти всё написанное мной в какой-то момент отправляется Ане со словами: «Посмотри, пожалуйста».
Если я отвечаю за идеи, то Аня за то, чтобы всё было по полочкам.
Она юрист по образованию, прекрасно разбирается в ИИ и обожает порядок. Если я могу открыть десять вкладок, начать одиннадцатую и по дороге придумать двенадцатую, у Ани всё будет записано, разложено и сделано вовремя.
В общем, в нашей семье кому-то досталась системность, мне досталась Аня. 😄
В GPTsisters на ней редактура контента и операционные процессы. Она проверяет тексты и пишет точные инструкции для AI-агентов.
И да, Аня совсем не стремится к публичности.
GPTsisters мы делаем вдвоём - интересное складываем в общий черновик, обсуждаем, пишем, редактируем и публикуем.
Сейчас канал немного меняется. Новости, новые нейросети и инструменты никуда не денутся, но здесь станет больше наших проектов, кейсов, рабочих решений и экспериментов.
Мы — Елена и Анна Пимбурские. Это GPTsisters.
Каналу GPTsisters уже полтора года, пора знакомиться.
Мы прикоснулись к нейросетям в 2023 году - на одном из обучений преподаватель показал нам Bard от Google (сейчас это всем известная Gemini). Мы залипли, любовь случилась сразу, великая и прекрасная. Следом появился ChatGPT (one love на все времена). Дальше как в тумане - Midjourney, Claude, Perplexity, Runway…
Постепенно ИИ стал частью нашей работы.
В марте 2025 года мы поняли, что пора перестать складывать всё интересное друг другу в личку. Так появился GPTsisters.
Вместе мы работаем давно - были проекты Google, МГИМО, разные образовательные проекты и школы, связанные с нейросетями.
Меня зовут Елена.
Я консультирую бизнес по внедрению ИИ: разбираюсь в процессах, ищу задачи, которые имеет смысл автоматизировать, проектирую решения и участвую во внедрении.
Иногда объясняю, почему конкретному бизнесу пока вообще не нужен искусственный интеллект.
Ещё я пишу статьи и книги, выступаю, веду эфиры. И почти всё написанное мной в какой-то момент отправляется Ане со словами: «Посмотри, пожалуйста».
Если я отвечаю за идеи, то Аня за то, чтобы всё было по полочкам.
Она юрист по образованию, прекрасно разбирается в ИИ и обожает порядок. Если я могу открыть десять вкладок, начать одиннадцатую и по дороге придумать двенадцатую, у Ани всё будет записано, разложено и сделано вовремя.
В общем, в нашей семье кому-то досталась системность, мне досталась Аня. 😄
В GPTsisters на ней редактура контента и операционные процессы. Она проверяет тексты и пишет точные инструкции для AI-агентов.
И да, Аня совсем не стремится к публичности.
GPTsisters мы делаем вдвоём - интересное складываем в общий черновик, обсуждаем, пишем, редактируем и публикуем.
Сейчас канал немного меняется. Новости, новые нейросети и инструменты никуда не денутся, но здесь станет больше наших проектов, кейсов, рабочих решений и экспериментов.
Мы — Елена и Анна Пимбурские. Это GPTsisters.
1🔥3❤2🥰2