Что общего между предпринимателем из 2000-х и создателем AI-продуктов? Опыт, системное мышление и умение видеть возможности там, где другие их не замечают. Именно об этом — наша первая AMA-сессия.
Записывайте в календарь и готовьте вопросы — в среду 14 мая в 19:00 встречаемся в войс-чате!
AMA (Ask Me Anything) — это разговор без фильтров и заготовок. Никакой отрепетированной презентации, просто живой диалог с интересным человеком. Спрашивайте что угодно — Алексей ответит как есть.
Алексей Красов — серийный предприниматель, основатель и CEO AI-first стартап-студии 2T. За 25 лет в бизнесе перепробовал многое: от франчайзи 1С до управления филиалом Sunrise (вырос в 30 раз за 3 года), от клининга до доставки продуктов (когда "никто не будет мясо через интернет заказывать").
💬 О чём можно спросить:
▪️ Как за полчаса собирается прототип "из AI и палок"
▪️ Почему выжить без инвестиций проще чем с ними
▪️ Почему 90% акселераторов бесполезны
▪️ Как объяснить своему руководству, что конкуренты с AI вас уже уделывают
▪️ На чем Леша "сидит", что может выдерживать такие бешеные нагрузки
📝 Напишите свои вопросы в комментариях
Обсудим самые интересные в прямом эфире.
➖➖➖➖➖
Кто придет — поставьте 🤝
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🤝6🔥5⚡1
🧠 Нам осталось 1,5 года на подготовку к AGI
Пока вы читаете этот пост, глобальные компании находятся в финальной стадии гонки к AGI (Artificial general intelligence) — системе, способной выполнять любые интеллектуальные задачи на уровне человека или выше. В отличие от современных ИИ-систем, узконаправленных на конкретные области, AGI сможет решать абсолютно любые задачи, требующие интеллекта.
Согласно прогнозу AI-2027, всего через 1,5 года ИИ сравняется с человеком во всех когнитивных задачах, а затем превзойдет его.
📍 Для бизнеса это означает: либо невиданные возможности, либо неминуемое отставание. Вопрос не в том, нужен ли российским компаниям AI. Вопрос в том, насколько мы все успеем включиться в эту гонку.
➖➖➖➖➖
Изучите прогноз на ai-2027.com и задайтесь вопросом: как перестроить свою личную деятельность и бизнес, чтобы AI стал вашим союзником?
P.S. Интерактивная история читается как научная фантастика, но послевкусие держится уже пару недель
Пока вы читаете этот пост, глобальные компании находятся в финальной стадии гонки к AGI (Artificial general intelligence) — системе, способной выполнять любые интеллектуальные задачи на уровне человека или выше. В отличие от современных ИИ-систем, узконаправленных на конкретные области, AGI сможет решать абсолютно любые задачи, требующие интеллекта.
Согласно прогнозу AI-2027, всего через 1,5 года ИИ сравняется с человеком во всех когнитивных задачах, а затем превзойдет его.
➖➖➖➖➖
Изучите прогноз на ai-2027.com и задайтесь вопросом: как перестроить свою личную деятельность и бизнес, чтобы AI стал вашим союзником?
P.S. Интерактивная история читается как научная фантастика, но послевкусие держится уже пару недель
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Ai-2027
AI 2027
A research-backed AI scenario forecast.
🔥2👏2🤔2
Как мы внедрили свой продукт у самих себя
Знаете выражение про сапожника без сапог? Стремно признаться, но это было про нас. Мы создаем продукты для структурирования бизнес-коммуникаций, но сами страдали от классической проблемы — идеи и задачи рождались на созвонах, фиксировались в протоколах... и часто там и оставались навсегда.
Мы давно влюблены в Linear с его идеальным UX, но его критичный минус — отсутствие self-hosted версии. В текущих реалиях это риск трансграничной передачи данных и их потенциальной потери из-за ограничений — помните драму, когда Notion в одностороннем порядке прекратил работу с российскими пользователями и многие просто потеряли там все нажитое? Мы готовимся к масштабированию студии, так что наличие self-hosted версии стало ключевым фактором при выборе таск-трекера, наравне с удобством.
✅ И вот нашли Plane.so — практически близнец Linear'а, который можно развернуть на своих серверах!
Быстро настроили API-интеграцию:
Synopsis (наш собственный продукт для транскрибации и саммаризации) → n8n → Telegram → n8n → Plane,
— и теперь задачи с созвонов автоматически структурируются и попадают в трекер.
🔥 Для студии с 10+ продуктами в параллельной разработке — это game changer!
#AIинструменты #ИИрешения #AIкейс2T
➖➖➖➖➖
Наставите посту огонечков — расскажем больше про наши мытарства по таск-трекерам и про новую интеграцию 🔥
Знаете выражение про сапожника без сапог? Стремно признаться, но это было про нас. Мы создаем продукты для структурирования бизнес-коммуникаций, но сами страдали от классической проблемы — идеи и задачи рождались на созвонах, фиксировались в протоколах... и часто там и оставались навсегда.
Мы давно влюблены в Linear с его идеальным UX, но его критичный минус — отсутствие self-hosted версии. В текущих реалиях это риск трансграничной передачи данных и их потенциальной потери из-за ограничений — помните драму, когда Notion в одностороннем порядке прекратил работу с российскими пользователями и многие просто потеряли там все нажитое? Мы готовимся к масштабированию студии, так что наличие self-hosted версии стало ключевым фактором при выборе таск-трекера, наравне с удобством.
Быстро настроили API-интеграцию:
Synopsis (наш собственный продукт для транскрибации и саммаризации) → n8n → Telegram → n8n → Plane,
— и теперь задачи с созвонов автоматически структурируются и попадают в трекер.
#AIинструменты #ИИрешения #AIкейс2T
➖➖➖➖➖
Наставите посту огонечков — расскажем больше про наши мытарства по таск-трекерам и про новую интеграцию 🔥
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥15👍2
Недавно мы поделились радостью, что для самих себя интегрировали собственный Synopsis с таск-трекером Plane. Судя по отклику, вам интересно узнать об этом больше — так что раскрываем детали :)
В поисках идеального таск-трекера
В 2021-м мы экспериментировали с ClickUp; в 2022-м посидели 3 месяца на Б24 и в очередной раз убедились, что этот монстр нам не подходит; в 2023-м заценили безупречный UX Linear; и конечно Jira тоже пробовали. Критическое ограничение — нет self-hosted версий у всех зарубежных лидеров хит-парада.
Долгое время мы полагались на собственную память, рабочие чаты в телеграме и качественные саммари встреч. Но это решение только до поры: нормальный задачник всё равно нужен, особенно при расширении портфеля продуктов и команды.
В итоге мы взлетаем на Plane.so — это практически полный аналог Linear по UI/UX, который разворачивается на своих серверах. Да, в нем пока не весь функционал Linear реализован; но основа настолько хороша, что недостающее мы решили компенсировать через API-интеграции.
Интеграция Plane с Synopsis
▪️ Zoom-встречи записываются и сохраняются в S3 хранилище
▪️ Synopsis создает транскрипт и саммари с выделенными задачами
▪️ Саммари автоматически отправляется в корпоративный Telegram-канал (~10-15 минут после встречи)
▪️ Кто проводил встречу — тот скармливает саммари специальному боту. Этот пункт осознанно оставлен на ручном управлении
▪️ Бот преобразует задачи в JSON и отправляет в таск-трекер
▪️ В Plane, в специальном промежуточном проекте, создается корневая задача с названием темы встречи + подзадачи
▪️ Команда назначает лейблы, ответственных и дедлайны. Этот пункт тоже осознанно на ручном управлении
▪️ При переводе статусов сабтасок из "Backlog" в "Todo" они автоматически переезжают в нужные проекты и удаляются из промежуточного.
Результаты
➕ Скорость: от окончания встречи до задач в таск-трекере ~15 минут, плюс время на распределение
➕ Точность: >85% задач из саммари — корректны
➕ Экономия: 30-40 минут на каждой встрече
➕ Качество: "Потерянных" задач практически нет
▪️ UX важнее богатства функций: выбирайте таск-трекер с удобным интерфейсом — вам с этим жить каждый день, инструмент не должен вызывать рвотных позывов
▪️ API — ключевой критерий: убедитесь, что система имеет открытый API для интеграций
▪️ Автоматизация рутины выгодна: даже сложная настройка быстро окупается экономией времени
▪️ Безопасность данных: возможность контролировать данные через self-hosted решения критически важна
#AIинтеграции #AIинструменты #inside2T
➖➖➖➖➖
А вы какие инструменты используете для облегчения работы со встречами и задачами? Делитесь опытом в комментариях — обсудим возможности для оптимизации
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥7👍3👏3
2T: практика ИИзации бизнеса
Через час стартуем ASK ME ANYTHING с @a_kras ▶️ подключайтесь с любыми вопросами!
🧠 Не расстраивайся, пристраивайся: бизнес на последней миле AI
Вчера провел свою первую AMA-сессию в войс-чате. Спасибо участникам, было круто — а значит повторим!
Пока обсуждали конкуренцию с AI-гигантами, родилась метафора:
Современный AI-ландшафт — это такса, которая постоянно растягивается. Голова — OpenAI, Anthropic и другие техно-монстры. Шея — компании второго эшелона с опенсорсными решениями. А длинное тело — все мы, кто внедряет эти технологии в реальный бизнес.
Зачем конкурировать с головой таксы? Нет у нас таких ресурсов! Так что стратегия проще: не расстраивайся, пристраивайся1️⃣
Смотрите: технологии улетают в космос по экспоненте, а внедрение в реальные процессы еле ползет по прямой. Вот в этом разрыве и кроется золотая жила для продуктов.
ChatGPT выкатил фичу, которая перекрывает твой продукт? Ну и ладно! Я сразу закладываю, что цикл жизни AI-продукта сейчас — года полтора, а не 15+ лет, как мечтали стартаперы эпохи доткомов.
И да, ситуация заведомо нечестная — пока мы общаемся с их моделями, они видят все наши кейсы. Может быть, у них и стоят галочки "не учиться на данных", но use cases-то они видят! И внедряют потом самые успешные. Но и это не проблема, если ты смотришь на свой продукт как на временный проект, а не вечную империю.
#AIстратегия #бизнесAI #inside2T
➖➖➖➖➖
Вчера провел свою первую AMA-сессию в войс-чате. Спасибо участникам, было круто — а значит повторим!
Пока обсуждали конкуренцию с AI-гигантами, родилась метафора:
Современный AI-ландшафт — это такса, которая постоянно растягивается. Голова — OpenAI, Anthropic и другие техно-монстры. Шея — компании второго эшелона с опенсорсными решениями. А длинное тело — все мы, кто внедряет эти технологии в реальный бизнес.
Зачем конкурировать с головой таксы? Нет у нас таких ресурсов! Так что стратегия проще: не расстраивайся, пристраивайся
Смотрите: технологии улетают в космос по экспоненте, а внедрение в реальные процессы еле ползет по прямой. Вот в этом разрыве и кроется золотая жила для продуктов.
ChatGPT выкатил фичу, которая перекрывает твой продукт? Ну и ладно! Я сразу закладываю, что цикл жизни AI-продукта сейчас — года полтора, а не 15+ лет, как мечтали стартаперы эпохи доткомов.
И да, ситуация заведомо нечестная — пока мы общаемся с их моделями, они видят все наши кейсы. Может быть, у них и стоят галочки "не учиться на данных", но use cases-то они видят! И внедряют потом самые успешные. Но и это не проблема, если ты смотришь на свой продукт как на временный проект, а не вечную империю.
#AIстратегия #бизнесAI #inside2T
➖➖➖➖➖
Если вы в хвосте таксы — вы всё равно бежите вперёд, просто потому что вся AI-такса несётся
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥5😁4👍2🤣2👏1
🧠 80% успеха ИИзации — не в технологиях
— это ещё один инсайт с нашей недавней AMA-сессии, и он прямо в точку и многое объясняет :)
После болезненного опыта первой волны цифровизации у каждого второго руководителя при словах "внедрение ИИ" дёргается глаз. Их можно понять: задорные лозунги они уже слышали, а затраты помнят (и несут) до сих пор.
А у тех, кто цифровизацией ещё не занимался, шрамов цифровизации нет, но есть иллюзии — что ИИ решит все проблемы и станет волшебной кнопкой "бабло". Конечно не у всех. Но у многих.
А реальность другая: ИИ — это надстройка над оцифрованными бизнес-процессами, которую можно внедрять итеративно и управляемо. AI-трансформация — это когда ты ешьслона ai-таксу кусками :)
Наша практика показывает: успешное внедрение AI — это только 20% технологий и целых 80% работы с людьми и процессами. Именно подготовка, а не навороченные алгоритмы, решает исход дела.
➖➖➖➖➖
Есть мысль собрать наш опыт в бесплатный мини-курс с чек-листами по подготовке бизнеса к ИИзации. Какие темы вам было бы особенно полезно разобрать? Набросайте в комментариях своих запросов — что хотелось бы увидеть подробнее
Руководители накушались с диджитализацией — обещали классно и эффективно, а оказалось дорого в поддержке. У целого поколения остался этот шрам
— это ещё один инсайт с нашей недавней AMA-сессии, и он прямо в точку и многое объясняет :)
После болезненного опыта первой волны цифровизации у каждого второго руководителя при словах "внедрение ИИ" дёргается глаз. Их можно понять: задорные лозунги они уже слышали, а затраты помнят (и несут) до сих пор.
А у тех, кто цифровизацией ещё не занимался, шрамов цифровизации нет, но есть иллюзии — что ИИ решит все проблемы и станет волшебной кнопкой "бабло". Конечно не у всех. Но у многих.
А реальность другая: ИИ — это надстройка над оцифрованными бизнес-процессами, которую можно внедрять итеративно и управляемо. AI-трансформация — это когда ты ешь
Наша практика показывает: успешное внедрение AI — это только 20% технологий и целых 80% работы с людьми и процессами. Именно подготовка, а не навороченные алгоритмы, решает исход дела.
➖➖➖➖➖
Есть мысль собрать наш опыт в бесплатный мини-курс с чек-листами по подготовке бизнеса к ИИзации. Какие темы вам было бы особенно полезно разобрать? Набросайте в комментариях своих запросов — что хотелось бы увидеть подробнее
👍3👌3
Как провести акселератор и не сойти с ума?
На прошлой неделе я, выступая соорганизатором, зафиналил нулевой батч акселератора в движении OROBORO. Фишка проекта — экономика дарения: стартапы в качестве дара предлагали свои уникальные вклады в экосистему.
Да я уже сто раз так делал (c)
Когда первый раз обсуждали проект, идей у команды было сразу на целый космолет. А я после пяти лет в этой теме точно знал: без четкой структуры получится кровавое месиво, поэтому начинать надо с экспериментального батча на 10 участников и тестировать ключевую гипотезу ценности. А чтобы не утонуть в операционке, сразу выстраивать четкий каркас и автоматизировать всё что можно.
И вот когда на второй неделе начался привычный трэш с сотнями сообщений и форс-мажорами — мы просто начали выполнять протокол. А иначе лыжи бы разъехались.
Шальная гипотеза, которая сработала
Я проверял идею: можно ли с людьми, которые даже не все знакомы друг с другом, но разделяют общие ценности, запустить операционно сложный проект и сделать его круто?
Проверил: можно! Команда сработалась и нормально провела интенсивную программу с трекингом, менторингом, воркшопами и питч-сессиями. За 6 недель — 70+ часов встреч, 40% стартапов дошли до питчинга перед инвесторами. Ключевая гипотеза подтвердилась, так что в wait-листе на следующий батч уже 20+ проектов.
Какие принципы очередной раз сработали
▪️ Принимать решения на не полных, но твердых данных. Ждать полноты картины = никогда не начать
▪️ Запускаться молниеносно. Пока конкуренты рисуют оргструктуру, мы уже запускаем MVP
▪️ Не бояться "отвала". Из 10 идей выживут 2-4, и это нормально
Самый ценный вывод
В условиях хаоса нужен операционный каркас. Точка. Эту систему я принес из стартап-студии в акселератор — и она отработала как атомный реактор🔥
#акселератор #стартапы
➖➖➖➖➖
В 2T у нас круговорот лучших практик: фишки из акселераторов — в студию, находки из студии — обратно в акселераторы.
А еще мы среди себя шутим: что бы мы ни делали — в любом случае получается акселератор. Хлебом не корми, дай что-нибудь оцифровать, улучшить и ускорить 😁
На прошлой неделе я, выступая соорганизатором, зафиналил нулевой батч акселератора в движении OROBORO. Фишка проекта — экономика дарения: стартапы в качестве дара предлагали свои уникальные вклады в экосистему.
Да я уже сто раз так делал (c)
Когда первый раз обсуждали проект, идей у команды было сразу на целый космолет. А я после пяти лет в этой теме точно знал: без четкой структуры получится кровавое месиво, поэтому начинать надо с экспериментального батча на 10 участников и тестировать ключевую гипотезу ценности. А чтобы не утонуть в операционке, сразу выстраивать четкий каркас и автоматизировать всё что можно.
И вот когда на второй неделе начался привычный трэш с сотнями сообщений и форс-мажорами — мы просто начали выполнять протокол. А иначе лыжи бы разъехались.
Шальная гипотеза, которая сработала
Я проверял идею: можно ли с людьми, которые даже не все знакомы друг с другом, но разделяют общие ценности, запустить операционно сложный проект и сделать его круто?
Проверил: можно! Команда сработалась и нормально провела интенсивную программу с трекингом, менторингом, воркшопами и питч-сессиями. За 6 недель — 70+ часов встреч, 40% стартапов дошли до питчинга перед инвесторами. Ключевая гипотеза подтвердилась, так что в wait-листе на следующий батч уже 20+ проектов.
Какие принципы очередной раз сработали
▪️ Принимать решения на не полных, но твердых данных. Ждать полноты картины = никогда не начать
▪️ Запускаться молниеносно. Пока конкуренты рисуют оргструктуру, мы уже запускаем MVP
▪️ Не бояться "отвала". Из 10 идей выживут 2-4, и это нормально
Самый ценный вывод
В условиях хаоса нужен операционный каркас. Точка. Эту систему я принес из стартап-студии в акселератор — и она отработала как атомный реактор
#акселератор #стартапы
➖➖➖➖➖
В 2T у нас круговорот лучших практик: фишки из акселераторов — в студию, находки из студии — обратно в акселераторы.
А еще мы среди себя шутим: что бы мы ни делали — в любом случае получается акселератор. Хлебом не корми, дай что-нибудь оцифровать, улучшить и ускорить 😁
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥6👍2👏1
В прошлый раз я рассказывал про акселератор OROBORO. Сегодня покажу, как цифровой след всех коммуникаций превратил хаос в управляемую систему.
Систематизация акселератора начинается с"вешалки" системы бронирования, привязанной к ВКС
Не стал усложнять, взял появившийся год назад Zoom scheduler (нативно интегрирован в Зум, стоит копейки, централизованно управляется с аккаунта администратора). Он позволяет управлять бронированием встреч с единым расписанием слотов динамически распределяя свободные зум лицензии (например, лицензий 4, значит слот на 13:00 можно забронировать 4 раза, и только потом он исчезнет из расписания).
Что такое цифровой след
За 6 недель программы — 70+ часов встреч. Чтобы их корректно оцифровать, мы настроили для Synopsis кастомный шаблон саммаризации менторской сессии и создали внутренний телеграм-канал, куда это всё собирается. Каждый разговор с участниками, трекерами и экспертами оставлял цифровой отпечаток:
▪️ Запись видео в защищенном хранилище
▪️ Полный транскрипт каждой встречи
▪️ Структурированное саммари с ключевыми договоренностями
Практическая ценность цифрового следа
Представьте: стартап через месяц спрашивает "что конкретно говорил эксперт про наш маркетинг?" Вместо "не помню, где-то записывали" — точная цитата находится в два клика.
Или еще пример: нужно проанализировать, какие проблемы чаще всего поднимали участники. Раньше это были воспоминания и разрозненные записи; теперь — полный и объективный анализ по всем встречам.
Результаты оцифровки
▪️ 150+ сэкономленных часов команды на фиксации и поиске информации
▪️ 100% договоренностей зафиксированы и легко извлекаются
Но главное — каждый разговор стал частью базы знаний акселератора, а на основе цифрового собрал дашборд программы: выгружаем все саммари встреч и чаты (несколько мегабайт текста переписок), и получаем детальную аналитику в разрезе участников / менторов / организаторов и по всей программе целиком.
Цифровой след коммуникаций — не новое понятие. Стенографистки сто лет назад именно его и создавали :)) Просто это было дорого, сложно и медленно.
#цифровойслед #Synopsis #inside2T
➖➖➖➖➖
Сейчас всё изменилось. То, что раньше стоило миллионы и требовало целой профессии или сложных технических средств, теперь доступно любой компании и настраивается за пару дней
Систематизация акселератора начинается с
Не стал усложнять, взял появившийся год назад Zoom scheduler (нативно интегрирован в Зум, стоит копейки, централизованно управляется с аккаунта администратора). Он позволяет управлять бронированием встреч с единым расписанием слотов динамически распределяя свободные зум лицензии (например, лицензий 4, значит слот на 13:00 можно забронировать 4 раза, и только потом он исчезнет из расписания).
Что такое цифровой след
За 6 недель программы — 70+ часов встреч. Чтобы их корректно оцифровать, мы настроили для Synopsis кастомный шаблон саммаризации менторской сессии и создали внутренний телеграм-канал, куда это всё собирается. Каждый разговор с участниками, трекерами и экспертами оставлял цифровой отпечаток:
▪️ Запись видео в защищенном хранилище
▪️ Полный транскрипт каждой встречи
▪️ Структурированное саммари с ключевыми договоренностями
Практическая ценность цифрового следа
Представьте: стартап через месяц спрашивает "что конкретно говорил эксперт про наш маркетинг?" Вместо "не помню, где-то записывали" — точная цитата находится в два клика.
Или еще пример: нужно проанализировать, какие проблемы чаще всего поднимали участники. Раньше это были воспоминания и разрозненные записи; теперь — полный и объективный анализ по всем встречам.
Результаты оцифровки
▪️ 150+ сэкономленных часов команды на фиксации и поиске информации
▪️ 100% договоренностей зафиксированы и легко извлекаются
Но главное — каждый разговор стал частью базы знаний акселератора, а на основе цифрового собрал дашборд программы: выгружаем все саммари встреч и чаты (несколько мегабайт текста переписок), и получаем детальную аналитику в разрезе участников / менторов / организаторов и по всей программе целиком.
Цифровой след коммуникаций — не новое понятие. Стенографистки сто лет назад именно его и создавали :)) Просто это было дорого, сложно и медленно.
#цифровойслед #Synopsis #inside2T
➖➖➖➖➖
Сейчас всё изменилось. То, что раньше стоило миллионы и требовало целой профессии или сложных технических средств, теперь доступно любой компании и настраивается за пару дней
🔥4👍1
Почему ИИ вызывает сопротивление? Гипотеза #1
Привет! На связи @dariathefire
Мы в 2T делаем ИИ-продукты, предлагаем их бизнесу и естественно получаем много отказов. Сталкиваемся с непониманием и сопротивлением — поэтому я много исследую причины, думаю о них и ищу ответы, в том числе в себе. Сегодня хочу поговорить про первую гипотезу, и начну издалека.
Я всегда думала, что отлично ставлю задачи. Ну серьезно — по SMART, с дедлайнами и измеримыми результатами. Считала себя образцовым руководителем в этом плане и даже получала хорошую обратную связь от коллег. А уж трекинг-то меня вообще огого как прокачал, дааааа 💪🏻
А потом пришел AI и жестоко развенчал эту иллюзию.
Помню свои самые первые запросы к ChatGPT в духе "сделай анализ конкурентов в такой-то нише". Получала в ответ... ну, какую-то общую муть ни о чем. Через несколько подходов стало ясно, что проблема не в AI, а в моих формулировках.
Оказалось, моя "конкретность" была иллюзией. 10-15 лет назад я говорила, например, дизайнеру: "Подготовь презентацию для такого-то клиента по такому-то проекту к четвергу". Формально — есть задача, есть дедлайн. SMART же, ну!
А на самом деле — сплошные дыры и по цели, и по смыслу, и по формату. И дальше — претензии "ты не объяснила" vs "а ты че не уточнил", просаженные дедлайны и негатив в команде, а если дизайнер новичок — то еще и кровь из глаз от качества презентации.
И если опытные профессионалы могли как-то догадаться, что я имею в виду, то AI беспощадно показал: Даш, вот такие вот твои "задачи" — полная хрень.
С AI пришлось учиться по-настоящему. Каждый запрос — как экзамен: не указала контекст — получи бессмыслицу, забыла про формат — получи сферического коня в вакууме, развела длинное обсуждение — упрись в деградацию ответов и лимит токенов. Поначалу бесило. Но постепенно привыкла расписывать все детально: цель, аудиторию, формат, ограничения, источники данных. Стала относиться к этому как к игре — кто кого переиграет, я или машина :))
И случилось неожиданное. Привыкнув к таким четким запросам для AI, я перенесла это в общение с людьми: обогащение контекста, подробное описание желаемого результата, явное указание на обязательные источники данных. И теперь задачи выполняются как надо и с первого раза не в 2-3, а в 7 случаях из 10.
И несмотря на то, что я как будто стала больше похожа на робота — внезапно атмосфера общения стала заметно теплее 🔅
Если кратко: с помощью ИИ я научилась так формулировать задачи, чтобы и людям тоже было проще и комфортнее их выполнять; но это обучение было местами болезненным и потребовало времени и сил.
Так вот, первая гипотеза причин сопротивления ИИзации: многие люди предпочитают ехать на старых лыжах — человек человеку сам догадается, а с ИИшкой разбираться сложно и некогда.
И тут парадокс: мы, человеки, не умеем / не хотим учиться "готовить" LLM-инструменты, которые могут решить многие проблемы с коммуникацией, из-за... проблем с коммуникацией 🤷🏼♀️
А как эту багу фиксить, мы еще только тестируем))
Привет! На связи @dariathefire
Мы в 2T делаем ИИ-продукты, предлагаем их бизнесу и естественно получаем много отказов. Сталкиваемся с непониманием и сопротивлением — поэтому я много исследую причины, думаю о них и ищу ответы, в том числе в себе. Сегодня хочу поговорить про первую гипотезу, и начну издалека.
Я всегда думала, что отлично ставлю задачи. Ну серьезно — по SMART, с дедлайнами и измеримыми результатами. Считала себя образцовым руководителем в этом плане и даже получала хорошую обратную связь от коллег. А уж трекинг-то меня вообще огого как прокачал, дааааа 💪🏻
А потом пришел AI и жестоко развенчал эту иллюзию.
Помню свои самые первые запросы к ChatGPT в духе "сделай анализ конкурентов в такой-то нише". Получала в ответ... ну, какую-то общую муть ни о чем. Через несколько подходов стало ясно, что проблема не в AI, а в моих формулировках.
Оказалось, моя "конкретность" была иллюзией. 10-15 лет назад я говорила, например, дизайнеру: "Подготовь презентацию для такого-то клиента по такому-то проекту к четвергу". Формально — есть задача, есть дедлайн. SMART же, ну!
А на самом деле — сплошные дыры и по цели, и по смыслу, и по формату. И дальше — претензии "ты не объяснила" vs "а ты че не уточнил", просаженные дедлайны и негатив в команде, а если дизайнер новичок — то еще и кровь из глаз от качества презентации.
И если опытные профессионалы могли как-то догадаться, что я имею в виду, то AI беспощадно показал: Даш, вот такие вот твои "задачи" — полная хрень.
С AI пришлось учиться по-настоящему. Каждый запрос — как экзамен: не указала контекст — получи бессмыслицу, забыла про формат — получи сферического коня в вакууме, развела длинное обсуждение — упрись в деградацию ответов и лимит токенов. Поначалу бесило. Но постепенно привыкла расписывать все детально: цель, аудиторию, формат, ограничения, источники данных. Стала относиться к этому как к игре — кто кого переиграет, я или машина :))
И случилось неожиданное. Привыкнув к таким четким запросам для AI, я перенесла это в общение с людьми: обогащение контекста, подробное описание желаемого результата, явное указание на обязательные источники данных. И теперь задачи выполняются как надо и с первого раза не в 2-3, а в 7 случаях из 10.
И несмотря на то, что я как будто стала больше похожа на робота — внезапно атмосфера общения стала заметно теплее 🔅
Если кратко: с помощью ИИ я научилась так формулировать задачи, чтобы и людям тоже было проще и комфортнее их выполнять; но это обучение было местами болезненным и потребовало времени и сил.
Так вот, первая гипотеза причин сопротивления ИИзации: многие люди предпочитают ехать на старых лыжах — человек человеку сам догадается, а с ИИшкой разбираться сложно и некогда.
И тут парадокс: мы, человеки, не умеем / не хотим учиться "готовить" LLM-инструменты, которые могут решить многие проблемы с коммуникацией, из-за... проблем с коммуникацией 🤷🏼♀️
А как эту багу фиксить, мы еще только тестируем))
👏5👍2🔥2🤝2💯1
Почему ИИ вызывает сопротивление? Гипотеза #2
Привет! Снова @dariathefire на связи — продолжаю исследовать, почему бизнес сопротивляется ИИ, несмотря на очевидные плюсы.
Задолго до ИИ я занималась оптимизацией рутинных процессов: я ленивая жопа, так что мне всегда импонировала идея "лучше день потерять, потом за 5 минут долететь" — и долетать регулярно. А сейчас появились более совершенные инструменты для этого))
И смотрите, что происходит до сих пор: когда мне нужно сделать, например, разовую презентацию, я частенько делаю ее по-старинке — сама создаю структуру, пишу тексты, оформляю. Потому что правильно запромтировать конкретную задачу может занять больше времени, чем просто сделать руками. Разумно же, логично.
И вот тут самое интересное. Даже с повторяющимися задачами я ловлю себя на том же.
Допустим, мне нужно каждую неделю готовить отчет по проектам. Без ИИ это 4 часа работы. Чтобы настроить нормальный процесс с автоматизацией — дня три. И если сейчас у меня горят дедлайны (а когда они не горят?), я потрачу 4 часа сегодня, потом снова 4 часа через неделю, и снова...
И каждый раз у меня не будет тех самых 3 дней на оптимизацию. Замкнутый круг: "Некогда автоматизировать, работать надо!" 🤦🏼♀️
Давайте посчитаем конкретно. Еженедельный отчет:
▪️ По-старому: 4 часа × 50 недель = 200 часов в год
▪️ Настройка ИИ-процесса: 24 часа единоразово + 30 минут на отчет × 50 недель = 49 часов в год
▪️ Экономия: 151 час = это же почти месяц рабочего времени!
При средней зарплате аналитика 150К в месяц это ~150К чистой экономии в год. С одной задачи!
Но люди предпочитают каждую неделю тратить 4 часа вместо того, чтобы один раз инвестировать 2-3 дня. Это вопрос двух вещей: неумения считать время как ресурс и банального недоверия к ИИ.
Многие просто не верят, что машина справится с их "уникальными" задачами лучше них. И знаете что? Я это очень понимаю 😅
Привет! Снова @dariathefire на связи — продолжаю исследовать, почему бизнес сопротивляется ИИ, несмотря на очевидные плюсы.
Задолго до ИИ я занималась оптимизацией рутинных процессов: я ленивая жопа, так что мне всегда импонировала идея "лучше день потерять, потом за 5 минут долететь" — и долетать регулярно. А сейчас появились более совершенные инструменты для этого))
И смотрите, что происходит до сих пор: когда мне нужно сделать, например, разовую презентацию, я частенько делаю ее по-старинке — сама создаю структуру, пишу тексты, оформляю. Потому что правильно запромтировать конкретную задачу может занять больше времени, чем просто сделать руками. Разумно же, логично.
И вот тут самое интересное. Даже с повторяющимися задачами я ловлю себя на том же.
Допустим, мне нужно каждую неделю готовить отчет по проектам. Без ИИ это 4 часа работы. Чтобы настроить нормальный процесс с автоматизацией — дня три. И если сейчас у меня горят дедлайны (а когда они не горят?), я потрачу 4 часа сегодня, потом снова 4 часа через неделю, и снова...
И каждый раз у меня не будет тех самых 3 дней на оптимизацию. Замкнутый круг: "Некогда автоматизировать, работать надо!" 🤦🏼♀️
Давайте посчитаем конкретно. Еженедельный отчет:
▪️ По-старому: 4 часа × 50 недель = 200 часов в год
▪️ Настройка ИИ-процесса: 24 часа единоразово + 30 минут на отчет × 50 недель = 49 часов в год
▪️ Экономия: 151 час = это же почти месяц рабочего времени!
При средней зарплате аналитика 150К в месяц это ~150К чистой экономии в год. С одной задачи!
Но люди предпочитают каждую неделю тратить 4 часа вместо того, чтобы один раз инвестировать 2-3 дня. Это вопрос двух вещей: неумения считать время как ресурс и банального недоверия к ИИ.
Многие просто не верят, что машина справится с их "уникальными" задачами лучше них. И знаете что? Я это очень понимаю 😅
❤5👍4
👋 Кто такие 2T, кому и для чего мы полезны
Привет! Вижу, что канал растет, и многие из вас только знакомятся с нами. Давайте расскажу, кто мы и с чем к нам можно прийти.
2T — это стартап-студия, где мы делаем B2B AI-продукты. Не просто "внедряем искусственный интеллект", а решаем конкретные задачи бизнеса. Даже проводя стратсессии мы не бороздим просторы а сразу ищем лучшие точки приложения усилий. Что мы любим и умеем делать:
🎯 AI-трансформация компаний — помогаем перестать гуглить за 20 долларов в месяц и повысить эффективность 5%—x50. Показываем, как AI может работать на вас прямо сейчас, а не когда-нибудь в светлом будущем.
🧠 Консалтинг по ИИ-трансформации — проводим стратсессии для топ-менеджмента и помогаем строить внутренние лаборатории с AI-first подходом. Чтобы вы по-настоящему получили эффект от ИИ, а не просто отчитались перед стейкхолдерами.
🤝 Партнерства и коллаборации — у нас куча внутренних проектов, которыми можно заниматься вместе. Плюс мы сейчас активно развиваем партнерскую сеть по продуктам, которых у нас в портфеле уже >10 — включая флагманский Synopsis для корпораций.
⚡️ Акселерация проектов — тестируем супергипотезы, включая эксперименты с gig-экономикой и даже экономикой дарения (да, это не опечатка).
Мы с помощью ИИ делаем такие ИИ-решения, которые приносят выгоду сразу после внедрения. Не через полгода планирования, а буквально с первых дней использования. Сначала находим реальную проблему с измеримыми потерями, потом делаем прототип за 2-3 недели, потом превращаем в продукт.
А если мы видим, что задачу пока неэффективно решать с ИИ — то мы сразу так и скажем.
Короче. Если вы хотите не только поговорить про AI, но и начать им пользоваться с измеримой пользой — вы как раз в подходящем канале 🔥
P.S. Повешу пост в закреп, чтобы обновлять ключевые моменты. Хотите что-то обсудить? Велкам в личку 📧
Привет! Вижу, что канал растет, и многие из вас только знакомятся с нами. Давайте расскажу, кто мы и с чем к нам можно прийти.
2T — это стартап-студия, где мы делаем B2B AI-продукты. Не просто "внедряем искусственный интеллект", а решаем конкретные задачи бизнеса. Даже проводя стратсессии мы не бороздим просторы а сразу ищем лучшие точки приложения усилий. Что мы любим и умеем делать:
🎯 AI-трансформация компаний — помогаем перестать гуглить за 20 долларов в месяц и повысить эффективность 5%—x50. Показываем, как AI может работать на вас прямо сейчас, а не когда-нибудь в светлом будущем.
🧠 Консалтинг по ИИ-трансформации — проводим стратсессии для топ-менеджмента и помогаем строить внутренние лаборатории с AI-first подходом. Чтобы вы по-настоящему получили эффект от ИИ, а не просто отчитались перед стейкхолдерами.
🤝 Партнерства и коллаборации — у нас куча внутренних проектов, которыми можно заниматься вместе. Плюс мы сейчас активно развиваем партнерскую сеть по продуктам, которых у нас в портфеле уже >10 — включая флагманский Synopsis для корпораций.
⚡️ Акселерация проектов — тестируем супергипотезы, включая эксперименты с gig-экономикой и даже экономикой дарения (да, это не опечатка).
Мы с помощью ИИ делаем такие ИИ-решения, которые приносят выгоду сразу после внедрения. Не через полгода планирования, а буквально с первых дней использования. Сначала находим реальную проблему с измеримыми потерями, потом делаем прототип за 2-3 недели, потом превращаем в продукт.
А если мы видим, что задачу пока неэффективно решать с ИИ — то мы сразу так и скажем.
Короче. Если вы хотите не только поговорить про AI, но и начать им пользоваться с измеримой пользой — вы как раз в подходящем канале 🔥
P.S. Повешу пост в закреп, чтобы обновлять ключевые моменты. Хотите что-то обсудить? Велкам в личку 📧
🔥4💯1
2T: практика ИИзации бизнеса pinned «👋 Кто такие 2T, кому и для чего мы полезны Привет! Вижу, что канал растет, и многие из вас только знакомятся с нами. Давайте расскажу, кто мы и с чем к нам можно прийти. 2T — это стартап-студия, где мы делаем B2B AI-продукты. Не просто "внедряем искусственный…»
🧠 Будущее российского AI — за локальными решениями
Сегодня — больше про стратегию. И для начала таблетка для памяти: Amazon и Google Cloud ограничили доступ еще в 2022, Microsoft прекратил работу с российскими клиентами в марте 2024, OpenAI и Anthropic официально работать в РФ даже не начинали. И даже если для персонального использования еще можно как-то выкрутиться, то для бизнеса все гораздо сложнее.
Между тем наш внутренний рынок AI бурно растет:
— 20% крупных компаний уже используют генеративный AI
— Российские облачные сервисы выросли на 363% в 2024 году
— 68% внедривших AI компаний видят влияние на EBITDA в 1-5%
И одновременно происходит принудительная трансформация: 152-ФЗ о персональных данных + требования ЦБ + указы о критической информационной инфраструктуре = любая обработка критически важных данных должна происходить на российских серверах.
По сути, теперь даже малому бизнесу уже нужен либо российский облачный, либо собственный локальный AI.
Так что мы в 2T делаем ставку на on-premise — все продукты изначально проектируем с возможностью локального развертывания.
Но! Нам же ограничивают доступ не только к софту и моделям, но и к железу — по некоторым оценкам, импорт видеокарт обвалился на 90%. Ну то есть в России тупо не хватает мощных серверов по вменяемым ценам, чтобы распрекрасные ИИ-модели нормально работали.
А значит, мы не можем развиваться экстенсивно,распахивая новые поля просто покупая больше видях H100. Приходится решать задачи эффективно — применять удобрения и селекционные сорта оптимизированные модели и алгоритмы, выжимать максимум из доступного железа. Все как всегда было в наших северных широтах 😁
#onpremise #технологическийсуверенитет #AIтрансформация
P.S. В одном из следующих постов, как закончим исследование, — поделимся результатами наших тестов разного оборудования: от потребительских видеокарт до серверных решений. Спойлер: не всё так печально, как кажется 😉
Сегодня — больше про стратегию. И для начала таблетка для памяти: Amazon и Google Cloud ограничили доступ еще в 2022, Microsoft прекратил работу с российскими клиентами в марте 2024, OpenAI и Anthropic официально работать в РФ даже не начинали. И даже если для персонального использования еще можно как-то выкрутиться, то для бизнеса все гораздо сложнее.
Между тем наш внутренний рынок AI бурно растет:
— 20% крупных компаний уже используют генеративный AI
— Российские облачные сервисы выросли на 363% в 2024 году
— 68% внедривших AI компаний видят влияние на EBITDA в 1-5%
И одновременно происходит принудительная трансформация: 152-ФЗ о персональных данных + требования ЦБ + указы о критической информационной инфраструктуре = любая обработка критически важных данных должна происходить на российских серверах.
По сути, теперь даже малому бизнесу уже нужен либо российский облачный, либо собственный локальный AI.
Так что мы в 2T делаем ставку на on-premise — все продукты изначально проектируем с возможностью локального развертывания.
Но! Нам же ограничивают доступ не только к софту и моделям, но и к железу — по некоторым оценкам, импорт видеокарт обвалился на 90%. Ну то есть в России тупо не хватает мощных серверов по вменяемым ценам, чтобы распрекрасные ИИ-модели нормально работали.
А значит, мы не можем развиваться экстенсивно,
#onpremise #технологическийсуверенитет #AIтрансформация
P.S. В одном из следующих постов, как закончим исследование, — поделимся результатами наших тестов разного оборудования: от потребительских видеокарт до серверных решений. Спойлер: не всё так печально, как кажется 😉
👍3💯1
Всем привет! Вы же знаете, что вся core-team 2T — в Питере? У нас тут как раз сейчас разгар белых ночей и ПМЭФ-2025.
Мы пока не там) Но из новостей видно, что ИИ — сквозная тема форума. Роботы разгуливают, специальные сессии проводятся, анонсирована платформа BRICS+ AI Success Hub, а Герман Оскарович вангует: госрегулирование развития искусственного интеллекта неизбежно. При этом общее мнение — что ИИ изменит нашу жизнь за ближайшие несколько лет так, как она не менялась за последние 100 лет.
А вы все еще думаете, с какой стороны подступиться к внедрению ИИ в свой бизнес?
Может, вам страшно или непонятно? Или кажется, что дорого? Или уже попробовали, но что-то пошло не так?
Есть предложение начать с этим разбираться прямо сейчас! Пока нам всю тему не зарегулировали 😁
Приходите поговорить со мной. Вот зачем:
🔍 Понимание с чего начать — я помогу определить первые шаги в ИИзации конкретно и точечно для вашего бизнеса
💰 Реальные цифры и бюджеты — расскажу, сколько стоит внедрение на самом деле и где можно сэкономить (у нас есть опыт сокращения бюджетов без потери качества)
⚡️ Быстрые результаты — покажу, как получить первые измеримые результаты за неделю, а не месяцы планирования
🎯 Избежание ошибок — расскажу про типичные грабли, на которые наступают 90% компаний при первом внедрении ИИ
Поделюсь инсайтами и идеями — с чего начать, чтобы было комфортно. Впаривать я вам ничего не буду) Я даже не умею этого делать, чсгря 😂 Зато задействую весь свой опыт трекинга и консультирования, чтобы разобраться, почему внедрение ИИ себе на пользу — это у вас все еще задача, а не действительность.
Для вас это бесплатно! А для меня — польза для понимания, какие еще бывают ситуации в реальной реальности.
➡️ Просто запишитесь на зум-созвон или перекиньте этот пост кому-то, кому это сейчас может быть как раз нужно)
А я, сооснователь стартап-студии 2T с AI-first подходом ко всему, дальше строю ИИ-будущее и верю что оно светлое :)
Мы пока не там) Но из новостей видно, что ИИ — сквозная тема форума. Роботы разгуливают, специальные сессии проводятся, анонсирована платформа BRICS+ AI Success Hub, а Герман Оскарович вангует: госрегулирование развития искусственного интеллекта неизбежно. При этом общее мнение — что ИИ изменит нашу жизнь за ближайшие несколько лет так, как она не менялась за последние 100 лет.
А вы все еще думаете, с какой стороны подступиться к внедрению ИИ в свой бизнес?
Может, вам страшно или непонятно? Или кажется, что дорого? Или уже попробовали, но что-то пошло не так?
Есть предложение начать с этим разбираться прямо сейчас! Пока нам всю тему не зарегулировали 😁
Приходите поговорить со мной. Вот зачем:
🔍 Понимание с чего начать — я помогу определить первые шаги в ИИзации конкретно и точечно для вашего бизнеса
💰 Реальные цифры и бюджеты — расскажу, сколько стоит внедрение на самом деле и где можно сэкономить (у нас есть опыт сокращения бюджетов без потери качества)
⚡️ Быстрые результаты — покажу, как получить первые измеримые результаты за неделю, а не месяцы планирования
🎯 Избежание ошибок — расскажу про типичные грабли, на которые наступают 90% компаний при первом внедрении ИИ
Поделюсь инсайтами и идеями — с чего начать, чтобы было комфортно. Впаривать я вам ничего не буду) Я даже не умею этого делать, чсгря 😂 Зато задействую весь свой опыт трекинга и консультирования, чтобы разобраться, почему внедрение ИИ себе на пользу — это у вас все еще задача, а не действительность.
Для вас это бесплатно! А для меня — польза для понимания, какие еще бывают ситуации в реальной реальности.
➡️ Просто запишитесь на зум-созвон или перекиньте этот пост кому-то, кому это сейчас может быть как раз нужно)
А я, сооснователь стартап-студии 2T с AI-first подходом ко всему, дальше строю ИИ-будущее и верю что оно светлое :)
👍6🔥3👏2
🧠 Мы делаем продукты, а не инфобиз
Пока соцсети бурлят призывами "Стань экспертом по ИИ за один вебинар", мы методично исследуем запросы бизнеса, проводим пилоты, пилим код, делаем интеграции.
Мы точно знаем: ИИ решает две бизнес-задачи — меньше тратить на поддерживающие операции и больше зарабатывать за счет качественного выполнения основных процессов. Каждый наш продукт решает одну из них или обе сразу.
Вот типичная ситуация:
Руководитель кросс-функциональной команды проводит две еженедельные встречи, после каждой составляет протоколы: подробный — команде, краткий — директору. Тратит на это до 2 часов в неделю.
При зарплате 300 000 ₽ — это ~15 000 ₽ в месяц на рутину вместо развития бизнеса.
За год: >180 000 ₽ только на протоколы. А если таких руководителей в компании 10? А если 100 или 1000?))
И может показаться — ну что такое 2 часа в неделю... А на самом деле все задачи про оптимизацию — именно такие. Их дофига и каждая скучна по отдельности. Зато когда суммируешь эффекты от микро-изменений — понимаешь, зачем на самом деле нужен ИИ.
Synopsis превращает эту рутину в автоматику: система структурирует хаос совещаний в готовые протоколы с выделенными решениями и задачами.
Результат: время на протоколы сокращается с 2 часов до 10 минут. Руководитель возвращается к стратегическим задачам, компания экономит сотни тысяч рублей.
Подключение Synopsis — самый простой способ зайти в ИИзацию своего бизнеса и сразу увидеть измеримый результат.
Приходите, поможем начать)
Пока соцсети бурлят призывами "Стань экспертом по ИИ за один вебинар", мы методично исследуем запросы бизнеса, проводим пилоты, пилим код, делаем интеграции.
Мы точно знаем: ИИ решает две бизнес-задачи — меньше тратить на поддерживающие операции и больше зарабатывать за счет качественного выполнения основных процессов. Каждый наш продукт решает одну из них или обе сразу.
Вот типичная ситуация:
Руководитель кросс-функциональной команды проводит две еженедельные встречи, после каждой составляет протоколы: подробный — команде, краткий — директору. Тратит на это до 2 часов в неделю.
При зарплате 300 000 ₽ — это ~15 000 ₽ в месяц на рутину вместо развития бизнеса.
За год: >180 000 ₽ только на протоколы. А если таких руководителей в компании 10? А если 100 или 1000?))
И может показаться — ну что такое 2 часа в неделю... А на самом деле все задачи про оптимизацию — именно такие. Их дофига и каждая скучна по отдельности. Зато когда суммируешь эффекты от микро-изменений — понимаешь, зачем на самом деле нужен ИИ.
Synopsis превращает эту рутину в автоматику: система структурирует хаос совещаний в готовые протоколы с выделенными решениями и задачами.
Результат: время на протоколы сокращается с 2 часов до 10 минут. Руководитель возвращается к стратегическим задачам, компания экономит сотни тысяч рублей.
Подключение Synopsis — самый простой способ зайти в ИИзацию своего бизнеса и сразу увидеть измеримый результат.
Приходите, поможем начать)
👏4❤2🔥1