Я тратила понедельник на то, чтобы свести цифры из пяти систем в один отчёт. Теперь это делает Claude 📊

Битрикс24, amoCRM, Мой склад, 1С и Google Таблицы — раньше заходила в каждую систему отдельно, вручную собирала и сверяла цифры. А теперь:

→ Claude подключён напрямую ко всем пяти
→ Каждый понедельник сводный отчёт сам приходит в чат Telegram
→ Не нужно заходить ни в одну систему, чтобы увидеть цифры

Не ты идёшь за цифрой в систему — система сама приносит цифру тебе 💡 Магия

Как настроила, читай здесь, и применяй у себя

AI LAB руководителя

1 июня Google открыл вакансию "Директор по будущему работы"

Крупные компании создают целые отделы, чтобы понять, что AI делает с рынком труда 🤖. Проблема в том, что пока они изучают — решения нужны уже сейчас.

→ Google ищет человека, который будет выстраивать понимание компании о том, как меняются технологии, люди и работа — прямо из текста вакансии 📋

→ Это не единичный случай: тема перешла из разряда «интересно обсудить» в разряд «нужен отдельный человек, который этим занимается» ⚡

→ Для владельца бизнеса вывод простой: не жди, пока крупные исследовательские отделы всё объяснят. Карту рисков по своим HR-функциям можно построить уже сейчас — не за квартал, а за один разговор 💡

Пока корпорации теоретизируют, у практичного руководителя есть фора — и ей стоит воспользоваться раньше, чем «все разберутся» 🔄

AI LAB руководителя

У Claude есть бесплатная академия, которая включает курс для малого бизнеса💡

Это Anthropic Academy — официальная бесплатная платформа курсов Claude 📚. Без подписки, без карты. Вот что там есть:

→ Claude 101 — как устроен Claude и с чего начать 🤖
→ AI Fluency: Framework & Foundations — как выстраивать работу с AI, а не просто «какую кнопку нажать» 💡
→ Introduction to Claude Cowork — рабочий режим для нетехнических задач ⚡

И так далее, курсов в академии много, но я хочу сделать акцент на этом:

→ AI Fluency for Small Businesses — отдельный курс для малого бизнеса: 14 уроков, сделан вместе с реальными владельцами (мясная лавка в Бруклине, реставрационная компания в Калифорнии). Учит модели 4D — делегирование, точная постановка задачи, критическая оценка результата, аккуратность 📊

Кстати, мы эти курсы, переводим на русский и адаптируем под реалии российского рынка, держи ссылку для комфортного изучения

AI LAB руководителя

Anthropic выпустила еще один бесплатный курс по Loop Engineering с Fable 5. Часовой курс разбирает Claude Code и агентные циклы (agentic loops) лучше, чем платные туториалы.

Пользуемся.

Один сотрудник в компании работает в 10 раз быстрее с Claude. Остальная команда — нет. Почему? 😱

Об этом написал Борис Черный, глава Claude Code в Anthropic, который выделил 5 уровней зрелости компании в работе с AI (от 0 до 4). Сама Anthropic, по его словам, сейчас на уровне 3 из 5. А теперь смотри уровни:

→ Уровень 0 «Gated»: агентов нет вообще, всё вручную
→ Уровень 1 «Assisted»: один агент под присмотром — как стажёр рядом с наставником 🤗
→ Уровень 2 «Parallel»: около 10 агентов под управлением одного человека-оркестратора
→ Уровень 3 «Supervised autonomy»: около 100 агентов — уже похоже на оргструктуру с деревом подчинения 📊
→ Уровень 4 «AI-native»: 1000+ агентов, человек не раздаёт задачи, а задаёт направление ⚡

Ключевая мысль: токенов и подписки недостаточно, чтобы перейти на следующий уровень — на каждом уровне нужно найти свои узкие места и выстроить новые правила контроля. Так что если в команде есть один «AI-герой», а остальные топчутся на месте — это не про мотивацию, это нормальный этап 1-2 из 5.

Начни бесшовное внедрение с нами

AI LAB руководителя

Верифицированные школьные учителя США получили год премиум-Claude бесплатно (до 30.06.2027) — включая Claude Code и Claude Cowork, которые обычно на платных тарифах.

Интересно, думаю это сильный драйвер для образования.

Частая ошибка: открыть новый чат, заново объяснить про бизнес / бизнес-процесс / проект, получить результат, закрыть вкладку, повторить завтра — это «утечка памяти». Если AI не хранит контекст между сессиями, компания теряет время на то же самое объяснение снова и снова.

Финдиректор OpenAI сказала то, о чём молчат все вендоры AI-инструментов 💰

Она предложила измерять AI не по цене за токены. А вот как:

→ Дешёвая модель, которую приходится перепроверять и переделывать — на практике обходится дороже 💸
→ Дорогая модель, которая решает задачу с первого раза — экономит часы правок ⚡
→ Правильный вопрос не «сколько стоит токен», а «сколько задач реально закрыто без переделки» 📊

Считать нужно не подписку, а объём надёжно решённых задач — это и есть настоящий ROI 💡

📌 Читать или послушать полную статью

AI LAB руководителя