Как выбрать область для автоматизации деятельности с помощью ИИ?
Я уже писал про ROI. Но для выбора имено темы для автоматизации, нужно учесть потенциальную автоматизируемость самой темы или ее сложность, то есть по факту cost.
Есть два типа задач:
👉 Задачи с объективным критерием проверки
Результат либо работает / соответствует критерию, либо нет. Можно проверить автоматически или очень быстро вручную. Здесь ИИ даёт максимальный эффект при минимальных затратах.
Например, написание кода — код либо компилируется и работает, как ожидалось, либо нет.
👉 Задачи с субъективным критерием качества
«Хорошая ли это анкета / пост / идея?» — это всегда требует человеческой оценки. Даже если ИИ сгенерировал что-то, ты всё равно тратишь много времени на проверку, правки и итерации. Стоимость автоматизации резко растёт.
Например, написание статьи или поста — как понять, что пост или статья хороши? Здесь нет однозначного бинарного критерия оценки. Такой тип задач лучше не брать.
Самый важный вопрос при выборе темы для автоматизации:
«Насколько объективно и быстро я смогу проверить качество того, что выдаст ИИ?» Если ответ «запустил тесты — работает / не работает» или «сравнил цифры — совпадает / нет» — это зелёная зона 🍏
Если ответ «нужно читать, чувствовать и править» — это уже жёлтая или красная зона. Стоимость автоматизации сильно выше 🙅♂️
Никогда не полагайтесь на вариант: «ну сотрудники посмотрят и скажут, хорошо или нет» — это не работает ❌
Подпишись 👉🏻 @aigentto 🤖
Я уже писал про ROI. Но для выбора имено темы для автоматизации, нужно учесть потенциальную автоматизируемость самой темы или ее сложность, то есть по факту cost.
Есть два типа задач:
👉 Задачи с объективным критерием проверки
Результат либо работает / соответствует критерию, либо нет. Можно проверить автоматически или очень быстро вручную. Здесь ИИ даёт максимальный эффект при минимальных затратах.
Например, написание кода — код либо компилируется и работает, как ожидалось, либо нет.
👉 Задачи с субъективным критерием качества
«Хорошая ли это анкета / пост / идея?» — это всегда требует человеческой оценки. Даже если ИИ сгенерировал что-то, ты всё равно тратишь много времени на проверку, правки и итерации. Стоимость автоматизации резко растёт.
Например, написание статьи или поста — как понять, что пост или статья хороши? Здесь нет однозначного бинарного критерия оценки. Такой тип задач лучше не брать.
Самый важный вопрос при выборе темы для автоматизации:
«Насколько объективно и быстро я смогу проверить качество того, что выдаст ИИ?» Если ответ «запустил тесты — работает / не работает» или «сравнил цифры — совпадает / нет» — это зелёная зона 🍏
Если ответ «нужно читать, чувствовать и править» — это уже жёлтая или красная зона. Стоимость автоматизации сильно выше 🙅♂️
Никогда не полагайтесь на вариант: «ну сотрудники посмотрят и скажут, хорошо или нет» — это не работает ❌
Подпишись 👉🏻 @aigentto 🤖
Telegram
AIGENTTO
ROI по внедрению AI
Как понять, что AI вообще сработает в вашем кейсе, в вашем бизнесе? Нужно считать ROI (Return on Investment) до начала внедрения.
Например, есть задача, которая занимает ~4 часа у сотрудника, сотрудник получает ~100 000 руб., его 4 часа…
Как понять, что AI вообще сработает в вашем кейсе, в вашем бизнесе? Нужно считать ROI (Return on Investment) до начала внедрения.
Например, есть задача, которая занимает ~4 часа у сотрудника, сотрудник получает ~100 000 руб., его 4 часа…
Разработчики стали говорить: Cursor так сказал
Появилась новая проблема у команд, которые на 100% пишут код с помощью ИИ. Они на вопрос, по сути, стали отвечать: ну, мне Cursor/Claude сказал, что это так.
Это звучит так: я не знаю, но там так написано 🙂
Не отвечайте так никогда — Cursor/Claude ничего вам не может сказать, вы должны сами во всем разобраться, провести анализ, понять root cause и ответить на все вопросы.
Молоток не может вам сказать, где забивать гвоздь, AI IDE, конечно, мощнее, но суть та же: вы должны все определять и знать как разработчик.
Если действительно не знаете — скажите: я узнаю, и узнайте, вернитесь с результатом.
Иначе возникает вопрос: а зачем мне спрашивать у тебя, я сам спрошу у Cursor/Claude.
Подпишись 👉🏻 @aigentto 🤖
Появилась новая проблема у команд, которые на 100% пишут код с помощью ИИ. Они на вопрос, по сути, стали отвечать: ну, мне Cursor/Claude сказал, что это так.
Это звучит так: я не знаю, но там так написано 🙂
Не отвечайте так никогда — Cursor/Claude ничего вам не может сказать, вы должны сами во всем разобраться, провести анализ, понять root cause и ответить на все вопросы.
Молоток не может вам сказать, где забивать гвоздь, AI IDE, конечно, мощнее, но суть та же: вы должны все определять и знать как разработчик.
Если действительно не знаете — скажите: я узнаю, и узнайте, вернитесь с результатом.
Иначе возникает вопрос: а зачем мне спрашивать у тебя, я сам спрошу у Cursor/Claude.
Подпишись 👉🏻 @aigentto 🤖
👍2
Избиратели против ботов
Economist вышел с обложкой на статью про возрастающее требование избирателей затормозить/запретить ИИ. Это волна только разгоняется, по сути луддиты 21 века, но так как политики часто используют подобные недовольства масс населения, то тему точно будут раскачивать.
Конкретно это выражается уже в начале запретов строить дата‑центры; справедливости ради надо сказать, что отдельные дата‑центры действительно уже портят жизнь конкретным городам Америки.
Уже обсуждаются прочие законы: прозрачность и маркировка ИИ‑контента, запреты и ограничения deepfakes, защита рабочих мест и «разделение выгод» и т. д.
Я думаю, все, кто хочет разделения выгод, получат себя в human in the loop 😀
Подпишись 👉🏻 @aigentto 🤖
Economist вышел с обложкой на статью про возрастающее требование избирателей затормозить/запретить ИИ. Это волна только разгоняется, по сути луддиты 21 века, но так как политики часто используют подобные недовольства масс населения, то тему точно будут раскачивать.
Конкретно это выражается уже в начале запретов строить дата‑центры; справедливости ради надо сказать, что отдельные дата‑центры действительно уже портят жизнь конкретным городам Америки.
Уже обсуждаются прочие законы: прозрачность и маркировка ИИ‑контента, запреты и ограничения deepfakes, защита рабочих мест и «разделение выгод» и т. д.
Я думаю, все, кто хочет разделения выгод, получат себя в human in the loop 😀
Подпишись 👉🏻 @aigentto 🤖
Прекрасный мир B2B платежей
Погружаюсь сейчас в "прекрасный" мир B2B-платежей. Платежка между компаниями идет от часов до дней 🤯
В платеже надо указывать всякую хрень типа НДС 😀 Короче, тихий ужас. Как физ.лицр, я мог заплатить за любой сервис и через 2 секунды его поднять, а тут нет — счёт — платёж — банк — много думать — комплаенс — ещё думать — платёж — и прошло два дня 🤣
Теперь я понимаю, чем занимается бухгалтер: он генерит (автоматом) кучу бумаг, глазом сверяет, что нет ошибок, потом требует с другого первичку и просит переделать, потому что у нас НДС, а у них нет, и т.д.
Если чё, то рынок аутсорс-бухгалтерии в РФ ~552 млрд руб 🎉 И там все занимаются вот именно этим 🤣
Для примера, в Англии нет рынка бухучёта, потому что нет бухучёта 😀 Там есть только управленческий учёт (P&L, Balance Sheet, Cash flow).
Вроде уже все должны были автоматизировать (1С всякие), но нет, там куча ручной деятельности и миллионы бухгалтеров на аутсорсе.
Может, кто-то знает, почему там так всё плохо? Зачем столько бухгалтеров и ручной работы?
Подпишись 👉🏻 @aigentto 🤖
Погружаюсь сейчас в "прекрасный" мир B2B-платежей. Платежка между компаниями идет от часов до дней 🤯
В платеже надо указывать всякую хрень типа НДС 😀 Короче, тихий ужас. Как физ.лицр, я мог заплатить за любой сервис и через 2 секунды его поднять, а тут нет — счёт — платёж — банк — много думать — комплаенс — ещё думать — платёж — и прошло два дня 🤣
Теперь я понимаю, чем занимается бухгалтер: он генерит (автоматом) кучу бумаг, глазом сверяет, что нет ошибок, потом требует с другого первичку и просит переделать, потому что у нас НДС, а у них нет, и т.д.
Если чё, то рынок аутсорс-бухгалтерии в РФ ~552 млрд руб 🎉 И там все занимаются вот именно этим 🤣
Для примера, в Англии нет рынка бухучёта, потому что нет бухучёта 😀 Там есть только управленческий учёт (P&L, Balance Sheet, Cash flow).
Вроде уже все должны были автоматизировать (1С всякие), но нет, там куча ручной деятельности и миллионы бухгалтеров на аутсорсе.
Может, кто-то знает, почему там так всё плохо? Зачем столько бухгалтеров и ручной работы?
Подпишись 👉🏻 @aigentto 🤖
Никак не могу удалить Cursor IDE
Есть четыре уровня разработки с точки зрения внедрения ИИ:
1️⃣ Не использую ИИ (такие ещё есть? 😀)
2️⃣ Использую ИИ в виде чата, где спрашиваю отдельные вопросы и получаю отдельные куски кода (хочу всё знать 😎)
3️⃣ Использую AI IDE (Cursor, Claude, Codex, etc.) и пишу ~100% кода автоматически, определяя только архитектуру (я у мамки архитектор 😀)
4️⃣ Отдал всё боту типа OpenClaw (он сам мониторит логи Prod и тут же чинит баги и делает новые фичи)
Я застрял на уровне 3, и теряю время: когда уже код большой системы в Prod, то я куски логов чуть ли не руками скармливаю обратно в Cursor, потом он делает, и опять надо чуть ли не руками git pull и перезапустить. Иногда простая проблема может съесть так 2–3 часа из‑за нескольких итераций.
Умом понимаю, что единственный путь — это удалить Cursor IDE (ну или типа оставить для проектирования новых систем), и всё делать через бота, но пока ментальный барьер мной не пройден 🤷
Еще одна техническая проблема есть: если в проде X машин, то есть горизонтальное масштабирование, и надо, чтобы один бот видел и знал все. Надо как-то этих ботов объединить в рой.
Подпишись 👉🏻 @aigentto 🤖
Есть четыре уровня разработки с точки зрения внедрения ИИ:
1️⃣ Не использую ИИ (такие ещё есть? 😀)
2️⃣ Использую ИИ в виде чата, где спрашиваю отдельные вопросы и получаю отдельные куски кода (хочу всё знать 😎)
3️⃣ Использую AI IDE (Cursor, Claude, Codex, etc.) и пишу ~100% кода автоматически, определяя только архитектуру (я у мамки архитектор 😀)
4️⃣ Отдал всё боту типа OpenClaw (он сам мониторит логи Prod и тут же чинит баги и делает новые фичи)
Я застрял на уровне 3, и теряю время: когда уже код большой системы в Prod, то я куски логов чуть ли не руками скармливаю обратно в Cursor, потом он делает, и опять надо чуть ли не руками git pull и перезапустить. Иногда простая проблема может съесть так 2–3 часа из‑за нескольких итераций.
Умом понимаю, что единственный путь — это удалить Cursor IDE (ну или типа оставить для проектирования новых систем), и всё делать через бота, но пока ментальный барьер мной не пройден 🤷
Еще одна техническая проблема есть: если в проде X машин, то есть горизонтальное масштабирование, и надо, чтобы один бот видел и знал все. Надо как-то этих ботов объединить в рой.
Подпишись 👉🏻 @aigentto 🤖
RAG умер?
Сравнил RAG vs ReAct-агент на существующей компании на корпусе в 100+ документов.
Оценка: 0 — нет ответа, 1 — верный ответ, 2 — верный и более развёрнутый.
Итог: 83 vs 53 в пользу ReAct (OpenClaw).
Главные плюсы ReAct:
👉 добирает детали и шаги «что делать»;
👉 ходит на сайты (расписания, билеты, формы);
👉 даёт контакты, ссылки, уточняет контекст;
👉 лучше форматирует ответ.
Единственный минус — медленнее: лишние циклы ReAct. Но именно в этих циклах он обычно и добирает доп. инфу.
При этом надо принимать, ReAct ищет всё через grep в файлах, а RAG — в подготовленной векторной БД.
Подпишись 👉🏻 @aigentto 🤖
Сравнил RAG vs ReAct-агент на существующей компании на корпусе в 100+ документов.
Оценка: 0 — нет ответа, 1 — верный ответ, 2 — верный и более развёрнутый.
Итог: 83 vs 53 в пользу ReAct (OpenClaw).
Главные плюсы ReAct:
👉 добирает детали и шаги «что делать»;
👉 ходит на сайты (расписания, билеты, формы);
👉 даёт контакты, ссылки, уточняет контекст;
👉 лучше форматирует ответ.
Единственный минус — медленнее: лишние циклы ReAct. Но именно в этих циклах он обычно и добирает доп. инфу.
При этом надо принимать, ReAct ищет всё через grep в файлах, а RAG — в подготовленной векторной БД.
Подпишись 👉🏻 @aigentto 🤖
Время тупых и смелых пришло, остальное сделает chatGPT
Суммарная производительность всех GPU в AI-датацентрах достигла некоторой оценки FLOPS человеческого мозга. То есть AI-вычисления сейчас = мозговым вычислениям всех людей на планете.
Почему тогда мировой ВВП не вырос в два раза? Он вырос на 10–15%, что по сути 0% с учетом инфляции с 2022 года.
Раньше определенный bottleneck был в анализе/сборе данных и создании продукта. Сейчас это стоит копейки. Bottleneck сместился в область принятия решения и действия. И если помочь выбрать из 100 вариантов, сгенерированных AI, сам же AI тоже может, то вот реально действовать пока не везде.
Поэтому приходит время полностью автономных ИИ-агентов, где единственным ограничением будет бюджет, выданный агенту под мета-задачу.
Тут есть несколько проблем:
👉 Люди боятся выдать ИИ-агенту полные права на действия (я сам боюсь — а вдруг че?)
👉 Доступ к реальному миру ограничен, хотя и уже решается (роботы и meat layer)
👉 Ответственность — тут единственный вариант это ментальное списание бюджета при передаче ИИ-агенту (то есть, по сути, бизнес-ангельский подход) и страховка рисков в рельном мире.
Первое поколение ИИ продавало интеллект 🧠, второе уже начинает продавать выполнение задач ✅
Подпишись 👉🏻 @aigentto 🤖
Суммарная производительность всех GPU в AI-датацентрах достигла некоторой оценки FLOPS человеческого мозга. То есть AI-вычисления сейчас = мозговым вычислениям всех людей на планете.
Почему тогда мировой ВВП не вырос в два раза? Он вырос на 10–15%, что по сути 0% с учетом инфляции с 2022 года.
Раньше определенный bottleneck был в анализе/сборе данных и создании продукта. Сейчас это стоит копейки. Bottleneck сместился в область принятия решения и действия. И если помочь выбрать из 100 вариантов, сгенерированных AI, сам же AI тоже может, то вот реально действовать пока не везде.
Поэтому приходит время полностью автономных ИИ-агентов, где единственным ограничением будет бюджет, выданный агенту под мета-задачу.
Тут есть несколько проблем:
👉 Люди боятся выдать ИИ-агенту полные права на действия (я сам боюсь — а вдруг че?)
👉 Доступ к реальному миру ограничен, хотя и уже решается (роботы и meat layer)
👉 Ответственность — тут единственный вариант это ментальное списание бюджета при передаче ИИ-агенту (то есть, по сути, бизнес-ангельский подход) и страховка рисков в рельном мире.
Первое поколение ИИ продавало интеллект 🧠, второе уже начинает продавать выполнение задач ✅
Подпишись 👉🏻 @aigentto 🤖
Telegram
AIGENTTO
Мясной слой для ИИ-агентов
Пока Elon Musk ещё не продает массово своих роботов Optimus 3, появилась замена. Теперь любой ИИ-агент может арендовать человека для выполнения задач в реальном мире 😄
Как я вижу, спрос со стороны людей пока превышает количество…
Пока Elon Musk ещё не продает массово своих роботов Optimus 3, появилась замена. Теперь любой ИИ-агент может арендовать человека для выполнения задач в реальном мире 😄
Как я вижу, спрос со стороны людей пока превышает количество…
Один Junior делает больше, чем команда из 7 человек
Я сейчас веду несколько компаний и имею возможность сравнить.
Вот вам две крайности:
Команда 1️⃣ из 7 человек: 2 Middle Back + 1 Middle Front + 2 аналитика + 1 дизайнер + 1 Lead.
Команды 2️⃣ 1 Junior + 1 Product Owner part-time.
Команда 1️⃣ за 12 месяцев сделала 1 продукт размером ~100k LOC.
Команда 2️⃣ за 3 месяца сделала 1 продукт размером ~45k LOC.
Но самое главное: продуктом команды 1️⃣ пользуются всего 2 человека, и это по сути back из мультиагентов + простой Front для ввода данных и генерации.
А продуктом команды 2️⃣ пользуются уже 30 человек, и это очень сложная scalable-система автономных агентов.
Я к чему это пишу: это все происходит одновременно, прямо сейчас во многих компаниях.
Ключевое преимущество команды 2️⃣ — дикое количество итераций: до 30 в день выкаток (фич/фиксов) на Prod.
Product придумал — LLM все нарисовала — Junior через Cursor сделал весь Back — LLM протестила — выкатили — и повторить ~ 20 минут.
В идеале команда должна вообще состоять из Product Owner + LLM. Но Junior за 1/12 от стоимости команды 1️⃣ вполне себя очень даже окупает.
Вот и думайте 🙂
Подпишись 👉🏻 @aigentto 🤖
Я сейчас веду несколько компаний и имею возможность сравнить.
Вот вам две крайности:
Команда 1️⃣ из 7 человек: 2 Middle Back + 1 Middle Front + 2 аналитика + 1 дизайнер + 1 Lead.
Команды 2️⃣ 1 Junior + 1 Product Owner part-time.
Команда 1️⃣ за 12 месяцев сделала 1 продукт размером ~100k LOC.
Команда 2️⃣ за 3 месяца сделала 1 продукт размером ~45k LOC.
Но самое главное: продуктом команды 1️⃣ пользуются всего 2 человека, и это по сути back из мультиагентов + простой Front для ввода данных и генерации.
А продуктом команды 2️⃣ пользуются уже 30 человек, и это очень сложная scalable-система автономных агентов.
Я к чему это пишу: это все происходит одновременно, прямо сейчас во многих компаниях.
Ключевое преимущество команды 2️⃣ — дикое количество итераций: до 30 в день выкаток (фич/фиксов) на Prod.
Product придумал — LLM все нарисовала — Junior через Cursor сделал весь Back — LLM протестила — выкатили — и повторить ~ 20 минут.
В идеале команда должна вообще состоять из Product Owner + LLM. Но Junior за 1/12 от стоимости команды 1️⃣ вполне себя очень даже окупает.
Вот и думайте 🙂
Подпишись 👉🏻 @aigentto 🤖
⚡3😁1
Некогда объяснять, регистрируйся пока не поздно 🏃🏃♀️
Похоже количество серверов в мире очень ограничено, поэтому только сегодня ограниченный drop промокодов на регистрацию в DarwinClaw.
Действует только сегодня 🚨 до 23:59 МСК.
Кол-во регистраций по промокоду сильно ограничено, из-за ограничений по серверам для запуска ваших ИИ-ассистентов.
Зачем оно вам?
Если вы давно хотели, чтобы у каждого сотрудника появился свой персональный ИИ-ассистент (в духе OpenClaw), который работает прямо в Telegram, знает документы компании и соблюдает ваши правила, сейчас хороший момент.
Всё запускается в один клик 🔥
Промокод (он же инвайт-код) DARWINCLAW-AIGENTTO-500-20. Регистрируемся тут 👉 https://darwinclaw.ru/register 👈
Детали по самому сервису тут 👉 https://darwinclaw.ru/ 👈
Подпишись 👉🏻 @aigentto 🤖
Похоже количество серверов в мире очень ограничено, поэтому только сегодня ограниченный drop промокодов на регистрацию в DarwinClaw.
Действует только сегодня 🚨 до 23:59 МСК.
Кол-во регистраций по промокоду сильно ограничено, из-за ограничений по серверам для запуска ваших ИИ-ассистентов.
Зачем оно вам?
Если вы давно хотели, чтобы у каждого сотрудника появился свой персональный ИИ-ассистент (в духе OpenClaw), который работает прямо в Telegram, знает документы компании и соблюдает ваши правила, сейчас хороший момент.
Всё запускается в один клик 🔥
Промокод (он же инвайт-код) DARWINCLAW-AIGENTTO-500-20. Регистрируемся тут 👉 https://darwinclaw.ru/register 👈
Детали по самому сервису тут 👉 https://darwinclaw.ru/ 👈
Подпишись 👉🏻 @aigentto 🤖
👍3
Следующий виток эволюции ИИ — это Goal Oriented Agents
Goal-Oriented Agent получает не отдельную задачу, а:
Цель + единый бюджет + полномочия + ограничения.
Например:
Получить 10 оплаченных клиентов. Бюджет — 150 000 ₽. В бюджет входят реклама, сервисы и собственные токены агента.
Дальше агент сам:
👉 Строит карту обязательств и незакрытых контуров: кто что обещал, что должно произойти, что зависло, какой следующий шаг нужен.
👉 Проактивно выбирает действие, максимально приближающее цель.
👉 Выполняет его самостоятельно в пределах полномочий; за пределами полномочий запрашивает согласование.
👉 Каждый раз решает, выгодно ли потратить деньги на задачу (например на рекламу) или собственное мышление.
👉 Проверяет не факт выполнения действия, а достижение результата: отправленное письмо не равно ответу, запущенная реклама не равна клиенту.
👉 Продолжает цикл до достижения цели, stop-loss или исчерпания бюджета.
Важно, что такой агент может сам контактировать с кем угодно по разным каналам в пределах его полномочий.
Общий паттерн таких агентов:
✅ Не показывать данные → а изменять реальность.
✅ Не выполнять команды → а достигать цели.
✅ Не ждать вопроса → а находить незакрытые контуры.
✅ Не просто советовать → а самому выполнять разрешённый следующий шаг.
Мы будем пробовать разрабатывать таких агентов в darwinclaw.ru.
Кому интересны такие агенты, поставьте 🔥 и накидайте примеры E2E-бизнес-целей, которые вы бы поручили такому агенту, чтобы у нас были use cases для проработки 🛅
Подпишись 👉🏻 @aigentto 🤖
Goal-Oriented Agent получает не отдельную задачу, а:
Цель + единый бюджет + полномочия + ограничения.
Например:
Получить 10 оплаченных клиентов. Бюджет — 150 000 ₽. В бюджет входят реклама, сервисы и собственные токены агента.
Дальше агент сам:
👉 Строит карту обязательств и незакрытых контуров: кто что обещал, что должно произойти, что зависло, какой следующий шаг нужен.
👉 Проактивно выбирает действие, максимально приближающее цель.
👉 Выполняет его самостоятельно в пределах полномочий; за пределами полномочий запрашивает согласование.
👉 Каждый раз решает, выгодно ли потратить деньги на задачу (например на рекламу) или собственное мышление.
👉 Проверяет не факт выполнения действия, а достижение результата: отправленное письмо не равно ответу, запущенная реклама не равна клиенту.
👉 Продолжает цикл до достижения цели, stop-loss или исчерпания бюджета.
Важно, что такой агент может сам контактировать с кем угодно по разным каналам в пределах его полномочий.
Общий паттерн таких агентов:
✅ Не показывать данные → а изменять реальность.
✅ Не выполнять команды → а достигать цели.
✅ Не ждать вопроса → а находить незакрытые контуры.
✅ Не просто советовать → а самому выполнять разрешённый следующий шаг.
Мы будем пробовать разрабатывать таких агентов в darwinclaw.ru.
Кому интересны такие агенты, поставьте 🔥 и накидайте примеры E2E-бизнес-целей, которые вы бы поручили такому агенту, чтобы у нас были use cases для проработки 🛅
Подпишись 👉🏻 @aigentto 🤖
🔥2🤣1
Низы не хотят, верхи не могут
Типичная ситуация по внедрению AI, которую я вижу уже не в первой средней компании (~1 млрд руб. выручки).
Низы работают как работали, и при доступности всех инструментов не хотят ничего менять.
Ну, ходил я на работу, кодил, или анкеты делал сложные маркетинговые. Сам вручную рихтовал анкеты или вылизывал CSS. Было приятно, интересно, и зарплата шла. А тут надо что-то менять.
Верхи думают, надо чтобы люди не пострадали, а то на них же держится весь текущий бизнес, и внедряют инструменты, вместо того чтобы менять процессы и KPI.
Проходят месяцы и годы, потрачены десятки миллионов рублей, а воз и ныне там. В результате компания начинает терять в скорости и теряет часть рынка (потому что у конкурентов-то получилось) и неизбежно начинает сокращать штат.
Есть два варианта подхода к внедрению: централизованный и децентрализованный. Компания среднего размера и больше всегда выбирает централизованный, но не дожимают, не дают полномочий на внедрение.
👉 Мелким компаниям я рекомендую идти снизу вверх (децентрализованный подход), просто дайте всем сотрудникам обучение + ИИ асситента.
Подпишись 👉🏻 @aigentto 🤖
Типичная ситуация по внедрению AI, которую я вижу уже не в первой средней компании (~1 млрд руб. выручки).
Низы работают как работали, и при доступности всех инструментов не хотят ничего менять.
Ну, ходил я на работу, кодил, или анкеты делал сложные маркетинговые. Сам вручную рихтовал анкеты или вылизывал CSS. Было приятно, интересно, и зарплата шла. А тут надо что-то менять.
Верхи думают, надо чтобы люди не пострадали, а то на них же держится весь текущий бизнес, и внедряют инструменты, вместо того чтобы менять процессы и KPI.
Проходят месяцы и годы, потрачены десятки миллионов рублей, а воз и ныне там. В результате компания начинает терять в скорости и теряет часть рынка (потому что у конкурентов-то получилось) и неизбежно начинает сокращать штат.
Есть два варианта подхода к внедрению: централизованный и децентрализованный. Компания среднего размера и больше всегда выбирает централизованный, но не дожимают, не дают полномочий на внедрение.
👉 Мелким компаниям я рекомендую идти снизу вверх (децентрализованный подход), просто дайте всем сотрудникам обучение + ИИ асситента.
Подпишись 👉🏻 @aigentto 🤖
Мясной прокси 🙂
Не будьте мясным прокси, не форвардите просто то, что вам сказал ИИ, людям ❗️
Подпишись 👉🏻 @aigentto 🤖
Не будьте мясным прокси, не форвардите просто то, что вам сказал ИИ, людям ❗️
Подпишись 👉🏻 @aigentto 🤖
👍2
Что нового в https://darwinclaw.ru/ за последние пару недель?
Промик для регистрации с бонусом в 500 рублей 👉 DARWINCLAW-AIGENTTO-AUG-1-500 👈
Подпишись 👉🏻 @aigentto 🤖
Промик для регистрации с бонусом в 500 рублей 👉 DARWINCLAW-AIGENTTO-AUG-1-500 👈
Подпишись 👉🏻 @aigentto 🤖
Увольте дизайнера, избавьтесь от Figma
10+ лет я просил дизайнеров делать clickable prototype, чтобы потом, спустя спринт или два, не переделывать. Но им было некогда.
Теперь дизайнер не нужен: любой Front любой сложности LLM собирает за минуты, и если нужны два варианта — посветлее и потемнее, — то это еще 2 минуты.
Но самое главное — мысль, которая возникла в голове у Product Owner, сразу материализуется.
И это не просто clickable prototype, это рабочий продукт, который можно наживую править.
Первая версия всегда говно. Я так за один день сделал 30+ изменений и наконец увидел то, что было у меня в голове.
И самое главное: мысль в голову Product Owner может прийти в 6 утра, и не надо ждать, пока все проснутся и заведут свою Figma.
К 8 утра ты уже получаешь материализованную мысль, которая выглядит отлично и работает, остается только докрутить Backend до идеала.
Как вы поняли, аналитиков в этом loop тоже нет — они тоже не нужны 🙂
Подпишись 👉🏻 @aigentto 🤖
10+ лет я просил дизайнеров делать clickable prototype, чтобы потом, спустя спринт или два, не переделывать. Но им было некогда.
Теперь дизайнер не нужен: любой Front любой сложности LLM собирает за минуты, и если нужны два варианта — посветлее и потемнее, — то это еще 2 минуты.
Но самое главное — мысль, которая возникла в голове у Product Owner, сразу материализуется.
И это не просто clickable prototype, это рабочий продукт, который можно наживую править.
Первая версия всегда говно. Я так за один день сделал 30+ изменений и наконец увидел то, что было у меня в голове.
И самое главное: мысль в голову Product Owner может прийти в 6 утра, и не надо ждать, пока все проснутся и заведут свою Figma.
К 8 утра ты уже получаешь материализованную мысль, которая выглядит отлично и работает, остается только докрутить Backend до идеала.
Как вы поняли, аналитиков в этом loop тоже нет — они тоже не нужны 🙂
Подпишись 👉🏻 @aigentto 🤖
👀2
Блокировки
Вчера были большие блокировки от РКН, похоже, по DPI. Наш сайт darwinclaw.ru тоже был то доступен, то недоступен, но главное, что сами боты работают как часы.
Помогло перейти с TLS 1.3 на TLS 1.2. Если кого тоже задело, попробуйте перейти на TLS 1.2
Подпишись 👉🏻 @aigentto 🤖
Вчера были большие блокировки от РКН, похоже, по DPI. Наш сайт darwinclaw.ru тоже был то доступен, то недоступен, но главное, что сами боты работают как часы.
Помогло перейти с TLS 1.3 на TLS 1.2. Если кого тоже задело, попробуйте перейти на TLS 1.2
Подпишись 👉🏻 @aigentto 🤖
Два способа автоматизировать работу в компании с помощью ИИ
⬆️ Каждому сотруднику выдаём бота, проводим обучение, и он сам решает, что и как автоматизировать — просто говоря боту о своих задачах и проблемах. Таким образом постепенно возникает Avatar каждого сотрудника. Это способ снизу вверх.
⬇️ С помощью специалистов делаем набор общих ботов, каждый для выполнения конкретной функции. Потом гоним людей ими пользоваться. Подход сверху вниз.
Оба подхода имеют право на жизнь, но второй делается значительно проще, если был проделан первый, потому что уже есть Аватары сотрудников и не надо гадать, какую область автоматизировать, что делают сотрудники, что сработает, а что нет.
Если вы не решили, что именно и как делать, то начните с первого: просто дайте всем или избранным своего бота. Как минимум за 3–4 месяца у вас появится хорошая почва для варианта два в виде Аватаров сотрудников.
*Аватар — это компиляция всех вопросов, ответов и задач, которые сотрудник решал с помощью бота, на основе чего уже есть сформированные skills (навыки бота).
Подпишись 👉🏻 @aigentto 🤖
⬆️ Каждому сотруднику выдаём бота, проводим обучение, и он сам решает, что и как автоматизировать — просто говоря боту о своих задачах и проблемах. Таким образом постепенно возникает Avatar каждого сотрудника. Это способ снизу вверх.
⬇️ С помощью специалистов делаем набор общих ботов, каждый для выполнения конкретной функции. Потом гоним людей ими пользоваться. Подход сверху вниз.
Оба подхода имеют право на жизнь, но второй делается значительно проще, если был проделан первый, потому что уже есть Аватары сотрудников и не надо гадать, какую область автоматизировать, что делают сотрудники, что сработает, а что нет.
Если вы не решили, что именно и как делать, то начните с первого: просто дайте всем или избранным своего бота. Как минимум за 3–4 месяца у вас появится хорошая почва для варианта два в виде Аватаров сотрудников.
*Аватар — это компиляция всех вопросов, ответов и задач, которые сотрудник решал с помощью бота, на основе чего уже есть сформированные skills (навыки бота).
Подпишись 👉🏻 @aigentto 🤖
👌2
AI meeting notes не работают?
Хожу на много встреч, и на каждой сейчас, конечно, коннектится какой-нибудь AI meetings notes бот — хоть в MS Teams, хоть в Google, хоть в Zoom.
Но парадокс: на каждой встрече люди продолжают писать свои notes руками.
Почему? Что тут сломано? Может, это как с автоответчиком: в Америке к нему все давно привыкли, а у нас никто не пользуется?
Подпишись 👉🏻 @aigentto 🤖
Хожу на много встреч, и на каждой сейчас, конечно, коннектится какой-нибудь AI meetings notes бот — хоть в MS Teams, хоть в Google, хоть в Zoom.
Но парадокс: на каждой встрече люди продолжают писать свои notes руками.
Почему? Что тут сломано? Может, это как с автоответчиком: в Америке к нему все давно привыкли, а у нас никто не пользуется?
Подпишись 👉🏻 @aigentto 🤖