Привет, друзья. Приятно, что наше комьюнити растёт и наполняется полезными инструментами.

Один замечательный человек развил идею скрипта для установки n8n и сопутствующих сервисов автоматизации и собрал небольшой репозиторий для установки на автопилоте, попутно вылечив болячки прошлых подробных скриптов.

Примечательно, что необходимые сервисы можно выбрать в процессе установки, это даст возможность тонко настроить систему под себя и свои задачи.

Вот, что можно установить:

- n8n — оркестратор рабочих процессов.
- Flowise — визуальный конструктор AI агентов (n8n для LLM).
- Supabase — комплексное решение для бэкенда (база данных, аутентификация, хранилище).
- Qdrant — быстрая векторная база, широко используется для RAG.
- Open WebUI — интерфейс в стиле ChatGPT для взаимодействия с AI моделями, можно подключить к n8n через коннектор и работать с workflow через интерфейс.
- SearXNG — локальная метапоисковая система.
- Crawl4ai — веб-паук оптимизированный для AI и работы с моделями.
- Langfuse — инструмент для наблюдения за работой LLM потоков, помогает находить проблемы и диагностировать работу LLM.
- Monitoring — комплекс мониторинга (Prometheus, Grafana).

Для старта вам нужны VPS (можно купить где угодно, если хотите совета — спросите в комментариях, тут уже много историй успеха):
- Для n8n + Flowise: 2 vCPU, 4 GB RAM, 30 GB SSD.
- Для всей экосистемы: 4 vCPU, 8 GB RAM, 60 GB+ SSD.
- Домен с настройкой DNS.

Оставляйте вопросы и комментариях, передам Юре!

Репозиторий: https://github.com/kossakovsky/n8n-installer

Привет, друзья! Есть такой замечательный продукт для автоматизации и для работы над созданием агентских процессов — Flowise. У общественности к нему двоякое отношение: некоторые считают его сырым, не готовым к проду, дырявым, сложным…

Позволю себе не согласиться. Прежде всего потому, что Flowise больше чем наполовину базируется на LangChain — одном из самых популярных фреймворков, применяемых в современной автоматизации.

У LangChain огромное количество последователей, вокруг него большая «экосистема» сопутствующих продуктов для отладки и оркестрации процессов на базе LLM (LangGraph, LangSmith). Знаю компании, которые используют LangChain в боевой среде.

Я давно слежу за командой Flowise, вчера в ночи вышла третья версия, которая ещё сильнее снизила порог входа в агентские истории. Интерфейс стал приятнее (адепты n8n будут приятно удивлены), есть чем позаниматься на выходных :-)

Продукт устанавливается довольно просто, можно развернуть даже локально на своём ноуте. Выше был пост с целым набором автоматизатора, куда Flowise входит. Хэппи фрайдэй, эврибади!

Друзья, с недавнего времени в NotebookLM завезли русский язык. Это просто эпично, особенно, если делать Audio Overview (это когда делается многоголосый подкаст по материалу).

Я не могу остановиться от анализа статей из arxiv.org, вот, например, статья про Agentic RAG в исполнении группы товарищей с участием магистра Йоды.

«А потом она найденное использует, чтобы ответ сгенерировать» — Магистр Йода

Там же есть возможность строить MindMap’ы по материалам, которые вы загрузите. Идеально для исследовательских задач.

Привет, друзья! На протяжении последней недели читаю сообщения о массовых сокращениях в крупных компаниях. Примечательно, что они касаются и IT сектора, специалисты которого традиционно пользовались спросом на рынке.

Причина очень простая: появление более интеллектуальных моделей с обратной связью, которые способны самостоятельно создавать качественный код и проверять результаты своей работы. Модели позволяют с лёгкостью заменить часть задач сотрудника «среднего» уровня, убрав его из уравнения.

Вторая причина (она еще более важная и существенная) — это *драматическое* снижение уровня входа в технологии и демократизация создания цифровых продуктов.

Я уже как-то делился, что на мои курсы по автоматизации с n8n и Flowise приходят довольно интересные люди, часто не имеющие опыта в IT вообще. Они приходят, чтобы разобраться, как в их собственных бизнесах внедрить автоматизации. При этом делают это сами, без использования внешних консультантов или дорогих подрядчиков.

Помните, когда появился ныне запрещенный *Instagram* (экстремисты), одной из главных причин его популярности была возможность каждого пользователя стать профессиональным фотографом.

Примерно то же сейчас происходит в части несложной автоматизации. Поймите меня правильно… профессионалы, конечно, останутся, но начальные / средние слои специалистов будут вынесены волной научившихся «любителей». Это мощный тренд, который уже не остановить.

Чтобы как-то развеселиться в понедельник, вот небольшой проект: https://smilifier.lovable.app/, он переводит текст в смайлы и обратно. Интерфейс полностью на Lovable, механика работы — Chatflow в Flowise, под капотом — DeepSeek через kluster.ai.

Отправьте тёплое «смайловое» сообщение своим коллегам :-)

Хороший день мандЭй не назовут… Отличной недели!

Привет, друзья! Ко мне обратился музыкант из нового музыкального проекта FiguraFon с просьбой помочь подобрать исполнителя или команду для создания AI-first клипа на композицию (официально пока не издана).

У ребят есть главное: проработанный сценарий, собранные рефы, отличная музыка (!), нужно на базе этих компонентов собрать ролик. На выходе — готовый клип.

Пожалуйста, отзовитесь в комментариях если у вас есть релевантный опыт и портфолио с реализованными проектами по видео.

Выбор инструментов за вами, но важно: следование сценарию, качественная картинка, консистентность персонажей и гаммы.

Если все компоненты у вас есть — пишите напрямую автору с примерами работ и вопросами, также можно оставлять комментарии к посту.

Материалы: https://disk.yandex.ru/d/Su9kbM_yC9BfEg

Пожалуйста, поделитесь этим постом с тем, кто «умеет и сможет».

Привет, друзья. Пара слов об агентах и Google.

Во-первых: Google готовит тихую революцию почти по всем фронтам. Сначала казалось, что они проиграли гонку в Ai, тем не менее, их продуктовая линейка в части сервисов растёт, качество _очень_ сильно прогрессирует, есть прямо недооценённые общественностью продукты типа Imagen (вышла 4я версия).

Не буду говорить про модели и сопутствующие инструменты типа NotebookLM — некоторые выглядят как бриллианты (по крайней мере, сейчас).

Почти все последние разработки требуют американских IP, но те, кому это действительно надо, уже давно решили вопрос...

Агенты: широкая общественность поймёт что случилось когда это УЖЕ случится.

В части прикладного применения, где можно получить ощутимый эффект «сегодня вечером», мне очень интересны Human-Machine коллаборации, особенно для C-Level, где требуются обдуманные и взвешенные решения.

Можно получить _очень_ много полезных инсайтов и если вам посчастливилось быть Стивом Джобсом, при желании можно обзавестись нейро-Возняком.

Удивительно, но я замечаю, как руководители компаний начинают дрейфовать в сторону более плотной работы с Ai-ассистентами, принимать во внимание их «мнение», это начало.

Конечно, создание таких аватаров под себя требует определённых навыков, это сложнее простой переписки с ChatGPT, но такие навыки можно наработать довольно быстро.

Иногда я не могу нормально спать, потому что представляю сколько возможностей вокруг и на всё не хватает времени. Удивительные времена.

Ловите волну, друзья, сейчас время для переосмысления. Особенно для тех, кто работает в цифровых специальностях.

Если не знаете с какой стороны подступиться — начните с ikigai.

Привет, друзья. Пара анонсов.

Первое: 03/06 стартует третий и, возможно, последний в таком формате интенсив по n8n с онлайном и моим участием в роли ведущего. В середине лета запускается большая образовательная программа по агентам для специалистов, которые уже освоили базу. Регистрация и билеты тут: цены на этот раз прогрессивно растут при достижении порога в 10 билетов, как в самолёте.

Вместе собираются очень интересные люди, некоторые продолжают делать проекты вместе дальше, комьюнити активно развивается.

Второе и более существенное: на курсе, который стартует сегодня, 44 участника, всем интересна автоматизация и моя задача сделать так, чтобы они начали работать с настоящими проектами.

Поэтому, если у вас (вашего бизнеса) есть реальная задача, которую вы хотите решить, присылайте до вторника 27/05 мне или в комментарии ниже заполненный бриф проекта (всё, что сможете заполнить). Мы с участниками интенсива будем выбирать наиболее интересные и, возможно, вы получите реальное решение «просто так».

p.s. Вчера у меня был довольно интересный разговор, где красной нитью прошла фраза: «Не надо автоматизировать бизнес, надо перепридумать его в текущих технологических реалиях». Хорошая фраза, есть над чем подумать.

Introducing Claude 4

Несколько часов назад обновилась моя любимая модель Claude от Anthropic до версии 4.

По тестам, которые опубликованы на сайте Anthropic, некоторые параметры качества выросли на 10%+.

Вместе с релизом вышел короткий ролик, где показали несколько примеров использования, поймал себя на мысли, что презентации производителя LLM стали напоминать ролики Apple :-)

Куда дует ветер: интеграции в инструменты, агенты и улучшение их свойств, «расширенное» мышление, программирование.

Учитывая, что почти все современные инструменты разработки кода под капотом используют Claude 3.7 как флагмана, стоит ожидать улучшения в качестве кодогенерации.

Стоит внимательнее посмотреть в сторону их собственного инструмента Claude Code.

Вставляем спички в глаза и…

Привет, друзья! Полторы недели назад Flowise обновился до версии 3.0.0 и в нём появился Agent Flow v2.

Выглядит всё гораздо приятнее по сравнению с первой версией, да и блоки управления стали компактнее, хотя в части логики некоторые вещи, как мне показалось, стали чуть сложнее для понимания.

Продукт отлично дополняет n8n, его можно использовать как мозговой центр LLM для цепочек обработки, на следующей неделе планирую провести вебинар, будет запись на YT, интересующиеся смогут оценить.

Flowise устанавливается очень просто, есть в установочном пакете, которым мы пользуемся в последнее время.

Отличная задача для освоения на выходных! AgentFlow из скриншота лежит тут: Yandex.Disk. Это креативное агентство из четырёх «сотрудников», которое пишет статьи на заданную тему.

Привет, друзья. Готовлюсь к закрытой демонстрации одного из решений, которое мы разрабатываем и вспомнил о замечательном человеке, его звали Clayton Christensen (1952 – 2020), он был профессором Гарвардской школы бизнеса, создателем концепции «Disruptive Innovation», это он придумал теорию Jobs To Be Done, которая сейчас широко распространена в продуктовой разработке.

Мне кажется, что то, что происходит сейчас в Ai / автоматизации очень напоминает пример со сталелитейной промышленностью, о которой Клейтон рассказывал на своей лекции в бизнес-школе Оксфорда.

Ключевая идея: дешёвые, простые решения сначала захватывают низший сегмент, затем вытесняют лидеров рынка.

Интересный момент заключается в том, что в отличие от сталелитейной промышленности, цифровые сервисы способны развиваться и прогрессировать в сотни раз быстрее, а порог входа снижается каждый день.

Знаменитые книги, которые стоит прочитать: The Innovator’s Dilemma (1997), The Innovator’s Solution (2003), How Will You Measure Your Life? (2012).

Видео на YT: https://www.youtube.com/watch?v=rpkoCZ4vBSI

Привет, друзья! Некоторое время назад я писал о своих впечатлениях от последнего Google I/O и написал, что они готовят революцию.

За последние несколько дней, изучив то, что они предлагают, я еще серьезнее укрепляюсь в этом убеждении. Впервые в истории один человек может управлять тем, что раньше требовало целой команды специалистов.

И это не просто о «повышении продуктивности», это о новой парадигме работы в целом.

У меня предпринимательский опыт, кроме этого я довольно много общаюсь с предпринимателями и вижу много своих коллег, которые на самом деле не занимаются предпринимательством (бизнесом), а идут к тотальному внутреннему выгоранию и разочарованию.

Они «самотрудоустроились» и изо дня в день занимаются рутинными задачами внутри своего «детища», без них всё развалится, они не могут нормально поехать в отпуск и отключиться.

Это огромная целевая аудитория, которой массово продаются обучающие курсы под названием «Как выйти из операционки», но ЦА не уменьшается, а только растёт.

И сейчас я вижу, что впервые появляется инфраструктура, которая позволит одному человеку управлять целым бизнесом через интеллектуальных агентов. И успех зависит не от количества инструментов, а от умения создавать системы, делегировать задачи AI и использовать инструменты для собственного усиления.

Я считаю, что любой владелец бизнеса и предприниматель должен потратить время и погрузиться в современные технологии, которые широко доступны, причем большинство из них доступны бесплатно.

Для тех, кто хочет «выйти из операционки», появился настоящий свет в конце тоннеля.

Привет, друзья! Когда нейроны просят отдыха и мысленной энергии хватает на что-то очень простое, на помощь приходят генеративные технологии.

Помните старый анекдот?

Встречаются два русских туриста за границей, один подходит к другому и между ними завязывается диалог:

— Экскьюзми, хау мач воч? (Excuse me, how much watch?)
— Тен воч. (Ten watch.)
— Сач мач? (Such much?)
— Фо хум хау. (For whom how.)
— МГИМО финиш? (MGIMO finished?)
— Аск! (Ask!)

Где-то в параллельной вселенной есть канал в телеге, где под настроение Veo-3 генерирует видеоролики по сюжетам анекдотов. Кстати, по интернету гуляют генерации от Veo-3 очень достойного качества и это только начало.

Представьте, что будет через год.

Хэппи фрайдэй эврибади!

Привет, друзья! Есть замечательный человек — Андрей Безруков, он служил в разведке и работал сначала на СССР, а затем на Россию. После того, как он был предан и раскрыт, вернулся в Россию и сейчас читает очень познавательные и глубокие лекции, которые касаются геополитики.

На выходных смотрел одно из таких видео, есть очень много пересечений текущей ситуации с 20-м веком, когда за 30 лет с 1914 по 1945 мир кардинально переменился и перешёл от эпохи царей и лошадей к ядерным державам и ООН. Тогда был сделан глобальный технологический скачок.

Сейчас подобный скачок и турбулентность следующих двадцати лет может стать реальностью благодаря Ai. Вот цитата из выступления: «Тот искусственный интеллект, который мы видим в ChatGPT, это не тот искусственный интеллект, который завоюет мир 20 лет спустя» — как с электричеством в 1914 vs. сейчас.

Помимо генеративных технологий существует огромное количество смежных сфер, куда стоит смотреть и где есть глобальные перспективы. Робототехника, Кибербезопасность, Экономика ✕ Ai.

Сейчас настало время закрепления позиций в Ai, поскольку быстрое экспоненциальное развитие технологий практически не даст шансов отстающим.

Фокус для каждого человека и каждой компании может быть в том, чтобы стать лучшим в своей нише, заставить технологию работать на благо. Ai по словам Безрукова — это ключевая технология, которая определит победителей и проигравших в новом мировом порядке.

Будет минута, рекомендую посмотреть выступление, оно позволяет по-другому посмотреть на гонку, в которой сейчас находятся все ведущие державы.

Видео: https://www.youtube.com/watch?v=zacLAAucblc

Привет, друзья! Последние несколько дней по интернету гуляет исследование Bond (частный фонд, возглавляемый ветеранами аналитики, SaaS-менеджмента и венчурного рынка) о трендах AI.

Исследование довольно объемное (PDF на 340 страниц), в большинстве случаев демонстрируется экспоненциальный рост показателей. Исследование показывает, как менялся и развивался ландшафт продуктов, технологий и сервисов, связанных с AI за последние несколько лет.

Для желающих подробно почитать, выше ссылка на исследование. Я довольно внимательно по нему пробежался, и вот интересные моменты, которые могу выделить.

1. xAI построила суперкомпьютер Colossus (70000 м2, 200,000 GPU) за 122 дня. Вот что значит политика, смешанная с деньгами и настойчивостью товарища Маска. Примечательно, что для строительства использовали старый завод «Электролюкс».

2. Одна из новейших архитектур GPU Blackwell от NVIDIA потребляет в 105000(!) раз меньше энергии на токен, чем Kepler 2014 года выпуска. Это как если бы автомобиль, потреблявший 10 литров на 100 км, стал потреблять 0.000095 литра!

3. Китайский DeepSeek в 2025 году обучил модель уровня GPT-4 за ~$5 млн vs. ~$40 млн у OpenAI. При этом стоимость использования DeepSeek V3 составляет 0.2% от GPT-4.5, совершенно очевидно, что в будущем стоимость токена будет стремиться к нулю, это очень важный момент.

4. В тесте Turing Test 2025 года 73% людей приняли ответы GPT-4.5 за человеческие. При этом в области программирования DeepSeek показывает результат 98/100, обогнав даже OpenAI (97/100).

5. 2.6 млрд человек (32% населения), которые никогда не пользовались интернетом, пропустят эру браузеров и поисковиков и сразу начнут с AI-ассистентов на родном языке. Это фантастического размера скачок через технологическую эпоху. Похожая история произошла в Китае, где часть пользователей пропустили эру персональных компьютеров и сразу начали использовать смартфоны.

6. Несмотря на падение стоимости инференса на 99.7% за последние годы, общие расходы на AI растут экспоненциально. То есть, чем дешевле становится AI, тем больше его используют повсеместно.

7. Claude, Operator и другие AI-агенты теперь могут напрямую управлять компьютером: кликать мышкой, заполнять формы, делать покупки за вас. Это фундаментальный сдвиг от «ассистента» к «исполнителю», который будет развиваться с невероятной скоростью и силой. Учитывая развитие крипторынка, большое количество агентов станут самостоятельными «организмами», работающими на блокчейне и использующими доходы от своего «труда» на оплату собственной жизнедеятельности и выплату роялти своим хозяевам-авторам-создателям (тут нужно вписать ваше имя).

8. «Скорость скорости» — интернету потребовалось 20+ лет для массового принятия, AI достигает аналогичного охвата за 2-3 года. При этом каждая следующая волна технологий приходит вдвое быстрее предыдущей. Мы находимся в точке, где изменения происходят быстрее, чем общество успевает их осмыслить, скоро сингулярность, всем мира!

Привет, друзья! По интернетам ходит довольно неплохая работа от Сбера по мультиагентным системам, лежит тут: https://giga.chat/help/articles/multi-agent-system

Не могу сказать, что есть что-то принципиально новое, но исследование хорошо систематизирует типологию агентов и подходы, показывает как на практике можно использовать фреймворки (там LangGraph + Pydantic).

Считаю, что это достаточно ценный ресурс, который неплохо дополнит фундаментальные вклады OpenAI, Anthropic и Google в части AI-агентов для тех, кто начинает интересоваться вопросом.

В июле будем подробно говорить об агентах, я буду рекомендовать эту работу для ознакомления, пока дополню ею свою фундаментальную папочку на Yandex.Disk.

Привет друзья! Пару слов про автоматизацию и те паттерны, которые я вижу прямо сейчас.

Прежде всего, несколько совершенно явных проблемных моментов вырисовывается из-за искажённого подхода предпринимателей и владельцев бизнеса к самому вопросу автоматизации.

Некоторые считают, что нужно «заменить сотрудников на искусственный интеллект», и это будет решением проблем. Это не так.

Иные считают, что стоит построить и оцифровать все процессы, после чего «автоматизировать с помощью искусственного интеллекта». И это тоже не так.

Мы находимся в той точке, когда нужно думать не над тем, «кого ты хочешь нанять» или «кого ты хочешь заменить на ИИ», а над тем, чего ты хочешь достичь как бизнес.

Для старших и опытных товарищей их собственный багаж знаний и опыта может оказаться обузой, потому что меняется не только технология, но и сам подход.

Вспомните, как Earl Nightingale, которого я часто привожу в пример, рассказывал о том, как любой новый бизнес старается копировать существующие бизнесы в своей нише и поэтому совершает ровно те же ошибки и достигает примерно тех же результатов что и оригинал.

Сейчас нужно полностью изменить подход и временно забыть обо всех классических знаниях построения бизнеса, процессов, ролей и процедур.

Нужно мыслить назад от конечной цели, плавно распаковывая её в подцели, переходя к процессам, которые способны их достигать.

Прелесть мультиагентных систем в том, что они могут принять любую форму, стать чем и кем угодно, но залогом успеха работы такой системы и автоматизации в целом будет кристально чистое понимание владельца автоматизации результатов, к которым идет.

Нейросетевая пятиминутка с обзором масштабного обновления Flowise — визуального конструктора для создания AI-агентов и автоматизаций на базе LangChain и LlamaIndex.

Покажу:

- новый интерфейс и 15+ новых типов нод (Agent, Condition, Loop, Retriever);
- построение multi-agent системы «Креативное агентство» с 4 специализированными агентами;
- создание умного бота поддержки с классификацией запросов и RAG;
- техники работы с векторными базами и тройным извлечением данных;
интеграцию с внешними UI через Lovable.dev и встраивание чат-виджетов;
- Document Store с Record Manager для управления знаниями;
- мощный дуэт n8n + Flowise для автоматизации загрузки документов.

00:00 Введение: Что нового в Flowise 3.0.
00:51 Что такое Flowise: LangChain и LlamaIndex под капотом.
01:26 Пример multi-agent системы в старой версии.
03:43 Новый интерфейс Flowise 3.0: первый взгляд.
04:19 Обзор новых нод: Agent, Condition, Loop и другие.
08:24 Демо: Креативное агентство с 4 агентами и супервайзером.
11:04 FlowState: передача данных между агентами.
11:16 Подключение внешних интерфейсов и API.
11:40 Демо: Бот поддержки с классификацией запросов.
14:13 Демо: RAG с тройным извлечением из базы знаний.
16:16 Интеграция с Lovable: создание кастомного UI.
17:29 LightRAG: визуализация графа знаний.
18:00 Document Store и Record Manager.
19:11 Интеграция с N8N для автоматизации загрузки документов.
20:19 Выводы: n8n + Flowise как дуэт для AI-автоматизации.

- Креативное агентство
- Flowise
- Weaviate
- Lovable
- LightRAG

Привет, друзья! Так получилось, что с апреля по текущий момент через курсы и обучение, которое проводил, прошло более сотни человек.

Интересно, что некоторые из них были владельцами бизнеса, аналитиками, разработчиками, маркетологами, предпринимателями, фаундерами крупных компаний.

Но были и те, кто сделал пивот решил связать свою будущую карьеру с автоматизацией и предлагать услуги по созданию автоматизированных решений в качестве основного бизнеса.

У нас есть закрытая группа, где мы делимся информацией, материалами, общаемся про автоматизацию и разговариваем о проектах.

Как-то выше я уже писал это сообщение, но повторю еще раз. Если у вас или у вашего бизнеса есть потребность в автоматизации, заполните бриф и пришлите его мне, либо оставьте комментарий под этим сообщением.

Возможно, кто-то из выпускников моих программ сможет взяться за этот проект, и получится win-win.

…а если вы сами работаете в крупной компании и управляете командами, хорошей идеей может оказаться обучение вашей команды навыкам автоматизации, привязанной к бизнесу. Пишите.

…а если ваша компания предоставляет сервисы для бизнеса, то можно подумать о создании шаблонов и специальных решений для автоматизации под ваш продукт (например, на базе n8n). Поверьте, это точно стоит того, чтобы проинвестировать туда время и силы. Тоже пишите.

Привет друзья! Всех с началом новой недели и новым рывком этого лета!

Периодически почитываю эссе, которые пишет Сэм Альтман. Это, напомню, CEO OpenAI, те, что делают ChatGPT.

Недавно вышло еще одно, где он говорит о «мягкой сингулярности». В целом, тут нет ничего революционно нового, за исключением того, что Сэм пишет его практически «фаталистическим» тоном.

Он представляет радикальную трансформацию нашей цивилизации как неизбежный и при этом управляемый процесс, но как показывала история, технологические революции «мягко» не случаются, особенно в тех случаях, когда ставки высоки.

А ставки сейчас очень высоки, поскольку развитие Ai становится чуть ли не доминирующей нитью, которая проходит через все современные инновации.

От этого зависит и безопасность многих стран, и общее будущее, и воспитание будущих поколений Homo Sapiens (или Homo Cyberneticus?).

У меня есть презентация, где я ссылаюсь на его твит из 2021, в котором он пишет, что стоимость интеллекта и энергии будет стремиться к нулю. Могу констатировать, что за прошедшие годы тренд только усилился.

Хочется задать вопрос вслух и самому себе: «а что делать обычному человеку в этих условиях?»

Ответ, на мой взгляд, очень простой. Задача — оседлать технологии, сделать их управляемыми хотя бы в рамках контролируемого вами пространства: семьи, бизнеса, компании, в которой вы работаете.

Нужно научиться свободно владеть инструментами автоматизации, которые позволят получить то, что Naval Ravikant называет «Infinite Leverage».

Нужно подняться на уровень систем и начать мыслить системами, а не процессами или простыми целями. Нужно стараться полностью исключить из своей жизни автоматизируемые процессы. Не ускорить, а именно исключить.

Современный мир предоставляет все возможности для самостоятельного обучения и использования этих технологий. Дофамина нам всем и хорошей недели!

Привет, друзья! Думаю, что к концу этого года видеогенерация из промптов станет массово доступной и по качеству будет практически неотличима от отснятого видеоматериала.

Пока видно много неточностей и несостыковок: губы, тембры, движения, персонажи. Но даже с учётом этого, индустрия видеогенерации переживает сейчас революцию, некоторые компании уже вовсю используют её в коммерции.

Примечательно, что почти вся современная видеогенерация встраивается в цепочки процессов, можно автоматически создавать всё, что нужно из необходимых материалов.

Выше — пример такой генерации, она была собрана автоматической цепочкой, сгенерировано всё от начала до конца за исключением основной темы (найдена и оценена по уровню «юмора» автоматом) и ручной склейки в конце.

Хэппи Тъюздэй!

Привет, друзья! Информирую, что мой креатив по нагнетанию FOMO в сфере Ai-Агентов переходит на качественно новый уровень ;-)

Теперь о серьезном. Исследовательская группа из Стэнфорда выпустила отличное исследование на тему существующих возможностей и потребностей в автоматизации.

Команда SALT Lab и Stanford Digital Economy Lab создала WORKBank — 844 задач из 104 «цифровых/компьютерных» профессий с двумя метриками на каждую: насколько работники хотят отдать её ИИ-агентам (автоматизировать) и насколько это уже по силам текущим моделям.

Выяснилось интересное: 46 % задач люди готовы делегировать, тогда как инвестиции и исследования идут в зоны с низкой потребностью.

Авторы предложили четырёхсекторную матрицу — Green Light, R&D, Red Light и Low Priority, найдите её на картинке тут: https://futureofwork.saltlab.stanford.edu/ (4. Contrasting worker and AI expert perspectives delineate four task zones).

Идея заключается в том, чтобы отбирать задачи и реализовывать их по следующим зонам:

1. R&D Opportunity Zone — тут лежат задачи с высокой потребностью, но текущей низкой возможностью. Конкуренция здесь пока мала, но самые высокие возможности.
2. Green-Light Zone — этим можно заниматься прямо сейчас. Технологии созрели, потребность высокая.
3. Red-Light Zone — низкая потребность, но высокие возможности. Ребята пишут, что 41% компаний из YC, так или иначе связанных с AI, сидят в этом и следующем сегментах.
4. Low-Priority Zone — самый низкий приоритет будем смотреть в динамике.

Исследователи скоро обещают опубликовать датасет с конкретными задачами, которые они оценивали, можно подписаться в waiting list и получить его на почту в будущем.

Если нужно прямо сейчас, то вот здесь лежит база O*NET со всеми задачами, которые были у истоков исследования.