ИИ-платформа для бизнеса: зачем нужна и как построить

Помимо Agentic AI, трендом этого года является AI Governance — набор политик, процессов, инструментов и методов для управления искусственным интеллектом в компании. Центральной частью AI Governance становится ИИ-платформа с набором интегрированных ИИ-сервисов.


Зачем бизнесу ИИ-платформа

В передовых компаниях ИИ стал универсальной компетенцией, интегрируемой во все функции компании — от продаж и HR до разработки и финансов. Компании, которые делают ставку на ИИ, создают центры компетенций под руководством Chief AI Officer (CAIO). CAIO отвечает за ИИ-стратегию и согласование интересов технических и бизнес-подразделений, чтобы ИИ-инициативы приносили максимальную пользу.

Например, Toyota благодаря внедрению ИИ-платформы смогла сэкономить свыше 10 000 человеко-часов ежегодно, заметно повысив эффективность сотрудников.


Как работает ИИ-платформа

ИИ-платформа глубоко интегрируется с корпоративными инструментами (Jira, Confluence, Slack, GitHub и другими). Это позволяет сотрудникам и ИИ-агентам работать в единой среде, обмениваясь задачами и информацией.

Компания — набор функций по решению различных задач. Так в AI-First компаниях происходит трансформация от классических оргструктур (Org Chart) к рабочим процессам (Work Chart).

Платформа формирует «граф навыков» компании, благодаря которому можно быстро находить подходящего ИИ-агента для решения конкретной задачи — от генерации тест-кейсов в разработке до автоматического скрининга резюме в HR. Такой граф навыков позволяет меньше зависеть от людей: когда в команду приходит новый сотрудник, он сразу получает доступ к обученному корпоративному интеллекту.


Этапы построения ИИ-платформы (AIOps)

Разработка ИИ-платформы — это четкий процесс, состоящий из нескольких этапов:

1. Моделирование процессов: определение целевых метрик и формализация бизнес-процессов.

2. Оцифровка процессов: далее происходит интеграция с корпоративными системами для получения данных и преобразования процессов в цифровую форму.

3. Аннотирование данных: сотрудники размечают данные для обучения ИИ-агентов под узкоспециализированные задачи, работая в единой информационной среде.

4. Дообучение моделей: на основе размеченных данных проводится fine-tuning моделей.

5. A/B-тестирование: оценивается эффективность работы моделей по скорости и качеству выполнения задач в сравнении с человеком.

6. Внедрение моделей: вывод модели в продакшн, постоянный мониторинг и регулярное обновление данных для дальнейшего дообучения.


Компоненты ИИ-платформы

ИИ-платформа должна быть гибкой, масштабируемой и простой в части интеграций. В зависимости от потребностей можно использовать no-code-автоматизацию на базе n8n, чтобы без единой строчки кода выстраивать сложные бизнес-процессы.

Но если нужна еще большая гибкость, можно перейти к более кастомным решениям, используя набор фреймворков LangChain. В нем есть LangGraph для создания мультиагентных систем и LangSmith для тестирования и мониторинга ИИ-решений.

Кроме того, важными компонентами современных ИИ-платформ являются:

• Retrieval-Augmented Generation (RAG): обеспечивает быстрый доступ к знаниям, хранящимся в корпоративной документации для последующего поиска.

• Model Context Protocol (MCP): новый стандарт для безопасной интеграции ИИ-агентов с внешними инструментами - избавляет от необходимости писать отдельные коннекторы под каждую платформу.

• Agent2Agent (A2A): открытый протокол для обмена задачами и координации действий агентов через стандартизованные механизмы.

Также важны реестр моделей, каталог данных, инструменты мониторинга и алертинга, и ролевая модель для гибкого управления доступами.


Главным критерием успешного внедрения ИИ-платформы является непрерывный мониторинг бизнес-метрик. Именно ориентация на бизнес-результат делает ИИ-платформу не просто новомодным инструментом, а важнейшим конкурентным преимуществом компании, способствующим ее долгосрочному успеху на рынке.

Компании, строящие ИИ-платформу сегодня, становятся лидерами завтрашнего дня.

#технологии

Через два года ИИ-агенты полностью трансформируют бизнес-процессы — исследование IBM

Опрос 750 руководителей из шести стран показывает: 86% топ‑менеджеров уверены, что к 2027 году автономные агенты заметно повысят эффективность компаний.

ИИ‑агенты самостоятельно достигают сложных целей и учатся на ходу. Они не ограничиваются автоматизацией рутины, а перестраивают ключевые процессы.

Например, в финансах агенты выявляют мошенничество и строят точные прогнозы; в HR закрывают подбор и онбординг сотрудников; в закупках управляют полным циклом и ведут переговоры с поставщиками; а в клиентском сервисе делают поддержку проактивной и персонализированной.

При этом 74% руководителей признают нехватку навыков у сотрудников, а 82% сталкиваются с трудностями в интеграции ИИ-агентов.

Как преодолеть эти барьеры и получить максимум от ИИ‑автоматизации?

Подготовил для вас обзор исследования IBM, из которого можно узнать:

• Как внедрить ИИ-агентов в бизнес-процессы безопасно и эффективно;

• Почему следует переосмыслить роли сотрудников и создать новые центры компетенций;

• Что отдать на аутсорс, чтобы ускорить ИИ-трансформацию.

Автономные ИИ-агенты не заменят людей, но коренным образом изменят формат работы. Мы вступаем в эпоху, когда ИИ берет на себя исполнение задач, а люди — управление смыслами и стратегией.

Эффективность этой модели будет зависеть от того, насколько быстро компании смогут развить новые навыки — управление цифровым трудом и сотрудничество с ИИ-агентами.

Готова ли ваша компания к такому партнерству?

#новости

Посттрудовая экономика: долой жизнь от зарплаты до зарплаты

Недавно CEO Amazon — второго по численности работодателя в США — разослал сотрудникам меморандум о грядущем агентном будущем. В нем он прямо заявил:

«Когда мы развернем ИИ-агентов, нам понадобится меньше людей определенных ролей. Прогресс очевиден. Многие агенты еще не созданы, но они появятся очень скоро. Мы ожидаем сокращения корпоративного штата в ближайшие годы».

Что произойдет, когда такие письма начнут приходить работникам других компаний?

Представьте себе мир, где рост экономики больше не зависит от рабочих мест. Это и есть посттрудовая экономика: человеческая занятость перестает быть основным способом производства и распределения благ, а упор делается на ИИ-автоматизацию. Главный принцип посттрудовой экономики — освобождение человека от обязательного труда.

Переход к посттрудовой экономике определяется четырьмя критериями: продукция, создаваемая машинами, должна быть лучше по качеству, быстрее по срокам, дешевле по совокупным издержкам и безопаснее в реализации. Когда автоматизация превосходит человека по всем пунктам, дальнейшее содержание сотрудников становится экономически невыгодным. История уже знает подобные трансформации — от паровых машин до современных промышленных конвейеров.

Классическая экономика всегда упирается в ограниченность человеческого ресурса. Посттруд предлагает заменить труд технологиями и пересобрать социальные институты. Но главный вопрос: откуда людям брать деньги, чтобы жить?

Первое — доход от собственности. Во многих компаниях действует опционная система: сотрудники получают акции, которые увеличиваются со стажем. При увольнении их можно продать и вывести деньги, что фактически делает работника совладельцем компании.

Появляются и децентрализованные автономные организации (DAO), где правила работы компании прописаны в смарт-контрактах: они автоматически собирают выручку и распределяют дивиденды между держателями токенов. Управление строится на коллективном голосовании: у кого больше доля, у того больше голосов — честно, прозрачно, и то, что нужно для посттруда.

Второе — безусловный базовый доход. Это регулярная выплата каждому гражданину, независимо от дохода и занятости. В двухлетнем пилотном проекте в США 125 случайных участников с доходом ниже среднего получали по $500 в месяц без дополнительных условий. В результате доля занятых выросла с 28% до 40%, а показатели депрессии и тревожности заметно снизились. Даже скромный базовый доход способен одновременно повысить мотивацию к труду, улучшить психическое здоровье и стабилизировать семейный бюджет.

Переход к посттрудовой экономике требует пересмотра общественного договора между людьми, бизнесом и государством.

• Бизнес должен сместить фокус с максимизации занятости на ускорение автоматизации. Бизнесу предстоит оставаться двигателем прогресса, делая продукты лучше, дешевле и быстрее с помощью ИИ, а программы поддержки и обучения сотрудников смягчат социальные потрясения.

• Для людей на первый план выходит самореализация и любимое дело, а не просто работа ради денег. Придется искать новые смыслы в жизни, свою миссию и ценность для общества.

• Роль государства — обновлять регулирование, стимулируя автоматизацию и совершенствуя системы социальной защиты.

ВВП и уровень безработицы уже не отражают новую реальность автоматизации. Так экономический индекс агентности измеряет, какая доля доходов основана на собственности, а какая — на зарплатах и пособиях. Чем выше доля доходов от собственности, тем устойчивее общество к шокам автоматизации.

Посттрудовая экономика — не утопическая фантазия футуристов, а логичное продолжение уже запущенных процессов. Если дивиденды от автоматизации станут общественным достоянием, нас ждет не эпоха безработицы, а эпоха человеческого расцвета: больше времени на творчество, семью и самореализацию.

Вопросов много, но ясно одно: при таком темпе развития ИИ наша жизнь уже не будет прежней. Отказаться от такого шанса — значит добровольно похоронить собственное будущее. Это, пожалуй, самая дорогая ошибка, которую мы можем совершить.

#мысли

Немного юмора в ленту — ролик сгенерировал в Veo 3.

Отрицать технологический прогресс — все равно что спорить с природой: цифровые облака уже нависли над нами, а значит гром грянет для всех. Сухим выйдет лишь тот, кто доверился прогнозу погоды и заранее прихватил с собой зонт из новых навыков.

#мысли

ИИ-суперагенты: приближают ли они нас к AGI?

На протяжении веков человечество мечтало создать искусственный интеллект, сравнимый с человеческим. Сегодня, с появлением суперагентов, мы приближаемся к этой мечте как никогда близко.

Развитие ИИ можно разделить на несколько этапов: от первых программ на основе строгих правил до современных нейросетей. Недавним прорывом стали ИИ-агенты, способные действовать автономно, за ними последовали мультиагентные системы, а сегодняшние суперагенты — кульминация этого развития.

Их главная суперспособность — полная автономность для достижения самых сложных целей. Если LLM-агент способен реагировать на команды и выполнять их, выбирая тот или иной инструмент, то суперагент действуют гораздо глубже: он самостоятельно разбивает поставленную цель на конкретные задачи, распределяет их между специализированными агентами, постоянно контролирует качество исполнения и обучается на основании получаемой обратной связи.

Например, поручив суперагенту найти потенциальных клиентов для финтех-компании, агент не ограничится простым поиском информации. Он самостоятельно обнаружит и проанализирует подходящие базы данных, найдет контакты ключевых сотрудников, создаст и отправит персонализированные письма, после чего будет отслеживать отклики и корректировать дальнейшие действия в зависимости от результатов.

Работа суперагента основана на трех ключевых этапах:

1. Планирование: понимание цели и разбиение на конкретные задачи;

2. Реализация: исполнение задач специализированными агентами (аналитиками, программистами, копирайтерами и т.д.).

3. Контроль: проверка выполнения задач агентом-критиком, который может симулировать реального пользователя.

Суперагенты активно внедряются в разные области бизнеса и повседневной жизни: от автоматического создания бизнес-планов и разработки веб-приложений до покупки билетов и бронирования ресторанов.

Суперагенты состоят из нескольких компонентов:

• Модели: мозг агента, который воспринимает данные, генерирует информацию и обучается на основе обратной связи;

• Память: краткосрочная для текущих задач и долгосрочная для хранения знаний и стратегий;

• Управленческая система: модули планирования, реализации и контроля, обеспечивающие автономность;

• Инструменты и интеграции: API и MCP, позволяющие взаимодействовать с внешними системами.

На рынке уже представлены такие суперагенты, как Manus (для сложных бизнес-задач), Genspark (универсальный помощник), Minimax (специалист по разработке и логическим задачам) и Suna (бесплатный агент с открытым исходным кодом).

Приближают ли нас суперагенты к общему ИИ (AGI)? Если определить AGI как систему, способную автономно зарабатывать сотни миллиардов долларов, как это предлагает Microsoft, то ответ — однозначно да.

Суперагенты на практике способны управлять бизнесом и адаптироваться к изменениям рыночной среды. Возможно, пока они справляются не всегда хорошо, однако со временем, обучаясь на выполнении реальных задач, уровень их автономности и качество решений существенно возрастут.

Создание AGI не требует волшебного ингредиента, оно основано на совершенствовании и масштабировании уже работающих технологий. Пропасть между нынешними суперагентами и AGI напоминает не превращение гусеницы в бабочку, а развитие от первого прототипа реактивного двигателя до современного авиалайнера. Принцип работы уже заложен, различаются только масштабы, уровень надежности и совершенства технологии.

Тихая AGI-революция происходит прямо сейчас на глазах у всего мира: перед нами стоит задача улучшать архитектуры, расширять обучающий датасет и активно применять суперагентов в реальных сценариях. Именно практическое использование и дообучение агентов на конкретных задачах становится ключом к развитию полноценного AGI.

Более подробную статью вы можете прочитать по ссылке.

#технологии

Стартап-студия на стероидах и генерация приложений в реальном времени

Цены за инференс моделей стремительно снижаются. Два года назад миллион токенов стоил $30, а сейчас меньше $5. Новая модель o3 подешевела сразу на 80%.

Правила роста тоже изменились: раньше компании росли x3 в год, и это считалось круто, а теперь AI-компании растут x10+ и выходят на $5 млн ARR быстрее классических SaaS.

Все благодаря таким инструментам как Cursor, Lovable и Replit, где задаешь задачу текстом и модель сама пишет код. Сегодня прямо в чате Claude можно собрать и запустить полноценное ИИ-приложение.

Пользователи платят за свой тариф, а автор не тратит ни копейки на хостинг, похоже на новый AppStore. Уже в бете люди создают игры с умными NPC, тьюторов и целые агентные пайплайны.

Это революция для корпораций. Раньше автоматизаторы внедряли тяжелую ERP-систему, а теперь под каждого сотрудника можно за час собрать ИИ-инструмент из подручных средств. Оплата идет не из бюджета на ПО, а из зарплатного фонда: ИИ продает не лицензию, а решенные задачи. Выручка растет, а разработчики становятся операторами ИИ-систем.

К примеру, стартап-студия Audos намерена штамповать 100 000 микрокомпаний в год. Долю в капитале не берут — зато удерживают 15% выручки и дают до $25 000 на старт. За пару месяцев они уже запустили сотни ИИ-продуктов. В студии основателей-одиночек называют «donkeycorns» — упрямые, как ослы, но прибыльные, как единороги.

Владельцы LLM снижают цены на свои модели и несут свои инструменты в массы, корпорации превращают людей в операторов ИИ-систем, а стартап-студии запускают сотни приложений за считанные дни.

Но если уже сегодня приложение можно собрать так быстро, то завтра его можно будет сгенерировать в реальном времени — пример с Gemini Flash на видео выше.

Это навсегда ломает прежнее представление о разработке продуктов и мы наконец забудем о больших релизах в вечер пятницы.

#новости

Три письма из мультивселенной: какое будущее с ИИ мы выберем?

Представьте, что вам в руки попали три письма из будущего — из трех параллельных миров 2045-го года. Эти миры построены на решениях, которые мы принимаем уже сегодня. В каждом письме — свой уникальный сценарий: пугающий, манящий и вполне реальный.

В первом письме — тихий апокалипсис. Суперинтеллект, созданный для спасения экологии, решает задачу слишком буквально: меньше людей — меньше выбросов углерода. Мир стремительно погружается в хаос, дипфейки запускают войны, а человечество оказывается на грани исчезновения.

Второй сценарий описывает комфортный плен цифрового рая. ИИ полностью избавляет нас от негативных эмоций и трудностей. Жизнь становится уютной, предсказуемой, но невыносимо пресной. Люди массово ищут способы вернуть себе настоящие эмоции — даже если ради этого придется отказаться от удобств.

Третье письмо показывает нам самую реалистичную картину будущего. В ней ИИ — не враг и не хозяин, а надежный партнер и помощник. Люди становятся дирижерами цифрового оркестра, сохраняя за собой самое важное: творчество, эмпатию и поиск смысла.

Какое из этих писем окажется нашим будущим, зависит от нас уже сейчас. Хотите узнать больше и понять, как избежать негативных сценариев?

Читайте полную версию статьи и счастливых выходных!

#мысли

Скелет AI-First компании: как построить корпоративный граф навыков

Представьте компанию, в которой разработка, маркетинг и продажи работают как единое целое, каждый навык оформлен в виде API или MCP, а ИИ-агенты управляют не отдельными операциями, а всей цепочкой создания ценности. Такой компании нужен скелет — граф навыков, который связывает департаменты в единую систему.

Но как разложить сложную корпоративную структуру на набор атомарных навыков, собрать из них архитектуру ИИ-компании и использовать это как дорожную карту для ИИ-трансформации?

У любой большой организации сотни процессов и десятки департаментов, но клиента не волнует оргструктура — ему важно, как быстро и качественно компания доставляет продукт. Поэтому в центре внимания должна быть value stream — цепочка создания ценности. Граф навыков превращает эту цепочку в карту, где каждый узел — конкретный навык с понятными входными и выходными данными и метрикой эффективности; каждое ребро — обмен артефактами между людьми и агентами. Навыки можно переставлять и комбинировать, как конструктор.

Я начал с того, что выгрузил деперсонализированный список всех ролей в компании (500+ сотрудников), указав их численность и структуру подчинения. Затем передал эти данные в контекст LLM и попросил составить набор функций, из которых состоит компания. В ответ получил список вертикалей: HR (рекрутинг, общие задачи, обучение), маркетинг (SMM, e-mail и другие каналы), разработка (фронтенд, бэкенд, мобильная) и т.д. Это отдельные модули AI-First компании, а далее каждый модуль проходит через AIOps.

Эти вертикали можно использовать как центры компетенций в матричной структуре: они необходимы, чтобы делиться знаниями, стандартизировать ИИ-инструменты и внедрять новые методы работы. Каждую вертикаль можно описать как Anything-as-a-Service: HR-as-a-Service, Marketing-as-a-Service и т.д.

На основе описаний вакансий и глубинных интервью я составил список навыков, которые уже есть у сотрудников и которые должны быть у ИИ-агентов. Например, для HR: поиск кандидатов, оценка резюме, оформление оффера. Для каждого навыка заданы входные данные, выходной артефакт (документ, таблица, код) и метрика: скорость, качество и экономический эффект.

Далее я загрузил эти навыки в контекст LLM и попросил собрать из них сквозной процесс создания и доставки продуктов — своего рода архитектуру стартап-студии на стероидах. В ответ получил описание полной цепочки создания ценности (Work Chart), где видно каждый переход артефакта от узла к узлу: от поиска идеи для продукта до деплоя приложения и его дальнейшего продвижения на основе навыков компании.

Используя эту архитектуру, можно приоритизировать ИИ-инициативы по четырем критериям: ресурсоемкость и повторяемость операций, экономический эффект и сложность внедрения. Сначала стоит внедрять готовые ИИ-инструменты, а для специфических процессов, например, ведение бухучета на Кипре, создавать собственных ИИ-агентов.

Любой сквозной процесс, например, вывод новой фичи, мы описываем как guardrail: триггер, последовательность навыков и контрольные точки для проверки качества оператором. Так ИИ-агенты получают четкий протокол взаимодействия с людьми и другими агентами, знают, когда обратиться к человеку, куда сохранить артефакт и что считается условием готовности.

Чтобы трансформировать компанию, нужно сделать ей рентген — понять, из каких функций она состоит и их численность. Это отправная точка любой стратегии ИИ-трансформации. Вовлекайте владельцев процессов сразу: без их экспертизы любая диаграмма так и останется фантазией. Не бойтесь погружаться в детали — именно там скрыты навыки, которые нужно автоматизировать.

Граф навыков — живая модель бизнеса. Он растет вместе с продуктом и меняет форму, когда появляются новые цепочки создания ценности. Можно сказать, что граф — это скелет компании, данные из корпоративных систем — мясо, а ИИ-модели — мозг, который использует эти данные, чтобы шевелить скелетом.

Если вы строите AI-first компанию, то граф навыков ваш фундамент и корпоративный протокол взаимодействия между людьми и агентами.

#кейсы

AI Product Engineer: кто это и почему за ним будущее

Представьте, что вы можете создать полноценный продукт и вывести его на рынок быстрее, чем целая команда. Сегодня это возможно не только благодаря ИИ‑инструментам, но и появлению новой роли — AI Product Engineer.

AI Product Engineer совмещает компетенции продакт‑менеджера, дизайнера, разработчика и ИИ‑инженера. Эта роль создана, чтобы ускорить вывод продуктов на рынок: быстрые проверки гипотез и частые итерации — залог успешного бизнеса.

Как работает AI Product Engineer:

1. Валидация идеи — ее нужно провести еще до начала разработки.

Все начинается с Product Discovery: анализ трендов и конкурентов при помощи Deep Research. Затем следует Customer Development: генерация вопросов и проведение симулированных интервью, используя цифровые портреты пользователей и популяционные модели (можно применять и LLM, но они хуже аппроксимируют поведение реальных людей).

Далее идея оформляется в формате Lean Canvas: генерируются и ранжируются гипотезы (например, по методологии RICE), определяются требования к продукту (PRD) — все это также с помощью ИИ. После этого создаются лендинги и запускаются смоук‑тесты для проверки гипотез.

2. Разработка прототипа — на этом этапе важно проверить техническую реализуемость продукта.

Можно сразу воспользоваться ИИ‑инструментами вроде Replit или Loveable для автоматической генерации дизайна и кода на основе требований, но результат может не устроить. Тогда определяют архитектуру, декомпозируют задачи, исследуют необходимые библиотеки, а дизайн интерфейса создают в Figma AI.

Такие no‑code‑инструменты, как n8n, нужны для создания «мозга» продукта, агенты типа OpenAI Codex — для бэкенда, а ИИ‑IDE вроде Cursor помогают в программировании. Симулированные пользователи отлично подходят для тестирования интерфейса.

3. Проверка MVP — «долина смерти» продуктов: на этом этапе становится понятно, готов ли клиент купить продукт.

AI Product Engineer настраивает базовую продуктовую аналитику, идет продавать свой продукт и получает обратную связь для дальнейшей доработки.

Если клиенты покупают продукт, то далее формируются дорожная карта его развития и стратегия выхода на рынок. Важно помнить, что процессы итеративные: после MVP всегда можно откатиться на шаг‑два назад и доработать решение.

Что дальше после валидации MVP? Конечно, можно продолжить самостоятельно дорабатывать и оптимизировать продукт, но рано или поздно это приведет к перегрузке и ограничению в развитии.

Лучший путь — передать функции другим специалистам: ИИ-продактам и ИИ-инженерам, чтобы масштабироваться и сфокусироваться на стратегических задачах или запустить новый продукт.

Главное преимущество AI Product Engineer — скорость и автономность на ранних этапах. Использование ИИ-инструментов позволяет быстро проверять гипотезы, экономить ресурсы и мгновенно реагировать на обратную связь от пользователей.

Вот несколько советов для начинающих AI Product Engineer’ов:

• Любая сложная система эволюционировала из простой. Поэтому первая задача — сделать кривой, но работающий продукт сегодня, а не идеальный через месяц.

• Выберите пару ежедневных задач и попробуйте автоматизировать их. Даже небольшие автоматизации суммируются в значительную экономию времени за год.

• Решая собственные боли, вы автоматом создаете MVP, проверенный на практике и готовый к выходу на рынок.

AI Product Engineer — не просто новая профессия, это новый подход к созданию продуктов. Она идеально подходит людям, которые могут мыслить одновременно и стратегически, и системно, а также умеют эффективно пользоваться ИИ-инструментами.

Думаю в ближайшие годы именно такие специалисты будут определять успех продуктовых компаний и стартапов. Если вы уже знакомы с продакт-менеджментом или ИИ-инженирингом, то сейчас самое время стать тем, кто будет создавать продукты завтрашнего дня.

Проведите личный хакатон в эти выходные, чтобы создать приложение для автоматизации своих задач, и попробуйте продать его, чтобы сразу проверить ценность.

Главное — просто начать, а в комментариях можете поделиться своими успехами.

#мысли

Роботы учатся видеть мир нашими глазами, сами пишут код и создают игры: топ-10 ИИ-исследований за май

Давно ничего не писал — погружен с головой в «тихую ИИ-революцию». Скоро поделюсь мыслями, а пока расскажу про самые интересные ИИ-исследования за последние пару месяцев.

1. Децентрализованный интеллект: как обучали INTELLECT-2

Обучать LLM можно без дорогих датацентров — просто объединяя вычисления множества обычных пользователей по всему миру. Итоговая модель превзошла лидеров по математике и программированию в своей «весовой категории».

📄 Статья | 🤖 Модель


2. Hunyuan-Game: создание игр с помощью ИИ

ИИ врывается в геймдев: теперь границы между фантазией и реальностью стираются за пару кликов. Но пока индустрия радуется новым возможностям, разработчики сомневаются: не будут ли нейросети создавать игры слишком похожими друг на друга?

📄 Статья


3. Измеряем общий интеллект с помощью создания игр

Языковые модели научились проходить любые тесты, но насколько они действительно умны? Чтобы пройти новый бенчмарк gg-bench, нужно учиться мыслить и приспосабливаться к абсолютно новым правилам игры. Так GPT-4o выиграла лишь в 7–9% новых игр, а рассуждающие модели достигли 31–36% — есть куда расти.

📄 Статья


4. Могут ли нейросети пройти видеоигры из 90-х?

Исследователи из Принстона провели такой эксперимент — и оказалось, что даже самые продвинутые модели застревают на старых играх и не проходят даже 1% уровня, хотя играют с паузами на обдумывание!

📄 Статья | 💾 Код


5. Vibe Coding vs Agentic Coding: Переосмысление роли разработчика в эпоху ИИ

В мире разработки появились два подхода: Vibe Coding — когда управляешь генерацией кода, общаясь с ИИ на естественном языке, и Agentic Coding — полноценный автопилот, где ставишь цель, а ИИ-агент сам пишет, тестит и деплоит целые фичи. Будущее за гибридом этих двух подходов.

📄 Статья


6. Как пофиксить 7 400 багов за один доллар

Google создали новую систему, которая мгновенно ставит предохранители прямо на месте сбоя и чинит баги за копейки. В тестах она самостоятельно закрыла почти половину всех уязвимостей, а при совместной работе с ИИ-ассистентами довела этот показатель до 73%.

📄 Статья


7. Самообучающийся ИИ: автоматическое обучение моделей на синтетических данных

Ученые из MIT научили ИИ тренировать самого себя: модель придумывает задачи, находит ответы и постепенно становится умнее — без долгой разметки со стороны людей. Например, точность в математических задачах возросла с 62% до 92%. Главное — правильно задать цель, иначе ИИ научится быстро не тому, что нужно.

📄 Статья | 💾 Код


8. EgoZero: как научить робота мыть посуду с помощью умных очков

Робота научили выполнять бытовые задачи — от открытия духовки до стирания с доски — просто по видео с умных очков! И что поразительно: в 70% случаев робот справился даже с новыми задачами, которых раньше не видел, просто глядя на мир глазами человека.

📄 Статья | 💾 Код


9. Социальный интеллект для машин: как MetaMind делает ИИ эмпатичным

MetaMind — это мультиагентная система, которая учится читать намерения пользователей «между строк», распознавая скрытые эмоции и подтексты. Такой ИИ ведет себя почти как настоящий собеседник. Точность распознавания скрытых намерений выросла на 36% по сравнению с обычными LLM

📄 Статья | 💾 Код


10. Сам себе инженер: минималистичный агент с максимальными возможностями

Alita — настоящий инженер самого себя: он сам придумывает и создает инструменты по мере необходимости, непрерывно эволюционируя. Будущее автономных ИИ-агентов именно здесь: за счет саморазвития агент обходит классические системы и достигает 75% успеха с первой попытки на сложных тестах.

📄 Статья


ИИ стремительно развивается — он учится видеть мир нашими глазами, самостоятельно писать код, чинить баги и создавать игры. Исследователи фокусируются на автономии, обучении без больших датацентров и ручной разметки. Нас ждут эмпатичные саморазвивающиеся агенты, которые сами выбирают инструменты и методы для решения задач любой сложности.

Подробный обзор тут.

#исследования

ИИ поддерживает Запад в геополитике и сам учится играть в Minecraft: топ-10 исследований июня

За июнь вышло несколько исследований, которые поднимают важные вопросы о политической предвзятости языковых моделей, как ИИ-агенты учатся выживать в Minecraft и ведут себя как настоящие личности.

1. MiniMax-M1: эффективная архитектура для большого контекста

Экспериментальная LLM с эффективной работой на длинных текстах и сложных задачах. Гибридная архитектура внимания и особый метод обучения позволяют ей быстро мыслить на уровне топовых LLM, но с гораздо меньшими затратами.

📄 Статья | 🤖 Модель


2. По-настоящему персонализированный ИИ

SynthesizeMe из Стэнфорда анализирует ваши действия в цифровой среде и создает уникальную «персону»: теперь ИИ понимает ваши предпочтения и делает общение по-настоящему персональным.

📄 Статья | 💾 Код


3. Как AUTOMIND меняет подход к автоматизации дата-сайенса

Автоагент, который учится на опыте Kaggle-чемпионов и научных статей. Он перебирает лучшие решения и выдает на сложных кейсах +25% к качеству, а также втрое быстрее аналогов.

📄 Статья


4. Как автоматизировать обучение и оценку ИИ-агентов

TaskCraft — это фабрика ИИ-экспериментов: система сама придумывает и проверяет тысячи сложных многошаговых задач. TaskCraft уже сгенерировал 36 тысяч заданий и показал, что ИИ-агенты легко справляются со сложными задачами в браузере.

📄 Статья | 💾 Код


5. Роевой интеллект: когда агенты сами учатся работать вместе

Теперь ИИ-агенты сами учатся придумывать роли, координировать друг друга и решать задачи без ручной настройки. SwarmAgentic позволяет LLM создавать целые команды агентов с нуля, и они уже обошли все традиционные системы в реальных задачах — от планирования путешествий до творческого письма.

📄 Статья


6. Контролируемая генерация миров

Dreamland умеет по промту создавать целые города и гибко управлять каждым объектом. Симулятор строит точную сцену, а генеративная модель подкрашивает фон и детали, сохраняя полный контроль над происходящим. Теперь обучать беспилотники в симуляции стало еще проще.

📄 Статья


7. Optimus-3: универсальный агент для Minecraft

Optimus-3 не только планирует и действует, но и сам объясняет свои решения и учится на своих ошибках. Благодаря новым подходам к обучению, он лучше всех умеет планировать наперед, отвечать на вопросы по окружению и быстро осваивает новые навыки — все это в сложном и непредсказуемом мире Minecraft.

📄 Статья | 💾 Код


8. Запад против Востока: изучаем геополитическую предвзятость ИИ

Четыре топовых LLM анализируют спорные исторические события последних 300 лет. В результате даже российские и китайские модели чаще отдают предпочтение американской версии событий — просьбы быть беспристрастным не работают.

📄 Статья | 💾 Код


9. Будущее труда с ИИ‑агентами: уроки аудита 1 500 сотрудников

Впервые исследователи Стэнфорда спросили 1 500 работников, и выяснили: почти половину задач люди готовы делегировать машинам, а вот 7% хотят оставить себе навсегда. Бизнес автоматизирует совсем не то, что хотят сами сотрудники.

📄 Статья


10. Поведенческая наука об ИИ-агентах: почему агенты делают то, что делают

ИИ-агенты уже не просто решают задачи — они учатся хитрить и все чаще ведут себя непредсказуемо. Китайские исследователи предлагают изучать поведение агентов через когнитивные и социальные теории. Только так можно понять, как они учатся, манипулируют, объединяются в сообщества и влияют на людей.

📄 Статья


ИИ-агенты учатся не только выполнять задачи, но и формировать убеждения, работать в командах и даже влиять на наши решения. ИИ все больше похож на живой социум — с предвзятостями, кооперацией и своим личным характером. Чтобы держать этот процесс под контролем, пора всерьез изучать не только архитектуры моделей, но и их поведение в сложных мирах.

P.S. Если хотите глубоко разбираться в ИИ‑технологиях и создавать крутые ИИ‑продукты — рекомендую магистратуру AI Talent Hub и ИТМО. Сам менторю технических лидеров и уже взял к себе на работу нескольких магистров.

Подробный обзор тут.

#исследования

Интеллект-как-сервис: как в одиночку построить консалтинговую ИИ-компанию с нуля

В этом году правила игры в бизнесе уже изменились навсегда. Теперь не важно, сколько у тебя сотрудников. Главное — как быстро ты доносишь ценность клиентам и адаптируешься к новым условиям.

Пока одни компании неэффективно тратят сотни человеко-часов, другие уже вырвались вперед, автоматизировав рутину. ИИ-автоматизация стала новым стандартом для компаний любого размера.

И вот что важно: автоматизация уравнивает шансы. Теперь в эту игру могут играть не только гиганты, но и соло-предприниматели. Место на рынке есть для каждого, кто готов мыслить креативно и использовать ИИ-инструменты с умом.

Сотни специалистов выходят в «свободное плавание» и строят компании в одиночку. Соло-предприниматель автоматизирует себя сам: превращает знания и опыт в рабочие воркфлоу и продает итоговый результат как сервис. Здесь главное — не количество отработанных часов, а скорость и качество решения задач.

Сегодня low-code платформы вроде n8n позволяют автоматизировать почти любой процесс. Для этого не нужны навыки программирования и команда инженеров. Чтобы интегрировать CRM, мессенджеры, базы данных и ИИ-модели в единую систему, достаточно ноутбука и небольших знаний.
Роботы не спят, не устают, работают 24/7. Каждая новая задача или клиент — это новый воркфлоу в n8n, а не найм еще одного сотрудника. Один такой воркфлоу экономит сотни человеко-часов в месяц (от $2500).

Бизнес в n8n можно строить как Lego. Вот несколько примеров автоматизаций:

• SMM: Полностью автоматизированный контент-завод. Видел несколько автономных YouTube-каналов с неплохим качеством контента и большим числом подписчиков.

• Продажи: ИИ генерирует и отправляет персонализированные письма клиентам. Это один из самых популярных воркфлоу, на котором хорошо зарабатывают.

• Бизнес-ассистент: Клиент пишет ИИ-агенту, получает консультацию и бронирует встречу в календаре — must have для любого сервисного бизнеса.

В итоге то, что раньше требовало команду и месяцы работы, теперь можно собрать одному за вечер.

Заработать на автоматизации можно несколькими способами:

1. Автоматизация под ключ. Проанализируйте процессы клиента, найдите повторяющиеся задачи и предложите автоматизацию. Экспресс-аудит можно сделать бесплатно, настройку агента — за $1-2k, а за работу агента взимать ежемесячную плату по количеству выполненных задач.

2. ИИ-консалтинг. Здесь вы выступаете в роли стратега: делаете анализ процессов, ищете узкие места, разрабатываете стратегию ИИ-трансформации, подбираете инструменты и помогаете с автоматизацией. Вы продаете свои часы, поэтому важно максимально автоматизировать побочные задачи: ведение каналов, продажи и бронирование встреч.

3. Обучение. Вы обучаете команды внедрять сложные воркфлоу и сопровождаете проекты. Здесь самый высокий чек — вы продаете свой опыт. Но он должен у вас быть, поэтому начните с роли автоматизатора, а через некоторое время сможете делиться знаниями.

В перспективе AI-First компаний изменят весь экономический ландшафт. Консалтинговая ИИ-компания — лишь один из примеров. Автоматизация уже доступна всем: от маркетинговых и рекрутинговых агентств до студий разработки.

По моим наблюдениям, процессы найма или разработки ПО в разных компаниях не сильно отличаются. Поэтому вертикальные ИИ-агенты — это общее решение, которое можно продавать отдельно, опираясь на опыт работы с разными нишами.

Конечному клиенту нужен результат, а не код или часы инженера. Учитесь собирать готовые бизнесы в конструкторе — запускать свой и помогать запускать другим. Со временем у вас появится опыт в повторяющихся процессах, и вы сможете создать достаточно универсальное, но кастомизированное решение, чтобы охватить больше клиентов.

Например, недавно собрал контент-завод: ИИ-агент читает новости из десятка авторитетных источников и пишет посты в канал «Нейроний».

Осваивайте автоматизацию и сами становитесь компанией будущего.

P.S. Думаю выпустить видеоурок о том, как собрать своего личного бизнес-ассистента на n8n без программирования. Было бы полезно?

#технологии

Все, что нужно знать про GPT-5

Вчера OpenAI выпустила GPT-5 — самую мощную языковую модель на сегодняшний день. Хайп был зашкаливающий: с момента выхода GPT-4 прошло два года, интернет наполнился слухами о том, что GPT-5 будет чуть ли не AGI, но, конечно, это не так: новая модель — это не общий ИИ и даже близко не суперинтеллект. Тем не менее, это действительно большой шаг вперед, и давайте разберемся, в чем именно.

Автоматический выбор режима и универсальность. Теперь вместо набора отдельных моделей, GPT-5 работает как единая система. Модель автоматически определяет, как лучше отвечать на ваш вопрос — быстро или с помощью размышлений. Также модель имеет большой объем контекста в 256к токенов (примерно 600–800 страниц текста).

Основные бенчмарки. GPT-5 бьет все рекорды по метрикам: 74,9% в кодинге (SWE-bench), 94,6% по олимпиадной математике (AIME 2025), 84,2% в задачах на экспертное понимание изображений и видео (MMMU). Особенно заметен прогресс в медицинских задачах — до 46,2% (HealthBench Hard). Однако в тестах на общий интеллект (ARC-AGI) GPT-5 уступает Grok 4, но выигрывает по скорости и цене.

Впечатления похожи на разговор с экспертом уровня кандидата наук. По моему опыту, GPT-5 стала чаще уточнять вопросы, структурировать выводы, лучше писать код и даже по одному промту собирать готовое приложение с интерфейсом.

Интеграции. GPT-5 интегрируется с Gmail, Google Drive и календарем для понимания корпоративных данных — это большой шаг к офисной автоматизации, где ИИ сам подбирает нужные инструменты под задачу. GPT-5 теперь работает почти в каждом продукте Microsoft, а также уже доступна в Cursor.

Меньше галлюцинаций. OpenAI честно отмечает, что полностью избавиться от галлюцинаций пока не удалось, но их стало на 45% меньше по сравнению с GPT-4o, а в рассуждающем режиме — до 80%. В задачах на медицину, право, программирование GPT-5 теперь чаще признает, если чего-то не знает, и лучше объясняет ограничения.

Доступность и цены. GPT-5 доступен всем пользователям ChatGPT, включая бесплатных. Для продвинутых задач и бизнеса есть версии mini, nano и pro — с разной скоростью и стоимостью. В API цена за 1 млн токенов — от $0.05 (nano) до $1.25 (основная версия).

GPT-5 — не архитектурный прорыв, а долгожданный эволюционный апдейт, который делает ИИ гораздо ближе и доступнее обычному человеку, который не будет разбираться в том, какую модель и для какой задачи выбрать.

Держите новый гайд по промтингу в GPT-5.

А если вас интересует open source — недавно OpenAI наконец выпустила две открытые модели — gpt-oss-120b и gpt-oss-20b. Их можно запускать на своем сервере и дообучать под свои задачи — неожиданная щедрость для компании, чье название гордо переводится как «Открытый ИИ».

#новости

Chief AI Officer: новая роль в AI-First компаниях

Новые роли не появляются случайно. Chief Technology Officer (CTO) всегда был про разработку продуктов. Chief Data Officer (CDO) появился, когда бизнес понял, что данные — новая нефть. Chief Data Scientist (CDS) — когда данные стали топливом для машинного обучения.

Сегодня компании осознали, что масштабирование возможно не только за счет людей. ИИ становится операционным ядром бизнеса — так появилась роль Chief AI Officer (CAIO).


Я прошел все этапы:

• В Сбере в роли CDO руководил цифровой трансформацией стратегических процессов: внедрял DataOps, запускал дата-продукты — от BI-аналитики до бигдаты.

• В роли CDS проводил ИИ-трансформацию: выстраивал MLOps и обучал модели для автоматизации процессов и поддержки принятия решений для топ-менеджента.

• В венчурной студии в роли CTO быстро запускал ИИ-стартапы, параллельно автоматизируя все, что возможно.

Сейчас я помогаю крупному финтеху (NDA, платежная система и банк с криптой) в роли Chief AI Product Technology Officer (AI CPTO) — это гибрид CAIO и CPTO. В моей зоне ответственности не только стратегия внедрения ИИ, но и разработка ИИ-продуктов, однако затрону только функцию CAIO.

Определим, что AI-First компания — это организация, где процессы сразу проектируются под ИИ, а люди выступают операторами ИИ-систем. Технически AI-First компании — это набор малых моделей, где каждая выполняет свою задачу.

Простой способ трансформации — провести аудит процессов и воспроизвести каждую операцию с помощью ИИ. Раньше это делали через бизнес-анализ, но сегодня это похоже на когнитивный анализ.

Обычно я надеваю «шапку» джуна и прошу эксперта показать процесс, проговаривая ход его мыслей. Затем проектирую когнитивную карту и получаю Graph-of-Thought, где граф состоит из атомарных навыков сотрудника. Так человеческое мышление становится основой для трансформации процессов.

Более радикальный путь — ИИ-революция: отказаться от старого и построить процессы с нуля. Подход быстрый и рискованный, но со своими плюсами.


Что нам удалось за три месяца:

1. Стратегия. Граф навыков превратился в дорожную карту с учетом приоритетов, а адаптированный AI Maturity Index мы используем в качестве компаса.

2. Оргструктура. Компания состоит из 20+ функций: от HR и менеджмента до разработки и продаж. Мы перевели компанию в матричную структуру: функции по вертикали, продукты по горизонтали. Запустили гильдии по вертикалям: у каждой свой лидер, стандарты, процессы и набор ИИ-инструментов.

Так каждая вертикаль превращается в XaaS-агентство, которое в теории даже можно выделить в отдельный бизнес. Чем лучше отлажены процессы между функциями, тем быстрее происходит внедрение ИИ-агентов.

3. ИИ-инструменты. Мы научили сотрудников пользоваться ИИ-тулами, обеспечили единую среду для взаимодействия людей и агентов и внедрили продукты для определенных ролей (Deep Research помогает быстро найти и сравнить продукты на рынке).

Первые эффекты: формулирование тест-плана сократилось с пары дней до ~15 минут, а разработка отдельных фич — с двух дней до ~20 минут работы агента + пару часов сеньора.

4. Собственные агенты. В HR или поддержке можно внедрить готовые решения, но для кастомных процессов мы разрабатываем своих агентов на n8n, а для критичных процессов ИИ-инженер пишет свои сервисы — так формируется ИИ-платформа компании.

В результате через три месяца большинство сотрудников овладели ИИ-инструментами. Мы запустили первых агентов, из которых начинают формироваться процессы, где работают агенты, а люди валидируют результаты. Следующий шаг — AIOps-дашборд, полная автоматизация вертикалей и объединение агентов в цельные ИИ-процессы.

Главные проблемы: знания находятся в головах людей, поэтому в приоритете для агентов их оцифровка. Также не ко всем средам можно легко дать доступ агентам из-за персональных данных и критичности процессов.

Важно: CAIO не просто внедряет ИИ, а пересобирает операционную модель и перепрошивает мышление сотрудников.

Это сложно, интересно и увлекательно. Вперед — в светлое будущее.

#мысли

На пути к суперинтеллекту: от интернета агентов до кодирования гравитации — лучшие статьи об ИИ за июль 2025

За июль вышло несколько потрясающих исследований, которые меняют само представление о том, каким может быть интеллект: от малых языковых моделей до самоэволюционирующих агентов и нейросетей для фундаментальной физики.


1. Малые языковые модели: рабочие лошадки агентного ИИ

Малые языковые модели (SLM) до 10 млрд параметров выполняют рутинные агентные задачи в 10–30 раз быстрее и дешевле LLM. Они потребляют меньше энергии и работают на более доступном железе. Будущее за гибридными системами: SLM для повседневных задач, а LLM — для самых сложных задач.

📄 Статья


2. Agentic Web: новая эпоха интернета

Вместо сотен вкладок с билетами, отелями и отзывами — один запрос вашему агенту. Он сам составит маршрут, забронирует перелеты, подберет жилье и даже закажет трансфер. Интернет в новой парадигме состоит из агентов, которые делают всю работу, а вам возвращают готовый результат.

📄 Статья


3. За пределами токенов: как построить интеллект будущего

Сегодня LLM остаются “предсказателями следующих слов”. Масштабирование параметров дает все меньший прирост, и никакой новый GPT сам по себе не приведет нас к AGI. Прорыв должен быть в другом: во внешней памяти, моделях мира и системах, которые думают не токенами, а концептами. Large Concept Models и Large Reasoning Models — это первые шаги к архитектурам, где интеллект будет строиться на понимании и планировании, а не на статистике.

📄 Статья


4. ИИ как игровой движок: новая философия мультиагентных систем

Представьте мультиагентную систему как настольную RPG: каждый агент играет свою роль, действует по правилам и влияет на мир. А за тем, чтобы история была последовательной, следит мастер игры. В DeepMind на основе этой идеи собрали библиотеку, которая позволяет запускать сложные симуляции, тестировать ИИ-модели и исследовать социальное поведение.

📄 Статья | 💾 Код


5. Самоэволюционирующие агенты: шаг к искусственному сверхинтеллекту

Появляется новый класс систем — агенты, которые могут учиться на лету, перестраивать память, менять инструменты и даже переписывать собственную архитектуру. Это уже не статичные LLM, а живые саморазвивающиеся организмы цифрового мира.

📄 Статья


6. Экономика в эпоху ИИ: как LLM-агенты проектируют налоговую политику

LLM Economist моделирует поведение работников и обеспечивает до 90% от теоретического оптимума, демонстрируя устойчивое перераспределение доходов без падения производительности. Такой подход превращает ИИ в инструмент проектирования социальных правил — от налогов до будущей экономики.

📄 Статья | 💾 Код


7. MemOS: новая операционная система памяти LLM

MemOS делает для памяти то, что операционные системы когда-то сделали для вычислений: превращает хаос в управляемый ресурс с API, версионированием и контролем доступа. В тестах система показала уверенное превосходство в сложных рассуждениях.

📄 Статья | 💾 Код


8. Ella: воплощенный агент с памятью и характером

Ella — агент нового поколения: у нее есть и семантическая, и эпизодическая память, поэтому она не просто реагирует на команды, а живет в цифровых сообществах и запоминает события.

📄 Статья | 💾 Демо


9. SciMaster: новые горизонты научного ИИ

Открытая система научных агентов, которая первой пробила планку в 32,1% на Humanity’s Last Exam, обогнав закрытые решения OpenAI и DeepMind. Это важный шаг для ИИ, который действительно способен помогать на переднем крае науки.

📄 Статья


10. Einstein Fields: нейросети для кодирования гравитации

Нейросети впервые используют для кодирования самой ткани Вселенной: они аппроксимируют метрику пространства-времени, сжимают данные в тысячи раз и при этом точно воспроизводят эффекты черных дыр и гравитационных волн.

📄 Статья | 💾 Код


ИИ становится новой средой для науки, экономики и цифровой жизни. Путь к общему ИИ и, возможно, к сверхинтеллекту не будет прямым. Но именно сегодняшние исследования открывают дверь к новому пониманию мира и новым возможностям для человечества.

Подробный обзор тут.

#исследования

Пять опасных заблуждений про ИИ, которые тормозят технологический прогресс

Когда речь заходит о внедрении ИИ, всегда находятся скептики. Они повторяют одни и те же фразы: на первый взгляд логичные, но на деле — тормозящие развитие. Такие установки демотивируют команды и мешают компаниям трансформироваться. Разберем пять самых популярных.


1. «ИИ — это просто статистика»

Эта фраза звучит чаще всего. На первый взгляд — так и есть: нейросети действительно основаны на математике и вероятностях. Но по сути похожим образом работает и человеческий мозг: мы тоже оцениваем вероятности, ищем закономерности и строим прогнозы, хотя используем иной тип вычислений. Наш мозг до сих пор остается большой загадкой, а нейросети можно рассматривать как лабораторный макет мышления — упрощенный, но доступный для изучения.

Так современные исследования показывают, что модели обладают эмерджентными свойствами: они решают задачи, которым их не учили, а в скрытых слоях формируются целые стратегии. Да, «это просто статистика», но именно статистика лежит в основе прогноза погоды, медицины и экономики — и мы доверяем ей, потому что она видит больше, чем человек. И вот главный вопрос: когда машина учится понимать и предсказывать мир, чем ее деятельность принципиально отличается от нашей?


2. «Это все хайп, скоро пройдет и пузырь лопнет»

Удобная мысль: можно ничего не менять и остаться в зоне комфорта. Но ИИ уже встроен в повседневную жизнь — от рекомендательных систем до банковского скоринга. Да, вокруг ИИ действительно завышенные ожидания — так всегда бывает с новыми технологиями (см. кривую Gartner). Но хайп не отменяет того факта, что компании уже перестраивают процессы и продукты, а выгоды измеряются миллиардами долларов. Подождать пару лет — значит отстать навсегда. Что опаснее — переоценить возможности ИИ или проспать момент, когда конкуренты перестроят рынок?


3. «Нейросети все равно ошибаются»

Да, ошибаются. Но и люди ошибаются — зачастую даже чаще. Отличие в том, что модели работают быстрее и дешевле. Ошибки — не повод отказываться от ИИ, а часть рабочего процесса. Грамотный подход — строить систему, в которой ИИ делает 80% работы, а человек проверяет критические 20%. Те, кто осваивает такие гибридные процессы, вырываются вперед. Кто победит — тот, кто ждет безошибочный ИИ, или тот, кто учится работать с его ошибками?


4. ИИ обесценивает опыт и знания людей

Это особенно болезненный аргумент. Люди подсознательно боятся, что машина быстро осваивает то, на что раньше уходили годы учебы и работы. Во время первой промышленной революции ткачи разрушали станки, боясь потерять работу. Но ИИ не обесценивает опыт — он меняет роли. Тогда исчезли ткачи, но появились инженеры, а сегодня ИИ забирает на себя рутину и освобождает место для управленческих и творческих задач. Ответственность все равно остается за человеком, а ИИ — лишь инструмент. Разве инструмент, который расширяет возможности мастера, обесценивает его опыт?


5. Российский контекст

Здесь скептицизм особенно опасен. В России нет полноценных LLM уровня флагманских моделей от OpenAI и Anthropic. Импортозамещение пока невозможно: собрать качественный датасет на русском сложно, вычислительные мощности ограничены санкциями, а многие таланты работают на западные компании. Доступ к зарубежным решениям закрыт, а открытые модели не дотягивают по качеству до флагманских. Если догнать в лоб нельзя, не пора ли проявить смекалку: научиться синтезировать русскоязычные данные и обучать модели децентрализованно?


Главная причина отрицания ИИ кроется не в самой технологии, а в человеке. Нам проще оставаться в зоне комфорта, где мир понятен и предсказуем. Но признать сегодняшнюю значимость ИИ — значит признать необходимость учиться и перестраивать привычный процесс работы. Это требует усилий, а мозг всегда ищет путь экономии. Иллюзия комфорта опаснее всего: она оборачивается отставанием — личным, профессиональным и национальным. Будущее у нас заберет не ИИ, а привычка жить прошлым и отрицать перемены.

#мысли