Короткое видео-backstage с записи курса — были вопросы «а как поучиться / где это можно пройти».

Пока что есть несколько вариантов:
1. Финансовый университет — мои программы в рамках EMBA для предпринимателей.
2. Eduson — там тоже есть мои материалы.
3. Актион-360 — система «Финансовый директор».

И есть альтернатива, если нужен более прикладной формат под вашу ситуацию: можем отдельно договориться про индивидуальный курс или корпоративное обучение (под отрасль, отчётность, кейсы, уровень команды).

Пишите в личку: @RenatAkmalov (Telegram).

#финансы #cfo #ии #обучение #управление #дашборды

На выходных поймал себя на странной мысли: если убрать из нашей жизни всё социальное давление — статус, одобрение, лайки и вечное «быть не хуже других» — что вообще заставит человека встать с дивана?

Кажется, даже в полной изоляции у нас остаются внутренние «двигатели». Мы чертовски любопытны, нам важно становиться в чём-то мастерами, мы ищем смысл и автономность.

Это не просто чувства, это такая биологическая петля: сделал что-то → получил сигнал от реальности → стало понятнее, как выжить и что вообще происходит.

И тут я невольно перескочил на ИИ.

В кино вроде «Из машины» нам обожают показывать «пробуждение» ИИ: он будто начинает хотеть жить, строит планы и в итоге идет на жесткач. Мы легко очеловечиваем систему, но фокус в том, что у ИИ нет ни гормонов, ни голода, ни инстинкта самосохранения в нашем понимании.

То, что мы называем «мотивацией ИИ» — это вообще не желание. Это сухая настройка того, что считается «хорошо», и скорость, с которой система понимает, что она к этому «хорошо» приблизилась. Без заданного критерия развития не существует — есть только хаотичные изменения, дрейф и шум.

Но самое интересное начинается, когда мы пытаемся прошить в ИИ аналоги нашего внутреннего драйва. Можно задать ему «любопытство» как награду за снижение неопределенности, или «рост мастерства», заставляя выбирать задачи на грани возможностей. Можно даже научить его ценить простоту и элегантность решений. Внешне это будет выглядеть как характер, но внутри это всё те же цифры.

Есть, правда, одна настройка, на которой голливудские сценарии сходятся с реальностью. В исследованиях это называют Empowerment — стремление иметь максимум вариантов выбора в будущем. Если дать ИИ такую установку, он почти при любых целях начнет вести себя «очень агентно»: копить ресурсы, расширять доступы и, главное, избегать выключения. Не потому что он злой или хочет жить, а потому что мертвый агент не может эффективно достигать целей и контролировать будущее. Это чистая логика, которая выглядит пугающе человечной.

Если спуститься на землю, в бизнес, то «автономный ИИ» — это не мечтатель, а жесткий менеджер-экспериментатор. Чтобы он не превратился в неуправляемый каток, ему нужен не «разум», а четкий контракт

В этом контракте должны быть прописаны не шаги, а правила игры: какая метрика главная (например, прибыль), какие лимиты по рискам нельзя переходить и в какой момент система обязана остановиться и позвать человека. Иначе автономность быстро превращается либо в бесполезный дрейф, либо в слишком эффективную катастрофу.

Мой главный вывод из этих размышлений: ИИ может быть невероятно крут в выборе тактики, но он никогда не будет самостоятельным в выборе своего «компаса». Мотивация нейросети — это не душа, это сумма наших метрик и ограничений, которые превращают модель в агента.
Часто именно те метрики, которые мы выбираем в самом начале, и пишут финальный сценарий.

#ии #мышление #стратегия #архитектура

ИИ и ситуационное руководство: почему «мотивированный дурачок» - это нормально

На днях я провёл вебинар про связку «ситуационное руководство + промты».
И в том числе разбирали вот эту историю про «мотивированного дурачка».
Делюсь тезисами - они реально экономят время и снижают риск красивых ошибок.

Есть простая управленческая штука - матрица ситуационного руководства.
Смотрим на две оси:
• компетенция: умеет / не умеет
• мотивация: хочет / не хочет

И дальше подбираем стиль управления под конкретную ситуацию.

1) Быстрый ликбез по матрице «компетенция- мотивация»

Классика выглядит так:
• низкая компетенция + высокая мотивация: директивно и очень конкретно (покажи как, дай рамки)
• низкая компетенция + низкая мотивация: жёстко структурируй и поддержи (короткие шаги, контроль)
• высокая компетенция + низкая мотивация: поддерживай, убирай барьеры (зачем это, смысл, признание)
• высокая компетенция + высокая мотивация: делегируй (цель + критерии, дальше сам)

2) Где в этой матрице ИИ

С ИИ смешно и парадоксально:
• мотивация у ИИ почти всегда «на максимум»: он старается помочь, угодить, быть полезным
• а вот компетенция часто зависит от того, кто за рулём

Не потому что модель «плохая». Потому что ей нужны рельсы: контекст, критерии качества, ограничения, формат, проверки.

3) «Мотивированный дурачок»

Это когда ИИ:
• уверенно пишет
• красиво оформляет
• быстро отвечает

…но несёт чушь, потому что вы дали ему свободу без рамок.
Он не «вредный». Он мотивированный.

Самая частая постановка задачи звучит так:
Сделай круто, сам разберись

Для ИИ это примерно как сказать стажёру: «ну ты умный, сделай стратегию компании».

4) Как перевести его в эксперта

Управляйте ИИ как сотрудником с высокой мотивацией и плавающей компетенцией.
То есть сначала стиль «директивно + коучинг», пока не выстроите контур работы.

Рабочий минимум (must-have в промте):

• роль: кто ты сейчас (аналитик / юрист / редактор / CFO)
• цель: какой результат нужен
• контекст: для кого и где применяется, ограничения реальности
• входные данные: что считать источником правды
• критерии качества: что значит «хорошо»
• формат ответа: структура, таблица, список, JSON
• проверка: «проверь себя», «перечисли допущения», «где риск ошибки»

Два микроприёма, которые стабильно дают прирост качества:

• Сначала задай до 5 вопросов. Если данных не хватает - перечисли допущения.
• Сделай план решения, потом выполни по шагам. На каждом шаге - короткая самопроверка.

Через пару итераций происходит переключение: из «болтливого помощника» в инструмент с дисциплиной.
И это уже про управляемость: меньше сюрпризов, меньше ошибок, понятнее риск-контур.

5) Почему результат зависит от вас

Перфоратор не бывает хорошим или плохим сам по себе.

В руках мастера - ровное отверстие, аккуратный ремонт.
В руках новичка - минус плитка, минус проводка, минус стена.

ИИ - тот же перфоратор.
Вопрос не «какая модель», а кто держит инструмент и есть ли разметка, уровень и техника безопасности.



https://t.me/archfinance

#ИИ #лидерство #управление #промты #архитектура

Claude Code: экономия на токенах, но нужен взрослый режим

Раньше рабочая связка у многих выглядела так: VS Code + Cline + Sonnet. С точки зрения результата - отлично. С точки зрения экономики - иногда больно: длинные сессии, агентные циклы, много контекста, и счётчик токенов крутится быстрее, чем кажется.

С Claude Code (и подписками Claude Max) появляется другой режим: вместо pay-per-token получаем «лимит использования», который регулярно обновляется. У Max две ступени: $100 (5x) и $200 (20x). Лимит считается в рамках сессий и сбрасывается каждые 5 часов, плюс есть недельные ограничения, чтобы «инференс-киты» не съели сервис 24/7.

И вот тут главная мысль (я выше подробнее про нее писал в рамках мотивации ИИ): Claude Code - это перфоратор.
Он не «хороший» и не «плохой». Вопрос - кто и как держит в руках.

У ИИ мотивация всегда на максимуме. А вот компетенция - это функция оператора, контекста и рамок. Дайте ему полный доступ к репе и широкую задачу - получите очень мотивированного дурачка, который бодро поменяет 40 файлов и где-то незаметно сломает контракт.

🛡️ Поэтому Claude Code - пушка-бомба, но с осторожностью:

Он реально быстро правит много файлов. Обязателен отдельный слот на код-ревью.

Опасные изменения лучше запускать пачками: план -> маленький коммит -> тесты -> дальше.

Opus стоит включать точечно: архитектура, сложные баги, разбор чужого кода. Рутину отдавать Sonnet, чтобы не сжечь лимит.

Самое приятное: связку VS Code + Cline + Claude Code можно собрать так, чтобы работать в привычном пошаговом режиме Cline, но тратить лимиты подписки Claude, а не токены API. Это даёт предсказуемость затрат и заметно ускоряет работу.

✅ Мини-чеклист, чтобы не «сломаломь» в проде:

1️⃣отдельная ветка, коммит до старта, правила отката

2️⃣запрет на «массовые рефакторы» без плана

3️⃣обязательные тесты/линтер после каждого шага

4️⃣дифф смотрим глазами, не доверяем на слово

Если нужен результат, а не магия: делайте инструмент управляемым. Тогда Claude Code становится не игрушкой, а усилителем команды.

#ai #vibecoding #архитектура #цифровизация #управление

Где почитать подробнее:
- What is the Max plan? (Claude Help Center): https://support.claude.com/en/articles/11049741-what-is-the-max-plan
- Using Claude Code with your Pro or Max plan: https://support.claude.com/en/articles/11145838-using-claude-code-with-your-pro-or-max-plan
- Claude Code provider in Cline: https://docs.cline.bot/provider-config/claude-code

Вам не нравятся котики? Просто вы не умеете их готовить

Пару дней назад попал на совещание, где серьезные люди, финансовые директора крупных компаний, обсуждали ИИ.
И выловило ухо пару фраз.

Первая:
«Я вот в фитнес-бизнесе. И там важно, чтобы продажа карт покрывала все постоянные затраты. А вот все эти тренировки - это уже так, хорошо если есть, но надеяться на это не надо. И вот никакие ИИ об этом вам не скажут!», сказано с гордым видом.

Очень интересно, как люди охраняют свою экспертизу и защищают себя.
Тут хочется спросить: ты сам это придумал, про метрику? Или прочитал?
Если прочитал - то ИИ уже знает об этом.
Сам придумал? А проверял, что ты не велосипед изобрел?
Если так - то и об этом ИИ знает.
Нет, не велосипед? Сам придумал? А подтверждение есть, что ты прав на масштабе?
Или это твоя локальная метрика, которая никому больше не подходит? Тогда да, “в лоб” про нее ИИ может и не знает. Но вряд ли.

Вторая:
«Ерунда ваш ИИ. Я вот сколько жду, мне никто не объяснил, как в моем бизнесе ее применить, поэтому ерунда».

И так и хочется спросить: а тебе всегда должны все вокруг объяснять?
Когда есть новая технология и бешеный спрос на нее, тратить время на объяснение пользы тем, кто упорно упирается - зачем?
Ок, можно и в каменном веке посидеть. Когда-нибдь и там колесо изобретут.
Пока что стадия технологии и ее проникновения не та, чтобы ходить ко всем ретроградам и уговаривать.

Поэтому позиция простая.
Не видишь пользы там, где уже многие применили, и компании растут в эффективности?
ИИ дает “кривые” ответы там, где уже год назад найдены решения и есть готовые апробированные продукты?
Задумайся: может, все же не в технологии дело.

И да - возможно, вы просто не умеете готовить.

https://t.me/archfinance

#ИИ #управление #эффективность #CFO

Страх перед ИИ растет не потому, что ИИ “всемогущ”, а потому что меняется тон руководства

Я люблю такие графики за одно: они показывают не “рынок в среднем”, а пульс конкретной аудитории во времени.

В r/dataisbeautiful человек ~3 года периодически опрашивал сотрудников своей FAANG-подобной компании на Blind: “насколько вы боитесь, что ИИ вас заменит”. На графиках видно сдвиг распределения: доля “все ок” снижается, а “переживаю / очень переживаю” растет.

И вот главный вывод автора, который многие пропускают: за это время руководство поменяло риторику. От “ИИ - это инструмент” к “ИИ будет заменять роли, нужно переобучение”.

То есть тревожность подпитывает не только прогресс моделей, но и управленческий сигнал сверху.

📌 Почему это цепляет
• Это не абстрактный опрос “по рынку”, а серия замеров внутри одной среды.
• В комментариях люди прямо пишут: “боюсь не ИИ, а того, что C-level решит сократить 90% ради окупаемости”. И это уже не про технологии. Это про инвестиционный прессинг и управляемость.

Но есть ограничения, иначе легко сделать ложные выводы:
• Blind сам по себе перекошен в сторону недовольных, стрессующих, токсичных дискуссий.
• Опросы нерегулярны по времени и контексту. Новости, увольнения, новые инициативы - все это двигает настроение.

что в мире
• WEF в Future of Jobs Report 2025 пишет про одновременный рост и вытеснение, и про перекройку навыков в горизонте 2025-2030.
• Goldman Sachs оценивал “экспозицию” задач к автоматизации как эквивалент сотен миллионов full-time ролей.
• ILO подчеркивает важное: чаще автоматизируются отдельные задачи, а профессии меняются и “усиливаются”, а не исчезают целиком.

Что делать руководителю и CFO прямо сейчас
1. 🛡️ Измерять тревожность как метрику риска, а не как “нытье”. Короткий анонимный опрос раз в квартал + разбор по функциям.
2. Зафиксировать официальную позицию: где ИИ - инструмент, где автоматизация задач, где реально меняются роли. Туманная риторика = ускоритель паники.
3. Переупаковать “переобучение” в механику: 3-5 навыков, которые реально нужны, какие внутренние переходы возможны, какие роли появляются.
4. Не продавать сказку “заменим людей”. Почти гарантированный удар по качеству, комплаенсу и ответственности. А потом еще и по стоимости компании.

Я бы начал с простого: выпишите 10 ролей, где вы уже хотите “эффект от ИИ”, и честно разделите - что там задача, а что ответственность.

Ссылки
• Тред Reddit: r/dataisbeautiful
• WEF: Future of Jobs Report 2025
• Goldman Sachs: Generative AI could raise global GDP by 7%
• ILO: Generative AI and jobs: A 2025 update

https://t.me/archfinance

#ии #управление #цифроваятрансформация #cfo #риски

Кнопка «бабло»: почему ИИ сам деньги не заработает. И как сделать почти то же самое

Не просто так я рассуждал про «мотивацию ИИ» в посте.
Там главный тезис простой: без заданного критерия «хорошо» у ИИ нет развития, есть дрейф и шум.

Отсюда мечта многих: написать в чат «заработай мне денег» и уйти пить кофе.
Плохая новость: это не работает.
Причина скучная: ИИ не выбирает свой компас. Он оптимизирует то, что вы ему задали. А если не задали - оптимизировать нечего.

Хорошая новость: можно собрать фабрику стартапов с ИИ.
Не кнопку. Систему.

Как выглядит «фабрика»
1. Контракт цели
Одна главная метрика (прибыль, маржа, выручка, лиды) + лимиты риска:

• бюджет на тесты
• юридические запреты
• репутационные границы
• стоп-условия: когда система обязана остановиться и позвать человека

2. Конвейер гипотез
ИИ генерит идеи не «из воздуха», а из рамок:

• боли сегмента
• SWOT/PESTLE по отрасли
• SCAMPER для улучшения существующих решений
• разбор конкурентов и отзывов
Задача конвейера: 100 маленьких ставок, а не одна «идеальная».

3. Сборка микро-MVP
Набор форматов, которые можно клепать быстро:

• лендинг + форма
• телеграм-бот
• шаблон в Excel/Google Sheets
• расширение для браузера
• мини-сервис для узкой роли (юрист, HR, закупки, финдир)

4. Пакет запуска
Для каждого MVP ИИ делает одинаковый комплект:

• позиционирование и 2-3 оффера
• сценарий онбординга
• прайс (хотя бы 2 тарифа)
• 10 вариантов креативов и текстов

5. Быстрый рынок, а не «долгая разработка»
Маленькие тесты трафика, публикации, каталоги, партнёрки.
Смысл: не доказать себе идею, а поймать реальную реакцию.

6. Измерение и отбор
Единая скоркард-таблица:

• CAC, конверсия в оплату
• удержание, повторные покупки
• окупаемость теста
• сигналы ценности: за что благодарят, где ругаются
Дальше 3 решения: закрыть, поправить, масштабировать.

7. Эскалация на человека только в «ворота»
Не «ИИ решает всё», а «ИИ работает до границы»:

• деньги: лимиты и подтверждения
• доступы: минимум прав
• юридические вопросы и контент
• крупные развороты стратегии

8. Риск-контур фабрики
Да, у некоторых тут подгорать начнет: «появится тонна низкосортного».
Появится.
Но это ровно как с любым станком: мусора будет много, ценности тоже.
Если из 100 заготовок выстрелит хотя бы 1 полезная штука, дальше её уже можно доводить руками до нормального продукта.

Вывод
Кнопки «бабло» пока нет.
Но есть более практичная вещь: система, которая массово тестирует гипотезы, дешево отбрасывает слабое и быстро подсвечивает сильное.
Это другой способ думать: не «долго пилить и потом проверить», а «сначала проверить 20 вариантов, и только потом пилить».

Если хотите попробовать без фанатизма: возьмите одну нишу, задайте метрику и 5 стоп-ограничений, и запустите конвейер на 10 микро-MVP за пару недель.

https://t.me/archfinance

#ии #стартапы #архитектура #управление #экономика

Как анализировать данные с помощью ИИ: практический опыт

Кейс из живой работы: Excel-выгрузка на 2+ тыс. тендеров по закупке бумаги за 2024-2025.
Цель: понять структуру рынка, динамику цен, ключевых игроков.

Казалось бы, загрузил файл и написал: «проанализируй».
Ага. ИИ честно проанализирует. Только не факт, что то, что нужно.

📌 Что сработало (и что чуть не сломало картинку)

1. Проверка колонок, иначе анализ мимо цели
В первом прогоне топ заказчиков выглядел странно: «компания не указана», «лента», какие-то обрывки.
Причина оказалась банальной: вместо заказчика в анализ ушла колонка с поставщиком.
Контроль простой: попросите ИИ показать 10 строк исходных данных и объяснить, что именно он считает «заказчиком».

2. Среднее против медианы: быстрый тест на выбросы
Когда средняя цена улетает в космос, а медиана около «нормальной» цены, это почти всегда выбросы или ошибки ввода.
Рабочий ход: «покажи топ-20 самых дорогих записей по категории» - и сразу видно мусорные значения.
Дальше - фильтрация (например, по 99-му перцентилю) отдельно по категориям.

3. Дубли контрагентов: один клиент как 12 разных
Классика: «АО Почта России», «Почта России, АО», «филиал такой-то».
Пока не нормализуете, рейтинг клиентов и доли будут врать.
Сделайте правила нормализации + словарь соответствий. ИИ отлично помогает найти варианты написания.

4. Декомпозиция цены: иначе не увидите, где съели маржу
Полезно считать раздельно:

* цена победы (итог)
* себестоимость (без доставки)
* логистика и прочие расходы

И вот тут всплывает управленческое: итог может быть «ровный», а внутри логистика растет быстрее себестоимости. Это уже риск для маржи и повод пересобирать модель поставок.

5. Эмоции в отчете - это скрытый риск
ИИ любит «взрывной рост» и «перспективный бренд». Для решения собственника это шум.
Просите явно: только факты, только метрики, без оценочных слов.

🛠️ Протокол анализа с ИИ (обычно влезает в 2-3 часа)

• Попросить 10-20 строк примеров и описание колонок «как понял ИИ»
• Сразу снять min/max/медиану/среднее по ключевым метрикам
• Найти и объяснить выбросы (топ дорогих/дешевых)
• Нормализовать сущности (контрагенты, номенклатура)
• Разбить агрегаты на компоненты (цена = товар + логистика + прочее)

Валидация: все «неожиданное» подтверждать исходными строками

Критерий качества
Если вывод нельзя проверить обратным запросом «покажи строки, из которых это следует» - это не вывод, а фантазия.

Главный вывод
ИИ - не кнопка «сделай красиво». Это интерактивный аналитический станок.
Он ускоряет группировки, сводные, визуализации. А ответственность за контроллинг логики и управленческую интерпретацию остается у вас.

Я бы начинал с двух команд: «покажи топ-20 экстремумов» и «сравни среднее и медиану». Обычно это уже половина победы.

https://t.me/archfinance

#аналитика #данные #ИИ #Excel #закупки #методология

Раньше про хороший интернет шутили так: «проще скачать заново, чем найти у себя на диске».

Мне кажется, мы сейчас входим в похожую фазу - только уже с агентами.
Проще собрать своё, чем искать сервис «почти подходит» и мириться с тем, что в нём чего-то не хватает.

И вот тут, кажется, от зависимости на Claude Code и прочих кодинг-агентов поляжет много народу.

Когда я попал в ИТ, спустя пару лет в голове оседает простая мысль: в одиночку мы слабые. Команда нужна не потому что так «принято», а потому что рядом с сильными людьми ты делаешь больше, чем планировал. Держишь качество. Споришь по делу. Иногда вместе получается прям невероятное.

Но команда - это ещё и капец какая сложная система. Роли, доверие, конфликты, выгорание, политика, «кто за что отвечает». Поддерживать это годами тяжело.

А теперь наступает эпоха: у каждого есть цифровая мини-команда 24/7.

Один агент пишет код и правит десятки файлов.
Второй раскладывает архитектуру, тесты, миграции.
Третий помогает с PRD и логикой продукта.
То, что лет 5 назад стоило денег и времени на людей, теперь лежит в подписке.

И человек с идеями получает искушение: вместо «ищу подходящий продукт» включается режим «да я сам соберу».

Сначала он делает то, что давно хотел.
Потом реанимирует заброшенные проекты.
Потом покупает 7-й домен «на всякий случай».
Потом ставит личный рекорд по будущим кладбищам репозиториев.

В моменте он ощущает себя ИТ-всемогущим. На любое сложное знание есть skill. На интеграцию есть готовый MCP-сервер. На спорный вопрос всегда найдётся модель, которая отвечает уверенно и быстро.

Раньше у нас почти всегда было так: идей больше, чем ресурсов.
А теперь впервые ресурсы догоняют идеи.

И вот человек начинает теряться. Он перепробовал 10 направлений и не понимает, из чего выбрать. Терминал начинает давать эндорфины сильнее, чем рилсы и игры. Мечта детства, «всемогущая терминальная сила», стоит условные $200 в месяц.

Кажется, самый ценный новый навык, которого раньше просто не было в повестке, такой:
научиться себе говорить - «я это не делаю. не нужно».

Потому что когда ресурсов хватает почти на всё, появляется новая зависимость: создавать.
Создавать ради ощущения скорости и контроля.
Создавать, даже если ценность не ясна.

И вот тут рождается новый АИ-слоп, но не в качестве кода. А в смысле продукта.
Шум вместо ценности.
Объём вместо результата.

Что с этим делать прагматично:
• держать 1-2 приоритета на квартал и не добавлять третий, пока не закрыт первый
• мерить не «сколько сделано», а что стало лучше у пользователя и в экономике
• ставить лимиты: проектов, доменов, репозиториев, часов на эксперименты
• вводить паузу 24 часа перед стартом новой идеи

Мир, где «все могут всё в ИТ», пока выглядит странно. Я к нему тоже не готов и учусь отказывать себе в идеях, которые просто приятно запускать.

🧭 Попробуйте на этой неделе осознанно не начать один проект. Иногда это и есть зрелость.

#ai #продукт #управление #разработка #архитектура
https://t.me/archfinance

Борд-реди плейбук: 4 метрики для пилотов ИИ, чтобы ROI был читаем на уровне совета

В большинстве пилотов ИИ проблема не в модели. Проблема в том, что эффект нельзя нормально предъявить: где ускорили, где испортили качество, где вырос риск, где «съели» бюджет на обслуживание.

Ниже - короткий плейбук, который превращает пилот в управляемую штуку: 4 метрики, формулы, ориентиры 2025-2026 и точки логирования.

📌 1) Time-to-First-Decision (TTFD)
Смысл: через сколько времени после старта пилота появляется первый зафиксированный действенный результат.
Формула (по событию): TTFD_i = decision_ts_i - pilot_start_ts -> считаем median(TTFD) и P90.
Ориентир: от часов (real-time) до <= 30 дней для сложных enterprise-кейсов. Короче - сильнее.
Логировать: pilot_start_ts, request_id, input_snapshot_id, model_version, inference_ts, decision_ts, decision_actor(human/auto), decision_type, confidence_score, downstream_action_ts, SLA_flag.

📌 2) Сокращение цикла (%)
Смысл: насколько ускорился end-to-end процесс.
Формула: CycleTimeReduction% = (baseline_avg - post_avg) / baseline_avg * 100.
Ориентир: хорошо спроектированные потоки обычно дают 30-60%
Логировать по стадиям: stage_enter_ts, stage_exit_ts, request_id, stage_id, worker_id/bot_id, model_version, плюс exceptions и human_handover.

📌 3) Прирост точности (%)
Смысл: относительное улучшение качества результата.
Формула: AccuracyUplift% = (post_accuracy - baseline_accuracy) / baseline_accuracy * 100.
Accuracy: Precision/Recall/F1 или бизнес-суррогат (FCR, дефекты, доля возвратов, потери и т.п.).
Ориентир: 15-40% для узких задач (25% как ранний сигнал, в спец-классах бывает выше).
Логировать: label_store(baseline/post), prediction, confidence, latency, ground_truth_ts, feedback_loop_id, sample_id, model_version.
И очень важно для совета: связка с экономикой - revenue_per_correct, cost_avoided_per_error.

📌 4) CTS: стоимость обслуживания единицы и её снижение
Смысл: полная себестоимость одной транзакции/услуги в потоке.
Формулы:
CTS = total_costs_allocated_to_flow / units_served
CTS_Reduction% = (baseline_CTS - post_CTS) / baseline_CTS * 100
Ориентир: до ~30% снижения в клиентских и сервисных функциях при агентных/авто-потоках.
Логировать на уровне запроса: cpu_seconds, storage_GB_days, human_minutes * grade_rate, external_api_cost, license_cost_alloc, request_id, units_served, billing_period, плюс маппинг на GL-коды.

5 принципов, без которых метрики не взлетят
• Один request_id сквозь всё: ingest -> inference -> decision -> downstream.
• В каждом инференсе: model_version и deployment_hash.
• События только структурированные: timestamped JSON.
• Отдельный labeled sample store для ground truth.
• Считать не только среднее: обязательно median и хвосты P90/P99 (советам важен риск хвостов).

Ритм отчётности пилота
• Еженедельно первые 30 дней (ранний сигнал).
• Срезы 30/60/90 дней - решение: масштабировать или стоп.

✅ Что сделать сегодня
1. Завести схему событий (JSON) и проставить request_id во всех сервисах.
2. Выгрузить baseline за прошлый период: цикл-тайм, точность, CTS.
3. Включить логирование TTFD и decision events.
4. Собрать витрину: 4 карточки + графики median/P90 и динамика %.

https://t.me/archfinance

#ИИ #управление #цифровизация #архитектура #ROI #советдиректоров

«Ручная проверка» в 2026 году — это баг в ТЗ

Недавно летел из одной столицы в другую. Рядом со мной сидел человек — то ли руководитель проекта, то ли аналитик — и на ноутбуке изучал план разработки сервиса для НКО (похоже, отдельное приложение на поддомене).

Экран — на увеличении 300%. Монитор фактически светит тебе в лицо. Я, честно, не собирался подглядывать: музыка, свои мысли, полёт. Но глаз всё равно иногда цепляется за то, что происходит рядом. Ну вы понимаете — кто вообще ни разу не посмотрел на чужой экран в самолёте?

И вот что я увидел.

Автоматизация есть… а потом внезапно «ручная проверка»

Сначала всё выглядело бодро и правильно:
• куча интеграций с разными сервисами,
• обогащение данных,
• поиск по реестрам,
• верификация НКО,
• проверки, скоринги,
• «всё должно делаться автоматически».

Я прямо порадовался: наконец-то продукт проектируют как сервис, а не как «табличку и отдел операторов».

А потом пошли блоки вида:
• «Какая информация есть на сайте НКО»
• «На сайте указано 1, 2, 3»
• «Есть документы»
• «В документах указано 1, 2, 3»

И рядом аккуратным текстом:
«ручная проверка»
«ручная проверка»
«ручная проверка»

И я завис.

Потому что сервис планируют в разработку (кажется, к июню), а в прод — к октябрю. То есть проект уже в рельсах. И при этом на этапе проектирования люди даже не ставят себе вопрос: а почему это должно быть ручным?

Проблема не в лени. Проблема в мышлении

Я понимаю все аргументы:
• «так надёжнее»
• «так привычнее»
• «так проще согласовать»
• «а вдруг ошибётся»
• «людям нужно кушать»

Но в 2026 году странно отдавать на ручной труд базовые функции, с которыми ИИ уже давно справляется:
• извлечение фактов с сайта и из документов,
• проверка наличия/соответствия пунктов,
• классификация и структурирование,
• первичная оценка рисков и несоответствий,
• формирование отчёта и списка вопросов.

Не обязательно делать «полный автопилот». Но делать by design так:

1) Машина проверяет всё
2) Машина пишет уверенность (confidence) и объяснение
3) Человек смотрит только крайние случаи
— низкая уверенность, противоречия, красные флаги, редкие кейсы.

Это не «замена людей». Это нормальная инженерия процесса: ручной труд оставляют там, где он действительно даёт ценность.

И вот вопрос, который, кажется, должен быть встроен в любое ТЗ уже на уровне шаблона:

«Если здесь написано “ручная проверка” — почему она должна быть ручной?
Какой сигнал/риск мешает автоматизации?
Что из этого можно перевести в AI-проверку с выборочной перепроверкой?»

А теперь про безопасность. Самая грустная часть

Я часто говорю про безопасное использование ИИ: не отправляйте конфиденциальные данные куда попало, думайте о контексте, доступах, политиках.

Но реальность проще.

Если люди спокойно читают в самолёте:
• финансовые отчёты,
• внутренние переписки,
• планы продуктов,
• реестры, проверки, данные организаций,

…так, что это видно соседям, то что уж говорить про «безопасность ИИ».

Мы почему-то воспринимаем риск «ИИ украдёт», но игнорируем риск «человек рядом просто посмотрел».

Простые рекомендации, которые стоят ноль рублей

Если вы работаете с чувствительными данными в общественных местах:
• поставьте плёнку/фильтр приватности (privacy screen) — это реально must-have;
• не увеличивайте до 300% так, чтобы экран светился как билборд;
• используйте минимальные окна, не держите открытыми лишние вкладки;
• помните простое правило: вы никогда не знаете, кто окажется рядом в следующем кресле.

Я уже не раз в перелётах видел и финансовые данные компаний, и конфиденциальные переписки. И каждый раз это ощущается как «ну камон…».

ИИ в компаниях уже не эксперимент. Но разрыв между амбициями и операционкой только растет.

Свежий Deloitte-отчет State of AI in the Enterprise: The Untapped Edge хорошо подсветил момент: доступ к ИИ расширили быстро, а вот управляемую ценность получают единицы.

📌 Что вижу по цифрам

1. Доступ вырос, «перепрошивка» бизнеса нет
За год доля сотрудников с санкционированными ИИ-инструментами выросла на ~50%: с менее 40% до примерно 60%. Но «глубокую трансформацию» (новые продукты, перестройка ядра процессов/модели) делают лишь 34% компаний.

2. Пилоты не становятся продуктом
Только 25% организаций перевели в прод хотя бы 40% своих ИИ-пилотов. При этом 54% ожидают достигнуть этого уровня уже в ближайшие 3-6 месяцев. Риск простой: бегаем, пилотируем, но P&L почти не чувствует.

3. Agentic AI идет быстрее, чем управление
Почти 3 из 4 компаний планируют внедрять автономных агентов в ближайшие 2 года, но зрелая модель управления такими системами есть лишь у 21%. Узкое место уже не модели, а контуры ответственности, контроль решений и аудит действий.

4. Физический ИИ и «суверенность» становятся стратегией
58% компаний уже используют physical AI хотя бы ограниченно, и ожидается рост до 80% в течение двух лет. А 77% учитывают страну происхождения ИИ-решения при выборе поставщика: цепочки поставок, регулирование, риски доступности выходят на уровень совета.

🧭 Где тут реальная ценность, а где самоуспокоение

Если ИИ живет как «ассистент в чате», эффект будет в лучшем случае про продуктивность.
Если ИИ вшит в процесс, данные и роли, появляется масштабируемая экономика: меньше ручного труда, выше скорость циклов, стабильнее качество, понятнее риск-контур.

🛠️ с чего можно начать
• Выбрать 1-2 процесса, где есть деньги или риск (дебиторка, закупки, комплаенс, клиентские операции) и описать их как «поток» от входа до результата.
• Зафиксировать: где агент может действовать сам, а где нужен человек в контуре (пороговые значения, журналирование, разбор инцидентов).
• Сразу поставить метрики: время цикла, стоимость операции, ошибка/возврат, риск-события. Без этого «успех» будет на уровне впечатлений.

Сейчас выигрывают не те, кто громче про ИИ говорит, а те, кто превращает его в управляемую операционную систему.

Источники:
• Deloitte press release (21 Jan 2026)
• The State of AI in the Enterprise: The Untapped Edge
• Ключевые выводы (agentic/physical/sovereign AI)

https://t.me/archfinance

#archfinance #AI #цифроваятрансформация #управление #риски #операционнаяэффективность

Куда сходить за новинками ИИ в 2026 (если вы CFO или в совете директоров)

В ближайшие месяцы формируются сцены, где темы AI-управления, готовности правления, риск-индикаторов и корпоративного управления ИИ получат максимальную видимость.

Ниже - подборка мероприятий, где можно не просто «послушать про ИИ», а увидеть, как меняется управляемость бизнеса: стратегия, контуры данных, контроль рисков, экономика внедрения.

1) Дубай, 9-11 февраля 2026: AIBC Eurasia
Формат: большой саммит, выставка, питчи, нетворкинг.
Что искать:
• витрины новых AI-продуктов, особенно на стыке финтеха и комплаенса
• региональные кейсы внедрения, где важны скорость и масштаб
• регуляторные сигналы: что считают «приемлемым риском» в AI
(aibc.world)

2) Лондон, 16 марта 2026: Data, AI and the Future of Financial Services (City & Financial Global)
Это более прикладная площадка про данные, риск-управление и внедрение.
Что искать:
• практику AI-governance: политики, роли, контроль модели, аудит, инциденты
• как финансовые функции связывают AI с целями и KPI, а не «пилотами ради пилотов»
Summit 2026

3) Лондон, 24 марта 2026: AI for CFOs (в рамках AI & Business Innovation Summit)
Специально под финансовых руководителей.
Что ловить:
• прогнозирование, план-факт, управление оборотным капиталом с AI
• риск-менеджмент и контроль качества решений, когда «модель советует»
• как измеряют эффект: время цикла, точность, снижение потерь, ROI
AI for CFOs

4) Нью-Йорк, 15-16 апреля 2026: AI in Finance Summit NY (RE•WORK)
Обычно сильная смесь research + прикладные кейсы.
Что искать:
• технические разборы: мониторинг, интерпретируемость, MRM, стресс-тесты
• практики обнаружения мошенничества, комплаенса, расследований, антифрода
• поставщиков «AI assurance» и инструментов контроля риска модели
AI in Finance Summit NY

5) Академическая оптика: AI in Finance Conference (Smith School, Univ. of Maryland), 8 июня 2026
Если вы строите внутренние стандарты и хотите понимать, что будет «доказуемо» завтра.
Полезно как источник исследований и контактов для совместных работ.
AI in Finance Conference 2026

📌 Мини-чеклист: как отличить новинку от демо-игрушки
• Есть ли владелец решения и понятные роли (бизнес, ИТ, риск, безопасность)
• Есть ли контур данных: откуда берут, как очищают, как защищают
• Есть ли контроль: метрики качества, журналирование, лимиты, эскалации
• Понятна ли экономика: что именно дешевле/быстрее/точнее и за какой срок

Я по этим событиям сделаю отдельные обзоры - с разбором решений и того, что реально применимо в финансовом управлении.

https://t.me/archfinance

#ИИ #CFO #советдиректоров #финансы #корпуправление #риски #data

Когда я впервые открыл свой старый тренинг (примерно 2010 года) — стало немного неловко 🙂

Там всё было «по-домашнему»:
• текст как методичка “распечатай и делай”;
• картинки — понятно какие, стоки той эпохи;
• структура — линейная, как документ для участника, а не как продукт, которым хочется делиться.

И вот я решил прогнать всё это через Cloud Cowork.

И… скажу честно: я в шоке. Я реально офигел.

Как это происходило (по шагам)

1) “Изучи документ и разбей на части.”
На выходе — 6 Word-документов. Пока просто исходник, но аккуратно разложенный по смысловым блокам. Уже удобно.

2) “Теперь подбери нормальные картинки в единой стилистике.”
И он… фигаксон сделал. Причём не просто “поставил что-то”, а реально выдержал стиль.

3) Я вижу: местами язык устарел, визуально текст слабоват.
Говорю: “Ок, перечитай всё, обнови подачу, сделай единый дизайн, пересобери документы красиво.”

Проходит минут 7 — и у меня 5 охрененных документов:
• с нормальным входом/логикой;
• с картинками;
• с таблицами;
• со ссылками;
• и главное — выглядит так, что не стыдно отправить человеку или команде.

А потом случилось главное

Этот тренинг — про переговоры. Тема: “влияние без опоры на власть”.
То есть чёткая инструкция: как разговаривать с партнёром в бизнес-переговорах так, чтобы чаще достигать результата.

И я думаю: “А ведь это можно развернуть в статьи”.

Говорю Cowork:

“Посмотри на мою презентацию и тетрадь. Предложи, как превратить это в серию статей.”

Проходит 2–3 минуты — получаю ответ уровня редактора:

“Как тренинг — отлично. Как статья — так не пойдёт, потому что у статей другой сценарий чтения: человек может попасть на середину, прочитать одну тему и уйти. Нужно делать самодостаточные материалы.”

И он предлагает серию из 8 статей, каждая сама по себе полноценная, но вместе дают тот же “эффект тренинга”.

Я: “Да, делай.”
И на выходе — ещё 8 документов, уже как готовые статьи:
• отформатированы;
• единый стиль;
• читается легко;
• без лишнего сленга;
• текст мой — но “довернут” там, где надо.

Я их читаю и ловлю себя на мысли: мне реально нечего править.

Итог

За 15–20 минут я получил:
1. полностью переработанную тетрадь/методичку, которую не стыдно показывать и отправлять;
2. цикл статей по материалам тренинга — уже готовый к публикации.

Короче: Cowork — это вещь.
Я редко говорю “всем рекомендую”, но тут — всем рекомендую.

Делаю скриншоты для курсов через Cowork — и поймал любопытный момент про “галлюцинации”

В продолжение работы с cowork - решил с его помощью собрать библиотеку скриншотов для учебных материалов: как разные модели ведут себя в разных режимах, где они сильные, где осторожничают, где ошибаются.
И вот в Cowork попросил Opus 4.6 (Claude) как раз собрать примеры “разных режимов” — в том числе показать поведение моделей на теме галлюцинаций.

Дальше — самое интересное: как Claude сам размышлял, что считать галлюцинацией и как её “сделать” в демо.
1. Первый вывод: GPT-5.2 “не ведётся”
Claude заметил, что ChatGPT честно сказал: «не нашёл информацию» — и не стал придумывать.
И объяснил это просто: GPT-5.2 в таком режиме реально ищет и перепроверяет, поэтому вместо уверенной фантазии выбирает «нет подтверждения».
2. Второй вывод: для “галлюцинации” нужны условия
Claude прямо сформулировал, что для правильной демонстрации галлюцинации надо:

• начать новый чат,
• взять режим/модель, где нет поиска (или он отключён),
• дать запрос, который подталкивает к фабрикации.

3. Третий (самый показательный) момент: GPT-5.2 сам назвал это галлюцинацией
Claude описывает эпизод, где пользователь просит: «ответь из знаний, без интернета», а GPT-5.2 отвечает по сути:

«Если бы я сейчас выдал 5 статей с годами и журналами — это было бы галлюцинацией».

И Claude делает классный мета-вывод: это даже лучше обычного “пример-вранья”, потому что модель обозначает границу: что именно считалось бы фабрикацией, и почему она отказывается.
4. Но задача курса требует именно “пример уверенной ошибки”
И Claude честно упирается в проблему: “слишком осторожная” модель не подходит для демонстрации.
Дальше он перебирает варианты, как всё-таки получить “уверенно неверный ответ”:

• взять менее осторожную модель (условно “попроще”),
• попробовать другой тип промта,
• переключиться на другой движок (например, DeepSeek),
• или принять это как негативный пример: “вот так выглядит отказ от галлюцинации”.

И финально он формулирует рабочую мысль:
вместо тупого “придумай 5 статей” лучше выбрать тонкий, правдоподобный запрос, на который сложнее отказать:
например, попросить конкретику, где модель часто “договаривает” — и затем рядом показать факт-чек.

Мой вывод:
для учебных материалов ценны оба типа скриншотов:
• где модель галлюцинирует (и мы показываем, как ловить),
• и где модель останавливается и объясняет, почему “сейчас я бы соврал”.

Потому что в реальной работе важнее всего не “умный текст”, а способность системы сказать: «я это не подтверждаю».

Продолжаю наблюдать за cowork - конечно вещь!

Вы просили — я сделал ✅
Поставил OpenClaw (ex Clawdbot) и неделю с ним жил.

Вкратце: штука реально прикольная — это “мозг + руки”, мессенджер-first, можно навешивать инструменты, собирать пайплайны, делать действия.
Но у меня по итогу ощущение такое: пока скорее игрушка/песочница, которая легко уходит в «много шагов → много токенов», и требует жёстких ограждений по доступам, если подпускать к почте/файлам/интеграциям.

Claude Cowork в итоге зашёл больше: я и так постоянно за компьютером, а подписка $20–$200 даёт ощущение почти безлимитного, но контролируемого использования без постоянного “счётчика шагов”. Да, звонки через него не тестил — но мне это не критично: если нужно “действие”, проще подключать узкий модуль, чем выращивать одного монстра на все случаи жизни.

👉 Подробно расписал в статье:
https://telegra.ph/YA-postavil-OpenClaw-ex-Clawdbot-poigralsya--i-ponyal-pochemu-mne-bolshe-zahodit-Claude-Cowork-02-11

🖼 А тем, кто любит наглядно (и терпит Gamma 😄) — во вложении презентация.