ИИ против человека: кто кого? Приглашаю на digital-баттл! 🥊

Заменит ли искусственный интеллект маркетологов, продажников и стратегов? Или это просто хайповый инструмент, который без человека — ничто?

Споры на эту тему не утихают. И 27 ноября в 12:00 мы перестанем спорить в чатах и выясним это в прямом эфире на Digital Battle от Calltouch!

Меня пригласили поучаствовать в этом необычном формате. Это будет не скучный вебинар, а настоящее противостояние:
* 3 команды: Маркетинг, Продажи и Бизнес.
* 9 экспертов, которые будут отстаивать свои позиции.
* Реальные кейсы, голосование и жаркие споры в прямом эфире.

Я буду сражаться в команде «Бизнес» 💪. Будем разбираться, где AI — незаменимый помощник, который кратно повышает производительность, а где без человеческой экспертизы, креатива и стратегии — никуда.

Уверен, будет очень ярко и полезно.
На сайте можно глянуть видео с прошлого года

Важные моменты:
* Участие бесплатное, но нужна регистрация.
* Это будет только прямой эфир. Записи не будет!

Приходите поддержать и просто послушать интересный спор практиков.

🔗 Зарегистрироваться здесь

Увидимся в эфире

Обратная сторона AI: почему люди тупеют, если доверяют нейронкам (и что с этим делать)

В последнее время я все чаще сталкиваюсь с одной и той же проблемой — и у себя в команде, и на рынке в целом. Люди начинают активно пользоваться нейросетями и попадают в ловушку чрезмерного доверия: перестают проверять их ответы и не задумываются над качеством своих запросов.

На выходе — кривой результат. И это не гипотеза. Недавнее исследование показало, что две трети сотрудников, использующих AI, перестали критически оценивать полученную информацию.

Интересно, что эта проблема проявляется неравномерно и проходит три стадии:

1. Новичок: Закидывает первые запросы, получает кривые ответы, разочаровывается и решает, что «нейронки — это фигня». Доверия нет.

2. Энтузиаст: Нащупал работающие подходы, начал получать адекватные результаты и впал в эйфорию. Доверие максимальное. Именно на этом этапе человек начинает слепо полагаться на AI, не проверяя и не вникая в детали.

3. Эксперт: Прошел стадию эйфории, глубоко разобрался в том, как работают нейросети, где они ошибаются и почему. Доверие становится осознанным, а результаты — на порядок качественнее.

Проблема «энтузиаста» — самая опасная. Человек экономит мыслительные усилия, делегируя AI не только рутину, но и ответственность. Как с этим бороться? Вот три решения, которые мы внедряем у себя.

Решение №1: Понять, как на самом деле работает нейросеть

Нужно осознать: текстовая нейросеть — это не мыслящее существо. Это сложный, но все же генератор наиболее вероятного следующего слова. Она не «понимает» мир, а опирается на гигантский объем данных из интернета.

Если около 10 лет все писали, что в Яндекс.Директе нужно вручную управлять ставками, то AI будет упорно считать этот метод лучшим, игнорируя реалии последних двух лет. Он опирается на «среднюю температуру по больнице». Поэтому ваша задача — направлять его, давая четкий контекст и инструкции.

Решение №2: Продумывать логику задачи, а не просто «закидывать» ее

Для простых задач достаточно короткого промпта. Но для важных — нужно включать мозг и продумывать процесс. У меня для этого есть специальный системный промпт, который заставляет ответить на вопросы:
* Какую цель мы хотим достичь?
* По каким критериям будем оценивать результат?
* Какие шаги нужно пройти для решения задачи?
* Как проверить, что результат получился хорошим?

Пишите в комментах, если нужно поделиться таким промтом для создания промтов. :)

Когда вы так серьезно задумываетесь над задачей, вы переходите с уровня «исполнителя» на уровень «постановщика». Ваш мозг не атрофируется, а наоборот, работает на более высоком, стратегическом уровне.

Решение №3: Сменить режим проверки с «все ли хорошо?» на «где ошибка?»

Примите как данность: в любом ответе нейросети с вероятностью 95% есть 5-10% ошибок. Ваша задача — не просто пробежаться глазами, а целенаправленно искать эти ошибки.

У меня это ассоциируется с котом. Ты приходишь домой, видишь милое пушистое создание, но по глазам понимаешь: где-то тебя ждет «сюрприз». И ты идешь его искать. С нейронкой так же: все выглядит красиво, но где-то она точно «нагадила». Ваша задача — найти это место, прежде чем сдавать работу.

Делитесь в комментах, сталкивались ли вы с подобной проблемой и как боритесь с ней.

Gemini 3.0: первый взгляд и честные тесты 🤖

Вчера Google выкатил новую нейронку — Gemini 3.0. Я не удержался, выделил время на тесты и готов поделиться первыми впечатлениями. Спойлер: это приятно.

Про общие бенчмарки вы наверняка уже читали (вроде как она обходит GPT 5 и Sonnet 4.5), поэтому перейду сразу к своим наблюдениям и неочевидным фактам.

1. Три уровня «размышлений»
Модель доступна в AI Studio, и там можно выбирать уровень глубины анализа (low, medium, high). Еще там есть уровень размышления. Но я до конца не понял чем отличаются эти настройки.

2. Генерация промптов: лучше, но строже
Модель явно лучше справляется с генерацией промптов, чем версия 2.5. Уровень размышлений стал глубже. Но есть нюанс: она воспринимает инструкции более «в лоб». Мой супер-промпт по созданию промптов (который я обещал выложить) придется немного адаптировать, чтобы она шла четко по шагам. Зато результат на выходе мне нравится больше.

Прогнал через него логику создания консультанта по подготовке к встречам на основе SPIN продаж. Полученный промт прогнал на реальном лиде. Он действительно подсветил правильные потенциальные проблемы. И хорошие примеры вопросов по всей цепочке SPIN провёл.

3. Тексты и структура
Прогнал через нее этот пост (на основе транскрибации) — стиль держит отлично. Сборка структуры для лендингов тоже стала логичнее и последовательнее.

Но вылезла проблема: В отличие от версии 2.5 Pro, которая четко следовала инструкции «не додумывать», новая версия начала дописывать фактуру. Местами логично, но это все равно выдумка, которую она никак не помечает. Этот момент требует внимательности и корректировки промптов.

4. Summary встреч — огонь 🔥
Закинул материалы большой встречи без каких-либо сложных инструкций, просто «сделай саммари». Результат — очень структурно, лаконично и, главное, с сохранением важных деталей. В отличие от GPT, который любит все замыливать и обобщать, тут все четко.

5. Кодинг и новая IDE
Google выпустил еще и свою IDE. Нейронка в ней работает очень быстро, ревью кода сделала вообще на лету и, по ходу, достаточно глубоко капнула в код. Говорят, сильно прокачалась в дизайне (собирает дизайн интереснее, чем Sonnet).
Из минусов — в режиме планирования может создавать md файлы с итогами анализа. Возможно и при планировании изменения в код может что-то еще создавать или править. Поэтому надо быть аккуратнее.
Но для меня пока нерабочий вариант: нет поддержки MCP-серверов, а это критично для моих задач. Так что пока остаюсь на Cursor и Claude Code, но буду наблюдать.

---
Итог: Модель очень прикольная, советую потестировать, пока она бесплатно доступна в AI Studio.

P.S. Из-за обновления нейронки я на пару дней отложу публикацию своего промпта по созданию промптов. Хочу допилить его под новую версию Gemini, чтобы он работал идеально. Ждите!

Почему завышенные ожидания убивают массовое внедрение нейросетей? 📉

Вчера зашел послушать вебинар одного эксперта по внедрению AI. И увидел то, что меня, честно говоря, сильно расстроило.

Человек показывает: «Смотрите, вот я за 20 минут делаю 8 больших задач, на которые у сотрудников уходит месяц». И демонстрирует магию: голосом накидывает пару фраз — и нейросеть выдает готовый лендинг, анализ сложного договора или deep research. Выглядит эффектно. Люди в восторге: «Офигеть, как быстро!».

Но проблема в том, что это иллюзия.

Если ты начинаешь делать реальную рабочую задачу, от которой зависят твои KPI, премия и репутация, такой подход «на отвали» выдаст результат уровня «полная хрень».

Мой опыт показывает: как только задача требует экспертизы и понимания нюансов, простых решений в духе «нажми кнопку и получи результат» не существует.

К чему это приводит?
Люди смотрят на таких гуру, пробуют повторить магию на своих задачах, получают отвратный результат и… разочаровываются.

На этой неделе общался со знакомым специалистом. Он говорит: «Мы потестировали нейронки для текстов — сильно галлюцинируют, много косяков. Выглядит прикольно, но на практике на правку уходит времени больше, чем самому написать».

И у человека формируется убеждение: «Для моих задач это не подходит» или «Нейронки уперлись в потолок».

Я боюсь, что с AI мы идем по тому же пути. Завышенные ожидания, которые раздувают эксперты ради продаж, приводят к массовому разочарованию. Люди пробуют, обжигаются и отказываются от технологии, которая могла бы реально изменить их работу, если бы они понимали, как с ней работать системно, а не искать «волшебную таблетку».

Это очень напоминает пузырь онлайн-образования, когда новичкам обещали зарплаты сеньоров через 2 месяца курсов.

Мне кажется, именно адаптивность людей и неоправданные ожидания станут главным тормозом внедрения AI, а не технические ограничения.

А вы как считаете? Чувствуете этот пузырь хайпа вокруг нейросетей? Или верите, что рынок быстро повзрослеет? 👇

Немного пятничного. 🙈

Ездил сегодня на встречу с потенциальным клиентом. Крупная компания с несколькими дочерними подразделениями, классным производством и передовыми наработками.

Общался с руководителем департамента. Обсудили цели, задачи, сложности, с которыми они сталкиваются. Кстати, тут активно экспериментирую с вопросами из СПИН-продаж.

На примерах других проектов показал, где и как проявляем инициативу, какие результаты получаем.

И где-то на 40-й минуте разговора с руководителем департамента она предлагает: «А может, вы рассмотрите вариант устроиться к нам на часть ставки?»

У меня уже был опыт, когда делали подобный оффер. Но обычно это бывает через пару месяцев после работы. А тут всего минут 40 прошло. Я аж немного растерялся. 😳

С одной стороны, конечно, приятно, с другой стороны, даже не знаешь, что и ответить.

Как мы за 5 минут придумали стратегию, которая порвала зал. Инсайты после Digital Battle 🥊

Сегодня участвовал в Digital Battle от Calltouch @blogcalltouch . Это был очень необычный формат: настоящее шоу, где команды «Маркетинг», «Продажи» и «Бизнес» в прямом эфире решали задачи, спорили и креативили.
Случайным образом выбирали, кто работает только с ИИ, кто использует ИИ и может править ответы, и кто пользуется только своей головой.

Я был в команде «Бизнес». И хочу поделиться, как это выглядело изнутри и какие главные инсайты я вынес.

1. Ценность насмотренности и опыта
Нам дали задачу: за 5 минут (пять!) придумать бизнес модель и презентовать её. Нам выпало это делать только своей головой :)
Вручную это сделать невозможно. Казалось бы, без шансов.

Но мы взяли тему, в которой у одного из участников нашей команды была сильная экспертиза и предыдущий опыт. И это сработало как магия. Мы просто объединили тот опыт, который уже был, с нашими знаниями, и за эти 5 минут собрали мощное, проработанное предложение.

Инсайт: Именно в такие моменты понимаешь, где настоящая ценность человека. Она не в том, чтобы быстро нажимать кнопки, а в насмотренности и осмысленном опыте, который позволяет мгновенно выдавать решения там, где новичок (или нейросеть без контекста) будет буксовать часами. Зрители выбрали именно наш вариант, потому что он был живым и настоящим.

2. Креатив: синергия людей и AI
Была задача придумать креатив для рекламной кампании. Снова 5 минут. Мы подключили «коллективный разум»: накидывали идеи, видели слабые места, докручивали, прогоняли идеи с нейронкой.

Это была очень крутая командная работа: один дает идею, второй видит риски, третий дополняет. Мы работали как единый организм, используя AI как ускоритель. В итоге собрали креатив, который можно было уже печатать и отправлять в наружку.
Результат впечатлил и нас, и оппонентов, и зрителей.

3. Люди решают
В нашей команде «Бизнес» собрались очень разные люди из разных отраслей. Но мы мгновенно сработались. Мы слышали друг друга, подхватывали идеи на лету. И это, пожалуй, было самым крутым.

Когда разные эксперты объединяются ради общей цели, получается результат, который невозможно предсказать заранее. Это та самая «химия», которую пока не может заменить ни один алгоритм.

Отдельный респект:
* Организаторам из Calltouch @blogcalltouch за смелый формат. Сделать шоу, где многое зависит от импровизации и живого взаимодействия — это огромный труд и риск.
* Ведущему Константину — он блестяще держал темп и управлял этим хаосом. Это высший пилотаж профессионализма.

В общем, я получил огромный заряд энергии. Это было ярко, драйвово и очень показательно.

Главный вывод: AI — мощный инструмент, но в центре всего по-прежнему стоит Человек. Его опыт, его умение мыслить нестандартно и работать в команде. Именно это сочетание дает прорывные результаты.

Спасибо всем, кто был на эфире и болел за нас! 🔥

Анатолий Рус, которого я очень уважаю, собрал папку экспертов по B2B-маркетингу и PR, подписывайтесь на отдельные каналы или на всю папку.

Там собраны каналы, которые я регулярно читаю. Сам их в своё время собирал. Сейчас можно подписаться на них все разом

Внутри папки:
🔸 Будни B2B-маркетолога | Анатолий Рус
Рассказывает простыми словами про маркетинг в сложных B2B-проектах.
Специализация: контент, лид-магниты, социальные сети.

🔹 Digital-Задроты B2B Дмитрия Южанина Канал о том, как получать много лидов и продаж в B2B c помощью нейросетей, аналитики, scrum-подхода и доли здорового занудства.
Специализация: аналитика, трафик, конверсии и нейросети.

🔸 Костров B2B Маркетинг
Канал основателя и руководителя агентства Евклид, эксперта в email-аутрич. Пишет про B2B-маркетинг, digital, аутрич.
Специализация: email-аутрич.

🔹 Иноземцева про Линкедин для B2B: маркетинг
Помогаю фаундерам и топам b2b компаний прокачивать LinkedIn-профили, чтобы привлекать партнёров и растить HR-бренд.
Специализация: b2b LinkedIn

🔸 Пиаркетинг в b2b | Мария Жукова Рассказываю, как продвигать личные бренды ТОП менеджеров, компании с нуля и еще немного оффтопа.
Специализация: маркетинг и пиар в B2B IT.

Вроде всё делаем правильно, а результата нет

На прошлой неделе общался с потенциальным клиентом. Ситуация нетипичная, поэтому решил разобрать подробнее.
Компания — производитель на очень конкурентном рынке. Ранее запускали рекламу, занимались SEO, но нормального результата не было.

Что интересно: ребята оказались сильно более прокачаны в маркетинге, чем в среднем по рынку. У них уже были итоги глубинных интервью с клиентами. Не формальных, а вполне серьёзных. Искали подрядчика, который просто запустит рекламу.

И вот тут я заметил странную вещь.
Всё это понимание аудитории, перечень преимуществ, описание того, как они работают — вообще не отражено на сайте. Сейчас делают новый сайт, но опять без учёта того, как будет запускаться реклама. Блоки под преимущества заложены, но ничего конкретного и цепляющего там нет. Обычные «мы производитель, ассортимент Х0000 позиций, экспертные менджеры»

🔍 Начинаем копать глубже.
Спрашиваю: «Окей, на сайте этого нет. А где тогда?»
Отвечает: «У нас всё есть в скриптах продаж. Главное — довести человека до менеджера, а он уже объяснит все преимущества и выгоды. Закроем продажу».
Логично. Копаем ещё на уровень глубже.
«А как у вас вообще идёт конверсия в продажу?»
И тут выяснилось интересное. По сделкам за этот год: если закрыть хотя бы 10-20% от проигранных — они уже выполнят весь план по приросту на следующий год.
То есть огромный объём сделок просто сваливается в проигрыш. Хотя казалось бы, у них сильное предложение, выходят на коммуникацию, всё должно работать.

❓ И тут возникает вопрос.
Если люди приходят, но не покупают — значит, где-то что-то мы не понимаем. Либо предложение на самом деле не цепляет. Либо мы что-то упускаем в том, как люди принимают решение.

💡 Вывод получился неожиданный.
Клиенту вообще не нужно наращивать количество лидов. 😂
Проблема в том, чтобы понять — почему текущие лиды не закрываются. Если решить это, есть шанс сделать прирост 20-30% без дополнительных вложений в продвижение. А уже потом и реклама будет работать совершенно по-другому.

Вот такие базовые вопросы — кто наша аудитория, в чём преимущество, почему у нас покупают — часто кажутся решёнными. Но когда начинаешь копать, выясняется, что в них закопаны сотни миллионов.

Если хотите так же поковыряться в своём проекте и понять, где на самом деле точка роста — пишите в личку. В декабре можем пообщаться, а на январь спланируем конкретные действия.