Профессия будущего
Мы пришли к мнению, что в нашей команде будет ещё один человек. Это очень неспецифическая профессия, на курсах не учат, но бизнесу очень надо.
Это не вакансия, просто мы делимся с вами идеями по развитию.
AI Product Explorer + No-Code AI Интегратор
Самая главная задача: поиск и создание no-code/low-code процессов для недвижимости, для того чтобы снизить нагрузку на разработчиков и решать это иными способами.
Конечно же мы смотрим на это только с точки зрения промышленных масштабов и вообще масштабирования. Потому что просто решений «на коленке» уже очень много и для этого не нужно быть сильно погруженным в AI сервисы.
В этом идея. В этом и сложность.
В общем рекомендуем готовить в команде такого специалиста. Скоро это станет мейнстримом.
Спасибо за внимание 😎
Чернышев AI - ИИ / Недвижимость
Мы пришли к мнению, что в нашей команде будет ещё один человек. Это очень неспецифическая профессия, на курсах не учат, но бизнесу очень надо.
Это не вакансия, просто мы делимся с вами идеями по развитию.
AI Product Explorer + No-Code AI Интегратор
Самая главная задача: поиск и создание no-code/low-code процессов для недвижимости, для того чтобы снизить нагрузку на разработчиков и решать это иными способами.
Конечно же мы смотрим на это только с точки зрения промышленных масштабов и вообще масштабирования. Потому что просто решений «на коленке» уже очень много и для этого не нужно быть сильно погруженным в AI сервисы.
В этом идея. В этом и сложность.
В общем рекомендуем готовить в команде такого специалиста. Скоро это станет мейнстримом.
Спасибо за внимание 😎
Чернышев AI - ИИ / Недвижимость
🔥11❤6🎉6👍4⚡3
🙊 Ух. Постов не было 26 дней. Нужно было в режиме хардкора много сделать и запустить в работу (скоро же ВЖК, Домклик Digital и т.д.). Итак, продолжим разбор по этому посту.
«Просто звони больше»🤖
(звонить надо - это факт, это необходимость)
Я научился отличать агентства по внешнему признаку ))), у которых проблемы с внедрением прогресса - компании с множеством филиалов (в т.ч. федералы) и компании, у которых офис похож на квартиру моей бабушки старый, несовременный, вгоняющий в депрессию. Конечно есть еще дургие критерии, но в целом картина такая.
Почему компании с большим количеством офисов и федералы неэффективны - там есть одна проблема на всех - они продолжают “продавать” соискателям федеральность и размеры (и это работает, если кандидат на требовательный). Количество соискателей неисчерпаемо и поэтому в их труде нет ценности. Этот ушел? Придут еще 10 ”Давайте, звоните!”
Про вторых - они просто на излете цикла жизни.
Вы же слышали про реактивный и процессный подходы? Вот “звони больше” без четкого плана подкрепленного набором УТП - это реактивный подход. Он часто завязан на kpi в crm по звонкам (или бумажные отчеты о проделанной работе). То есть компании в целом неважно как вы это сделаете, даже если умолять клиента будете на коленях.
Процессный подход - агент знает как звонить, когда, по каким триггерам, как убеждать, знает стратегию набора, понимает что получит, когда наберет по этой стратегии и у него под рукой есть все инструменты убеждения.
Что делать РОПу, если вы слышите “нам не надо”?
(избегать вышеуказанные типы компаний 🙈)
Секрет в построении вопроса к собственнику и правильных формулировках (о, да, тот самый НЛП).
Не говорите про “искусственный интеллект”, “digital-инструмены”, “автоворонки”. Говорите вместо “Давайте внедрим чат-бота”, “Давайте увеличим количество клиентов на 20-30%”
Автоматизация - это не про то, чтобы заменить риелтора роботом. Это про то, чтобы дать риелтору мощные инструменты, которые увеличат его эффективность и сохранят ему нервы. Я за это топлю во всех постах и на всех выступлениях.
«Просто звони больше»🤖
(звонить надо - это факт, это необходимость)
Я научился отличать агентства по внешнему признаку ))), у которых проблемы с внедрением прогресса - компании с множеством филиалов (в т.ч. федералы) и компании, у которых офис похож на квартиру моей бабушки старый, несовременный, вгоняющий в депрессию. Конечно есть еще дургие критерии, но в целом картина такая.
Почему компании с большим количеством офисов и федералы неэффективны - там есть одна проблема на всех - они продолжают “продавать” соискателям федеральность и размеры (и это работает, если кандидат на требовательный). Количество соискателей неисчерпаемо и поэтому в их труде нет ценности. Этот ушел? Придут еще 10 ”Давайте, звоните!”
Про вторых - они просто на излете цикла жизни.
Вы же слышали про реактивный и процессный подходы? Вот “звони больше” без четкого плана подкрепленного набором УТП - это реактивный подход. Он часто завязан на kpi в crm по звонкам (или бумажные отчеты о проделанной работе). То есть компании в целом неважно как вы это сделаете, даже если умолять клиента будете на коленях.
Процессный подход - агент знает как звонить, когда, по каким триггерам, как убеждать, знает стратегию набора, понимает что получит, когда наберет по этой стратегии и у него под рукой есть все инструменты убеждения.
Что делать РОПу, если вы слышите “нам не надо”?
(избегать вышеуказанные типы компаний 🙈)
Секрет в построении вопроса к собственнику и правильных формулировках (о, да, тот самый НЛП).
Не говорите про “искусственный интеллект”, “digital-инструмены”, “автоворонки”. Говорите вместо “Давайте внедрим чат-бота”, “Давайте увеличим количество клиентов на 20-30%”
Автоматизация - это не про то, чтобы заменить риелтора роботом. Это про то, чтобы дать риелтору мощные инструменты, которые увеличат его эффективность и сохранят ему нервы. Я за это топлю во всех постах и на всех выступлениях.
🔥21👍17❤6🎉5
Бэк-офис, который съест агентство
Давайте посмотрим правде в глаза. Современное агентство недвижимости - это уже не только риелторы и юристы. Это:
- Отдел контроля качества (который проверяет, как вы позвонили).
- Служба заботы о клиентах (которая подключается после того, как клиент уже написал гневный отзыв).
- Интеграторы, адаптологи, тренеры.
- Руководители отделов, подразделений, групп, смен, левых половинок офиса.
- Маркетологи по вторичке, новостройкам, аренде и, возможно, по загородной недвижимости премиум-класса.
Становится похоже на микроменеджмент? Так и есть.
Но вот в чем главный парадокс. Вся эта огромная машина создана с одной правильной целью - увеличить прибыль. Систематизировать, оптимизировать, контролировать, предотвращать ошибки.
И здесь мы подходим к главной мысли, которую забыли 90% крупных игроков:
> Первое правило учета - стоимость учета не должна превышать прибыли от его ведения.
Что это значит на практике?
- Если на содержание отдела контроля качества уходит 2 млн рублей в месяц, а его работа предотвращает убытки лишь на 500 тысяч — такой учет убыточен. Эти деньги можно потратить на рекламу.
- Если для внедрения новой CRM-системы нужен целый отдел интеграторов, а выгода от нее для риелтора сомнительна — мы снова работаем на систему, а не система на нас.
Что получаем на выходе?
Выгорание лучших специалистов. Талантливые риелторы ненавидят волокиту. Им нужна свобода, а не бесконечные отчеты о «количестве звонков». Они уходят в меньшие агентства или открывают свои ИП, где могут работать эффективно.
Агентство не выдерживает простые стресс тесты. (например отмену льготной ипотеки). В один момент становится ясно что отдел контроля качества не генерирует прибыль. Да, предотвращает потери. Но при падении прибыли компании, ОКК перестаёт оправдывать себя и начинает съедать бюджет (что у нас там про автоматизацию в 2025 😅).
Прежде чем создать новую должность или отдел, задайте себе простые вопросы:
1. Можно ли решить эту задачу проще? Может, не нужен целый отдел, а достаточно одного человека или внешнего подрядчика/сервиса?
2. Не пренебрегаете ли вы ОС на местах? Часто лучшие решения рождаются у тех, кто каждый день работает с клиентами.
Если коротко:
Эффективный бэк-офис - это смазанный и незаметный механизм, который помогает риелторам делать сделки. Из опыта, с учетом текущего уровня автоматизации и технологического уклада в нашей нише - 8-10% от численности сотрудников. Лет 7 назад было 25-30%.
P.s. Лично видел 25 сотрудников на 55 брокеров, какое-то время работало, потому что государство оплачивало все это через механизм льготной ипотеки.
Чернышев AI - ИИ / Недвижимость
Давайте посмотрим правде в глаза. Современное агентство недвижимости - это уже не только риелторы и юристы. Это:
- Отдел контроля качества (который проверяет, как вы позвонили).
- Служба заботы о клиентах (которая подключается после того, как клиент уже написал гневный отзыв).
- Интеграторы, адаптологи, тренеры.
- Руководители отделов, подразделений, групп, смен, левых половинок офиса.
- Маркетологи по вторичке, новостройкам, аренде и, возможно, по загородной недвижимости премиум-класса.
Становится похоже на микроменеджмент? Так и есть.
Но вот в чем главный парадокс. Вся эта огромная машина создана с одной правильной целью - увеличить прибыль. Систематизировать, оптимизировать, контролировать, предотвращать ошибки.
И здесь мы подходим к главной мысли, которую забыли 90% крупных игроков:
Что это значит на практике?
- Если на содержание отдела контроля качества уходит 2 млн рублей в месяц, а его работа предотвращает убытки лишь на 500 тысяч — такой учет убыточен. Эти деньги можно потратить на рекламу.
- Если для внедрения новой CRM-системы нужен целый отдел интеграторов, а выгода от нее для риелтора сомнительна — мы снова работаем на систему, а не система на нас.
Что получаем на выходе?
Выгорание лучших специалистов. Талантливые риелторы ненавидят волокиту. Им нужна свобода, а не бесконечные отчеты о «количестве звонков». Они уходят в меньшие агентства или открывают свои ИП, где могут работать эффективно.
Агентство не выдерживает простые стресс тесты. (например отмену льготной ипотеки). В один момент становится ясно что отдел контроля качества не генерирует прибыль. Да, предотвращает потери. Но при падении прибыли компании, ОКК перестаёт оправдывать себя и начинает съедать бюджет (что у нас там про автоматизацию в 2025 😅).
Прежде чем создать новую должность или отдел, задайте себе простые вопросы:
1. Можно ли решить эту задачу проще? Может, не нужен целый отдел, а достаточно одного человека или внешнего подрядчика/сервиса?
2. Не пренебрегаете ли вы ОС на местах? Часто лучшие решения рождаются у тех, кто каждый день работает с клиентами.
Если коротко:
Эффективный бэк-офис - это смазанный и незаметный механизм, который помогает риелторам делать сделки. Из опыта, с учетом текущего уровня автоматизации и технологического уклада в нашей нише - 8-10% от численности сотрудников. Лет 7 назад было 25-30%.
P.s. Лично видел 25 сотрудников на 55 брокеров, какое-то время работало, потому что государство оплачивало все это через механизм льготной ипотеки.
Чернышев AI - ИИ / Недвижимость
👍23🔥9❤7🎉3
Будут выступать на конгрессе в Москве 16 октября 2025
9:00-11:00, зал ТПП РФ
Оперативный онбординг: как обучить и адаптировать агента за 30 дней.
(на самом деле быстрее 🫡)
Это очень классная тема, я этим занимаюсь постоянно и очень результативно. Будет полезно, без ии и автоматизации процессы сейчас не случаются 🙃.
👀 Но честно скажу это не то что я хотел бы рассказать. В теме ИИ у меня есть куда более интересные темы и наработки.
Но похоже у Авито будет два классных мероприятие в конце ноября и середине ноября в Москве и Питере, и вот там я расскажу самое-самое прогрессивное.
Кстати, напишите темы, которые вас интересуют. Сделаю серию постов. Концерт по заявкам ☺️
9:00-11:00, зал ТПП РФ
Оперативный онбординг: как обучить и адаптировать агента за 30 дней.
(на самом деле быстрее 🫡)
Это очень классная тема, я этим занимаюсь постоянно и очень результативно. Будет полезно, без ии и автоматизации процессы сейчас не случаются 🙃.
👀 Но честно скажу это не то что я хотел бы рассказать. В теме ИИ у меня есть куда более интересные темы и наработки.
Но похоже у Авито будет два классных мероприятие в конце ноября и середине ноября в Москве и Питере, и вот там я расскажу самое-самое прогрессивное.
Кстати, напишите темы, которые вас интересуют. Сделаю серию постов. Концерт по заявкам ☺️
👏9🔥7🎉6👍5❤3
Это же канал про ИИ, а то я отвлекся на управленческую рутину 🙈
Короче, сложно обойти вниманием то что openai запустил свой конструктор агентов, чтоб собирать своих AI-агентов и рабочие процессы без кода.
Можно просто накидывать блоки в UI, все наглядно и удобно. Это для тех кто знаком с n8n или Zapier но хотел быть внутри openai😁
Интерфейс drag-and-drop + куча готовых шаблонов: боты, Q&A, обработка данных и тд
Есть логика (if-else, циклы), поиск по файлам, коннект к MCP серверам, трансформация данных.
Кстати можно видеть в реальном время что агент делает и где он застрял.
Этому надо научиться, если хотите быть на волне прогресса. Вот ссылка
Короче, сложно обойти вниманием то что openai запустил свой конструктор агентов, чтоб собирать своих AI-агентов и рабочие процессы без кода.
Можно просто накидывать блоки в UI, все наглядно и удобно. Это для тех кто знаком с n8n или Zapier но хотел быть внутри openai😁
Интерфейс drag-and-drop + куча готовых шаблонов: боты, Q&A, обработка данных и тд
Есть логика (if-else, циклы), поиск по файлам, коннект к MCP серверам, трансформация данных.
Кстати можно видеть в реальном время что агент делает и где он застрял.
Этому надо научиться, если хотите быть на волне прогресса. Вот ссылка
👍9🔥8❤5🎉2
Ощущения от конгресса двоякие. Очень много интересных спикеров по юридическому блоку, техникам общения, новостройкам. Но вот ИИ и автоматизация это боль.
Приходят люди, прикрутившие к телеграм боту какой-нибудь GPT или конструктор ужасных по дизайну презентаций, где ты должен пройти огромное количество этапов добавления параметров, а потом те же языковые модели просто тебе составят описание…
Многие выступавшие - просто теоретики, рассказывают о кейсах, которые (при уточняющих вопросах) сами не делали, но «уверены что тема рабочая». 😭
Никаких тем про безопасность данных, mcp-серверы, векторные хранилища, сквозной анализ, построение гибких отчетов.
Одна Мариана Белькова - one love) всегда в тренде.
Upd: еще парень из Самолета (который развитием ии занимается). Не запомнил имя🙈. Правильные вещи говорит.
Приходят люди, прикрутившие к телеграм боту какой-нибудь GPT или конструктор ужасных по дизайну презентаций, где ты должен пройти огромное количество этапов добавления параметров, а потом те же языковые модели просто тебе составят описание…
Многие выступавшие - просто теоретики, рассказывают о кейсах, которые (при уточняющих вопросах) сами не делали, но «уверены что тема рабочая». 😭
Никаких тем про безопасность данных, mcp-серверы, векторные хранилища, сквозной анализ, построение гибких отчетов.
Одна Мариана Белькова - one love) всегда в тренде.
Upd: еще парень из Самолета (который развитием ии занимается). Не запомнил имя🙈. Правильные вещи говорит.
❤10🔥10
Друзья, напомню что завтра я выступаю в 9 утра в зале ТПП.
Я знаю, что завтра все будут спать и почти никто не придёт на такое ранее выступление 😅, именно поэтому я расскажу пять охрененных кейсов, которые вы вряд ли делали и знаете о них. Презентации не будет, буду рассказывать словами и информация останется в головах у тех, кто придёт 🙂
Кто был на моих выступлениях, знают что я даю всегда реальный эксклюзив и никогда не повторяюсь.
До встречи завтра 😎
Я знаю, что завтра все будут спать и почти никто не придёт на такое ранее выступление 😅, именно поэтому я расскажу пять охрененных кейсов, которые вы вряд ли делали и знаете о них. Презентации не будет, буду рассказывать словами и информация останется в головах у тех, кто придёт 🙂
Кто был на моих выступлениях, знают что я даю всегда реальный эксклюзив и никогда не повторяюсь.
До встречи завтра 😎
🔥16👍7⚡3💯2🫡2
RAG-хранилища: Как повысить экспертизу и координацию в агентстве недвижимости
Коллеги, многие из нас уже знакомы с большими языковыми моделями (LLM). Мы все, наверное, разговариваем с нейросетью: «как ответить на возражение клиента по цене?» или «составь вежливое сообщение чтобы попросить отзыв». Nice, идем дальше, т.к. общие советы уже не достаточны. Нам нужна не просто ответ, а точность и глубина знаний.
Есть неплохой метод, можно резко повысить экспертность в общении с клиентами и выстроить единую систему знаний внутри компании.
RAG - Retrieval-Augmented Generation
1. Retrieval (Поиск): Представьте, что менеджер задает вопрос: «Какие документы нужны для сделки с ипотекой для иностранного гражданина?». Обычный чат-бот начинает "фантазировать" на основе данных из этих ваших интерентов. Система RAG действует иначе: сначала она ищет релевантные документы в вашей внутренней базе знаний. Это могут быть последние обновления законодательства, внутренние инструкции, шаблоны договоров, памятки от юристов — что угодно.
2. Augmentation (Дополнение/Обогащение): Найденные релевантные фрагменты текста (документы, параграфы, факты) подставляются в ваш исходный вопрос как контекст.
3. Generation (Генерация): Теперь LLM получает не просто ваш вопрос, а вопрос + точные, проверенные данные из ваших документов. Его задача сводится к тому, чтобы понять вопрос, опереться на предоставленные данные и сформулировать четкий, точный ответ.
Почему просто LLM not enough?
Почему LLM не может решить этот вопрос? LLM - не ищет информацию, он ее "знает" - генерирует информацию на основе "выученного". RAG нужен, чтобы научить LLM "искать" и давать точные ответы.
Приведу аналогию:
LLM без RAG - это студент на экзамене, который пытается вспомнить все, что он учил за год.
LLM с RAG - это этот же студент, но ему разрешили принести на экзамен его личный, идеально структурированный конспект, где есть все нужные заметки. Он просто находит точный ответ и грамотно его формулирует.
Векторное хранилище
Для работы RAG-ретривер может искать данные где угодно: в корпоративной SQL-базе, в почте, в файлах на Google Диске. Но это часто непрактично: такой поиск будет медленным и неточным, как поиск по ключевым словам.
Предпочтительный на сегодня способ - это векторная база данных (Vector Store).
Проще говоря, она хранит не текст, а "смысловые отпечатки" фраз и документов. Например, запросы «квартира с евроремонтом» и «апартаменты с современной отделкой» будут иметь почти одинаковые "векторы" и найдут одни и те же объекты, даже если в описании нет дословных совпадений.
Кроме того, векторная база хранит метаданные - то есть "данные о данных". Это критически важно для: фиксации источника информации, разграничения прав доступа (кто может видеть какие документы), категоризации (это инструкция по продажам или юридический документ?) и так далее.
Но есть нюанс... (будет продолжение через пару дней).
Чернышев AI - ИИ / Недвижимость
Коллеги, многие из нас уже знакомы с большими языковыми моделями (LLM). Мы все, наверное, разговариваем с нейросетью: «как ответить на возражение клиента по цене?» или «составь вежливое сообщение чтобы попросить отзыв». Nice, идем дальше, т.к. общие советы уже не достаточны. Нам нужна не просто ответ, а точность и глубина знаний.
Есть неплохой метод, можно резко повысить экспертность в общении с клиентами и выстроить единую систему знаний внутри компании.
RAG - Retrieval-Augmented Generation
1. Retrieval (Поиск): Представьте, что менеджер задает вопрос: «Какие документы нужны для сделки с ипотекой для иностранного гражданина?». Обычный чат-бот начинает "фантазировать" на основе данных из этих ваших интерентов. Система RAG действует иначе: сначала она ищет релевантные документы в вашей внутренней базе знаний. Это могут быть последние обновления законодательства, внутренние инструкции, шаблоны договоров, памятки от юристов — что угодно.
2. Augmentation (Дополнение/Обогащение): Найденные релевантные фрагменты текста (документы, параграфы, факты) подставляются в ваш исходный вопрос как контекст.
3. Generation (Генерация): Теперь LLM получает не просто ваш вопрос, а вопрос + точные, проверенные данные из ваших документов. Его задача сводится к тому, чтобы понять вопрос, опереться на предоставленные данные и сформулировать четкий, точный ответ.
Почему просто LLM not enough?
Почему LLM не может решить этот вопрос? LLM - не ищет информацию, он ее "знает" - генерирует информацию на основе "выученного". RAG нужен, чтобы научить LLM "искать" и давать точные ответы.
Приведу аналогию:
LLM без RAG - это студент на экзамене, который пытается вспомнить все, что он учил за год.
LLM с RAG - это этот же студент, но ему разрешили принести на экзамен его личный, идеально структурированный конспект, где есть все нужные заметки. Он просто находит точный ответ и грамотно его формулирует.
Векторное хранилище
Для работы RAG-ретривер может искать данные где угодно: в корпоративной SQL-базе, в почте, в файлах на Google Диске. Но это часто непрактично: такой поиск будет медленным и неточным, как поиск по ключевым словам.
Предпочтительный на сегодня способ - это векторная база данных (Vector Store).
Проще говоря, она хранит не текст, а "смысловые отпечатки" фраз и документов. Например, запросы «квартира с евроремонтом» и «апартаменты с современной отделкой» будут иметь почти одинаковые "векторы" и найдут одни и те же объекты, даже если в описании нет дословных совпадений.
Кроме того, векторная база хранит метаданные - то есть "данные о данных". Это критически важно для: фиксации источника информации, разграничения прав доступа (кто может видеть какие документы), категоризации (это инструкция по продажам или юридический документ?) и так далее.
Но есть нюанс... (будет продолжение через пару дней).
Чернышев AI - ИИ / Недвижимость
❤8🔥8👏1
Продолжение вот этого поста.
Вот в чем нюанс.
Если информация разбита на фрагменты, как гарантировать, что при поиске будут найдены ВСЕ нужные кусочки? Это особенно сложно с таблицами, где объяснение может быть в другом абзаце, или когда в системе есть несколько версий одного документа с противоречивой информацией.
Один из способов решения — Re-Ranking (повторное ранжирование).
После того как векторный поиск нашел первоначальный набор фрагментов, специальная модель-ранжировщик "перепроверяет" их и сортирует по степени релевантности запросу, обеспечивая подачу в LLM самого ценного контекста.
А еще контроль доступа...
Контроль доступа - это одна из главных причин, почему RAG безопаснее и практичнее прямой работы с публичными LLM.
На уровне публичной LLM контроля доступа практически нет. Любую модель можно "уговорить" раскрыть конфиденциальную информацию, на которую у собеседника не должно быть прав. Кто-то там даже мини реактор в США собрал ))
RAG решает эту проблему на фундаментальном уровне.
Прямо в метаданных векторного хранилища мы можем прописать, что фрагмент с данными по коммерческой аренде доступен только отделу аренды, а финансовые отчеты - только руководителю. Таким образом, менеджер по продажам квартир физически не получит в контексте данные, к которым у него нет доступа, как бы он ни формулировал свой вопрос.
Осталось только внедрить 🙃
Чернышев AI - ИИ / Недвижимость
Вот в чем нюанс.
Если информация разбита на фрагменты, как гарантировать, что при поиске будут найдены ВСЕ нужные кусочки? Это особенно сложно с таблицами, где объяснение может быть в другом абзаце, или когда в системе есть несколько версий одного документа с противоречивой информацией.
Один из способов решения — Re-Ranking (повторное ранжирование).
После того как векторный поиск нашел первоначальный набор фрагментов, специальная модель-ранжировщик "перепроверяет" их и сортирует по степени релевантности запросу, обеспечивая подачу в LLM самого ценного контекста.
А еще контроль доступа...
Контроль доступа - это одна из главных причин, почему RAG безопаснее и практичнее прямой работы с публичными LLM.
На уровне публичной LLM контроля доступа практически нет. Любую модель можно "уговорить" раскрыть конфиденциальную информацию, на которую у собеседника не должно быть прав. Кто-то там даже мини реактор в США собрал ))
RAG решает эту проблему на фундаментальном уровне.
Прямо в метаданных векторного хранилища мы можем прописать, что фрагмент с данными по коммерческой аренде доступен только отделу аренды, а финансовые отчеты - только руководителю. Таким образом, менеджер по продажам квартир физически не получит в контексте данные, к которым у него нет доступа, как бы он ни формулировал свой вопрос.
Осталось только внедрить 🙃
Чернышев AI - ИИ / Недвижимость
❤6❤🔥5🔥4
Интересное исследование 180 миллионов вакансий за 2 года и как на них повлял ИИ. Чтобы вас не обременять долгим разбором аналитики приведу несколько интересных тезисов. (сама статья вот, к качеству данных тоже есть вопросы, но другого у нас нет)
Первый слайд - профессии на которых количество вакансий существенно уменьшилось и это очень сильно коррелирует с данными большинства тематических исследований по сегментам и различных конференций на которых я был.
1️⃣ графические художники (–33%), фотографы (–28%), копирайтеры (–28%)
Несомненно, именно это мы автоматизировали у себя первым делом, но есть нюанс. Ретушер стал координатором ИИ и low-code интегратором в сегменте графики.
2️⃣ Специалисты по корпоративному комплаенсу и устойчивому развитию - 35%
Что это за люди такие: первые это - специалисты, которые следят за тем, чтобы бизнес действовал в рамках закона и внутренних правил. Про ИИ и законодательство - это бред, ИИ в этом плане помойка из мнений разных людей и ассортимента устаревших законов, а вторые ребята - это ESG повестка (Экология, Социальная политика, Корпоративное управление). Отчасти из-за негативного отношения Трампа к этому и мнения многих компаний, что это труднодостижимо и вредит развитию. Непонятно где тут ИИ лапку приложил.
3️⃣ Второй слайд - первое место очевидно ML инженеры и дальше шлейф связанных с этим специалистов. Логично? Несомненно.
Все остальное вы можете посмореть в статье сами.
Из интересного - спрос на маркетологов вырос на 18%. С ИИ маркетологи просто стали эффективнее. Руководящий состав компании вообще не пострадал, а менеджеров стало требоваться на 9% (всё-таки это погрешность а не влияние ИИ)
ИИ не разрушает рынок труда, профессии становится эффективнее, начинают видоизменяться, прирастать softskills, рождаются новые профессии.
Из моего опыта и того, что я вижу в профильных источниках: ИИ и обычные боты заменяют в техподдержке людей. Неоспоримый факт.
НО:
- они не делают это в премиум сегменте
- не надо путать техподдержку (где клиент уже "ваш", и он будет терпеть и переписваться с ботом), от прямых продаж в переписке (где клиент вообще не ваш, и может купить у другого).
Чернышев AI - ИИ / Недвижимость
Первый слайд - профессии на которых количество вакансий существенно уменьшилось и это очень сильно коррелирует с данными большинства тематических исследований по сегментам и различных конференций на которых я был.
1️⃣ графические художники (–33%), фотографы (–28%), копирайтеры (–28%)
Несомненно, именно это мы автоматизировали у себя первым делом, но есть нюанс. Ретушер стал координатором ИИ и low-code интегратором в сегменте графики.
Творческие роли, которые «исполняют», идут на спад, в то время как творческие лидерские роли работают хорошо.
2️⃣ Специалисты по корпоративному комплаенсу и устойчивому развитию - 35%
Что это за люди такие: первые это - специалисты, которые следят за тем, чтобы бизнес действовал в рамках закона и внутренних правил. Про ИИ и законодательство - это бред, ИИ в этом плане помойка из мнений разных людей и ассортимента устаревших законов, а вторые ребята - это ESG повестка (Экология, Социальная политика, Корпоративное управление). Отчасти из-за негативного отношения Трампа к этому и мнения многих компаний, что это труднодостижимо и вредит развитию. Непонятно где тут ИИ лапку приложил.
3️⃣ Второй слайд - первое место очевидно ML инженеры и дальше шлейф связанных с этим специалистов. Логично? Несомненно.
Все остальное вы можете посмореть в статье сами.
Из интересного - спрос на маркетологов вырос на 18%. С ИИ маркетологи просто стали эффективнее. Руководящий состав компании вообще не пострадал, а менеджеров стало требоваться на 9% (всё-таки это погрешность а не влияние ИИ)
ИИ не разрушает рынок труда, профессии становится эффективнее, начинают видоизменяться, прирастать softskills, рождаются новые профессии.
Из моего опыта и того, что я вижу в профильных источниках: ИИ и обычные боты заменяют в техподдержке людей. Неоспоримый факт.
НО:
- они не делают это в премиум сегменте
- не надо путать техподдержку (где клиент уже "ваш", и он будет терпеть и переписваться с ботом), от прямых продаж в переписке (где клиент вообще не ваш, и может купить у другого).
Чернышев AI - ИИ / Недвижимость
👍14🔥5❤4
А вы заметили как много людей в вашем окружении стали писать с помощью ИИ: поздравления, деловые переписки, даже письма.
Всё такое отполированное и зализанное. Как будто все стали немного Пушкины.
(забывают только «—» удалить, тут писал про это)
Дошло до того, что мои хорошие знакомые пишут мне вопросы в работе с ИИ с помощью ИИ (стесняясь показаться не сильно погруженными в тему наверное).
Мне кажется, что у коллективного сознания уже формируется восприятие: это спам/вчитываться не буду.
Так хочется живых людей которые пишут сами, ошибаются, не расставляют запятые, используют неформальную речь.
Жалко клиентов которые сталкиваются с бесконечными сгенерированными сообщениями 😢
Уверен, что это временно, это пройдет.
Чернышев AI - ИИ / Недвижимость
Всё такое отполированное и зализанное. Как будто все стали немного Пушкины.
(забывают только «—» удалить, тут писал про это)
Дошло до того, что мои хорошие знакомые пишут мне вопросы в работе с ИИ с помощью ИИ (стесняясь показаться не сильно погруженными в тему наверное).
Мне кажется, что у коллективного сознания уже формируется восприятие: это спам/вчитываться не буду.
Так хочется живых людей которые пишут сами, ошибаются, не расставляют запятые, используют неформальную речь.
Жалко клиентов которые сталкиваются с бесконечными сгенерированными сообщениями 😢
Уверен, что это временно, это пройдет.
Чернышев AI - ИИ / Недвижимость
👍15💯12❤9
🔥13❤8🤩2
Хочу с вами порассуждать на одну важную тему, в том числе для меня.
Я думаю, что много знают о том что я не зарабатываю ведением канала (реклама и тд) это не мой основной вид деятельности и источник дохода - скорее это просто хобби, которое позволяет мне быть на острие прогресса и технологий (как и развитие собственой crm).
Но есть проблема, которую я пока не знаю как решить.
Баланс между временем на обучение себя новым технологиям/процессам и организационной работой.
С экспоненциальным развитием ИИ (да и вообще технологий) времени на изучение и отслеживание даже ключевых технологий стало тратиться …. ну простоочень много .
Если раньше было достаточно уделять 1 час самообучению в день, то сейчас нужно просто 24/7. Я стал сильно больше времени проводить за ноутбуком.
Это похоже на какую-то ловушку.
Сам ИИ точно упрощает жизнь, а вот его изучение и актуализация знаний … как спорткар - едет быстро, но содержать сложно.
Делитесь со своими честными ощущениями/опытом/позицией по этому вопросу.
Чернышев AI - ИИ / Недвижимость
Я думаю, что много знают о том что я не зарабатываю ведением канала (реклама и тд) это не мой основной вид деятельности и источник дохода - скорее это просто хобби, которое позволяет мне быть на острие прогресса и технологий (как и развитие собственой crm).
Но есть проблема, которую я пока не знаю как решить.
Баланс между временем на обучение себя новым технологиям/процессам и организационной работой.
С экспоненциальным развитием ИИ (да и вообще технологий) времени на изучение и отслеживание даже ключевых технологий стало тратиться …. ну просто
Если раньше было достаточно уделять 1 час самообучению в день, то сейчас нужно просто 24/7. Я стал сильно больше времени проводить за ноутбуком.
Это похоже на какую-то ловушку.
Сам ИИ точно упрощает жизнь, а вот его изучение и актуализация знаний … как спорткар - едет быстро, но содержать сложно.
Делитесь со своими честными ощущениями/опытом/позицией по этому вопросу.
Чернышев AI - ИИ / Недвижимость
❤13👌3🤔2
Ну вот, наконец. Теперь все будут писать посты сами, а не с GPT. Не то что раньше.
(Если кто пропустил em-dash это длинное тире которое выдает что текст написан нейросетью, т.к. человеки им не пользуются и, часто, не знают как ставить)
(Если кто пропустил em-dash это длинное тире которое выдает что текст написан нейросетью, т.к. человеки им не пользуются и, часто, не знают как ставить)
🤣8😱2
Эволюция отчетов для клиентов в агентствах недвижимости (да и наверное везде). Как это было)
1. 2008-2015 год. Это был word/exel. Этот скучный момент истории опустим. Знаю только что в то время во многих компании вообще печатали на принтере и с голубями отправляли. Ну e-mail иногда использовался.
2. 2015 год по настоящее время. Начался расцвет pdf, монополия adobe была свергнута и появилось много разного софта который позволял редактировать и конвертировать pdf. Тогда и сейчас это просто прекрасное решение, практически универсальное и непоколебимое. Можно создать все что угодо, сделать любой дизайн. Минус всего один - оно не динамическое. Нельзя воткнуть туда галерею, нельзя автоматически менять данные (актуализировать).
3. В 2019 году все массово начали делать web странички и казалось бы наступил рай. Клиент получает персональную ссылку, информация вся персонализирована, всегда актуальна. Можно засунуть любые метрики, можно добавлять любую информацию - просто восторг.
Но блин появились мошенники, которые напугали целую страну своими фишинговыми ссылками и другими методами взлома через ссылку. И у клиентов началась паранойя - "я эту ссылку открывать не буду" и тд. Их можно понять. Компании вложили огромные деньги в создание всей этой системы, а она разбилась об реальность и ситуацию.
Потом каждый второй клиент стал отказываться открывать (наша внутренняя статистика, да и на всех конференциях это обсудили).
4. 2024-2025 год. Все компании начали делать два источника web + pdf. Как будто бы мы нашли золотую середину.
И тут в начале 2025 года появлется вирус типа Graphite с заражением через pdf.
Я понимаю, что проблема не массовая. Ну если вдруг она станет массовой, что будем отправлять клиентам?
🔥 Max это не пропустит, он самый безопасный
🤣 Буду слать картинки и гифки
👀 Ого, у вас есть клиенты?
1. 2008-2015 год. Это был word/exel. Этот скучный момент истории опустим. Знаю только что в то время во многих компании вообще печатали на принтере и с голубями отправляли. Ну e-mail иногда использовался.
2. 2015 год по настоящее время. Начался расцвет pdf, монополия adobe была свергнута и появилось много разного софта который позволял редактировать и конвертировать pdf. Тогда и сейчас это просто прекрасное решение, практически универсальное и непоколебимое. Можно создать все что угодо, сделать любой дизайн. Минус всего один - оно не динамическое. Нельзя воткнуть туда галерею, нельзя автоматически менять данные (актуализировать).
3. В 2019 году все массово начали делать web странички и казалось бы наступил рай. Клиент получает персональную ссылку, информация вся персонализирована, всегда актуальна. Можно засунуть любые метрики, можно добавлять любую информацию - просто восторг.
Но блин появились мошенники, которые напугали целую страну своими фишинговыми ссылками и другими методами взлома через ссылку. И у клиентов началась паранойя - "я эту ссылку открывать не буду" и тд. Их можно понять. Компании вложили огромные деньги в создание всей этой системы, а она разбилась об реальность и ситуацию.
Потом каждый второй клиент стал отказываться открывать (наша внутренняя статистика, да и на всех конференциях это обсудили).
4. 2024-2025 год. Все компании начали делать два источника web + pdf. Как будто бы мы нашли золотую середину.
И тут в начале 2025 года появлется вирус типа Graphite с заражением через pdf.
Я понимаю, что проблема не массовая. Ну если вдруг она станет массовой, что будем отправлять клиентам?
🔥 Max это не пропустит, он самый безопасный
🤣 Буду слать картинки и гифки
👀 Ого, у вас есть клиенты?
🔥9👀9🤣8
Завтра у Авито снова закрытое (или нет? 🙃) мероприятие. Темы: ИИ в недвижимости (я выступаю), аналитика рынка Москвы и новые фичи Авито.
Накидаю сюда тезисы после мероприятия.
Кстати кто-то из подписчиков приглашен? Увидимся лично?
Накидаю сюда тезисы после мероприятия.
Кстати кто-то из подписчиков приглашен? Увидимся лично?
🔥20❤6