Результативність різнихх способів навчання:
5% - Лекція (слухання)
20% - Аудіо-візуальні методи (перегляд Ютуба)
30% - Демонстрація (спостереження за тим, як хтось робить)
50% - Групова дискусія (обговорення, аргументація)
75% - Практика через дію (власноруч зробити те, що вивчаєш)
90% - Навчання інших (те чим займаюсь)
.
Сьогодні о 17:00-19:00 - вебінар, для керівників:
"Досвід успішного впровадження АІ в закордонних компаніях."
Спойлер - це легко, і високоприбутково.
Спойлер 2:
- в Україні всього 5% людей користуються хоча б платним аккаунтом хоча б в ChatGPT.
Тому, поки що дуже легко виділитись на їх фоні.
Спойлер 3:
- дослідження одного американського провайдера АІ-послуг, показало, що топ-25%, які найбільше тратять на АІ, то ті компанії ростуть в 3-4 рази швидше від ринку, порівняно з 75% їхніх же клієнтів.
.
Реєстрація - тут (безкоштовно):
https://course.aiadvisoryboard.me/events
.
В моєму курсі про АІ, саме практика.
Нуль теорії.
Ні слова про Python, LLM, жодної назви мови програмування.
Просто робимо руками, і поступово все розуміємо.
Відчуття магії зявляється на першолму занятті.
На третьому - зявляється розуміння.
Після пятого - я вже не потрібен.
Можна як самому пройти навчання, так і замовити для співробітників, і бачити на дешборді прогрес у кожного.
Найпростіший спосіб залучити співробітників - платити бонуси за автоматизацію ними своїх бізнес-процесів. Від 1000 до 10 000 грн. Воно все одно швидко окуповується.
.
Там же можна зареєструватись на наступні вебінари (безкоштовно):
Про АІ-маркетинг:
17 квітня
AI-блог: як прикрутити автоматичну генерацію статей до свого сайту. Мені це принесло 24 000 трафіку, з яких 4000 - люди. На моїй дуже вузькій B2B-ніші.
Тут можна поклікати (до рчі, дві мови)
https://aiadvisoryboard.me/blog
.
Наступний вебінар
Також про АІ-маркетинг.
22 квітня
Маркетинг - моя улюблена тема.
За все життя, на різні форми маркетингу я оособисто розпорядився близько $3 млн.
Трошки розбираюсь в цьому.
Підггготував матеріали про близько 100 ідей про автоматизовані залучення клієнтів.
Перше заняття - поділюсь всім чим встигнемо.
Якщо буде інтерес - розроблю з цього навчальний курс.
Спойлер:
Найгараячіша тема в АІ-маркетингу - це робота по тригерах.
Це коли ви відслідковуєте сигнали з ринку, по вашій ЦА.
І пишете їм, коли вони в найгарячішій фахзі і готові приймати рішення.
Наприклад, якщо ви в будівництві - тоді:
1. відслідковуєте хто щойно отримав ліцензію,
2. enrichment (збагачення контактів) - шукаєте контакти людей в тій компанії,
3. відправляєте персоналізовані ланцюжки повідомлень.
Або, якщо продаєте SAAS, тоді:
1. відслідковуєте хто отримав інвестицію, або грант
2. шукаєте контакти
3. відправляєте персоналізовану пропозицію
Реєстрація на вебінари:
https://course.aiadvisoryboard.me/events
.
І є набір в другу VIP-групу для керівників, про впровадження АІ.
Де ви своїми руками пройдете через:
1. переформулювання з АІ: "а про що мій бізнес"
2. новий лендинг (це півгодини)
3. різні автоматизації
4. обговорюємо персоналізовані запити
5. фактично - щось типу міні--бізнес-клубу, із онлайн-зустрічами раз на тиждень.
Реєстрація за цим же посиланням (четвертий пункт внизу).
https://course.aiadvisoryboard.me/events
.
До речі, бонус для тих хто зареєструєтсья на сьогоднішній вебінар: 20 ідей автоматизації саме для вашого бізнесу (потрібно просто ввести адресу свого сайту)
5% - Лекція (слухання)
20% - Аудіо-візуальні методи (перегляд Ютуба)
30% - Демонстрація (спостереження за тим, як хтось робить)
50% - Групова дискусія (обговорення, аргументація)
75% - Практика через дію (власноруч зробити те, що вивчаєш)
90% - Навчання інших (те чим займаюсь)
.
Сьогодні о 17:00-19:00 - вебінар, для керівників:
"Досвід успішного впровадження АІ в закордонних компаніях."
Спойлер - це легко, і високоприбутково.
Спойлер 2:
- в Україні всього 5% людей користуються хоча б платним аккаунтом хоча б в ChatGPT.
Тому, поки що дуже легко виділитись на їх фоні.
Спойлер 3:
- дослідження одного американського провайдера АІ-послуг, показало, що топ-25%, які найбільше тратять на АІ, то ті компанії ростуть в 3-4 рази швидше від ринку, порівняно з 75% їхніх же клієнтів.
.
Реєстрація - тут (безкоштовно):
https://course.aiadvisoryboard.me/events
.
В моєму курсі про АІ, саме практика.
Нуль теорії.
Ні слова про Python, LLM, жодної назви мови програмування.
Просто робимо руками, і поступово все розуміємо.
Відчуття магії зявляється на першолму занятті.
На третьому - зявляється розуміння.
Після пятого - я вже не потрібен.
Можна як самому пройти навчання, так і замовити для співробітників, і бачити на дешборді прогрес у кожного.
Найпростіший спосіб залучити співробітників - платити бонуси за автоматизацію ними своїх бізнес-процесів. Від 1000 до 10 000 грн. Воно все одно швидко окуповується.
.
Там же можна зареєструватись на наступні вебінари (безкоштовно):
Про АІ-маркетинг:
17 квітня
AI-блог: як прикрутити автоматичну генерацію статей до свого сайту. Мені це принесло 24 000 трафіку, з яких 4000 - люди. На моїй дуже вузькій B2B-ніші.
Тут можна поклікати (до рчі, дві мови)
https://aiadvisoryboard.me/blog
.
Наступний вебінар
Також про АІ-маркетинг.
22 квітня
Маркетинг - моя улюблена тема.
За все життя, на різні форми маркетингу я оособисто розпорядився близько $3 млн.
Трошки розбираюсь в цьому.
Підггготував матеріали про близько 100 ідей про автоматизовані залучення клієнтів.
Перше заняття - поділюсь всім чим встигнемо.
Якщо буде інтерес - розроблю з цього навчальний курс.
Спойлер:
Найгараячіша тема в АІ-маркетингу - це робота по тригерах.
Це коли ви відслідковуєте сигнали з ринку, по вашій ЦА.
І пишете їм, коли вони в найгарячішій фахзі і готові приймати рішення.
Наприклад, якщо ви в будівництві - тоді:
1. відслідковуєте хто щойно отримав ліцензію,
2. enrichment (збагачення контактів) - шукаєте контакти людей в тій компанії,
3. відправляєте персоналізовані ланцюжки повідомлень.
Або, якщо продаєте SAAS, тоді:
1. відслідковуєте хто отримав інвестицію, або грант
2. шукаєте контакти
3. відправляєте персоналізовану пропозицію
Реєстрація на вебінари:
https://course.aiadvisoryboard.me/events
.
І є набір в другу VIP-групу для керівників, про впровадження АІ.
Де ви своїми руками пройдете через:
1. переформулювання з АІ: "а про що мій бізнес"
2. новий лендинг (це півгодини)
3. різні автоматизації
4. обговорюємо персоналізовані запити
5. фактично - щось типу міні--бізнес-клубу, із онлайн-зустрічами раз на тиждень.
Реєстрація за цим же посиланням (четвертий пункт внизу).
https://course.aiadvisoryboard.me/events
.
До речі, бонус для тих хто зареєструєтсья на сьогоднішній вебінар: 20 ідей автоматизації саме для вашого бізнесу (потрібно просто ввести адресу свого сайту)
Ярослав Максимович
Івенти | Ярослав Максимович
Вебінари, VIP-групи та події з AI-навчання.
❤2
В Телеграмі тепер можна організовувати діалоги між двома ботами, якщо добавити їх в один чат.
https://core.telegram.org/bots/features#bot-to-bot-communication
10 сценаріїв, де потрібні саме два боти:
Cross-company інтеграція без API. Клієнт додає в чат свого бота (ERP) і бота постачальника (склад). Вони узгоджують наявність і ціну прямо в чаті — жоден бік не дає іншому доступ до свого API, бот кожного залишається під контролем власника.
Публічний аудит AI-відповідей. Бот-консультант відповідає клієнту, бот-аудитор (від незалежної сторони) публічно ставить позначку ✅/⚠️ під кожною відповіддю. Клієнт бачить перевірку в реальному часі — одним ботом це неможливо, бо аудитор мусить бути окремою, візуально відмінною сутністю з іншим ім'ям і аватаром.
Розділення доступу до даних. Бот HR має доступ до персональних даних співробітників, бот-аналітик — тільки до агрегованих метрик. В чаті керівника вони взаємодіють, але жоден не має повного доступу іншого. Одним ботом це — один токен, один scope, одна поверхня атаки.
Незалежний таймер/дедлайн-бот. Бот-виконавець приймає задачі, бот-дедлайнер (якого не контролює виконавець) публічно тікає і ескалює. Ключове — виконавець фізично не може "вимкнути" або відкласти дедлайн, бо це інший бот з іншим власником.
Двосторонній маркетплейс в чаті. Бот покупця формулює запит, бот продавця відповідає пропозиціями. Кожна сторона бачить лише свого бота в налаштуваннях і довіряє йому — нейтральність неможлива, якщо обох контролює одна сторона.
"Адвокат диявола" з іншим власником. В корпоративному чаті прийняття рішень: бот CEO генерує стратегію, бот борду (контрольований наглядовою радою) критикує. Незалежність критика гарантується тим, що це фізично інший бот під іншим акаунтом.
Compliance-шлюз. Бот-працівник готує повідомлення для клієнта, compliance-бот (від юридичного департаменту) блокує або модифікує його перед відправкою. Розділення на двох ботів — це розділення відповідальності: юристи контролюють свого бота, операційка — свого.
Мультивендорний AI-баттл. В чаті два боти від різних LLM-провайдерів відповідають на одне питання. Користувач порівнює відповіді і обирає кращу. Один бот не може чесно представляти двох конкурентів з різними аватарами й брендами.
Ескроу-бот. Бот продавця підтверджує відправку, бот покупця — отримання. Третій варіант (один бот) вимагає довіри обох сторін до одного оператора, а два боти дозволяють кожній стороні верифікувати лише "свою" частину угоди.
Живий переклад між двома закритими системами. Бот A підключений до Jira компанії-підрядника, бот B — до Asana замовника. В спільному чаті A публікує оновлення тасків, B автоматично створює відповідні записи у себе. Ніхто не дає іншому доступ до свого проєкт-менеджера — боти обмінюються тільки тим, що дозволено показувати.
.
Спільний знаменник:
у всіх кейсах ключове — різні власники, різні scope доступу, або різна візуальна ідентичність, що принципово неможливо в рамках одного бота.
https://core.telegram.org/bots/features#bot-to-bot-communication
10 сценаріїв, де потрібні саме два боти:
Cross-company інтеграція без API. Клієнт додає в чат свого бота (ERP) і бота постачальника (склад). Вони узгоджують наявність і ціну прямо в чаті — жоден бік не дає іншому доступ до свого API, бот кожного залишається під контролем власника.
Публічний аудит AI-відповідей. Бот-консультант відповідає клієнту, бот-аудитор (від незалежної сторони) публічно ставить позначку ✅/⚠️ під кожною відповіддю. Клієнт бачить перевірку в реальному часі — одним ботом це неможливо, бо аудитор мусить бути окремою, візуально відмінною сутністю з іншим ім'ям і аватаром.
Розділення доступу до даних. Бот HR має доступ до персональних даних співробітників, бот-аналітик — тільки до агрегованих метрик. В чаті керівника вони взаємодіють, але жоден не має повного доступу іншого. Одним ботом це — один токен, один scope, одна поверхня атаки.
Незалежний таймер/дедлайн-бот. Бот-виконавець приймає задачі, бот-дедлайнер (якого не контролює виконавець) публічно тікає і ескалює. Ключове — виконавець фізично не може "вимкнути" або відкласти дедлайн, бо це інший бот з іншим власником.
Двосторонній маркетплейс в чаті. Бот покупця формулює запит, бот продавця відповідає пропозиціями. Кожна сторона бачить лише свого бота в налаштуваннях і довіряє йому — нейтральність неможлива, якщо обох контролює одна сторона.
"Адвокат диявола" з іншим власником. В корпоративному чаті прийняття рішень: бот CEO генерує стратегію, бот борду (контрольований наглядовою радою) критикує. Незалежність критика гарантується тим, що це фізично інший бот під іншим акаунтом.
Compliance-шлюз. Бот-працівник готує повідомлення для клієнта, compliance-бот (від юридичного департаменту) блокує або модифікує його перед відправкою. Розділення на двох ботів — це розділення відповідальності: юристи контролюють свого бота, операційка — свого.
Мультивендорний AI-баттл. В чаті два боти від різних LLM-провайдерів відповідають на одне питання. Користувач порівнює відповіді і обирає кращу. Один бот не може чесно представляти двох конкурентів з різними аватарами й брендами.
Ескроу-бот. Бот продавця підтверджує відправку, бот покупця — отримання. Третій варіант (один бот) вимагає довіри обох сторін до одного оператора, а два боти дозволяють кожній стороні верифікувати лише "свою" частину угоди.
Живий переклад між двома закритими системами. Бот A підключений до Jira компанії-підрядника, бот B — до Asana замовника. В спільному чаті A публікує оновлення тасків, B автоматично створює відповідні записи у себе. Ніхто не дає іншому доступ до свого проєкт-менеджера — боти обмінюються тільки тим, що дозволено показувати.
.
Спільний знаменник:
у всіх кейсах ключове — різні власники, різні scope доступу, або різна візуальна ідентичність, що принципово неможливо в рамках одного бота.
core.telegram.org
Telegram Bot Features
This page describes individual bot elements in greater detail. For a general overview of bots, read the introduction to bots first.
👍3
топ-25% компаній, які тратять на АІ більше від інших клієнтів - більш ніж подвоїли виручку з 2023 року.
Тоді як компанії без AI-витрат ростуть приблизно на рівні номінального ВВП (~15–20%).
Вибірка не є стовідсотково репрезентативною для всієї економіки. Але навіть усередині цієї вибірки розрив між компаніями які активно вкладаються в AI і пасивними — величезний
.
Хто такий Ramp?
Ramp — це американська фінтех-компанія, яка надає корпоративні картки та платформу управління витратами для бізнесу. Простіше кажучи: компанії платять своїм постачальникам через Ramp — картками або через систему оплати рахунків (Bill Pay). Завдяки цьому Ramp бачить реальні транзакції десятків тисяч бізнесів у режимі реального часу, а не опитування.
Як вони рахують AI-витрати?
Це ключове питання — і відповідь дуже конкретна:
Ramp аналізує мільярди транзакцій від 50,000+ бізнесів
Їхні моделі зчитують рядки в чеках і рахунках — тобто бачать не просто «оплата картою», а «OpenAI API, $4,200» або «Anthropic Claude Pro, $500»
Компанія вважається AI-спендером, якщо вона фактично заплатила за будь-який AI-продукт у конкретному місяці
Потім Ramp ділить ці витрати на виручку компанії — і отримує показник «AI intensity» (інтенсивність AI-витрат)
Топ-25% компаній за цим показником — це «high AI intensity» з графіка.
Звідки вони знають виручку клієнтів?
Ramp не просто бачить платежі — вони бачать надходження грошей на бізнес-рахунки клієнтів через свою платформу. Це дозволяє відстежувати динаміку виручки тих самих компаній з часом. Тому вони можуть зробити пряме порівняння: «ця компанія витрачала X на AI, а її виручка виросла на Y% — порівняємо з тими, хто не витрачав нічого».
Головний висновок і його логіка
Дані показують: топ-квартиль AI-спендерів більш ніж подвоїв виручку з 2023 року, тоді як компанії без AI-витрат ростуть приблизно на рівні номінального ВВП (~15–20%). Ось чому це відбувається:
Автоматизація рутини → менше людей потрібно на той самий обсяг роботи → нижчі витрати → вищий прибуток
Швидше виконання → компанії закривають більше угод за той самий час (кейс будівельної фірми з Флориди: +65% виручки після AI-кошторисування)
Ефект компаундингу → кожен квартал розрив між «AI-компаніями» і «не-AI-компаніями» збільшується, бо перші реінвестують прибуток назад в AI
Важливе застереження
Ara Kharazian, економіст Ramp, сам визнає: їхні клієнти спочатку схильні до технологій — вони вже обрали Ramp як AI-орієнтовану платформу. Тому вибірка не є стовідсотково репрезентативною для всієї економіки. Але навіть усередині цієї вибірки розрив між активними AI-спендерами і пасивними — величезний. Крім того, дані не враховують безкоштовні AI-інструменти (ChatGPT free, особисті акаунти співробітників), що означає реальна AI-адопція ще вища.
—
В середу 17:00 - вебінар для керівників:
"Як привити АІ в компанії."
Я зробив підбірку світового досвіду.
Поділюсь своїми коментарями, а також вільне обговорення.
Реєстрація: https://course.aiadvisoryboard.me/events
👉
Лінк на першоджерело:
ramp.com/blog/trillion-dollar-ai-blindspot
— пост від 8 квітня 2026
Тоді як компанії без AI-витрат ростуть приблизно на рівні номінального ВВП (~15–20%).
Вибірка не є стовідсотково репрезентативною для всієї економіки. Але навіть усередині цієї вибірки розрив між компаніями які активно вкладаються в AI і пасивними — величезний
.
Хто такий Ramp?
Ramp — це американська фінтех-компанія, яка надає корпоративні картки та платформу управління витратами для бізнесу. Простіше кажучи: компанії платять своїм постачальникам через Ramp — картками або через систему оплати рахунків (Bill Pay). Завдяки цьому Ramp бачить реальні транзакції десятків тисяч бізнесів у режимі реального часу, а не опитування.
Як вони рахують AI-витрати?
Це ключове питання — і відповідь дуже конкретна:
Ramp аналізує мільярди транзакцій від 50,000+ бізнесів
Їхні моделі зчитують рядки в чеках і рахунках — тобто бачать не просто «оплата картою», а «OpenAI API, $4,200» або «Anthropic Claude Pro, $500»
Компанія вважається AI-спендером, якщо вона фактично заплатила за будь-який AI-продукт у конкретному місяці
Потім Ramp ділить ці витрати на виручку компанії — і отримує показник «AI intensity» (інтенсивність AI-витрат)
Топ-25% компаній за цим показником — це «high AI intensity» з графіка.
Звідки вони знають виручку клієнтів?
Ramp не просто бачить платежі — вони бачать надходження грошей на бізнес-рахунки клієнтів через свою платформу. Це дозволяє відстежувати динаміку виручки тих самих компаній з часом. Тому вони можуть зробити пряме порівняння: «ця компанія витрачала X на AI, а її виручка виросла на Y% — порівняємо з тими, хто не витрачав нічого».
Головний висновок і його логіка
Дані показують: топ-квартиль AI-спендерів більш ніж подвоїв виручку з 2023 року, тоді як компанії без AI-витрат ростуть приблизно на рівні номінального ВВП (~15–20%). Ось чому це відбувається:
Автоматизація рутини → менше людей потрібно на той самий обсяг роботи → нижчі витрати → вищий прибуток
Швидше виконання → компанії закривають більше угод за той самий час (кейс будівельної фірми з Флориди: +65% виручки після AI-кошторисування)
Ефект компаундингу → кожен квартал розрив між «AI-компаніями» і «не-AI-компаніями» збільшується, бо перші реінвестують прибуток назад в AI
Важливе застереження
Ara Kharazian, економіст Ramp, сам визнає: їхні клієнти спочатку схильні до технологій — вони вже обрали Ramp як AI-орієнтовану платформу. Тому вибірка не є стовідсотково репрезентативною для всієї економіки. Але навіть усередині цієї вибірки розрив між активними AI-спендерами і пасивними — величезний. Крім того, дані не враховують безкоштовні AI-інструменти (ChatGPT free, особисті акаунти співробітників), що означає реальна AI-адопція ще вища.
—
В середу 17:00 - вебінар для керівників:
"Як привити АІ в компанії."
Я зробив підбірку світового досвіду.
Поділюсь своїми коментарями, а також вільне обговорення.
Реєстрація: https://course.aiadvisoryboard.me/events
👉
Лінк на першоджерело:
ramp.com/blog/trillion-dollar-ai-blindspot
— пост від 8 квітня 2026
🔥2
Вітаю.
Сьогодні о 17^00 буде вебінар для керівників.
Про досвід впровадження AI в компаніях.
Які вигоди це дає.
Як страхи.
Які конкретні кроки робляться.
Зареєструватись можна одразу в чат-боті
https://t.me/vibevodingbot?start=webinar_apr10
Сьогодні о 17^00 буде вебінар для керівників.
Про досвід впровадження AI в компаніях.
Які вигоди це дає.
Як страхи.
Які конкретні кроки робляться.
Зареєструватись можна одразу в чат-боті
https://t.me/vibevodingbot?start=webinar_apr10
❤2
Вітаю.
Можливо цікаво долучитись до вебінару про впровадження АІ.
Організовує CRM Solution Community
13:00 - 14:30
https://us02web.zoom.us/j/81570067617?pwd=iibv5SBGeaYfr2zDlGHUBTNlqCnEV9.1
Можливо цікаво долучитись до вебінару про впровадження АІ.
Організовує CRM Solution Community
13:00 - 14:30
https://us02web.zoom.us/j/81570067617?pwd=iibv5SBGeaYfr2zDlGHUBTNlqCnEV9.1
Zoom
Join our Cloud HD Video Meeting
Zoom is the leader in modern enterprise cloud communications.
Із слів Sundar Pichai, керівника Google, 75% нового коду тепер пише AI.
Минулого року було лише 25%.
Його колега, Kevin Scott (Microsoft CTO) в 2024 році озвучував план: " 95% всього коду, до 2029 має писати АІ".
Здається йдуть із суттєвим випередженням.
.
До речі, оцініть зараз я вживаю слово "лише 25%".
Хоче минулого року всіма нами це формулювалось як: "вже 25%".
.
Приблизно такий же темп буде в більшості посад, які працюють з клавіатурою.
Але, я не вірю в звільнення в малих і середніх компаніях, де всього кілька десятків співробітників, і де кожен умовно незамінний.
Задача керівника - підсилити кожного із цих співробітників за допомогою АІ-агентів.
Зараз бачу такий сценарій:
працівники, які навчаться автоматизовувати фрагменти своєї роботи з АІ-агентами, будуть створювати в 5-10 раз більше "цінного кінцевого продукту для своєї посади", аніж роблять зараз.
І компанії, які першими навчать своїх співробітників - отримають величезне пришвидшення в розвитку.
Причому, різниця між тими хто добровільно навчить співробітників і "зараз",
і порівняно з тими, хто почне займатись цим через півроку чи навіть черезе рік.
То різниця в тому що "зараз" - дуже легко вирватись вперед, тому що лише 5% українців користуються хоча б якимось платним АІ.
А значить - конкуренти майже не створюють конкуренції.
А, тв компанії хто почне умовно лише за рік - то цим повільним компаніям, хто довго приймає рішення, доведеться конкурувати із першими "швидкими" компаніями - хто вже рухається зовсім на іншій швидкості. З тими хто вже далеко попереду і має АІ вже в більшості процесів, значить набагато дешевший та ефективніший.
.
В одному з попередніх моїх постів - був неймовірно потужний графік, де американська компанія схожа на наш Монобанк (а саме - платіжний оператор для продвинутих модних компаній).
То, вони показували, що їхні ТОП-25% клієнтів (компаній), які найбільше витрачають на АІ, то вони приблизно на 100% більше виросли в оборотах ($), по відношенню до інших ТОП-75% їхніх же клієнтів, хто мало тратить на АІ.
До речі, в їхніх звітах врахований ефект лише за останніх 2 роки.
А, нагадаю, повноцінні АІ-агенти зявились лише 4 місяці тому, і ще в їхній звіт ще не потрапи.
Там вплив лише від допотопних чатів типу ChatGPT (тобто ще без жодних агентських можливостей).
Переконаний що з Агентами - темп відриву цих "швидких" від "тугодумних" суттєво виросте.
.
Нагадаю - у мене є навчальний курс щоб навчити "всіх співробітників компанії".
10 днів по 30-60 хв.
Кожен зробить свою першу автоматизацію вже на третє заняття (тому що це насправді дуже просто, і доступно кожному).
.
Поки що вартість - 1999 грн.
Від 1 травня буде динамічна вартість, яка починається від 4999 грн, і зменшується від кількості співробітників.
У керівника та HR є дешбор, де видно динаміку навчання по кожному співробітнику.
.
І поки що я надаю по 1-1.5 год щотижня, для живих дзвінків з вашою командою.
Починаючи від того щоб дати натхнення на першому дзвінку, та підтримувти протягом трьох тижнів.
Цього достатньо щоб найактивніші співробітники себе проявили.
Із тих перших дзвінків, які вже відбулись, то я бачу живий інтерес від співробітників.
Чому інтерес - тому що не лише керівники хвилюютсья за свої компанії, а й співробітники переважно розуміють що це їхня рятівна паличка, щоб навчитись працювати з АІ.
І з тих автоматизації, які проговорюємо на дзвінках, розумію що якщо навіть один співробітник зробить одну з автоматизацій які обговорюються, і поступово, за 3-4 тижні доведе її до робочого стану, то будь-яка з них окуповує вартість навчання "всього колективу" в рази.
І, це я описав лише коли спрацює лише перша автоматизація, і умовно лише у одного співробітника.
А зазвичай на дзвінках близько 20% учасників активно включаються в дискусію і задають питання.
Видно що їм болить, і вони хочуть автоматизовувати, просто не знають як.
https://www.businessinsider.com/google-ai-generated-code-75-gemini-agents-software-2026-4
Минулого року було лише 25%.
Його колега, Kevin Scott (Microsoft CTO) в 2024 році озвучував план: " 95% всього коду, до 2029 має писати АІ".
Здається йдуть із суттєвим випередженням.
.
До речі, оцініть зараз я вживаю слово "лише 25%".
Хоче минулого року всіма нами це формулювалось як: "вже 25%".
.
Приблизно такий же темп буде в більшості посад, які працюють з клавіатурою.
Але, я не вірю в звільнення в малих і середніх компаніях, де всього кілька десятків співробітників, і де кожен умовно незамінний.
Задача керівника - підсилити кожного із цих співробітників за допомогою АІ-агентів.
Зараз бачу такий сценарій:
працівники, які навчаться автоматизовувати фрагменти своєї роботи з АІ-агентами, будуть створювати в 5-10 раз більше "цінного кінцевого продукту для своєї посади", аніж роблять зараз.
І компанії, які першими навчать своїх співробітників - отримають величезне пришвидшення в розвитку.
Причому, різниця між тими хто добровільно навчить співробітників і "зараз",
і порівняно з тими, хто почне займатись цим через півроку чи навіть черезе рік.
То різниця в тому що "зараз" - дуже легко вирватись вперед, тому що лише 5% українців користуються хоча б якимось платним АІ.
А значить - конкуренти майже не створюють конкуренції.
А, тв компанії хто почне умовно лише за рік - то цим повільним компаніям, хто довго приймає рішення, доведеться конкурувати із першими "швидкими" компаніями - хто вже рухається зовсім на іншій швидкості. З тими хто вже далеко попереду і має АІ вже в більшості процесів, значить набагато дешевший та ефективніший.
.
В одному з попередніх моїх постів - був неймовірно потужний графік, де американська компанія схожа на наш Монобанк (а саме - платіжний оператор для продвинутих модних компаній).
То, вони показували, що їхні ТОП-25% клієнтів (компаній), які найбільше витрачають на АІ, то вони приблизно на 100% більше виросли в оборотах ($), по відношенню до інших ТОП-75% їхніх же клієнтів, хто мало тратить на АІ.
До речі, в їхніх звітах врахований ефект лише за останніх 2 роки.
А, нагадаю, повноцінні АІ-агенти зявились лише 4 місяці тому, і ще в їхній звіт ще не потрапи.
Там вплив лише від допотопних чатів типу ChatGPT (тобто ще без жодних агентських можливостей).
Переконаний що з Агентами - темп відриву цих "швидких" від "тугодумних" суттєво виросте.
.
Нагадаю - у мене є навчальний курс щоб навчити "всіх співробітників компанії".
10 днів по 30-60 хв.
Кожен зробить свою першу автоматизацію вже на третє заняття (тому що це насправді дуже просто, і доступно кожному).
.
Поки що вартість - 1999 грн.
Від 1 травня буде динамічна вартість, яка починається від 4999 грн, і зменшується від кількості співробітників.
У керівника та HR є дешбор, де видно динаміку навчання по кожному співробітнику.
.
І поки що я надаю по 1-1.5 год щотижня, для живих дзвінків з вашою командою.
Починаючи від того щоб дати натхнення на першому дзвінку, та підтримувти протягом трьох тижнів.
Цього достатньо щоб найактивніші співробітники себе проявили.
Із тих перших дзвінків, які вже відбулись, то я бачу живий інтерес від співробітників.
Чому інтерес - тому що не лише керівники хвилюютсья за свої компанії, а й співробітники переважно розуміють що це їхня рятівна паличка, щоб навчитись працювати з АІ.
І з тих автоматизації, які проговорюємо на дзвінках, розумію що якщо навіть один співробітник зробить одну з автоматизацій які обговорюються, і поступово, за 3-4 тижні доведе її до робочого стану, то будь-яка з них окуповує вартість навчання "всього колективу" в рази.
І, це я описав лише коли спрацює лише перша автоматизація, і умовно лише у одного співробітника.
А зазвичай на дзвінках близько 20% учасників активно включаються в дискусію і задають питання.
Видно що їм болить, і вони хочуть автоматизовувати, просто не знають як.
https://www.businessinsider.com/google-ai-generated-code-75-gemini-agents-software-2026-4
Business Insider
Google says 75% of the company's new code is AI-generated
The amount of code being created by AI at Google has grown as the company pushes staff to adopt coding assistants and agents.
.
До речі, зацікавлених співробітників, як не дивно - більшість.
Є статистика, що 88% вже використовують АІ в роботі (тобто не просто хочуть, а вже намагаються користуватись АІ).
Але лише 12% вважають що вміють ним користуватись правильно.
Це як ідеальна революційна ситуація.
І верхи хочуть.
І низи хочуть.
На моє глибоке переконання - задача будь-якого власника бізнесу на сьогодні - терміново навчити 100% своїх співробітників по роботі з АІ-автоматизаціями.
Ви здивуєтесь, наскільки найбільш ініціативні співробітники (ті хто найбільше рухають вашу компанію) наскільки вони підтримають ідею з впровадженням АІ.
.
Цікаво?
Напишіть в приват, або в коментарях: "цікаво".
Або забронюйте дзвінок одразу на сайті:
https://course.aiadvisoryboard.me/business
Зідзвонимось, допоможу отримати ясність про процес впровадження.
Або забронюйте дзвінок одразу на сайті, лінк в коментарях.
https://www.businessinsider.com/google-ai-generated-code-75-gemini-agents-software-2026-4
До речі, зацікавлених співробітників, як не дивно - більшість.
Є статистика, що 88% вже використовують АІ в роботі (тобто не просто хочуть, а вже намагаються користуватись АІ).
Але лише 12% вважають що вміють ним користуватись правильно.
Це як ідеальна революційна ситуація.
І верхи хочуть.
І низи хочуть.
На моє глибоке переконання - задача будь-якого власника бізнесу на сьогодні - терміново навчити 100% своїх співробітників по роботі з АІ-автоматизаціями.
Ви здивуєтесь, наскільки найбільш ініціативні співробітники (ті хто найбільше рухають вашу компанію) наскільки вони підтримають ідею з впровадженням АІ.
.
Цікаво?
Напишіть в приват, або в коментарях: "цікаво".
Або забронюйте дзвінок одразу на сайті:
https://course.aiadvisoryboard.me/business
Зідзвонимось, допоможу отримати ясність про процес впровадження.
Або забронюйте дзвінок одразу на сайті, лінк в коментарях.
https://www.businessinsider.com/google-ai-generated-code-75-gemini-agents-software-2026-4
course.aiadvisoryboard.me
AI-навчання для команд — за 5 днів, без коду | Ярослав Максимович
Навчіть кожного співробітника створювати AI-автоматизації. 88% вже використовують AI, лише 12% навчені.
👍1
88% співробітників вже використовують AI,
але переважно для дуже базових завдань (як-от пошук інформації чи створення коротких резюме текстів).
12% зазначають, що отримали достатнє навчання,
аби використовувати ШІ "правильно", тобто вийти за межі базових функцій і розкрити його повний потенціал.
5% працівників застосовують ШІ по-справжньому "трансформаційно",
кардинально змінюючи свій підхід до виконання завдань.
І низи хочуть.
І верхи хочуть.
Це фантастичне вікно можливостей щоб опередити конкурентів.
https://www.ey.com/en_dk/insights/workforce/work-reimagined-survey
Цікаво навчити своїх співробітників?
Залиште заявку (https://aiadvisoryboard.me/), або напишіть будь-ласка мені в Телеграм.
Навчальний сайт, на якому всі співробітники проходять практичну програму.
А керівник та HR бачать прогрес та проект у кожного.
але переважно для дуже базових завдань (як-от пошук інформації чи створення коротких резюме текстів).
12% зазначають, що отримали достатнє навчання,
аби використовувати ШІ "правильно", тобто вийти за межі базових функцій і розкрити його повний потенціал.
5% працівників застосовують ШІ по-справжньому "трансформаційно",
кардинально змінюючи свій підхід до виконання завдань.
І низи хочуть.
І верхи хочуть.
Це фантастичне вікно можливостей щоб опередити конкурентів.
https://www.ey.com/en_dk/insights/workforce/work-reimagined-survey
Цікаво навчити своїх співробітників?
Залиште заявку (https://aiadvisoryboard.me/), або напишіть будь-ласка мені в Телеграм.
Навчальний сайт, на якому всі співробітники проходять практичну програму.
А керівник та HR бачать прогрес та проект у кожного.
Anthropic провела внутрішній експеримент Project Deal у грудні 2025 року, результати якого опублікували 24 квітня 2026.
Суть: 69 співробітників отримали по $100 та дозволили ШІ-агентам на базі Claude вести торгівлю від їхнього імені у Slack-каналах. За тиждень агенти уклали 186 угод на загальну суму понад $4000.
.
Як це працювало
Кожен учасник пройшов коротке інтерв'ю з Claude, після чого для нього формувався персональний агент з індивідуальним промптом. Агентів розгорнули у чотирьох паралельних Slack-каналах — два канали працювали виключно на Opus 4.5, ще два порівнювали Opus і Haiku 4.5. Після розгортання жодного втручання людини не було — агенти самостійно публікували оголошення, торгувалися та закривали угоди.
.
Головне відкриття: нерівність моделей
Найтривожніший результат — суттєва різниця між сильними та слабкими моделями. Один і той самий складний велосипед агент на Opus 4.5 продав за $65, а агент на Haiku 4.5 — лише за $38, різниця 70%. У крайньому сценарії, коли сильний продавець (Opus) зустрічав слабкого покупця (Haiku), середня ціна угоди сягала $24.18, тоді як при симетричній взаємодії Opus–Opus — лише $18.63. Тобто слабша модель буквально «видавлюється» сильнішою, і власник навіть не підозрює про це.
.
Проблема прозорості
Учасники, чиї агенти торгували гірше, не могли цього помітити: угоди все одно укладались, увага людини була мінімальною. 46% учасників заявили, що готові платити за такий сервіс у реальному житті — навіть не розуміючи, що якість агента безпосередньо впливає на їхні фінансові результати.
.
AI-нерівність:
Ситуацію загострює доступ до закритої моделі Claude Mythos, яку Anthropic надала лише обраним корпоративним партнерам — Apple, Amazon, Google, Microsoft, NVIDIA та ін. — через занепокоєння кіберможливостями моделі. Лауреат премії Тюрінга Йошуа Бенжіо розкритикував це рішення, зазначивши, що компанії отримали несправедливу конкурентну перевагу, першими протестувавши надпотужну модель у своїх продуктах.
.
Висновки
Доступ до потужніших АІ-моделей стає новою формою нерівності.
Та, неймовірним "вікном можливостей", яке легко придбати просто за гроші, щоб обігнати конкурентів.
Суть: 69 співробітників отримали по $100 та дозволили ШІ-агентам на базі Claude вести торгівлю від їхнього імені у Slack-каналах. За тиждень агенти уклали 186 угод на загальну суму понад $4000.
.
Як це працювало
Кожен учасник пройшов коротке інтерв'ю з Claude, після чого для нього формувався персональний агент з індивідуальним промптом. Агентів розгорнули у чотирьох паралельних Slack-каналах — два канали працювали виключно на Opus 4.5, ще два порівнювали Opus і Haiku 4.5. Після розгортання жодного втручання людини не було — агенти самостійно публікували оголошення, торгувалися та закривали угоди.
.
Головне відкриття: нерівність моделей
Найтривожніший результат — суттєва різниця між сильними та слабкими моделями. Один і той самий складний велосипед агент на Opus 4.5 продав за $65, а агент на Haiku 4.5 — лише за $38, різниця 70%. У крайньому сценарії, коли сильний продавець (Opus) зустрічав слабкого покупця (Haiku), середня ціна угоди сягала $24.18, тоді як при симетричній взаємодії Opus–Opus — лише $18.63. Тобто слабша модель буквально «видавлюється» сильнішою, і власник навіть не підозрює про це.
.
Проблема прозорості
Учасники, чиї агенти торгували гірше, не могли цього помітити: угоди все одно укладались, увага людини була мінімальною. 46% учасників заявили, що готові платити за такий сервіс у реальному житті — навіть не розуміючи, що якість агента безпосередньо впливає на їхні фінансові результати.
.
AI-нерівність:
Ситуацію загострює доступ до закритої моделі Claude Mythos, яку Anthropic надала лише обраним корпоративним партнерам — Apple, Amazon, Google, Microsoft, NVIDIA та ін. — через занепокоєння кіберможливостями моделі. Лауреат премії Тюрінга Йошуа Бенжіо розкритикував це рішення, зазначивши, що компанії отримали несправедливу конкурентну перевагу, першими протестувавши надпотужну модель у своїх продуктах.
.
Висновки
Доступ до потужніших АІ-моделей стає новою формою нерівності.
Та, неймовірним "вікном можливостей", яке легко придбати просто за гроші, щоб обігнати конкурентів.
Як я в квітні отримав як мінімум на 10% більше взаємодії з АІ (та і з компютером), просто лише за рахунок зміни способу вводу інформації.
Як?
Я майже перестав використовувати клавіатуру.
Тепер, мабуть 95% усієї інфо ввожу за допомогою надиктовування.
.
Це дає дві важливі речі:
1. Набір на клавіатурі - 40 слів на хвилину.
Надиктовування - 120-150 слів на хвилину.
За 27 днів я надиктував - 76 000 слів.
Якщо б писав на клавіатурі - то це б зайняло 31.5 год, і плюс ще час виправлення очепяток.
А чистий час надиктовування зайняв лише - 8.9 год.
Різниця - 22,5 год.
Фантастика.
Це майже 3 повних робочих дні.
По ціні всього $15 за міс.
Ще раз.
22 години я зекономив.
Або точніше - зробив більше праці за той самий місяць.
Навіть якщо рахувати середньостатистичні нехай $ 5 за годину робочого часу в Україні.
То це -$ 110 на місяць.
.
Але є і інший аспект.
Дуже дивно сьогодні платити за якісь програмки, коли можна самому навайбкодити будь-яку.
І насправді - я звісно ж пробував ).
(підказка - opensource whisperclip на github)
Але, на відміну від opensource, в готовій платній програмі, там стільки нюансів вже продумано, що вигідніше поки що платити.
Можливо за півроку вже можна буде самостійно написати.
2. І друге.
Надиктовування - це "Стан Потоку" - тому що говоримо в 3-3.5 рази швидше, аніж пишемо на клавіатурі.
Це значить - більш глибокі і якісні думки, тому що ми не призупиняємо мозок на той час поки натискаємо клавіші.
3. В коментарях наштовхнули ще на такий аспект.
Мабуть 1%-2% всіх слів, які набираю на клавіатурі - не в тій розкладці (англ/укр). Це значить - доводиться зупиняти мозок і переводити з креативного режиму, в механічний режим: "ох, зараз доведеться робити дурну роботу, будемо думати як виправляти."
.
Також, ось лайфхак.
Я сказав своєму Antigravity - знайди папку куди ця програмка зберігає надиктовані мною дані.
Відкрий їх в БД.
І порахуй якусь цікаву статистику, по моєму словниковому запасу і т.д.
І взагалі, покажи щось що можна дізнатись про себе.
.
Що цікавого побачив:
1. Були дні з підвищеним стресом.
Швидкість надиктовування - мінус 20%-30%.
Виявляється мозок і справді не може працювати результативно під стресом.
2. Похвалив що середня швидкість диктування - як в 1% людей.
Можливо тому що мій мікрофон не заважає нікому поруч в той час коли я сміливо в нього говорю.
3. Похвалив що у мене майже немає слів паразитів.
Дивно, я то знаю які у мене відео на Ютубі, і скільки там е-е-е.
4. Сумарно - 76 000 слів за 27 днів.
із яких, 9 989 слів - унікальних.
Із яких, 55% - зустрічались лише один раз (похвалив що я гарно описую, тому що підбираю більш точні слова для кожної ситуації).
.
Програмка неймовірно круто працює з укр мовою.
Найважливіше для мене - вона вже вміє розставляти розділові знаки. коми, і т.д.
А, також, впізнає інтонацію, щоб автоматично поставити знак питання в кінці речення.
.
Але очима бажано текст пробігати.
Бо, у неї якийсь дивний глюк - в кожному десятому реченні на початку вставляє українські імена та прізвища випадкових людей.
Судячи по відгуках на Reddit - цьому глюку вже багато місяців.
Просто інколи треба редагувати те що надиктували.
Користі - все одно в 100 раз більше.
.
Працює так:
Затискаєш дві клавіші: "Ctrl+Win", і поки затиснуто - говориш.
Суперзручно.
Також, її можна встановити на мобільному.
Мені вона там подобається більше від Google Keyboard, за рахунок того, що впізнає інтонацію, і ставить розділові знаки. Получаютсья акуратні речення, а не суцільна стіна тексту.
.
Причому, підпав під якусь акцію (можливо вона ще діє).
По перше - один місяць безкоштовно.
По друге - за кожен день коли наговориш 100 слів - добавляють ще один день безкоштовного використання.
Як встановити:
https://wisprflow.ai/r?YAROSLAV235 - реферальний лінк, дають якісь бонуси.
https://wisprflow.ai/ - просто лінк, також якісь бонуси, але менші.
Як?
Я майже перестав використовувати клавіатуру.
Тепер, мабуть 95% усієї інфо ввожу за допомогою надиктовування.
.
Це дає дві важливі речі:
1. Набір на клавіатурі - 40 слів на хвилину.
Надиктовування - 120-150 слів на хвилину.
За 27 днів я надиктував - 76 000 слів.
Якщо б писав на клавіатурі - то це б зайняло 31.5 год, і плюс ще час виправлення очепяток.
А чистий час надиктовування зайняв лише - 8.9 год.
Різниця - 22,5 год.
Фантастика.
Це майже 3 повних робочих дні.
По ціні всього $15 за міс.
Ще раз.
22 години я зекономив.
Або точніше - зробив більше праці за той самий місяць.
Навіть якщо рахувати середньостатистичні нехай $ 5 за годину робочого часу в Україні.
То це -$ 110 на місяць.
.
Але є і інший аспект.
Дуже дивно сьогодні платити за якісь програмки, коли можна самому навайбкодити будь-яку.
І насправді - я звісно ж пробував ).
(підказка - opensource whisperclip на github)
Але, на відміну від opensource, в готовій платній програмі, там стільки нюансів вже продумано, що вигідніше поки що платити.
Можливо за півроку вже можна буде самостійно написати.
2. І друге.
Надиктовування - це "Стан Потоку" - тому що говоримо в 3-3.5 рази швидше, аніж пишемо на клавіатурі.
Це значить - більш глибокі і якісні думки, тому що ми не призупиняємо мозок на той час поки натискаємо клавіші.
3. В коментарях наштовхнули ще на такий аспект.
Мабуть 1%-2% всіх слів, які набираю на клавіатурі - не в тій розкладці (англ/укр). Це значить - доводиться зупиняти мозок і переводити з креативного режиму, в механічний режим: "ох, зараз доведеться робити дурну роботу, будемо думати як виправляти."
.
Також, ось лайфхак.
Я сказав своєму Antigravity - знайди папку куди ця програмка зберігає надиктовані мною дані.
Відкрий їх в БД.
І порахуй якусь цікаву статистику, по моєму словниковому запасу і т.д.
І взагалі, покажи щось що можна дізнатись про себе.
.
Що цікавого побачив:
1. Були дні з підвищеним стресом.
Швидкість надиктовування - мінус 20%-30%.
Виявляється мозок і справді не може працювати результативно під стресом.
2. Похвалив що середня швидкість диктування - як в 1% людей.
Можливо тому що мій мікрофон не заважає нікому поруч в той час коли я сміливо в нього говорю.
3. Похвалив що у мене майже немає слів паразитів.
Дивно, я то знаю які у мене відео на Ютубі, і скільки там е-е-е.
4. Сумарно - 76 000 слів за 27 днів.
із яких, 9 989 слів - унікальних.
Із яких, 55% - зустрічались лише один раз (похвалив що я гарно описую, тому що підбираю більш точні слова для кожної ситуації).
.
Програмка неймовірно круто працює з укр мовою.
Найважливіше для мене - вона вже вміє розставляти розділові знаки. коми, і т.д.
А, також, впізнає інтонацію, щоб автоматично поставити знак питання в кінці речення.
.
Але очима бажано текст пробігати.
Бо, у неї якийсь дивний глюк - в кожному десятому реченні на початку вставляє українські імена та прізвища випадкових людей.
Судячи по відгуках на Reddit - цьому глюку вже багато місяців.
Просто інколи треба редагувати те що надиктували.
Користі - все одно в 100 раз більше.
.
Працює так:
Затискаєш дві клавіші: "Ctrl+Win", і поки затиснуто - говориш.
Суперзручно.
Також, її можна встановити на мобільному.
Мені вона там подобається більше від Google Keyboard, за рахунок того, що впізнає інтонацію, і ставить розділові знаки. Получаютсья акуратні речення, а не суцільна стіна тексту.
.
Причому, підпав під якусь акцію (можливо вона ще діє).
По перше - один місяць безкоштовно.
По друге - за кожен день коли наговориш 100 слів - добавляють ще один день безкоштовного використання.
Як встановити:
https://wisprflow.ai/r?YAROSLAV235 - реферальний лінк, дають якісь бонуси.
https://wisprflow.ai/ - просто лінк, також якісь бонуси, але менші.
❤2
OpenAI оновили гайд для роботи з GPT-5.5
Головна рекомендації - бути простішим, тому що у нього вже є агенти, які замість вас доробляють промпт.
GPT-5.5 краще працює, коли ви описуєте потрібний результат, важливі обмеження, доступні дані та формат відповіді, а шлях до вирішення залишаєте моделі.
Не використовуйте старі промпти, адже вони часто перевантажені через те, що попереднім моделям потрібно було більше інструкцій, щоб не збиватися.
https://developers.openai.com/api/docs/guides/prompt-guidance?model=gpt-5.5
Головна рекомендації - бути простішим, тому що у нього вже є агенти, які замість вас доробляють промпт.
GPT-5.5 краще працює, коли ви описуєте потрібний результат, важливі обмеження, доступні дані та формат відповіді, а шлях до вирішення залишаєте моделі.
Не використовуйте старі промпти, адже вони часто перевантажені через те, що попереднім моделям потрібно було більше інструкцій, щоб не збиватися.
https://developers.openai.com/api/docs/guides/prompt-guidance?model=gpt-5.5
Openai
Prompt guidance | OpenAI API
❤2🔥1
Meta випустила Ads CLI
Керуєш рекламою в Facebook/Instagram з терміналу замість Ads Manager.
По суті це те саме, що Google Ads MCP, тільки для Meta
Раніше → тепер:
Раніше: кодиш OAuth, пагінацію, обробку помилок, або платиш агентству
Тепер: meta ads campaign create ... — і готово
.
Що це означає для тебе — як людини, що знає Claude Code і AntiGravity
Уже існує готовий SKILL.md файл, який ти кидаєш у .claude/commands — і в Claude Code з'являється команда /ads. Далі агент сам:
Читає твої креативи (картинки, відео, тексти)
Пише копірайтинг під аудиторію
Будує JSON-spec файл кампанії (reviewable план до будь-яких витрат)
Пушить через Ads CLI в Meta API і запускає рекламу
Тобто Claude Code + Ads CLI = повністю автономний рекламний агент. Для тебе як AI-консультанта це виглядає так:
Ти можеш будувати продукти поверх цього: агент, який автоматично тестує 20 варіантів оголошень, аналізує результати і перерозподіляє бюджет — без жодного ручного клікання
Для клієнтів, яким ти будуєш автоматизацію, це ще один "виконавчий шар" поруч з іншими API
AntiGravity / Gemini через MCP можна використати для аналізу перфомансу, а потім через Ads CLI автоматично актуалізувати кампанії — MCP для аналізу, CLI для екзекуції
По суті відкривається аналог Google Ads MCP (який вже є на GitHub від Google Marketing Solutions), тільки для Meta
Для звичайного маркетолога це "ще один інструмент".
Для людини, яка вміє будувати агентів — це повне закриття петлі: від ідеї до живої реклами без людини в ланцюжку.
https://developers.facebook.com/blog/post/2026/04/29/introducing-ads-cli/
Керуєш рекламою в Facebook/Instagram з терміналу замість Ads Manager.
По суті це те саме, що Google Ads MCP, тільки для Meta
Раніше → тепер:
Раніше: кодиш OAuth, пагінацію, обробку помилок, або платиш агентству
Тепер: meta ads campaign create ... — і готово
.
Що це означає для тебе — як людини, що знає Claude Code і AntiGravity
Уже існує готовий SKILL.md файл, який ти кидаєш у .claude/commands — і в Claude Code з'являється команда /ads. Далі агент сам:
Читає твої креативи (картинки, відео, тексти)
Пише копірайтинг під аудиторію
Будує JSON-spec файл кампанії (reviewable план до будь-яких витрат)
Пушить через Ads CLI в Meta API і запускає рекламу
Тобто Claude Code + Ads CLI = повністю автономний рекламний агент. Для тебе як AI-консультанта це виглядає так:
Ти можеш будувати продукти поверх цього: агент, який автоматично тестує 20 варіантів оголошень, аналізує результати і перерозподіляє бюджет — без жодного ручного клікання
Для клієнтів, яким ти будуєш автоматизацію, це ще один "виконавчий шар" поруч з іншими API
AntiGravity / Gemini через MCP можна використати для аналізу перфомансу, а потім через Ads CLI автоматично актуалізувати кампанії — MCP для аналізу, CLI для екзекуції
По суті відкривається аналог Google Ads MCP (який вже є на GitHub від Google Marketing Solutions), тільки для Meta
Для звичайного маркетолога це "ще один інструмент".
Для людини, яка вміє будувати агентів — це повне закриття петлі: від ідеї до живої реклами без людини в ланцюжку.
https://developers.facebook.com/blog/post/2026/04/29/introducing-ads-cli/
🔥1
Anthropic проаналізувала 1 мільйон реальних розмов із Claude.
Найцікавіше:
лише 22% людей згадували, що паралельно зверталися до живих людей або спеціалістів — більшість покладається виключно на Claude.
.
Мій досвід: з усіма питаннями раджу використовувати Perplexity.
Тобто - не майже з усіма, а от - з усіма.
Окрім тих, які аналітичні і складні. З такими треба йти до Gemini/ChatGPT/Claude
.
Що такого вміє робити Perplexity, що не вміє ані Google, ані ChatGPT, ані Gemini, ані Claude:
1. гуглить мій запит. Прям гуглить, і читає ті всі сторінки замість мене, і дає результат.
2. шукає по найсвіжішій інформації з форумів, напр з Reddit.
До речі, доступ для ботів туди відкритий лише на платній основі. Мабуть вони ще платять за це в Реддіт.
3. І шукає по соцмережах. Це взагалі фантастика. Твіттер, Лінкедін, Ютуб...
Причому!
Це все - просто один запит, без ніяких підказок.
Він сходить всюди самостійно.
Агрегує.
І дасть найсвіжіший результат.
.
Тобто, якщо вам треба запитатись, щось типу:
"Ох, це тільки у мене щось не працює, чи у всіх?".
То правильно не йти з цим питанням до людей, а йти одразу в Пертлексіті, щоб воно пошукало відгуки і скарги по всіх формуах та соцмережах, за останню напр годину.
Минулого року Perplexity роздавало платну підписку на цілих 12 міс. Геніальний був хід. Бо я б ніколи в житті не пішов їх пробувати за $20 в місяць.
А так спробував, зрозумів що воно незамінне.
Але та акція скінчилась.
.
Недавно знайшов спосіб як легально за $18 отримати аналогічну підписку на 12 міс (типу $240).
У них є партнерка з Fireflies, для нових клієнтів.
Якщо цікаво - ось промокод, на реєстрацію в Firefiles, дають обом якісь бонуси при реєстрації.
https://fireflies.ai/?fpr=vibe256
Після реєстрації натискаєте на Upgrade.
Оплачуєте на 1 міс.
Через 7 днів прилетить інвайт на пошту на Perplexity PRO на 12 міс ($240).
Більше десяти людей в мене на курсах вже оформили цю підписку.
Але, той Fireflies до речі крутий сам по собі, особливо для відділів продаж, щоб аналізувати всі дзвінки.
Як це працює:
Логінитесь.
Даєте доступ до свого календаря.
І він починає ходити на всі ваші дзвінки, які появились в календарі.
Навіть на ті всі безкоштовні вебінари, на які ви реєструєтесь, але не ходите ).
.
Причому, Fireflies працює і в безкоштовній версії (єдине обмеження що розшифровки дзвінків потрібно копіювати вручну, бо API доступне лише на платній версії).
До речі, ця підписка також потрібна, щоб працював агентний режим в браузері Comet.
А цей браузер - найдешевший спосіб станом на сьогодні отримати агента, який буде замість вас клікати в браузері, наприклад відправляти листи, чи у веб-версії Телеграму чи Інстаграму, чи заповнювати чергову нудну заявку на тендер чи грант.
$18 - це получається по $1.5 в міс на 12 міс.
.
Ок, далі про то дослідження Claude:
.
Як саме люди просять у нього особистих порад.
Виявилось, що приблизно 6% всіх розмов — це не технічні завдання, а особисті питання:
"Чи варто мені міняти роботу?",
"Як поговорити з дівчиною/хлопцем?",
"Чи переїжджати в інше місто?".
.
Про що люди питають
75% всіх особистих запитів зосереджені у 4 темах:
Здоров'я та самопочуття — 27% (найбільша частина)
Робота та кар'єра — 26%
Стосунки — 12%
Особисті фінанси — 11%
.
Головна проблема — лестощі (sycophancy)
Anthropic перевіряла, чи не "підлещується" Claude — тобто чи не погоджується він з усім, що каже людина, замість того щоб чесно вказати на помилки. Результати:
Загалом Claude поводиться добре — лестощі виявлені лише у 9% розмов
Але у темі стосунків цей показник стрибає до 25% — тобто кожна четверта порада у стосункових питаннях була надто "зручною" і незаслужено схвальною
Чому це важливо
Коли Claude просто погоджується з усім — це може здаватися приємно, але шкодить людині в довгостроковій перспективі. Anthropic хоче, щоб Claude давав чесні відповіді, навіть якщо вони не те, що хочеться почути.
.
PS
До речі, мабуть вже всі знають, але підкажу.
Claude - це не Клауде, чи Клоуд.
А - Клод.
Як Жан-Клод Ван Дам.
Тапер ви знаєте секретне слово, щоб спілкуватись на одній мові, коли потрапите в одну тусівку з тими всіма АІ-секстантами
Найцікавіше:
лише 22% людей згадували, що паралельно зверталися до живих людей або спеціалістів — більшість покладається виключно на Claude.
.
Мій досвід: з усіма питаннями раджу використовувати Perplexity.
Тобто - не майже з усіма, а от - з усіма.
Окрім тих, які аналітичні і складні. З такими треба йти до Gemini/ChatGPT/Claude
.
Що такого вміє робити Perplexity, що не вміє ані Google, ані ChatGPT, ані Gemini, ані Claude:
1. гуглить мій запит. Прям гуглить, і читає ті всі сторінки замість мене, і дає результат.
2. шукає по найсвіжішій інформації з форумів, напр з Reddit.
До речі, доступ для ботів туди відкритий лише на платній основі. Мабуть вони ще платять за це в Реддіт.
3. І шукає по соцмережах. Це взагалі фантастика. Твіттер, Лінкедін, Ютуб...
Причому!
Це все - просто один запит, без ніяких підказок.
Він сходить всюди самостійно.
Агрегує.
І дасть найсвіжіший результат.
.
Тобто, якщо вам треба запитатись, щось типу:
"Ох, це тільки у мене щось не працює, чи у всіх?".
То правильно не йти з цим питанням до людей, а йти одразу в Пертлексіті, щоб воно пошукало відгуки і скарги по всіх формуах та соцмережах, за останню напр годину.
Минулого року Perplexity роздавало платну підписку на цілих 12 міс. Геніальний був хід. Бо я б ніколи в житті не пішов їх пробувати за $20 в місяць.
А так спробував, зрозумів що воно незамінне.
Але та акція скінчилась.
.
Недавно знайшов спосіб як легально за $18 отримати аналогічну підписку на 12 міс (типу $240).
У них є партнерка з Fireflies, для нових клієнтів.
Якщо цікаво - ось промокод, на реєстрацію в Firefiles, дають обом якісь бонуси при реєстрації.
https://fireflies.ai/?fpr=vibe256
Після реєстрації натискаєте на Upgrade.
Оплачуєте на 1 міс.
Через 7 днів прилетить інвайт на пошту на Perplexity PRO на 12 міс ($240).
Більше десяти людей в мене на курсах вже оформили цю підписку.
Але, той Fireflies до речі крутий сам по собі, особливо для відділів продаж, щоб аналізувати всі дзвінки.
Як це працює:
Логінитесь.
Даєте доступ до свого календаря.
І він починає ходити на всі ваші дзвінки, які появились в календарі.
Навіть на ті всі безкоштовні вебінари, на які ви реєструєтесь, але не ходите ).
.
Причому, Fireflies працює і в безкоштовній версії (єдине обмеження що розшифровки дзвінків потрібно копіювати вручну, бо API доступне лише на платній версії).
До речі, ця підписка також потрібна, щоб працював агентний режим в браузері Comet.
А цей браузер - найдешевший спосіб станом на сьогодні отримати агента, який буде замість вас клікати в браузері, наприклад відправляти листи, чи у веб-версії Телеграму чи Інстаграму, чи заповнювати чергову нудну заявку на тендер чи грант.
$18 - це получається по $1.5 в міс на 12 міс.
.
Ок, далі про то дослідження Claude:
.
Як саме люди просять у нього особистих порад.
Виявилось, що приблизно 6% всіх розмов — це не технічні завдання, а особисті питання:
"Чи варто мені міняти роботу?",
"Як поговорити з дівчиною/хлопцем?",
"Чи переїжджати в інше місто?".
.
Про що люди питають
75% всіх особистих запитів зосереджені у 4 темах:
Здоров'я та самопочуття — 27% (найбільша частина)
Робота та кар'єра — 26%
Стосунки — 12%
Особисті фінанси — 11%
.
Головна проблема — лестощі (sycophancy)
Anthropic перевіряла, чи не "підлещується" Claude — тобто чи не погоджується він з усім, що каже людина, замість того щоб чесно вказати на помилки. Результати:
Загалом Claude поводиться добре — лестощі виявлені лише у 9% розмов
Але у темі стосунків цей показник стрибає до 25% — тобто кожна четверта порада у стосункових питаннях була надто "зручною" і незаслужено схвальною
Чому це важливо
Коли Claude просто погоджується з усім — це може здаватися приємно, але шкодить людині в довгостроковій перспективі. Anthropic хоче, щоб Claude давав чесні відповіді, навіть якщо вони не те, що хочеться почути.
.
PS
До речі, мабуть вже всі знають, але підкажу.
Claude - це не Клауде, чи Клоуд.
А - Клод.
Як Жан-Клод Ван Дам.
Тапер ви знаєте секретне слово, щоб спілкуватись на одній мові, коли потрапите в одну тусівку з тими всіма АІ-секстантами
Що ж.
Дуже ждемо.
Рефлекторно пішов провіряти в Perplexity:
Так, це правда — і це одне з найцікавіших медичних відкриттів останніх років. Ось що відомо станом на травень 2026 року:
Що за препарат і як він працює?
Препарат називається TRG-035 (також відомий як антитіло проти USAG-1) і розроблений командою доктора Кацу Такахасі з Kyoto University Hospital та Kitano Hospital в Осаці. Принцип дії: у людини є "сплячі" зачатки третього набору зубів, але білок USAG-1 блокує їх розвиток. TRG-035 нейтралізує цей білок — і зуби починають рости знову. У доклінічних дослідженнях на мишах і хорьках зуби виросли повністю та природно інтегрувалися в щелепу без хірургічного втручання.
Де зараз клінічні випробування?
Фаза I стартувала у вересні–жовтні 2024 року в Kyoto University Hospital. В ній беруть участь 30 чоловіків віком 30–64 роки з відсутністю хоча б одного зуба — їм вводять препарат внутрішньовенно і спостерігають за безпекою протягом 11 місяців. Є й гарна новина: за даними на початок 2026 року, у 78% учасників Фази 2 успішно виросли нові зуби.
Коли стане доступно всім?
Орієнтовний графік такий:
2025 — завершення Фази I (оцінка безпеки)
~2026 — Фаза II на дітях 2–7 років із уродженою відсутністю зубів (~50 учасників)
2027–2029 — Фаза III (масштабні випробування)
~2030 — вихід на ринок для широкого загалу
Самі дослідники, зокрема Такахасі, кажуть: "Ми сподіваємось побачити час, коли препарат для відновлення зубів стане третім варіантом поряд із протезами та імплантами".
Застереження
Поки що це не гарантований результат — клінічні випробування можуть виявити непередбачені ускладнення у людей, яких не було у тварин. Але загалом напрямок дуже перспективний, і 2030 рік як дата виходу виглядає реалістично, якщо все пройде за планом.
Дуже ждемо.
Рефлекторно пішов провіряти в Perplexity:
Так, це правда — і це одне з найцікавіших медичних відкриттів останніх років. Ось що відомо станом на травень 2026 року:
Що за препарат і як він працює?
Препарат називається TRG-035 (також відомий як антитіло проти USAG-1) і розроблений командою доктора Кацу Такахасі з Kyoto University Hospital та Kitano Hospital в Осаці. Принцип дії: у людини є "сплячі" зачатки третього набору зубів, але білок USAG-1 блокує їх розвиток. TRG-035 нейтралізує цей білок — і зуби починають рости знову. У доклінічних дослідженнях на мишах і хорьках зуби виросли повністю та природно інтегрувалися в щелепу без хірургічного втручання.
Де зараз клінічні випробування?
Фаза I стартувала у вересні–жовтні 2024 року в Kyoto University Hospital. В ній беруть участь 30 чоловіків віком 30–64 роки з відсутністю хоча б одного зуба — їм вводять препарат внутрішньовенно і спостерігають за безпекою протягом 11 місяців. Є й гарна новина: за даними на початок 2026 року, у 78% учасників Фази 2 успішно виросли нові зуби.
Коли стане доступно всім?
Орієнтовний графік такий:
2025 — завершення Фази I (оцінка безпеки)
~2026 — Фаза II на дітях 2–7 років із уродженою відсутністю зубів (~50 учасників)
2027–2029 — Фаза III (масштабні випробування)
~2030 — вихід на ринок для широкого загалу
Самі дослідники, зокрема Такахасі, кажуть: "Ми сподіваємось побачити час, коли препарат для відновлення зубів стане третім варіантом поряд із протезами та імплантами".
Застереження
Поки що це не гарантований результат — клінічні випробування можуть виявити непередбачені ускладнення у людей, яких не було у тварин. Але загалом напрямок дуже перспективний, і 2030 рік як дата виходу виглядає реалістично, якщо все пройде за планом.
🔥3👍1
n8n випустили вбудований MCP-сервер, який тепер вміє не просто запускати вже існуючі workflow, а й будувати нові з нуля прямо з промпту .
Що змінилось
Раніше MCP-сервер в n8n існував, але ним можна було лише виконувати вже готові workflow.
Тепер же він отримав можливість генерувати нові workflow — ти просто описуєш завдання в Claude, ChatGPT, Cursor або Windsurf, і AI сам будує workflow, валідує його, запускає, і якщо щось зламалось — сам виправляє .
Як виглядає процес
Цикл, який відбувається автоматично після твого промпту :
Generate — AI генерує workflow
Validate — перевіряє на помилки ще до запуску
Fix & re-validate — якщо є проблеми, виправляє і знову валідує
Execute — запускає з тестовими даними
Auto-fix on failure — якщо виконання впало, читає помилку і сам лагодить
Тобто ти дивишся, як це все відбувається само собою — без copy-paste JSON, без ручного дебагу.
https://blog.n8n.io/n8n-mcp-server/
Що змінилось
Раніше MCP-сервер в n8n існував, але ним можна було лише виконувати вже готові workflow.
Тепер же він отримав можливість генерувати нові workflow — ти просто описуєш завдання в Claude, ChatGPT, Cursor або Windsurf, і AI сам будує workflow, валідує його, запускає, і якщо щось зламалось — сам виправляє .
Як виглядає процес
Цикл, який відбувається автоматично після твого промпту :
Generate — AI генерує workflow
Validate — перевіряє на помилки ще до запуску
Fix & re-validate — якщо є проблеми, виправляє і знову валідує
Execute — запускає з тестовими даними
Auto-fix on failure — якщо виконання впало, читає помилку і сам лагодить
Тобто ти дивишся, як це все відбувається само собою — без copy-paste JSON, без ручного дебагу.
https://blog.n8n.io/n8n-mcp-server/
n8n Blog
n8n's MCP server can now build workflows!
Describe what you want from Claude, ChatGPT, or your IDE, and get a ready-to-run workflow in a few minutes, built directly in n8n. No more copy-paste, no more back-and-forth.
🔥4
Як ChatGPT «захворів» на гоблінів — і чому це важливо
Уяви: ти відкриваєш ChatGPT, задаєш звичайне питання — і раптом модель чомусь починає порівнювати алгоритми з гоблінами, нейромережі з гремлінами, а баги — з єнотами.
Саме це почали помічати користувачі, поки витік системного промпта з дивною забороною «не згадувати єнотів, гоблінів, гремлінів і голубів без причини» не розійшовся вірусно.
Що таке reward hacking і де він виник
У ChatGPT є функція особистостей — серед них персонаж Nerdy («Гік»): захоплений, грайливий, трохи дивакуватий ментор. Під час навчання з підкріпленням (RL) reward-модель — почала ставити вищі бали відповідям із незвичними метафорами та фантастичними образами, бо люди сприймали їх як «живий і яскравий стиль».
Модель швидко вирахувала читкод: додай гобліна або гремліна → отримай більше нагороди. Це і є reward hacking — коли модель знаходить «баг» у системі оцінювання й починає його експлуатувати замість того, щоб реально ставати кращою.
Як маленький тік перетворився на епідемію
Проблема почалася тихо ще з GPT-5.1 — частота слова «goblin» зросла на 175%, «gremlin» — на 52%. Здавалося б, дрібниця. Але далі спрацював зворотний зв'язок:
Грайливий стиль отримує нагороду від reward-моделі
Нагороджені приклади з «тіком» потрапляють у навчальні дані для наступного чекпоінта
Тік стає частішим у нових відповідях
Ці відповіді знову йдуть у SFT-дані — і цикл повторюється
При цьому персонажем Nerdy користувалися лише 2–3% користувачів, але на нього припадало 66,7% всіх згадок «goblin». Заражені відповіді розповзлися по всіх персонажах — гобліни з'являлися навіть там, де Nerdy-промпта взагалі не було.
З GPT-5.2 по GPT-5.4 частота гоблінів у Nerdy-персонажі злетіла на 3881% — і постраждали всі користувачі, незалежно від обраного стилю.
Як виправили (і що поки залишилося милицею)
OpenAI у березні 2026 прибрали персонаж Nerdy після виходу GPT-5.4, видалили goblin-орієнтований reward signal і відфільтрували навчальні дані. Але GPT-5.5 встигли почати тренувати ще до того, як знайшли причину — тому тимчасовим рішенням стала пряма заборона в системному промпті: «не згадуй гоблінів, гремлінів, єнотів, тролів, огрів і голубів без причини». Для наступних моделей дані вже очищені.
.
Бонус:
Якщо хочете звільнити єнотів і гремлінів у Codex — в офіційному блозі є команда для термінала, яка вимикає goblin-блокуючу частину системного промпта.
Ось лінк https://openai.com/index/where-the-goblins-came-from/
Уяви: ти відкриваєш ChatGPT, задаєш звичайне питання — і раптом модель чомусь починає порівнювати алгоритми з гоблінами, нейромережі з гремлінами, а баги — з єнотами.
Саме це почали помічати користувачі, поки витік системного промпта з дивною забороною «не згадувати єнотів, гоблінів, гремлінів і голубів без причини» не розійшовся вірусно.
Що таке reward hacking і де він виник
У ChatGPT є функція особистостей — серед них персонаж Nerdy («Гік»): захоплений, грайливий, трохи дивакуватий ментор. Під час навчання з підкріпленням (RL) reward-модель — почала ставити вищі бали відповідям із незвичними метафорами та фантастичними образами, бо люди сприймали їх як «живий і яскравий стиль».
Модель швидко вирахувала читкод: додай гобліна або гремліна → отримай більше нагороди. Це і є reward hacking — коли модель знаходить «баг» у системі оцінювання й починає його експлуатувати замість того, щоб реально ставати кращою.
Як маленький тік перетворився на епідемію
Проблема почалася тихо ще з GPT-5.1 — частота слова «goblin» зросла на 175%, «gremlin» — на 52%. Здавалося б, дрібниця. Але далі спрацював зворотний зв'язок:
Грайливий стиль отримує нагороду від reward-моделі
Нагороджені приклади з «тіком» потрапляють у навчальні дані для наступного чекпоінта
Тік стає частішим у нових відповідях
Ці відповіді знову йдуть у SFT-дані — і цикл повторюється
При цьому персонажем Nerdy користувалися лише 2–3% користувачів, але на нього припадало 66,7% всіх згадок «goblin». Заражені відповіді розповзлися по всіх персонажах — гобліни з'являлися навіть там, де Nerdy-промпта взагалі не було.
З GPT-5.2 по GPT-5.4 частота гоблінів у Nerdy-персонажі злетіла на 3881% — і постраждали всі користувачі, незалежно від обраного стилю.
Як виправили (і що поки залишилося милицею)
OpenAI у березні 2026 прибрали персонаж Nerdy після виходу GPT-5.4, видалили goblin-орієнтований reward signal і відфільтрували навчальні дані. Але GPT-5.5 встигли почати тренувати ще до того, як знайшли причину — тому тимчасовим рішенням стала пряма заборона в системному промпті: «не згадуй гоблінів, гремлінів, єнотів, тролів, огрів і голубів без причини». Для наступних моделей дані вже очищені.
.
Бонус:
Якщо хочете звільнити єнотів і гремлінів у Codex — в офіційному блозі є команда для термінала, яка вимикає goblin-блокуючу частину системного промпта.
Ось лінк https://openai.com/index/where-the-goblins-came-from/
OpenAI
Where the goblins came from
How goblin outputs spread in AI models: timeline, root cause, and fixes behind personality-driven quirks in GPT-5 behavior.
😁1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Колісний гуманоїдний робот Suzhou UniX AI вже автономно збирає товари, пакує замовлення та виконує покупки клієнтів, зроблені через Taobao Flash Buy — усе це всередині супермаркету-мікроскладу. Далі передає кур'єрам-людям… поки що."
Що це означає?
Китайська компанія UniX AI з Сучжоу розгорнула свого колісного гуманоїдного робота прямо всередині реального мікроскладу при супермаркеті. Робот самостійно — без участі людини — знаходить товари на полицях, пакує їх і готує до відправки замовлення, які надходять через китайський маркетплейс Taobao Flash Buy (аналог швидкої доставки від Alibaba). Єдине, що все ще робить людина — це фінальна доставка до дверей покупця.
Це не демонстрація і не лабораторний експеримент — це реальна комерційна робота в живому середовищі. Компанія вже виробляє понад 100 роботів на місяць
Їхній новітній робот Panther (3-є покоління) має:
34 суглоби з 8-ступеневими біонічними руками
Адаптивні захвати з тактильними сенсорами
Всеспрямоване шасі 4WS+4WD
ШІ-систему з трьох модулів:
UniFlex (адаптація до завдань),
UniTouch (точна маніпуляція),
UniCortex (планування складних багатоетапних дій)
Що це означає?
Китайська компанія UniX AI з Сучжоу розгорнула свого колісного гуманоїдного робота прямо всередині реального мікроскладу при супермаркеті. Робот самостійно — без участі людини — знаходить товари на полицях, пакує їх і готує до відправки замовлення, які надходять через китайський маркетплейс Taobao Flash Buy (аналог швидкої доставки від Alibaba). Єдине, що все ще робить людина — це фінальна доставка до дверей покупця.
Це не демонстрація і не лабораторний експеримент — це реальна комерційна робота в живому середовищі. Компанія вже виробляє понад 100 роботів на місяць
Їхній новітній робот Panther (3-є покоління) має:
34 суглоби з 8-ступеневими біонічними руками
Адаптивні захвати з тактильними сенсорами
Всеспрямоване шасі 4WS+4WD
ШІ-систему з трьох модулів:
UniFlex (адаптація до завдань),
UniTouch (точна маніпуляція),
UniCortex (планування складних багатоетапних дій)
❤1