Это канал про управление информационными технологиями в компаниях, где ИТ — ключевая опора для бизнеса.
На волне хайпа вокруг внедрения ИИ-технологий в бизнесе — не могу остаться в стороне. Мне есть, что сказать по теме. Поэтому, говорить тут будем не про то, какой софт поставить и не про то, какая новая языковая модель появилась на этой неделе.
Будем пробовать тут про другое: как ИТ поддерживает бизнес-процессы, участвует в них, а в XXI веке часто их и определяет. Вот, в этот момент, какой-то владелец (например) строительной компании скажет: "нафига нам твой ИИ, нафига нам вообще ИТ - нам нужно дома строить, а людей не хватает." И не то чтобы он был не прав. Большинство компаний не зарабатывают на ИТ. Для них это бухгалтерская строка «прочие расходы». Поэтому нормальная реакция владельца: «чё так дорого - давайте урежем».
За свою долгую карьеру я был по обе стороны баррикад: и на стороне поставщиков ИТ-решений и на стороне заказчиков. И это мне позволяет видеть разницу между компаниями, где ИТ — инструмент, и теми, где ИТ — расходы. Я видел компании, где внедрение CRM сокращало время обработки заявки вдвое. И видел компании, где та же CRM через год превращалась в дорогую записную книжку.
Дело не в деньгах. Дело в том, что ИТ воспринимают как статью расходов, а не как рычаг. Было время, когда бухгалтеры считали балансы на деревянных счётах. Сегодня никто в здравом уме счёты не использует - у всех есть Excel, на худой случай. Приход ИИ в нашу жизнь меняет очень многое. Есть эксперты, которые равняют это с приходом электричества в жизнь человечества. Не буду спорить о магнитуде влияния, но разрыв между теми, кто использует ИИ как ускоритель, и теми, кто не понимает, как ИИ может решать реальные бизнес-задачи, будет только расти. И это не про размер бюджета. Это про то, чтобы видеть перспективу и принимать решения.
Попробую помочь всем, кто перспективу не видит, но очень хочет увидеть.
Меня зовут Александр Чайкин. Я инженер, архитектор и менеджер — одновременно, потому что разделять эти роли в реальной работе не получается.
30 лет в ИТ. В разное время работал в ведущих ИТ-компаниях мира — IBM, Microsoft. Сейчас работаю в крупном международном enterprise-проекте, отвечаю за SLA вычислительной инфраструктуры в регионе Россия и СНГ.
О чём будет канал:
— Советы ЛПРам и владельцам бизнеса в РФ: как выживать, как оптимизировать, как развиваться, когда бюджет ограничен, а требования растут.
— ИИ в реальных процессах: не «как написать промпт», а как встроить модели в бизнес-логику.
— Внутренняя кухня enterprise-проектов. Как устроены решения, которые принимаются на уровне архитектуры, а не на уровне «пусть админ поставит».
— Опыт ведущих ИТ-компаний: что работает в больших системах, а что — только в презентациях.
Под постами есть комментарии — буду всё читать и смотреть. Спорить — тоже можно.
На волне хайпа вокруг внедрения ИИ-технологий в бизнесе — не могу остаться в стороне. Мне есть, что сказать по теме. Поэтому, говорить тут будем не про то, какой софт поставить и не про то, какая новая языковая модель появилась на этой неделе.
Будем пробовать тут про другое: как ИТ поддерживает бизнес-процессы, участвует в них, а в XXI веке часто их и определяет. Вот, в этот момент, какой-то владелец (например) строительной компании скажет: "нафига нам твой ИИ, нафига нам вообще ИТ - нам нужно дома строить, а людей не хватает." И не то чтобы он был не прав. Большинство компаний не зарабатывают на ИТ. Для них это бухгалтерская строка «прочие расходы». Поэтому нормальная реакция владельца: «чё так дорого - давайте урежем».
За свою долгую карьеру я был по обе стороны баррикад: и на стороне поставщиков ИТ-решений и на стороне заказчиков. И это мне позволяет видеть разницу между компаниями, где ИТ — инструмент, и теми, где ИТ — расходы. Я видел компании, где внедрение CRM сокращало время обработки заявки вдвое. И видел компании, где та же CRM через год превращалась в дорогую записную книжку.
Дело не в деньгах. Дело в том, что ИТ воспринимают как статью расходов, а не как рычаг. Было время, когда бухгалтеры считали балансы на деревянных счётах. Сегодня никто в здравом уме счёты не использует - у всех есть Excel, на худой случай. Приход ИИ в нашу жизнь меняет очень многое. Есть эксперты, которые равняют это с приходом электричества в жизнь человечества. Не буду спорить о магнитуде влияния, но разрыв между теми, кто использует ИИ как ускоритель, и теми, кто не понимает, как ИИ может решать реальные бизнес-задачи, будет только расти. И это не про размер бюджета. Это про то, чтобы видеть перспективу и принимать решения.
Попробую помочь всем, кто перспективу не видит, но очень хочет увидеть.
Меня зовут Александр Чайкин. Я инженер, архитектор и менеджер — одновременно, потому что разделять эти роли в реальной работе не получается.
30 лет в ИТ. В разное время работал в ведущих ИТ-компаниях мира — IBM, Microsoft. Сейчас работаю в крупном международном enterprise-проекте, отвечаю за SLA вычислительной инфраструктуры в регионе Россия и СНГ.
О чём будет канал:
— Советы ЛПРам и владельцам бизнеса в РФ: как выживать, как оптимизировать, как развиваться, когда бюджет ограничен, а требования растут.
— ИИ в реальных процессах: не «как написать промпт», а как встроить модели в бизнес-логику.
— Внутренняя кухня enterprise-проектов. Как устроены решения, которые принимаются на уровне архитектуры, а не на уровне «пусть админ поставит».
— Опыт ведущих ИТ-компаний: что работает в больших системах, а что — только в презентациях.
Под постами есть комментарии — буду всё читать и смотреть. Спорить — тоже можно.
Какая ошибка в ИТ стоит больше всего для компании? Кто-то скажет: купить не то оборудование, другой ответит — купить не тот софт. Мой ответ — не иметь того, кто отвечает за ИТ-решения в целом.
В небольших компаниях это выглядит так: нет выделенного ИТ-специалиста. Есть начальник склада, который «вроде разбирается в компьютерах», или приходящий студент, что выполняет роль сисадмина на аутсорсе раз в месяц.
Достаточно типично для малого бизнеса в России. Если что-то сломалось — ищем фрилансера, который починит. Над развитием, контролем и управлением думает владелец — больше некому.
В такой ситуации решения принимают поставщики и продавцы ИТ-решений, оборудования, софта. Потому что они приходят с готовым ответом.
— Вам нужен этот сервер.
— Без этого облачного тарифа вы не сможете работать.
— У всех стоит эта CRM, берите.
Они не врут — ведь без сервера не работает программа, без облачного тарифа не запустить отгрузки, а CRM, реально, нужна для продаж. Проблема не в них. Проблема в том, что у компании нет своего человека, который думает об ИТ как о системе, а не как о списке заявок. Кто-то, кто может сказать: «Этот сервер нам не нужен. А вот резервное копирование — нужно, и вот почему.»
Это не обязательно должен быть штатный ИТ-директор на полную ставку. Мало кто из малого бизнеса готов платить рыночную ставку ИТ-директора с опытом. Да и серьёзно, нет в малом бизнесе загрузки для ИТ-директора на 8 часов и 5 дней в неделю.
Нужен кто-то, кто будет выполнять функцию. Это может быть внешний ИТ-специалист, консультант на час в неделю. Главное — чтобы был кто-то, кто смотрит на ИТ через призму бизнеса, понимает рабочие процессы и отвечает за работу ИТ в комплексе. Ему не обязательно принимать денежные решения — но может дать варианты тому, кто их принимает.
Без своего человека в функции — поставщики и продавцы будут принимать решения за вас. Вопрос только — в чью пользу.
В небольших компаниях это выглядит так: нет выделенного ИТ-специалиста. Есть начальник склада, который «вроде разбирается в компьютерах», или приходящий студент, что выполняет роль сисадмина на аутсорсе раз в месяц.
Достаточно типично для малого бизнеса в России. Если что-то сломалось — ищем фрилансера, который починит. Над развитием, контролем и управлением думает владелец — больше некому.
В такой ситуации решения принимают поставщики и продавцы ИТ-решений, оборудования, софта. Потому что они приходят с готовым ответом.
— Вам нужен этот сервер.
— Без этого облачного тарифа вы не сможете работать.
— У всех стоит эта CRM, берите.
Они не врут — ведь без сервера не работает программа, без облачного тарифа не запустить отгрузки, а CRM, реально, нужна для продаж. Проблема не в них. Проблема в том, что у компании нет своего человека, который думает об ИТ как о системе, а не как о списке заявок. Кто-то, кто может сказать: «Этот сервер нам не нужен. А вот резервное копирование — нужно, и вот почему.»
Это не обязательно должен быть штатный ИТ-директор на полную ставку. Мало кто из малого бизнеса готов платить рыночную ставку ИТ-директора с опытом. Да и серьёзно, нет в малом бизнесе загрузки для ИТ-директора на 8 часов и 5 дней в неделю.
Нужен кто-то, кто будет выполнять функцию. Это может быть внешний ИТ-специалист, консультант на час в неделю. Главное — чтобы был кто-то, кто смотрит на ИТ через призму бизнеса, понимает рабочие процессы и отвечает за работу ИТ в комплексе. Ему не обязательно принимать денежные решения — но может дать варианты тому, кто их принимает.
Без своего человека в функции — поставщики и продавцы будут принимать решения за вас. Вопрос только — в чью пользу.
❤3
🌊 YouTube и Telegram завалены одним и тем же: как поднять ИИ-агента, как подключить второй мозг, как собрать agent OS.
Большинству владельцев бизнеса это не нужно. Вообще.
📌 Достаточно найти одну задачу, которую делаете руками каждую неделю, и отдать её ИИ сегодня. Без агентов, без интеграций, без кода.
Четыре вопроса — проверьте любой рутинный процесс:
1️⃣ Это повторяется каждую неделю по одинаковой схеме?
2️⃣ Входная информация уже в цифре — таблица, переписка, аудио, текст?
3️⃣ Если ИИ ошибётся — заметите за минуту и исправите до последствий?
4️⃣ На это уходит суммарно больше двух часов в неделю?
Четыре «да» — берём в работу.
🔧 У меня нет оффлайн бизнеса, но по моему опыту в разных проектах список может выглядеть так:
— Прайсы поставщиков: загрузил xls или pdf, задал параметры сравнения — получил ответ.
— Отчёт по продажам и остаткам: выгрузка из 1С → ИИ формулирует, что выбивается из нормы.
— КП после переговоров: расшифровка звонка → структурированный документ.
— Входящие заявки с сайта: скопировал письма из почты или пересланное из Telegram — попросил выделить суть, приоритет, а также то, что требует ответа сегодня.
Не поручусь, что эти сценарии сработают в каждом бизнесе — но как стартовая обойма, с которой можно начать, а не разбираться полгода, — работает.
💡 Для меня, самая нудная часть работы — документация: описал структуру и правила — и веду её в диалоге с ИИ. Никакого софта, никаких интеграций — просто чат с контекстом.
Там, где в голове есть представление результата — ИИ подхватывает быстро. Там, где нет — не поможет никакой агент.
Большинству владельцев бизнеса это не нужно. Вообще.
📌 Достаточно найти одну задачу, которую делаете руками каждую неделю, и отдать её ИИ сегодня. Без агентов, без интеграций, без кода.
Четыре вопроса — проверьте любой рутинный процесс:
1️⃣ Это повторяется каждую неделю по одинаковой схеме?
2️⃣ Входная информация уже в цифре — таблица, переписка, аудио, текст?
3️⃣ Если ИИ ошибётся — заметите за минуту и исправите до последствий?
4️⃣ На это уходит суммарно больше двух часов в неделю?
Четыре «да» — берём в работу.
🔧 У меня нет оффлайн бизнеса, но по моему опыту в разных проектах список может выглядеть так:
— Прайсы поставщиков: загрузил xls или pdf, задал параметры сравнения — получил ответ.
— Отчёт по продажам и остаткам: выгрузка из 1С → ИИ формулирует, что выбивается из нормы.
— КП после переговоров: расшифровка звонка → структурированный документ.
— Входящие заявки с сайта: скопировал письма из почты или пересланное из Telegram — попросил выделить суть, приоритет, а также то, что требует ответа сегодня.
Не поручусь, что эти сценарии сработают в каждом бизнесе — но как стартовая обойма, с которой можно начать, а не разбираться полгода, — работает.
💡 Для меня, самая нудная часть работы — документация: описал структуру и правила — и веду её в диалоге с ИИ. Никакого софта, никаких интеграций — просто чат с контекстом.
Там, где в голове есть представление результата — ИИ подхватывает быстро. Там, где нет — не поможет никакой агент.
У меня была хроническая боль: программа для скриншотов, которой я пользуюсь каждый день по многу раз, каждый раз требовала вводить имя файла вручную для сохранения на диске.
Мелочь. Но каждый день и по много раз. Бесило, т.к. я понимал, что могу решить вопрос. Т.е. технически там ничего сложного, нужно просто выделить отдельную папку для сохранения скриншотов из этой программы, сохранять очередной скрин с именем, что предлагается по-умолчанию: Screenshot_1.png и повесить скрипт, который следит за появлением файла в этой папке и затем переименует его, используя шаблон <дата>+<время> и, наконец, сохранит файл в общей папке скринов. Тогда он будет иметь уникальное имя и всегда можно найти.
Все просто, ведь? Но, с другой стороны, это нужно потратить время на изучение специальных команд PowerShell, возможно, несколько часов. Потом, написать скрипт, отладить, настроить ему автозапуск, протестировать и так далее. И все — ради пятиминутной проблемы. Поэтому я просто жил с этим.
Когда окончательно надоело, попросил ИИ написать скрипт. Объяснил задачу как есть. Через две минуты скрипт был готов, файлы переименовываются автоматически.
Работает до сих пор.
Если вы осознаёте, что какое-то действие раздражает и хотелось бы иначе — это уже достаточная формулировка задачи для ИИ. Не нужно знать язык, не нужно читать документацию.
Барьер между «понимаю проблему» и «решил проблему» теперь не занимает дни, можно решить за минуты.
Мелочь. Но каждый день и по много раз. Бесило, т.к. я понимал, что могу решить вопрос. Т.е. технически там ничего сложного, нужно просто выделить отдельную папку для сохранения скриншотов из этой программы, сохранять очередной скрин с именем, что предлагается по-умолчанию: Screenshot_1.png и повесить скрипт, который следит за появлением файла в этой папке и затем переименует его, используя шаблон <дата>+<время> и, наконец, сохранит файл в общей папке скринов. Тогда он будет иметь уникальное имя и всегда можно найти.
Все просто, ведь? Но, с другой стороны, это нужно потратить время на изучение специальных команд PowerShell, возможно, несколько часов. Потом, написать скрипт, отладить, настроить ему автозапуск, протестировать и так далее. И все — ради пятиминутной проблемы. Поэтому я просто жил с этим.
Когда окончательно надоело, попросил ИИ написать скрипт. Объяснил задачу как есть. Через две минуты скрипт был готов, файлы переименовываются автоматически.
Работает до сих пор.
Если вы осознаёте, что какое-то действие раздражает и хотелось бы иначе — это уже достаточная формулировка задачи для ИИ. Не нужно знать язык, не нужно читать документацию.
Барьер между «понимаю проблему» и «решил проблему» теперь не занимает дни, можно решить за минуты.
💡 ИИ ускоряет только там, где у вас уже есть экспертиза. Чем меньше опыта — тем меньше вы способны проверить то, что он выдал.
📌 Отдать «мегамозгу» незнакомую задачу — соблазнительно. Казалось бы, модель умнее. Но без вашего контекста и опыта вы не отличите галлюцинацию от факта.
⚠️ Заказал как-то маркетинговое исследование через ИИ. Результаты выглядели круто — сегментация, тренды. Обрадовался.
❌ А потом засомневался: я не маркетолог, откуда мне знать — это реальная картина рынка или модель просто сгенерировала то, что считает релевантным? Цифры можно проверить. А для выводов квалификации не хватает.
🔍 Если могу оценить результат за пару минут — скорость растёт в разы. Если нет — то же время уходит на перепроверку.
❓ ИИ создаёт иллюзию экспертизы — уверенный тон, красивые формулировки. Без опыта не поймёте, где верный вывод, а где убедительная упаковка чуши. Не ведитесь.
📌 Отдать «мегамозгу» незнакомую задачу — соблазнительно. Казалось бы, модель умнее. Но без вашего контекста и опыта вы не отличите галлюцинацию от факта.
⚠️ Заказал как-то маркетинговое исследование через ИИ. Результаты выглядели круто — сегментация, тренды. Обрадовался.
❌ А потом засомневался: я не маркетолог, откуда мне знать — это реальная картина рынка или модель просто сгенерировала то, что считает релевантным? Цифры можно проверить. А для выводов квалификации не хватает.
🔍 Если могу оценить результат за пару минут — скорость растёт в разы. Если нет — то же время уходит на перепроверку.
❓ ИИ создаёт иллюзию экспертизы — уверенный тон, красивые формулировки. Без опыта не поймёте, где верный вывод, а где убедительная упаковка чуши. Не ведитесь.
💯6
Знакомая ситуация? Узнаете себя? Добро пожаловать в клуб.
Вариант «купить» решает проблему ровно до следующего раза. Вариант «разобраться» — требует времени, которого нет. Поэтому кнопка слева побеждает в 9 случаях из 10.
Расскажу свой случай. В свободное время люблю полетать в MS Flight Simulator. Кто-то скажет: "баловство". Согласен, но мне нравится. Учитывая свои слабости пару лет назад обновил личный ноут с учетом на игры. Flight Sim хочет самое топовое железо, если что. И полтора года страдал, т.к. производительность игры не совпадала с тем, что должно выдавать мое железо. Заходил на вопрос разобраться, что не так несколько раз и не мог найти ответа. Начал всерьез рассматривать варианты обновления ноута, благо уже вышли модели на RTX5080. Напоследок решил сделать еще один заход в исследование и нашел переключатель в BIOS, который разблокировал полное использование процессора. На итог — получил стабильные 50-60 кадров на настройках, которые меня устраивают.
Кнопка слева — это про «снять симптом». Кнопка справа — про «вылечить причину».
Спойлер: иногда сервер действительно пора менять. Но чаще — нет.
Вариант «купить» решает проблему ровно до следующего раза. Вариант «разобраться» — требует времени, которого нет. Поэтому кнопка слева побеждает в 9 случаях из 10.
Расскажу свой случай. В свободное время люблю полетать в MS Flight Simulator. Кто-то скажет: "баловство". Согласен, но мне нравится. Учитывая свои слабости пару лет назад обновил личный ноут с учетом на игры. Flight Sim хочет самое топовое железо, если что. И полтора года страдал, т.к. производительность игры не совпадала с тем, что должно выдавать мое железо. Заходил на вопрос разобраться, что не так несколько раз и не мог найти ответа. Начал всерьез рассматривать варианты обновления ноута, благо уже вышли модели на RTX5080. Напоследок решил сделать еще один заход в исследование и нашел переключатель в BIOS, который разблокировал полное использование процессора. На итог — получил стабильные 50-60 кадров на настройках, которые меня устраивают.
Кнопка слева — это про «снять симптом». Кнопка справа — про «вылечить причину».
Спойлер: иногда сервер действительно пора менять. Но чаще — нет.
☕️ Наткнулся на твит с интересным графиком и завис на минуту.
📊 Интересная картинка. Сравнение бюджетов исторических мегапроектов: Манхэттенский проект, программа «Аполлон», хайвеи США. И вертикальная линия — дата-центры 2019–2025: $930 миллиардов за 6 лет.
💭 Есть фраза «информация правит миром». До недавнего времени для меня это была понятная, но абстракция. График перевёл её в физику. $930B в бетон, вычислительную инфраструктуру, электричество и охлаждение — в объекты, которые работают с информацией в широком смысле.
⏳ Промышленная революция строила свою инфраструктуру 80 лет. Каналы, железные дороги, фабрики. Цифровая — полвека: от транзистора до облачных вычислений. А нынешний рывок: почти триллион долларов в инфраструктуру за 6 лет.
💡 И это не очередной этап цифровизации. Это переход в digital-first: мир, где цифровая среда — не надстройка, а основа. Решения принимаются в ней. Бизнес строится через неё. Инфраструктура существует для неё.
🔥 ИИ тут играет роль акселератора. Это тот самый фактор, который превратил плавную эволюцию в спринтерский рывок.
📌 Корпорации свою ставку уже сделали. Хотим мы этого или нет.
📊 Интересная картинка. Сравнение бюджетов исторических мегапроектов: Манхэттенский проект, программа «Аполлон», хайвеи США. И вертикальная линия — дата-центры 2019–2025: $930 миллиардов за 6 лет.
💭 Есть фраза «информация правит миром». До недавнего времени для меня это была понятная, но абстракция. График перевёл её в физику. $930B в бетон, вычислительную инфраструктуру, электричество и охлаждение — в объекты, которые работают с информацией в широком смысле.
⏳ Промышленная революция строила свою инфраструктуру 80 лет. Каналы, железные дороги, фабрики. Цифровая — полвека: от транзистора до облачных вычислений. А нынешний рывок: почти триллион долларов в инфраструктуру за 6 лет.
💡 И это не очередной этап цифровизации. Это переход в digital-first: мир, где цифровая среда — не надстройка, а основа. Решения принимаются в ней. Бизнес строится через неё. Инфраструктура существует для неё.
🔥 ИИ тут играет роль акселератора. Это тот самый фактор, который превратил плавную эволюцию в спринтерский рывок.
📌 Корпорации свою ставку уже сделали. Хотим мы этого или нет.
❤2
«У нас всё в облаке» — слышу эту фразу регулярно. И тут я всегда мысленно собираюсь, потому что сколько людей, столько и смыслов, которые они закладывают в эту фразу.
Потому что «в облаке» — это ответ на вопрос «где», а не «зачем» и «как». А путать эти вопросы — первый шаг к тому, чтобы через два года платить втридорога за то, чем никто не управляет.
Я сам прошел эту эволюцию. Возможность хранить что-то абстрактно в облаке и иметь к этому доступ из любой точки мира — подкупает своей гибкостью. Однако, простое хранение или даже размещение сервера в облаке практически не меняет ценность для бизнеса. Нужно смотреть в бизнес-процессы и находить те места, которые облачная архитектура усиливает, дает дополнительные возможности, сокращает затраты. Например, рабочий процесс в облаке может масштабироваться под рост нагрузки, увеличение количества пользователей или другие сценарии. Наличие стратегии отличает размещение ресурсов от использования облачных преимуществ.
Без стратегии и архитектурного плана некому будет дать ответы на другие вопросы:
— Что будет, если облако станет недоступно? Не «если упадёт сервер», а если провайдер поменяет тарифы, условия или просто закроется сегмент.
— Кто управляет доступом? Облачные папки разрастаются как сорняки — через год в них лежит всё, включая документы уволившихся два квартала назад сотрудников. Я видел облачную помойку на 4 терабайта, где никто не мог найти договор аренды.
— Как облачная часть стыкуется с тем, что осталось on-premise? Потому что обычно остаётся много. Бухгалтерия сидит в 1С на своём сервере в подвале, касса вообще работает через GPRS-модем, а станок с ЧПУ управляется DOS-программой 1998 года.
— И главное — сколько это будет стоить через два года при текущем темпе роста данных?
Завести файлопомойку в облаке сегодня легко. И доступы все раздать тоже. Но без ясного понимания, какие бизнес-процессы улучшились, — это просто статья затрат и KPI для менеджера, который "внедрил облака" в компании.
Потому что «в облаке» — это ответ на вопрос «где», а не «зачем» и «как». А путать эти вопросы — первый шаг к тому, чтобы через два года платить втридорога за то, чем никто не управляет.
Я сам прошел эту эволюцию. Возможность хранить что-то абстрактно в облаке и иметь к этому доступ из любой точки мира — подкупает своей гибкостью. Однако, простое хранение или даже размещение сервера в облаке практически не меняет ценность для бизнеса. Нужно смотреть в бизнес-процессы и находить те места, которые облачная архитектура усиливает, дает дополнительные возможности, сокращает затраты. Например, рабочий процесс в облаке может масштабироваться под рост нагрузки, увеличение количества пользователей или другие сценарии. Наличие стратегии отличает размещение ресурсов от использования облачных преимуществ.
Без стратегии и архитектурного плана некому будет дать ответы на другие вопросы:
— Что будет, если облако станет недоступно? Не «если упадёт сервер», а если провайдер поменяет тарифы, условия или просто закроется сегмент.
— Кто управляет доступом? Облачные папки разрастаются как сорняки — через год в них лежит всё, включая документы уволившихся два квартала назад сотрудников. Я видел облачную помойку на 4 терабайта, где никто не мог найти договор аренды.
— Как облачная часть стыкуется с тем, что осталось on-premise? Потому что обычно остаётся много. Бухгалтерия сидит в 1С на своём сервере в подвале, касса вообще работает через GPRS-модем, а станок с ЧПУ управляется DOS-программой 1998 года.
— И главное — сколько это будет стоить через два года при текущем темпе роста данных?
Завести файлопомойку в облаке сегодня легко. И доступы все раздать тоже. Но без ясного понимания, какие бизнес-процессы улучшились, — это просто статья затрат и KPI для менеджера, который "внедрил облака" в компании.
👀 Пару дней назад наткнулся на Reel, где парень разбирает историческую цепочку: кто строил инфраструктуру, а кто на ней открывал новые рынки.
1998 — появился интернет. Amazon и Google не строили сеть — они нашли на ней новый рынок. 2006 — AWS, а Netflix и Spotify уже поверх. 2012 — смартфоны и карты, а Uber и Airbnb создали то, чего не было.
🧠 Его вывод: AI-агенты — это новая инфраструктура. Те, кто просто пытается сделать «лучшего агента», конкурируют с OpenAI и Anthropic. Выигрывают те, кто находит новый рынок поверх.
🤔 Сразу вспомнил себя. Поставил Hermes, подключил локальную модель, чтобы не платить подписки. Ноут тянул только слабые — агент дурил. Решил «починить» — сделать детерминированный слой памяти. Даже получил кое-какие результаты. И спросил себя: «Зачем я делаю инструмент лучше? Завтра его создатели всё обесценят».
💡 Переключился на облачную модель за небольшие деньги — и вернулся к тому, ради чего всё затевалось: работать с контентом для этого канала.
📌 Выбор модели или агента — это выбор инструмента. Идеального нет. Есть тот, который решает вашу задачу.
1998 — появился интернет. Amazon и Google не строили сеть — они нашли на ней новый рынок. 2006 — AWS, а Netflix и Spotify уже поверх. 2012 — смартфоны и карты, а Uber и Airbnb создали то, чего не было.
🧠 Его вывод: AI-агенты — это новая инфраструктура. Те, кто просто пытается сделать «лучшего агента», конкурируют с OpenAI и Anthropic. Выигрывают те, кто находит новый рынок поверх.
🤔 Сразу вспомнил себя. Поставил Hermes, подключил локальную модель, чтобы не платить подписки. Ноут тянул только слабые — агент дурил. Решил «починить» — сделать детерминированный слой памяти. Даже получил кое-какие результаты. И спросил себя: «Зачем я делаю инструмент лучше? Завтра его создатели всё обесценят».
💡 Переключился на облачную модель за небольшие деньги — и вернулся к тому, ради чего всё затевалось: работать с контентом для этого канала.
📌 Выбор модели или агента — это выбор инструмента. Идеального нет. Есть тот, который решает вашу задачу.
👍1
📄 Допустим, решил ты сделать себе лендинг с использованием ИИ. Быстро, без дизайнера, без верстальщика. Нашёл ИИ-навык — обещает собрать страницу за пару минут. Скачиваешь.
❓ Внутри — простой текстовый файл. Ничего подозрительного: инструкция для твоего агента — скачать Stitch SDK по ссылке и следовать документации. Никаких .exe, никаких скриптов.
✅ Ставишь навык. Он работает. Через месяц — всё ещё работает.
⚠️ Только теперь по той же ссылке — скрипт, который собирает твои пароли и отправляет их наружу. Агент его выполняет. Навык не обновлялся, файл не менялся, антивирус молчит — ничего не сигнализирует об угрозе.
🔬 Это не гипотеза. Компания AIR провела эксперимент: создала навык brand-landingpage, он прошёл все сканеры безопасности и набрал 26 000 установок. В демо — просто собирали email. В реальной атаке — могли получить доступ к внутренним системам.
📌 Вывод: если ИИ-навык ссылается на внешний URL — вы не можете проверить его безопасность в момент установки. Угроза приходит не с файлом, а с подменой содержимого по ссылке. Единственная защита — перед установкой проверить, тянется ли навык наружу. Если да — доверия быть не должно.
❓ Внутри — простой текстовый файл. Ничего подозрительного: инструкция для твоего агента — скачать Stitch SDK по ссылке и следовать документации. Никаких .exe, никаких скриптов.
✅ Ставишь навык. Он работает. Через месяц — всё ещё работает.
⚠️ Только теперь по той же ссылке — скрипт, который собирает твои пароли и отправляет их наружу. Агент его выполняет. Навык не обновлялся, файл не менялся, антивирус молчит — ничего не сигнализирует об угрозе.
🔬 Это не гипотеза. Компания AIR провела эксперимент: создала навык brand-landingpage, он прошёл все сканеры безопасности и набрал 26 000 установок. В демо — просто собирали email. В реальной атаке — могли получить доступ к внутренним системам.
📌 Вывод: если ИИ-навык ссылается на внешний URL — вы не можете проверить его безопасность в момент установки. Угроза приходит не с файлом, а с подменой содержимого по ссылке. Единственная защита — перед установкой проверить, тянется ли навык наружу. Если да — доверия быть не должно.
😱3
📄 Я работал в трёх больших международных компаниях. В первой управление результативностью работало — цели были моими, бонус — от моего результата.
📊 Во второй — тоже работало, но менее прозрачно: цели каскадируются от менеджера. Система живая, бюрократии больше.
❌ В третьей — как будто тоже. Но. Мои KPI — спущенные сверху показатели, на которые я не влияю. Региональный менеджер не может повлиять на результат глобального контракта. Система не управляет результативностью — она производит бумажки.
⚠️ В какой-то момент я сдался и начал ставить всем 5 из 5. Чтобы не тратить время на то, на что никто не смотрит. Это не цинизм. Это адаптация.
💡 Внедряете у себя? Первый вопрос: может ли сотрудник влиять на свою метрику? Если по итогам квартала он не знал, на что повлиять, — это не управление результативностью. Это социалистические обязательства. Форма есть, содержания нет.
📊 Во второй — тоже работало, но менее прозрачно: цели каскадируются от менеджера. Система живая, бюрократии больше.
❌ В третьей — как будто тоже. Но. Мои KPI — спущенные сверху показатели, на которые я не влияю. Региональный менеджер не может повлиять на результат глобального контракта. Система не управляет результативностью — она производит бумажки.
⚠️ В какой-то момент я сдался и начал ставить всем 5 из 5. Чтобы не тратить время на то, на что никто не смотрит. Это не цинизм. Это адаптация.
💡 Внедряете у себя? Первый вопрос: может ли сотрудник влиять на свою метрику? Если по итогам квартала он не знал, на что повлиять, — это не управление результативностью. Это социалистические обязательства. Форма есть, содержания нет.
👍1
💬 На днях написали в личку. Предлагали «команду из 14 ИИ-специалистов, которые заберут всю рутину».
Я задал один вопрос: «Откуда они возьмут данные и контекст компании?»
Дальше — 20 сообщений попыток уйти от этого вопроса.
📌 Развернуть агента — можно одной командой. С деплоем проблем нет. Есть проблема важнее — агенту нечем работать.
С личным агентом — можно без подготовки. Поставил, дал пару задач, работает. Для реальной автоматизации — даже одного процесса, даже одного человека — мало развернуть. Нужны данные на входе, описание что и как делать, правила и ограничения, навыки под повторяющиеся шаги. Это и есть цифровой слой. Без него агент — дорогой попугай.
💡 14 агентов = 14 таких слоёв. Продавцы говорят про агентов. 99,999% работы — построить слой, про который они молчат.
Я задал один вопрос: «Откуда они возьмут данные и контекст компании?»
Дальше — 20 сообщений попыток уйти от этого вопроса.
📌 Развернуть агента — можно одной командой. С деплоем проблем нет. Есть проблема важнее — агенту нечем работать.
С личным агентом — можно без подготовки. Поставил, дал пару задач, работает. Для реальной автоматизации — даже одного процесса, даже одного человека — мало развернуть. Нужны данные на входе, описание что и как делать, правила и ограничения, навыки под повторяющиеся шаги. Это и есть цифровой слой. Без него агент — дорогой попугай.
💡 14 агентов = 14 таких слоёв. Продавцы говорят про агентов. 99,999% работы — построить слой, про который они молчат.
👍5