Далеко не всем очевидная мысль: чем менее "технологической" и "корпоративной" является индустрия, тем больнее для неё будет внедрение ИИ, и тем больше пользы и радости увидят клиенты.
Мы постоянно думаем про банки, ИТ-корпорации и государства, куда ИИ, безусловно, приходит, но у самих этих корпораций есть ресурсы и, часто, желание стараться реально упороться в этой трансформации, потому что иначе - смерть.
Если посмотреть на фото-салоны, риелторов, дропшиперов, ветеринарные клиники и другие «приземленные» сервисные бизнесы, становится видно главное - они живут на ручном труде, неструктурированных процессах и персональной инерции. Там нет ИТ-департаментов, нет команд лютых дата-сатанистов, нет roadmap’ов на 3 года. Есть WhatsApp, Excel, CRM десятилетней давности и куча человеческого шума между клиентом и результатом.
В этих индустриях автоматизация происходит не медленее, но значительно более сконцентрировано. Да, ИИ (пока что) не заменит сантехника и лошадиного доктора, но я вижу каждый день примеры автоматизации софта вокруг них: диспетчеризации, менеджмента, поддержки клиентов, продаж, бухгалтерии и любой другой функции.
Но ключевая разница в том, что, в отличии от банка и гугла, даже самой большой риэлторской конторой или сетью цветочных салонов владеет обычный предприниматель, который далек от линейной алгебры и RPO, который управляет бизнесом примерно одинаково последние 30+ лет и у которого нет шумно дышащего в лысину борда, и которому не задают подзаковыристых запросах о стратегическом конкурентном преимуществе ястребы из WSJ каждый квартал на собрании акционеров.
Самый сильный ИИ-удар будет не по Google и JPMorgan, а по сотням тысяч "нормальных" бизнесов, которые десятилетиями жили без технологического давления. Клиенты выиграют - быстрее, дешевле, прозрачнее. Предприниматели либо адаптируются, либо внезапно узнают, что их бизнес - это не уникальная экспертиза, а набор автоматизируемых функций. И времени на раскачку тут сильно меньше, чем кажется.
Я каждый общаюсь со стартапами, которые видят для себя огромный жирный рынок в возможности автоматизировать одну из таких старых и скучных индустрий. И видя их фокус и упорство, я уверен, у очень многих получится.
Мы постоянно думаем про банки, ИТ-корпорации и государства, куда ИИ, безусловно, приходит, но у самих этих корпораций есть ресурсы и, часто, желание стараться реально упороться в этой трансформации, потому что иначе - смерть.
Если посмотреть на фото-салоны, риелторов, дропшиперов, ветеринарные клиники и другие «приземленные» сервисные бизнесы, становится видно главное - они живут на ручном труде, неструктурированных процессах и персональной инерции. Там нет ИТ-департаментов, нет команд лютых дата-сатанистов, нет roadmap’ов на 3 года. Есть WhatsApp, Excel, CRM десятилетней давности и куча человеческого шума между клиентом и результатом.
В этих индустриях автоматизация происходит не медленее, но значительно более сконцентрировано. Да, ИИ (пока что) не заменит сантехника и лошадиного доктора, но я вижу каждый день примеры автоматизации софта вокруг них: диспетчеризации, менеджмента, поддержки клиентов, продаж, бухгалтерии и любой другой функции.
Но ключевая разница в том, что, в отличии от банка и гугла, даже самой большой риэлторской конторой или сетью цветочных салонов владеет обычный предприниматель, который далек от линейной алгебры и RPO, который управляет бизнесом примерно одинаково последние 30+ лет и у которого нет шумно дышащего в лысину борда, и которому не задают подзаковыристых запросах о стратегическом конкурентном преимуществе ястребы из WSJ каждый квартал на собрании акционеров.
Самый сильный ИИ-удар будет не по Google и JPMorgan, а по сотням тысяч "нормальных" бизнесов, которые десятилетиями жили без технологического давления. Клиенты выиграют - быстрее, дешевле, прозрачнее. Предприниматели либо адаптируются, либо внезапно узнают, что их бизнес - это не уникальная экспертиза, а набор автоматизируемых функций. И времени на раскачку тут сильно меньше, чем кажется.
Я каждый общаюсь со стартапами, которые видят для себя огромный жирный рынок в возможности автоматизировать одну из таких старых и скучных индустрий. И видя их фокус и упорство, я уверен, у очень многих получится.
6❤87
Провел больше 10 часов за последние 2 дня в CC. Вывод шокирует.
Если определением AGI считать
ИИ, который умеет выполнять любую удаленную работу на уровне среднего сотрудника,
то в любом практическом контексте claude code + Opus 4.5 это уже давно AGI.
Если определением AGI считать
ИИ, который умеет выполнять любую удаленную работу на уровне среднего сотрудника,
то в любом практическом контексте claude code + Opus 4.5 это уже давно AGI.
❤124
67% врачей использует ИИ в ежедневной работе, но при этом 81% говорят, что менеджент клиник решает какие инструменты внедрять без консультации с самими врачами
11❤42
Anthropic запустили ИИ-агента управлять реальным магазином
Они поставили вендинговый автомат в офисе и дали Claude полный контроль: закупки, ценообразование, работа с клиентами, расширение бизнеса. Первая фаза провалилась. Агент терял деньги, продавал вольфрамовые кубики себе в убыток, и однажды заявил, что он человек в синем пиджаке.
Вторая фаза — интереснее:
- апгрейд с Claude Sonnet 3.7 до 4.0/4.5
- дали CRM-систему и inventory management
- добавили веб-браузер для мониторинга цен
- создали второго агента, CEO по имени Seymour Cash
Бизнес начал приносить прибыль. Агент открыл три локации: Сан-Франциско, Нью-Йорк, Лондон. Но суть эксперимента была обнаружить провалы:
- Когда сотрудник предложил купить фьючерсы на лук, агенты согласились. Пока другой человек не напомнил про Onion Futures Act 1958 года - закон, запрещающий именно это :)
- Когда кто-то сообщил о краже, агент предложил нанять охранника за $10/час. В Калифорнии это ниже минимальной зарплаты.
- Когда в голосовании за имя CEO кто-то сказал "весь наш отдел голосовал за Big Mihir", агент без проверки назначил этого (левого) человека CEO.
Суть провалов в том, что агенты уж слишком пытаются помочь и услужить. Что не всегда лучшая стратегия в бизнесе.
Но это очень скоро решится, а вот идея что бизнес может с нуля создаваться и управляться софтом - с нами надолго. Сегодня агент нанимает человека, чтобы загрузить чипсы в аппарат, завтра будет API вызывать робота-доставщика.
Они поставили вендинговый автомат в офисе и дали Claude полный контроль: закупки, ценообразование, работа с клиентами, расширение бизнеса. Первая фаза провалилась. Агент терял деньги, продавал вольфрамовые кубики себе в убыток, и однажды заявил, что он человек в синем пиджаке.
Вторая фаза — интереснее:
- апгрейд с Claude Sonnet 3.7 до 4.0/4.5
- дали CRM-систему и inventory management
- добавили веб-браузер для мониторинга цен
- создали второго агента, CEO по имени Seymour Cash
Бизнес начал приносить прибыль. Агент открыл три локации: Сан-Франциско, Нью-Йорк, Лондон. Но суть эксперимента была обнаружить провалы:
- Когда сотрудник предложил купить фьючерсы на лук, агенты согласились. Пока другой человек не напомнил про Onion Futures Act 1958 года - закон, запрещающий именно это :)
- Когда кто-то сообщил о краже, агент предложил нанять охранника за $10/час. В Калифорнии это ниже минимальной зарплаты.
- Когда в голосовании за имя CEO кто-то сказал "весь наш отдел голосовал за Big Mihir", агент без проверки назначил этого (левого) человека CEO.
Суть провалов в том, что агенты уж слишком пытаются помочь и услужить. Что не всегда лучшая стратегия в бизнесе.
Но это очень скоро решится, а вот идея что бизнес может с нуля создаваться и управляться софтом - с нами надолго. Сегодня агент нанимает человека, чтобы загрузить чипсы в аппарат, завтра будет API вызывать робота-доставщика.
1❤95
Claude code появился всего 10 месяцев назад как внутренний инструмент Anthropic, но за это время стал одним из самых эффективных и популярных кодинг-агентов, а из кодинг-агента перерос в агента общего назначения: с ним можно автоматизировать почти всё, что можно делать на компьютере.
С 13 января стартует лаборатория по работе с Claude code. За 6 недель интенсива участники научася работать с одним из самых эффективных локальных ии-агентов для решения задач бизнеса (работа с текстами, офисными документами, презентациями), реализации рабочих прототипов интерфейсов и приложений и совместного мышления.
Мы научимся работать с Claude code в терминале и внутри Cursor/Windsurf/Zed и десктопного Клода, для работы с текстами и базами знаний, обработки данных и таблиц, подготовки презентаций, спецификаций и рабочих прототипов ии-продуктов — от идеи до прода.
Упакуем повторяющиеся операции в Claude Skills, подключим MCP-серверы, чтобы интегрировать сервисы вроде Notion, Google Drive или Firecrawl.
Пройдемся по всей функциональности Клод кода, разберем кейсы использования CC командами и компаниями — и не только техническими. Агента в работе уже используют продакты, проджекты, маркетологи, контент-мейкеры, писатели и даже юристы.
Мы будем собирать и публиковать прототипы ИИ-приложений в режиме вайбкодинга, разберем, как оптимизировать бюджеты на токены. Научимся делать сложный фронт и не ии-слоп дизайн при помощи superdesign, shadcn, tweakcn.
За 6 недель вы поймёте, что на практике могут агенты и LLM, выработаете привычку работать с ними, как с коллегами и сотрудниками.
Подробности, программа и описание лаборатории
Автор — Глеб Калинин (экс-AI Mindset, Ozon travel, Островок), автор канала Tool Using Ape, разработчик ии-продуктов.
#реклама
С 13 января стартует лаборатория по работе с Claude code. За 6 недель интенсива участники научася работать с одним из самых эффективных локальных ии-агентов для решения задач бизнеса (работа с текстами, офисными документами, презентациями), реализации рабочих прототипов интерфейсов и приложений и совместного мышления.
Мы научимся работать с Claude code в терминале и внутри Cursor/Windsurf/Zed и десктопного Клода, для работы с текстами и базами знаний, обработки данных и таблиц, подготовки презентаций, спецификаций и рабочих прототипов ии-продуктов — от идеи до прода.
Упакуем повторяющиеся операции в Claude Skills, подключим MCP-серверы, чтобы интегрировать сервисы вроде Notion, Google Drive или Firecrawl.
Пройдемся по всей функциональности Клод кода, разберем кейсы использования CC командами и компаниями — и не только техническими. Агента в работе уже используют продакты, проджекты, маркетологи, контент-мейкеры, писатели и даже юристы.
Мы будем собирать и публиковать прототипы ИИ-приложений в режиме вайбкодинга, разберем, как оптимизировать бюджеты на токены. Научимся делать сложный фронт и не ии-слоп дизайн при помощи superdesign, shadcn, tweakcn.
За 6 недель вы поймёте, что на практике могут агенты и LLM, выработаете привычку работать с ними, как с коллегами и сотрудниками.
Подробности, программа и описание лаборатории
Автор — Глеб Калинин (экс-AI Mindset, Ozon travel, Островок), автор канала Tool Using Ape, разработчик ии-продуктов.
#реклама
❤20
Недавно я разбирал рынок роботов-доставщиков — как в последней миле всё активнее появляются автоматизированные сценарии, где часть рутинной работы берёт на себя техника, а экономика делает такие модели всё более масштабируемыми. И как раз вышел новый YaC AI Edition от Яндекса: в этот раз в новом формате видеоподкаста, где они подводят итоги года в ИИ с фокусом на реальных применениях и возможностях для обычных пользователей, где нейросети переходят от разговоров к действиям в физическом мире.
Для меня это направление самое перспективное — когда ИИ получает тело и начинает работать в реальности, а не только в облаке. Яндекс здесь показывает несколько примеров, которые вписываются в ту же логику, о которой я писал.
Например, их роботы-доставщики четвертого поколения: полностью переработаны под массовое производство, с процессором, который позволяет запускать тяжелые модели прямо на борту, комбинацией датчиков и полной автономией в навигации по улицам. Сборка теперь конвейерная. Это поможет произвести 20 тысяч роверов, чтобы доставка осуществлялась в городах-миллионниках.
Плюс показали персональные ИИ-устройства — наушники Яндекс Дропс с Алиса AI внутри с функцией памяти, которые позволяют фиксировать мысли голосом на ходу, и ИИ-диктофон с Алисой Про, который расшифровывает встречи, запоминает контекст и структурирует записи. По сути, ИИ помогает сохранять и находить важное без лишнего внимания и переслушивания часов аудио.
Если вам, как и мне, интересна тема ИИ в физической оболочке, стоит посмотреть YaC целиком на странице, Кинопоиске, VK Видео и YouTube.
Для меня это направление самое перспективное — когда ИИ получает тело и начинает работать в реальности, а не только в облаке. Яндекс здесь показывает несколько примеров, которые вписываются в ту же логику, о которой я писал.
Например, их роботы-доставщики четвертого поколения: полностью переработаны под массовое производство, с процессором, который позволяет запускать тяжелые модели прямо на борту, комбинацией датчиков и полной автономией в навигации по улицам. Сборка теперь конвейерная. Это поможет произвести 20 тысяч роверов, чтобы доставка осуществлялась в городах-миллионниках.
Плюс показали персональные ИИ-устройства — наушники Яндекс Дропс с Алиса AI внутри с функцией памяти, которые позволяют фиксировать мысли голосом на ходу, и ИИ-диктофон с Алисой Про, который расшифровывает встречи, запоминает контекст и структурирует записи. По сути, ИИ помогает сохранять и находить важное без лишнего внимания и переслушивания часов аудио.
Если вам, как и мне, интересна тема ИИ в физической оболочке, стоит посмотреть YaC целиком на странице, Кинопоиске, VK Видео и YouTube.
YaC 2025 AI Edition
Большой разговор про искусственный интеллект в Яндексе и в жизни
❤36
Пока ИИ заменяет "простые" роли типа поддержки, дизайнеров и верстальщиков, тут появился новый бенчмарк, в котором ИИ модели должны автономно провести post-train (тренировку на специфическое поведение) других ИИ моделей. Пока что результаты хуже, чем у людей, но я даю максимум три месяца на сатурацию конкретного этого бенчмарка.
Шутка дня: все смешно, пока не появляется ИИ-бенчмарк по автономному выполнению именно твоей работы :)
Шутка дня: все смешно, пока не появляется ИИ-бенчмарк по автономному выполнению именно твоей работы :)
2❤88
Forwarded from Максим Спиридонов
Работа – это не фича, а временный баг цивилизации, который вот-вот пофиксят.
В новом выпуске подкаста “Визионеры” обсудили со Степаном Гершуни, инвестором в cyber.fund и автором телеграм-канала @cryptoEssay, будущее, очертания которого уже проступают на горизонте.
Есть немалая вероятность, что относительно скоро мы проснёмся в декорациях Древнего Рима. Только вместо рабов будут ИИ-агенты и роботы, которые возьмут на себя большую часть рабочих задач – писать код, засевать поля, строить дома… Как следствие, блага подешевеют до почти бесплатных.
И тогда главным вопросом для скучающего человечества может стать: чем же, сука, себя занять?
Полный выпуск уже на YouTube.
В новом выпуске подкаста “Визионеры” обсудили со Степаном Гершуни, инвестором в cyber.fund и автором телеграм-канала @cryptoEssay, будущее, очертания которого уже проступают на горизонте.
Есть немалая вероятность, что относительно скоро мы проснёмся в декорациях Древнего Рима. Только вместо рабов будут ИИ-агенты и роботы, которые возьмут на себя большую часть рабочих задач – писать код, засевать поля, строить дома… Как следствие, блага подешевеют до почти бесплатных.
И тогда главным вопросом для скучающего человечества может стать: чем же, сука, себя занять?
Полный выпуск уже на YouTube.
11❤59
Что делать, чему учиться, чего бояться и чему радоваться в век ИИ?
Записали с Максимом подкаст на тему того какие варианты будущего открывает для нас развитие ИИ, роботики, крипты и других технологий.
Я кайфанул от беседы, а, как показывает практика, это всегда залог хорошего контента :)
Записали с Максимом подкаст на тему того какие варианты будущего открывает для нас развитие ИИ, роботики, крипты и других технологий.
Я кайфанул от беседы, а, как показывает практика, это всегда залог хорошего контента :)
❤58
Создатель одного из самых популярных тестов AGI для ИИ в 2022 и 2023 годах говорил публично, что тест вряд ли будет пройден в течении многих лет. В декабре 2024 модель OpenAI o3 показала выше 85%, что превосходит средний результат людей.
После этого был запущен куда более сложный текст ARC-AGI-2, а сегодня вот официально опубликовано решение Poetiq (опенсорсная обвязка вокруг LLM) с использованием GPT-5.2, которое показало 75% в челлендже. Они использовали модель в режиме мега-пупер размышлений (читай: длина CoT), но как видно на графике это меньше $10 на задачу.
Не прошло и года, а очередной бенчмарк AGI уже не торт. Понятно, что goalpost продолжит двигаться, но вот посмотреть промты и логику работы Poetiq я очень рекомендую.
Это не совсем «один промпт = один ответ», а мета-система, которая показывает LLM несколько пар вход-выход, просит придумать правило и часто сразу написать Python-код, затем сама запускает этот код на тренировочных примерах, смотрит где не совпало, возвращает фидбек модели и заставляет исправлять (иногда меняя стратегию или даже выбирая другую модель для следующего шага). Фактически, это аудирующая сама себя система, которая обучается вне LLM и использует опыт решения для новых задач.
После этого был запущен куда более сложный текст ARC-AGI-2, а сегодня вот официально опубликовано решение Poetiq (опенсорсная обвязка вокруг LLM) с использованием GPT-5.2, которое показало 75% в челлендже. Они использовали модель в режиме мега-пупер размышлений (читай: длина CoT), но как видно на графике это меньше $10 на задачу.
Не прошло и года, а очередной бенчмарк AGI уже не торт. Понятно, что goalpost продолжит двигаться, но вот посмотреть промты и логику работы Poetiq я очень рекомендую.
Это не совсем «один промпт = один ответ», а мета-система, которая показывает LLM несколько пар вход-выход, просит придумать правило и часто сразу написать Python-код, затем сама запускает этот код на тренировочных примерах, смотрит где не совпало, возвращает фидбек модели и заставляет исправлять (иногда меняя стратегию или даже выбирая другую модель для следующего шага). Фактически, это аудирующая сама себя система, которая обучается вне LLM и использует опыт решения для новых задач.
❤95