Экономика результатов вместо лицензий: почему модель SaaS переживает фундаментальный сдвиг
Индустрия программного обеспечения стоит перед глобальной сменой парадигмы. Модель «платы за рабочее место» (seat-based pricing), на которой выросли гиганты вроде Salesforce, перестает отвечать реальности ИИ-агентов.
В чем суть?
Раньше UX/UI (интерфейс) был «защитным рвом» для корпораций. Создание альтернативы сложной системе требовало годов разработки фронтенда. ИИ-агенты этот барьер обнуляют: им не нужны кнопки и вкладки, они работают с данными напрямую через API.
Ключевые факты и тренды:
-Миграция к сложным задачам: Совместное исследование Harvard Business School и Perplexity (дек. 2025) показывает, что 57% всех запросов к агентам приходятся на две крупнейшие категории: «Продуктивность и рабочие процессы» и «Обучение и исследования». При этом фиксируется четкая тенденция: пользователи со временем переходят к более когнитивно-сложным задачам.
Кейс Klarna: Компания отказалась от Salesforce и сотен других подписок в пользу внутренних ИИ-решений. Их ассистент для клиентской службы фактически заменил объем работы 700 подрядчиков, что позволило сэкономить $40 млн в год при масштабировании собственной команды разработчиков.
Смена модели монетизации: Даже Salesforce адаптируется, запуская платформу Agentforce с оплатой $0.10 за конкретное действие (модель Flex Credits). Это официальное признание перехода от «оплаты за доступ» к «оплате за результат» (outcome-based pricing).
Контекст для Казахстана:
Для локальных игроков в банкинге, телекоме и ритейле это открывает новые возможности:
-Низкий порог входа: Новым финтех-стартапам больше не нужно инвестировать миллионы в UX, чтобы конкурировать с банками. Ценность смещается в сторону качества ИИ-движка.
-Аудит IT-затрат: Корпорациям пора пересмотреть подписки, привязанные к количеству сотрудников. Если ИИ-агент заменяет функции целого отдела, платить за «лишние» лицензии — стратегическая ошибка.
-Вертикальные решения: Появляется пространство для команд из 5-10 человек в РК, способных собрать узкоспециализированные системы, которые заменят дорогой западный софт под наши локальные задачи.
Итог: Мы входим в эпоху, где победит не тот, у кого самый удобный интерфейс, а тот, чей сервис выдает результат быстрее и дешевле.
Источники:
* Исследование HBS & Perplexity (Dec 2025)
* Анализ a16z: Retention в эпоху ИИ
* Кейс Klarna и отказ от SaaS
* Тарифы Salesforce Agentforce
REAL DIGITAL
#AI #SaaS #RealDigital #AIAgents
картинка сгенерирована Gemini
Индустрия программного обеспечения стоит перед глобальной сменой парадигмы. Модель «платы за рабочее место» (seat-based pricing), на которой выросли гиганты вроде Salesforce, перестает отвечать реальности ИИ-агентов.
В чем суть?
Раньше UX/UI (интерфейс) был «защитным рвом» для корпораций. Создание альтернативы сложной системе требовало годов разработки фронтенда. ИИ-агенты этот барьер обнуляют: им не нужны кнопки и вкладки, они работают с данными напрямую через API.
Ключевые факты и тренды:
-Миграция к сложным задачам: Совместное исследование Harvard Business School и Perplexity (дек. 2025) показывает, что 57% всех запросов к агентам приходятся на две крупнейшие категории: «Продуктивность и рабочие процессы» и «Обучение и исследования». При этом фиксируется четкая тенденция: пользователи со временем переходят к более когнитивно-сложным задачам.
Кейс Klarna: Компания отказалась от Salesforce и сотен других подписок в пользу внутренних ИИ-решений. Их ассистент для клиентской службы фактически заменил объем работы 700 подрядчиков, что позволило сэкономить $40 млн в год при масштабировании собственной команды разработчиков.
Смена модели монетизации: Даже Salesforce адаптируется, запуская платформу Agentforce с оплатой $0.10 за конкретное действие (модель Flex Credits). Это официальное признание перехода от «оплаты за доступ» к «оплате за результат» (outcome-based pricing).
Контекст для Казахстана:
Для локальных игроков в банкинге, телекоме и ритейле это открывает новые возможности:
-Низкий порог входа: Новым финтех-стартапам больше не нужно инвестировать миллионы в UX, чтобы конкурировать с банками. Ценность смещается в сторону качества ИИ-движка.
-Аудит IT-затрат: Корпорациям пора пересмотреть подписки, привязанные к количеству сотрудников. Если ИИ-агент заменяет функции целого отдела, платить за «лишние» лицензии — стратегическая ошибка.
-Вертикальные решения: Появляется пространство для команд из 5-10 человек в РК, способных собрать узкоспециализированные системы, которые заменят дорогой западный софт под наши локальные задачи.
Итог: Мы входим в эпоху, где победит не тот, у кого самый удобный интерфейс, а тот, чей сервис выдает результат быстрее и дешевле.
Источники:
* Исследование HBS & Perplexity (Dec 2025)
* Анализ a16z: Retention в эпоху ИИ
* Кейс Klarna и отказ от SaaS
* Тарифы Salesforce Agentforce
REAL DIGITAL
#AI #SaaS #RealDigital #AIAgents
картинка сгенерирована Gemini
👍7
Данные — ваше единственное преимущество
С точки зрения бизнеса, ИИ сегодня — это обоюдоострый меч. С одной стороны, он автоматизирует процессы. С другой — полностью обнуляет ценность софта как такового.
У вас есть «временная фича».
На чем на самом деле держится устойчивость в 2026 году?
На скриншоте — матрица от Frontier AI, которая разделяет «пустышки» от реальных активов. Если анализировать компанию как инвестиционный объект, нас интересует только одно: насколько глубок её защитный ров (moat).
Анализ секторов: где вы находитесь?
-Ловушка ценности (Easy to Displace): Легко решить, легко внедрить (например, простой поиск или генератор текстов). Это «задний двор» технологических гигантов. Как только OpenAI или Google добавят эту функцию в базовый пакет, ваш бизнес исчезнет за ночь.
-Маховик данных (Data Flywheel): Проблему решить трудно, но внедрить легко (например, ИИ-кодеры). Здесь побеждает тот, кто быстрее всех крутит петлю обратной связи: больше юзеров → больше данных → умнее модель.
-Победа через Workflow (GTM Wins): Ценность не в самой «умной» модели, а в глубине интеграции. Если ваш ИИ встроен в критические рабочие процессы компании (поддержка, логистика), вас практически невозможно заменить.
-Зеленое поле (Greenfield): Самые сложные задачи (безопасность, SRE), где требуются уникальные закрытые данные. Это самый устойчивый бизнес будущего.
Итог:
Ваш актив начинается там, где появляются проприетарные данные. Это информация, которой нет в свободном доступе: специфический опыт сотрудников, уникальные цепочки поставок или история узкоспециализированных транзакций.
В 2026 году вопрос «какую нейросеть вы внедрили?» звучит наивно. Стратегический вопрос: «Какие уникальные данные генерирует ваш бизнес и превращаются ли они в ваш цифровой капитал?».
Источники:
[1] Frontier AI: Data is your only moat
[2] Artezio: AI-Powered Development
REAL DIGITAL
#RealDigital #БизнесСтратегия #AI #DataMoat
С точки зрения бизнеса, ИИ сегодня — это обоюдоострый меч. С одной стороны, он автоматизирует процессы. С другой — полностью обнуляет ценность софта как такового.
«Если ваш продукт можно повторить, просто написав грамотный промпт, у вас нет бизнеса.»
У вас есть «временная фича».
На чем на самом деле держится устойчивость в 2026 году?
На скриншоте — матрица от Frontier AI, которая разделяет «пустышки» от реальных активов. Если анализировать компанию как инвестиционный объект, нас интересует только одно: насколько глубок её защитный ров (moat).
Анализ секторов: где вы находитесь?
-Ловушка ценности (Easy to Displace): Легко решить, легко внедрить (например, простой поиск или генератор текстов). Это «задний двор» технологических гигантов. Как только OpenAI или Google добавят эту функцию в базовый пакет, ваш бизнес исчезнет за ночь.
-Маховик данных (Data Flywheel): Проблему решить трудно, но внедрить легко (например, ИИ-кодеры). Здесь побеждает тот, кто быстрее всех крутит петлю обратной связи: больше юзеров → больше данных → умнее модель.
-Победа через Workflow (GTM Wins): Ценность не в самой «умной» модели, а в глубине интеграции. Если ваш ИИ встроен в критические рабочие процессы компании (поддержка, логистика), вас практически невозможно заменить.
-Зеленое поле (Greenfield): Самые сложные задачи (безопасность, SRE), где требуются уникальные закрытые данные. Это самый устойчивый бизнес будущего.
Итог:
Ваш актив начинается там, где появляются проприетарные данные. Это информация, которой нет в свободном доступе: специфический опыт сотрудников, уникальные цепочки поставок или история узкоспециализированных транзакций.
В 2026 году вопрос «какую нейросеть вы внедрили?» звучит наивно. Стратегический вопрос: «Какие уникальные данные генерирует ваш бизнес и превращаются ли они в ваш цифровой капитал?».
Источники:
[1] Frontier AI: Data is your only moat
[2] Artezio: AI-Powered Development
REAL DIGITAL
#RealDigital #БизнесСтратегия #AI #DataMoat
👍6👏1
🤔 «стоит ли тратить свою субботу на Creative One от AIESEC в Астане?»
🙌 если коротко, ещё как стоит! этот выходной нужно провести по полной, и вот что тебя ждет:
Creative One - это твой шанс погрузиться в мир маркетинга, медиа и кино 🎨
Никакой скучной теории → только реальный опыт от топовых спикеров, расширение горизонтов и мощный заряд вдохновения для твоего творчества! 👾👾👾
у тебя наверняка есть вопросы:
более сотни людей уже в деле; не упусти и ты свой шанс получить дозу мотивации и полезных знакомств! ☄️☄️☄️
🗓 когда? 24 января 2025
📍 где? Назарбаев Университет
⏰ дедлайн: 23 января, 23:59
регистрируйся прямо сейчас по ссылке и следи за нами в Instagram и Telegram!
#create with aiesec.
🙌 если коротко, ещё как стоит! этот выходной нужно провести по полной, и вот что тебя ждет:
Creative One - это твой шанс погрузиться в мир маркетинга, медиа и кино 🎨
Никакой скучной теории → только реальный опыт от топовых спикеров, расширение горизонтов и мощный заряд вдохновения для твоего творчества! 👾👾👾
у тебя наверняка есть вопросы:
⭐️ а что я получу?
полезный нетворкинг, вкуснейший кофе брейк, и призы за активность в виде бонуса.
👑
узнаю ли я что-то новое??
конечно!
спикеры раскроют инсайты индустрии; ты увидишь реальные возможности развития в Казахстане и поймешь, куда и как двигаться дальше.
✍️
а если я новичок и ничего не знаю о тематике?
опыт не важен!
форум как раз таки создан, чтобы вдохновить тебя и создать пространство для обмена идеями между теми кто реально интересуется.
🗓 когда? 24 января 2025
📍 где? Назарбаев Университет
⏰ дедлайн: 23 января, 23:59
регистрируйся прямо сейчас по ссылке и следи за нами в Instagram и Telegram!
#create with aiesec.
Typeform
Creative One
Turn data collection into an experience with Typeform. Create beautiful online forms, surveys, quizzes, and so much more. Try it for FREE.
👍8🔥3👏1🤔1
🤖 ИИ-штаб Путина: Реальный рывок или цифровая имитация?
18 января президент России одобрил создание Национального штаба по ИИ. Это не просто «ещё одна комиссия», а перевод технологии в режим жёсткого ручного управления. Государство официально признало ИИ критической инфраструктурой.
Факты: Внедряется система «двух ключей»:
Замглавы администрации президента Максим Орешкин и вице-премьер России Дмитрий Григоренко станут сопредседателями национального штаба по искусственному интеллекту.
К 1 июля 2026 штаб обязан представить национальный план внедрения ИИ во все ключевые отрасли.
Однако за лозунгами о «суверенитете» скрываются 3 системных разрыва, которые штабу придётся решать дрстаточно оперативно:
1. Железо: Софт без процессора
Штаб заявляет об экспорте решений и строительстве ЦОДов за рубежом. Но внутри страны сохраняется острый дефицит GPU. Отечественных чипов для обучения тяжёлых LLM-моделей в промышленном масштабе всё ещё нет. Без собственного «железа» любые амбиции упираются в санкционный потолок.
2. Кадры: Битва за мозги
На бумаге ИИ внедряют министерства, на деле — госсектор вчистую проигрывает битву за ML-специалистов бигтехам. Есть риск, что «внедрение» в регионах превратится в закупку готовых коробочных решений у монополистов ради красивой отчётности по KPI.
3. Данные:
Обещанный доступ к госданным — не панацея. «Сырые» архивы бесполезны без массовой разметки (labeling). Если штаб не создаст прозрачный механизм работы с Big Data для частных стартапов, данные так и останутся пылиться в ведомственных базах.
🔍 На что смотреть в 2026-м?
Индикатором реальности штаба будут не заседания, а:
* Методология KPI: как именно измерят успех — количеством систем или реальным ROI?
* Реальные бюджеты: на 2026 год на нацпроект «Экономика данных» заложено 155,3 млрд руб.
Сколько из них попадут именно на R&D в области ИИ?
💼 Что делать бизнесу?
* GovTech-стартапам: готовиться к тендерам под июльский нацплан.
* Data-компаниям: упаковывать кейсы по разметке — спрос на очистку данных под госсектор будет колоссальным.
* Остальным: не ждать «госзаказа» как спасения, а строить продукты на реальном рыночном спросе.
Вердикт: Создание штаба логично — ИИ стал инструментом развития.
Следующая точка в дорожной карте будет летом в которой увидим нацплан с конкретными цифрами и механизмами.
🔗 Источник: Коммерсантъ №8361662 от 19.01.2026
REAL DIGITAL
#ИИ #ЦифроваяЭкономика #GovTech #Аналитика
18 января президент России одобрил создание Национального штаба по ИИ. Это не просто «ещё одна комиссия», а перевод технологии в режим жёсткого ручного управления. Государство официально признало ИИ критической инфраструктурой.
Факты: Внедряется система «двух ключей»:
Замглавы администрации президента Максим Орешкин и вице-премьер России Дмитрий Григоренко станут сопредседателями национального штаба по искусственному интеллекту.
К 1 июля 2026 штаб обязан представить национальный план внедрения ИИ во все ключевые отрасли.
Однако за лозунгами о «суверенитете» скрываются 3 системных разрыва, которые штабу придётся решать дрстаточно оперативно:
1. Железо: Софт без процессора
Штаб заявляет об экспорте решений и строительстве ЦОДов за рубежом. Но внутри страны сохраняется острый дефицит GPU. Отечественных чипов для обучения тяжёлых LLM-моделей в промышленном масштабе всё ещё нет. Без собственного «железа» любые амбиции упираются в санкционный потолок.
2. Кадры: Битва за мозги
На бумаге ИИ внедряют министерства, на деле — госсектор вчистую проигрывает битву за ML-специалистов бигтехам. Есть риск, что «внедрение» в регионах превратится в закупку готовых коробочных решений у монополистов ради красивой отчётности по KPI.
3. Данные:
Обещанный доступ к госданным — не панацея. «Сырые» архивы бесполезны без массовой разметки (labeling). Если штаб не создаст прозрачный механизм работы с Big Data для частных стартапов, данные так и останутся пылиться в ведомственных базах.
🔍 На что смотреть в 2026-м?
Индикатором реальности штаба будут не заседания, а:
* Методология KPI: как именно измерят успех — количеством систем или реальным ROI?
* Реальные бюджеты: на 2026 год на нацпроект «Экономика данных» заложено 155,3 млрд руб.
Сколько из них попадут именно на R&D в области ИИ?
💼 Что делать бизнесу?
* GovTech-стартапам: готовиться к тендерам под июльский нацплан.
* Data-компаниям: упаковывать кейсы по разметке — спрос на очистку данных под госсектор будет колоссальным.
* Остальным: не ждать «госзаказа» как спасения, а строить продукты на реальном рыночном спросе.
Вердикт: Создание штаба логично — ИИ стал инструментом развития.
Следующая точка в дорожной карте будет летом в которой увидим нацплан с конкретными цифрами и механизмами.
🔗 Источник: Коммерсантъ №8361662 от 19.01.2026
REAL DIGITAL
#ИИ #ЦифроваяЭкономика #GovTech #Аналитика
👍6🤡2❤1
📢 AI-Агенты: Этика и Право | Выпуск #4.1: Кто виноват, если агент ошибся?
Ваш ИИ-агент только что «слил» 5 млн. тенге на неверную аудиторию. Кого увольнять — разработчика или нейросеть? Сегодня ИИ-агенты уже управляют бюджетами, пишут договоры и принимают решения. Но в 2026 году бизнес сталкивается с жесткой реальностью: любая ошибка ИИ — это реальные судебные иски. При этом, по данным McKinsey, связка «ИИ + Человек» снижает риск ошибок на 40% по сравнению с чисто человеческими командами.
Разбираем, как не оказаться крайним:
🔹 1. ИИ не субъект права
Он не может нести ответственность, владеть имуществом или подписывать документы.
Суть: Ответственность всегда несет владелец. Вы — капитан корабля. Если ваш автопилот пропустил пункт в договоре и компания потеряла 15 млн. тенге в арбитраже — отвечать перед законом будете вы, а не алгоритм.
🔹 2. Human-in-the-loop (Человек в контуре)
Это золотой стандарт безопасности. Чтобы «агентская стая» не создала хаос, в критических точках должен стоять человек.
Как это работает: Агенты готовят 99% работы, но финальный «ок» на оплату счета или публикацию документа ставит человек. Это превращает агента из «неуправляемой ракеты» в эффективного ассистента под вашим присмотром.
🔹 3. Галлюцинации ИИ: кто платит?
Если ИИ выдумал закон или факт, который нанес ущерб клиенту — суд расценивает это не как технический сбой, а как профессиональную халатность того, кто этот ИИ внедрил.
Решение: Используйте «агентов-контролеров», но помните: юридическим щитом остается только финальная проверка человеком.
💡 Коротко о главном:
• В суде отвечает тот, кто извлекает выгоду из работы ИИ.
• Human-in-the-loop — обязательный предохранитель для бизнеса.
• Чем больше автономности у агента, тем выше ваши юридические риски.
💬 Уже используете AI-агентов в работе? Напишите в комментариях, какой риск беспокоит вас больше всего: юридическая ответственность или безопасность данных?
REAL DIGITAL
#AIEthics #LegalAI #ИИвБизнесе #TechLaw #RealDigital
картинка сгенерирована Gemini
Ваш ИИ-агент только что «слил» 5 млн. тенге на неверную аудиторию. Кого увольнять — разработчика или нейросеть? Сегодня ИИ-агенты уже управляют бюджетами, пишут договоры и принимают решения. Но в 2026 году бизнес сталкивается с жесткой реальностью: любая ошибка ИИ — это реальные судебные иски. При этом, по данным McKinsey, связка «ИИ + Человек» снижает риск ошибок на 40% по сравнению с чисто человеческими командами.
Разбираем, как не оказаться крайним:
🔹 1. ИИ не субъект права
Он не может нести ответственность, владеть имуществом или подписывать документы.
Суть: Ответственность всегда несет владелец. Вы — капитан корабля. Если ваш автопилот пропустил пункт в договоре и компания потеряла 15 млн. тенге в арбитраже — отвечать перед законом будете вы, а не алгоритм.
🔹 2. Human-in-the-loop (Человек в контуре)
Это золотой стандарт безопасности. Чтобы «агентская стая» не создала хаос, в критических точках должен стоять человек.
Как это работает: Агенты готовят 99% работы, но финальный «ок» на оплату счета или публикацию документа ставит человек. Это превращает агента из «неуправляемой ракеты» в эффективного ассистента под вашим присмотром.
🔹 3. Галлюцинации ИИ: кто платит?
Если ИИ выдумал закон или факт, который нанес ущерб клиенту — суд расценивает это не как технический сбой, а как профессиональную халатность того, кто этот ИИ внедрил.
Решение: Используйте «агентов-контролеров», но помните: юридическим щитом остается только финальная проверка человеком.
💡 Коротко о главном:
• В суде отвечает тот, кто извлекает выгоду из работы ИИ.
• Human-in-the-loop — обязательный предохранитель для бизнеса.
• Чем больше автономности у агента, тем выше ваши юридические риски.
💬 Уже используете AI-агентов в работе? Напишите в комментариях, какой риск беспокоит вас больше всего: юридическая ответственность или безопасность данных?
REAL DIGITAL
#AIEthics #LegalAI #ИИвБизнесе #TechLaw #RealDigital
картинка сгенерирована Gemini
👍4👏1
Безопасность генеративного ИИ: от хаоса к корпоративному управлению 🚀
Интеграция ИИ в бизнес-процессы достигла зрелости. Теперь фокус не на возможностях моделей, а на рисках управления данными.
Свежий отчет Netskope Cloud & Threat Report 2026 подтверждает: число инцидентов, связанных с нарушением политик данных в ИИ-приложениях, выросло вдвое за последний год.
Ключевые тренды 2026:
-Лидерство и риски: Несмотря на рост конкурентов, ChatGPT удерживает доминирующую долю рынка в корпоративном сегменте. При этом средняя организация сегодня фиксирует тысячи инцидентов нарушения политик ежемесячно, что охватывает до 13% всей пользовательской базы (Netskope).
-DeepSeek и Shadow AI: Сотрудники всё чаще используют DeepSeek (КНР) для кодинга в обход официальных политик.
Однако исследование CrowdStrike предупреждает: политические триггеры в промптах могут приводить к деградации логики и повышать вероятность генерации уязвимого кода в таких моделях на 50%.
🇰🇿 Казахстан:
16 января 2026, в Казахстане официально вступил в силу новый Закон «Об искусственном интеллекте». Теперь безопасность ИИ-систем и защита персональных данных закреплены законодательно.
Для бизнеса это означает конец эпохи бесконтрольных экспериментов. Передача коммерческой тайны во внешние модели без наложения “масок”— это риск не только утечки, но и штрафов по обновленному КоАП:
-20 МРП для малого бизнеса.
-30 МРП для среднего.
-100 МРП для крупного бизнеса за отсутствие обязательной маркировки ИИ-контента. При повторном нарушении штрафы удваиваются.
Три уровня защиты для бизнеса:
-DLP + анонимизация: Автомаскировка PII (ИИН, фин. данные) в промптах до их отправки во внешнее облако.
-Enterprise-подписки: Наличие DPA (Data Processing Agreement) с юридической гарантией — ваш контент не используется для обучения моделей.
-Частные LLM: Развертывание моделей в собственном контуре для работы с критически важной информацией.
Время перейти от хаотичного использования ИИ к управляемому. Иначе риски — и юридические, и технические — будут только расти! 💻🔒
REAL DIGITAL
#AI #CyberSecurity #RealDigital #Kazakhstan #DeepSeek #ShadowAI #ПерсональныеДанные #ГенеративныйИИ
картинка сгенерирована Gemini
Интеграция ИИ в бизнес-процессы достигла зрелости. Теперь фокус не на возможностях моделей, а на рисках управления данными.
Свежий отчет Netskope Cloud & Threat Report 2026 подтверждает: число инцидентов, связанных с нарушением политик данных в ИИ-приложениях, выросло вдвое за последний год.
Ключевые тренды 2026:
-Лидерство и риски: Несмотря на рост конкурентов, ChatGPT удерживает доминирующую долю рынка в корпоративном сегменте. При этом средняя организация сегодня фиксирует тысячи инцидентов нарушения политик ежемесячно, что охватывает до 13% всей пользовательской базы (Netskope).
-DeepSeek и Shadow AI: Сотрудники всё чаще используют DeepSeek (КНР) для кодинга в обход официальных политик.
Однако исследование CrowdStrike предупреждает: политические триггеры в промптах могут приводить к деградации логики и повышать вероятность генерации уязвимого кода в таких моделях на 50%.
🇰🇿 Казахстан:
16 января 2026, в Казахстане официально вступил в силу новый Закон «Об искусственном интеллекте». Теперь безопасность ИИ-систем и защита персональных данных закреплены законодательно.
Для бизнеса это означает конец эпохи бесконтрольных экспериментов. Передача коммерческой тайны во внешние модели без наложения “масок”— это риск не только утечки, но и штрафов по обновленному КоАП:
-20 МРП для малого бизнеса.
-30 МРП для среднего.
-100 МРП для крупного бизнеса за отсутствие обязательной маркировки ИИ-контента. При повторном нарушении штрафы удваиваются.
Три уровня защиты для бизнеса:
-DLP + анонимизация: Автомаскировка PII (ИИН, фин. данные) в промптах до их отправки во внешнее облако.
-Enterprise-подписки: Наличие DPA (Data Processing Agreement) с юридической гарантией — ваш контент не используется для обучения моделей.
-Частные LLM: Развертывание моделей в собственном контуре для работы с критически важной информацией.
Время перейти от хаотичного использования ИИ к управляемому. Иначе риски — и юридические, и технические — будут только расти! 💻🔒
REAL DIGITAL
#AI #CyberSecurity #RealDigital #Kazakhstan #DeepSeek #ShadowAI #ПерсональныеДанные #ГенеративныйИИ
картинка сгенерирована Gemini
👍6🔥1
REAL DIGITAL pinned «🤔 «стоит ли тратить свою субботу на Creative One от AIESEC в Астане?» 🙌 если коротко, ещё как стоит! этот выходной нужно провести по полной, и вот что тебя ждет: Creative One - это твой шанс погрузиться в мир маркетинга, медиа и кино 🎨 Никакой скучной…»
🤖 McKinsey: Прогноз сбылся. Началась эра гибридного консалтинга
Помните наш пост от 12 января о том, что эпоха «бизнеса на слайдах» умирает? Не прошло и недели — подтверждение от самой McKinsey.
Глава McKinsey Боб Стернфельс озвучил цифры: ~40,000 консультантов + ~25,000 ИИ-агентов работают в связке.
Это не эксперимент. Это новая операционная модель топ-1 консалтинговой фирмы в мире.
⚡️ Что меняется на практике:
1. Автоматизация рутины, а не замена людей
25 тысяч агентов — это не увольнения, а инструменты. Они делают то, на что раньше уходили недели: сбор данных, первичный анализ, форматирование отчетов. Консультант теперь фокусируется на стратегии, а не на Excel.
2. Продуктивность × 10
Один старший консультант с армией агентов делает работу, на которую раньше требовалась команда из 5-7 джунов. Это радикально меняет экономику проектов — и открывает дверь новым конкурентам.
sey.
Глава McKinsey Боб Стернфельс озвучил цифры: ~
McKinsey перестраивается вокруг технологий. Но ключевое:лтинга
Помните наш пост от 12 января о том, что Клиент платит за суждение, контекст и доверие — это по-прежнему делают люди.
пост от 12 января о том, что эпоха «бизнеса на
Когда маржинальные затраты на анализ падают, продавать «часы работы» становится невыгодно. McKinsey движется к модели «плати за результат» — как софтверные компании.
McKinsey строит первую гибридную консалтинговую фирму масштаба: эксперты + технологии.
Это не «смерть консультантов». Это эволюция: либо ты учишься управлять ИИ-инструментами и фокусируешься на стратегии, либо остаешься в эпохе ручного труда.
Консалтинг больше не про «умный вид». Это про умение решать задачи клиента быстрее и точнее — с помощью технологий.
REAL DIGITAL
#McKinsey #AI #Strategy #RealDigital #ИИагенты #TechTrends2026
Помните наш пост от 12 января о том, что эпоха «бизнеса на слайдах» умирает? Не прошло и недели — подтверждение от самой McKinsey.
Глава McKinsey Боб Стернфельс озвучил цифры: ~40,000 консультантов + ~25,000 ИИ-агентов работают в связке.
Это не эксперимент. Это новая операционная модель топ-1 консалтинговой фирмы в мире.
⚡️ Что меняется на практике:
1. Автоматизация рутины, а не замена людей
25 тысяч агентов — это не увольнения, а инструменты. Они делают то, на что раньше уходили недели: сбор данных, первичный анализ, форматирование отчетов. Консультант теперь фокусируется на стратегии, а не на Excel.
2. Продуктивность × 10
Один старший консультант с армией агентов делает работу, на которую раньше требовалась команда из 5-7 джунов. Это радикально меняет экономику проектов — и открывает дверь новым конкурентам.
sey.
Глава McKinsey Боб Стернфельс озвучил цифры: ~
McKinsey перестраивается вокруг технологий. Но ключевое:лтинга
Помните наш пост от 12 января о том, что Клиент платит за суждение, контекст и доверие — это по-прежнему делают люди.
пост от 12 января о том, что эпоха «бизнеса на
Когда маржинальные затраты на анализ падают, продавать «часы работы» становится невыгодно. McKinsey движется к модели «плати за результат» — как софтверные компании.
McKinsey строит первую гибридную консалтинговую фирму масштаба: эксперты + технологии.
Это не «смерть консультантов». Это эволюция: либо ты учишься управлять ИИ-инструментами и фокусируешься на стратегии, либо остаешься в эпохе ручного труда.
Консалтинг больше не про «умный вид». Это про умение решать задачи клиента быстрее и точнее — с помощью технологий.
REAL DIGITAL
#McKinsey #AI #Strategy #RealDigital #ИИагенты #TechTrends2026
👍7🔥1🤔1
REAL DIGITAL pinned «🤔 «стоит ли тратить свою субботу на Creative One от AIESEC в Астане?» 🙌 если коротко, ещё как стоит! этот выходной нужно провести по полной, и вот что тебя ждет: Creative One - это твой шанс погрузиться в мир маркетинга, медиа и кино 🎨 Никакой скучной…»
Зачем CEO Kcell поехал в Караганду вместо Zoom-звонка? 🏢🇰🇿
Вчера Аскар Жамбакин, CEO Kcell, лично посетил точки продаж и офисы в Караганде. В эпоху, когда любые отчеты доступны по клику, этот выезд — не просто протокол, а важный сигнал для всего рынка.
Для REAL DIGITAL этот кейс подсвечивает три критических момента:
📍 Аудит “последней мили”
Можно до блеска вылизать UX мобильного приложения, но репутация бренда всё равно строится в момент живого контакта. Как пишет г-н Жамбакин: “Компания — это люди, которые каждый день работают с клиентами, решают реальные проблемы и создают репутацию бренда”.
Если CEO не видит этот фронт, он не видит реальный Customer Experience.
📍 Данные vs Контекст
Дашборды показывают цифры, но только личное общение объясняет, что за ними стоит. “Ваша работа часто остаётся за кадром, но без неё не бывает ни роста, ни лояльности, ни результата” — эта честность возможна только при прямом диалоге, без фильтров отчетов.
📍 Системный подход, а не разовая акция
Ключевая фраза: “Такие выезды и встречи станут регулярными во всех городах”.
Это не PR-ход, а заявка на изменение культуры управления — от кабинетной к полевой.
Наш вывод:
Технологии — лишь инструмент. Тех-гиганты остаются лидерами только до тех пор, пока сохраняют связь с реальностью. Без этого контекста любая стратегия превращается в красивые слайды, оторванные от жизни.
А ваш CEO знает, как реально работает фронт-офис? Или он живет в стерильном мире идеальных дашбордов? 👇
Полный пост Аскара Жамбакина: <https://www.facebook.com/share/p/1ZxFNXEzNx/>
#Kcell #Management #CX #DigitalKazakhstan #Лидерство #HumanCentric
Вчера Аскар Жамбакин, CEO Kcell, лично посетил точки продаж и офисы в Караганде. В эпоху, когда любые отчеты доступны по клику, этот выезд — не просто протокол, а важный сигнал для всего рынка.
Для REAL DIGITAL этот кейс подсвечивает три критических момента:
📍 Аудит “последней мили”
Можно до блеска вылизать UX мобильного приложения, но репутация бренда всё равно строится в момент живого контакта. Как пишет г-н Жамбакин: “Компания — это люди, которые каждый день работают с клиентами, решают реальные проблемы и создают репутацию бренда”.
Если CEO не видит этот фронт, он не видит реальный Customer Experience.
📍 Данные vs Контекст
Дашборды показывают цифры, но только личное общение объясняет, что за ними стоит. “Ваша работа часто остаётся за кадром, но без неё не бывает ни роста, ни лояльности, ни результата” — эта честность возможна только при прямом диалоге, без фильтров отчетов.
📍 Системный подход, а не разовая акция
Ключевая фраза: “Такие выезды и встречи станут регулярными во всех городах”.
Это не PR-ход, а заявка на изменение культуры управления — от кабинетной к полевой.
Наш вывод:
Технологии — лишь инструмент. Тех-гиганты остаются лидерами только до тех пор, пока сохраняют связь с реальностью. Без этого контекста любая стратегия превращается в красивые слайды, оторванные от жизни.
А ваш CEO знает, как реально работает фронт-офис? Или он живет в стерильном мире идеальных дашбордов? 👇
Полный пост Аскара Жамбакина: <https://www.facebook.com/share/p/1ZxFNXEzNx/>
#Kcell #Management #CX #DigitalKazakhstan #Лидерство #HumanCentric
👍15🔥4👏1
📢 AI-Агенты: Этика и Право | Выпуск #4.2: Теневой ИИ и Приватность 🔐
Сотрудники могут неосознанно создавать дыры в контуре безопасности компании. В 2026 году главной угрозой стал Shadow AI (Теневой ИИ) — использование личных аккаунтов нейросетей для работы с данными компании.
Разбираем, как легализовать ИИ без риска для репутации:
🔹 1. В чем реальная угроза?
Важно разделять инструменты. Бесплатные версии чат-ботов используют историю диалогов для дообучения по умолчанию.
• Проблема: Сотрудники часто выбирают «быстрый» путь через личный аккаунт. Загруженная туда стратегия формально покидает ваш контроль и может оказаться на серверах в юрисдикциях с другими стандартами защиты данных.
🔹 2. Юридический контекст Казахстана
В условиях растущих требований регуляторов РК к защите персональных данных, неконтролируемая передача ПДн казахстанцев в зарубежные облака может квалифицироваться как нарушение ст. 641 КоАП РК.
• Кейс: Типичный пример 2025 года — крупный ритейлер обнаружил утечку сегментов базы лояльности через бесплатный ИИ-плагин для аналитики. Решением стало внедрение корпоративного шлюза с автоматической очисткой запросов.
Безопасный ИИ для МСБ: три главных правила
• Бизнес-аккаунты вместо личных чатов. Бесплатные версии — главная дыра, они учатся на ваших данных. Используйте только платные корпоративные API с режимом Zero Data Retention (провайдер обязан удалять запросы сразу после ответа).
• Анонимизация как бюджетный «щит». Если на свои серверы нет денег, используйте программы-фильтры (Private AI, Presidio). Они меняют имена и суммы на коды (например, «Клиент_1») еще до того, как текст улетит в облако.
• Контроль через настройки доступа. Даже без своего дата-центра вы управляете приватностью. Достаточно один раз настроить корпоративный шлюз, чтобы сотрудники не могли случайно отправить секретную информацию в общую сеть.
💡 Коротко: В 2026 году для безопасности МСБ не нужны дата-центры. Достаточно закрыть личные аккаунты, включить режим «невидимки» в API и фильтровать персональные данные.
💬 Как вы решаете вопрос безопасности?
REAL DIGITAL
#DataPrivacy #CyberSecurity #ShadowAI #LocalAI #RealDigital #ИИвКазахстане #AIGovernance #AICompliance
картинка сгенерирована Gemini
Сотрудники могут неосознанно создавать дыры в контуре безопасности компании. В 2026 году главной угрозой стал Shadow AI (Теневой ИИ) — использование личных аккаунтов нейросетей для работы с данными компании.
Разбираем, как легализовать ИИ без риска для репутации:
🔹 1. В чем реальная угроза?
Важно разделять инструменты. Бесплатные версии чат-ботов используют историю диалогов для дообучения по умолчанию.
• Проблема: Сотрудники часто выбирают «быстрый» путь через личный аккаунт. Загруженная туда стратегия формально покидает ваш контроль и может оказаться на серверах в юрисдикциях с другими стандартами защиты данных.
🔹 2. Юридический контекст Казахстана
В условиях растущих требований регуляторов РК к защите персональных данных, неконтролируемая передача ПДн казахстанцев в зарубежные облака может квалифицироваться как нарушение ст. 641 КоАП РК.
• Кейс: Типичный пример 2025 года — крупный ритейлер обнаружил утечку сегментов базы лояльности через бесплатный ИИ-плагин для аналитики. Решением стало внедрение корпоративного шлюза с автоматической очисткой запросов.
Безопасный ИИ для МСБ: три главных правила
• Бизнес-аккаунты вместо личных чатов. Бесплатные версии — главная дыра, они учатся на ваших данных. Используйте только платные корпоративные API с режимом Zero Data Retention (провайдер обязан удалять запросы сразу после ответа).
• Анонимизация как бюджетный «щит». Если на свои серверы нет денег, используйте программы-фильтры (Private AI, Presidio). Они меняют имена и суммы на коды (например, «Клиент_1») еще до того, как текст улетит в облако.
• Контроль через настройки доступа. Даже без своего дата-центра вы управляете приватностью. Достаточно один раз настроить корпоративный шлюз, чтобы сотрудники не могли случайно отправить секретную информацию в общую сеть.
💡 Коротко: В 2026 году для безопасности МСБ не нужны дата-центры. Достаточно закрыть личные аккаунты, включить режим «невидимки» в API и фильтровать персональные данные.
💬 Как вы решаете вопрос безопасности?
REAL DIGITAL
#DataPrivacy #CyberSecurity #ShadowAI #LocalAI #RealDigital #ИИвКазахстане #AIGovernance #AICompliance
картинка сгенерирована Gemini
👍4🔥2❤1
ИИ в ресторанах Казахстана: Кроме звонков на бронь он на что-то годен?
В 2026 году пора признать: польза ИИ — не в «космических» технологиях, а в остановке операционного кровотечения. Но ИИ — не волшебник. Если в вашей системе «мусор на входе» (грязные данные), вы получите «мусор на выходе».
Вот пять сценариев, где ИИ реально считает тенге, и подводные камни:
1. Автоматический аудит цен (Контроль накладных)
Практика: Система (iiko, DocsInBox) ловит рост цены на 10–12% в моменте приемки.
Риск: Алгоритм слеп к качеству. Поставщик может держать цену, но привезти овощи другого сорта или размера.
Решение: Используйте ИИ для анализа рынка. Если цена на авокадо выросла везде, кроме одного поставщика — это повод проверить сортность товара, а не радоваться «скидке».
2. Прогноз заготовок: Борьба со списаниями
Практика: iikoAI или 1С:Универсальное прогнозирование строят план на основе истории продаж за 1.5–2 года.
Риск: Внешние шоки — снегопад в Алматы или новый конкурент за дверью — могут обнулить точность прогноза.
Решение: Гибридная модель. ИИ дает базу, а шеф корректирует её вручную на основе погоды и городских событий. Система должна учиться на этих правках.
3. Сбалансированный KPI для кухни
Практика: Перенос мотивации с «фикса» на показатели скорости и качества.
Риск: Повар может начать торопиться в ущерб вкусу, чтобы «успеть в тайминг».
Решение: KPI должен включать не только скорость, но и фидбек гостей, процент возвратов и уровень списаний по позициям конкретного повара.
4. Синхронизация «Кухня – Доставка»
Практика: Вызов курьера точно к моменту упаковки заказа.
Риск: В пиковые часы курьер приедет вовремя, но кухня «зашьется», и цепочка рухнет.
Решение: Интегрируйте KDS (кухонный монитор) с агрегаторами. ИИ должен автоматически задерживать прием заказов в пик, чтобы не «убить» кухню.
5. Персонализированный апсейл (Новинка 2026)
Практика: Анализ истории гостя. Система подсказывает официанту: «Этот гость обычно берет стейк средней прожарки, сегодня у нас есть специальный cut — предложите его».
Результат: Рост среднего чека и лояльности без навязчивости.
План действий на январь 2026:
Гигиена данных: Вычистите остатки и настройте контроль цен в iiko/Jowi. Без этого ИИ бесполезен.
KPI для всех: Сделайте работу кухни прозрачной и привязанной к данным из системы.
Пилотный прогноз: Выберите 10 самых дорогих позиций и начните доверять алгоритму, ежедневно сверяя его с шефом.
Итог: В 2026 году ИИ в ресторанах Казахстана — это не замена людей, а «цифровой помощник» для усиления их компетенций.
На чем работаете вы и какая из этих «болей» у вас сейчас самая острая?
REAL DIGITAL
#ресторанKZ #бизнесКазахстан #iiko #Jowi #1С #фудкост #управлениерестораном
картинка сгенерирована Grok
В 2026 году пора признать: польза ИИ — не в «космических» технологиях, а в остановке операционного кровотечения. Но ИИ — не волшебник. Если в вашей системе «мусор на входе» (грязные данные), вы получите «мусор на выходе».
Вот пять сценариев, где ИИ реально считает тенге, и подводные камни:
1. Автоматический аудит цен (Контроль накладных)
Практика: Система (iiko, DocsInBox) ловит рост цены на 10–12% в моменте приемки.
Риск: Алгоритм слеп к качеству. Поставщик может держать цену, но привезти овощи другого сорта или размера.
Решение: Используйте ИИ для анализа рынка. Если цена на авокадо выросла везде, кроме одного поставщика — это повод проверить сортность товара, а не радоваться «скидке».
2. Прогноз заготовок: Борьба со списаниями
Практика: iikoAI или 1С:Универсальное прогнозирование строят план на основе истории продаж за 1.5–2 года.
Риск: Внешние шоки — снегопад в Алматы или новый конкурент за дверью — могут обнулить точность прогноза.
Решение: Гибридная модель. ИИ дает базу, а шеф корректирует её вручную на основе погоды и городских событий. Система должна учиться на этих правках.
3. Сбалансированный KPI для кухни
Практика: Перенос мотивации с «фикса» на показатели скорости и качества.
Риск: Повар может начать торопиться в ущерб вкусу, чтобы «успеть в тайминг».
Решение: KPI должен включать не только скорость, но и фидбек гостей, процент возвратов и уровень списаний по позициям конкретного повара.
4. Синхронизация «Кухня – Доставка»
Практика: Вызов курьера точно к моменту упаковки заказа.
Риск: В пиковые часы курьер приедет вовремя, но кухня «зашьется», и цепочка рухнет.
Решение: Интегрируйте KDS (кухонный монитор) с агрегаторами. ИИ должен автоматически задерживать прием заказов в пик, чтобы не «убить» кухню.
5. Персонализированный апсейл (Новинка 2026)
Практика: Анализ истории гостя. Система подсказывает официанту: «Этот гость обычно берет стейк средней прожарки, сегодня у нас есть специальный cut — предложите его».
Результат: Рост среднего чека и лояльности без навязчивости.
План действий на январь 2026:
Гигиена данных: Вычистите остатки и настройте контроль цен в iiko/Jowi. Без этого ИИ бесполезен.
KPI для всех: Сделайте работу кухни прозрачной и привязанной к данным из системы.
Пилотный прогноз: Выберите 10 самых дорогих позиций и начните доверять алгоритму, ежедневно сверяя его с шефом.
Итог: В 2026 году ИИ в ресторанах Казахстана — это не замена людей, а «цифровой помощник» для усиления их компетенций.
На чем работаете вы и какая из этих «болей» у вас сейчас самая острая?
REAL DIGITAL
#ресторанKZ #бизнесКазахстан #iiko #Jowi #1С #фудкост #управлениерестораном
картинка сгенерирована Grok
🔥3👍1
📉 ИИ уходит в офлайн: как Edge AI меняет экономику бизнеса в 2026-м
Главный барьер для внедрения ИИ сегодня — зависимость от «облачных гигантов».
Это не только дорого (OPEX на API растет в геометрической прогрессии), но и рискованно: конфиденциальные данные покидают контур компании.
Испанский стартап Multiverse Computing закрыл раунд Серии B на $215 млн (лид-инвестор — Bullhound Capital при участии HP Tech Ventures и Toshiba). Их технология CompactifAI, использующая квантово-вдохновленные тензорные сети, позволяет сжимать LLM на 95%.
Что это меняет для бизнеса на практике?
Локальный суверенитет: Модели корпоративного уровня теперь разворачиваются на рабочих станциях или edge-серверах. Риск утечки данных через API сводится к нулю.
Радикальная экономия: Сжатые модели требуют в десятки раз меньше памяти. Это позволяет отказаться от аренды сверхдорогих GPU-кластеров в пользу собственной инфраструктуры.
Скорость (Low Latency): Отсутствие задержек на передачу данных в облако делает ИИ пригодным для real-time задач: от дефектоскопии на производстве до мгновенных ассистентов в ритейле.
Кейс: Технология уже используется такими гигантами, как Bosch и Bank of Canada, для внедрения ИИ в закрытых контурах, где облачные вычисления запрещены протоколами безопасности.
Нюанс: Экстремальное сжатие требует баланса. При компрессии на 95% точность снижается всего на 2–3%, что для 90% корпоративных сценариев (анализ документов, поддержка, кодинг) является эталонным результатом.
Вердикт: Мы переходим от модели «ИИ как сервис» к «ИИ как локальный актив». В 2026 году владение собственной оптимизированной моделью — это не просто безопасность, а стратегическое преимущество.
Следите за трендом — в этом году локальный ИИ станет новым стандартом индустрии.
Источник: Официальный пресс-релиз Multiverse Computing
REAL DIGITAL
#AI #EdgeAI #TechTrends2026 #DataSecurity #OnPremise #MultiverseComputing #BusinessIntelligence
Главный барьер для внедрения ИИ сегодня — зависимость от «облачных гигантов».
Это не только дорого (OPEX на API растет в геометрической прогрессии), но и рискованно: конфиденциальные данные покидают контур компании.
Испанский стартап Multiverse Computing закрыл раунд Серии B на $215 млн (лид-инвестор — Bullhound Capital при участии HP Tech Ventures и Toshiba). Их технология CompactifAI, использующая квантово-вдохновленные тензорные сети, позволяет сжимать LLM на 95%.
Что это меняет для бизнеса на практике?
Локальный суверенитет: Модели корпоративного уровня теперь разворачиваются на рабочих станциях или edge-серверах. Риск утечки данных через API сводится к нулю.
Радикальная экономия: Сжатые модели требуют в десятки раз меньше памяти. Это позволяет отказаться от аренды сверхдорогих GPU-кластеров в пользу собственной инфраструктуры.
Скорость (Low Latency): Отсутствие задержек на передачу данных в облако делает ИИ пригодным для real-time задач: от дефектоскопии на производстве до мгновенных ассистентов в ритейле.
Кейс: Технология уже используется такими гигантами, как Bosch и Bank of Canada, для внедрения ИИ в закрытых контурах, где облачные вычисления запрещены протоколами безопасности.
Нюанс: Экстремальное сжатие требует баланса. При компрессии на 95% точность снижается всего на 2–3%, что для 90% корпоративных сценариев (анализ документов, поддержка, кодинг) является эталонным результатом.
Вердикт: Мы переходим от модели «ИИ как сервис» к «ИИ как локальный актив». В 2026 году владение собственной оптимизированной моделью — это не просто безопасность, а стратегическое преимущество.
Следите за трендом — в этом году локальный ИИ станет новым стандартом индустрии.
Источник: Официальный пресс-релиз Multiverse Computing
REAL DIGITAL
#AI #EdgeAI #TechTrends2026 #DataSecurity #OnPremise #MultiverseComputing #BusinessIntelligence
👍5❤1🔥1
Может ли ИИ генерировать новые идеи?
В сети обсуждают кейс: GPT-5 и Aristotle якобы решили задачи Эрдёша — математические головоломки, над которыми лучшие умы бились десятилетиями.
Научный мир в замешательстве: это реальный прорыв или просто «удачный поиск» по архивам?
Главный вопрос для индустрии: способен ли алгоритм на чистый креатив?
Давайте разберем три уровня «творчества» ИИ:
1️⃣ Комбинаторика (уровень «Миксер»)
То, что мы видим сейчас. ИИ мастерски сталкивает лбами существующие концепции. Дизайн кроссовок из грибницы? Легко. Это новая форма, но по сути — просто пересборка старых кубиков.
2️⃣ Логический прорыв (уровень «Навигатор»)
В математике нельзя угадать — нужно доказать. ИИ перебирает миллионы путей и находит тот самый, который человек пропустил из-за биологических ограничений мозга. Но есть нюанс: ИИ находит выход из лабиринта, но он не понимает, зачем этот лабиринт вообще был построен.
3️⃣ Парадигмальный сдвиг (уровень «Творец»)
Настоящая инновация — это когда меняются правила игры. Эйнштейн не просто «улучшил» физику Ньютона, он перевернул стол.
ИИ обучен на прошлом и предсказывает наиболее вероятное. Настоящее же озарение — это часто наименее вероятный сценарий, идущий вразрез с опытом.
Вердикт REAL DIGITAL:
Сегодня ИИ — это идеальный «экзоскелет для мозга». Он не заменяет творца, но в тысячи раз ускоряет процесс перебора гипотез. Мы вступаем в эпоху, где важно не «придумать из ничего», а правильно «отфильтровать» гениальное из потока сгенерированного.
❓ Вопрос к вам:
Считается ли идея «новой», если она найдена холодным перебором данных, а не в муках творчества? Или в цифровом мире важен только результат?
Обсудим в комментариях 👇
REAL DIGITAL
#AI #Digital #Innovation #Future
В сети обсуждают кейс: GPT-5 и Aristotle якобы решили задачи Эрдёша — математические головоломки, над которыми лучшие умы бились десятилетиями.
Научный мир в замешательстве: это реальный прорыв или просто «удачный поиск» по архивам?
Главный вопрос для индустрии: способен ли алгоритм на чистый креатив?
Давайте разберем три уровня «творчества» ИИ:
1️⃣ Комбинаторика (уровень «Миксер»)
То, что мы видим сейчас. ИИ мастерски сталкивает лбами существующие концепции. Дизайн кроссовок из грибницы? Легко. Это новая форма, но по сути — просто пересборка старых кубиков.
2️⃣ Логический прорыв (уровень «Навигатор»)
В математике нельзя угадать — нужно доказать. ИИ перебирает миллионы путей и находит тот самый, который человек пропустил из-за биологических ограничений мозга. Но есть нюанс: ИИ находит выход из лабиринта, но он не понимает, зачем этот лабиринт вообще был построен.
3️⃣ Парадигмальный сдвиг (уровень «Творец»)
Настоящая инновация — это когда меняются правила игры. Эйнштейн не просто «улучшил» физику Ньютона, он перевернул стол.
ИИ обучен на прошлом и предсказывает наиболее вероятное. Настоящее же озарение — это часто наименее вероятный сценарий, идущий вразрез с опытом.
Вердикт REAL DIGITAL:
Сегодня ИИ — это идеальный «экзоскелет для мозга». Он не заменяет творца, но в тысячи раз ускоряет процесс перебора гипотез. Мы вступаем в эпоху, где важно не «придумать из ничего», а правильно «отфильтровать» гениальное из потока сгенерированного.
❓ Вопрос к вам:
Считается ли идея «новой», если она найдена холодным перебором данных, а не в муках творчества? Или в цифровом мире важен только результат?
Обсудим в комментариях 👇
REAL DIGITAL
#AI #Digital #Innovation #Future
Telegram
REAL DIGITAL
📡 Новости IT, DX, AI, FinTech и технологий в Казахстане
📱 Для связи @digital_in_real
📱 Для связи @digital_in_real
👍6🔥1👏1
Краткая справка.
Пал Эрдёш был одним из самых плодовитых математиков в истории, и его задачи — это своего рода «интеллектуальный спецназ» в науке.
🧠 Задачи Эрдёша:
Пол Эрдёш (1913–1996) — легендарный венгерский математик, который не имел постоянного дома, жил на чемоданах и кочевал между университетами мира, оставляя после себя сотни нерешенных задач.
В чем их особенность?
Несмотря на простоту условий, лучшие умы человечества не могут решить их десятилетиями. Они требуют не стандартных вычислений, а принципиально новых методов мышления.
Денежные призы: Эрдёш был первым, кто ввел моду назначать денежные награды за решение своих задач — от $25 до $10 000. Он в шутку называл это «проверкой на вшивость» для математиков.
Пример знаменитой задачи (Гипотеза Эрдёша о арифметических прогрессиях):
> Если сумма обратных величин множества целых чисел расходится, то в этом множестве можно найти сколь угодно длинные арифметические прогрессии.
> Звучит сухо, но за решение этой задачи назначена награда в $5000, и она до сих пор не решена полностью.
Решение задачи Эрдёша с помощью ИИ — это как если бы робот не просто выиграл в шахматы, а написал симфонию, которую люди не могли сочинить 50 лет. Это требует не просто силы вычислений, а того самого «математического чутья», которое раньше считалось чисто человеческим.
Пал Эрдёш был одним из самых плодовитых математиков в истории, и его задачи — это своего рода «интеллектуальный спецназ» в науке.
🧠 Задачи Эрдёша:
Пол Эрдёш (1913–1996) — легендарный венгерский математик, который не имел постоянного дома, жил на чемоданах и кочевал между университетами мира, оставляя после себя сотни нерешенных задач.
В чем их особенность?
-Обманчивая простота: Большинство его задач формулируются так просто, что их поймет школьник (например, о свойствах простых чисел или раскраске точек на плоскости).-Невероятная сложность:
Несмотря на простоту условий, лучшие умы человечества не могут решить их десятилетиями. Они требуют не стандартных вычислений, а принципиально новых методов мышления.
Денежные призы: Эрдёш был первым, кто ввел моду назначать денежные награды за решение своих задач — от $25 до $10 000. Он в шутку называл это «проверкой на вшивость» для математиков.
Пример знаменитой задачи (Гипотеза Эрдёша о арифметических прогрессиях):
> Если сумма обратных величин множества целых чисел расходится, то в этом множестве можно найти сколь угодно длинные арифметические прогрессии.
> Звучит сухо, но за решение этой задачи назначена награда в $5000, и она до сих пор не решена полностью.
Решение задачи Эрдёша с помощью ИИ — это как если бы робот не просто выиграл в шахматы, а написал симфонию, которую люди не могли сочинить 50 лет. Это требует не просто силы вычислений, а того самого «математического чутья», которое раньше считалось чисто человеческим.
👍4🔥1
🎓 В Gemini появилась кнопка «Обучение»: ваш личный ИИ-репетитор
Друзья, в мобильном приложении Gemini теперь есть отдельный режим для тех, кто хочет не просто получить ответ от нейросети, а реально разобраться в теме. Это и есть функция Guided Learning.
Как её найти (смотрим на скриншот):
-Внизу, рядом с кнопкой «+», нажмите на иконку настроек (два ползунка).
-В открывшемся меню выберите самый нижний пункт — «Обучение» (с иконкой книжки).
В чем фишка?
В обычном чате Gemini дает готовое решение. В режиме «Обучение» он превращается в интерактивного учителя:
-Не подсказывает сразу: Он задает наводящие вопросы, чтобы вы сами дошли до сути.
-Разбивает на шаги: Сложная тема делится на маленькие понятные части.
-Проверяет вас: В процессе обучения бот может предложить тест или квиз, чтобы закрепить знания.
-Использует ваши файлы: Можно загрузить документ или фото (например, список новых слов или описание технологии), и он построит урок именно по вашим материалам.
Для чего это нам?
Это идеальный инструмент, чтобы подтянуть казахский язык или глубоко разобраться в сложных тех-темах (вроде того, как устроены базы данных или новые законы об ИИ), о которых мы часто пишем в канале.
Просто выберите этот режим и напишите: «Хочу изучить...» или «Объясни мне...».
REAL DIGITAL
Друзья, в мобильном приложении Gemini теперь есть отдельный режим для тех, кто хочет не просто получить ответ от нейросети, а реально разобраться в теме. Это и есть функция Guided Learning.
Как её найти (смотрим на скриншот):
-Внизу, рядом с кнопкой «+», нажмите на иконку настроек (два ползунка).
-В открывшемся меню выберите самый нижний пункт — «Обучение» (с иконкой книжки).
В чем фишка?
В обычном чате Gemini дает готовое решение. В режиме «Обучение» он превращается в интерактивного учителя:
-Не подсказывает сразу: Он задает наводящие вопросы, чтобы вы сами дошли до сути.
-Разбивает на шаги: Сложная тема делится на маленькие понятные части.
-Проверяет вас: В процессе обучения бот может предложить тест или квиз, чтобы закрепить знания.
-Использует ваши файлы: Можно загрузить документ или фото (например, список новых слов или описание технологии), и он построит урок именно по вашим материалам.
Для чего это нам?
Это идеальный инструмент, чтобы подтянуть казахский язык или глубоко разобраться в сложных тех-темах (вроде того, как устроены базы данных или новые законы об ИИ), о которых мы часто пишем в канале.
Просто выберите этот режим и напишите: «Хочу изучить...» или «Объясни мне...».
REAL DIGITAL
❤7👏2