Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Omma: ИИ-генерация 3D лендингов
То, что ИИ весьма неплохо генерирует небольшие интерактивы и лендинги мы уже привыкли. Но хочется уже не просто «еще один AI-лендинг», а что-то уровня Awwwards — с 3D, интерактивами и ощущением «это вообще как собрали?».
Именно с таким настроем я зашел в Omma, которую мне настойчиво рекламировала одна социальная сеть.
Omma – ИИ-инструмент для сборки лендингов с акцентом на 3D и интерактивы.
Все работает как и в любых других ИИ-инструментах: пишешь в чат что хочешь, ИИшка пишет код – получаешь продукт.
Дается немного токенов бесплатно, чтобы можно было оценить инструмент.
Судя по результату – чтобы сделать что-то действительно интересное, потребуется целый вагон токенов.
Что понравилось:
• Инструмент действительно собирает лендинги с 3D элементами и, если постараться, получается интересно. Это однозначно плюс.
• Есть библиотека с интересными примерами, собранными в Omma.
Писал пост про интересные портфолио, там был пример с машинкой, который выиграл несколько лет назад все возможные конкурсы дизайнеров лендингов. Вот такой интерактив есть в Omma как шаблон.
Любой шаблон можно отредактировать и быстро получить результат.
Да и вообще референсы никогда не бывают лишними.
Другой вопрос, зачем нам весьма недешевый сервис для редактирования готовых шаблонов, если с этим отлично справится даже DeepSeek. Да, с нуля ему крайне проблематично будет сделать что-то подобное, а вот внести небольшие правки – тут проблем никаких нет (в видео есть примеры).
Для e-learning это потенциально интересная история: промо-лендинги курсов, интерактивные демо, wow-страницы для запусков HR-мероприятий — все это можно собирать быстро (да и вообще можно собрать).
Да, и давайте будем честны, дизайн в e-learning это в большей степени про просто, информативно и понятно, а не про ВАУ-что-то-невероятное (начитался ИИшных текстов, и теперь сам везде пихаю эту конструкцию, извините). Даже если есть потребность и желание сделать что-то такое руками – мало в какой команде есть реальный опыт и экспертиза подобной разработки.
И вот тут получается интересная штука:
С одной стороны, в e-learning все еще редко нужен «космический» дизайн.
Да и не любой офисный ПК нормально потянет даже такое 3D, а если нужен адаптив под мобильные устройства – мы получаем целый ворох дополнительных проблем (которые мы скорее всего решим только отдельным лендингом без 3D для мобильных устройств).
С другой — раньше даже при желании сделать что-то визуально сложное ты почти всегда упирался в отсутствие людей, экспертизы, времени и бюджета. Теперь, если очень сильно нужно и хочется – то можно.
Это ли не прекрасно?
То, что ИИ весьма неплохо генерирует небольшие интерактивы и лендинги мы уже привыкли. Но хочется уже не просто «еще один AI-лендинг», а что-то уровня Awwwards — с 3D, интерактивами и ощущением «это вообще как собрали?».
Именно с таким настроем я зашел в Omma, которую мне настойчиво рекламировала одна социальная сеть.
Omma – ИИ-инструмент для сборки лендингов с акцентом на 3D и интерактивы.
Все работает как и в любых других ИИ-инструментах: пишешь в чат что хочешь, ИИшка пишет код – получаешь продукт.
Дается немного токенов бесплатно, чтобы можно было оценить инструмент.
Спойлер: бесплатных токенов не хватит даже чтобы немного поиграться. Одна попытка на простенький проект – токены закончились (в первом видео то, что у меня получилось «сваять» за лимит).
Судя по результату – чтобы сделать что-то действительно интересное, потребуется целый вагон токенов.
Что понравилось:
• Инструмент действительно собирает лендинги с 3D элементами и, если постараться, получается интересно. Это однозначно плюс.
Да, в Cursor такое тоже можно собрать, но процесс разработки потребует больше референсов, навыков и итераций. Для человека без опыта во фронтенде и 3D это все еще довольно хардкорная история.
• Есть библиотека с интересными примерами, собранными в Omma.
Писал пост про интересные портфолио, там был пример с машинкой, который выиграл несколько лет назад все возможные конкурсы дизайнеров лендингов. Вот такой интерактив есть в Omma как шаблон.
Любой шаблон можно отредактировать и быстро получить результат.
Да и вообще референсы никогда не бывают лишними.
Другой вопрос, зачем нам весьма недешевый сервис для редактирования готовых шаблонов, если с этим отлично справится даже DeepSeek. Да, с нуля ему крайне проблематично будет сделать что-то подобное, а вот внести небольшие правки – тут проблем никаких нет (в видео есть примеры).
Для e-learning это потенциально интересная история: промо-лендинги курсов, интерактивные демо, wow-страницы для запусков HR-мероприятий — все это можно собирать быстро (да и вообще можно собрать).
Да, и давайте будем честны, дизайн в e-learning это в большей степени про просто, информативно и понятно, а не про ВАУ-что-то-невероятное (начитался ИИшных текстов, и теперь сам везде пихаю эту конструкцию, извините). Даже если есть потребность и желание сделать что-то такое руками – мало в какой команде есть реальный опыт и экспертиза подобной разработки.
И вот тут получается интересная штука:
С одной стороны, в e-learning все еще редко нужен «космический» дизайн.
Да и не любой офисный ПК нормально потянет даже такое 3D, а если нужен адаптив под мобильные устройства – мы получаем целый ворох дополнительных проблем (которые мы скорее всего решим только отдельным лендингом без 3D для мобильных устройств).
С другой — раньше даже при желании сделать что-то визуально сложное ты почти всегда упирался в отсутствие людей, экспертизы, времени и бюджета. Теперь, если очень сильно нужно и хочется – то можно.
Это ли не прекрасно?
❤11👍7🎉2
ИИ в Unity: зачем это e-learning?
Сначала коротко про сам Unity AI.
Unity — движок для разработки 2D и 3D игр (в том числе VR). Больше года назад они выпустили первую итерацию ИИ-инструментов: генерация картинок, текстур, 3D-объектов, помощь с кодом и разные AI-ассистенты внутри движка.
Почему тогда не написал про это пост? Потому что было не очень понятно, зачем этим пользоваться. По сути — ChatGPT за оверпрайс с ограничениями по токенам внутри Unity. Да, была генерация анимаций и 3D-моделей, но качество генераций совершенно не жизнеспособное. Не думаю, что это вообще как-то можно использовать в работе.
Сейчас — итерация №2. Рекламный ролик в шапке поста.
Разработчики обещают что-то похожее на Cursor внутри Unity: написал, какую игру хочешь — ИИ собрал базовый проект.
Пока инструмент в ограниченном доступе, как появится возможность, обязательно протестирую и напишу пост. Конечно, я не жду, что все будет работать так, как в рекламе. На текущем уровне развития инструмента это просто невозможно, да и игры — это скорее про ощущения, а не про точный расчет. ИИ пока такое не умеет. Но есть надежда, что инструмент позволит быстро собирать игровые механики по частям и реже спрашивать YouTube «как сделать вот это в Unity».
Так зачем это e-learning?
Несколько лет назад мы разработали 3D-игру на Unity. Именно игру — ее задача была не обучать сотрудников, а привлекать внимание к новым сервисам компании.
Сотрудник играл роль директора магазина и должен был «прокачать» свой магазин по максимуму. Такой Tycoon на минималках.
Разработка заняла около месяца чистого времени: обучение движку (это был наш первый опыт), дизайн и сборка проекта.
В итоге проект получился удачным: внутри компании его оценили очень хорошо, а на конференции Digital Learning мы собрали полный зал. И, конечно, самое главное, свои бизнес-цели он выполнил.
Логичным продолжением выглядел уже полноценный симулятор работы сотрудника — чтобы ученик мог «прожить» рабочий день, отработать навыки и выполнить типовые задачи в безопасной среде.
Но тут начинается столкновение с реальностью бизнеса.
Проблема не в том, чтобы сделать симулятор (но и в этом тоже). Проблема в том, чтобы потом поддерживать его в условиях постоянных изменений. Внести правки, добавить/убрать механику – дело не быстрое (особенно, если ты не эксперт в инструменте).
Именно поэтому экономика таких проектов чаще сходится у крупных производств, нефтяников или промышленных компаний, где процессы меняются не так быстро (еще, конечно, такие сферы получают ощутимо больше дивидентов от 3D/VR). А вот для ритейла, сервиса и других сфер с постоянными изменениями подход обычно оказывается слишком дорогим.
И вот здесь качественная интеграция ИИ может реально изменить ситуацию.
3D-моделей уже полно на стоках. Многие бесплатны или стоят недорого. Базовые анимации — тоже давно не проблема.
Дело в механиках.
Если можно будет написать ИИ:
«Сделай механику разговора с клиентом. Вот как она должна работать…» — и получить рабочую основу, то разработка симуляторов станет значительно дешевле и быстрее, а порог входа в инструмент сократится до возможностей Т-shaped специалиста, который не может потратить несколько месяцев на изучение инструмента, которым будет пользоваться пару раз в год.
В любом случае интересно посмотреть, что у Unity получилось во второй итерации уже не в рекламном ролике, а в реальной работе.
Сначала коротко про сам Unity AI.
Unity — движок для разработки 2D и 3D игр (в том числе VR). Больше года назад они выпустили первую итерацию ИИ-инструментов: генерация картинок, текстур, 3D-объектов, помощь с кодом и разные AI-ассистенты внутри движка.
Почему тогда не написал про это пост? Потому что было не очень понятно, зачем этим пользоваться. По сути — ChatGPT за оверпрайс с ограничениями по токенам внутри Unity. Да, была генерация анимаций и 3D-моделей, но качество генераций совершенно не жизнеспособное. Не думаю, что это вообще как-то можно использовать в работе.
Сейчас — итерация №2. Рекламный ролик в шапке поста.
Разработчики обещают что-то похожее на Cursor внутри Unity: написал, какую игру хочешь — ИИ собрал базовый проект.
Пока инструмент в ограниченном доступе, как появится возможность, обязательно протестирую и напишу пост. Конечно, я не жду, что все будет работать так, как в рекламе. На текущем уровне развития инструмента это просто невозможно, да и игры — это скорее про ощущения, а не про точный расчет. ИИ пока такое не умеет. Но есть надежда, что инструмент позволит быстро собирать игровые механики по частям и реже спрашивать YouTube «как сделать вот это в Unity».
Так зачем это e-learning?
Несколько лет назад мы разработали 3D-игру на Unity. Именно игру — ее задача была не обучать сотрудников, а привлекать внимание к новым сервисам компании.
Сотрудник играл роль директора магазина и должен был «прокачать» свой магазин по максимуму. Такой Tycoon на минималках.
Разработка заняла около месяца чистого времени: обучение движку (это был наш первый опыт), дизайн и сборка проекта.
В итоге проект получился удачным: внутри компании его оценили очень хорошо, а на конференции Digital Learning мы собрали полный зал. И, конечно, самое главное, свои бизнес-цели он выполнил.
Логичным продолжением выглядел уже полноценный симулятор работы сотрудника — чтобы ученик мог «прожить» рабочий день, отработать навыки и выполнить типовые задачи в безопасной среде.
Но тут начинается столкновение с реальностью бизнеса.
Проблема не в том, чтобы сделать симулятор (но и в этом тоже). Проблема в том, чтобы потом поддерживать его в условиях постоянных изменений. Внести правки, добавить/убрать механику – дело не быстрое (особенно, если ты не эксперт в инструменте).
Именно поэтому экономика таких проектов чаще сходится у крупных производств, нефтяников или промышленных компаний, где процессы меняются не так быстро (еще, конечно, такие сферы получают ощутимо больше дивидентов от 3D/VR). А вот для ритейла, сервиса и других сфер с постоянными изменениями подход обычно оказывается слишком дорогим.
И вот здесь качественная интеграция ИИ может реально изменить ситуацию.
3D-моделей уже полно на стоках. Многие бесплатны или стоят недорого. Базовые анимации — тоже давно не проблема.
Дело в механиках.
Если можно будет написать ИИ:
«Сделай механику разговора с клиентом. Вот как она должна работать…» — и получить рабочую основу, то разработка симуляторов станет значительно дешевле и быстрее, а порог входа в инструмент сократится до возможностей Т-shaped специалиста, который не может потратить несколько месяцев на изучение инструмента, которым будет пользоваться пару раз в год.
В любом случае интересно посмотреть, что у Unity получилось во второй итерации уже не в рекламном ролике, а в реальной работе.
❤10👍5🔥3🎉3
Друзья, всем привет!
В ближайший месяц вхожу в активную фазу участия в митапах и конференциях. Естественно, везде буду рассказывать про ИИ в обучении 😊
Первый эфир уже во вторник.
Обсудим с Александром Чистяковым ИИ-тренажеры (моя любимая тема в ИИ).
С Александром познакомились на прошлой конференции Digital Learning и прообщались, наверно, целый час. Невероятно крутой эксперт. Так что уверен, эфир будет очень интересным.
Буду рад видеть вас на меропритии!
Ниже официальный анонс:
ИИ-тренажёры в обучении: прорыв или временный хайп?
Их внедряют все. Но честно: это модная игрушка или такой же обязательный инструмент, как LMS и вебинарные платформы?
Мы не гадаем. Целый год тестировали гипотезы, запускали пилоты и собирали данные. Теперь готовы поделиться результатами - без воды, маркетинговых обещаний и абстрактных прогнозов.
На эфире разберём:
- Алексей Миляев - Руководитель проекта по развитию цифровых технологий в обучении, МегаФон
- Александр Чистяков - Директор по развитию ТренингСпэйс и Вербо, преподаватель ИБДА РАНХиГС
🌐 Онлайн | Бесплатно
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥9❤5👍5
Почему внедрение ИИ – это не только про технологии
27 мая в 11:00 мск приглашаю вас на вебинар Академии управления WINbd «Внедрение ИИ в компании. Роль обучения и команд».
За последний год мы запустили более 20 проектов с ИИ в корпоративном обучении и внутренних процессах. И почти в каждом случае ключевой вопрос был не в выборе инструмента.
Основная сложность – как встроить ИИ в реальные процессы компании так, чтобы решения начали работать в ежедневной практике.
На вебинаре обсудим
— Как компании проходят путь от пилотов к рабочим решениям
— Почему внедрение ИИ невозможно без внутренней экспертизы
— Как команды находят процессы для автоматизации
— Какие ошибки возникают при внедрении ИИ
📅 27 мая, 11:00 мск, онлайн
🔗 Регистрация: https://winbd.ru/vnedrenie_ii_v_kompanii?utm_source=miliaev
27 мая в 11:00 мск приглашаю вас на вебинар Академии управления WINbd «Внедрение ИИ в компании. Роль обучения и команд».
За последний год мы запустили более 20 проектов с ИИ в корпоративном обучении и внутренних процессах. И почти в каждом случае ключевой вопрос был не в выборе инструмента.
Основная сложность – как встроить ИИ в реальные процессы компании так, чтобы решения начали работать в ежедневной практике.
На вебинаре обсудим
— Как компании проходят путь от пилотов к рабочим решениям
— Почему внедрение ИИ невозможно без внутренней экспертизы
— Как команды находят процессы для автоматизации
— Какие ошибки возникают при внедрении ИИ
📅 27 мая, 11:00 мск, онлайн
🔗 Регистрация: https://winbd.ru/vnedrenie_ii_v_kompanii?utm_source=miliaev
🔥8❤3👍2😍1
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
От чата к мультфильму: бюджетный и интересный способ «оживить» ИИ-собеседника
Самый простой способ реализации диалогового тренажера с ИИ – сделать его в формате чата. Это просто, бюджетно, понятно и эффективно.
Но есть две зоны роста:
1. Совершенно точно можно еще поработать над вовлечением.
Да, вовлечение, геймификация и прочая развлекаловка – не обязательная задача обучения. Не обязательная, но и не лишняя.
2. Не все можно передать словами.
ИИ пока плохо справляется с передачей эмоций через голос. Да, многие модели пытаются, но, пока получается в лучшем случае на четверочку.
Так же, в текстовом диалоге не всегда понятно, что именно сейчас делает собеседник. Конечно, мы можем помимо прямой речи собеседника добавлять текстовые вставки: «клиент подошел чуть ближе» или «клиент взял товар в руки и с интересом его рассматривает».
Это улучшает понимание ситуации, но убивает иммерсивность.
Есть много способов «оживить» ИИ-персонажа. Писал о них тут.
К списку добавлю еще один подход – заранее сгенерированные ИИ-видео.
Как это работает?
1. Генерируем необходимые кусочки ИИ-видео, где собеседник что-то делает. Например, говорит, смотрит товар, ждет ответа и т.д. (видео из примера сгенерированы в Grok).
2. В зависимости от ситуации запускаем нужный фрагмент видео. Какой фрагмент запустить – выбирает ИИ. Просто говорим, какие видео у нас есть – ИИ выберет самый подходящий.
3. Поверх видео запускаем сгенерированный ИИ голос. Если выбрать простой визуальный стиль (в следующий раз немного упрощу визуал) – непопадание в губы будет практически незаметным, а «стыки» между видео не видны (а еще, никто не запрещает менять план и ракурс, так даже динамичнее).
Вот и все.
Конечно, чтобы это сработало качественно в диалоговом тренажере, таких фрагментов должно быть штук 50, чтобы под каждую ситуацию и под каждое настроение клиента нашелся подходящий кусочек.
За день, скорее всего с генерацией не управишься (именно поэтому, для демо я взял кейс попроще, но механику с выбором проверил на коленке – все работает как часы), но большую часть фрагментов, мы скорее всего сможем переиспользовать в дальнейшем. Так что в перспективе нескольких разработок – трудозатраты на визуализацию не сказать, что принципиально повлияют на Time-to-Market.
Понятно, что в обозримом будущем мы сможем на ходу генерировать любые видео, при этом с реалистичными персонажами в отличном качестве, что увеличит иммерсивность. Но, такой подход в любом случае будет весьма недешевым, а само будущее наступит когда-то, а работать с вовлечением мы хотим прямо сейчас.
Как итог:
Получается довольно интересный компромисс: персонаж ощущается живым, производство остается относительно дешевым, никаких затрат на токены, а трудозатраты — вполне подъемными даже для небольших команд.
——
Полную статью с советами по посещению конференций можно прочитать тут.
Конференция Learning Elements состоится уже через полторы недели!
В программе: секции об ИИ и живой нетворкинг с представителями компаний, которые уже успешно применяют технологию в своей работе.
Это отличный шанс вдохновиться и наметить первые шаги по внедрению нейросетей в свою компанию.
🎁 Промокод на книгу Елены Тихомировой в подарок всё ещё действует: ТУТПРОМОКОД
Пример из видео
Я играю роль спикера на конференции.
Загружаю тезисы выступления → ИИ генерирует вопросы → ИИ-персонажи задают их «из зала» → в конце ИИ дает обратную связь.
Самый простой способ реализации диалогового тренажера с ИИ – сделать его в формате чата. Это просто, бюджетно, понятно и эффективно.
Но есть две зоны роста:
1. Совершенно точно можно еще поработать над вовлечением.
Да, вовлечение, геймификация и прочая развлекаловка – не обязательная задача обучения. Не обязательная, но и не лишняя.
2. Не все можно передать словами.
ИИ пока плохо справляется с передачей эмоций через голос. Да, многие модели пытаются, но, пока получается в лучшем случае на четверочку.
Так же, в текстовом диалоге не всегда понятно, что именно сейчас делает собеседник. Конечно, мы можем помимо прямой речи собеседника добавлять текстовые вставки: «клиент подошел чуть ближе» или «клиент взял товар в руки и с интересом его рассматривает».
Это улучшает понимание ситуации, но убивает иммерсивность.
Есть много способов «оживить» ИИ-персонажа. Писал о них тут.
К списку добавлю еще один подход – заранее сгенерированные ИИ-видео.
Как это работает?
1. Генерируем необходимые кусочки ИИ-видео, где собеседник что-то делает. Например, говорит, смотрит товар, ждет ответа и т.д. (видео из примера сгенерированы в Grok).
2. В зависимости от ситуации запускаем нужный фрагмент видео. Какой фрагмент запустить – выбирает ИИ. Просто говорим, какие видео у нас есть – ИИ выберет самый подходящий.
3. Поверх видео запускаем сгенерированный ИИ голос. Если выбрать простой визуальный стиль (в следующий раз немного упрощу визуал) – непопадание в губы будет практически незаметным, а «стыки» между видео не видны (а еще, никто не запрещает менять план и ракурс, так даже динамичнее).
Вот и все.
Конечно, чтобы это сработало качественно в диалоговом тренажере, таких фрагментов должно быть штук 50, чтобы под каждую ситуацию и под каждое настроение клиента нашелся подходящий кусочек.
За день, скорее всего с генерацией не управишься (именно поэтому, для демо я взял кейс попроще, но механику с выбором проверил на коленке – все работает как часы), но большую часть фрагментов, мы скорее всего сможем переиспользовать в дальнейшем. Так что в перспективе нескольких разработок – трудозатраты на визуализацию не сказать, что принципиально повлияют на Time-to-Market.
Понятно, что в обозримом будущем мы сможем на ходу генерировать любые видео, при этом с реалистичными персонажами в отличном качестве, что увеличит иммерсивность. Но, такой подход в любом случае будет весьма недешевым, а само будущее наступит когда-то, а работать с вовлечением мы хотим прямо сейчас.
Как итог:
Получается довольно интересный компромисс: персонаж ощущается живым, производство остается относительно дешевым, никаких затрат на токены, а трудозатраты — вполне подъемными даже для небольших команд.
——
Полную статью с советами по посещению конференций можно прочитать тут.
Конференция Learning Elements состоится уже через полторы недели!
В программе: секции об ИИ и живой нетворкинг с представителями компаний, которые уже успешно применяют технологию в своей работе.
Это отличный шанс вдохновиться и наметить первые шаги по внедрению нейросетей в свою компанию.
🎁 Промокод на книгу Елены Тихомировой в подарок всё ещё действует: ТУТПРОМОКОД
👍7🔥6❤4❤🔥1
Вайб-экселинг 😁
Когда-то я считал, что неплохо владею Excel.
Потом появилась задача свести несколько огромных таблиц, привести данные к нужному формату, собрать отчеты, визуализировать и собрать из всего этого дашборд. Довольно быстро выяснилось, что мои навыки сильно переоценены (мягко говоря).
Обучиться Excel — процесс небыстрый. А результат нужен к вечеру (желательно вот прямо сейчас).
Логичная мысль — пойти к ИИ.
Просто скинуть таблицу в Gemini и сказать «сделай красиво» нельзя. Нужно либо просить подсказать с формулами, либо сделать «рыбу». На простых задачах это работает, но как только сложность растет — начинаются страдания. Не получается у ИИ.
Тогда я вспомнил две вещи:
1. ИИ неплохо пишет код.
2. В Excel есть VBA (Visual Basic for Applications*).
*Это язык программирования, встроенный в Excel (и другие приложения Microsoft Office), который используется для автоматизации задач, создания макросов и написания пользовательских функций.
Описал задачу и попросил написать код.
Первая версия не заработала.
Вторая тоже.
На третьей или четвертой итерации получилось то, что было нужно.
В результате за 10 минут появился скрипт, который решал мою задачу.
Руками я бы настраивал это несколько часов… возможно, весь день… и не факт, что из этого что-то получилось бы 😁
Что вынес из этого опыта:
• Я знал, что Excel очень мощный инструмент, но не думал, что настолько. Для многих задач уже существуют готовые формулы и встроенные механизмы. Например, вы знали, что уже есть готовая формула, которая считает количество символов в ячейке? При этом как с пробелами, так и без.
• VBA тоже оказался мощнее, чем я думал. Например, можно автоматически отправлять письма на основании данных в таблице. В моем примере с LMS можно настроить автоматическую рассылку уведомлений для сотрудников, которые не прошли обучение в срок. Магия просто.
С ИИ эта магия доступна всем.
Важный момент:
Качество ответов ИИ сильно зависит от объема данных, на которых он обучался. VBA — технология скорее из прошлого (лет как 20 не используется активно), поэтому хорошего кода в открытом доступе относительно немного. Из-за этого ИИ регулярно допускает ошибки и редко выдает рабочее решение с первой попытки. Но через несколько итераций все работает.
Главный вывод: ИИ позволяет пользоваться инструментами на уровне, до которого самостоятельно пришлось бы расти месяцами. Но Excel изучить мне все-таки нужно 😁
Когда-то я считал, что неплохо владею Excel.
Потом появилась задача свести несколько огромных таблиц, привести данные к нужному формату, собрать отчеты, визуализировать и собрать из всего этого дашборд. Довольно быстро выяснилось, что мои навыки сильно переоценены (мягко говоря).
Обучиться Excel — процесс небыстрый. А результат нужен к вечеру (желательно вот прямо сейчас).
Логичная мысль — пойти к ИИ.
Просто скинуть таблицу в Gemini и сказать «сделай красиво» нельзя. Нужно либо просить подсказать с формулами, либо сделать «рыбу». На простых задачах это работает, но как только сложность растет — начинаются страдания. Не получается у ИИ.
Тогда я вспомнил две вещи:
1. ИИ неплохо пишет код.
2. В Excel есть VBA (Visual Basic for Applications*).
*Это язык программирования, встроенный в Excel (и другие приложения Microsoft Office), который используется для автоматизации задач, создания макросов и написания пользовательских функций.
Описал задачу и попросил написать код.
Первая версия не заработала.
Вторая тоже.
На третьей или четвертой итерации получилось то, что было нужно.
В результате за 10 минут появился скрипт, который решал мою задачу.
Руками я бы настраивал это несколько часов… возможно, весь день… и не факт, что из этого что-то получилось бы 😁
Прикрепил скриншоты с примером работы подхода. VBA обрабатывает данные из LMS (естественно, это демо-данные), строит таблицы и графики. На реализацию ушло буквально 10-15 минут.
Что вынес из этого опыта:
• Я знал, что Excel очень мощный инструмент, но не думал, что настолько. Для многих задач уже существуют готовые формулы и встроенные механизмы. Например, вы знали, что уже есть готовая формула, которая считает количество символов в ячейке? При этом как с пробелами, так и без.
• VBA тоже оказался мощнее, чем я думал. Например, можно автоматически отправлять письма на основании данных в таблице. В моем примере с LMS можно настроить автоматическую рассылку уведомлений для сотрудников, которые не прошли обучение в срок. Магия просто.
С ИИ эта магия доступна всем.
Важный момент:
Качество ответов ИИ сильно зависит от объема данных, на которых он обучался. VBA — технология скорее из прошлого (лет как 20 не используется активно), поэтому хорошего кода в открытом доступе относительно немного. Из-за этого ИИ регулярно допускает ошибки и редко выдает рабочее решение с первой попытки. Но через несколько итераций все работает.
Главный вывод: ИИ позволяет пользоваться инструментами на уровне, до которого самостоятельно пришлось бы расти месяцами. Но Excel изучить мне все-таки нужно 😁
🔥12❤🔥2👍2😁2❤1
Парадокс Джевонса: уголь, офисная бумага, а теперь ИИ
Многие боятся, что ИИ заберет их рабочее место. Опасения уместны, не редко в ленте попадаются новости в стиле: «Такая-то компания сократила столько-то ITишников» или «Спрос на таких-то дизайнеров упал в разы».
Но есть экономический закон, который говорит, что не все так однозначно 😊
Это парадокс Джевонса: когда технология делает использование какого-либо ресурса дешевле и эффективнее, мы начинаем использовать этот ресурс гораздо больше, а не меньше. Эффективность снижает цену, а низкая цена взрывает спрос.
Уголь
В 19 веке экономист Уильям Джевонс заметил странную вещь: внедрение более эффективной паровой машины Уатта (которая требовала меньше угля на единицу мощности) не привело к экономии угля. Наоборот, его стали сжигать в разы больше. Почему? Потому что дешевый и эффективный двигатель сделал пар выгодным там, где раньше это было бессмысленно.
Офисная бумага
40 лет назад многие думали, что компьютеры уничтожат бумажный документооборот. Наступит «безбумажный офис». Но случилось обратное. Доступность принтеров и компьютеров привела к тому, что печатать стало слишком легко. Любой черновик, любое письмо, любой документ — на принтер.
Раньше, если хочешь, чтобы 100 сотрудников подписали какой-то документ нужно было несколько десятков раз напечатать его вручную с копировальной бумагой.
Невольно задумаешься, а может и не так уж нужно это подписывать?
С компьютером просто нажимаешь ctrl+P.
В результате потребление офисной бумаги в США выросло в 2 раза за 10 лет компьютеризации. Компьютеры сделали печать доступнее, что спровоцировало спрос.
А теперь ИИ
Мы слышим: «ИИ заменит копирайтеров, дизайнеров, программистов». Но что, если нас ждет тот же парадокс?
Вот свежий пример. Когда появились конструкторы сайтов, трудозатраты по разработке и требования к экспертизе снизились в разы. Люди остались без работы? Нет. Спрос на сайты вырос в сотни раз. Малый бизнес, фрилансеры, блогеры, рестораны — все бросились делать сайты, потому что это стало дешево и просто.
Количество людей, работающих в веб-разработке, не сократилось — оно выросло.
С ИИ, вероятно, произойдет то же самое.
E-learning команда с ИИ может разрабатывать материалы быстрее, при этом с более высоким качеством, чем без ИИ (если правильно его использует).
Иными словами они могут продавать более качественные продукты за меньшую цену.
Конечно, e-learning уже давно доступен не только компаниям из ТОП-сколько-то крупнейших, но с уменьшением цены на продукт он станет рентабелен в новых кейсах.
Будет эффективнее, если мы сделаем не один курс по Х для 5 направлений, а для каждого свой курс? Да? Давайте делать 5 курсов.
Стоит ли нам идти в этот e-learning и разрабатывать курсы под свои потребности (а не покупать готовые), если у нас всего-ничего человек в компании? Раньше нет. А завтра?
Работы может стать не меньше, а больше. Просто ее цена за единицу упадет, а объемы вырастут многократно.
Что в итоге?
Кстати, до сих пор не понимаю, почему это называют «парадоксом». Логика же железная.
Технологии не всегда убивают профессии. Часто они просто делают результат настолько доступными эффективным, что его хотят все. А значит, нужны новые люди, чтобы этот спрос удовлетворить.
Либо, все будут учиться через ИИ, а мы пойдем искать новую сферу деятельности...
Многие боятся, что ИИ заберет их рабочее место. Опасения уместны, не редко в ленте попадаются новости в стиле: «Такая-то компания сократила столько-то ITишников» или «Спрос на таких-то дизайнеров упал в разы».
Но есть экономический закон, который говорит, что не все так однозначно 😊
Это парадокс Джевонса: когда технология делает использование какого-либо ресурса дешевле и эффективнее, мы начинаем использовать этот ресурс гораздо больше, а не меньше. Эффективность снижает цену, а низкая цена взрывает спрос.
Уголь
В 19 веке экономист Уильям Джевонс заметил странную вещь: внедрение более эффективной паровой машины Уатта (которая требовала меньше угля на единицу мощности) не привело к экономии угля. Наоборот, его стали сжигать в разы больше. Почему? Потому что дешевый и эффективный двигатель сделал пар выгодным там, где раньше это было бессмысленно.
Офисная бумага
40 лет назад многие думали, что компьютеры уничтожат бумажный документооборот. Наступит «безбумажный офис». Но случилось обратное. Доступность принтеров и компьютеров привела к тому, что печатать стало слишком легко. Любой черновик, любое письмо, любой документ — на принтер.
Раньше, если хочешь, чтобы 100 сотрудников подписали какой-то документ нужно было несколько десятков раз напечатать его вручную с копировальной бумагой.
Невольно задумаешься, а может и не так уж нужно это подписывать?
С компьютером просто нажимаешь ctrl+P.
В результате потребление офисной бумаги в США выросло в 2 раза за 10 лет компьютеризации. Компьютеры сделали печать доступнее, что спровоцировало спрос.
А теперь ИИ
Мы слышим: «ИИ заменит копирайтеров, дизайнеров, программистов». Но что, если нас ждет тот же парадокс?
Вот свежий пример. Когда появились конструкторы сайтов, трудозатраты по разработке и требования к экспертизе снизились в разы. Люди остались без работы? Нет. Спрос на сайты вырос в сотни раз. Малый бизнес, фрилансеры, блогеры, рестораны — все бросились делать сайты, потому что это стало дешево и просто.
Количество людей, работающих в веб-разработке, не сократилось — оно выросло.
С ИИ, вероятно, произойдет то же самое.
E-learning команда с ИИ может разрабатывать материалы быстрее, при этом с более высоким качеством, чем без ИИ (если правильно его использует).
Иными словами они могут продавать более качественные продукты за меньшую цену.
Конечно, e-learning уже давно доступен не только компаниям из ТОП-сколько-то крупнейших, но с уменьшением цены на продукт он станет рентабелен в новых кейсах.
Будет эффективнее, если мы сделаем не один курс по Х для 5 направлений, а для каждого свой курс? Да? Давайте делать 5 курсов.
Стоит ли нам идти в этот e-learning и разрабатывать курсы под свои потребности (а не покупать готовые), если у нас всего-ничего человек в компании? Раньше нет. А завтра?
Работы может стать не меньше, а больше. Просто ее цена за единицу упадет, а объемы вырастут многократно.
Что в итоге?
Кстати, до сих пор не понимаю, почему это называют «парадоксом». Логика же железная.
Технологии не всегда убивают профессии. Часто они просто делают результат настолько доступными эффективным, что его хотят все. А значит, нужны новые люди, чтобы этот спрос удовлетворить.
Либо, все будут учиться через ИИ, а мы пойдем искать новую сферу деятельности...
👍9❤6🔥4👏1💯1
Все еще под впечатлением от Learning Elements 2026
На этой неделе выступал на конференции, и в этот раз был не только спикером, а еще модератором секции про автоматизацию. Очень классный опыт. Чувствуешь себя максимально причастным к мероприятию. К очень крутому мероприятию.
Откуда столько восторга? Коллеги делают конференцию уже в восемнадцатый раз, и этот опыт виден в каждой детали. Все сделано одновременно и на опыте и с душой.
Что особенно зацепило меня и как участника, и как спикера:
✨ Масштаб и свобода выбора
Одновременно работало десять залов! ДЕСЯТЬ! Интересен ИИ — идешь на ИИ (залов с нейросетями было несколько). Не интересен? Есть автоматизация, методология, разработка, сторителлинг, софты... Были даже компьютерные классы с практикой, где можно было руками потестить инструменты вместе со спикером.
⏱️ Часовые слоты
В этот раз на выступления выделили по часу. Спикеры смогли глубоко раскрыть темы, и осталось время на вопросы. Ну а мне, как любителю поговорить про e-learning, это особенно зашло. Правда, я все равно не успел рассказать все, что хотел.
Выводы сделаны? Нет. Буду стараться впихнуть невпихуемое 😁
🤝 Спикеры.
Спикеры очень крутые, а выступления продуманные.
Если вы давно хотите выступить, но не решаетесь — очень советую попробовать. Перед конференцией организаторы проводят онлайн-демо: подсвечивают зоны роста, дают советы по подаче. А еще все спикеры могут пройти мастер-класс по публичным выступлениям.
Это бесплатно.
🌙 Нетворкинг и вайб
Не буду скрывать, для меня это самое важное. Знакомишься с потрясающими людьми, ловишь тренды, делишься опытом и просто получаешь удовольствие от общения и позитива (а его сейчас явно не хватает).
Мой первый день начался в 8 утра, а закончился в 1:30 ночи. И я бы сидел еще, просто подвели силы после дороги.
☕ Продуманность в мелочах
Как организованы переходы, где пообщаться, как устроена программа — все продумано. Приходишь за 5 минут до кофе-брейка, а кофе уже стоит. Партнеры тоже порадовали: интерактивы, конкурсы, книги, демо-зоны.
Фото из шапки сделано в фотобудке.
Кстати, на Elements я езжу со своим блокнотом. Чувство прекрасного не дает портить блокнот участника своим кривым почерком 😁
Те, кто читал мои анонсы, знают, как активно я звал на LE. И реальность полностью оправдала ожидания.
Отдельное спасибо — за секцию про ИИ в обучении, где я выступал вместе с Эдом и Филиппом. Мы давно знакомы, поэтому атмосфера получилась не просто рабочей и доброжелательной, а скорее была похожа на дружеский разговор на сцене.
Спасибо всем, кто был рядом, слушал и общался. Это было мощно! ❤️
До встречи на Learning Elements 2027!
На этой неделе выступал на конференции, и в этот раз был не только спикером, а еще модератором секции про автоматизацию. Очень классный опыт. Чувствуешь себя максимально причастным к мероприятию. К очень крутому мероприятию.
Откуда столько восторга? Коллеги делают конференцию уже в восемнадцатый раз, и этот опыт виден в каждой детали. Все сделано одновременно и на опыте и с душой.
Что особенно зацепило меня и как участника, и как спикера:
✨ Масштаб и свобода выбора
Одновременно работало десять залов! ДЕСЯТЬ! Интересен ИИ — идешь на ИИ (залов с нейросетями было несколько). Не интересен? Есть автоматизация, методология, разработка, сторителлинг, софты... Были даже компьютерные классы с практикой, где можно было руками потестить инструменты вместе со спикером.
⏱️ Часовые слоты
В этот раз на выступления выделили по часу. Спикеры смогли глубоко раскрыть темы, и осталось время на вопросы. Ну а мне, как любителю поговорить про e-learning, это особенно зашло. Правда, я все равно не успел рассказать все, что хотел.
Выводы сделаны? Нет. Буду стараться впихнуть невпихуемое 😁
🤝 Спикеры.
Спикеры очень крутые, а выступления продуманные.
Если вы давно хотите выступить, но не решаетесь — очень советую попробовать. Перед конференцией организаторы проводят онлайн-демо: подсвечивают зоны роста, дают советы по подаче. А еще все спикеры могут пройти мастер-класс по публичным выступлениям.
Это бесплатно.
🌙 Нетворкинг и вайб
Не буду скрывать, для меня это самое важное. Знакомишься с потрясающими людьми, ловишь тренды, делишься опытом и просто получаешь удовольствие от общения и позитива (а его сейчас явно не хватает).
Мой первый день начался в 8 утра, а закончился в 1:30 ночи. И я бы сидел еще, просто подвели силы после дороги.
☕ Продуманность в мелочах
Как организованы переходы, где пообщаться, как устроена программа — все продумано. Приходишь за 5 минут до кофе-брейка, а кофе уже стоит. Партнеры тоже порадовали: интерактивы, конкурсы, книги, демо-зоны.
Фото из шапки сделано в фотобудке.
Мелочь? Ну да. Но классно же! И таких мелочей сотни. Один блокнот участника чего стоит.
Кстати, на Elements я езжу со своим блокнотом. Чувство прекрасного не дает портить блокнот участника своим кривым почерком 😁
Те, кто читал мои анонсы, знают, как активно я звал на LE. И реальность полностью оправдала ожидания.
Отдельное спасибо — за секцию про ИИ в обучении, где я выступал вместе с Эдом и Филиппом. Мы давно знакомы, поэтому атмосфера получилась не просто рабочей и доброжелательной, а скорее была похожа на дружеский разговор на сцене.
Спасибо всем, кто был рядом, слушал и общался. Это было мощно! ❤️
До встречи на Learning Elements 2027!
❤11🔥7👍2🎉2
Друзья, тут случилось классное событие: я стал гостем нового выпуска подкаста «КОРПОРАТЫ» от Digital Learning! 🎙
Обсудили с Григорием Клиновым все, что мы с вами так любим: реальную практику, ИИ без розовых очков, грабли внедрения, то, как технологии прямо сейчас меняют корпоративное обучение и что нас ждет в будущем.
Разговор получился живым и душевным. Я в восторге.
Репост с подробностями ниже 👇
Обсудили с Григорием Клиновым все, что мы с вами так любим: реальную практику, ИИ без розовых очков, грабли внедрения, то, как технологии прямо сейчас меняют корпоративное обучение и что нас ждет в будущем.
Разговор получился живым и душевным. Я в восторге.
Репост с подробностями ниже 👇
👍10❤5🎉2
Forwarded from Digital Learning (канал) (Diana Zvereva)
Дорогие друзья, мы рады объявить о выходе второго выпуска подкаста Digital Learning "КОРПОРАТЫ"!
Специальный гость Григория Клинова: автор канала Digital Learning и признанный эксперт в области AI - Алексей Миляев, Руководитель проектов по внедрению цифровых решений в обучение компании Megafon.
✔ Публикации Алексея в нашем канале набирают максимальное количество просмотров, репостов и лайков.
✔ Зал на конференции Learning Elements, где Алексей выступал с темой "Заставьте ваш курс думать: как ИИ проверяет кейсы, ведет диалог и адаптирует контент", был полон.
✔ Людей привлекает практический опыт внедрения ИИ в обучение, которым Алексей щедро делится ❤ .
Мы точно знаем, многим будет интересно послушать живой диалог с Алексеем уже в формате нашей площадки 🔥.
Занимайте места в виртуальном зале Digital Learning и делитесь своими впечатлениями в чате!
Ссылка на подкаст здесь.
🙌
🏆 Участвуйте в Премии Digital Learning 2026!
AI без хайпа. Как технологии меняют обучение людей
Специальный гость Григория Клинова: автор канала Digital Learning и признанный эксперт в области AI - Алексей Миляев, Руководитель проектов по внедрению цифровых решений в обучение компании Megafon.
Мы точно знаем, многим будет интересно послушать живой диалог с Алексеем уже в формате нашей площадки 🔥.
Занимайте места в виртуальном зале Digital Learning и делитесь своими впечатлениями в чате!
Ссылка на подкаст здесь.
🙌
🏆 Участвуйте в Премии Digital Learning 2026!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤6👍5🔥4
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Теолия без плактики: эффективность AI-тренажеров
На e-learning митапах и конференциях, где я рассказываю про диалоговые AI-тренажеры, самый популярный вопрос — это, конечно же, вопрос про бизнес-метрики: «На сколько процентов выросли продажи/найм после внедрения?»
Сами понимаете, здесь есть своя специфика. Во-первых, коммерческая тайна и NDA. Во-вторых, все тренажеры разные, и метрики в кейсах могут отличаться в разы.
Поэтому вместо цифр я люблю рассказывать историю из личного опыта. Она наглядно показывает главную эффективность AI-симуляторов — то, как они превращают знания в реальные умения.
Предыстория: В прошлом году я разрабатывал тренажер по проведению собеседований. Цель — обучить руководителей задавать правильные вопросы на выявление компетенций и мотивации, а также корректно презентовать вакансию соискателям.
Чтобы настроить такой симулятор, нужно «объяснить» нейросети, как ведет себя кандидат и по каким критериям в финале оценивать работу руководителя.
С методологией у меня проблем не было: я детально изучил, как правильно вести диалог, как подсвечивать плюсы компании и вытаскивать из кандидата правду. Знания были — без них качественную архитектуру тренажера просто не собрать.
Первый блин комом
Я написал первый промпт и пошел тестировать ИИ «на себе» — отыгрывать ролевку. Теоретически я говорю все верно. Но на практике получается неуверенно, коряво, что-то постоянно забываю, прыгаю с темы на тему. Вроде бы суть передал, но со стороны сразу видно — делаю это в первый раз.
Знания есть, а умения нет.
Реальное собеседование в таком режиме проводить нельзя.
Кстати, именно с таким уровнем подготовки из классических онлайн-курсов выходит большинство студентов: тест сдали на 100%, а в реальной рабочей ситуации теряются.
Магия итераций
Написать идеальный промпт с первого раза невозможно. ИИ обязательно где-то начнет вести себя нереалистично, пропустит ошибку в фидбеке или запутается в роли. Это нормальный процесс настройки.
После десятка итераций тестирования моя презентация вакансии начала просто литься как песня, а вопросы задавал на автомате. Я перевел знания в умения.
Меня можно было спокойно выпускать в реальный найм — я бы справился без проблем. Суперэкспертом я не стал (чудес не бывает), но пропасть между 1-й и 10-й попыткой была огромной.
Я букву «Ф» не выговаливаю
Анализируя этот опыт, я вспомнил шедевральный советский фильм «По семейным обстоятельствам». Помните там героя Ролана Быкова — «логопефа, исправляющего фифекты фикции»? Он потрясающе знал теорию, учил других, но сам не выговаривал половину букв (ничего страшного, их же трицать дфе).
На первых итерациях я ощущал себя именно им. Знаю как надо, а сказать не могу.
В этом и есть главная ценность ИИ-тренажеров. Они не просто дают информацию — они дают безопасную песочницу, где за 10 кругов можно устранить собственные «фефекты фикции» до того, как вы выйдете к реальному клиенту или сотруднику.
P.S. Если не смотрели фильм — очень рекомендую, он гениальный. Фрагмент с логопедом прикрепил к посту!
На e-learning митапах и конференциях, где я рассказываю про диалоговые AI-тренажеры, самый популярный вопрос — это, конечно же, вопрос про бизнес-метрики: «На сколько процентов выросли продажи/найм после внедрения?»
Сами понимаете, здесь есть своя специфика. Во-первых, коммерческая тайна и NDA. Во-вторых, все тренажеры разные, и метрики в кейсах могут отличаться в разы.
Поэтому вместо цифр я люблю рассказывать историю из личного опыта. Она наглядно показывает главную эффективность AI-симуляторов — то, как они превращают знания в реальные умения.
Предыстория: В прошлом году я разрабатывал тренажер по проведению собеседований. Цель — обучить руководителей задавать правильные вопросы на выявление компетенций и мотивации, а также корректно презентовать вакансию соискателям.
Чтобы настроить такой симулятор, нужно «объяснить» нейросети, как ведет себя кандидат и по каким критериям в финале оценивать работу руководителя.
С методологией у меня проблем не было: я детально изучил, как правильно вести диалог, как подсвечивать плюсы компании и вытаскивать из кандидата правду. Знания были — без них качественную архитектуру тренажера просто не собрать.
Первый блин комом
Я написал первый промпт и пошел тестировать ИИ «на себе» — отыгрывать ролевку. Теоретически я говорю все верно. Но на практике получается неуверенно, коряво, что-то постоянно забываю, прыгаю с темы на тему. Вроде бы суть передал, но со стороны сразу видно — делаю это в первый раз.
Знания есть, а умения нет.
Реальное собеседование в таком режиме проводить нельзя.
Кстати, именно с таким уровнем подготовки из классических онлайн-курсов выходит большинство студентов: тест сдали на 100%, а в реальной рабочей ситуации теряются.
Магия итераций
Написать идеальный промпт с первого раза невозможно. ИИ обязательно где-то начнет вести себя нереалистично, пропустит ошибку в фидбеке или запутается в роли. Это нормальный процесс настройки.
Нормальный рабочий процесс: написал промпт – проверил – внес правки – проверил – внес правки…
После десятка итераций тестирования моя презентация вакансии начала просто литься как песня, а вопросы задавал на автомате. Я перевел знания в умения.
Меня можно было спокойно выпускать в реальный найм — я бы справился без проблем. Суперэкспертом я не стал (чудес не бывает), но пропасть между 1-й и 10-й попыткой была огромной.
Я букву «Ф» не выговаливаю
Анализируя этот опыт, я вспомнил шедевральный советский фильм «По семейным обстоятельствам». Помните там героя Ролана Быкова — «логопефа, исправляющего фифекты фикции»? Он потрясающе знал теорию, учил других, но сам не выговаривал половину букв (ничего страшного, их же трицать дфе).
На первых итерациях я ощущал себя именно им. Знаю как надо, а сказать не могу.
В этом и есть главная ценность ИИ-тренажеров. Они не просто дают информацию — они дают безопасную песочницу, где за 10 кругов можно устранить собственные «фефекты фикции» до того, как вы выйдете к реальному клиенту или сотруднику.
P.S. Если не смотрели фильм — очень рекомендую, он гениальный. Фрагмент с логопедом прикрепил к посту!
🔥9👍8❤3👌2
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Я изменил свое мнение об ИИ-напарниках (немного)
Пару месяцев назад я рассказывал про эксперимент с ИИ-напарниками в деловых играх.
Не могу назвать эксперимент удачным. По уровню вовлечения, эмоций и, вероятно, эффективности игра с ИИ пока заметно уступает игре с реальными людьми.
На мой взгляд, ИИ-игроки полезны скорее как запасной вариант: если нет возможности собрать полноценную группу или нужно закрыть недостающие роли. Лучше, чем ничего, но не полноценная замена.
Это мое мнение. И прекрасно, что не все его разделяют.
На Reddit завирусился тред: парень создал собственный сервер World of Warcraft*, полностью заселенный ботами. Вместо реальных людей по миру бегают 1800 ИИ-персонажей, которые имитируют поведение игроков.
*Для контекста: WoW — это многопользовательская ролевая игра в фэнтезийном мире, где вся суть в кооперации. Вы вместе воюете, торгуете, объединяетесь в гильдии. Самые сложные и интересные задания без коммуникации и кооперации пройти невозможно. Без людей игра теряет смысл. Точнее, я так это видел.
Боты в играх — не новость. Но магии проекту добавил прикрученный к ним DeepSeek. Теперь с «соседями» по серверу можно общаться текстом, как с реальными людьми. Более того, боты общаются и между собой в общих чатах, создавая полную иллюзию живого, кипящего жизнью сервера.
Проект реализован на совсем любительском уровне, и скорее иллюстрирует интересную задумку. Эксперимент, а не реальный продукт. Несмотря на это, пост собрал сотни комментариев на Reddit и десятки комментариев к постам-реакциям (типа моего).
Что меня удивило – многие комментаторы активно поддерживали идею. Странно, но в кооперативных играх многим не нравится именно… взаимодействие с другими игроками.
Игроки хотят избежать токсичности, конфликтов и социального давления (вы знаете ответы DeepSeek – нулевая токсичность).
В деловых играх ситуация может быть похожей. Несмотря на относительную безопасность учебной среды, многие участники боятся выглядеть глупо, потерять лицо перед коллегами или получить негативную оценку.
И тут возникает интересный вопрос.
Возможно, для части аудитории наличие ИИ-игроков в деловых играх — не вынужденный компромисс, а преимущество. Не замена людям, а более психологически комфортная среда для обучения. Пусть и не такая эффективная.
Пару месяцев назад я рассказывал про эксперимент с ИИ-напарниками в деловых играх.
Не могу назвать эксперимент удачным. По уровню вовлечения, эмоций и, вероятно, эффективности игра с ИИ пока заметно уступает игре с реальными людьми.
На мой взгляд, ИИ-игроки полезны скорее как запасной вариант: если нет возможности собрать полноценную группу или нужно закрыть недостающие роли. Лучше, чем ничего, но не полноценная замена.
Это мое мнение. И прекрасно, что не все его разделяют.
На Reddit завирусился тред: парень создал собственный сервер World of Warcraft*, полностью заселенный ботами. Вместо реальных людей по миру бегают 1800 ИИ-персонажей, которые имитируют поведение игроков.
*Для контекста: WoW — это многопользовательская ролевая игра в фэнтезийном мире, где вся суть в кооперации. Вы вместе воюете, торгуете, объединяетесь в гильдии. Самые сложные и интересные задания без коммуникации и кооперации пройти невозможно. Без людей игра теряет смысл. Точнее, я так это видел.
Боты в играх — не новость. Но магии проекту добавил прикрученный к ним DeepSeek. Теперь с «соседями» по серверу можно общаться текстом, как с реальными людьми. Более того, боты общаются и между собой в общих чатах, создавая полную иллюзию живого, кипящего жизнью сервера.
Проект реализован на совсем любительском уровне, и скорее иллюстрирует интересную задумку. Эксперимент, а не реальный продукт. Несмотря на это, пост собрал сотни комментариев на Reddit и десятки комментариев к постам-реакциям (типа моего).
Что меня удивило – многие комментаторы активно поддерживали идею. Странно, но в кооперативных играх многим не нравится именно… взаимодействие с другими игроками.
Худшая часть игры в WoW — это всегда были другие люди… …Я уже несколько лет мечтаю о сервере, заполненном ИИ…
Игроки хотят избежать токсичности, конфликтов и социального давления (вы знаете ответы DeepSeek – нулевая токсичность).
В деловых играх ситуация может быть похожей. Несмотря на относительную безопасность учебной среды, многие участники боятся выглядеть глупо, потерять лицо перед коллегами или получить негативную оценку.
И тут возникает интересный вопрос.
Возможно, для части аудитории наличие ИИ-игроков в деловых играх — не вынужденный компромисс, а преимущество. Не замена людям, а более психологически комфортная среда для обучения. Пусть и не такая эффективная.
👍8❤5🔥5👏1
ИИ-переходник: кого ИИ точно не заменит
Пока мы с вами спорим о том, заменит ли ИИ человека, в реальности все уже произошло. Точнее, определенная категория сотрудников прямо сейчас делает все, чтобы их уволили.
Буквально год назад это были единичные случаи, которые рассказывали друг другу как веселый анекдот, писали юмористические посты или снимали забавные видео в социальных сетях. Сейчас из веселой истории это превращается в повседневность. Человек получает задачу/вопрос/письмо/другое -> кидает в ИИ (добавляя поверхностный промпт) -> копирует ответ обратно. Не читая. Не вникая. Не включая мозг.
Иногда может доходить до абсурда, когда в тексте можно найти комментарии от ИИ: «Конечно, я могу составить для вас этот план...», «Хотите я перепишу ответ в более дружелюбном стиле?».
Ладно. Это все еще смешно.
И да, я хочу ответ в более дружелюбном стиле! 😄
Человек поленился стереть даже техническую вежливость ChatGPT (точнее прочитать ответ).
Да, понятно, что и не такое видали. И за большие деньги и не такое видали.
И основная проблема здесь не в лени, а в отсутствии добавочной стоимости.
Такая работа ничего не стоит.
Причем тут MCP и агенты?
Парадокс, но они тут вообще не при делах.
Казалось бы, если сотрудник всю работу делает через ИИ, не пропуская информацию через себя и не анализируя – будет весьма логично заменить его на ИИ-агента, который точно так же может читать почту, добавлять комментарии и т.д..
Но нет. Скорее всего, это значит, что такая работа вообще не нужна. Ее можно просто не делать. В ней, скорее всего, просто нет никакой ценности.
Ну и приземлим на e-learning
Нет ничего плохого в использовании ИИ (а очень хорошего много).
Как я много раз писал – я фанат диалоговых ИИ-тренажеров. Автоматическая проверка домашних заданий с ИИ – тоже очень крутая и полезная вещь.
Но представьте. У вас есть куратор, который должен проверять домашние задания. Если куратор проверяет ДЗ студента через «Ctrl+C / Ctrl+V» в ChatGPT не читая ответы, не внося свои правки, он полностью уничтожает ценность своей работы. А еще, это не очень честно по отношению к студенту. Если ответы проверяет ИИ – так и нужно говорить.
Исключая из этой схемы куратора мы делаем процесс намного быстрее и дешевле.
Критерий профпригодности в 2026 году изменился. Ценность сотрудника теперь измеряется не тем, умеет ли он пользоваться ИИ (это уже базовый навык, как умение печатать), а тем, как он валидирует ответ и что добавляет к ответу ИИ от себя.
Возможно, это детские болезни технологии? Люди открыли для себя ИИ, не разобрались что это, какие есть ограничения и начали применять технологию не задумываясь? Очень на это надеюсь.
Пока мы с вами спорим о том, заменит ли ИИ человека, в реальности все уже произошло. Точнее, определенная категория сотрудников прямо сейчас делает все, чтобы их уволили.
Буквально год назад это были единичные случаи, которые рассказывали друг другу как веселый анекдот, писали юмористические посты или снимали забавные видео в социальных сетях. Сейчас из веселой истории это превращается в повседневность. Человек получает задачу/вопрос/письмо/другое -> кидает в ИИ (добавляя поверхностный промпт) -> копирует ответ обратно. Не читая. Не вникая. Не включая мозг.
Иногда может доходить до абсурда, когда в тексте можно найти комментарии от ИИ: «Конечно, я могу составить для вас этот план...», «Хотите я перепишу ответ в более дружелюбном стиле?».
Ладно. Это все еще смешно.
И да, я хочу ответ в более дружелюбном стиле! 😄
Человек поленился стереть даже техническую вежливость ChatGPT (точнее прочитать ответ).
Да, понятно, что и не такое видали. И за большие деньги и не такое видали.
И основная проблема здесь не в лени, а в отсутствии добавочной стоимости.
Такая работа ничего не стоит.
Причем тут MCP и агенты?
Парадокс, но они тут вообще не при делах.
Казалось бы, если сотрудник всю работу делает через ИИ, не пропуская информацию через себя и не анализируя – будет весьма логично заменить его на ИИ-агента, который точно так же может читать почту, добавлять комментарии и т.д..
Но нет. Скорее всего, это значит, что такая работа вообще не нужна. Ее можно просто не делать. В ней, скорее всего, просто нет никакой ценности.
Ну и приземлим на e-learning
Нет ничего плохого в использовании ИИ (а очень хорошего много).
Как я много раз писал – я фанат диалоговых ИИ-тренажеров. Автоматическая проверка домашних заданий с ИИ – тоже очень крутая и полезная вещь.
Но представьте. У вас есть куратор, который должен проверять домашние задания. Если куратор проверяет ДЗ студента через «Ctrl+C / Ctrl+V» в ChatGPT не читая ответы, не внося свои правки, он полностью уничтожает ценность своей работы. А еще, это не очень честно по отношению к студенту. Если ответы проверяет ИИ – так и нужно говорить.
Исключая из этой схемы куратора мы делаем процесс намного быстрее и дешевле.
Критерий профпригодности в 2026 году изменился. Ценность сотрудника теперь измеряется не тем, умеет ли он пользоваться ИИ (это уже базовый навык, как умение печатать), а тем, как он валидирует ответ и что добавляет к ответу ИИ от себя.
Возможно, это детские болезни технологии? Люди открыли для себя ИИ, не разобрались что это, какие есть ограничения и начали применять технологию не задумываясь? Очень на это надеюсь.
🔥5👍3❤2