Сегодня у меня был момент из серии:
“Так, а что теперь вообще невозможно?”
Я была на вебинаре по вайбкодингу.
Вебинар шёл 3 часа.
15 минут я просто регистрировалась, разбиралась, куда нажимать, что подключать и как всё запустить.
И во время занятия я собрала свой первый рабочий мини-сервис. за 30 минут
Не макет.
Не картинку.
Не “идею, которую потом надо отдать разработчику”.
А реально работающий AI-сервис.
Я сделала AI-агента для путешествий.
Он работает так:
человек пишет в чат, например:
“Хочу отель в Мадриде с 15 по 30 августа, 2 взрослых и ребёнок”
А агент дальше сам:
— понимает запрос;
— уточняет недостающие данные;
— ищет отели;
— показывает варианты карточками;
— выводит фото, цены и рейтинги;
— даёт рекомендацию, какой вариант лучше;
— отдельно показывает технические логи, что именно он вызвал и какие данные получил.
Потом я протестировала билеты.
Запросила перелёт из Стамбула в Лондон на август для двух взрослых.
Агент нашёл варианты, показал карточки с ценами, аэропортами, временем вылета и рекомендацией.
И я сидела такая:
подождите… это я сейчас сама собрала сервис?
Раньше на такое ушли бы месяцы.
Найти разработчика.
Объяснить идею.
Написать ТЗ.
Получить первую версию.
Понять, что это не совсем то.
Снова правки.
Снова сроки.
Снова бюджет.
А если делать самой — это годы обучения программированию.
HTML, CSS, JavaScript, backend, API, базы данных, серверы, ошибки, деплой…
И только потом, возможно, ты бы собрала что-то подобное.
А сейчас — за один вечер.
И самое странное чувство: я не “написала код”, но я смогла собрать рабочий продукт.
Потому что главный навык здесь — не сидеть и вручную писать каждую строчку.
Главный навык — ясно понимать, что должно получиться, и уметь объяснить это AI.
Мне кажется, это очень мощный сдвиг.
Потому что теперь предприниматель может не просто фантазировать:
“Вот бы сделать сервис…”
А реально за вечер собрать первую версию и посмотреть, работает идея или нет.
И вот это уже совсем другой уровень скорости.
“Так, а что теперь вообще невозможно?”
Я была на вебинаре по вайбкодингу.
Вебинар шёл 3 часа.
15 минут я просто регистрировалась, разбиралась, куда нажимать, что подключать и как всё запустить.
И во время занятия я собрала свой первый рабочий мини-сервис. за 30 минут
Не макет.
Не картинку.
Не “идею, которую потом надо отдать разработчику”.
А реально работающий AI-сервис.
Я сделала AI-агента для путешествий.
Он работает так:
человек пишет в чат, например:
“Хочу отель в Мадриде с 15 по 30 августа, 2 взрослых и ребёнок”
А агент дальше сам:
— понимает запрос;
— уточняет недостающие данные;
— ищет отели;
— показывает варианты карточками;
— выводит фото, цены и рейтинги;
— даёт рекомендацию, какой вариант лучше;
— отдельно показывает технические логи, что именно он вызвал и какие данные получил.
Потом я протестировала билеты.
Запросила перелёт из Стамбула в Лондон на август для двух взрослых.
Агент нашёл варианты, показал карточки с ценами, аэропортами, временем вылета и рекомендацией.
И я сидела такая:
подождите… это я сейчас сама собрала сервис?
Раньше на такое ушли бы месяцы.
Найти разработчика.
Объяснить идею.
Написать ТЗ.
Получить первую версию.
Понять, что это не совсем то.
Снова правки.
Снова сроки.
Снова бюджет.
А если делать самой — это годы обучения программированию.
HTML, CSS, JavaScript, backend, API, базы данных, серверы, ошибки, деплой…
И только потом, возможно, ты бы собрала что-то подобное.
А сейчас — за один вечер.
И самое странное чувство: я не “написала код”, но я смогла собрать рабочий продукт.
Потому что главный навык здесь — не сидеть и вручную писать каждую строчку.
Главный навык — ясно понимать, что должно получиться, и уметь объяснить это AI.
Мне кажется, это очень мощный сдвиг.
Потому что теперь предприниматель может не просто фантазировать:
“Вот бы сделать сервис…”
А реально за вечер собрать первую версию и посмотреть, работает идея или нет.
И вот это уже совсем другой уровень скорости.
🔥35❤23👍21
Продолжу про AI-сервис, который я собрала на вебинаре.
Самое интересное там было не только в том, что я быстро сделала рабочий интерфейс.
А в том, как он работает внутри.
Мы использовали MCP-протокол.
Объясню очень простыми словами.
Обычный API — это когда ты подключаешься к какому-то сервису и заранее прописываешь:
куда отправить запрос,
какие параметры передать,
какой ответ получить,
как его обработать.
То есть это такая жёсткая интеграция.
Например:
“Сходи в сервис отелей, передай город, даты, количество человек и верни список вариантов”.
Но для каждого сервиса всё нужно настраивать отдельно.
У одного свои методы.
У другого свои параметры.
У третьего свой формат ответа.
У четвёртого свои ошибки.
MCP — это уже другой подход.
Если объяснять на пальцах, MCP — это как универсальный переходник между AI-агентом и внешними сервисами.
AI-агент не просто “болтает в чате”.
Он получает доступ к инструментам и может сам понимать:
какой инструмент использовать,
когда его вызвать,
какие данные передать,
что делать с результатом.
В моём проекте агент подключался к сервисам путешествий.
Он мог:
— искать отели;
— искать авиабилеты;
— брать реальные данные;
— превращать их в понятные карточки;
— давать рекомендацию;
— показывать логи своей работы.
То есть это уже не просто чат-бот.
Это маленький AI-сотрудник, который умеет выполнять задачу.
И вот здесь главный вывод для бизнеса.
Сейчас вопрос уже не только в том:
“Нужен ли нам сайт?”
“Нужен ли нам бот?”
“Нужен ли нам разработчик?”
Вопрос становится другим:
какой процесс в бизнесе можно отдать AI-агенту?
Потому что похожим образом можно собрать агента, который:
— принимает заявки;
— подбирает товары;
— консультирует клиентов;
— ищет информацию в базе знаний;
— работает с CRM;
— готовит отчёты;
— анализирует обращения;
— помогает менеджерам;
— собирает данные из разных систем;
— делает первичную диагностику клиента.
И самое важное — это можно быстро тестировать.
Не полгода.
Не с огромным бюджетом.
Не через бесконечные согласования.
А собрать прототип, проверить идею, увидеть слабые места и быстро улучшить.
Мне кажется, бизнес сейчас входит в новую реальность.
Раньше выигрывал тот, у кого больше бюджет и команда разработки.
А теперь всё больше будет выигрывать тот, кто быстрее думает, точнее формулирует и быстрее тестирует гипотезы.
AI не отменяет предпринимательское мышление.
Наоборот — он делает его ещё важнее.
Потому что если ты понимаешь клиента, процесс, боль, деньги и результат — ты можешь очень быстро превращать идеи в рабочие инструменты.
И после этого опыта у меня один вопрос:
если за один вечер можно собрать AI-агента для путешествий, то сколько процессов в бизнесе уже сейчас можно автоматизировать?
Самое интересное там было не только в том, что я быстро сделала рабочий интерфейс.
А в том, как он работает внутри.
Мы использовали MCP-протокол.
Объясню очень простыми словами.
Обычный API — это когда ты подключаешься к какому-то сервису и заранее прописываешь:
куда отправить запрос,
какие параметры передать,
какой ответ получить,
как его обработать.
То есть это такая жёсткая интеграция.
Например:
“Сходи в сервис отелей, передай город, даты, количество человек и верни список вариантов”.
Но для каждого сервиса всё нужно настраивать отдельно.
У одного свои методы.
У другого свои параметры.
У третьего свой формат ответа.
У четвёртого свои ошибки.
MCP — это уже другой подход.
Если объяснять на пальцах, MCP — это как универсальный переходник между AI-агентом и внешними сервисами.
AI-агент не просто “болтает в чате”.
Он получает доступ к инструментам и может сам понимать:
какой инструмент использовать,
когда его вызвать,
какие данные передать,
что делать с результатом.
В моём проекте агент подключался к сервисам путешествий.
Он мог:
— искать отели;
— искать авиабилеты;
— брать реальные данные;
— превращать их в понятные карточки;
— давать рекомендацию;
— показывать логи своей работы.
То есть это уже не просто чат-бот.
Это маленький AI-сотрудник, который умеет выполнять задачу.
И вот здесь главный вывод для бизнеса.
Сейчас вопрос уже не только в том:
“Нужен ли нам сайт?”
“Нужен ли нам бот?”
“Нужен ли нам разработчик?”
Вопрос становится другим:
какой процесс в бизнесе можно отдать AI-агенту?
Потому что похожим образом можно собрать агента, который:
— принимает заявки;
— подбирает товары;
— консультирует клиентов;
— ищет информацию в базе знаний;
— работает с CRM;
— готовит отчёты;
— анализирует обращения;
— помогает менеджерам;
— собирает данные из разных систем;
— делает первичную диагностику клиента.
И самое важное — это можно быстро тестировать.
Не полгода.
Не с огромным бюджетом.
Не через бесконечные согласования.
А собрать прототип, проверить идею, увидеть слабые места и быстро улучшить.
Мне кажется, бизнес сейчас входит в новую реальность.
Раньше выигрывал тот, у кого больше бюджет и команда разработки.
А теперь всё больше будет выигрывать тот, кто быстрее думает, точнее формулирует и быстрее тестирует гипотезы.
AI не отменяет предпринимательское мышление.
Наоборот — он делает его ещё важнее.
Потому что если ты понимаешь клиента, процесс, боль, деньги и результат — ты можешь очень быстро превращать идеи в рабочие инструменты.
И после этого опыта у меня один вопрос:
если за один вечер можно собрать AI-агента для путешествий, то сколько процессов в бизнесе уже сейчас можно автоматизировать?
🔥51🥰39👍34❤19
Я, кажется, сейчас переживаю тот самый момент, когда мозг немного не успевает за реальностью.
Ещё недавно мне казалось, что приложение — это что-то очень сложное.
Нужен программист.
Нужно понимать код.
Нужно знать архитектуру.
Нужно долго объяснять, платить, ждать, править.
А сейчас я сижу и понимаю:
человек без технического образования уже может собрать рабочее демо своего приложения.
Не идеально.
Не как большой дорогой продукт.
Но рабочее.
И это меня, честно, очень сильно впечатляет.
Сейчас появляется целая новая среда — вайбкодинг.
Это когда ты не пишешь код руками, а объясняешь AI, что ты хочешь сделать.
Прямо обычными словами:
“Хочу приложение, куда я загружаю аудио совещания, а оно расшифровывает запись, выделяет задачи и отправляет их в Asana.”
И дальше AI начинает помогать собирать это как продукт:
интерфейс, кнопки, логику, обработку файлов, интеграции, ошибки.
Для этого уже есть разные инструменты:
Replit — чтобы собирать приложения прямо в браузере.
Codex от ChatGPT — чтобы помогать с кодом, логикой и доработками.
Cursor — для тех, кто хочет глубже работать с проектом.
Lovable, Bolt, v0 — чтобы быстро собирать интерфейсы и прототипы.
Google AI Studio — чтобы тестировать AI-логику, промпты и модели.
Но самое важное вообще не в названиях сервисов.
Самое важное — в том, что между идеей и первым рабочим прототипом теперь стало намного меньше расстояние.
И это невероятно.
Можно быть не программистом, но собрать демо:
— ассистента, который разбирает аудио совещаний;
— агента, который делает задачи из разговора;
— помощника, который анализирует документы;
— сервис, который пишет контент-план;
— агента, который помогает с карточками товаров;
— маленький внутренний инструмент для бизнеса;
— приложение, которое делает то, что раньше казалось “надо заказывать разработку”.
И вот тут для меня главный сдвиг.
AI — это уже не просто чат, где можно “попросить написать текст”.
AI постепенно становится инструментом, с помощью которого обычный человек может собирать свои маленькие цифровые системы.
Для бизнеса это вообще огромная тема.
Потому что почти в каждой компании есть процессы, которые повторяются:
кто-то вручную переносит данные;
кто-то пишет одинаковые письма;
кто-то разбирает заявки;
кто-то слушает созвоны и выписывает задачи;
кто-то каждый день делает отчёты;
кто-то придумывает контент;
кто-то собирает ТЗ дизайнеру.
И теперь на многие такие процессы можно не просто “пожаловаться”, а попробовать собрать под них AI-агента.
Пусть сначала кривого.
Пусть в виде демо.
Пусть без идеального дизайна.
Но уже работающего.
Мне кажется, это очень меняет мышление.
Раньше вопрос был:
“Где найти программиста?”
А теперь всё чаще вопрос становится:
“Как правильно описать процесс, чтобы AI помог его собрать?”
И это, честно, вдохновляет.
Потому что оказывается, что вход в создание технологий стал намного ближе.
Не обязательно сразу быть разработчиком.
Можно быть предпринимателем, маркетологом, продюсером, экспертом — и начать собирать свои первые инструменты.
Мне кажется, ближайшие годы выиграют не только те, кто умеет писать код.
А те, кто умеет видеть процессы, замечать боль и превращать это в понятную задачу для AI.
И это очень круто.
Потому что идея больше не обязана годами лежать в голове.
Её можно попробовать собрать.
Ещё недавно мне казалось, что приложение — это что-то очень сложное.
Нужен программист.
Нужно понимать код.
Нужно знать архитектуру.
Нужно долго объяснять, платить, ждать, править.
А сейчас я сижу и понимаю:
человек без технического образования уже может собрать рабочее демо своего приложения.
Не идеально.
Не как большой дорогой продукт.
Но рабочее.
И это меня, честно, очень сильно впечатляет.
Сейчас появляется целая новая среда — вайбкодинг.
Это когда ты не пишешь код руками, а объясняешь AI, что ты хочешь сделать.
Прямо обычными словами:
“Хочу приложение, куда я загружаю аудио совещания, а оно расшифровывает запись, выделяет задачи и отправляет их в Asana.”
И дальше AI начинает помогать собирать это как продукт:
интерфейс, кнопки, логику, обработку файлов, интеграции, ошибки.
Для этого уже есть разные инструменты:
Replit — чтобы собирать приложения прямо в браузере.
Codex от ChatGPT — чтобы помогать с кодом, логикой и доработками.
Cursor — для тех, кто хочет глубже работать с проектом.
Lovable, Bolt, v0 — чтобы быстро собирать интерфейсы и прототипы.
Google AI Studio — чтобы тестировать AI-логику, промпты и модели.
Но самое важное вообще не в названиях сервисов.
Самое важное — в том, что между идеей и первым рабочим прототипом теперь стало намного меньше расстояние.
И это невероятно.
Можно быть не программистом, но собрать демо:
— ассистента, который разбирает аудио совещаний;
— агента, который делает задачи из разговора;
— помощника, который анализирует документы;
— сервис, который пишет контент-план;
— агента, который помогает с карточками товаров;
— маленький внутренний инструмент для бизнеса;
— приложение, которое делает то, что раньше казалось “надо заказывать разработку”.
И вот тут для меня главный сдвиг.
AI — это уже не просто чат, где можно “попросить написать текст”.
AI постепенно становится инструментом, с помощью которого обычный человек может собирать свои маленькие цифровые системы.
Для бизнеса это вообще огромная тема.
Потому что почти в каждой компании есть процессы, которые повторяются:
кто-то вручную переносит данные;
кто-то пишет одинаковые письма;
кто-то разбирает заявки;
кто-то слушает созвоны и выписывает задачи;
кто-то каждый день делает отчёты;
кто-то придумывает контент;
кто-то собирает ТЗ дизайнеру.
И теперь на многие такие процессы можно не просто “пожаловаться”, а попробовать собрать под них AI-агента.
Пусть сначала кривого.
Пусть в виде демо.
Пусть без идеального дизайна.
Но уже работающего.
Мне кажется, это очень меняет мышление.
Раньше вопрос был:
“Где найти программиста?”
А теперь всё чаще вопрос становится:
“Как правильно описать процесс, чтобы AI помог его собрать?”
И это, честно, вдохновляет.
Потому что оказывается, что вход в создание технологий стал намного ближе.
Не обязательно сразу быть разработчиком.
Можно быть предпринимателем, маркетологом, продюсером, экспертом — и начать собирать свои первые инструменты.
Мне кажется, ближайшие годы выиграют не только те, кто умеет писать код.
А те, кто умеет видеть процессы, замечать боль и превращать это в понятную задачу для AI.
И это очень круто.
Потому что идея больше не обязана годами лежать в голове.
Её можно попробовать собрать.
❤73🔥58👍56
Красоты Карелии и даже без ии)))
А если серьезно, то отпуск мой завершен, а это значит, что я начинаю свое обучение и буду делиться всем с вами. 😇😇😇
На Медни смотрела матрицу, и вот уже ии летит и взрывает товары, то самое начало 😂. А в 99м этот фильм казался еще таким далеким…
Что думаете?) мне кажется, человечеству нужна супер осознанность, которой мы не обладаем, судя по тому что власть и деньги правят миром до сих пор 🤪
А если серьезно, то отпуск мой завершен, а это значит, что я начинаю свое обучение и буду делиться всем с вами. 😇😇😇
На Медни смотрела матрицу, и вот уже ии летит и взрывает товары, то самое начало 😂. А в 99м этот фильм казался еще таким далеким…
Что думаете?) мне кажется, человечеству нужна супер осознанность, которой мы не обладаем, судя по тому что власть и деньги правят миром до сих пор 🤪
👌42🔥34❤30👍6
Я наконец-то вернулась к вайб-кодингу.
Начала изучать его перед отпуском, потом уехала, выпала из процесса — и сейчас снова сижу и офигеваю от того, насколько быстро сегодня можно создавать свои продукты.
Причём я не программист.
За последнее время я уже успела собрать:
— свой интернет-магазин по чаю с AI-консультантом внутри;
— анализатор созвонов: загружаешь аудиозапись → AI разбирает разговор → вытаскивает договорённости и задачи → автоматически ставит их в CRM;
— несколько небольших приложений ради эксперимента;
— для друга сделала учебный тренажёр, просто чтобы проверить идею.
И самое удивительное для меня — скорость.
Не «через три месяца получился MVP».
А буквально:
утром появилась идея → через час уже есть демо, которое можно открыть и потыкать.
Конечно, пока ты вообще не понимаешь, что происходит, всё выглядит страшно:
код, терминал, базы данных, API, какие-то непонятные ошибки на экране.
Но потом внезапно понимаешь одну очень важную вещь:
вам не обязательно уметь программировать, чтобы начать создавать приложения.
Сейчас во многом достаточно уметь нормально объяснить AI:
«Я хочу вот это. Работать должно вот так. Пользователь делает это. После этого происходит это».
А дальше ты уже собираешь продукт вместе с ним.
В следующих постах чуть-чуть дам базы для тех, кто вообще никогда не касался разработки.
Без душных технических терминов.
Просто покажу:
что такое вайб-кодинг,
через что всё это делается
и что вы уже сейчас можете создать для себя или своего бизнеса.
А потом начну показывать экран и собирать что-нибудь прямо при вас 🔥
Начала изучать его перед отпуском, потом уехала, выпала из процесса — и сейчас снова сижу и офигеваю от того, насколько быстро сегодня можно создавать свои продукты.
Причём я не программист.
За последнее время я уже успела собрать:
— свой интернет-магазин по чаю с AI-консультантом внутри;
— анализатор созвонов: загружаешь аудиозапись → AI разбирает разговор → вытаскивает договорённости и задачи → автоматически ставит их в CRM;
— несколько небольших приложений ради эксперимента;
— для друга сделала учебный тренажёр, просто чтобы проверить идею.
И самое удивительное для меня — скорость.
Не «через три месяца получился MVP».
А буквально:
утром появилась идея → через час уже есть демо, которое можно открыть и потыкать.
Конечно, пока ты вообще не понимаешь, что происходит, всё выглядит страшно:
код, терминал, базы данных, API, какие-то непонятные ошибки на экране.
Но потом внезапно понимаешь одну очень важную вещь:
вам не обязательно уметь программировать, чтобы начать создавать приложения.
Сейчас во многом достаточно уметь нормально объяснить AI:
«Я хочу вот это. Работать должно вот так. Пользователь делает это. После этого происходит это».
А дальше ты уже собираешь продукт вместе с ним.
В следующих постах чуть-чуть дам базы для тех, кто вообще никогда не касался разработки.
Без душных технических терминов.
Просто покажу:
что такое вайб-кодинг,
через что всё это делается
и что вы уже сейчас можете создать для себя или своего бизнеса.
А потом начну показывать экран и собирать что-нибудь прямо при вас 🔥
🔥43❤32👍27
Теперь немного теории про вайб-кодинг.
Что вообще изменилось?
Раньше, если вам было нужно приложение, сервис или сайт, вариантов было примерно два:
научиться программировать;
найти разработчика и заплатить ему.
Сейчас появился третий:
объяснить AI, что вы хотите создать, и делать это вместе с ним.
Вы говорите:
«Мне нужен сервис, куда менеджер загружает запись созвона. AI должен сделать расшифровку, найти договорённости, сформировать задачи и отправить их в CRM».
И дальше AI помогает вам спроектировать и написать это приложение.
И таких инструментов сейчас уже куча.
Из тех, названия которых вы точно будете встречать:
ChatGPT / Codex — идея, логика, код, исправление ошибок.
Claude Code — очень мощная работа непосредственно с проектом и кодом.
Cursor — редактор кода со встроенным AI.
Replit — позволяет собирать и запускать приложения прямо в браузере.
Google AI Studio — удобно экспериментировать и делать продукты на базе Gemini.
Lovable / Bolt — один из самых простых способов стартовать новичку: буквально описываете словами интерфейс и функции — и смотрите, как приложение собирается на глазах.
И НЕТ.
Вам не нужно сначала изучить все эти сервисы.
Вам не нужно знать языки программирования.
Вам не нужно понимать половину слов, которые я написала выше 😂
Чтобы начать, вам нужно понимать всего четыре вещи:
Что я хочу создать?
Для кого?
Что человек должен там делать?
Что должно происходить в результате?
Всё остальное AI уже способен объяснять вам по ходу дела.
Да, если вы решите делать следующий Telegram, банковскую систему или приложение на миллионы пользователей — разработчики вам понадобятся.
Но если задача:
сделать MVP,
автоматизировать свой бизнес,
собрать внутренний сервис,
создать AI-агента,
проверить бизнес-идею,
сделать сайт —
порог входа сейчас просто несравним с тем, что было ещё несколько лет назад.
И именно поэтому я хочу вам эту тему показать.
Не как разработчик.
А как предприниматель, который внезапно получил возможность не ждать, пока кто-нибудь реализует его идею, а попробовать собрать её самому.
А следующим постом покажу примеры того, что вообще можно сделать с AI для разных бизнесов.
Там, думаю, многие узнают свои задачи.
Что вообще изменилось?
Раньше, если вам было нужно приложение, сервис или сайт, вариантов было примерно два:
научиться программировать;
найти разработчика и заплатить ему.
Сейчас появился третий:
объяснить AI, что вы хотите создать, и делать это вместе с ним.
Вы говорите:
«Мне нужен сервис, куда менеджер загружает запись созвона. AI должен сделать расшифровку, найти договорённости, сформировать задачи и отправить их в CRM».
И дальше AI помогает вам спроектировать и написать это приложение.
И таких инструментов сейчас уже куча.
Из тех, названия которых вы точно будете встречать:
ChatGPT / Codex — идея, логика, код, исправление ошибок.
Claude Code — очень мощная работа непосредственно с проектом и кодом.
Cursor — редактор кода со встроенным AI.
Replit — позволяет собирать и запускать приложения прямо в браузере.
Google AI Studio — удобно экспериментировать и делать продукты на базе Gemini.
Lovable / Bolt — один из самых простых способов стартовать новичку: буквально описываете словами интерфейс и функции — и смотрите, как приложение собирается на глазах.
И НЕТ.
Вам не нужно сначала изучить все эти сервисы.
Вам не нужно знать языки программирования.
Вам не нужно понимать половину слов, которые я написала выше 😂
Чтобы начать, вам нужно понимать всего четыре вещи:
Что я хочу создать?
Для кого?
Что человек должен там делать?
Что должно происходить в результате?
Всё остальное AI уже способен объяснять вам по ходу дела.
Да, если вы решите делать следующий Telegram, банковскую систему или приложение на миллионы пользователей — разработчики вам понадобятся.
Но если задача:
сделать MVP,
автоматизировать свой бизнес,
собрать внутренний сервис,
создать AI-агента,
проверить бизнес-идею,
сделать сайт —
порог входа сейчас просто несравним с тем, что было ещё несколько лет назад.
И именно поэтому я хочу вам эту тему показать.
Не как разработчик.
А как предприниматель, который внезапно получил возможность не ждать, пока кто-нибудь реализует его идею, а попробовать собрать её самому.
А следующим постом покажу примеры того, что вообще можно сделать с AI для разных бизнесов.
Там, думаю, многие узнают свои задачи.
🔥49❤41👍35
А теперь самое интересное.
Что вообще можно собрать с AI под свой бизнес, даже если вы не программист?
Вот несколько нормальных, жизненных примеров.
Отдел продаж
Анализатор созвонов: AI слушает запись, вытаскивает договорённости, возражения, ошибки менеджера и сам ставит задачи в CRM.
Я такой уже делала — и вот тут у меня прям щёлкнуло:
раньше под это я бы искала сервис или разработчика. Сейчас я могу попробовать собрать это сама.
Эксперт / онлайн-школа
AI-куратор, который знает вашу методологию и отвечает ученикам 24/7.
Интернет-магазин
AI-консультант, который знает ассортимент и реально помогает выбрать товар, а не просто пишет «чем вам помочь?».
Такой сейчас сидит у меня в магазине по чаю.
Маркетплейсы
Можно собрать инструмент, который анализирует продажи, отзывы, возвраты, экономику, карточки товаров и помогает находить просадки.
Агентство
Бриф клиента → анализ → задачи команде → черновик стратегии → контроль дедлайнов → отчёт.
Руководитель
AI-помощник, который собирает всё в одно место и показывает, где горит, что просрочено и куда вообще сейчас смотреть.
Услуги
Калькулятор стоимости, который задаёт клиенту вопросы, понимает задачу и формирует предварительное предложение.
Работа с документами
Загрузил договор → получил ключевые условия, риски, сроки и список того, что нужно проверить.
И таких сценариев — сотни.
И вот это меня сейчас больше всего вставляет.
Потому что появляется совершенно новая мысль:
«А что, если мне больше не нужно ждать, пока кто-то это для меня сделает?»
Можно просто сесть вечером с идеей — и через несколько часов уже тыкать своё первое демо.
Поэтому напишите мне в комментариях:
чем вы занимаетесь и что в вашей работе давно хочется автоматизировать или превратить в отдельный сервис?
Я выберу самые интересные задачи и буду разбирать их прямо здесь.
Хочу на реальных примерах показать, насколько далеко сейчас можно зайти, вообще не будучи программистом.
Что вообще можно собрать с AI под свой бизнес, даже если вы не программист?
Вот несколько нормальных, жизненных примеров.
Отдел продаж
Анализатор созвонов: AI слушает запись, вытаскивает договорённости, возражения, ошибки менеджера и сам ставит задачи в CRM.
Я такой уже делала — и вот тут у меня прям щёлкнуло:
раньше под это я бы искала сервис или разработчика. Сейчас я могу попробовать собрать это сама.
Эксперт / онлайн-школа
AI-куратор, который знает вашу методологию и отвечает ученикам 24/7.
Интернет-магазин
AI-консультант, который знает ассортимент и реально помогает выбрать товар, а не просто пишет «чем вам помочь?».
Такой сейчас сидит у меня в магазине по чаю.
Маркетплейсы
Можно собрать инструмент, который анализирует продажи, отзывы, возвраты, экономику, карточки товаров и помогает находить просадки.
Агентство
Бриф клиента → анализ → задачи команде → черновик стратегии → контроль дедлайнов → отчёт.
Руководитель
AI-помощник, который собирает всё в одно место и показывает, где горит, что просрочено и куда вообще сейчас смотреть.
Услуги
Калькулятор стоимости, который задаёт клиенту вопросы, понимает задачу и формирует предварительное предложение.
Работа с документами
Загрузил договор → получил ключевые условия, риски, сроки и список того, что нужно проверить.
И таких сценариев — сотни.
И вот это меня сейчас больше всего вставляет.
Потому что появляется совершенно новая мысль:
«А что, если мне больше не нужно ждать, пока кто-то это для меня сделает?»
Можно просто сесть вечером с идеей — и через несколько часов уже тыкать своё первое демо.
Поэтому напишите мне в комментариях:
чем вы занимаетесь и что в вашей работе давно хочется автоматизировать или превратить в отдельный сервис?
Я выберу самые интересные задачи и буду разбирать их прямо здесь.
Хочу на реальных примерах показать, насколько далеко сейчас можно зайти, вообще не будучи программистом.
👍68❤54🔥52
Я тут поймала себя на одной странной мысли.
Кажется, у меня вообще поменялся способ смотреть на бизнес-задачи.
Раньше было так:
«Блин, было бы круто, если бы существовал сервис, который делает вот это».
Дальше обычно:
найти сервис → понять, что он делает не совсем то → ,,,, → откладывать идею до лучших времён.
Сейчас первая мысль другая:
«А я могу это сама собрать?»
И это очень сильно меняет всё.
Причём я до сих пор не сижу и не «изучаю программирование» в классическом понимании.
Я не открываю учебник с мыслью:
сегодня учим базы данных,
завтра API,
послезавтра ещё что-нибудь страшное.
Я просто беру конкретную задачу.
Например:
мне нужно, чтобы система получила данные, что-то в них нашла и дальше сама совершила действие.
И дальше уже по ходу выясняется:
ага, здесь нужна база,
здесь интеграция,
здесь надо как-то хранить пользователей,
а здесь я вообще ничего не понимаю.
И вот в этот момент AI объясняет мне ровно тот кусок, который нужен сейчас.
Без трёх месяцев теории «на всякий случай».
Наверное, поэтому меня эта тема так и затянула.
Ты учишься не ради того, чтобы когда-нибудь что-нибудь сделать.
Ты сначала что-то делаешь — и в процессе учишься.
И периодически это выглядит очень смешно.
Ты пишешь:
«Сделай вот так».
Он делает.
Ты открываешь приложение и понимаешь, что он вообще не так тебя понял.
Пишешь:
«Нет, ты всё сломал».
Он отвечает примерно:
«Да, вижу проблему».
Исправляет.
Ломает что-нибудь ещё.
И так несколько кругов 😂
Но в какой-то момент ты замечаешь, что уже сама начинаешь понимать:
где может быть ошибка,
как лучше поставить задачу,
почему одну функцию надо разбить на три,
почему нельзя сразу просить «сделай мне идеальное приложение».
И вот это, наверное, для меня сейчас самый интересный эффект.
Я не становлюсь программистом.
Я учусь превращать свои идеи в работающие штуки.
А это, кажется, для предпринимателя гораздо полезнее.
Итого: придумала стратегию, фин модель, создала ТЗ для приложений. - 1 час
Демо для инвесторов - 5 часов
Сайт для рекламы - 2 часа
Кажется, у меня вообще поменялся способ смотреть на бизнес-задачи.
Раньше было так:
«Блин, было бы круто, если бы существовал сервис, который делает вот это».
Дальше обычно:
найти сервис → понять, что он делает не совсем то → ,,,, → откладывать идею до лучших времён.
Сейчас первая мысль другая:
«А я могу это сама собрать?»
И это очень сильно меняет всё.
Причём я до сих пор не сижу и не «изучаю программирование» в классическом понимании.
Я не открываю учебник с мыслью:
сегодня учим базы данных,
завтра API,
послезавтра ещё что-нибудь страшное.
Я просто беру конкретную задачу.
Например:
мне нужно, чтобы система получила данные, что-то в них нашла и дальше сама совершила действие.
И дальше уже по ходу выясняется:
ага, здесь нужна база,
здесь интеграция,
здесь надо как-то хранить пользователей,
а здесь я вообще ничего не понимаю.
И вот в этот момент AI объясняет мне ровно тот кусок, который нужен сейчас.
Без трёх месяцев теории «на всякий случай».
Наверное, поэтому меня эта тема так и затянула.
Ты учишься не ради того, чтобы когда-нибудь что-нибудь сделать.
Ты сначала что-то делаешь — и в процессе учишься.
И периодически это выглядит очень смешно.
Ты пишешь:
«Сделай вот так».
Он делает.
Ты открываешь приложение и понимаешь, что он вообще не так тебя понял.
Пишешь:
«Нет, ты всё сломал».
Он отвечает примерно:
«Да, вижу проблему».
Исправляет.
Ломает что-нибудь ещё.
И так несколько кругов 😂
Но в какой-то момент ты замечаешь, что уже сама начинаешь понимать:
где может быть ошибка,
как лучше поставить задачу,
почему одну функцию надо разбить на три,
почему нельзя сразу просить «сделай мне идеальное приложение».
И вот это, наверное, для меня сейчас самый интересный эффект.
Я не становлюсь программистом.
Я учусь превращать свои идеи в работающие штуки.
А это, кажется, для предпринимателя гораздо полезнее.
Итого: придумала стратегию, фин модель, создала ТЗ для приложений. - 1 час
Демо для инвесторов - 5 часов
Сайт для рекламы - 2 часа
❤38👍30🔥28
Самое смешное во всём этом — большую часть времени я реально чувствую себя тупой обезьянкой на копипасте 😂
AI пишет код.
AI объясняет, куда его вставить.
AI находит ошибку.
AI предлагает, как исправить.
А я такая:
скопировала → вставила → запустила → не работает → пошла жаловаться AI → снова скопировала → снова вставила.
И вот здесь, мне кажется, важно понять одну вещь.
Ценность сейчас всё меньше в том, чтобы уметь самому руками сделать каждый технический шаг.
Самое важное происходит раньше.
На этапе:
что вообще нужно создать?
какую проблему это решает?
как это должно работать?
что должен получить человек в результате?
Потому что AI во многих технических вещах уже объективно умнее меня.
Он знает больше языков программирования.
Помнит больше документации.
Может за секунды предложить несколько вариантов решения.
Но он не знает, какой продукт нужен именно моему бизнесу, пока я ему это нормально не объясню.
И вот это сейчас, мне кажется, главный навык.
Не соревноваться с AI в знаниях.
А уметь им управлять.
Поставить нормальную задачу.
Дать контекст.
Объяснить логику.
Разбить большую идею на понятные этапы.
Проверить, не сделал ли он какую-нибудь хрень.
И отправить переделывать.
То есть иногда со стороны моя «разработка» выглядит буквально так:
я придумала → AI сделал → я сказала «не то» → AI переделал → я нажала кнопку → заработало.
И мне всё меньше кажется, что в этом есть что-то «нечестное».
Наоборот.
Мы же не считаем, что руководитель должен сам уметь делать работу каждого сотрудника лучше него.
Его задача — понимать, что нужно получить на выходе.
С AI примерно та же история.
Поэтому сейчас я всё меньше думаю:
«Боже, сколько всего мне ещё надо выучить».
И всё больше думаю:
«Насколько хорошо я умею формулировать задачу для штуки, которая знает намного больше меня?»
И вот этому, мне кажется, реально стоит учиться.
А что думаете вы?
AI пишет код.
AI объясняет, куда его вставить.
AI находит ошибку.
AI предлагает, как исправить.
А я такая:
скопировала → вставила → запустила → не работает → пошла жаловаться AI → снова скопировала → снова вставила.
И вот здесь, мне кажется, важно понять одну вещь.
Ценность сейчас всё меньше в том, чтобы уметь самому руками сделать каждый технический шаг.
Самое важное происходит раньше.
На этапе:
что вообще нужно создать?
какую проблему это решает?
как это должно работать?
что должен получить человек в результате?
Потому что AI во многих технических вещах уже объективно умнее меня.
Он знает больше языков программирования.
Помнит больше документации.
Может за секунды предложить несколько вариантов решения.
Но он не знает, какой продукт нужен именно моему бизнесу, пока я ему это нормально не объясню.
И вот это сейчас, мне кажется, главный навык.
Не соревноваться с AI в знаниях.
А уметь им управлять.
Поставить нормальную задачу.
Дать контекст.
Объяснить логику.
Разбить большую идею на понятные этапы.
Проверить, не сделал ли он какую-нибудь хрень.
И отправить переделывать.
То есть иногда со стороны моя «разработка» выглядит буквально так:
я придумала → AI сделал → я сказала «не то» → AI переделал → я нажала кнопку → заработало.
И мне всё меньше кажется, что в этом есть что-то «нечестное».
Наоборот.
Мы же не считаем, что руководитель должен сам уметь делать работу каждого сотрудника лучше него.
Его задача — понимать, что нужно получить на выходе.
С AI примерно та же история.
Поэтому сейчас я всё меньше думаю:
«Боже, сколько всего мне ещё надо выучить».
И всё больше думаю:
«Насколько хорошо я умею формулировать задачу для штуки, которая знает намного больше меня?»
И вот этому, мне кажется, реально стоит учиться.
А что думаете вы?
🔥48❤38👍32