Оказывается я сам писал последний раз 21 октября - почти 3 недели назад. Так увлекся освоением работы с ии-агентами, что время пролетело совершенно не заметно.

По итогу более чем месяца экспериментов - могу подтвердить, что ии-агенты мощная штука, если "обмазаны" нужными инструментами, правилами и навыками.

"Голый" ИИ-агент - это результат, который "случайным" образом забрел в голову ИИ-модели. Наборы правил и навыков - меняют "поведение" агента, он начинает придерживаться рабочего процесса. Дополнительные "MCP-tools" расширяют его возможности по взаимодействию с внешними сервисами.

Шаг за шагом, почти как ребенок, ИИ-агент на ваших глазах превращается в неплохого специалиста-трудягу, а вы занимаете роль его руководителя. Подчиненный он исполнительный, но контроля требует всё равно.

С ним нужно научиться работать, что бы он эффективно выполнял ваши задачи. Задача ставится простыми словами, как бы вы её ставили человеку... Например:
- выдавать для сложных задач чек-листы, по которым агент должен проверить сам себя и отчитаться вам о результате;
- обозначать в задаче критичные участки (критичные в смысле соблюдения для правильного решения)
- решать каждую задачу в рамках отдельного чата и другие тонкости.

В совокупности эти приёмы существенно меняют результат. Впечатление от ИИ у многих сложилось по итогам общения с изделиями Российских провайдеров... но они, к сожалению, пока что не сильно себя показывают. Начните новое знакомство с ТОП-3 моделей (на текущий момент GPT-5.1, Cloud Sonet 4.5, Gemini 2.5)... Конечно к некоторым из них нет прямого доступа без сервисов, чьи названия нельзя произносить... Где то для платных подписок нужна "не Российская карта", но это всё решается. Я не буду рекламировать отдельные сервисы, но можно найти сервисы оплаты Cursor Pro в России от крупных банков и компаний (а Cursor уже без ограничений и виртуальных сетей даёт прямой доступ к везущим ии-моделям).

Потратьте какое то время, изучите "ютубы" - про Курсор и Клауд Код очень много информации... Поймите какие ваши задачи можно попробовать решить ИИ-агентом, а потом не пожалейте 20$ (средняя стоимость месячной подписки) - и Попробуйте.

Оно того стоит!

Нас немножко напечатали в Forbes - ерунда, но приятно. Но первоначальная тематика на мой взгляд была куда интереснее.

ЦБ РФ выпустил доклад о "Трендах развития и регулирования ИИ". ЦБ задаётся вопросами применения ИИ в финансовой сфере, но эти вопросы справедливы для любой сферы:
- где применяется и какие есть риски?
- регулирование применения ИИ, в частности, создание платформы "доверенного посредника данных".

Но говорить о рисках и отношении к ИИ без понимания того, что представляет собой современный ИИ, бессмысленно. Современные ИИ-системы основаны на генеративных нейросетях. Почему мы считаем современные ИИ «умными»? Потому что они отвечают то, что мы ожидали, а порой даже больше. Но ИИ делает это не потому, что мыслит схожим образом с человеком.

ИИ находит и воспроизводит паттерны-шаблоны из данных. Комбинирует известные элементы, перебирая сотни вариантов, при этом база знаний ИИ невероятно огромна, что позволяет найти корреляции с вашим вопросом и выдать «правдоподобный» ответ. Если в голове у человека существует модель мира, то в «голове ИИ» — вакуум, в котором плавает множество фрагментарных данных, сгруппированных на основе статистических паттернов. Поэтому для успешного решения задачи так важен контекст.
Современный ИИ — это идеальный притворщик: он знает, что надо делать и как, но на самом деле не знает почему. "ИИ может функционировать в рамках паттернов, выявленных в обучающих данных, но испытывает трудности с ситуациями, выходящими за эти рамки. В любом бизнесе таких ситуаций может быть достаточно много. Поэтому в процессах, где важна абсолютная точность, обязателен контроль человеком. В разработке это решается методом обеспечения обратной связи, когда ИИ получает на свой ответ сообщение с ошибками (логи, результаты тестов и т.д.) - это также становится частью контекста, на основании которого ИИ подбирает другие элементы (находит другое решение).

Наш ИТ-департамент активно использует ИИ-агентов как помощников при разработке корпоративных учетных систем — при правильном подходе это увеличивает продуктивность специалистов в разы, но ответственность за «сгенерированный» код обязательно остается за программистом-человеком.

ИИ предсказывает на основе корреляций. Если А часто следует за Б, то при Б я предскажу А. ИИ очень хорошо умеет строить такие связи, а значит может выявлять в массиве данных паттерны и шаблоны. Шаблоны рынка (но помним, что без понимания), шаблоны поведения людей… И если 80% таких шаблонов оказываются правильными, то каждый бизнес крикнет: «Да, я хочу это!».

Аналитические записки от брокеров — это то же самое, что документация по проектам, составленная ИИ «без каркаса». Читаешь бегло — вроде что-то осмысленное написано, а начинаешь вникать и понимаешь, что пользоваться этим невозможно. Написано структурированно, но бессистемно (человек мыслит моделями, а ИИ только корреляциями). Это всё исправляется «промтом», но, по сути, промт и задаёт модели «каркас», на который она надевает данные.
При этом с поиском ключевых факторов часто справляется хорошо, умеет «причесывать» уже написанный текст по стилистике (то есть, когда смыслы уже есть и нужно только «шаблон» на него натянуть).

Я вижу один основной риск при использовании ИИ бизнесом — это непонимание его сути (природы), возможностей и, как следствие, ошибочное применение, приводящее к разрушению бизнес-процессов или допущению ошибок в критических областях.

Инициатива о Платформе доверенных данных — очень хорошая и своевременная. Генеративный, сверточный и т.д. ИИ без «базы знаний» — пустышка, поэтому обеспечить достоверные данные, при этом с одной стороны соблюдая права владельцев, с другой — всё же формируя базы для обучения ИИ из этих данных. Без такой базы мы не сможем обучать свои (созданные нашими умельцами) модели, а без своих моделей — будем технологически зависеть от зарубежных сервисов или будем отставать в автоматизации (а значит терять способности конкурировать на международном рынке). Главное, чтобы реализация этой инициативы не «подкачала»!

Ведь сейчас для использования современных ИИ нам нужно обходить массу ограничений, использовать ВПНы и т.д. Самое забавное, что на это накладываются ограничения РКН, которые запрещают рекламу ВПНов и блокируют их страницы :))

Во втором чтении принят Закон регулирующий процесс изъятия криптовалюты в рамках уголовных дел. Что стоит выделить:

- цифровая валюта признается имуществом в рамках любых уголовных дел (а не только в рамках 115-ФЗ и 273-ФЗ)
- изъятию подлежать физические носители, обеспечивающие доступ к крипте (холодные кошельки, ключи к кошелькам)
- в целях обеспечения ..... может быть осуществлен её перевод... в порядке установленном Правительством РФ.

О чем это говорит:
- везде, где возможен арест имущества, теперь правомочно возможен и арест крипты.

О чем это НЕ говорит:
- это НЕ признает крипту имуществом "по-умолчанию" в рамках всего законодательства РФ. Пока что крипта становится имуществом, только в рамках отдельно взятых законов и кодексов, но всё движется к тому, что бы признать её имуществом полноценно;
- это НЕ меняет основополагающие принципы блокчейна, который говорит, что без ваших ключей к вашему кошельку доступ получить НЕ возможно.

Отстраненный вопрос: "А у вас хорошая память? Глупые стишки в детстве легко заучивали?" 😏

О чем говорить Верховный суд относительно этого закона:
- место крипты в рамках Гражданского кодекса не определено (т.е. она не определена как имущество по-умолчанию, а значит и права/обязанности ГК на неё не распространяются со всеми вытекающими);
- предлагаемое регулирование не сможет действовать на сервисы вне Российской юрисдикции.

А значит на территории РФ будут появляться "свои биржи", на которые и будут направляться пользователи (примерно в том же духе, как идёт продвижение мессенджера "Макс")

В последнее время много пишу про ИИ - не с проста. Это сильный инструмент, которым нужно научиться пользоваться. Понять в каких задачах имеет смысл его применять.

Классический пример про Микроскоп: Хороший же инструмент... но не для забивания гвоздей. И молоток - хороший инструмент, но не для закручивания саморезов (хотя если посильнее стукнуть, то и их забить можно 😅 )

ИИ - это новый инструмент, однозначно полезный, но нужно научиться им пользоваться. Кто сделает это раньше других - получит преимущество в эффективности, а эффективность - это маржинальность. Маржинальность - это прибыль или конкурентные преимущества.

Поэтому пробуйте сами и поощряйте к этому своих сотрудников.

Новая порция статистики О доле успешных изменений в компаниях от Сертакова Александра.

За последние года бизнес настолько привык жить в режиме "хомяка в колесе", что ему некогда остановиться и подумать, что он вообще делает.
Обдумать стратегию, сфокусировать на её реализации, отодвигать побочные задачи, управлять ресурсом.
Бизнес привык управлять людьми по принципу "Клади на ослика мешок, давай пинка. Если ослик падает - сними мешок и пусть едет. Если ослик идёт - положи еще мешок. Повторить, пока не упадет".
Но ведь это работает в Амазоне! - скажут "бизнес-гуру", а уж они то точно знают что делают (интересно Гуру или Амазон... наверное и те и другие 😜)... На то они и Гуру с большой буквы, что могут говорить, что думают. А отвечать за их слова будете вы, если бездумно будете их применять.

Пока вы не понимаете, почему это работает именно так - просто повторять нельзя. Конечно есть какой то процент компаний, чьи условия и специфика совпадают на 100% с Амазоном (думаете есть?) и у них взлетает слепое копирование... Но их мало, это исключения из правил.

А правило одно - для эффективного управления вы должны понимать как работают процессы в вашем бизнесе. И в случае с примером Амазона - это их осознанный выбор и рассчет, что складские сотрудники это быстро заменяемые винтики. Их используют на максимум и выкидывают. Мы же сейчас про бизнес, а не про мораль. Но что бы это работало у компании все процессы кладовщика построены так, что бы онбординг (ввод в строй) проходил за 15 минут, а дальше сотрудник исполнял роль биоробота.

А у нас принято "скопировать что вижу", а потом считать, что виноваты исполнители. Увы, уважаемые руководители, виноваты всегда Мы. Это наш выбор стратегии (отсутствие стратегии тоже стратегия), это наш выбор исполнителей и людей или людей, которые нанимают людей.

Это - компания у которой слабый маркетинг и не ясное позиционирование! 😜

Внезапное применение навыка 😂 Я так то письмо писал )))

Самый компетентный руководитель — воспитатель в детском саду

Он точно знает, что его команда обосрётся и не раз, но не считает её от этого плохой. Он лишь учитывает это в планировании, готовит средства минимизации ущерба и не позволяет таким простым эксцессам влиять на дедлайны.

Выставка пластилиновых червячков и колбасок состоится точно по графику.

Развлекаю вас по чуть чуть, пока нахожусь в активной фазе глубокого кодинга с ИИ агентами.

Немножко поделюсь гордостью: собрал фреймворк для разработки с ИИ на 1С (и не только), подал на эту тему доклад на Infostart Event (это крупнейшая профессиональная конференция в Мире 1С) и мой доклад в ТОП-3 в секции "Про ИИ" (и прямая на доклад).

В целом советую посмотреть и возможно купить доступ (или посмотреть записи прошедших конференций, они есть в открытом доступе) - у конференции очень высокий профессиональный уровень и много секций про управление командой, про управление проектами (а это вообще не только про ИТ).. посмотрите на скриншоте перечень секций

Интервью 23-летнего сотрудника OpenAI, который выучил DL без учебы в университете.

Интересная история, которая заставляет задуматься об образовании и карьере.

Знакомьтесь - Габриэль Петерссон. Ему всего 23 года, он бросил школу в глухом шведском городке, не учился в ВУЗе, но прямо сейчас работает научным сотрудником в OpenAI, в команде Sora.

Мы живем во время, когда монополия ВУЗов на фундаментальные знания пошатнулась.

Традиционное образование - это путь "снизу вверх". Хочешь заниматься машинным обучением? Сначала выучи линейную алгебру, потом матан, потом тервер. Это долго и зачастую теряется мотивация и понимание, зачем тебе это нужно прямо сейчас.

Масла в котел демотивации подливают компании, которые тоже не очень хотят ждать. Palantir, например, уже нанимает старшеклассников, минуя вузы. И история Габриэля — показательный пример тенденции.

Он не проходил классический путь "школа — бакалавриат — магистратура". Вместо этого он использовал ChatGPT как персонального ментора. И речь не о том, чтобы попросить чат-бот «напиши код за меня». Габриэль использовал метод, который он сам называет «рекурсивным заполнением пробелов».

Его суть том, чтобы идти как бы "сверху вниз". Он берет сложный проект: например, хочет разобраться, как работают модели диффузии. Он просит ChatGPT написать код. Естественно, сначала он ничего не понимает.

И вот тут он начинает задавать вопросы к каждому непонятному модулю. «Что делает этот блок?». Допустим, это блок ResNet. Он спрашивает: «Почему это помогает модели учиться?». И копает глубже. Если всплывает незнакомое понятие - он просит объяснить математическую базу, лежащую в его основе.

Это и есть рекурсия: слой за слоем, пока не заполнятся все пробелы в знаниях. Он не учит математику впрок, он учит ту математику, которая нужна ему прямо сейчас для работы кода.

Но как иностранец без диплома получил визу в США и работу в Кремниевой долине?

Для получения визы талантов (O1) он использовал свою репутацию на Stack Overflow и рекомендации, которые просмотрели миллионы людей, как доказательство вклада в индустрию.

Габриэль советует: забудьте про HR. Резюме и дипломы не важны, если вы можете показать результат. Его стратегия — MVP или демо продукта и написать напрямую топ-менеджменту компании с предложением бесплатной работы на неделю. Это снимает риски для нанимателя и дает вам шанс показать себя.

Его главный посыл: если вы готовы активно задавать вопросы и не боитесь выглядеть глупо перед ИИ, изучая основы, вы уже входите в 1% лучших. Потому что большинство людей просто плывут по течению.

Посмотреть полное интервью

🙉 Бесплатный активатор KMSAuto стал ловушкой на миллион долларов

Литовский умелец три года кормил интернет фейковым KMSAuto с очень дорогим сюрпризом внутри. Пока юзеры радовались халявной активации, софт тихо мониторил память и подменял адреса криптокошельков в буфере обмена. Схема сработала почти три миллиона раз. Человек копирует адрес, вставляет его в приложении, а магия малвари мгновенно меняет реквизиты на хакерские.

На этом аттракционе парень настриг больше миллиона баксов с восьми тысяч транзакций. Корейские копы пять лет распутывали цепочки переводов через шесть стран из-за одного украденного биткоина. В итоге «бизнесмена» вычислили и дожали, несмотря на все попытки запутать следы и спрятать кэш на биржах.

Финал истории случился в Грузии, где хакера приняли по красной карточке Интерпола и депортировали в Сеул. Теперь вместо литовских баров его ждет корейская тюрьма и очень долгие допросы. Мораль тут простая как пять копеек. Если ставишь ломаный софт на комп с криптой, то ты уже не инвестор, а добровольный спонсор для таких вот гениев.