Доход от ИИ.

Все мы состоит в каналах, ходим на ивенты, предпринимательские тусовки, знакомимся с новыми людьми и изучаем новые технологии в 90 процентах случаев для того чтобы увеличить свой доход 💰

Где та грань, на которой можно сказать ок, мне этого достаточно? 500к в месяц? Миллион? 5? 10 миллионов?

Есть статистика , которая говорит о том что если твой уровень дохода составляет 85 тысяч долларов в месяц, ты можешь себе позволить что хочешь. Самое лучшее жилье, машины, перелеты бизнес класс и тп в любой стране мира.

Все, что дальше - не выносит качество жизни на новый уровень.

Возвращаясь к теме ИИ, часто спрашивают : «на чем можно заработать и этой теме?».

Делюсь своим опытом:
1. Нейроконтент. Создание видео и фото материалов для брендов.

Рекомендация - работать за высокий чек так как работа не простая и требует постоянных правок. Не каждый вывезет.
2. Проведение консультаций для бизнеса по ИИ. Каждый бизнес сейчас нуждается в ИИ и ищет варианты применения которые решат конкретную бизнес задачу.
3. Разработка. Как no code , так и low code. No code сейчас все больше набирает популярность. Создание агентов - тренд будущего года. Они будут внедряться повсеместно. Те, кто будут это делать - поймают волну дохода и уже востребованы на рынке.
4. Обучение ИИ.

Здесь все не так просто как звучит. Никому не интересно учиться пользоваться ChatGPT. Всех волнует как ИИ решит конкретную бизнес-задачу. Отсюда растет внимание к обучению в котором строят систему(к слову это то в чем мы очень хороши).

Вот вам основные направление, с которых можно начать.

Как?
В первую очередь изучить базу.
Затем «упороться» в один инструмент и стать там крутым.

Самое важное - действовать в процессе изучения. Лучшая школа - реальные кейсы.
Рискуйте и вам воздастся.

Очень ценю свое время, поэтому если соберем 30 огней, проведем с вами звонок , отвечу на все вопросы по этой теме.

Сцена.

До появления в моей жизни ИИ, мне приходилось выступать только перед своими сотрудниками, но всю время меня не покидало желание выйти на сцену. С появлением ИИ, жизнь предоставила мне такую возможность и первый в своей жизни раз я выступал на аудиторию в… 700 человек в офлайне.

Это тот момент когда на тебя смотрит 1400 глаз, в ожидании того что ты выдашь что-то ценное. Самое интересное, что почему-то, я не испытывал особого волнения и все прошло как по маслу. Так мне казалось. Спустя время я понял, что моему навыку работы с аудиторией предстоит апгрейдиться на протяжении всей моей жизни, потому как достичь предела совершенства на сцене невозможно. Всегда есть над чем работать.
Вгляд не туда, акцент не тот, внимание не на том, а самое важное - не то как ты выступил, а что запомнит аудитория.

Вчера,выступая на конференции про блокчейн и криптовалюты, я уже сбился со счета в количестве раз проведенном на сцене, но понял, что знаю про ИИ столько, что могу себе позволить выступать на любую тему, в любой сфере и перед любой аудиторией независимо от статуса , возраста и языка.

Следующим интересным для меня этапом было бы выступление на английском, который мне с детства посчастливилось изучить. Но одно дело просто говорить в повседневен, и совсем другое, говорить про технические задачи и перед аудиторией.

Если вам когда-то подвернется возможность выступить - используйте этот шанс чтобы получить незабываемый опыт.

Профессии которые исчезнут из-за ИИ.

В мире технологий пора принять тот факт что мир с каждым годом все больше трансформируется. И самое важное что следует понять - ничего страшного в этом нет. Сейчас мы пришли к очередной волне трансформаций и я как никто другой, находясь в сфере ИИ вижу и понимаю к чему все идет с точки зрения трансформации бизнеса и сотрудников которые там есть.

Поделюсь не своими мыслями, а фактами которые я изучал, и, кстати, писал в своей книге.

Исследования показывают:
• По оценке Goldman Sachs, если сценарий массового применения ИИ станет реальностью, то до 6-7% рабочих мест в США могут быть вытеснены ИИ.
• В отчёте Yale University говорится, что пока широкого экономического эффекта по занятости не видно — но темп изменений ускоряется.
• Анализ рынка показывает, что рутинные офисные и административные роли — особенно у младшего входа — сегодня находятся под самым высоким риском.

Вот список профессий, которые уже демонстрируют серьёзную уязвимость — и почему:

1. Административные ассистенты, офис-менеджеры
Задачи: обработка документов, ввод данных, координация.
Почему исчезают: ИИ-инструменты и RPA (роботизированная автоматизация процессов) эффективно берут на себя многие рутинные операции.
Что делать: переходите в функции, где нужен человеческий фактор — коммуникации, управление, коучинг.

2. Операторы клиентской поддержки, простые call-центры
Задачи: ответы на стандартные вопросы, первичный контакт.
Почему исчезают: чат-боты и виртуальные ассистенты уже берут до 2/3 простых обращений.
Что делать: заменить надо «простую поддержку» на «экспертную поддержку + ИИ-поддержку», обучить персонал работать с инструментами.

3. Бухгалтеры-журналисты, аудиторы малых задач
Задачи: ввод транзакций, проверка соответствия, отчёты.
Почему исчезают: ИИ-системы умеют анализировать данные, составлять отчёты, обнаруживать аномалии значительно быстрее.
Что делать: развивайтесь в области финтех-инструментов, стратегического анализа, консультирования — говорить с данными, а не просто их собирать.

4. Переводчики-одностраничники, простая локализация
Задачи: перевод текстов, адаптация стандартных материалов.
Почему исчезают: генеративные ИИ-модели уже умеют переводить быстро, дешево, с растущим качеством.
Что делать: специализируйтесь на нишах, где нужен глубокий смысл, культура, контекст — и где ИИ пока слаб.

Что вообще с этим делать? Обязательно изучать все что происходит в мире ИИ. История циклично повторяется и на замену доткома 2000-х где интернет стал обязательным везде, ИИ точно также стал тем самым незаменимым инструментом.

Кому интересно - могу поделиться списком из 7 профессий с уровнями риска и конкретными шагами, как бизнесу перестроиться. По прежнему ценю свое время, поэтому с вас 30 огней, с меня документ.

💰 Как ИИ-ассистенты реально повышают прибыль

Большинство компаний фокусируются на том, чтобы генерировать больше лидов.
Запускают рекламу, тратят бюджеты, нанимают маркетологов…
Но часто забывают о том, что прибыль теряется не на входе, а на обработке этих лидов.

ИИ-ассистенты решают именно эту проблему.
С их помощью можно не только привлекать внимание, делать умные рассылки, но и моментально реагировать на входящие обращения.

⚡ Почему скорость ответа = деньги

Согласно американскому исследованию (о котором я часто рассказываю на своих лекциях),
если компания отвечает лиду в течение первой минуты,
шанс, что он купит — растёт на 397%.
Да, почти в 4 раза.

А теперь математика.
Допустим, у вас 10 обращений в день.
Из них вы по каким-то причинам пропускаете 3.
Три потерянных лида — это 15 в неделю и 60 в месяц.

Если даже каждый лид потенциально приносит 500 $ прибыли,
вы теряете 30 000 $ в месяц, просто потому что не успели ответить вовремя.

ИИ-ассистент не спит, не уходит на обед, не болеет и отвечает мгновенно.
То есть вы перестаёте терять прибыль там, где раньше даже не замечали утечку.

🤖 Экономия на операционке

Вторая статья прибыли — сокращение затрат на персонал.
Раньше для поддержки клиентов нужно было 2–3 менеджера,
каждый из которых стоил компании минимум 300 $ + налоги.
То есть около 700 $ в месяц на одного сотрудника.

Теперь достаточно одного оператора,
который будет координировать работу нескольких ИИ-ассистентов.
Ассистенты берут на себя рутинные запросы, ответы, поиск информации,
а человек занимается нестандартными случаями и доведением клиента до сделки.

Результат:
👉 расходы на поддержку падают в 2–3 раза,
👉 клиенты получают ответ мгновенно,
👉 прибыль компании растёт без увеличения штата.

ИИ-ассистенты — это не про «автоматизацию ради моды».
Это про умножение прибыли.
Каждый неотвеченный лид, каждый ручной процесс, каждая минута ожидания — это деньги,
которые могли бы быть у вас на счёте.

В 2025 году выигрывает не тот, кто делает больше лидов,
а тот, кто быстрее и умнее с ними работает.

Конфиденциальность.

Серьезно? В наше время у вас все еще есть надежда на конфиденциальность данных? И смешно и грустно.

Я частый гость в больших компаниях. Так уж сложилось что наиболее понятная мне аудитория - крупный бизнес. С ними мы говорим на одном языке.

Говорим, как вы могли догадаться, про оптимизацию процессов. Каждый собственник и топ менеджмент достигая определенного уровня хочет делать работу быстрее, лучше, качественнее и ,при этом, наименьшим количеством людей. Все это теперь возможно и каждая компания обязана знать как внедрять автоматизацию неотъемлемой частью которой сейчас является ИИ.

Но один из самых частых вопросов который я слышу: «А как же конфиденциальность наших данных».
Примечательно, что каждая новая технология обречена на критику, и одним из веских оснований этой критики конечно же остается конфиденциальность данных.

Каждый человек без исключения пользуется Google или Yandex. Делает свои запросы разного характера почему-то, уже не переживает за конфиденциальность. Я не говорю про хранения «важных и секретных данных» на Google drive и тому подобных площадках. Так почему же возникает вопрос к ИИ?

Да,есть сферы, типа банковской, которые очень сильно зарегулированы и они обязаны решать свои задачи других образом и там, действительно запрещена передача данных во вне. Однако 99 процентов бизнесов живут своей жизнью и переживать им не за что.

Как это все работает. Вы делаете запрос в chatgpt со своего устройства. Далее ваш запрос прилетает на сервер openai где обрабатывается, формируется ответ и высылается вам обратно. Что происходит на их сервере, сохраняют ли она вашу информацию - одним им известно. Однако если уж вы так сильно переживаете за то что ваш договор с контрагентом на целых 10 000 долларов попадет в openAI, то есть выход:
1. Обезличивать данные. Уберите всю важную информацию и затем загружайте документ без контрагента и чувствительной по вашему мнению информации. Это шаг попроще и подешевле.
2. Второй беспроигрышный вариант - развернуть локальную модель ИИ которая будет выполнять ваши задачи на вашем сервере в облаке или, если того пожелаете, прямо у вас на ноутбуке или сервере прям в офисе.

Сейчас существует огромное количество opensource моделей которые можно разворачивать локально и пользоваться. Работка не из легких и не сильно дешевых, но для особо тревожных вариант рабочий.

В наше время можно точно забыть про «остаться» незамеченным в сети. Про вас все уже давно знают. Хотите вы того или нет.

Поэтому вместо того чтобы тревожиться по пустякам, нужно заниматься действительно важными делами.

Почему ваш чат ГПТ придумывает и несет несвязный бред

Вчера у меня состоялась очень интересная встреча с человеком который попросил помощи в том чтобы разобраться как начать развиваться в теме искусственного интеллекта чтобы зарабатывать на этом.

Обычно я открыт к такого рода встречам, потому как считаю что если я смогу кому-то помочь заработать больше, это сделает и меня в какой-то степени счастливее. Если вы еще не знакомы с этим чувством которое испытываете в тот момент когда просто так отдаете свой опыт - рекомендую попробовать.

Запрос человека звучал так: Как я могу занимаясь ИИ зарабатывать 700к каждый месяц(порядка 9000 долларов). Здесь нет однозначного ответа на вопрос и пост сегодня не об этом. Если интересно - реагируйте я разверну тему.

Но что меня поразило, это уровень подготовки ко встрече. Человек пришел не просто одним вопросом, а с подготовленным списком в заметках на телефоне, который он использовал для того чтобы не упустить ни одной детали и задать самые важные, заранее выверенные вопросы. Это говорит о том насколько серьезно человек подходит к встрече и конечно же располагает к себе.

Как это связано с тем что chatGPT несет бред?
Очень просто. Представьте что на месте ChatGPT сидит человек к которому вы обратились с, вероятно, самым важным вопросом и его опытом, который согласился ответить на них просто так и сэкономить вам кучу времени, ошибок и денег. И вы пришли неподготовленными, задавая вопросы без конкретики и детального контекста. Человек всегда думает что его поймут если он будет просто говорить, однако мы пока не умеет залазить в голову друг другу и для того чтобы наша картина мира сошлась, требуется досконально ставить задачу и максимально конкретизировать свой вопрос чтобы получить наиболее качественный ответ.

Для этого, прежде чем что-то писать в chatpgt нужно:

1. Осознать, что ИИ — это инструмент, усиливающий вашу мысль, а не заменяющий её.
Если мысль размытая — результат размазанный.
Если задача точная — ответ бьёт прямо в цель.

2. Дать ИИ ту же глубину контекста, которую вы бы дали человеку на платной консультации.
Цели, требования, ограничения, примеры, желаемый формат — это не “лишние детали”, а фундамент качества.

3. Формулировать запрос так, чтобы он приводил вас к результату, а не к догадкам ИИ.
Задачи уровня «сделай красиво» — всегда путь к разочарованию.
Задачи уровня «вот кто я, вот данные, вот цель — создай X» — путь к точности.

4. Проверять себя: поймёт ли ваш запрос человек, который вас не знает?
Если нет — ИИ тем более не поймёт.
И именно от этого рождаются ответы, которые кажутся бредом.

5. И самое главное — научиться думать структурно.
Это навык, который не возникает сам по себе.
Но именно он отделяет те вопросы, что дают “мусор на выходе”,
от тех, что приводят к росту дохода, эффективности и скорости принятия решений.

И тут мы снова возвращаемся к тому человеку с встречи.
Его подготовка — список вопросов, структура, четкие цели — сделали нашу беседу продуктивной и ценной.
Точно так же работает и взаимодействие с ИИ.
Кто приходит подготовленным - получает ценный ответ.

И если вы хотите научиться ставить задачи так, чтобы ИИ приносил вам деньги, экономил время и усиливал ваш бизнес, это как раз то, что мы разбираем на обучении.
Пошагово. На реальных примерах. С практикой.

Если хотите, в следующем посте покажу конкретные примеры правильных и неправильных запросов, которые позволят вам зарабатывать на ИИ, а не тратить время впустую.

Как перестать тратить море времени на ответы на одни и те же вопросы клиентов.

Одна из самых частых причин увольнений и выгораний сотрудников - рутинная , однообразная работа которая не ведет к развитию. Сотрудники которые задействованы в типовых процессах и задачах очень быстро выгорают и думают над тем чтобы сменить сферу деятельности так как не видят для себя никакого развития.

Это приводит к двум проблемам:
1. Собственник постоянно жалуется на «текучку» сам не понимая причин.ё
2. Сотрудник мечется с одной работы на другую не понимая в чем проблема. А проблема - в однообразии.

Одной из наиболее наболевших тем остается постоянная коммуникация с заказчиком который задает одни и те же типовые вопросы.
С появлением ИИ это задачу может решить каждый.

Теперь это делает ИИ Ассистент. Причем теперь опять же есть пара вариантов как это сделать:
1. Обратиться к подрядчику который соберет это решение
2. Сделать самостоятельно. Здесь не понадобится никаких навыков программирования. Просто собрать «пазл» который будет состоять из одного приложения.

Например, можно использовать всем полюбившийся n8n в котором можно собрать такого помощника за 15 минут и интегрировать его в ТГ. Все что нужно - сделать документ в ворде либо PDF основываясь на который ИИ будет отвечать на все вопросы которые есть у клиента.

Либо можно использовать еще более простое решение - sendpulse. Там можно подключить и инстаграм и другие социальные сети чтобы под капотом работал ИИ.

Каждый раз я напоминаю что ИИ - не Rocket Science. Здесь может разобраться каждый независимо от уровня знаний. Главное - захотеть.

Можем как-то провести воркшоп, продемонстрирую как это все работает на практике.

Как с помощью нейросетей сократить расходы в компании

С каждым месяцем, посещая всё больше компаний, я убеждаюсь: собственники и топ-менеджмент уже не просто ищут конкретные ИИ-решения — они хотят сами понимать, как это устроено и какие процессы можно трансформировать.

Когда речь заходит о сотрудниках, тенденция ещё ярче: около 90% компаний уже рассматривают кандидатов не только по профессиональным навыкам, но и по тому, как они используют ИИ в своей работе.
Это напоминает период доткомов — технологии снова перезапускают рынок и формируют новую норму. Мы действительно движемся циклично, просто сегодня это происходит быстрее.

Но интерес к ИИ — не ради моды. Бизнес хочет видеть результат. И он выражается не только в деньгах, но и в качестве процессов. Компания — это целостная система: если один участок «проседает», страдает всё. Технологии работают ровно на те зоны, которые можно усилить или разгрузить.

ИИ — это не только про увеличение дохода. Это про экономию времени, снижение выгорания, избавление от рутины и рост производительности. В предыдущем посте я писал о том, что сотрудники часто меняют работу именно из-за однообразия — ИИ решает эту проблему.

Разберём по пунктам, за счёт чего ИИ действительно сокращает расходы:
1. Экономия на подрядчиках.
В маркетинге компании уже сокращают расходы на контент, дизайн, презентации и копирайтинг. Нейросети закрывают до 70% задач, которые раньше передавались на аутсорс.
2. Увеличение производительности сотрудников.
Автоматизация рутинных действий увеличивает количество звонков, контактов и действий по поиску клиентов. Это напрямую влияет на рост конверсии без увеличения штата.
3. Контроль качества.
Теперь компании могут анализировать 100% звонков: находить точки потерь, этапы отказов и наоборот — успешные триггеры. Это даёт быстрые и точные решения по продажам и сервису.
4. Оптимизация рабочих мест.
Нейросети уже частично заменяют рутинные функции колл-центров, маркетинга и специалистов по первичной документации. Это не «угроза», а естественная трансформация процессов, которая давно назрела.
5. Рост конверсии в продажах.
ИИ помогает менеджерам продавать лучше: подсказывает аргументы, анализирует эмоции клиента, предлагает скрипты в реальном времени. Без коучей и бесконечных тренингов.

У каждого предпринимателя есть резерв прибыли, который пока не очевиден. Просто эта зона слепая.
ИИ действительно всё меняет — и изменения уже идут.

Москва. Месяц 5

Когда в жизни много событий, особенно таких как переезд, скорость ощущается как никогда. Сегодня уже пятый месяц с момента моего переезда в Москву. Ощущение что все пролетело как один день.

Здесь, конечно, хочется поговорить о многом и рассказать что изменилось. Так вот изменилось все. В том числе и я сам. Переезд, хоть и в понятную страну со схожим менталитетом, огромный стресс через который проходит в первую очередь голова. Справиться с этим не просто, как бы вы не думали что сильны , устойчивы и целеустремленности. На этой дистанции я понял что адаптацию и самый сложный для себя период я прошел за 3 первых недели. Тогда было сложнее всего осознать и понять где ты и зачем ты здесь.

Я ехал в бездну, без четкого плана , но с намерением двигаться дальше, налаживать новые связи, вставать когда будет больно, но двигаться,при этом дальше. Что я и делаю каждый день.
От чего точно легче, так это от действий. Самое главное не залипать в мыслях, особенно на начальном этапе пребывания в новом месте.

Для себя я выработал интересную формулу которая помогает в таких ситуациях.
Построить системный процесс действий. Это задачи которые важно выполнить каждый день во что бы то ни стало. Так ты чувствуешь что двигаешься к поставленным целям.
Всегда говорить да на предложения встретиться, заняться спортом, познакомиться с новыми людьми, в общем любые действия нацеленные на нужный Нетворкинг. Построение социального капитала в новом месте одна из самых важных задач любого предпринимателя. Конечно стоит фильтровать поступающие предложения, но, как показывает практика первых месяцев, знакомства с нужными людьми - ключевая задача.
Just keep on going. Выражение, которое мне помогает двигаться дальше несмотря на любые сложности которые возникают. Удача приходит к тому кто действует. Чем больше попыток предпринято, тем больше шанс удачи.
Радоваться каждой маленькой победе.

Для тех, кто хочет знать, как и я в свое время, изменится ли ваше состояние при переезде в новое место, могу сказать точно - изменится.
Я стал другим. Еще более собранным, настойчивым и системным. Место точно влияет на человека. На кого-то лучше, а на кого-то хуже.
И это путь далеко не каждого человека. Кому-то комфортнее оставаться в своей понятной среде, действуя из комфорта, а кому-то следует все менять чтобы расти. Выбор, очевидно, стоит за каждым из нас.

ИИ и деградация. Как не допустить ошибок.

ИИ действительно может приводить к деградации. Но не потому что «нейросети плохие», а потому что люди используют их неправильно.

Мы уже привыкли получать готовые ответы из интернета. Теперь появились большие языковые модели — и риск стал вдвойне выше:
они отвечают уверенно даже там, где ошибаются.
И очень легко перестать думать.

Но в бизнесе такая ошибка стоит дорого.

Когда вы используете Google или Yandex — вы анализируете источники.
Когда вы используете ChatGPT — он может «галлюцинировать», если запрос сформулирован неправильно или контекста мало.

Суть не в том, что ИИ «опасен».
Суть в том, что инструмент используют как волшебную кнопку, а не как технологию, требующую навыков.

Если вы хотите искать информацию — нужен Perplexity.
Если принимаете стратегические решения — важно уметь выстраивать запросы и проверять данные.
Если работаете в ChatGPT — вы должны уметь заставить модель изучить источники, а не выдавать то, что звучит убедительно.

И вот здесь большинство людей и команд совершают ошибку:
они используют ИИ как калькулятор, который «всё знает».
А он так не работает.

Чтобы не допустить ошибок, нужно:
- понимать какой инструмент для какой задачи
- уметь давать полный контекст
- проверять источники
- и никогда не передавать ключевые решения нейросети

ИИ - это инструмент. Причем в умелых руках мощный и ценный.
Но он усиливает того, кто умеет думать, и ослабляет того, кто перекладывает на него мышление.

И именно поэтому сегодня компаниям, да и каждому человеку в целом в первую очередь критично важно обучать сотрудников работе с ИИ.
Не чтобы «ускориться», а чтобы не принимать ошибочные решения и не терять деньги.

Мы провели уже более 40 корпоративных обучений и выявили что после того как команды начинают использовать ИИ верно она знают:
как формировать корректные запросы,
как проверять данные,
как распределять задачи между человеком и ИИ
и как встроить ИИ в процессы так, чтобы команда не деградировала, а росла в эффективности.

ИИ не заменяет людей.
Он заменяет тех, кто не умеет им пользоваться.

Топ ИИ-инструмента, которые помогут в привлечении клиентов!

Любой бизнес начинается с клиента. Люди создают продукт, товар, но самым больным вопросом у 99 процентов остается привлечение клиентов. Я считаю что бизнес который построен на личных контактах обречен на провал. Если не уметь создавать лиды которые будут сами приходить за вашим продуктом, то это больше работа самозанятого.

Именно поэтому я очень много уделяю внимание тому чтобы делать акцент на генерации лидов. Как я уже говорил ИИ это инструмент в умелых руках который помогает во всем, в том числе и генерации лидов.
Что используем мы:
1. Clay - очень умный excel под капотом которого работает ИИ и позволяет находить нужных ЛПР любых компаний, их почты, телефонные номера.
2. Генерация лидов с помощью социальных сетей. Все что связано с созданием привлекательного контента, разработкой маркетинговой стратегии, составлением контент планов, сценариев для рилс, изображений и видео которое набирают охваты и по воронке привлекают лидов - все это уже работа человека + ИИ.
3. Парсинг контактов с сайтов конкурентов. Есть отличные инструменты которые позволяют забрать номера телефонов и другие контактные данные людей которые заходили на сайты ваших конкурентов тем самым становятся вашими клиентами.

Это часть того что мы используем на ежедневной основе. А работает это все в связке которая с тем же ИИ потом обрабатывается чтобы делать первичную квалификацию лида, оказывать консультации, записывать клиентов на встречи и передавать в работу человеку когда клиент доходит до определенного этапа.

Вот так, шаг за шагом строится автоматизация бизнеса, которая неминуемо затронет каждого, так как если не начнешь внедрять все эти инструменты в свои задачи, обязательно окажешься за бортом.

Ни один бизнес уже не живет без технологий которые должен использовать каждый.

Как создать привлекательный профиль в социальных сетях.

Помню, еще буквально пару лет назад, чтобы привести в порядок профиль в Instagram/Tik-Tok/LinkedIn или где-бы то ни было, нужно было искать референсы - людей которые уже хорошо сделали свой профиль и добились там результатов чтобы понять как же все-таки сделать страницу привлекательной для аудитории и не допускать базовых ошибок.

На самом деле не все так просто, как кажется, потому как опыт в этом деле действительно имеет огромную роль.

Самому тяжело оценить со стороны свой профиль, верно ли подобраны смыслы, правильно ли упакована страница, тянет ли она лидов и внимание нужной вам аудитории и тп.

С появлением первых версий ChatGPT все стало заметно проще, особенно в тот момент когда появилась возможность подгружать изображения чтобы сама модель ИИ смогла оценить вашу страницу и дать нужные правки при наличии нужного промта. Но еще легче все стало ровно в тот момент когда появился браузер AtlasGPT с помощью которого можно вызвать ассистента находясь на своей странице социальной сети и просто задавать ему нужные вопросы корректируя данные исходя из задачи и моментально проведенного анализа.
Маркетинговые агентства которые знают как с этим работать ликуют и плачут одновременно, потому как люди которые уже умеют пользоваться современными ИИ инструментами больше не нуждаются в подрядчиках и профессиналах для того чтобы самостоятельно все привести в порядок.

И если раньше нужно было привлекать подрядчиков для создания обложек, рилс и другого контента, то сейчас все делается самостоятельно используя нужные нейросети за пару кликов.

Не зря Альтман(основатель OpenAI) говорит что в ближайшие пару лет появится миллиардная компания которой будет состоять из одного человека и ИИ.

У меня на Youtube канале есть обзор AtlasGPT и этой функции, кому интересно ищите по запросу Максим Драница «GPT Atlas»

Голосовой ассистент

Вы наконец собрали нужное количество огней под моим постом, поэтому пришло время поделиться обещанной информации.
Речь сегодня пойдёт про голосового ИИ-ассистента, который работает на искусственном интеллекте.

Принцип его работы заключается в том, что у него есть доступ к базе данных, из которой он по контексту может определить нужную информацию.
В качестве примера я продемонстрирую запись, которая собиралась для банка.

Суть и задача ассистента — отвечать на звонки клиентов и принимать автоматическое решение по снятию блокировки с карты по антифроду (это когда ваша карта блокируется системой при совершении подозрительных платежей).

Принцип действия: клиент звонит в банк с проблемой заблокированной карты после совершения операции с целью её разблокировки. ИИ-ассистент сам обращается к базе данных, извлекает из неё нужную информацию — такую как «секретное слово» и сведения об операции, — и на основании данных принимает решение о снятии блокировки или, напротив, не даёт это сделать по определённым причинам.

Вот так работает современный голосовой ассистент, который не требует участия человека в процессе.