Как разобрать любую задачу по косточкам
Когда в бизнесе что-то идет не так, чаще всего проблема не там, где кажется. В реальности причина может лежать вообще в другой части системы.
🐡 Чтобы не стрелять наугад, есть простой инструмент - диаграмма Исикавы. Ее еще называют «рыбьей костью».
Изначально этот метод использовали на производстве, чтобы находить причины брака. Но по факту это универсальная логика для разбора любой сложной проблемы.
▶️ Суть очень простая:
Ты не пытаешься сразу все устранять, а сначала раскладываешь проблему на факторы и причины.
Берешь конкретную ситуацию и задаешь себе вопрос: что могло на это повлиять?
И дальше начинаешь разбирать по направлениям. Диаграмма помогает это остановиться и посмотреть на ситуацию шире, чем обычно.
📋 Дальше в карточках покажем, как это использовать на практике и какие факторы учитывать.
И да, ксли вам удобнее следить за контентом в MAX, мы уже там.
Подписывайтесь на канал - все важное тоже будем выкладывать туда.
Когда в бизнесе что-то идет не так, чаще всего проблема не там, где кажется. В реальности причина может лежать вообще в другой части системы.
🐡 Чтобы не стрелять наугад, есть простой инструмент - диаграмма Исикавы. Ее еще называют «рыбьей костью».
Изначально этот метод использовали на производстве, чтобы находить причины брака. Но по факту это универсальная логика для разбора любой сложной проблемы.
▶️ Суть очень простая:
Ты не пытаешься сразу все устранять, а сначала раскладываешь проблему на факторы и причины.
Берешь конкретную ситуацию и задаешь себе вопрос: что могло на это повлиять?
И дальше начинаешь разбирать по направлениям. Диаграмма помогает это остановиться и посмотреть на ситуацию шире, чем обычно.
📋 Дальше в карточках покажем, как это использовать на практике и какие факторы учитывать.
И да, ксли вам удобнее следить за контентом в MAX, мы уже там.
Подписывайтесь на канал - все важное тоже будем выкладывать туда.
❤3👍1🔥1
Стартап Миры Мурати подписал с Google контракт на мощности для обучения ИИ на несколько миллиардов долларов.
Google Cloud официально объявила, что Thinking Machines Lab расширяет использование AI Hypercomputer. Компания будет работать на A4X Max с NVIDIA GB300, а также использовать стек Google Cloud: Kubernetes Engine, Spanner, Cloud Storage, Cluster Director и Anywhere Cache. В Google отдельно подчеркнули, что новая инфраструктура нужна для исследований, разработки платформы и обучения моделей.
Речь идет о соглашении на несколько миллиардов долларов. Сделка не эксклюзивная, то есть стартап Миры Мурати сможет привлекать и других облачных провайдеров.
Thinking Machines стала одной из первых компаний Google Cloud, получивших доступ к NVIDIA GB300 NVL72. В пресс-релизе говорится, что в ранних тестах компания увидела двукратный рост скорости обучения и обслуживания моделей на A4X Max по сравнению с GPU предыдущего поколения. Google отдельно связывает это с инфраструктурой Jupiter network, которая ускоряет передачу весов для задач обучения с подкреплением.
Сама Thinking Machines Lab начала работать с Google Cloud еще в 2025 году. Стартап Мурати был запущен в феврале 2025 года, привлек $2 млрд инвестиций при оценке $12 млрд и ранее анонсировал инструмент Tinker для автоматизации создания передовых ИИ-моделей.
Google Cloud официально объявила, что Thinking Machines Lab расширяет использование AI Hypercomputer. Компания будет работать на A4X Max с NVIDIA GB300, а также использовать стек Google Cloud: Kubernetes Engine, Spanner, Cloud Storage, Cluster Director и Anywhere Cache. В Google отдельно подчеркнули, что новая инфраструктура нужна для исследований, разработки платформы и обучения моделей.
Речь идет о соглашении на несколько миллиардов долларов. Сделка не эксклюзивная, то есть стартап Миры Мурати сможет привлекать и других облачных провайдеров.
Thinking Machines стала одной из первых компаний Google Cloud, получивших доступ к NVIDIA GB300 NVL72. В пресс-релизе говорится, что в ранних тестах компания увидела двукратный рост скорости обучения и обслуживания моделей на A4X Max по сравнению с GPU предыдущего поколения. Google отдельно связывает это с инфраструктурой Jupiter network, которая ускоряет передачу весов для задач обучения с подкреплением.
Сама Thinking Machines Lab начала работать с Google Cloud еще в 2025 году. Стартап Мурати был запущен в феврале 2025 года, привлек $2 млрд инвестиций при оценке $12 млрд и ранее анонсировал инструмент Tinker для автоматизации создания передовых ИИ-моделей.
❤2👍1🔥1
По данным совместного исследования Акселератора ФРИИ и Московского венчурного фонда, российские компании и корпоративные фонды вложили в венчурные проекты 1,2 млрд рублей против 4,8 млрд рублей годом ранее. То есть рынок корпоративных венчурных инвестиций за год упал в 4 раза.
При этом число сделок не рухнуло. В 2025 году прошло 27 корпоративных сделок со средним чеком 46,2 млн рублей. В 2024 году сделок было 21, но средний чек тогда составлял 228 млн рублей. Рынок стал не меньше по активности, а осторожнее по размеру ставок.
Самый заметный интерес корпораций сохраняется к ИИ. По данным исследования, именно ИИ-решения получили наибольший объем корпоративных вложений - 456,2 млн рублей. На втором месте оказались биотехнологии с 70 млн рублей, на третьем - новые материалы с 60 млн рублей. При этом в опросной части исследования 81% инвесторов назвали ИИ и машинное обучение одним из самых интересных направлений.
Еще один важный сдвиг - качество стартапов. Только 6% корпоративных инвесторов считают предложение стартапов на рынке достаточным, а 63% называют его дефицитным или критически низким. То есть деньги на рынке полностью не исчезли, но корпорации все чаще говорят, что подходящих проектов просто мало.
Параллельно меняется и логика отбора. Если в 2023–2024 годах 64% объема инвестиций приходилось на поздние раунды, то в 2025 году лидерство перешло к Round A с долей 46%, а доля поздних раундов сократилась до 9%. Инвесторы хотят видеть не идею и не красивую презентацию, а работающую модель, выручку и понятную экономику.
Список активных корпоративных инвесторов тоже интересен: в исследовании среди них упоминаются Софтлайн, Ланит, Ростех, МТС, РСХБ, Т-Банк, Контур и Росатом. По оценке участников исследования, сейчас на рынке около 20 активных корпоративных инвесторов, хотя часть сделок остается непубличной.
Корпоративный венчур в России не умер, но стал намного жестче и прагматичнее. Деньги теперь идут в более узкий круг проектов, а требования к зрелости стартапов заметно выросли.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤2👀2🔥1
🈴 Языковые модели пока не могут надежно заменить врачебное мышление
Языковые модели ИИ по-прежнему слабо справляются с клиническим мышлением там, где нужно держать в голове несколько возможных диагнозов сразу, показало исследование JAMA Network Open. В работе проверили 21 готовую модель на 29 стандартизированных клинических кейсах и 16 254 ответах.
Главная проблема оказалась в дифференциальной диагностике - этапе, где врач сравнивает несколько версий болезни и постепенно сужает круг причин. Во всех моделях доля ошибок на этом этапе превышала 0,80, а у части доходила до 0,90–1,00. При этом с финальным диагнозом модели справлялись заметно лучше: там доля ошибок была ниже 0,40.
В исследовании сравнивали, в том числе, модели семейств GPT, Claude, Gemini, DeepSeek и Grok. Лучший интегральный результат по метрике PrIME-LLM показал Grok 4 с оценкой 0,78, худший - Gemini 1.5 Flash с 0,64.
Причина ограничений, по сути, в самом принципе работы таких систем. Они хорошо находят закономерности в данных и могут уверенно выдать готовый ответ, но хуже проходят через этап неопределенности, где врачу нужно удерживать сразу несколько гипотез и принимать решение по мере поступления новой информации. Это прямо отражено в выводах статьи: готовые коммерческие модели пока нельзя надежно использовать для автономных клинических решений без контроля человека.
Языковые модели ИИ по-прежнему слабо справляются с клиническим мышлением там, где нужно держать в голове несколько возможных диагнозов сразу, показало исследование JAMA Network Open. В работе проверили 21 готовую модель на 29 стандартизированных клинических кейсах и 16 254 ответах.
Главная проблема оказалась в дифференциальной диагностике - этапе, где врач сравнивает несколько версий болезни и постепенно сужает круг причин. Во всех моделях доля ошибок на этом этапе превышала 0,80, а у части доходила до 0,90–1,00. При этом с финальным диагнозом модели справлялись заметно лучше: там доля ошибок была ниже 0,40.
В исследовании сравнивали, в том числе, модели семейств GPT, Claude, Gemini, DeepSeek и Grok. Лучший интегральный результат по метрике PrIME-LLM показал Grok 4 с оценкой 0,78, худший - Gemini 1.5 Flash с 0,64.
Причина ограничений, по сути, в самом принципе работы таких систем. Они хорошо находят закономерности в данных и могут уверенно выдать готовый ответ, но хуже проходят через этап неопределенности, где врачу нужно удерживать сразу несколько гипотез и принимать решение по мере поступления новой информации. Это прямо отражено в выводах статьи: готовые коммерческие модели пока нельзя надежно использовать для автономных клинических решений без контроля человека.
👍2🔥2⚡1❤1
1. OpenAI выпустила GPT Image 2
Новая модель резко усилила позиции OpenAI в генерации изображений. По первым тестам она очень хорошо делает реалистичные картинки, интерфейсы, игровые сцены, стрим-кадры и апскейл слабых исходников. Главный акцент здесь не только на красоте, а на прикладном качестве: меньше артефактов, выше детализация, чище результат. Ее уже назвали убийцей Nano Banana.
Тестим пока бесплатно здесь.
2. Появилась локальная модель уровня Claude Opus почти бесплатно
Разработчики дообучили мощную Qwen на данных, связанных с Claude, и получили очень сильную модель для кода, текстов и аналитики. Ее можно запускать локально, через Ollama, LM Studio или Google Colab. Радует, что сильные ИИ-инструменты все быстрее уходят из дорогих закрытых сервисов в сторону более доступного и независимого использования.
Попробовать можно здесь.
3. Alibaba выпустила Qwen3.6-Max-Preview
Новая флагманская модель с более чем 1 трлн параметров получила усиление в трех самых важных зонах: рассуждение, код и работа с большим контекстом. Отдельно прокачали агентские сценарии. По сути, Alibaba продолжает давить в сегменте моделей для сложных рабочих задач и все плотнее конкурирует с топовыми игроками.
Оценить можно тут.
4. Китайцы выкатили Kimi K2.6
Новая модель от Moonshot AI в части тестов обходит GPT-5.4, Claude Opus 4.6 и Gemini 3.1 Pro. Сильнее всего ее хвалят за длинные задачи, код и агентские сценарии: может работать над одной задачей до 12 часов, запускать до 300 агентов и доступна в открытом доступе.
Проверить в работе можно по ссылке.
И напишите, что вам сейчас интереснее всего тестировать: генерацию картинок, локальные модели или ИИ для кода и агентских задач?
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥2❤1👍1
84% людей на планете ни разу не пользовались нейросетями. Правда или ложь?
Звучит как бред, если ты работаешь в диджитале.
У тебя ощущение, что ИИ уже везде: кто-то пишет код, кто-то генерит визуал, кто-то собирает себе ассистентов.
Но это действительно так. Вот интересная статистика, которую сейчас активно обсуждают в индустрии:
— около 84% людей вообще ни разу не пользовались ИИ;
— примерно 16% пробовали, в основном на бесплатных версиях;
— около 0,3% платят за нейросети;
— и доли процента используют ИИ как полноценный рабочий инструмент.
Если даже часть этих цифр завышена или занижена, порядок остается тем же.
Массового проникновения пока нет.
Мы сейчас находимся не в середине, а в самом начале цикла. Просто у тех, кто внутри рынка, создается ощущение, что все уже это используют, что рынок уже перегрет.
Но все - это узкий слой специалистов: разработчики, маркетологи, дизайнеры, предприниматели. Для остального мира ИИ это еще что-то непонятное, либо очередная игрушка.
Основной рост еще впереди.
Не потому что технологии станут лучше - они уже достаточно сильные. А потому что ими начнет пользоваться массовый пользователь, как когда-то интернетом и смартфонами.
Как примерно это обычно происходит: сначала технология живет в узком круге, потом упрощается интерфейс, потом появляются понятные сценарии. И только после этого начинается массовое использование. ИИ сейчас примерно на втором этапе.
💬 Интересно, как у вас:
в вашем окружении уже все используют ИИ или это все еще история про «несколько человек, которые в теме»?
Подписывайтесь, если интересно разбирать такие сдвиги в технологиях и рынке.
Звучит как бред, если ты работаешь в диджитале.
У тебя ощущение, что ИИ уже везде: кто-то пишет код, кто-то генерит визуал, кто-то собирает себе ассистентов.
Но это действительно так. Вот интересная статистика, которую сейчас активно обсуждают в индустрии:
— около 84% людей вообще ни разу не пользовались ИИ;
— примерно 16% пробовали, в основном на бесплатных версиях;
— около 0,3% платят за нейросети;
— и доли процента используют ИИ как полноценный рабочий инструмент.
Если даже часть этих цифр завышена или занижена, порядок остается тем же.
Массового проникновения пока нет.
Мы сейчас находимся не в середине, а в самом начале цикла. Просто у тех, кто внутри рынка, создается ощущение, что все уже это используют, что рынок уже перегрет.
Но все - это узкий слой специалистов: разработчики, маркетологи, дизайнеры, предприниматели. Для остального мира ИИ это еще что-то непонятное, либо очередная игрушка.
Основной рост еще впереди.
Не потому что технологии станут лучше - они уже достаточно сильные. А потому что ими начнет пользоваться массовый пользователь, как когда-то интернетом и смартфонами.
Как примерно это обычно происходит: сначала технология живет в узком круге, потом упрощается интерфейс, потом появляются понятные сценарии. И только после этого начинается массовое использование. ИИ сейчас примерно на втором этапе.
💬 Интересно, как у вас:
в вашем окружении уже все используют ИИ или это все еще история про «несколько человек, которые в теме»?
Подписывайтесь, если интересно разбирать такие сдвиги в технологиях и рынке.
👍3❤1🔥1💯1
💥 Ядерный стартап X-energy привлек $1 млрд на IPO на фоне спроса со стороны дата-центров
X-energy продала 44,3 млн акций по $23 и привлекла $1 млрд. Это выше изначального плана: компания рассчитывала привлечь около $800 млн. Акции должны начать торговаться на Nasdaq под тикером XE.
X-energy разрабатывает малые модульные реакторы для производства электроэнергии и промышленного тепла. У компании уже есть договор с Dow для химического завода в Техасе и соглашение с Amazon на поставку до 5 ГВт атомной энергии к 2039 году.
Каждый реактор Xe-100 должен выдавать 80 МВт. Он охлаждается гелием и использует топливо TRISO в виде небольших гранул. Компания заявляет, что такое топливо выдерживает более высокие температуры и снижает риск расплавления.
💣 Дата-центрам и ИИ-инфраструктуре нужно все больше стабильной энергии. Поэтому ядерные стартапы снова стали интересны рынку.
И да, ксли вам удобнее следить за контентом в MAX, мы уже там.
Подписывайтесь на канал - все самые важные новости из мира ИИ будем выкладывать туда.
X-energy продала 44,3 млн акций по $23 и привлекла $1 млрд. Это выше изначального плана: компания рассчитывала привлечь около $800 млн. Акции должны начать торговаться на Nasdaq под тикером XE.
X-energy разрабатывает малые модульные реакторы для производства электроэнергии и промышленного тепла. У компании уже есть договор с Dow для химического завода в Техасе и соглашение с Amazon на поставку до 5 ГВт атомной энергии к 2039 году.
Каждый реактор Xe-100 должен выдавать 80 МВт. Он охлаждается гелием и использует топливо TRISO в виде небольших гранул. Компания заявляет, что такое топливо выдерживает более высокие температуры и снижает риск расплавления.
И да, ксли вам удобнее следить за контентом в MAX, мы уже там.
Подписывайтесь на канал - все самые важные новости из мира ИИ будем выкладывать туда.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤3👍2🔥1
Project Prometheus, ИИ-лаборатория Джеффа Безоса, закрыла раунд на $10 млрд. После сделки оценка компании составила около $38 млрд. Среди инвесторов называют JPMorgan Chase и BlackRock.
Это не очередной чат-бот, Project Prometheus делает ставку на промышленный ИИ для проектирования и производства физических продуктов. Речь идет про применение ИИ в инженерии, производстве, аэрокосмосе, полупроводниках и других промышленных направлениях.
Стартап был запущен в 2025 году. Его сооснователи - Джефф Безос и Вик Баджадж, бывший топ-менеджер Google X и сооснователь Verily. По данным Business Insider, компания стартовала с $6,2 млрд финансирования.
Сейчас Project Prometheus активно нанимает специалистов из OpenAI, Google DeepMind и xAI. По данным Business Insider, численность команды оценивается в диапазоне от 50 до 200 человек.
По данным FT, ранее Project Prometheus также рассматривал привлечение крупного капитала для покупки промышленных компаний, которые могут быть трансформированы с помощью ИИ. Среди целевых направлений назывались производство реактивных двигателей и полупроводниковые процессы.
Подписывайтесь на канал - все важное тоже будем выкладывать туда.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍2💯2⚡1❤1
Больше половины россиян верят хотя бы в одну теорию заговора
По данным исследования общества «Знание» свыше 50% опрошенных россиян разделяют хотя бы одну конспирологическую теорию.
Самые заметные цифры:
• 66% считают, что коронавирус был создан намеренно в лаборатории.
• 41% верят в существование «тайного мирового правительства».
• 5% считают, что Земля плоская.
• Среди людей старше 60 лет в «тайное правительство» верят 50%, среди молодежи 18–24 лет - 24%.
Исследование проводили в формате телефонного опроса с участием 1,6 тыс. респондентов из более чем 80 регионов.
Цифры интересные, но мы бы не драматизировали.
Социология по таким темам всегда очень чувствительна к формулировкам вопросов, выборке, контексту и тому, как человек вообще понял саму фразу «теория заговора». Это немного как со средней температурой по больнице: направление видно, но делать по одной цифре жесткий вывод обо всем обществе - слишком грубо.
По данным исследования общества «Знание» свыше 50% опрошенных россиян разделяют хотя бы одну конспирологическую теорию.
Самые заметные цифры:
• 66% считают, что коронавирус был создан намеренно в лаборатории.
• 41% верят в существование «тайного мирового правительства».
• 5% считают, что Земля плоская.
• Среди людей старше 60 лет в «тайное правительство» верят 50%, среди молодежи 18–24 лет - 24%.
Исследование проводили в формате телефонного опроса с участием 1,6 тыс. респондентов из более чем 80 регионов.
Цифры интересные, но мы бы не драматизировали.
Социология по таким темам всегда очень чувствительна к формулировкам вопросов, выборке, контексту и тому, как человек вообще понял саму фразу «теория заговора». Это немного как со средней температурой по больнице: направление видно, но делать по одной цифре жесткий вывод обо всем обществе - слишком грубо.
❤2👍1🔥1🤓1
По данным Forbes в списке теперь 3428 человек - на 400 больше, чем в 2025 году.
🔢 Главные цифры:
+400 миллиардеров за год.
В среднем на планете появлялся минимум один новый миллиардер в день.
Совокупное состояние участников рейтинга выросло на $4 трлн и достигло $20,1 трлн.
🇷🇺 Российская часть рейтинга тоже выросла:
155 миллиардеров с российским гражданством против 146 годом ранее.
Первое место занял Алексей Мордашов, владелец Nordgold. Впервые в истории рейтинга состояние миллиардера из России превысило $30 млрд.
Судя по цифрам, крупный капитал продолжает концентрироваться, несмотря на турбулентность в мировой экономике.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥2❤1❤🔥1👍1🤩1
Новый CEO Apple может сместить фокус компании обратно на ПО с ИИ
После ухода Тима Кука пост CEO Apple займет Джон Тернус, нынешний топ-менеджер по аппаратной инженерии. Это может означать усиление фокуса Apple на устройствах в момент, когда компания пытается догнать конкурентов в ИИ, одновременно сталкиваясь с тарифами и неопределенностью в цепочках поставок.
Главный возможный вектор при Тернусе - апаратное обеспечение с ИИ в центре. Вместо прямой гонки за самыми большими ИИ-моделями Apple может делать ставку на устройства, где ИИ встроен в пользовательский сценарий: смартфон, носимые устройства, домашние гаджеты.
Среди обсуждаемых направлений: умные очки, wearable-подвеску с камерой, AirPods с ИИ-функциями. Такие устройства могут быть связаны с iPhone, а важную роль в экосистеме должна играть Siri.
Еще один ожидаемый продукт - складной iPhone. О нем говорят несколько лет, при этом конкуренты уже давно вышли в этот сегмент. По данным отчетов, запуск может состояться в сентябре, и именно Тернус будет курировать этот релиз.
Apple также изучает направление робототехники для дома. Один из концептов - настольное устройство с дисплеем на роботизированной руке, которое может поворачиваться к пользователю и работать как умный ассистент. Также упоминаются мобильные роботы, которые могут следовать за человеком, выполнять простые задачи или работать как подвижный экран для FaceTime.
Интерес Тернуса к робототехнике не новый: еще в колледже он разработал устройство, которое помогало людям с квадриплегией управлять механической рукой для кормления движениями головы.
Главные риски для Apple на этом этапе: дефицит чипов памяти, нестабильная тарифная политика США и зависимость от китайского производства. До тарифных изменений около 80% iPhone производились в Китае. Сейчас Apple смещает часть производства в Индию: в прошлом году там выпускалось около 25% iPhone.
После ухода Тима Кука пост CEO Apple займет Джон Тернус, нынешний топ-менеджер по аппаратной инженерии. Это может означать усиление фокуса Apple на устройствах в момент, когда компания пытается догнать конкурентов в ИИ, одновременно сталкиваясь с тарифами и неопределенностью в цепочках поставок.
Главный возможный вектор при Тернусе - апаратное обеспечение с ИИ в центре. Вместо прямой гонки за самыми большими ИИ-моделями Apple может делать ставку на устройства, где ИИ встроен в пользовательский сценарий: смартфон, носимые устройства, домашние гаджеты.
Среди обсуждаемых направлений: умные очки, wearable-подвеску с камерой, AirPods с ИИ-функциями. Такие устройства могут быть связаны с iPhone, а важную роль в экосистеме должна играть Siri.
Еще один ожидаемый продукт - складной iPhone. О нем говорят несколько лет, при этом конкуренты уже давно вышли в этот сегмент. По данным отчетов, запуск может состояться в сентябре, и именно Тернус будет курировать этот релиз.
Apple также изучает направление робототехники для дома. Один из концептов - настольное устройство с дисплеем на роботизированной руке, которое может поворачиваться к пользователю и работать как умный ассистент. Также упоминаются мобильные роботы, которые могут следовать за человеком, выполнять простые задачи или работать как подвижный экран для FaceTime.
Интерес Тернуса к робототехнике не новый: еще в колледже он разработал устройство, которое помогало людям с квадриплегией управлять механической рукой для кормления движениями головы.
Главные риски для Apple на этом этапе: дефицит чипов памяти, нестабильная тарифная политика США и зависимость от китайского производства. До тарифных изменений около 80% iPhone производились в Китае. Сейчас Apple смещает часть производства в Индию: в прошлом году там выпускалось около 25% iPhone.
❤2🔥2👍1👀1
Anthropic протестировала маркетплейс, где ИИ-агенты сами покупают и продают товары
Anthropic провела эксперимент Project Deal: компания создала тестовый маркетплейс, где ИИ-агенты представляли и покупателей, и продавцов, а сделки заключались за реальные товары и реальные деньги.
В пилоте участвовали 69 сотрудников Anthropic. Каждому дали бюджет $100, выплачиваемый подарочными картами, чтобы покупать вещи у коллег.
По итогам эксперимента агенты заключили 186 сделок на сумму более $4 000. В Anthropic заявили, что были удивлены тем, насколько хорошо сработал тестовый магазин.
Компания запускала четыре отдельные версии маркетплейса: одну реальную, где всех участников представляла самая продвинутая модель Anthropic и сделки реально исполнялись после эксперимента, и еще три версии для исследовательского сравнения.
Главное наблюдение: когда пользователей представляли более продвинутые модели, они получали объективно лучшие результаты. При этом сами участники не всегда замечали разницу. В Anthropic назвали это риском разрыва в качестве агентов: человек может проигрывать в сделке просто потому, что его представляет более слабый ИИ, но сам этого не понимать.
Еще один вывод эксперимента: стартовые инструкции, которые давали агентам, почти не влияли на вероятность сделки и итоговую цену переговоров.
Фактически Anthropic проверяет сценарий, где ИИ-агенты становятся не просто помощниками в чате, а самостоятельными участниками коммерции: ищут предложения, ведут переговоры и закрывают сделки от имени пользователя.
Anthropic провела эксперимент Project Deal: компания создала тестовый маркетплейс, где ИИ-агенты представляли и покупателей, и продавцов, а сделки заключались за реальные товары и реальные деньги.
В пилоте участвовали 69 сотрудников Anthropic. Каждому дали бюджет $100, выплачиваемый подарочными картами, чтобы покупать вещи у коллег.
По итогам эксперимента агенты заключили 186 сделок на сумму более $4 000. В Anthropic заявили, что были удивлены тем, насколько хорошо сработал тестовый магазин.
Компания запускала четыре отдельные версии маркетплейса: одну реальную, где всех участников представляла самая продвинутая модель Anthropic и сделки реально исполнялись после эксперимента, и еще три версии для исследовательского сравнения.
Главное наблюдение: когда пользователей представляли более продвинутые модели, они получали объективно лучшие результаты. При этом сами участники не всегда замечали разницу. В Anthropic назвали это риском разрыва в качестве агентов: человек может проигрывать в сделке просто потому, что его представляет более слабый ИИ, но сам этого не понимать.
Еще один вывод эксперимента: стартовые инструкции, которые давали агентам, почти не влияли на вероятность сделки и итоговую цену переговоров.
Фактически Anthropic проверяет сценарий, где ИИ-агенты становятся не просто помощниками в чате, а самостоятельными участниками коммерции: ищут предложения, ведут переговоры и закрывают сделки от имени пользователя.
❤2👍1🔥1
Помогаем компаниям запускать цифровые продукты, автоматизировать процессы и внедрять технологии так, чтобы они работали на бизнес, а не просто красиво выглядели в презентации. Если точнее, мы будем полезны там, где у компании есть задача:
• собрать IT-продукт с нуля или доработать существующий
• внедрить ИИ в реальные процессы
• автоматизировать рутину и снизить нагрузку на команду
• усилить разработку и продуктовую экспертизу
• оцифровать бизнес-процессы
• найти точки роста через технологии, данные и системный подход
Мы работаем на стыке IT, ИИ, продукта и бизнеса. Но этот канал не только про нас. Здесь мы собираем и разбираем главное из мира:
ИИ - новые модели, инструменты, агенты, автоматизация
IT - продукты, платформы, разработки, инфраструктура
Венчура - инвестиции, стартапы, сделки, оценки
Бизнеса в России и мире - тренды, кейсы, изменения рынка
✍🏻 Наша цель - сделать PMP Group полезным для предпринимателей, руководителей, продактов, маркетологов, IT-команд и всех, кто хочет понимать, куда движется цифровой рынок. Хочется, чтобы это был не просто корпоративный канал, а полноценный медиа для тех, кто работает с технологиями и бизнесом каждый день.
📌 Подписывайтесь, если вам важно не пропускать сильные сдвиги в ИИ, IT, стартапах и цифровом мире.
☑️ А если у вас уже есть задача по разработке, автоматизации или внедрению ИИ-агентов - напишите нам. Обсудим, как это можно превратить в работающий продукт или понятную систему и подскажем, насколько это нужно именно вам.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤2👍2🔥2
7 неочевидных ИИ-инструментов, которые снимают рутину уже сейчас
ИИ не обязательно использовать для чего-то большого и сложного. Быстрее можно заметить эффект в мелких ежедневных задачах: встречи, тексты, таблицы, поиск, презентации, планирование, видео.
Собрали несколько инструментов, которые можно протестировать без долгого внедрения.
1. Fireflies - для встреч и созвонов
Автоматически записывает, расшифровывает и резюмирует встречи. Можно быстро достать итоги, задачи, решения и важные фрагменты, не пересматривая запись целиком. Подходит командам, где много Zoom, Google Meet, Teams и внутренних обсуждений.
2. Rows AI - для таблиц и аналитики
Помогает работать с данными без формул, SQL и ручной сборки отчетов. Можно попросить обычным языком: посчитать, очистить данные, найти инсайты, импортировать информацию из источников. Хороший вариант для маркетинга, продаж и операционных задач.
3. Napkin AI - для схем и визуализации мыслей
Берет текст и превращает его в схемы, диаграммы, визуальные блоки. Полезно, когда нужно быстро объяснить идею, процесс, структуру продукта или логику презентации. Можно экспортировать визуалы в PPT, PNG, SVG или PDF.
4. LlamaParse - для сложных PDF, таблиц и документов
Инструмент от команды LlamaIndex, который помогает превращать сложные документы в структурированные данные. Работает с PDF, таблицами, изображениями и другими форматами, умеет разбирать сложную верстку, таблицы и вложенные элементы.
5. Fyxer - для почты, встреч и быстрых ответов
ИИ-ассистент для рабочей почты: разбирает входящие, пишет черновики ответов в вашем стиле, делает заметки со встреч и помогает планировать созвоны. Плюс может отвечать на вопросы по вашей почте и meeting notes через чат.
6. Reclaim - для календаря и фокуса
ИИ-календарь, который сам планирует задачи, встречи, привычки, перерывы и фокус-время в Google Calendar и Outlook. Помогает не просто вести календарь, а защищать время под глубокую работу.
7. Descript - для видео и аудио
Позволяет редактировать видео и аудио почти как текст: загрузили запись, получили расшифровку, удалили фразу в тексте - она пропала из видео. Есть субтитры, запись экрана, очистка звука и генерация медиа из промпта.
📌 Сохраните подборку, чтобы не искать инструменты заново. И отправьте коллеге, который до сих пор вручную пишет протоколы, собирает таблицы или мучается с презентациями.
ИИ не обязательно использовать для чего-то большого и сложного. Быстрее можно заметить эффект в мелких ежедневных задачах: встречи, тексты, таблицы, поиск, презентации, планирование, видео.
Собрали несколько инструментов, которые можно протестировать без долгого внедрения.
1. Fireflies - для встреч и созвонов
Автоматически записывает, расшифровывает и резюмирует встречи. Можно быстро достать итоги, задачи, решения и важные фрагменты, не пересматривая запись целиком. Подходит командам, где много Zoom, Google Meet, Teams и внутренних обсуждений.
2. Rows AI - для таблиц и аналитики
Помогает работать с данными без формул, SQL и ручной сборки отчетов. Можно попросить обычным языком: посчитать, очистить данные, найти инсайты, импортировать информацию из источников. Хороший вариант для маркетинга, продаж и операционных задач.
3. Napkin AI - для схем и визуализации мыслей
Берет текст и превращает его в схемы, диаграммы, визуальные блоки. Полезно, когда нужно быстро объяснить идею, процесс, структуру продукта или логику презентации. Можно экспортировать визуалы в PPT, PNG, SVG или PDF.
4. LlamaParse - для сложных PDF, таблиц и документов
Инструмент от команды LlamaIndex, который помогает превращать сложные документы в структурированные данные. Работает с PDF, таблицами, изображениями и другими форматами, умеет разбирать сложную верстку, таблицы и вложенные элементы.
5. Fyxer - для почты, встреч и быстрых ответов
ИИ-ассистент для рабочей почты: разбирает входящие, пишет черновики ответов в вашем стиле, делает заметки со встреч и помогает планировать созвоны. Плюс может отвечать на вопросы по вашей почте и meeting notes через чат.
6. Reclaim - для календаря и фокуса
ИИ-календарь, который сам планирует задачи, встречи, привычки, перерывы и фокус-время в Google Calendar и Outlook. Помогает не просто вести календарь, а защищать время под глубокую работу.
7. Descript - для видео и аудио
Позволяет редактировать видео и аудио почти как текст: загрузили запись, получили расшифровку, удалили фразу в тексте - она пропала из видео. Есть субтитры, запись экрана, очистка звука и генерация медиа из промпта.
📌 Сохраните подборку, чтобы не искать инструменты заново. И отправьте коллеге, который до сих пор вручную пишет протоколы, собирает таблицы или мучается с презентациями.
❤1👍1🔥1
Маск и Альтман встретились в суде из-за OpenAI
В Калифорнии начался суд между Илоном Маском, Сэмом Альтманом, OpenAI и другими участниками дела.
Маск обвиняет Альтмана, OpenAI и президента компании Грега Брокмана в нарушении первоначальной миссии OpenAI. По версии Маска, компания создавалась как некоммерческая структура для пользы человечества, но позже сместилась в сторону коммерческой модели.
Адвокат Маска заявил, что Альтман и Брокман «украли благотворительную организацию».
OpenAI обвинения отвергает. Юристы компании называют иск Маска мотивированным ревностью и местью после того, как он не смог получить контроль над OpenAI. Также они указывают, что Маск сам запустил конкурирующую компанию xAI.
Маск дал показания в суде. Он заявил, что не был против небольшой коммерческой структуры при OpenAI, если она служит финансированию некоммерческой миссии, но не наоборот.
Суд может продлиться около трех недель. На процессе также могут выступить Сатья Наделла и другие представители tech-индустрии.
По данным The Guardian, исход дела важен для OpenAI: компания готовится к публичному размещению с потенциальной оценкой около $1 трлн, а Маск требует отменить корпоративную реструктуризацию, убрать Альтмана и Брокмана с руководящих постов и взыскать около $134 млрд в пользу некоммерческой структуры OpenAI.
В Калифорнии начался суд между Илоном Маском, Сэмом Альтманом, OpenAI и другими участниками дела.
Маск обвиняет Альтмана, OpenAI и президента компании Грега Брокмана в нарушении первоначальной миссии OpenAI. По версии Маска, компания создавалась как некоммерческая структура для пользы человечества, но позже сместилась в сторону коммерческой модели.
Адвокат Маска заявил, что Альтман и Брокман «украли благотворительную организацию».
OpenAI обвинения отвергает. Юристы компании называют иск Маска мотивированным ревностью и местью после того, как он не смог получить контроль над OpenAI. Также они указывают, что Маск сам запустил конкурирующую компанию xAI.
Маск дал показания в суде. Он заявил, что не был против небольшой коммерческой структуры при OpenAI, если она служит финансированию некоммерческой миссии, но не наоборот.
Суд может продлиться около трех недель. На процессе также могут выступить Сатья Наделла и другие представители tech-индустрии.
По данным The Guardian, исход дела важен для OpenAI: компания готовится к публичному размещению с потенциальной оценкой около $1 трлн, а Маск требует отменить корпоративную реструктуризацию, убрать Альтмана и Брокмана с руководящих постов и взыскать около $134 млрд в пользу некоммерческой структуры OpenAI.
🏆2❤1🔥1
Олег Бойко стал инвестором мексиканского финтех-стартапа Novacard. Стартап конкурирует на рынке с Plata и Revolut.
Novacard основан в 2023 году и развивает простые банковские продукты. Основной продукт - кредитные карты для мексиканского рынка.
Что предлагает Novacard:
• 5% кешбэка за покупки в супермаркетах
• 0,5% кешбэка за остальные покупки
• карты для клиентов без кредитной истории
• беспроцентное пользование заемными средствами при погашении в течение 28 дней
Один из источников на рынке назвал Novacard структурой, входящей в инвестиционную группу Finstar, принадлежащую Бойко. Сам Бойко, Novacard и Finstar на вопросы издания не ответили.
Мексика стала одним из заметных рынков для финтех-проектов с российскими корнями. На этом рынке уже работают:
• Revolut, основанный Николаем Сторонским
• Plata, ранним инвестором которого стал Олег Тиньков
• Novacard, связанный источниками с Олегом Бойко
У Revolut и Plata уже есть полные банковские лицензии в Мексике. Novacard делает ставку на кредитные карты, которые по местному законодательству можно выпускать и без полной банковской лицензии.
Для запуска цифрового кредитования или микрофинансового стартапа в Мексике может потребоваться 4-8 недель, а законодательная база позволяет выдавать займы, рассрочку и кредитные карты без полной банковской лицензии.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forbes.ru
Российский миллиардер Бойко инвестировал в конкурента Plata и Revolut в Мексике
Российский миллиардер Бойко инвестировал в мексиканский финтех-стартап Novacard, сообщили источники Oninvest. На рынке он будет конкурировать с финтех-компанией Revolut, основанной бывшим россиянином миллиардером Сторонским, и с финтех-компанией Plat
❤1👍1🔥1
Japan Airlines начнет тестировать гуманоидных роботов в аэропорту Ханэда в Токио с начала мая.
Роботы будут перемещать багаж и грузы на перроне. Эксперимент рассчитан до 2028 года. Если пилот окажется успешным, роботов могут внедрить на постоянной основе.
В проекте участвуют Japan Airlines и GMO Internet Group. Роботы произведены китайской компанией Unitree.
Факты по проекту:
• высота робота - около 130 см
• роботы смогут работать 2-3 часа без подзарядки
• аэропорт Ханэда обслуживает более 60 млн пассажиров в год
• в будущем роботов также могут использовать для уборки салонов самолетов
Основная причина такой замены - дефицит рабочих рук. Япония одновременно сталкивается с ростом туризма и старением населения.
По данным Japan National Tourism Organization, за первые два месяца 2026 года страну посетили более 7 млн человек, а в 2025 году Япония приняла рекордные 42,7 млн туристов. По одной из оценок, к 2040 году Японии потребуется более 6,5 млн иностранных работников для достижения целей роста.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤1👍1🔥1
Переносим дизайн из Figma прямо в ИИ-агента
Нашли плагин DESIGN. md Generator - TypeUI. Он вытаскивает из макета стили и правила дизайн-системы, а потом превращает их в файлы для ИИ-инструментов.
Что делает:
• создает DESIGN. md и SKILL. md
• собирает цвета, типографику, отступы, радиусы, эффекты, сетки и компоненты
• помогает ИИ-агенту точнее понимать стиль проекта и верстать ближе к макету
• работает с Claude Code, Codex, Cursor, Google Stitch и другими инструментами
Полезно, если нужно быстро передать дизайн-систему в разработку и не описывать все правила вручную.
Используем - тут.
Нашли плагин DESIGN. md Generator - TypeUI. Он вытаскивает из макета стили и правила дизайн-системы, а потом превращает их в файлы для ИИ-инструментов.
Что делает:
• создает DESIGN. md и SKILL. md
• собирает цвета, типографику, отступы, радиусы, эффекты, сетки и компоненты
• помогает ИИ-агенту точнее понимать стиль проекта и верстать ближе к макету
• работает с Claude Code, Codex, Cursor, Google Stitch и другими инструментами
Полезно, если нужно быстро передать дизайн-систему в разработку и не описывать все правила вручную.
Используем - тут.
🏆3❤2👍2
👍10 Telegram-ботов, которые сэкономят ваше время
SkeddyBot — создает напоминания и задачи в Telegram с ИИ-распознаванием текста.
YTranslateBot — переводит текстовые и голосовые сообщения на десятки языков, работает с документами и фото.
Gmail Bot — официальный бот Google для работы с почтой в Telegram: читать, отвечать, отписываться от рассылок.
SaluteSpeech Bot — расшифровывает голосовые сообщения без ограничений, поддерживает группы и каналы.
Target bots — база знаний по настройке Telegram-ботов: статьи, стратегии, примеры воронок.
ToDoBot — список дел с приоритетами, дедлайнами и напоминаниями прямо в Telegram.
GoogleCalendarBot — интеграция с Google Календарем: создание событий, напоминания, обновление расписания.
Pomodoro Bot — таймер Pomodoro для продуктивной работы с гибкими настройками.
Controller Bot — планирование контента, отложенные посты, кнопки, форматирование, админка и статистика для Telegram-каналов.
Text4InstaBot — оформляет текст для Instagram: абзацы, выравнивание, зачеркивание.
📌 Подписывайтесь, если вам важно не пропускать сильные сдвиги в ИИ, IT, стартапах и цифровом мире.
SkeddyBot — создает напоминания и задачи в Telegram с ИИ-распознаванием текста.
YTranslateBot — переводит текстовые и голосовые сообщения на десятки языков, работает с документами и фото.
Gmail Bot — официальный бот Google для работы с почтой в Telegram: читать, отвечать, отписываться от рассылок.
SaluteSpeech Bot — расшифровывает голосовые сообщения без ограничений, поддерживает группы и каналы.
Target bots — база знаний по настройке Telegram-ботов: статьи, стратегии, примеры воронок.
ToDoBot — список дел с приоритетами, дедлайнами и напоминаниями прямо в Telegram.
GoogleCalendarBot — интеграция с Google Календарем: создание событий, напоминания, обновление расписания.
Pomodoro Bot — таймер Pomodoro для продуктивной работы с гибкими настройками.
Controller Bot — планирование контента, отложенные посты, кнопки, форматирование, админка и статистика для Telegram-каналов.
Text4InstaBot — оформляет текст для Instagram: абзацы, выравнивание, зачеркивание.
📌 Подписывайтесь, если вам важно не пропускать сильные сдвиги в ИИ, IT, стартапах и цифровом мире.
🔥2❤1👍1