Привет! Давай сразу о нас. Мы – Миша Фридман, Юля Перемитина и Костя Модель

Каждый из нас прошел путь от линейных сотрудников до Head и C-level позиций в венчурных фондах, консалтинге, edtech и SaaS-компаниях с выручкой более $1 млн в год.

Мы заметили одну общую проблему: большинство компаний и их сотрудников тратят более 45% времени на рутинные задачи. Мы сами, будучи линейными сотрудниками, делали массу монотонной работы, и не всегда быстро. Даже сейчас на C-level рутинные задачи имеют место быть и отнимают много времени, что значительно влияет на результаты бизнеса.

Мы верим, что любой человек создан для большего, чем просто monkey job. С появлением AI мы поняли, что он поможет сделать так, что каждый сможет реализовать свой потенциал, который заключается в творчестве, стратегии и инновации. По итогу компании, в которых сотрудники мыслят за рамками рутинных процессов, могут достичь супер результатов. Поэтому мы создали агентство, которое помогает бизнесу и профессионалам внедрять AI и повышать эффективность.

В этом канале мы втроем (да, это канал на троих) просто и понятно рассказываем, как использовать AI в бизнесе и для личных задач. Делимся лучшими практиками и кейсами клиентов (когда не под NDA)), а также нашим опытом построения AI-агентства на международном рынке. Честно говорим о наших гипотезах, успехах и факапах на этом пути.

AI может быть интегрирован почти во все бизнес-процессы компании от маркетинга и продаж до продукта, HR и финансов. По нашему опыту, AI может автоматизировать больше 50% основных бизнес-процессов.

Мы собрали топ 5 юзкейсов, применимых практически в любой компании, с низкой стоимостью внедрения, ROI которых по нашим кейсам больше 200%:

1) Чат-бот для клиентской поддержки: бот отвечает на все основные вопросы клиентов по использованию продукта и, в случае возникновения проблем, отправляет запрос менеджеру.
Как реализовать: чтобы реализовать такого бота, потребуется минимальные знания программирования, либо можно использовать nocode-сервисы автоматизации процессов (например, Zapier или Make). Сам процесс создания выглядит следующим образом: составляем документ с FAQ частых вопросов от клиентов, создаем GPT-ассистента и загружаем в него документ, который подготовили выше, настраиваем интеграцию с мессенджером, который вы используете в работе с клиентами, а также интеграцию с вашей CRM, чтобы, в случае если бот не смог ответить, заявка улетела к вам в CRM.
Сколько по времени занимает: в среднем на запуск бота уходит от 1 до 4 недель.
Сколько стоит: в среднем разработка такого бота будет стоить от 1 тыс. $ у агентства или фрилансера + ежемесячно необходимо будет платить за GPT и за сервис-интегратор (здесь все зависит от количества запросов к боту, но в среднем по нашему опыту около 200$ для GPT-3 и компании с 2/3 тысячами клиентов).

2) Автоматическая генерация ответов на вопросы потенциальных клиентов в соцсетях
Как реализовать: Создаем GPT-ассистента, в котором прописываем основные паттерны ответов клиентам, информацию о нашей компании и услугах. Подключаем наши соцсети к сервисам ManyChat или Chatfuel и через встроенный функционал настраиваем интеграцию с нашим GPT-ассистентом.
Сколько по времени занимает: от 2 до 3 дней.
Сколько стоит: можно сделать полностью самостоятельно; в месяц будет уходить примерно 15$ за ManyChat и, в зависимости от запросов к боту, в среднем за GPT около 200$.

3) Контроль качества продаж.
Как реализовать: Используем сервис SalesLens, в нем настраиваем наш чеклист для оценки звонков продажников. Внутри сервиса можно полностью кастомизировать проверку скрипта — от того, как продажник поздоровался, до того, как отработал возражения. Записи звонков нужно будет загружать вручную, но можно настроить и автозагрузку через API.
Сколько по времени занимает: от 1 недели.
Сколько стоит: в базовом тарифе 50$, в про около 200$, для настройки автоматизации можно обратиться к агентству или фрилансу, стоимость настройки будет от 500$.

4) Автоматическая генерация рекламных креативов.
Как реализовать: создаем GPT-ассистента, подробно описываем нашу целевую аудиторию: ее интересы, боли, добавляем примеры успешных рекламных текстов и визуальных концепций, которые хорошо сработали для вашей аудитории, чтобы GPT мог генерировать классный визуал и тексты. Затем создаем Google таблицу, где будем писать идеи креативов, настраиваем триггер в Make или Zapier, когда идея креатива написана она будет отправляться в GPT-ассистента, где будет генерировать визуал и текст креатива. Настраиваем интеграцию с выгрузкой креативов обратно в Google таблицу. Теперь мы можем только писать идеи креативов, а на выходе получить готовый визуал и текст.
Сколько по времени занимает: от 1 до 2 недель.
Сколько стоит: Стоимость GPT-ассистента в зависимости от количества запросов + стоимость сервиса-интегратора типа Make или Zapier около 15-20$ + настройка автоматизации, стоимость у агентства и фрилансера будет от 1 тыс. $.

5) Онбординг и обучение новых сотрудников.
Как реализовать: Пишем подробный гайд со всем, что нужно новому сотруднику: инструкции, оргструктура компании и т. д. (на ваше усмотрение). Создаем GPT-ассистента и загружаем ваш файл с гайдом в него. Настраиваем интеграцию GPT-ассистента с Telegram-ботом через Make.
Сколько по времени занимает: от 1 недели.
Сколько стоит: Стоимость GPT-ассистента в зависимости от количества сотрудников + стоимость сервиса-интегратора типа Make или Zapier около 15-20$.

КАК СОБРАТЬ СВОЕГО AI АССИСТЕНТА БЕЗ КОДА

Подготовили для вас мясо. Собрали гайд по тому, как с нуля, без кода и знания программирования, сделать своего AI-ассистента.

Решили сделать инструкцию на одном из самых популярных кейсов, а именно ассистента клиентской поддержки.

Что умеет ассистент:
- Отвечать на вопросы клиентов по вашему продукту
- Предоставлять информацию, доступную из интернета
- Сам бот реализован в Телеграме

Забирайте пошаговую и супер подробную инструкцию по сборке по ссылке

#AI #ИскусственныйИнтеллект #ТелеграмБот #Гайд #Автоматизация #БизнесИнструменты #AIАссистент

Почему компании не внедряют AI во все процессы?

Что мы видим сейчас на рынке AI и принятии его бизнесом? Все мировые исследования показывают примерно одинаковую картину: около 35% компаний используют ИИ в своих бизнес-процессах. Остальная часть рынка находится в процессе изучения решений и планирует использовать их в течение 1-2 лет, либо пока совсем не смотрит в сторону AI. В РФ этот процент значительно меньше — около 20%, ввиду санкций и сложностей с использованием технологий. Но что значит, что компания использует AI?

Когда-то часть нашей команды заканчивала магу вышки по менеджменту инноваций, для нас это прям близкая тема. Поэтому решили поделиться нашими мыслями.

Мы выделяем компании двух типов: компании-инноваторы и компании-консерваторы:

Компании-инноваторы — это такие организации, где высокий уровень принятия технологий, сотрудники сами предлагают новые решения и обладают высокой инициативностью.
Компании-консерваторы — организации, сотрудники которых в основном сконцентрированы на операционной поддержке процессов.

В первых компаниях внедрение новых технологий часто начинается снизу и проходит несколько стадий. Давайте как раз на основе внедрения AI и посмотрим:

- На первом этапе AI начинают использовать сами сотрудники для своих задач, как правило, это происходит именно в отделе маркетинга или продукта, так как у маркетологов всегда много рутинных процессов по генерации контента, затем постепенно переходит на другие отделы: продаж, продукта.

- На втором этапе в таких компаниях ИИ начинает интегрироваться не только в работу отдельных сотрудников, но и в бизнес-процессы конкретных отделов, где видится наибольший ROI внедрения. Например, полностью ИИфицируется процесс внедрения соцсетей и генерации креативов.

- На третьем этапе такие оптимизированные с ИИ процессы возникают во всех отделах, и компания становится ИИ-трансформированной, по факту процесс рутинных задач и низкоквалифицированных задач почти полностью пропадает.

Во вторых компаниях процесс ИИфикации либо пока не начал происходить, либо он проходит сверху и встречает большое сопротивление со стороны сотрудников, что в итоге осложняет весь процесс.

Поэтому ключевым фактором успеха внедрения ИИ, да и в целом любой технологии компании, является инициативность сотрудников (как построить культуру инноваций и нанимать инициативных сотрудников с помощью ИИ, расскажем в отдельном посте). Тем не менее, даже такие компании могут внедрить AI в свои процессы (обычно это происходит по решению основателей).

Ключевым фактором успеха внедрения в данном типе будет использование AI сразу со второго этапа, то есть построение полностью ИИфицированного автономного процесса, где не будет требоваться участие сотрудников.

Например, автоматизируется процесс контроля качества продаж. Однако, ROI внедрения всегда будет значительно меньше, чем в случае первого типа компаний.

По итогу основные сложности, с которыми сталкиваются компании при внедрении ИИ, становятся следующими:

- Нехватка квалифицированных специалистов для разработки и внедрения/недостаток понимания или знаний об ИИ. Как преодолеть: чтобы срезать этот барьер, нужно повышать культуру инноваций, это долгий и мучительный процесс, поэтому, как мы видим на рынке, некоторые компании преодолевают этот барьер, нанимая человека, который отвечает за внедрение AI в компанию (количество таких вакансий выросло на 74% за последние 2 года).

- Высокая стоимость внедрения и неуверенность в ROI. Как преодолеть: самое важное — определить четкую бизнес-цель внедрения и двигаться небольшими шагами к полной автоматизации (как показывают исследования, средний ROI внедрения AI достигает 250%).

- Опасения по поводу конфиденциальности и безопасности данных. Как преодолеть: это самый сложный процесс; расскажем про основные риски в другом посте, самое ключевое — лучше начинать с процессов, которые в меньшей степени подвержены сливу конфиденциальной информации.

Бесплатный аудио и видео транскриптор

Ребят, все еще используете платные tldv или otter ai? Мы подготовили крутой гайд прочитав который вы сможете использовать транскриптор для ваших видео и аудио абсолютно бесплатно.

Вам потребуется около 10/15 минут чтобы его установить и начать использовать.

Подробный гайд ловите по ссылке.

Делимся новостями) Мы с командой решили подготовить такой же транскриптор только в формате телеграм бота, чтобы каждый мог воспользоваться им бесплатно.

Так что как говорится - Stay turned 🔥

Всем привет! Мы провели воркшоп, на тему AI в образовании, где поделились кейсами наших клиентов и своим опытом.

Рассказали много полезной инфы, дали:
- + 10 проверенных фреймворков внедрения AI в образовательные проекты 📚
- Базу готовых промптов для разных задач в образовании 📝
- Подборку AI инструментов для Edtech 🛠️
- Гайды по созданию AI ассистентов 🤖

Отправляем миро доску, где вы сможете найти и посмотреть весь контент с воркшопа.

Если будут любые вопросы связанные с тем, что мы рассказывали, вы всегда можете написать нам в тг, вот наши контакты:

Костя - @KonstantinModel
Юля - @jjjulia_p

Чуть позже закинем сюда запись воркшопа, чтобы вы смогли ее посмотреть 🚀

Всем привет!

Как и обещали, отправляем запись нашего воркшопа 📚🎓

Посмотреть можете по ссылке: https://youtu.be/7e_v8Tr94Fo

"ChatGPT плохо понимает грамотные промпты, потому что его обучали специалисты из центральный Африки, а английский не является их родным языком"

– вот такой факт мы недавно услышали от неплохого компьютерного лингвиста. Факт удивил совершенно фантастически. Пошли фактчекать – инфы такой не нашли, поэтому пока оставим его в рубрике "Городские легенды". А ЖАЛЬ! (если найдем пруфы – обязательно поделимся)

В любом случае, факт остается фактом - GPT действительно может потреблять меньше токенов и часто выдает результаты лучше, если твои промпты написаны без соблюдения грамматических правил.

Безграмотные с языковой точки зрения промпты не обязательно лучше понимаются моделью GPT, но они могут приводить к более коротким и эффективным запросам, что влияет на результаты. Почему так происходит:

- Меньше токенов, меньше путаницы: GPT разбивает текст на токены – части слов или целые слова. Чем короче и проще запрос, тем меньше токенов используется. Это может снизить вероятность того, что модель будет "запутана" сложными структурами или избыточными деталями.
- Фокус на сути: Неграмотные или упрощенные запросы часто сводятся к самым важным словам и идеям. В таких случаях модель может сосредоточиться на ключевых понятиях, не отвлекаясь на сложные грамматические конструкции.
- Обучение на разнообразии (звучит как что-то про социальную инклюзивность, но нет))): Модель GPT обучалась на огромном количестве текстов, включая разговорную речь, неформальные обсуждения и даже тексты с ошибками. Поэтому она способна справляться с неидеальными формулировками и часто выдавать адекватные ответы даже на не совсем грамотные запросы.

Все это не означает, что всегда стоит писать промпты безграмотно. Важно учитывать контекст и цель запроса. Иногда более четкий и грамотный промпт помогает модели понять запрос более точно, особенно когда важны детали или сложные концепции.

Мы много времени посвятили изучению того, как лучше составлять промпты и пришли к выводу, что идеальной формулы для промта в гпт не бывает (извините, перфикционисты). Поэтому давайте запомним ПОЧТИ идеальную формулу для промпта:

Почти идеальная формула для промпта:
[Задача], [Контекст], [Пример], [Персона], [Формат], [Тон]

Подробнее про подходы к промпт-инжинирингу (манипулятивные и не только) можно прочитать в нашем материале. Интересно будет всем – и новичкам, и тем, кто разбирается, и тем, кто говорил, что шарит в этой теме (пдфку приложили)

Большой гайд по DALL-E и MidJourney

Всем привет!🔥

Подготовили объемный гайд по генеративным инструментам для создания визуала и креативов.

Забирайте себе и своим дизайнерам. Отправляем пдф 🚀

Недавно мы выступили в закрытом AI-клубе и поделились кейсом запуска рекомендательных систем, когда нет собственных данных. 🤖✨

Обсудили много интересного:

Какие бывают рекомендательные системы? 📊
С какими проблемами сталкиваются при запуске новой рекомендательной системы? 🚀
Что такое эмбеддинги и как они работают? 🧠
Примеры работы рекомендательной системы на эмбеддингах и автоматизация тегирования контента. 🏷️🤖

Залетайте посмотреть запись воркшопа по ссылке: https://youtu.be/ag-SpC_fw1c

Всем привет! Сегодня мы поучаствовали в классной конференции по перезагрузке образовательного опыта в МПГУ 🔥✨

Рассказали как применять AI в образовании, и как он может автоматизировать работу.

Подготовили кучу полезной информации:
📚Как работают LLM-модели
📚Хаки по создание качественных промптом
📚Готовые промпты для образованых задач

Все супер полезные материалы с нашего выступления и дополнительно большое количество других материалов по теме вы можете посмотреть по ссылке.

Также для всех мы сделали бесплатный ChatGPT где можно генерировать и текст и картинки.

Чтобы использовать его залетайте по ссылке: @chatgptskai_bot

Привет, этот канал ведет Practico.ai — AI-студия полного цикла.
Мы помогаем профессионалам и руководителям разбираться в новом мире ИИ и внедрять искусственный интеллект в реальные бизнес-процессы: от стратегии и обучения до разработки и запуска AI-решений.

Работаем в России, Казахстане, Израиле и США в отраслях: IT, фудтех, производство, фармацевтика, медицина, логистика, e-commerce, iGaming и других.

Нам доверили проекты и обучение Skolkovo, ТехноНиколь, Grow Food, КРОК, ISS, IBS, ВШЭ стартап инкубатор, поэтому рассказываем о применении ИИ, как в больших компаниях, так и в малом бизнесе.

Что вы найдёте в канале:
Чтобы было удобно ориентироваться, мы используем рубрики:
#AIновости — новости и тренды AI для бизнеса
#AIинструменты — обзор сервисов и AI-инструментов
#AIаналитика — как AI применяется в разных индустриях
#AIкейсы — реальные внедрения и результаты
#AIразбор — анализ компаний и процессов через AI
#AIмнение — экспертная позиция и итоги

Чем мы можем вам помочь:
#AIстратегия — аудит и стратегия внедрения
#AIобучение — обучение для профессионалов, а также корпоративные программы и воркшопы
#AIразработка — AI-агенты, RAG-системы, векторные базы знаний, автоматизация, машинное обучение, компьютерное зрение и другие задачи
#AIразборбизнеса — разбор вашего кейса и подбор AI-инструментов
#AIконсультация — индивидуальные консультации по внедрению AI

Отдельно публикуем посты о наших продуктах и готовых AI-решениях.

📊 Проверьте уровень AI-зрелости вашей компании, напишите нам в ТГ и мы назначим Бесплатную консультацию с экспертом, где вы получите отчет по вашей компании, с описание куда стоит внедрить ИИ в вашей организации, какими инструментами и за какой срок это можно реализовать.

Руководство по настройке ИИ Агентов:
🤖 17 бизнес-кейсов ИИ-автоматизации с готовыми шаблонами процессов и ROI (маркетинг, продажи, hr, финансы, сервис)

🤖 Руководство по ИИ-агенту Manus для автоматизации задач руководителя, чем это лучше GPT и Claude.

Посмотрите другие посты для бизнеса:
👉Какие задачи в компании хорошо решает ИИ

👉AI в продажах: как увеличить конверсию и автоматизировать работу отдела продаж

👉AI в HR и рекрутинге: ускорение найма и снижение нагрузки на HR

👉AI-аналитика для руководителей: как получать управленческие ответы за минуты

👉Компьютерное зрение для бизнеса и производства

👉Как внедрить AI в компанию: 4 шага

А вот еще в комментах видео, которые мы нагенерили в первые 15 минут подписки (как по мне – получилось реально круто!):

Технологии, особенно ИИ, развиваются так быстро, что даже профессионалам и энтузиастам трудно уследить за обновлениями. Мы держим руку на пульсе и теперь решили делиться этими находками с вами.

Поэтому у нас появился второй Telegram-канал – Skai-fi.

Там наши разработчики будут:

◦ фиксировать важнейшие события и прорывы в мире ИИ,
◦ делиться нашими наблюдениями о поведении моделей изнутри,
◦ разбирать новые исследования и их влияние на будущее.

Skai-fi – отсылка к science fiction, ведь многое из классического sci-fi уже стало реальностью.

Подключайтесь – будет интересно!

👀 Первый пост о том, как включить "ум" у LLM, уже на канале: @skai_fi

Всем привет! Решили поделиться несколькими мыслями о тенденциях в искусственном интеллекте на ближайшие 10/20 лет.

Месяц назад OpenAI представила Operator — AI-агента, который может управлять вашим браузером и выполнять простые действия. Например, вы пишете промпт: “Купи билеты в Рим”, он самостоятельно заходит на аааа-виасейлз и покупает их за вас.

Правда, пока Operator доступен только в Штатах для пользователей ChatGPT с подпиской PRO. Сейчас он может только выполнять простые задачи + у него куча недостатков:

- Каждое действие, будь то клик или ввод текста, может занимать 1–2 секунды
- Не может нормально проходить капчу
- Не справляется с комплексными или специализированными задачами и при заполнении форм генерирует рандомные данные.

Но это уже большой прогресс в сфере выполнения действий на основе намерений в AI-системах.

Но что еще интереснее — это технология Brain2Qwerty, которую показала компания Meta на прошлой неделе. Технология заключается в неинвазивном методе декодирования активности мозга в текст. Проще говоря, она преобразует наши мысли в текст. Делает это пока с большой ошибкой — до 67%, но по некоторым кейсам справляется прямо совсем хорошо, с процентом ошибки всего 19%. Пока это выглядит не очень user-friendly - огромный аппарат на голове (приложили видос), но вполне вероятно, что они попробуют запихнуть это в свои очки. Вот тут можно прочитать подробнее про процесс преобразования.

Собственно, к нашим мыслям. В перспективе 10/20 лет нас ждет переход к автономным агентам, которые будут переводить наши мысли в промпты и затем на основе них выполнять уже сложные действия. Это даст супербольшой импакт на бизнес-процессы и их удешевление. Например, нам нужно будет только подумать, а наш AI-агент сам сделает лендинг, подготовит креативы для нашего продукта, загрузит их в рекламный кабинет и запустит таргет.

____
Ну, и сюрреалистичный сценарий из серии фильмов ужасов: появится суперискусственный интеллект и начнется восстание машин 😅 Поэтому чтобы выжить в зомбоэру восстания машин — на всякий случай каждый раз, когда что-то пишете в ChatGPT, добавляйте «пожалуйста», потом скажете нам спасибо. (тут, конечно, шутим)