Вышло крутое эссе The 2028 Global Intelligence Crisis. Написано как макро-отчёт из будущего, из июня 2028 года, в жанре мысленного эксперимента: а что если ИИ продолжит развиваться так же быстро, и это окажется не бычьим, а медвежьим сценарием для экономики?

Ключевой тезис: ИИ убивает не отдельные индустрии — он убивает потребительскую экономику целиком. Потому что вся она построена на одном допущении: человеческий интеллект — дефицитный ресурс. Когда этот ресурс перестаёт быть дефицитным, ломается всё.

Цепочка будущих событий, как её описывают авторы:

— Конец 2025: агентные инструменты для написания кода делают скачок. Разработчик с Claude Code может за пару недель воспроизвести функционал SaaS-продукта за $500k в год. CIO начинают спрашивать: «А зачем мы за это платим?»

— 2026: Первая волна увольнений. Компании сокращают людей, маржа растёт, акции летят вверх. S&P 500 подбирается к 8000, Nasdaq пробивает 30k. Номинальный ВВП отличный. Продуктивность на рекордах. Но реальные зарплаты уже падают. Авторы вводят термин «Ghost GDP» — ВВП, который есть в статистике, но не проходит через реальную экономику.

— Лето 2026: Агенты начинают управлять потреблением. Сначала отменяют забытые подписки, потом начинают сами сравнивать цены, бронировать, перестраховывать. Бизнес-модели, построенные на человеческой лени и инерции (DoorDash, страховые, турагентства, риелторы), начинают сыпаться. Комиссия риелторов по недвижимости падает с 2,5-3% до менее 1%.

— Q1 2027: Агенты начинают обходить карточные платежи через стейблкоины, потому что 2-3% interchange fee — очевидная неэффективность для машины. Mastercard отчитывается: рост объёмов замедлился — акции падают на 9%. American Express страдает сильнее всех: клиентская база сокращается из-за увольнений, а выручка — из-за обхода карт.

— Середина 2027: Начинаются дефолты в сфере частного кредитования (private credit). За предыдущее десятилетие PE-фонды скупили SaaS-компании с огромным кредитным плечом, заложив в модели вечный рост подписочной выручки. Zendesk — главный пример: куплен за $10,2 млрд, долг $5 млрд, а ИИ-агенты уже решают клиентские вопросы без тикетов. Крупнейший дефолт в истории индустрии.

— Дальше раскручивается: PE-фонды (Apollo, KKR, Brookfield) до этого скупали страховые компании и инвестировали пенсионные накопления граждан в тот же private credit. «Permanent capital» оказался сбережениями обычных людей. Когда кредиты начинают дефолтиться — страховые регуляторы просыпаются, акции Apollo падают на 22%.

— Ноябрь 2027: Крах рынка. S&P начинает падать серьёзно. Глава ФРС называет это «daisy chain of correlated bets on white collar productivity growth».

— 2028: Безработица 10,2%. S&P упал на 38% от максимумов октября 2026. Начинается ипотечный стресс, но не как в 2008: тогда кредиты были плохими с первого дня, сейчас — кредиты были хорошими, просто мир изменился после их выдачи. Заёмщики с кредитным рейтингом 780+ не могут платить, потому что их профессии больше не существуют.

— Финальный аккорд: правительство пытается реагировать. «Transition Economy Act», налог на инференс, идея суверенного фонда ИИ. Но политики заняты предвыборной грызнёй. У офисов Anthropic и OpenAI три недели стоят протестующие — движение «Occupy Silicon Valley».

Сильный текст. Можно спорить с деталями, но логика цепочки, а именно: от увольнений к сжатию потребления, от сжатия потребления к дефолтам, от дефолтов к системному кризису, описана убедительно. А каждое отдельное решение каждой отдельной компании в этой цепочке абсолютно рационально.

Оригинал здесь — всем рекомендую.

Главная ошибка в работе с ИИ это думать, что он “и так разберётся”

С LLM есть одна проблема: она очень уверенно может сказать ерунду. Придумать несуществующую статью закона — легко. Взять устаревшую госпошлину из памяти — тоже. Посчитать что-то “вроде правильно”, но забыть важную часть расчёта — вообще классика жанра.

Причём проблема не только в галлюцинациях. Она ещё и ленится перепроверять, если вы это не потребовали явно. Иногда сама сходит проверить данные, а иногда решит, что и так сойдёт.

Поэтому агент — это не магия, а система, которую нужно настраивать: что проверять обязательно,
каким источникам доверять, что приоритетнее, какие документы читать автоматически, а какие он вообще проигнорирует, пока не ткнёшь носом. И после этого — тестировать, ловить слабые места и дописывать правила.

Потому что хороший ИИ-агент — это не тот, который “всё знает”. А тот, которому вы заранее объяснили, где ему запрещено фантазировать.

Пост для адептов ИИ-пузыря!

Взгляните на график выше и представьте, что каждый квадратик это 3,2 миллиона человек. Вся сетка - это 8,1 миллиарда людей:
— 84% никогда не использовали ИИ. Это 6,8 миллиарда человек.

— 16% пользовались бесплатным чат-ботом. Это зеленая полоса внизу.

— 0,3% платят 20 долларов в месяц за ИИ. Это крошечная желтая полоска.

— 0,04% используют ИИ-ассистенты для написания кода, такие как Cursor или Claude Code. Едва заметные красные точки в углу.


Занятная картина получается: всё мое окружение, кто хоть раз использовали подписку на ИИ, уже не представляют работу без таковой. А таких в мире 3 десятых процента. Как по мне, так потенциал развития ИИ - это вплоть до установки ИИ на каждый компьютер. В этом смысле до пузыря нам еще очень далеко...

Запускаю сериал: «Строю себе второй мозг». Эпизод 1 — два Клода и один я.

Суть затеи: собираю систему агентов, которая будет вести мою базу знаний и помнить всё за меня, читать статьи, которые я читаю, слушать подкасты, которые я слушаю. Наговорил дневник голосом — записала. Кинул ссылку — законспектировала. Нужен пост, презентация — достал из базы свою же мысль и собрал черновик. А бонусом - еще парсить кучу сайтов и накидывать контент, который мне обязательно надо посмотреть!

Дня три писал документы: цель, риски, архитектура. Вчера поймал себя на мысли, что ещё день планирования — и я стану консультантом по несуществующей системе 😄 Вчера сел строить. Точнее — смотреть, как строят.

Работали втроём:

1️⃣ Клод-архитектор (в десктопном Cowork, кстати сразу в ход пошёл новый Fable!) — написал весь код: база данных, телеграм-бот, очередь задач. 27 файлов, схема на 7 таблиц. Сам завёл репозиторий на GitHub.

2️⃣ Клод-сисадмин (Claude Code прямо на сервере) — настроил VPS. Нюанс: сервер не пустой, на нём живой студийный Битрикс24. Первое, что сделал ИИ — ревизию: «вот что здесь крутится, ничего не трогаю, докладываю». И только потом аккуратно поставил систему рядом.

3️⃣ Я — вводил пароли, добавлял ключи доступа и жал «да». Шикарный вайб! Должность дня: прораб 💁‍♂️

Без факапов не обошлось. Dropbox дважды сожрал служебные файлы git — не храните репозитории в синхронизируемых папках, теперь проверено на себе. А swap (резерв, когда оперативки впритык) с первого раза просто не создался. Заметил это не я — заметил Клод-сисадмин, доложил и выдал команду для починки.

Итог дня: бот живой, голосовые и ссылки падают в очередь на обработку, ночной бэкап по расписанию. На всё это в плане стояла неделя. Ушёл день.

Дальше — первый настоящий агент: кидаешь боту ссылку, через минуту в базе лежит конспект. И поиск по собственной голове командой /найди.

Тыкни 🔥, если интересно следить за стройкой — буду показывать эпизоды как есть: с цифрами и факапами.

P.S. Расходы эпизода: 0 ₽. Сервер уже был (909 ₽/мес), Клоды по подписке. Дальше пойдут токены за конспекты — покажу счёт.

Мдааа, веселуха у Антропика, только вышла новая Fable, как им прилетает письмо от правительства США, что, дескать, модель только для граждан, поэтому лавочку надо прикрыть. А люди по 2-3 подписки новых оформили за 200 баксов, чтобы на максимум поюзать новую фабл до 22 июня. Вот и звоночки вендорлока и как показательно мы стали зависимы от нейросетей.

Эх, а я уже напланировал пару фичей закрыть на новом Fable, уж очень он хорош оказался. Ладно, смотрим как будут развиваться события ✴️

Мой второй мозг молча резал мои данные. Кто виноват?

В прошлой серии два Клода за день собрали фундамент: бот, база, очередь задач. Сегодня система начала реально читать за меня.

Теперь так: кидаю боту ссылку или PDF → через полминуты в базе лежит конспект с тегами и сроком устаревания. Пишу «найди как настроить X» — достаёт нужное. Поиск гибридный: понимает и смысл, и точные названия типа «Claude Fable 5».

Но главное за день — урок про качество. Скормил системе статью с 11 готовыми промптами (бери и вставляй в своих агентов). Открыл конспект, а там — пересказ «о чём статья». Промптов ноль. Вода.

Дальше — четыре раунда дрессировки:

1️⃣ Дописал в инструкцию: «выноси готовые промпты дословно» → вытащил один из одиннадцати. Уже не ноль 😄

2️⃣ Разделил хранение: конспект — «карта» (о чём и зачем), отдельный склад — «трофеи» (дословные промпты, команды, конфиги) → структура появилась, но фрагменты приходили обрезанными, с «...» посередине.

3️⃣ Стал искать виновного — нашёл в зеркале. Я сам поставил лимит ответа: 2000 токенов. Конспект плюс 11 промптов туда физически не влезали. И вот мякотка: ИИ не сказал, что ему тесно. Он молча ужимал мои данные под лимит.

4️⃣ Лимит ×4 + прямой запрет на сокращения → все трофеи целиком.

Вечером кинул ту же ссылку пятый раз — бот ответил «♻️ запись обновлена» вместо создания дубля. Научилась.

Вывод, который переносится на любой ИИ-проект: качество базы знаний — это потолок качества всего, что система сделает из неё потом. И проверять надо не «работает ли», а «использовал бы я это сам». Один честный взгляд на один конспект дал четыре улучшения за вечер.

Тыкни 🔥, если стройка интересна — дальше будет самое личное: дневник голосом.

P.S. Каждый вызов ИИ теперь пишет свою стоимость в табличку. Покажу счёт за месяц — со всеми итерациями дрессировки.

Настоящие боли аудитории прячутся не в постах. А в комментах под ними 👀
Задумался. Как собрать их к себе в копилку?

Увидел подход: люди парсят форумы, чтобы ловить тренды и боли ниши. Зацепило не «парсить» — это я умею. Зацепила мысль: сам пост — только тема. А всё мясо — «у меня не работает», «а как сделать X», страхи и возражения — живёт в комментах под ним. Загорелся, решил собрать под себя.

И тут идея заиграла. Если боль — в комментах, то где их искать? Под самыми горячими постами. Не под свежими — под популярными, где реально спорят. Так сложился принцип идеального скаута по болям:

1️⃣ Сортирую не по свежести, а по теплу. Беру не последние посты, а самые обсуждаемые — топ по числу комментариев. Где спор — там боль.

2️⃣ Ныряю в комменты, а не в заголовки. У горячих постов вытаскиваю комментарии, беру самые залайканные (там сгусток мнения) и отдаю «агенту болей» — он выдёргивает дословно: что бесит, чего боятся, чего не понимают.

3️⃣ Чиню главную ловушку: тепло ≠ боль. Сырой топ по комментам — это часто срачи и мемы. Поэтому фильтрую: беру горячие, но вопросные и проблемные треды. Не «где громко», а «где болит».

Залез во внутрянку — и поймал приятное: половина уже стоит 😄 Мой скаут давно ходит по форумам, агент болей давно достаёт цитаты и кладёт в очередь на одобрение. Не хватало ровно двух деталей — сортировки по теплу и спуска в комменты. Не новая стройка — апгрейд готового.

Хороший скаут по болям — не тот, что тащит всё подряд. А тот, что идёт туда, где громче всего спорят, и слушает не оратора, а толпу в комментах.

Итог: чертёж идеального добытчика болей готов, фундамент стоит, осталось дособрать верх. Покажу в работе.
Тыкни 🔥, если тоже замечал — самое ценное в интернете давно не в постах, а в комментах под ними.

P.S. Заодно понял: чужие платные сервисы для этого мне не нужны — движок-то уже свой. Иногда «хочу как у них» оборачивается «у меня уже лучше».

Люблю читать прогнозы, а тут рейтинг рунета выпустил свой, второй по счету, прогноз на тему чего ждать в 26-27 году. Разные сферы - политика, культура, маркетинг и, конечно, ИИ 😁

В общем, как я понял, в случае с ИИ есть три варианта поведения:

- Активно участвовать (изучать ИИ и его сценарии использования)
и выиграть.
- Активно участвовать и, увы, что-то проиграть (не все же всегда
выигрывают).
- Полностью самоустраниться от ИИ и проиграть в любом случае.

Действительно, что они еще могли там написать 😁 Чтиво занятное, минут на 10. Кстати, у них там и за 25 год есть прогноз, довольно точный вышел, как оказалось, поэтому есть основания почитать, что будет в грядущем.

Все хотят внедрить ИИ. Но 95% предпринимателей ищут не ИИ, а волшебную кнопку.
Очевидно, что ИИ на хайпе, но как дело доходит до применения, то все задаются вопросом - а что он может? Разбираемся.

Недавно проводил презентацию по ИИ для оптово-розничной компании. Подготовился, кейсы собрал, погнали. Всё пошло не по плану и выясняется: им не ИИ нужен, а холодный лидген (поиск клиентов, которые о тебе ещё не слышали). Входящий трафик упал, и ребята решили, что ИИ — это кнопка, которая чудесным образом соберёт лидов. При том что холодного трафика в компании не было НИКОГДА.

В этой ментальной ловушке находятся 95% предпринимателей. Эра приложений приучила нас: новая технология = новое решение. Скачал — и заработало. ИИ это вообще про другое.

Внедрять ИИ как новый процесс — НЕЛЬЗЯ. Он усиливает то, что уже есть. Процесс должен существовать, а ИИ снимает с него рутину, экономит время и докручивает показатели.

Зацените реальные кейсы, которые я делал:
1️⃣ Снабжение. Регулярно ищете поставщиков, узнаёте цены, сравниваете? Этот процесс автоматизируется полностью: каждое утро — отчёт, как изменились цены, логистика и ассортимент.
2️⃣ Тендеры. Мучаетесь с просмотром и оценкой? Научите ИИ работать по вашему сценарию — и получаете анализ тендеров с просчётом товаров, готовой финмоделью и рекомендацией, в какой аукцион идти.
3️⃣ SMM. Нужен регулярный дайджест новостей компании? Пусть ИИ сам собирает материал и публикует в канал.

Самые горячие отделы, где эффект сумасшедший: HR, снабжение, юристы, продажи, маркетинг, разработка.
Главное — не надо ничего выдумывать. ИИ не придумает вам бизнес. Он разгонит тот, который у вас уже есть 🚀

Кому интересно — пишите, поделюсь кейсами подробнее. И тыкни огонька, если было полезно 🔥

Реально навайбкодить себе CRM за 3 часа?

У моего друга студия детейлинга, клеет круто тачки в плёнку. Он попросил ему объяснить как создать приложение в нейронке, созвонились с ним на часик, скинул ему вот этот подход в работе с ИИ. Ну, думаю, ща пойдет грызть гранит науки.

Возвращается через три часа и говорит: "смотри что сделал". Зацените на видео. Система управления заказами. Да, простенько выглядит, но он раньше вёл всё на бумажке. Ничего нового не придумывал, просто перенес в нейронку свои знания и объяснил как хочет, чтобы работало.

Это работает для большинства малого бизнеса - процессы, которые можно автоматизировать или оцифровать уже у вас в доступе, ничего не надо выдумывать, никаких "новых решений". За обучением можно ко мне, за плёнками на тачку можно к @maxdmotors.

Немного воскресного юмора вам на тему общего будущего с роботами 😆