Всегда умиляюсь, как ИИ изобретает новые слова 😄

Вроде обученная модель, знает все слова...
Может там действительно прячется где-то интеллект, который может придумать симфонию? 🤖

Неожиданные профессии 2026

Недавно я вызвал грузчика, чтобы сделать поставку на WB (да, у меня всё ещё есть бренд канцелярии).

В коридоре на стене он увидел мой мерч-стикер про вайбкодинг, и мы разговорились на эту тему.

Оказалось, что он научился пользоваться Codex, в котором сделал лендинг для компании грузчиков.
Парень показал мне этот сайт, и к моему удивлению он оказался очень даже ничего:

🟢 Лаконичный согласованный дизайн, картинки в тему и стиль
🟢 Тексты продуманные. С описанием услуг, ценами, подробностями — где надо, без воды
🟢 Форма записи с политикой конфиденциальности
🟢 Меню понятное

Собрал, говорит, за неделю, чтобы залить туда трафик и проверить спрос.
Прям такой полноценный бизнес-подход.

Трафик пока не запускал, есть ещё несколько недочётов (вёрстка, иконки, пара пунктов)

То есть парень без профильного образования (грузчик) в одиночку действует последовательнее, чем некоторые разработчики.

Это действительно круто: он не завис в состоянии «я не программист, я не умею», а научился и сделал.
Вышел на уровень вайбкодинга L2. Уже сам собирает лендинги, но, как он сам сказал, ещё без осознания «как это работает, как лучше делать».

Создать сайт сегодня — это настолько доступно, что люди пробуют себя в новых ролях предпринимателя, программиста, дизайнера.
И всё это за минимальный бюджет подписки на Claude Code или Codex плюс стоимость трафика.

А грузчик-программист уходит в мой топ самых неожиданных профессий 2026. 😁

Обязательна ли ИИ-грамотность сотрудников?

В России это никак не регулируется (вышел недавно 243-ФЗ, но он о другом), а в Европе с 2024 года уже есть закон, который заложил фундамент контроля ИИ во многих сценариях. Причем бизнеса из РФ это тоже касается, если у вас там клиенты.

О необходимости обучения закон говорил:

Со 2 февраля 2025 года необходимо "обеспечить достаточный уровень ИИ-грамотности" персонала, использующего его в своей работе

В июле 2026 вышел пакет правок к нему — регламент 2026/1744. Он вносит изменения во многих статьях и смягчает требования к ИИ-грамотности персонала: теперь для этого необходимо только "принимать меры по содействию развитию".

Инструктаж, внутренние правила, обучение под конкретные цели — этого достаточно.

Мотив изменения озвучили в преамбуле закона: жёсткая обязанность годится не для всех и создаёт избыточную нагрузку на малый бизнес, при этом ИИ-грамотность «должна быть стратегическим приоритетом независимо от регуляторных обязательств и потенциальных санкций».

Штрафа именно за эту статью в законе нет, но учить сотрудников необходимо по другой, внутренней причине: человек, который понимает, где модель ошибается и какие данные в неё нельзя класть, обходится дешевле любого регламента.

Утечка персональных данных, непомеченный контент, враньё от ИИ-агента несут риски и опасность как для самой компании, так и для окружающих.

Взамен смягчения обязанность появилась у другой стороны: Еврокомиссия и государства-члены должны публиковать практические примеры и предлагать обучение.

Так что ждём официальных библиотек скиллов и кейсов от стран ЕС 🤩

Закон большой, в один пост не влезет, поэтому я подробно разобрал его содержимое в Статье в блоге Startend. Заходите почитать ✨

Эмпатия придает ИИ-агенту точности

Когда ИИ-помощник в продукте ошибается, то это повод менять его составляющие на что-то помощнее.
Но одни исследователи пошли другим путём:

Они собрали диалогового агента для студентов университета по предмету. Поверх языковой модели поставили два блока: первый разбирает смысл фразы через граф знаний предмета, второй читает интонацию голоса и то, как поведение человека меняется от занятия к занятию.

Эта надстройка отвечает на один вопрос:

"В каком состоянии студент прямо сейчас: включён, застрял, на нервах?"

Состояние определялось верно:

🟠 Только по тексту — в 78,4% случаев;
🟠 Только по интонации речи — в 72,1%;
🟠 По обоим сразу — в 86,7%.

Языковая модель везде одна и та же. Разница только в числе сигналов, по которым система судит о человеке.

Пилот шёл восемь недель: 45 студентов, две сессии в неделю по полчаса, 720 диалогов, три из десяти — голосом. По стандартным шкалам PSS и AMS (воспринимаемый стресс и учебная мотивация) стресс к концу упал на 19%, мотивация поднялась на 26%, успеваемость подтянулась умеренно.

Выборка маленькая, но сигнал я считаю полезным: анализ реакции человека на ответы машины делает ее точнее.

Практический вывод переносится на любой продукт с диалогом: поддержку, онбординг, продажи.

Еще пара таких внедрений, и может нам начнут нравиться ответы ботов в поддержке 🤖

Как не делать агентов ради агентов
Разберем 2 сентября в 19:00, как применять вайбкодинг и ИИ-агентов к месту.

Кризис заставляет бизнес фокусироваться на главном — усилить получение прибыли из того, что имеешь.
ИИ-агенты для этого кажутся волшебной палочкой, взмахом которой все проблемы улетучатся, а результат вырастет в разы.

На практике же нет никакой магии, а есть технология, с которой надо разбираться и действовать конкретно.
Согласны?

Приходите на вебинар, где Михаил Никишин (основатель Startend) разберет:

✅ Как компании внедряют искусственный интеллект сейчас, и почему это выходит ошибками, раздутыми бюджетами и потерей спецов.
✅ Первые шаги. Как выбирать первые задачи под ИИ и по каким признакам видно, что задача окупится.
✅ Один рабочий процесс, собранный тремя способами:
🟠Как есть + сторонние сервисы
🟠ИИ-агенты
🟠Вайбкодинг
✅ Как научиться принципам применения искусственного интеллекта.

Бонусом только для онлайн-участников:
🔥 Разыграем менторскую сессию по внедрению ИИ в процессы

🔗 Регистрируйтесь в боте, он пришлёт напоминание и ссылку на встречу ;)

📅 2 сентября · 19:00 · Онлайн · Zoom

Если делать конфу по ИИ, то только с такими бейджами 🤩🍷

Что ИИ отвечает, когда спрашивают про вас?

У вашего продукта уже есть репутация в ИИ.
Модель каждый день отвечает на вопросы про вашу категорию: кого-то в этих ответах называет, кого-то нет, ссылается на какие-то источники.
Всё это собиралось по сему интернету без вашего участия.

Что такой ответ решает, показал Amazon.
В мае он вынес ИИ-помощника из бокового чата прямо в строку поиска, и за год просмотры карточек товаров, пришедшие из помощника, выросли примерно в шесть раз (Similarweb, США, десктоп, июнь 2025 к маю 2026).
А если ИИ упомянул бренд в ответе, вероятность, что человек дойдёт до его сайта, выше в 2,5 раза.

Посмотреть на свою репутацию стоит десять минут и 0 рублей:

🟠 Спрашивайте словами покупателя, а не названием продукта.
«Посоветуй, чем заменить», «что взять до 5 тысяч», «какой сервис выбрать небольшой команде».
Вопрос про ваш бренд покажет, что модель о вас знает. Вопрос про задачу покажет, попадаете ли вы в шортлист — и это совсем другой ответ.

🟠 Смотрите две вещи: называют ли вас и откуда взят ответ.
Второе важнее. Источники расходятся по категориям: в косметике почти 55% ссылок модель берёт с торговых площадок, в туризме — с отзывов, в финансах — из профильных изданий.
Значит и работа у вас в конкретном месте, а не «над присутствием в ИИ» вообще.

🟠 Повторите в двух-трёх моделях и в поиске с ИИ-ответом.
Расхождения между ними — это и есть карта того, где вас видно, а где нет.

В России тот же слой уже строят: Ozon запустил пилот ИИ-ассистента для покупателей, «Яндекс» учит Алису подбирать лучшую цену. Проверять имеет смысл сейчас, пока за место в этих ответах почти никто не борется.

Сделайте проверку сегодня и напишите в комментариях, что вам ответили — особенно если ответ оказался обидным.
По чужим категориям тут видно больше, чем по своей ✨

Ёжик в задачах

Вы когда-нибудь пробовали разложить художественные произведения по бизнес-метрикам или управленческим решениям?

Вручную это делать очень сложно, ведь многие вещи там упоминаются вскользь, или вообще не акцентируются никак.
Чего уж говорить об их постановке и контроле исполнения.

На уроке интенсива я создал скилл анализа встреч, по которому ИИ-агент:

1. Собирает список обсуждаемых задач со статусами, исполнителями и т.д.
2. Разбирает их по SMART, основам управления, делегирования и Матрице Эйзенхауэра.
3. Делает выводы по общему качеству управления, делегирования и приоритетам.
4. Предлагает рекомендации по оставшимся задачам.

И прогнал его по мультфильму «Ёжик в тумане». 🦔

На выходе оказалось 11 задач и 5 участников, по каждому из которых я собрал профиль, исходя из результатов анализа задач.

Получились интересные выводы:

◉ Ёжик — это исследователь с уровнем постановки задач «Катастрофа».
Любопытство уводит его с маршрута без предупреждения.
Задача «посмотреть, как там внутри тумана» — единственная в реестре из квадранта IV, которая не отпускает персонажа даже после закрытия основного сюжета.
Но в жёстких условиях действует решительно.

◉ Медвежонок — организатор-одиночка.
Все четыре задачи — самопоручения. Ни одной делегированной.
Тащит сам, закрывает свои задачи и упирается в потолок собственной пропускной способности.
Уязвимость: зависимость от второго участника (Ёжика).

◉ Некто в реке — спаситель-фрилансер с чёткой постановкой задач.
«Кто вы? И как сюда попали?» — единственная идеально сформулированная задача из одиннадцати.
Ответ получен через шесть секунд: «Я ежик, я упал в реку.»

◉ Лошадь — молчаливый исполнитель.
Задача пришла к лошади в виде оклика Ёжика «Лошадь».
Ни действия, ни результата, ни срока.
Разбор фиксирует разрыв делегирования прямо: «адресату не сказано, что нужно».
Матрица Эйзенхауэра относит T5 в квадрант III — «срочно, но не важно». Ответ нужен сейчас, к цели вечера не ведёт.

◉ Филин — вне протокола.
0 слов, ставит и выполняет все задачи молча, словно тень. ИИ-агент его даже не заметил.
Результат его работы неоценим.

И как вы думаете, была ли исполнена главная задача вечера «посчитать звёзды»? 🙃