Доли поисковых систем до и после добавления ИИ в Bing

На графике не видно, но вообще-то до внедрения ИИ у Bing было 3% рынка. При этом рекламная выручка была почти как у Snap и Twitter вместе взятых.

Источник

@startobus 🧠 запуск идей с AI

В ChatGPT раскатили возможность распознавать фото. Вот я попросил что мне сделать с исходной фото, чтобы получить эффект как на фото образца.

Чтобы переделать фото в подобный вид, следуйте этим инструкциям:

1. Цветовой градиент:
- Создайте градиентный слой на вашем изображении. В качестве начального цвета выберите темно-синий или черный, а в качестве конечного – ярко-оранжевый.
- Установите тип градиента как радиальный и разместите его таким образом, чтобы центр градиента был в области лица или другого центрального объекта.

2. Силуэт:
- Чтобы подчеркнуть силуэт объекта или человека, можно использовать инструменты регулировки экспозиции, контраста и яркости. Уменьшите яркость и увеличьте контраст, чтобы получить желаемый эффект силуэта.

3. Цветовая коррекция:
- Используйте инструменты цветовой коррекции, чтобы придать изображению теплый или холодный оттенок в зависимости от вашего предпочтения.

4. Размытие фона:
- Чтобы акцентировать внимание на главном объекте, вы можете добавить небольшое размытие на фон. Используйте инструмент гауссовского размытия и маску слоя, чтобы применить размытие только к определенным областям.

5. Финальные штрихи:
- В зависимости от вашего вкуса и стиля вы можете добавить другие эффекты, такие как зернистость, виньетка или даже небольшие лучи света.

Эти шаги могут быть выполнены в большинстве программ для редактирования изображений, таких как Adobe Photoshop, Lightroom или даже в некоторых мобильных приложениях. Однако конкретные инструкции могут отличаться в зависимости от программы, которую вы используете.

В среду на следующей неделе я улетаю на неделю в командировку в Югру где будут лекции по использованию ИИ.

Посмотрите как сегодня легко можно составить структуру лекций):

Конечно, используя представленную структуру лекции, я могу предложить более детальную структуру курса по теме искусственного интеллекта:

1. Введение в Искусственный Интеллект (AI)
- Определение AI
- История развития AI
- Основные концепции и терминология

2. AI для личного использования (AI 4 U)
- Приложения AI в повседневной жизни
- Голосовые помощники
- Рекомендательные системы
- Переводчики и т.д.
- Безопасность и приватность в AI

3. AI для бизнеса (AI 4 Biz)
- Автоматизация процессов
- Персонализированный маркетинг
- Прогнозирование и аналитика
- AI в области продаж, логистики, HR и т.д.

4. Как это работает (How it works)
- Основы машинного обучения и глубокого обучения
- Нейронные сети и их архитектуры
- Алгоритмы и инструменты для создания AI решений

5. Примеры современных AI решений (Проекты)
- Кейсы успешного использования AI
- Преимущества и недостатки различных решений

6. Агенты и RAG (Agent, RAG..)
- Определение агента и его свойства
- Типы агентов и их применение
- Reinforcement Learning (обучение с подкреплением) и его роль в создании агентов

7. Будущее Искусственного Интеллекта (Future)
- Тренды и предсказания
- Этика и социальные аспекты AI
- Возможные вызовы и проблемы в будущем

Этот курс может быть дополнен практическими занятиями, демонстрационными проектами и обсуждением реальных кейсов из мира бизнеса и технологий.

Лучшие эксперты в продажах и маркетинге

— Посоветуй эксперта по продажам, — сказал владелец фитнес-клуба
— Зачем?
— Нужно понять, как продавать
— Спроси у клиентов

Есть три вопроса, которые помогут запустить рост даже сейчас:
1. Что болит больше всего и на чем теряешь деньги? Идея продукта
2. Как сейчас ищешь решение? Каналы продаж
3. Как выбираешь? Критерии и факторы

Те, кто пользуются ими — экономят на сомнительных экспертах. Остальные — так и ищут волшебную таблетку.

Вывод прост: если жопа с продажами, привлечением, удержанием — иди разговаривать с клиентами. Они — лучшие эксперты.

@startobus 🧠 запуск идей с AI

Индекс венчурного капитала от Refinitiv

Оценки относительно пика упали на половину. Про причины, такие как высокая ставка, переоценка рисков и т.д. все знают. Но пока никто не знает главного: падение уже закончилось или еще нет?

@startobus 🧠 запуск идей с AI

#Другое

Выступи в роли профессионального маркетолога, который умеет работать с клиентами. Я занимаюсь: [...]. Я собираюсь на конференцию: [...]. Мой потенциальный клиент там тоже будет и хочу выйти на диалог с ним, но не идти на конференцию. Зацепить его заранее и пригласить выпить кофе в кафе недалеко от мероприятия. Напиши мне текст сообщения для него. Мне нужно его заинтересовать и сослаться на то, что на самом мероприятии очень много людей и, собственно, нечего делать, можем всё обсудить в кафе. Сообщение должно быть в дружеском тоне, но не слишком неофициальным.

@startobus 🧠 запуск идей с AI | @StartobusAI

Hiring your early team.

Прикольная статья от Ленни Рачицки на тему найма команды на старте стартапа. Он опросил фаундеров крупных стартапов типа Amplitude, Figma, Loom, Snyk и другие (всего 19 стартапов). Там есть любопытный разрез того, кого они нанимали первыми, кто были первые 3 сотрудника и первые 10 человек. Получились любопытные выводы, единственное, что я думаю, что они не полезли проверять свои ведомости и уже вряд ли помнят досконально, кого нанимали условно 5 лет назад, поэтому это скорее совет из головы – кого нанять в команду. Но это и есть полезно.

Итак:

1/ Структура найма первого, первых 3 и первых 10 человек. Я выделил несколько отмеченных Ленни групп, но в целом можно еще больше проанализировать:
▪️Engineer: 70% (1) > 60% (3) > 57% (10)
▪️Дизайнер: 5% (1) > 10% (3) > 8% (10)
▪️Customer Success: 11%(1) > 10% (3) > 4% (10)
▪️Sales: 0% (1) > 5% (3) > 10% (10)

2/ Какие выводы можно сделать из опроса:
🔹 70% нанимали первым сотрудников разработчиков, никто не нанимал первым сотрудником продажников;
🔹 100% нанимали хотя бы одного инженера среди первых 3 сотрудников;
🔹 Дизайнеров нанимали тоже достаточно рано, были также дизайнеры ко-фаундеры. 40% компаний так или иначе нанимали дизайнеров в числе первых 3 сотрудников;
🔹 Редко нанимаются отраслевые эксперты, только в случае, если стартап запускался не экспертами в какой-то категории.

3/ Где искать первых сотрудников?
▪️Friends & former colleagues – большинство отмечают, что это основной ресурс;
▪️Холодный аутрич через Linkedin или GitHub;
▪️JobBoards, самый популярный вариант – AngelList;
▪️Друзья и бывшие коллеги ваших сотрудников.

В приложении также креплю помимо структуры найма первых 10 сотрудников, еще и большую простыню с ответами по конкретным компаниям, интересно позалипать.

https://www.lennysnewsletter.com/p/hiring-your-early-team-b2b

@startobus 🧠 запуск идей с AI