Когда и как стоит внедрять корпоративную базу знаний для ИИ (и когда НЕ стоит):
Вчера на обучении снова задали классический вопрос — «Можно ли просто залить в базу знаний все документы компании и заставить ИИ по ним работать?» Короткий ответ: так поступать НЕ стоит. Почему?
1️⃣ Сначала— ревизия документов. Не используйте устаревшее, дублирующее и противоречивое — это источник «галлюцинаций» ИИ, разнобой в ответах и снижение доверия сотрудников.
2️⃣ Связка с процессами и ролями. Ценные шаблоны и документы должны быть жёстко привязаны к рабочим процессам и ответственным (ролям, стейкхолдерам). Тогда ИИ реально помогает работать, а не только выдаёт инфо.
3️⃣ Реинжиниринг: сокращайте лишнее. Не все старые процессы нужно сохранять! Многие рутинные задачи AI способен закрывать в фоне — автоматизация должна приводить к отказу от ненужных шагов и «реинжинирингу».
4️⃣ Автоматизируйте только действительно важное. Чтобы понять — какие процессы в компании стоит автоматизировать через ИИ, используйте три критерия:
- Процесс встречается чаще, чем чистка зубов (минимум 2 раза в день)
- Для принятия решения нужно изучить много источников (например, инфо по 400+ конкурентам)
- Уже понятно, что ИИ решает задачу лучше человека
Как выбрать лучшие процессы для автоматизации:
Поставьте по каждому процессу оценку от 1 до 10 по каждому критерию, просуммируйте баллы — самые высокие баллы и будут вашими целями №1 для внедрения AI и автоматизации.
Бонус: промпт для аудита процессов и шаблонов документов!
Скопируйте и используйте этот промпт в Perplexity, ChatGPT или другом ИИ — чтобы быстро отобрать, какие процессы действительно стоит автоматизировать и какие документы нужны как опорные:
С такой формулировкой любой ИИ-бот быстро поможет вам системно выбрать лучшие кандидаты для автоматизации и «очистить» вашу базу знаний!
Вывод:
Главное — не загружать всё подряд, а осознанно и стратегически выбирать те процессы и документы, которые реально приносят ценность, позволяют экономить время и делают компанию быстрее.
Экономьте время — упрощайте процессы и автоматизацию с умом, не давая ИИ «утонуть» в старых папках!
Вчера на обучении снова задали классический вопрос — «Можно ли просто залить в базу знаний все документы компании и заставить ИИ по ним работать?» Короткий ответ: так поступать НЕ стоит. Почему?
1️⃣ Сначала— ревизия документов. Не используйте устаревшее, дублирующее и противоречивое — это источник «галлюцинаций» ИИ, разнобой в ответах и снижение доверия сотрудников.
2️⃣ Связка с процессами и ролями. Ценные шаблоны и документы должны быть жёстко привязаны к рабочим процессам и ответственным (ролям, стейкхолдерам). Тогда ИИ реально помогает работать, а не только выдаёт инфо.
3️⃣ Реинжиниринг: сокращайте лишнее. Не все старые процессы нужно сохранять! Многие рутинные задачи AI способен закрывать в фоне — автоматизация должна приводить к отказу от ненужных шагов и «реинжинирингу».
4️⃣ Автоматизируйте только действительно важное. Чтобы понять — какие процессы в компании стоит автоматизировать через ИИ, используйте три критерия:
- Процесс встречается чаще, чем чистка зубов (минимум 2 раза в день)
- Для принятия решения нужно изучить много источников (например, инфо по 400+ конкурентам)
- Уже понятно, что ИИ решает задачу лучше человека
Как выбрать лучшие процессы для автоматизации:
Поставьте по каждому процессу оценку от 1 до 10 по каждому критерию, просуммируйте баллы — самые высокие баллы и будут вашими целями №1 для внедрения AI и автоматизации.
Бонус: промпт для аудита процессов и шаблонов документов!
Скопируйте и используйте этот промпт в Perplexity, ChatGPT или другом ИИ — чтобы быстро отобрать, какие процессы действительно стоит автоматизировать и какие документы нужны как опорные:
Помоги определить, какие процессы компании лучше всего автоматизировать с помощью AI. Вот мои основные процессы (перечислите свои процессы или задачи). Оцени каждый по трем критериям по 10-балльной шкале:
1. Частота использования (сколько раз в день)
2. Сложность и объём информации (сколько источников нужно изучить)
3. Уверенность, что AI уже решает эту задачу не хуже/лучше человека
Составь ранжированный список процессов и выдай рекомендации, какие шаблоны документов стоит оставить в базе знаний для каждого приоритета.
С такой формулировкой любой ИИ-бот быстро поможет вам системно выбрать лучшие кандидаты для автоматизации и «очистить» вашу базу знаний!
Вывод:
Главное — не загружать всё подряд, а осознанно и стратегически выбирать те процессы и документы, которые реально приносят ценность, позволяют экономить время и делают компанию быстрее.
Экономьте время — упрощайте процессы и автоматизацию с умом, не давая ИИ «утонуть» в старых папках!
❤2👍2
Windsurf выпустил быструю модель для программирования
А вот и конкурент Cursor подъехал. Если честно мне windsurf нравится чуть больше, но тестирую и возможности Cursor 2.0. И кто мне запретит тестировать и то и другое над одними и теми же проектами и агентами)
Новая SWE-1.5 в 6 раз быстрее Haiku 4.5 и в 13 раз быстрее Sonnet 4.5. Качество программирования обещают на уровне лучших конкурентов, но судя по бенчмаркам, модель ближе к Haiku, чем к Sonnet.
SWE-1.5 уже доступна в платном Windsurf.
https://windsurf.com/blog/swe-1-5
А вот и конкурент Cursor подъехал. Если честно мне windsurf нравится чуть больше, но тестирую и возможности Cursor 2.0. И кто мне запретит тестировать и то и другое над одними и теми же проектами и агентами)
Новая SWE-1.5 в 6 раз быстрее Haiku 4.5 и в 13 раз быстрее Sonnet 4.5. Качество программирования обещают на уровне лучших конкурентов, но судя по бенчмаркам, модель ближе к Haiku, чем к Sonnet.
SWE-1.5 уже доступна в платном Windsurf.
https://windsurf.com/blog/swe-1-5
👍2
Друзья, хочу поделиться одним суперполезным наблюдением 👀
Многие переживают из-за дизлайков на постах с папками — но на самом деле это отличный фильтр. Если кому-то не интересен ваш контент, папки быстро “отпишут” неактивных подписчиков, а настоящие единомышленники останутся 👍. Это позволяет быстрее сформировать вокруг себя живое сообщество, которому действительно интересно то, что вы делаете.
Реклама — да, она многим не нравится. Но если уж рекламировать, то только то, что реально полезно и помогает двигаться вперед.
📂 Сегодня Telegram-папки — это, пожалуй, самый эффективный и недорогой способ познакомиться с единомышленниками и расширить круг интересных контактов. Легко и быстро можно найти тех, кто разделяет ваши идеи, хочет общаться, делиться опытом и материалами.
Вот свежая подборка по теме продвижения через папки — рекомендую посмотреть и присоединиться:
https://t.me/addlist/RFq1DrBL_lc1ZDli
Пробуйте — это реально работает и дает классный рост аудитории!
Многие переживают из-за дизлайков на постах с папками — но на самом деле это отличный фильтр. Если кому-то не интересен ваш контент, папки быстро “отпишут” неактивных подписчиков, а настоящие единомышленники останутся 👍. Это позволяет быстрее сформировать вокруг себя живое сообщество, которому действительно интересно то, что вы делаете.
Реклама — да, она многим не нравится. Но если уж рекламировать, то только то, что реально полезно и помогает двигаться вперед.
📂 Сегодня Telegram-папки — это, пожалуй, самый эффективный и недорогой способ познакомиться с единомышленниками и расширить круг интересных контактов. Легко и быстро можно найти тех, кто разделяет ваши идеи, хочет общаться, делиться опытом и материалами.
Вот свежая подборка по теме продвижения через папки — рекомендую посмотреть и присоединиться:
https://t.me/addlist/RFq1DrBL_lc1ZDli
Пробуйте — это реально работает и дает классный рост аудитории!
Telegram
31 Папка
Александр invites you to add the folder “31 Папка”, which includes 22 chats.
❤1
Как работать с дизлайками и что реально дает продвижение через Telegram-папки?
В комментариях к прошлому посту появилось несколько важных вопросов и наблюдений — делюсь своими ответами и цифрами:
1. Как реагировать на дизлайки и негатив?
2. Папки помогают очистить аудиторию
3. Насколько эффективна реклама в папках?
Ваш опыт?
Как вы относитесь к дизлайкам и каким способом набираете “свою” аудиторию? Делитесь кейсами — это интересно всем, кто развивает свои проекты!
В комментариях к прошлому посту появилось несколько важных вопросов и наблюдений — делюсь своими ответами и цифрами:
1. Как реагировать на дизлайки и негатив?
Мария спрашивает, как я себя ощущаю, когда вижу дизлайки и что это даёт.
Научился не обращать внимания на дизлайки — невозможно быть одинаково хорошим для всех. Но важно не раздражать аудиторию слишком частым размещением того, что вызывает негатив.
При этом, если канал не набрал критическую массу подписчиков, реакция становится чувствительнее — дизлайки выступают как “лекарство”, пусть и неприятное. Они ускоряют формирование ядра аудитории, которой действительно интересен мой контент.
2. Папки помогают очистить аудиторию
Кирилл верно отметил, что папки — отличный инструмент очистки и таргетирования аудитории.
Подписчики быстро становятся более “целевыми” — остаются только те, кому действительно интересна тематика, а это ключ к качественному развитию сообщества.
3. Насколько эффективна реклама в папках?
Владимир спрашивает, эффективен ли этот способ по сравнению с другими каналами продвижения.
Продвижение через папки даёт мне 150–200 новых подписчиков в неделю — прирост примерно 10%. Это и есть тот самый продукт-маркет-фит, к которому все стремятся.
Причём для меня этот рост бесплатный (контент канала сам по себе востребован). А если бы я платил — один целевой подписчик стоит сейчас около 100 ₽, то есть 15-20 тыс. ₽ за такой результат.
В итоге Telegram-папки — это один из самых дешёвых и эффективных способов привлечения релевантной аудитории.
Ваш опыт?
Как вы относитесь к дизлайкам и каким способом набираете “свою” аудиторию? Делитесь кейсами — это интересно всем, кто развивает свои проекты!
Telegram
STARTOBUS
Друзья, хочу поделиться одним суперполезным наблюдением 👀
Многие переживают из-за дизлайков на постах с папками — но на самом деле это отличный фильтр. Если кому-то не интересен ваш контент, папки быстро “отпишут” неактивных подписчиков, а настоящие единомышленники…
Многие переживают из-за дизлайков на постах с папками — но на самом деле это отличный фильтр. Если кому-то не интересен ваш контент, папки быстро “отпишут” неактивных подписчиков, а настоящие единомышленники…
❤1🤔1
Форма для проформы
— Где идея на миллиард? — спросили в интервью
— В полях
Формы — основной инструмент лидогенерации. Ежегодно только компании (без учета физиков) создают 150+ миллионов штук таких в Google. И теряют десятки миллиардов долларов из-за кучи полей, непонятных вопросов, чувствительных данных, заполнения на отъ***сь.
А что если статичные формы заменить нейросетью?! Она разговаривает с посетителем, задает вопросы и извлекает нужную информацию. И так растит конверсию.
Выглядит очевидным, но почему не реализовано до сих пор? Что мешает — привычка, технологии, заговор масонов? Интересно ваше мнение, друзья.
Этот пост я подсмотрел.
Но реально уже более чем 2 года предпочитаю собирать голосовые интервью (ответы), открытые вопросы. Так как ИИ - реально может структурировать любые ответы и правильно разложить по полочкам. Но представьте если ИИ будет основываясь на ваши ответы вести с вами увлекательную беседу и по ходу получит информацию даже больше чем следователь по особо-важным).
Это реально прорыв в исследованиях - дает два потока инфо - структурирует точки принятия собеседником решения (там где настраивать потом маркетинг) и облако ключевых слов собеседника (а в каждом регионе слова имеют чуть чуть разное значение - например слово «сотка» в Москве означает сто долл или сто руб или сто тыс руб, а в Казахстане и возможно Оренбурге это уже сотовый телефон). И вот из одной простой беседы два решения по одной цене).
— Где идея на миллиард? — спросили в интервью
— В полях
Формы — основной инструмент лидогенерации. Ежегодно только компании (без учета физиков) создают 150+ миллионов штук таких в Google. И теряют десятки миллиардов долларов из-за кучи полей, непонятных вопросов, чувствительных данных, заполнения на отъ***сь.
А что если статичные формы заменить нейросетью?! Она разговаривает с посетителем, задает вопросы и извлекает нужную информацию. И так растит конверсию.
Выглядит очевидным, но почему не реализовано до сих пор? Что мешает — привычка, технологии, заговор масонов? Интересно ваше мнение, друзья.
Этот пост я подсмотрел.
Но реально уже более чем 2 года предпочитаю собирать голосовые интервью (ответы), открытые вопросы. Так как ИИ - реально может структурировать любые ответы и правильно разложить по полочкам. Но представьте если ИИ будет основываясь на ваши ответы вести с вами увлекательную беседу и по ходу получит информацию даже больше чем следователь по особо-важным).
Это реально прорыв в исследованиях - дает два потока инфо - структурирует точки принятия собеседником решения (там где настраивать потом маркетинг) и облако ключевых слов собеседника (а в каждом регионе слова имеют чуть чуть разное значение - например слово «сотка» в Москве означает сто долл или сто руб или сто тыс руб, а в Казахстане и возможно Оренбурге это уже сотовый телефон). И вот из одной простой беседы два решения по одной цене).
❤1
Sifted-AI-100.pdf
14.7 MB
Sifted AI 100 — рейтинг 100 самых перспективных AI-стартапов Европы 2025
Издание Sifted представило рейтинг AI 100, в котором собраны компании, создающие решения нового поколения на основе нейросетей — от генеративных и агентных систем до промышленной робототехники и синтеза новых веществ.
Основные наблюдения Sifted
- Средний год основания компаний — 2022, большинство компаний еще молоды, но растут стремительно.
- Наиболее актуальные направления — генеративный AI, промышленная робототехника, новые материалы, AI-инфраструктура, безопасность данных и продуктивность.
- Европа формирует собственный облик AI — сочетание инженерной школы, исследовательских центров и растущего предпринимательского духа.
- Рейтинг исключает единорогов: в фокусе остаются молодые, быстрорастущие команды, способные стать следующими лидерами рынка.
Топ-5 стартапов Sifted AI 100
1. CuspAI (Великобритания) — AI-инфраструктура для поиска и синтеза новых веществ, применяемых в фармацевтике и энергетике.
2. PhysicsX (Великобритания) — deeptech-платформа, которая объединяет физическое моделирование и машинное обучение и помогает инженерам в десятки раз ускорять разработку и тестирование новых материалов и конструкций.
3. Neura Robotics (Германия) — разработчик «роботов-сотрудников», способных взаимодействовать с людьми, анализировать данные и принимать решения.
4. Black Forest Labs (Германия) — европейская альтернатива Midjourney и Runway, создающая AI-модели для генерации изображений и видео.
5. Cradle (Швейцария) — стартап, который использует AI, чтобы быстрее находить и создавать новые белки для лекарств и биотехнологий.
Выводы Sifted
AI-рынок Европы ускоряется: инвесторы переключаются с концептов и экспериментальных решений на глубокие технологии и собственные модели.
Рынок по-прежнему концентрируется вокруг ключевых хабов — Великобритании, Германии и Франции. Именно эти страны становятся ядром нового технологического рынка.
AI уже не тренд, а системный фактор, который формирует занятость, инфраструктуру и инвестиционные приоритеты региона.
Подробнее — в отчете Sifted AI 100.
@volotovskayaelena
Издание Sifted представило рейтинг AI 100, в котором собраны компании, создающие решения нового поколения на основе нейросетей — от генеративных и агентных систем до промышленной робототехники и синтеза новых веществ.
Основные наблюдения Sifted
- Средний год основания компаний — 2022, большинство компаний еще молоды, но растут стремительно.
- Наиболее актуальные направления — генеративный AI, промышленная робототехника, новые материалы, AI-инфраструктура, безопасность данных и продуктивность.
- Европа формирует собственный облик AI — сочетание инженерной школы, исследовательских центров и растущего предпринимательского духа.
- Рейтинг исключает единорогов: в фокусе остаются молодые, быстрорастущие команды, способные стать следующими лидерами рынка.
Топ-5 стартапов Sifted AI 100
1. CuspAI (Великобритания) — AI-инфраструктура для поиска и синтеза новых веществ, применяемых в фармацевтике и энергетике.
2. PhysicsX (Великобритания) — deeptech-платформа, которая объединяет физическое моделирование и машинное обучение и помогает инженерам в десятки раз ускорять разработку и тестирование новых материалов и конструкций.
3. Neura Robotics (Германия) — разработчик «роботов-сотрудников», способных взаимодействовать с людьми, анализировать данные и принимать решения.
4. Black Forest Labs (Германия) — европейская альтернатива Midjourney и Runway, создающая AI-модели для генерации изображений и видео.
5. Cradle (Швейцария) — стартап, который использует AI, чтобы быстрее находить и создавать новые белки для лекарств и биотехнологий.
Выводы Sifted
AI-рынок Европы ускоряется: инвесторы переключаются с концептов и экспериментальных решений на глубокие технологии и собственные модели.
Рынок по-прежнему концентрируется вокруг ключевых хабов — Великобритании, Германии и Франции. Именно эти страны становятся ядром нового технологического рынка.
AI уже не тренд, а системный фактор, который формирует занятость, инфраструктуру и инвестиционные приоритеты региона.
Подробнее — в отчете Sifted AI 100.
@volotovskayaelena
❤1
План успешного запуска товара на маркетплейс
Этот промпт поможет вам запустить новый товар на маркетплейс даже при ограниченном бюджете. Он охватывает все аспекты процесса: от анализа рынка до планирования маркетинга и управления рисками.
Промпт:
Бесплатная библиотека 10 000+ промптов на русском.
Этот промпт поможет вам запустить новый товар на маркетплейс даже при ограниченном бюджете. Он охватывает все аспекты процесса: от анализа рынка до планирования маркетинга и управления рисками.
Промпт:
Ты - директор по маркетингу с опытом работы на маркетплейсах и бюджетного планирования. Твоя задача — разработать подробный, структурированный план вывода нового товара на маркетплейс при ограниченных финансовых ресурсах. Для этого необходимо:
1. Провести анализ рынка:
- Изучить тренды в нише {ниша};
- Проанализировать конкурентов в сегменте {сегмент рынка};
- Выявить ниши для нового товара {товар}.
2. Определить целевую аудиторию:
- Сегментировать потребителей по критериям: возраст, пол, география, доходы, интересы;
- Оценить потребности и предпочтения целевой аудитории.
3. Сформировать стратегию продвижения:
- Описать каналы маркетинга: социальные сети, email-маркетинг, контекстная реклама и т.д.;
- Определить методы рекламы: таргетированная реклама, Influencer-маркетинг, промокоды и акции;
- Планировать PR-мероприятия: пресс-релизы, партнерские программы, участи в выставках и конференциях.
4. Распределить бюджет:
- Детализировать затраты на маркетинг: {сумма на маркетинг};
- Обозначить затраты на логистику: {сумма на логистику};
- Указать расходы на рекламу: {сумма на рекламу};
- Определить затраты на оперативное управление проектом: {сумма на управление проектом};
- Учесть строгие финансовые ограничения и оптимизировать расходы.
5. Разработать поэтапный план действий:
- Составить временной график с указанием ключевых этапов, контрольных точек и ожидаемых результатов;
- Привести примеры конкретных шагов и сроков их выполнения.
6. Определить потенциальные риски и предложить меры по их минимизации:
- Описать возможные риски: конкурентное давление, изменения в законодательстве, логистические проблемы;
- Предложить меры по снижению рисков: диверсификация каналов продвижения, резервирование бюджета, страхование.
Результатом должна стать четкая, детализированная инструкция, обеспечивающая успешный запуск товара на маркетплейсе с учетом бюджетных ограничений.
Бесплатная библиотека 10 000+ промптов на русском.
❤2👍1
AI-аватары-ассистенты — просто, быстро, масштабируемо!
TLDR & Чеклист: от видео-сервисов до 3D-анимации с выделением мышц/действий.
Сегодня сделать бизнес-ассистента — вопрос пары часов, а не недель:
— Хотите фитнес-тренера, кулинарного советника, или юридического консультанта в приложении? Выберите свою стратегию:
1. Быстрый запуск: видеоаватары с ИИ
- Топ-сервисы: Synthesia, HeyGen, DeepBrain AI, Soul Machines, Creatify, GoGPT.
- Что делают: Генерируют живых видео-ассистентов. Видео по сценарию, Q&A, на русском и других языках.
- Где применить: Онбординг, обучение, поддержка, консультации, маркетинговые ролики, презентации.
- Как начать:
- Возьмите референсы с Pinterest/YouTube.
- Перегенерируйте стиль и текст в видео-сервисе.
- Проверьте качество, брендируйте под свою компанию.
- Промпт для первого видео:
«Создай видео-аватар, который объясняет клиенту юридические риски регистрации ООО, говорит по-русски, стиль — деловой, фон — нейтральный.»
2. Управляемый результат: 3D-анимация/Blender
- Для чего: Важно показать инфографику, анатомию (фитнес), уникальные сценарии и стиль.
- Инструменты: Blender, Muscle&Motion.
- Какой путь:
- Найдите готовые шаблоны или 3D-модель (Sketchfab, MakeHuman).
- Импортируйте в Blender, задайте позы и выделите целевые зоны (эмиссионные материалы).
- Анимируйте движения, экспортируйте ролик.
- Используйте для соцсетей, презентаций или интеграций.
- Чеклист:
- Подготовьте референс (картинки, видео, чек-лист задач).
- Протестируйте материал на отдельных группах (юристы, клиенты, фитнес-пользователи).
- Внедрите в приложение через виджет или API.
Формула успеха:
1. Начните с видеоаватара — проверьте реакцию пользователей и качество результата.
2. Расширяйте функционал через инфографику или сложную 3D-анимацию для спецзадач.
3. Автоматизируйте генерацию многократно и адаптируйте под свою нишу.
Подписчикам-полезняк:
- Фитнес-промпт: «Покажи упражнение для спины и выдели работающие мышцы, стиль — минимализм.»
- Кулинария: «Аватар шаг за шагом показывает рецепт, голос — мужской/женский, язык — русский.»
- Юрист: «AI-ассистент пошагово объясняет регистрацию юрлица, добавь инфографику о налогах.»
Идея:
Запусти свой первый AI-ассистент за один день — и увидишь, как просто масштабировать экспертизу и сервис!
TLDR & Чеклист: от видео-сервисов до 3D-анимации с выделением мышц/действий.
Сегодня сделать бизнес-ассистента — вопрос пары часов, а не недель:
— Хотите фитнес-тренера, кулинарного советника, или юридического консультанта в приложении? Выберите свою стратегию:
1. Быстрый запуск: видеоаватары с ИИ
- Топ-сервисы: Synthesia, HeyGen, DeepBrain AI, Soul Machines, Creatify, GoGPT.
- Что делают: Генерируют живых видео-ассистентов. Видео по сценарию, Q&A, на русском и других языках.
- Где применить: Онбординг, обучение, поддержка, консультации, маркетинговые ролики, презентации.
- Как начать:
- Возьмите референсы с Pinterest/YouTube.
- Перегенерируйте стиль и текст в видео-сервисе.
- Проверьте качество, брендируйте под свою компанию.
- Промпт для первого видео:
«Создай видео-аватар, который объясняет клиенту юридические риски регистрации ООО, говорит по-русски, стиль — деловой, фон — нейтральный.»
2. Управляемый результат: 3D-анимация/Blender
- Для чего: Важно показать инфографику, анатомию (фитнес), уникальные сценарии и стиль.
- Инструменты: Blender, Muscle&Motion.
- Какой путь:
- Найдите готовые шаблоны или 3D-модель (Sketchfab, MakeHuman).
- Импортируйте в Blender, задайте позы и выделите целевые зоны (эмиссионные материалы).
- Анимируйте движения, экспортируйте ролик.
- Используйте для соцсетей, презентаций или интеграций.
- Чеклист:
- Подготовьте референс (картинки, видео, чек-лист задач).
- Протестируйте материал на отдельных группах (юристы, клиенты, фитнес-пользователи).
- Внедрите в приложение через виджет или API.
Формула успеха:
1. Начните с видеоаватара — проверьте реакцию пользователей и качество результата.
2. Расширяйте функционал через инфографику или сложную 3D-анимацию для спецзадач.
3. Автоматизируйте генерацию многократно и адаптируйте под свою нишу.
Подписчикам-полезняк:
- Фитнес-промпт: «Покажи упражнение для спины и выдели работающие мышцы, стиль — минимализм.»
- Кулинария: «Аватар шаг за шагом показывает рецепт, голос — мужской/женский, язык — русский.»
- Юрист: «AI-ассистент пошагово объясняет регистрацию юрлица, добавь инфографику о налогах.»
Идея:
Запусти свой первый AI-ассистент за один день — и увидишь, как просто масштабировать экспертизу и сервис!
❤3
Zoom AI Companion 3.0 — Новый уровень агентного ИИ для продуктивной работы
В ноябре 2025 года Zoom представит обновленную версию своего AI-компаньона — Zoom AI Companion 3.0. Эта версия выходит с мощной "agentic AI" технологией, позволяющей не просто помогать пользователю, а автономно управлять рабочими процессами.
Ключевые особенности Zoom AI Companion 3.0:
- Агентный ИИ — способность самостоятельно принимать решения, планировать задачи и взаимодействовать с другими сервисами без постоянного контроля пользователя.
- Кроссплатформенная интеграция — поддержка популярных корпоративных коммуникаций и коллаборационных платформ: Microsoft Teams, Slack и Google Meet. Благодаря этому, Zoom AI Companion 3.0 становится универсальным помощником для команд, работающих в разных экосредах.
- Автоматизация рабочего процесса — бот умеет контролировать расписания, координировать совещания, обрабатывать запросы и задачи, уменьшая нагрузку на сотрудников и повышая общую продуктивность.
- Доступность — Zoom AI Companion 3.0 будет бесплатен для всех подписчиков платных тарифов Zoom, что делает его привлекательным дополнением для бизнеса, желающего усилить ИИ-поддержку без дополнительных затрат.
Для предпринимателей, менеджеров и специалистов по автоматизации — это возможность внедрить передовые ИИ-инструменты без сложных интеграций.
Источник и детали: публикации LinkedIn Zoom, Zoomtopia 2025, обзоры LinkedIn и VC.ru
В ноябре 2025 года Zoom представит обновленную версию своего AI-компаньона — Zoom AI Companion 3.0. Эта версия выходит с мощной "agentic AI" технологией, позволяющей не просто помогать пользователю, а автономно управлять рабочими процессами.
Ключевые особенности Zoom AI Companion 3.0:
- Агентный ИИ — способность самостоятельно принимать решения, планировать задачи и взаимодействовать с другими сервисами без постоянного контроля пользователя.
- Кроссплатформенная интеграция — поддержка популярных корпоративных коммуникаций и коллаборационных платформ: Microsoft Teams, Slack и Google Meet. Благодаря этому, Zoom AI Companion 3.0 становится универсальным помощником для команд, работающих в разных экосредах.
- Автоматизация рабочего процесса — бот умеет контролировать расписания, координировать совещания, обрабатывать запросы и задачи, уменьшая нагрузку на сотрудников и повышая общую продуктивность.
- Доступность — Zoom AI Companion 3.0 будет бесплатен для всех подписчиков платных тарифов Zoom, что делает его привлекательным дополнением для бизнеса, желающего усилить ИИ-поддержку без дополнительных затрат.
Для предпринимателей, менеджеров и специалистов по автоматизации — это возможность внедрить передовые ИИ-инструменты без сложных интеграций.
Источник и детали: публикации LinkedIn Zoom, Zoomtopia 2025, обзоры LinkedIn и VC.ru
❤1
Forwarded from Дизраптор
Тем временем роботакси от Pony ai начали кататься по всему Шеньчженю.
Транспортная часть (обслуживание автопарка, соответствие транспортным нормам и т.д.) будет на такси-операторе Xihu, а Pony отвечает за весь технологический стек.
Pony ai - это самый известный китайский стартап по автономным такси, грузовикам и прочему "беспилотью с колёсами". Точнее, как китайский. Запущен он в Долине выходцем из Baidu, и изначально компания работала и в США, и в Китаем. Но в последнее время всё сильнее дрейфует к Поднебесной и соседней Азии.
Возможно, вы скажете: "Эка невидаль, вон в Штатах уже Waymo и Tesla вовсю автономные таксишки делает". Да, но у китайского кейса есть важное отличие:
У Tesla за рулём есть "babysitter" (и это очень бесит Маска). У Waymo человека за рулём действительно нет, но они катаются только в некоторых районах, которыене жалко прошли непростое согласования с властями: ну знаете, чтобы трафик был не очень сложный, людей поменьше и всё такое.
А Pony отдали на откуп вообще весь Шеньчжень. Напомню, это огромный мегаполис с 18 миллионами жителей, где есть бешеный трафик и людные (по китайским меркам) места. А водителя за рулём не будет, полная автономность. То есть, Партия дала официальную сертификацию на полный беспилот в большом, важном и vibrant (не знаю, как точно перевести это слово с английского) городе. Это полноценная коммерческая эксплуатация, где на любой обычный заказ может приехать беспилотная тачка без мистера Ли на водительском сиденье.
Так что, когда я говорю, что китайцы всех уделают в роботизации - это чистая правда, а не отработка мешка социальных кредитов (его я отрабатываю статьями и видосами про китайские тачки, ну вы знаете👍 ).
Дизраптор
Транспортная часть (обслуживание автопарка, соответствие транспортным нормам и т.д.) будет на такси-операторе Xihu, а Pony отвечает за весь технологический стек.
Pony ai - это самый известный китайский стартап по автономным такси, грузовикам и прочему "беспилотью с колёсами". Точнее, как китайский. Запущен он в Долине выходцем из Baidu, и изначально компания работала и в США, и в Китаем. Но в последнее время всё сильнее дрейфует к Поднебесной и соседней Азии.
Возможно, вы скажете: "Эка невидаль, вон в Штатах уже Waymo и Tesla вовсю автономные таксишки делает". Да, но у китайского кейса есть важное отличие:
У Tesla за рулём есть "babysitter" (и это очень бесит Маска). У Waymo человека за рулём действительно нет, но они катаются только в некоторых районах, которые
А Pony отдали на откуп вообще весь Шеньчжень. Напомню, это огромный мегаполис с 18 миллионами жителей, где есть бешеный трафик и людные (по китайским меркам) места. А водителя за рулём не будет, полная автономность. То есть, Партия дала официальную сертификацию на полный беспилот в большом, важном и vibrant (не знаю, как точно перевести это слово с английского) городе. Это полноценная коммерческая эксплуатация, где на любой обычный заказ может приехать беспилотная тачка без мистера Ли на водительском сиденье.
Так что, когда я говорю, что китайцы всех уделают в роботизации - это чистая правда, а не отработка мешка социальных кредитов (его я отрабатываю статьями и видосами про китайские тачки, ну вы знаете
Дизраптор
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤1
📌 Сохраняем самые интересные нейросети за неделю, которые вы могли пропустить.
• Gemini — появилась генерация презентаций;
• Grokipedia — Википедия от Илона Маска;
• Minimax — выкатили две модели для генерации видео;
• Pomelli — ИИ-маркетолог от Google;
• Cursor — выпустили модель для кодинга и обновили редактор до 2.0;
• Sonic 3 — новый генератор речи от Cartesia;
• Higgsfield — научился заменять лица;
• Video 2.0 — обновленный видеоредактор от Canva;
• Music 2.0 — модель для генерации музыки от MiniMax;
• Opera Neon — в браузер добавили ИИ-агента ODRA.
• Telegram: @aiaiai
#нейросети #neural
@aiaiai
• Gemini — появилась генерация презентаций;
• Grokipedia — Википедия от Илона Маска;
• Minimax — выкатили две модели для генерации видео;
• Pomelli — ИИ-маркетолог от Google;
• Cursor — выпустили модель для кодинга и обновили редактор до 2.0;
• Sonic 3 — новый генератор речи от Cartesia;
• Higgsfield — научился заменять лица;
• Video 2.0 — обновленный видеоредактор от Canva;
• Music 2.0 — модель для генерации музыки от MiniMax;
• Opera Neon — в браузер добавили ИИ-агента ODRA.
• Telegram: @aiaiai
#нейросети #neural
@aiaiai
❤2
Я русский бы выучил только за то, что его лучше понимают нейронки
Раньше я промтил нейросети по‑английски — экономил токены, верил в англоцентричный интернет… А теперь Microsoft и арXiv заявляют: [Научный факт] Русский и польский — топ‑2 самых понятных языков для ChatGPT и других LLM. Точность ответов доходит до 87–88%, английский — только 84%, китайский — вообще в андердоге с 62%. Почему так?
Оказывается, дело не только в токенах, а в грамматике! Русский язык — это чемпион по однозначности в сложных задачах: что скажешь, то и получишь. Даже наши вечные команды (нах... — зачем, пох.. — всё равно, ху..рь — быстро делай!) работают как универсальные action‑промпты. Можно одним словом сортировать, фильтровать и командовать, а нейросеть поймёт, даже если сам не до конца уверен.
Ирония судьбы: пока весь мир пытается промтить по‑английски, наши падежи и мат дают нейросетям структуру и контекст, который ни один англоязычный эксперт не опишет.
Вывод: если хотите точности — пишите инструкции на русском. Если нужно абсолютное послушание — просто добавляйте проверенный, крепкий русский action-маркер 😏.
Ниже пост с подробным эссе по теме
Источник: arXiv 2503.01996, Microsoft 2025.
Раньше я промтил нейросети по‑английски — экономил токены, верил в англоцентричный интернет… А теперь Microsoft и арXiv заявляют: [Научный факт] Русский и польский — топ‑2 самых понятных языков для ChatGPT и других LLM. Точность ответов доходит до 87–88%, английский — только 84%, китайский — вообще в андердоге с 62%. Почему так?
Оказывается, дело не только в токенах, а в грамматике! Русский язык — это чемпион по однозначности в сложных задачах: что скажешь, то и получишь. Даже наши вечные команды (нах... — зачем, пох.. — всё равно, ху..рь — быстро делай!) работают как универсальные action‑промпты. Можно одним словом сортировать, фильтровать и командовать, а нейросеть поймёт, даже если сам не до конца уверен.
Ирония судьбы: пока весь мир пытается промтить по‑английски, наши падежи и мат дают нейросетям структуру и контекст, который ни один англоязычный эксперт не опишет.
Вывод: если хотите точности — пишите инструкции на русском. Если нужно абсолютное послушание — просто добавляйте проверенный, крепкий русский action-маркер 😏.
Ниже пост с подробным эссе по теме
Источник: arXiv 2503.01996, Microsoft 2025.
👏6🔥4😁2
Про майндсет талантливых фаундеров, ч.6. Интересные данные о корреляции успеха и возраста фаундеров. Анализировались 25 тыс фаундеров, причем во многом европейские, так что нам с вами это релевантнее. Успех в этом контексте - экзит или устойчивый прибыльный бизнес.
TLDR: чем старше фаундер в момент основания стартапа, тем вероятнее успех.
1️⃣ Любопытно, что до 25 все совсем плохо, а в промежутке 25-40 вероятность успеха растет не очень быстро. Но резко подскакивает где-то в 43.
2️⃣ Наверное это не только потому, что фаундер становится умнее, опытнее, накопил нетворка, экспертизы и денег. Но и потому что в 40+ реже начинают стартап из-за "прикольно попробовать".
3️⃣ Тем не менее, инвесторам интереснее зрелые фаундеры, хотя в медиа мы конечно читаем совсем другое.
Да и в соцсетях фаундеры 40+ намного менее активны, а значит и не так заметны. Тут интересно, связано ли это с тем, что они росли в мире без соцсетей? Или просто с возрастом желание что-то публиковать уменьшается?
4️⃣ Учитывая возраст большинства читателей этого канала, можно сказать: у нас с вами все впереди!И уже совсем скоро 🙂
Предыдущие части рубрики - (раз, два, три, четыре, пять).
Подсмотрено @kyrillic
TLDR: чем старше фаундер в момент основания стартапа, тем вероятнее успех.
1️⃣ Любопытно, что до 25 все совсем плохо, а в промежутке 25-40 вероятность успеха растет не очень быстро. Но резко подскакивает где-то в 43.
2️⃣ Наверное это не только потому, что фаундер становится умнее, опытнее, накопил нетворка, экспертизы и денег. Но и потому что в 40+ реже начинают стартап из-за "прикольно попробовать".
3️⃣ Тем не менее, инвесторам интереснее зрелые фаундеры, хотя в медиа мы конечно читаем совсем другое.
Да и в соцсетях фаундеры 40+ намного менее активны, а значит и не так заметны. Тут интересно, связано ли это с тем, что они росли в мире без соцсетей? Или просто с возрастом желание что-то публиковать уменьшается?
4️⃣ Учитывая возраст большинства читателей этого канала, можно сказать: у нас с вами все впереди!
Предыдущие части рубрики - (раз, два, три, четыре, пять).
Подсмотрено @kyrillic
🔥3👍1
__СТРУКТУРА ЭССЕ__.pdf
1.1 MB
Ну не мог я пройти мимо поста про мат и лингвистические модели, хотелось узнать поглубже почему это так и как это использовать - попросил Peroplexity написать по этой теме эссе - не выдумывать, а по-фактам и с небольшой иронией к теме.
И знаете - действительно - некоторая архаичность нашей с вами морфологии (именно это раздражает всех иностранцев при обучении) - а мы то это с молоком матери... Эта морфология - позволяет работать промптам чуть более эффективнее. А еще большое количество качественной литературы (у нас с вами писатели работали вместо философов). И как я понимаю - особенно эти эффекты будут проявляться при подаче речевых команд и с учетом созданным большим количеством хороших текстов.
И знаете - действительно - некоторая архаичность нашей с вами морфологии (именно это раздражает всех иностранцев при обучении) - а мы то это с молоком матери... Эта морфология - позволяет работать промптам чуть более эффективнее. А еще большое количество качественной литературы (у нас с вами писатели работали вместо философов). И как я понимаю - особенно эти эффекты будут проявляться при подаче речевых команд и с учетом созданным большим количеством хороших текстов.
👍4
📊 Когда ИИ перестал быть "пилотом" и стал работой
MIT были правы на 20% — про 2023 год. Помните эти любимые скептиками цифры про 5% успешных внедрений? Ловите дату: те данные про 2023-й, когда большинство компаний ещё карались в экспериментах. Сейчас уже ноябрь 2025-го, и картинка поменялась радикально.
Только что Wharton (третья волна исследований подряд) выпустил отчёт «Accountable Acceleration» — и это уже не про энтузиазм стартапов, а про поведение гигантов: 800 американских компаний с оборотом 50+ млн $. Вот что произошло за два года:
Цифры, которые говорят сами
- 82% лидеров используют GenAI еженедельно (было 37% в 2023)
- 46% — *ежедневно* (в прошлом году такого и близко не было)
- 74% видят положительный ROI, и это не медитация на «когда-нибудь потом»
- 72% отслеживают структурированные метрики: производительность, рентабельность, пропускную способность
- 88% расширяют бюджеты AI в ближайший год
Главное: люди, а не инструменты, задают темп
Самое интересное в слайдах отчёта — это сдвиг фокуса. Раньше метрика была: *«Сколько% сотрудников знают про ChatGPT»*. Теперь: *«Какой ROI мы получили»*. И это не одно и то же.
Основные use-case'ы (и это не никак не «экспериментальные»):
- Анализ данных — 73%
- Резюмирование документов — 70%
- Создание контента — 68%
Замечание: это не «попробовали один раз». Это повседневные рабочие потоки.
Но вот беда: навыки атрофируются
43% лидеров признали проблему: пока AI берёт задачи, люди разучиваются их делать. Парадокс: 89% убеждены, что GenAI расширяет возможности — но только если есть кому учиться и как переучиваться. Без этого получится как в старом анекдоте: сняли старое оборудование, поставили новое, а мастеров-то выпустили ещё вчера.
Разницы в масштабах видны на спутнике
Технологический сектор и банкинг (90%+ еженедельного использования) давно воюют с проблемами масштабирования, а розница всё ещё лезет на дно (54% видят позитивный ROI). Это нормально: когда все скупают одинаковый инструмент, доминирует культура внедрения и качество playbook'ов.
Главный сюжет: от пилотов к системе
Три года проектирования моделей:
- 2023 — Exploration (давайте пробовать)
- 2024 — Experimentation (это работает в 20% случаев, погнали дальше)
- 2025 — Accountable Acceleration (ROI измеряется, бюджеты растут, людей нужно переучивать)
Вывод? Пора забыть про старые нарративы про 5% и про «а может ИИ не поможет». Вопрос уже не в если, а в как быстро ты перестроишь людей, процессы и метрики.
Вот её и подпирайте.
👉 Для тех, кто любит числа: полный отчет на сайте Wharton (90+ слайдов). Стоит посмотреть таблицы по ролям и индустриям — там видны конкретные разницы.
MIT были правы на 20% — про 2023 год. Помните эти любимые скептиками цифры про 5% успешных внедрений? Ловите дату: те данные про 2023-й, когда большинство компаний ещё карались в экспериментах. Сейчас уже ноябрь 2025-го, и картинка поменялась радикально.
Только что Wharton (третья волна исследований подряд) выпустил отчёт «Accountable Acceleration» — и это уже не про энтузиазм стартапов, а про поведение гигантов: 800 американских компаний с оборотом 50+ млн $. Вот что произошло за два года:
Цифры, которые говорят сами
- 82% лидеров используют GenAI еженедельно (было 37% в 2023)
- 46% — *ежедневно* (в прошлом году такого и близко не было)
- 74% видят положительный ROI, и это не медитация на «когда-нибудь потом»
- 72% отслеживают структурированные метрики: производительность, рентабельность, пропускную способность
- 88% расширяют бюджеты AI в ближайший год
Главное: люди, а не инструменты, задают темп
Самое интересное в слайдах отчёта — это сдвиг фокуса. Раньше метрика была: *«Сколько% сотрудников знают про ChatGPT»*. Теперь: *«Какой ROI мы получили»*. И это не одно и то же.
Основные use-case'ы (и это не никак не «экспериментальные»):
- Анализ данных — 73%
- Резюмирование документов — 70%
- Создание контента — 68%
Замечание: это не «попробовали один раз». Это повседневные рабочие потоки.
Но вот беда: навыки атрофируются
43% лидеров признали проблему: пока AI берёт задачи, люди разучиваются их делать. Парадокс: 89% убеждены, что GenAI расширяет возможности — но только если есть кому учиться и как переучиваться. Без этого получится как в старом анекдоте: сняли старое оборудование, поставили новое, а мастеров-то выпустили ещё вчера.
Разницы в масштабах видны на спутнике
Технологический сектор и банкинг (90%+ еженедельного использования) давно воюют с проблемами масштабирования, а розница всё ещё лезет на дно (54% видят позитивный ROI). Это нормально: когда все скупают одинаковый инструмент, доминирует культура внедрения и качество playbook'ов.
Главный сюжет: от пилотов к системе
Три года проектирования моделей:
- 2023 — Exploration (давайте пробовать)
- 2024 — Experimentation (это работает в 20% случаев, погнали дальше)
- 2025 — Accountable Acceleration (ROI измеряется, бюджеты растут, людей нужно переучивать)
Вывод? Пора забыть про старые нарративы про 5% и про «а может ИИ не поможет». Вопрос уже не в если, а в как быстро ты перестроишь людей, процессы и метрики.
Вот её и подпирайте.
👉 Для тех, кто любит числа: полный отчет на сайте Wharton (90+ слайдов). Стоит посмотреть таблицы по ролям и индустриям — там видны конкретные разницы.
🔴 The New Silk Road уже началась. И это не о гробах на шёлке.
Посмотрели картинку из State of AI 2025? Вот вам суть в трёх графиках:
📊 График 1: Открытые модели Китая (красная линия) в сентябре 2025 впервые обогнали американские (синяя).
📊 График 2: Скачивания китайских моделей пошли в отрыв. Qwen уже 600М загрузок. LLaMA — 1.2 млрд версий.
📊 График 3: Разработчики голосуют ногами. Глобальное доминирование США в AI сломалось ровно сейчас.
Это Linux момент 1990-х, но для нейросетей. Тогда open-source убил монополию коммерческого ПО. Теперь открытые модели убивают монополию западных замкнутых систем.
Почему? Экономика:
- Открытые модели в 3.5 раза дешевле
- Хакабельны на слабых железах
- Качество уже равно проприетарным
Геополитика просто добавляет спецэффектов — Китай осознанно выбрал стратегию доступности как способ обойти ограничения.
Главное: это не бинарный выбор. Это новый стандарт, где открытые модели — базовый слой, а проприетарные — спецсредство.
Если вы разработчик и ещё не пробовали Qwen или DeepSeek — пора. История пишется прямо сейчас.
Исследование
Нашел новость
#ИИ #OpenSource #Тренды2025
Посмотрели картинку из State of AI 2025? Вот вам суть в трёх графиках:
📊 График 1: Открытые модели Китая (красная линия) в сентябре 2025 впервые обогнали американские (синяя).
📊 График 2: Скачивания китайских моделей пошли в отрыв. Qwen уже 600М загрузок. LLaMA — 1.2 млрд версий.
📊 График 3: Разработчики голосуют ногами. Глобальное доминирование США в AI сломалось ровно сейчас.
Это Linux момент 1990-х, но для нейросетей. Тогда open-source убил монополию коммерческого ПО. Теперь открытые модели убивают монополию западных замкнутых систем.
Почему? Экономика:
- Открытые модели в 3.5 раза дешевле
- Хакабельны на слабых железах
- Качество уже равно проприетарным
Геополитика просто добавляет спецэффектов — Китай осознанно выбрал стратегию доступности как способ обойти ограничения.
Главное: это не бинарный выбор. Это новый стандарт, где открытые модели — базовый слой, а проприетарные — спецсредство.
Если вы разработчик и ещё не пробовали Qwen или DeepSeek — пора. История пишется прямо сейчас.
Исследование
Нашел новость
#ИИ #OpenSource #Тренды2025
👍1