✨ ИИ в полях: Кто настраивает агентов и обучает команду? (Практики)

⚪️ Продолжаем тему ИИ-команды. Ок, стратегию утвердили, бюджет посчитали. Но кто будет руками собирать цифровых сотрудников и, главное, заставит реальных людей с ними работать?

🤖 Для вывода ИИ «в поле» и быстрой проверки гипотез нужна команда практиков и интеграторов. Они работают без классического программирования, используя No-Code подходы и силу промптинга.

👥 Вот те, кто осуществляет ИИ-трансформацию на практике:

🎯 ИИ-Евангелист (AI Evangelist): Главный амбассадор технологий. Вдохновляет команду внутри компании или привлекает клиентов на внешнем рынке, показывает лучшие мировые кейсы и формирует понимание, что ИИ — это необходимый инструмент выживания бизнеса.

🎯 Руководитель ИИ-обучения персонала: Проектирует внутреннюю систему образования. Создаёт курсы и воркшопы, которые учат сотрудников (маркетинг, продажи, HR) повседневно использовать нейросети, повышая их личную продуктивность в разы.

🎯 Куратор ИИ-трансформации (AI Change Manager): ИИ-наставник «в полях». Помогает преодолевать страх перед автоматизацией, снимает возражения сотрудников и внедряет культуру Vibe Coding — чтобы отделы могли сами конструировать себе базовых помощников.

🎯 AI-интегратор (No-Code разработчик): Тактический инструмент. Человек, способный за дни, а не месяцы, собрать первые рабочие прототипы ИИ-агентов на базе существующих платформ и быстро протестировать их жизнеспособность (MVP).

🎯 Специалист по ИИ-агентам / Промпт-архитектор: Отвечает за глубокую кастомизацию моделей. Пишет сложные системные инструкции (промпты), собирает и подключает корпоративные базы знаний, настраивает логику и контекст поведения цифровых сотрудников.

💡 Вывод: Технологии стали доступными. Главным барьером для их внедрения сегодня становятся не алгоритмы, а готовность людей учиться и перестраивать свои привычки.

❓ А как у вас? Сталкивались ли вы с сопротивлением сотрудников при попытке внедрить даже самые простые ИИ-инструменты, и как удалось это преодолеть? Обсудим!

AI Piter | AIPiter.ru

🔔 Рад поделиться отличной новостью.

Вместе с искусствоведом Натальей Качаниной мы запускаем проект — Арт-медиацию с использованием инструментов искусственного интеллекта.

🔴 Для меня этот запуск — продолжение работы над методологией применения ИИ в фасилитации и модерации групповых встреч. Мы исследуем формат, в котором технологии становятся полноценным участником дискуссии.

❗️ Что это даст вам
✅ Новый опыт: вы по-новому взглянете на современное искусство.
✅ Самопознание: через арт-объекты и цифровые инструменты вы лучше узнаете себя.
✅ Инсайты: вы протестируете передовые ИИ-методики в командной работе.

➡️ Приглашаю вас присоединиться к нашей арт-медиации. Все подробности и условия участия — ниже.⬇️

💬💬💬💬💬💬💬💬

📰Арт-медиация с цифровым «психоаналитиком»

👩‍🎨 Это не лекция и не экскурсия. Это камерный разговор об искусстве, где полотна Крамского, AES+F, Ива Кляйна и других авторов станут зеркалом для ваших личных смыслов. Мы встретимся, чтобы вступить в диалог с искусством и друг другом, поделиться личными впечатлениями, ассоциациями и интерпретациями от увиденных произведений.

✨ А подключенный к разговору Искусственный Интеллект в реальном времени проанализирует ход мыслей каждого. Он будет слушать всё: ваши реплики, сомнения и открытия. После дискуссии выдаст каждому материальный «слепок» размышлений — индивидуальный профайл ваших глубинных смыслов.

🤖👤 Наша встреча — синергия человека и машины. Вы уйдете не просто с впечатлениями, а с расшифровкой собственного восприятия.

Когда: 23.07 19:00 - 21:00
Где: галерея Белая Радуга, 4-я линия ВО, 5
Стоимость: 4000 (билет в галерею+участие в медиации)
Бронь: @natalikach

🛡 Мест мало по определению: камерная группа для полного погружения (всего 13 мест)

📰 ИИ в бизнесе: от «лоскутного одеяла» к виртуальным сотрудникам. Почему ваш AI-трансформация буксует?

Сейчас AI 🤘— главное слово года. Все бегут внедрять. Компании лепят AI-агентов, суют генеративные модели куда попало, а на выходе получают «лоскутное одеяло» из разрозненных решений, которые не связаны с реальными целями бизнеса.

Первое, что я говорю своим клиентам: ИИ — это не только генеративный ИИ для текста, картинок и кода.

Под ИИ сейчас практически все понимают ChatGPT, Gemini, DeepSeek или Qwen. Но ИИ — это огромная история, включающая физический ИИ, видеоаналитику, предиктивную аналитику, часто это называют классический ИИ.

Это массивный инструмент, который может закрыть кучу задач. Но 80% маркетингового «бреда» вокруг него вам на первом этапе просто не нужно.

Как мы превращаем хаос в систему?

1️⃣ Начинаем не с кода, а с воркшопа.
Прежде чем что-то внедрять, я собираю руководство и ключевых сотрудников (20-30 человек). Мы синхронизируем понимание. Отсеиваем хайп, вместе ищем варианты применения, выбираем самые нужные кейсы. В результате этой среды всегда выделяется внутренний лидер, который будет «топить» за трансформацию. Без него экосистема не заработает.

2️⃣ Создаем «Виртуальных сотрудников».
Мы не гонимся за тем, чтобы поставить самую последнюю модель ИИ ради галочки. Мы смотрим на задачи. Повторяемые действия оцифровываются и превращаются в виртуальных сотрудников. А виртуальный сотрудник — это, по сути, четкое описание и оптимизация ваших бизнес-процессов. Садимся и делаем.

Кто я в этой истории?
Я не просто «айтишник» и не «консультант с презентацией». Я — AI Product Manager, заведующий ИИ-продуктами и медиатор между технологиями и бизнесом.

Перевожу с «языка нейросетей» на язык денег, процессов и логики. Работаю руками вместе с командой, но при этом вижу картину целиком. Помогаю бизнесу отобрать важное и понять, что на самом деле нужно внедрять. Я вдохновляю применять ИИ.

Если вы понимаете, что вашему бизнесу нужна не очередная «игрушка», а системная AI-стратегия, которая начнет экономить ресурсы и масштабироваться — нам нужно поговорить.

👉Открыт к диалогу - пишите в личку ✍️

Кирилл Дорожкин | Техно Дорожкин

🎤 Часто в компаниях каждый отдел внедряет свой ИИ, превращая организацию в «лоскутное одеяло» из изолированных сервисов. На системном уровне это оборачивается хаосом в данных, сливом бюджетов и рисками для безопасности.

Я уверен: искусственный интеллект должен строиться как единая сквозная инфраструктура.

⚪️ Приглашаю обсудить эту проблему на нашем деловом завтраке 29 июля. Буду рад видеть вас!

Кирилл Дорожкин | Техно Дорожкин

🤘 Ни футболист, ни человек: как Deep Research разбирается в футболе и не только

✔️ Если вы еще не использовали Deep Research, то я настоятельно рекомендую попробовать. Все прогнозы и анализ матчей чемпионата мира сделаны с помощью этого режима нейросетей (например, тут итоги полуфиналов: https://t.me/AIpiter/480).

Deep Research (глубокое исследование) — это автономный режим работы нейросетей (например, в ChatGPT, Gemini или DeepSeek), способный самостоятельно искать, анализировать и синтезировать информацию из десятков или сотен интернет-источников для создания подробного отчета

✔️ При прогнозах на игры на вылет на чемпионате мира я использовал несколько нейронок: Gemini, ChatGPT, Manus, Qwen. В большинстве своем результаты их прогнозов совпадали, хотя ChatGPT в последнем матче явно болел за Англию.

✔️ Я выбрал чемпионат мира как безопасный эксперимент и отличную демонстрацию работы режима Deep Research нейросетей: его возможностей, ограничений и ошибок.

ИТОГИ
⚽️ Я много всего узнал про современную аналитику футбола. А впереди еще матч за 3-е место и финал.
⚽️ Нейронки, как и ожидалось, ошибаются в прогнозах, но тут у меня больше вопросов к футболистам и тренерам.
⚽️ Я всегда вычитывал результат, потому что может оказаться так, что в 2026 году на воротах сборной Швейцарии все еще играет Янн Зоммер

⚡️ И, конечно, футбол — это только пример. Я использую глубокое исследование во всех своих проектах, но всегда помню: доверяй, но проверяй. ИИ замечательно собирает массив данных, вытаскивает скрытые тренды и структурирует хаос. Но финальный верификатор — это всегда человек с его опытом и контекстом.

💬💬💬💬💬

🔥 Тактический саботаж, парковка без колес и вылет миллионеров: препарируем полуфиналы ЧМ-2026 ⚽️

⚡️ Краткие выводы для тех, кто спешит (подробности тут) :

🇪🇸 Испания 2:0 Франция 🇫🇷:

Полное тактическое доминирование Луиса де ла Фуэнте. Мбаппе остался на голодном пайке, Олисе провалился, а Ямаль и Порро образцово разорвали левый фланг французов.


🇦🇷Аргентина 2:1 Англия 🏴󠁧󠁢󠁥󠁮󠁧󠁿:

Хрестоматийный пример тренерского самострела. Тухель испугался собственной победы, ушел в оборону с шестью защитниками при 12% владения мячом и был жестоко наказан голами Энцо и Лаутаро на последних минутах.

⚽️ Впереди нас ждет битва континентальных чемпионов: Испания против Аргентины в Нью-Джерси. Ну а Тухелю и Дешаму остается только разыгрывать утешительную бронзу в Майами и спорить, чьи тактические идеи были более унылыми.

💬💬💬💬💬|

🔔 В августе я обязательно организую встречу, на которой мы подробно разберем, как использовать Deep Research (глубокое исследование) и вписать его в бизнес-процессы. А пока открыт к диалогу — пишите в личку!

Кирилл Дорожкин | Техно Дорожкин

📰 Почему сотрудники «внедряют ИИ», но ничего не меняется? 📉

Самая большая ошибка компаний — начинать AI-трансформацию с резких движений. Приходит руководство и говорит: «Обязательно всем использовать ИИ-агентов. Внедряем виртуальных сотрудников, распоряжение — работать с ними».

Так не работает. И вот почему.
Любая организация система и люди точно будут сопротивляться. Любая технология, которая меняет способ работы людей, требует эволюции 🌱.

Нельзя перепрыгнуть через этапы созревания. Сначала сотрудник должен познакомиться с ИИ через простое общение в чате. Потом он начинает понимать, что рутину можно делегировать — появляется AI-ассистент. И только когда человек сам чувствует, что процесс можно автоматизировать полностью, рождается AI-агент, а затем и виртуальный сотрудник.
Этот путь нельзя сократить сильно. Людям нужно наиграться, почувствовать, прожить. Только тогда внедрение становится органичным, а не насильственным. Если сразу навязать ИИ-инструменты, команда будет испытывать только стресс и раздражение, просто не понимая: «Зачем нам это?»

🤝 Как я работаю
⚪️ Я не прихожу с готовой программой «под ключ». Не говорю: «Сюда столько-то ботов, а в этот отдел — столько-то». Я сажусь рядом с вашей командой и прохожу весь рабочий путь вместе. Сначала мы упаковываем ваши данные в AI-ассистента, а потом уже превращаем его в виртуального сотрудника. Но к этому моменту команда сама понимает, зачем ей это нужно. И все это через обучение от простого к сложному, которое тут же применяем на практике.

❓ Кто я в этой истории?
⚪️ Я не «тренер по нейросетям». Я работаю с ИИ-переосмыслением корпоративных процессов. Помогаю компаниям не просто «внедрить ИИ», а вырастить его внутри. Через людей, через их эволюцию, через глубокое понимание.

💼 Сейчас я открыт к предложениям о постоянной роли:
🔹 Head of AI Education
🔹 AI Transformation Lead
🔹 AI Product Director

⚙ Если вы понимаете, что вашей компании нужен не очередной «курс по ChatGPT», а системная работа с людьми и процессами — давайте поговорим. Пишите в личку ⬇️

Кирилл Дорожкин | Техно Дорожкин

«Вы что, просто учите людей нажимать кнопки в ChatGPT?»

🎓 Мне задают этот вопрос регулярно 😎 И каждый раз я ловлю себя на мысли: люди действительно так думают. Они видели десятки «курсов по нейросетям», где за два часа показывают, как сгенерировать картинку с котом. Хотя многие из тех, кто приходит учиться, просят именно такую «волшебную таблетку»!

❗️ Но я занимаюсь совершенно другим. Возьмём, к примеру, мои интенсивы по связке «промптинг + медиа».

Обычно я захожу в компанию так: сажаю 20–30 человек в переговорку и говорю: «Забудьте всё, что вы слышали про ИИ. Начнём с нуля».

В первом ряду сидит директор по маркетингу, который полгода платит за ChatGPT, но использует его как продвинутую печатную машинку. Во втором — бухгалтер, который вообще боится открывать браузер. В третьем — продуктовый менеджер, который вроде бы пишет промпты, но его ИИ-ассистенты всё равно галлюцинируют.

Моя задача — за два дня сделать так, чтобы все они заговорили на одном языке.

🌟 День первый. Разбираемся, что такое классический и генеративный ИИ, какие кейсы можно решать и почему мы начинаем именно с генеративного ИИ. Учимся говорить с машиной так, чтобы она понимала: изучаем тексты, промпты, системные промпты. Большинство участников никогда не пробовали «проекты».

Не просто «напиши мне текст», а «реши бизнес-задачу с учётом этих ограничений». Берём реальные презентации, документы и аналитику компании — и собираем первых ИИ-ассистентов. В этот момент я всегда наблюдаю, как у взрослых людей загораются глаза. Они впервые понимают: автоматизация их работы — это задача не для далёких «айтишников». Это могут делать они сами 💚

🌟 День второй. Мультимедиа: от картинок до первых сайтов. Разбираемся, как из цифрового шума проявляется изображение. Понимаем, в чём разница между текстом и картинкой, между картинкой и видео. И сразу начинаем творить! Переходим к видео, затем к ИИ-монтажу. Создаём презентации, веб-страницы и веб-приложения. Берём рабочие задачи сотрудников и собираем решения прямо в комнате. Чтобы к вечеру каждый ушёл с готовым инструментом, который завтра начнёт внедрять в практику.

⚠️ С чем мы работаем?
Со всем актуальным, что есть на рынке. Я никогда не прихожу с одной «любимой» нейросетью. Моя задача — показать весь ландшафт. База, которую пробуют все: Perplexity (поиск нового поколения), ChatGPT (фундамент), Qwen (мощно и доступно).

🥇 Мой личный рабочий стек:
✅Gemini и экосистема Google AI — закрывают 80% моих задач (все что нужно, стабильные, предсказуемые).
✅Perplexity — обязателен для аналитики.
✅ChatGPT — задаёт общие тенденции рынка.
✅Qwen — бесплатный добротный «китаец», уверено копирующий грандов.
✅Manus — беру, потому что его агенты уж больно хороши.
✅Kimi — когда хочется немного удивить

И ещё: я принципиально работаю с открытыми решениями, которые быстро запустить. Настройка VPN — обязательная часть обучения. Сотрудники должны уметь работать в реальных условиях, а не в «тепличных».

Что на выходе? 🚀
➕Через два дня компания получает не просто «обученных сотрудников». У команды появляется общий язык, общая картина возможностей и первые реальные инструменты в руках.

➕А через месяц-два, когда они сами осознают, что им нужен уже не просто ассистент, а автономный агент, — вот тогда и начинается настоящая трансформация. Не навязанная сверху руководством, а выросшая изнутри. Каждый пользователь должен пройти этот путь — от простого к сложному.

💯 Вот это и есть то, чем я занимаюсь. Не банальные «курсы по ChatGPT», а выращивание сильной AI-культуры внутри компании.

Кирилл Дорожкин | Техно Дорожкин

🤘 В моем резюме воркшопов достаточно примеров, чтобы сделать какие-то обобщения. Оказывается, не важно, с каким масштабом компаний имеешь дело, но им в итоге ИИ нужен не для красного словца, а для решения практических задач внутри компании: автоматизации, ускорения, систематизации.

Когда имеешь дело с бизнесом формат «просто показать, как нейросеть рисует картинки» не работает. Здесь ИИ — это не игрушка, а стратегический рычаг. Хотя сотрудники ожидают именно того, как и что «нажать».

Немного расскажу, как выстраивается работа с компаниями:
1️⃣ Лекционная часть. Погружаем сотрудников компании в реальные возможности ИИ, отсекая хайп, маркетинг, мифы. Хотелось бы верить, что убираем и какие-то когнитивные искажения.
2️⃣ Мозговой штурм. Ищем точки роста именно в их специфических бизнес-процессах: от простых кейсов с одной функцией до более сложных.
3️⃣ Проработка идей. Берем конкретные гипотезы и докручиваем их до состоянияжизнеспособных прототипов.

⚒️ Мой опыт говорит, что лучшая стратегия обучения сотрудников компаний — это не научить людей «нажимать кнопки», а научить их видеть задачи, которые можно закрыть ИИ. Думаю, что так лучше и малому, и микробизнесу, и даже обыкновенному физическому лицу. Работа с разными клиентами всегда дает мощный буст. Ты видишь, как нейросети могут менять не только малый бизнес, но и отрасли экономики.

🧲 Друзья, коллеги, если вы руководите департаментом или компанией и хотите, чтобы ИИ работал на вашу прибыль, а не просто «был для галочки» — давайте выстроим для вас такой же интенсив.

Пишите в директ слово «СТРАТЕГИЯ», и я расскажу, как мы можем это сделать для вас. @kirill_dorozhkin

#AIProductManager #КорпоративноеОбучение #ВнедрениеИИ #AIForBusiness

🎤 Проводя воркшопы для компаний или гос. учреждений, поймал себя на одной мысли 💡

Компании хотят внедрять ИИ. У них есть активные ребята, есть запрос на скорость, на нейросети, на автоматизацию. Но им критически не хватает одного человека.

⚪️ Того, кто не просто умеет писать промпты, а кто собирает весь массив данных об ИИ в единую систему. Того, кто понимает, где нужно внедрить классическое машинное обучение, а где поставить генеративную модель. Того, кто готов взять ответственность за ИИ-трансформации всей компании.

✨ Именно такую роль я и хочу закрывать в компаниях 🚀

Это роль AI Product Manager (Заведующий ИИ продуктов компании) 🔆

Внедрение ИИ в бизнесе — это не разовая лекция. Это постоянный сбор метрик, тестирование гипотез, выбор между открытыми локальными моделями и облачными сервисами, выбор между классическим и генеративным ИИ, интеграция ИИ в штатные рабочие места сотрудников.

💡 Сотрудники уже "пилят" прототипы мини веб-сервисов на воркшопах. А можно гораздо больше.

Сейчас я как раз нахожусь в поиске интересных проектов и команд, где можно применить этот системный подход. Где ИИ — не «для галочки», а превращается в реальный продукт, который влияет на бизнес-метрики.

Буду рад пообщаться с теми, кто тоже думает о внедрении ИИ системно, а не точечно 👌

Возможно, наши пути пересекутся — в формате диалога, консалтинга или полноценной работы в команде.

Кирилл Дорожкин | Техно Дорожкин

#AIProductManager #ИскусственныйИнтеллект #ЦифроваяТрансформация #EnterpriseAI #НейросетиВБизнесе #AIСтратегия #ВнедрениеИИ

🎤 Сегодня в очередной раз спросили: а как считать пользу от внедрения ИИ?

⚪️ Первое, что приходит всем на ум, — это ROI. Достаточно много статей об этом на разных ресурсах написано. Но всегда ли подходит для оценки ROI?

ROI (Return on Investment) — это финансовый показатель, который показывает окупаемость вложений и помогает узнать, приносят ли деньги пользу или убыток

Так нужно ли считать ROI от внедрения ИИ? Например, ответ может быть в том, а о каком ИИ мы говорим.

💼 Например, есть приложения, при обновлении которых никто не будет считать ROI, такие как Excel или 1С. Это базовые операционные расходы на базовое рабочее место (купили стол, стул, компьютер, Excel, а для бухгалтера или сотрудника казначейства — 1С). Если говорить про ИИ-апгрейд рабочего места, то ROI в этом случае считать не нужно. Еще ,например , не нужно считатьROI при исследовании и тестировании концепций и гипотез использования ИИ.

⚙А вот если вы решили делать закупку дорогой инфраструктуры, тогда точно придется считать ROI и обосновывать все расчеты.

📰 Так как общая практика только выстраивается, то пока в каждом конкретном случае приходится действовать по ситуации.

▶ В своей работе я стараюсь разъяснять все варианты и форматы оценки результатов от внедрения ИИ, и уже вместе с коллегами мы выбираем наиболее подходящий для той или иной компании. Это важная часть управления продуктом.

❓ Если вы внедряли ИИ, то было бы интересно обсудить с вами, как ваша компания принимала решение об этом.

🎓А еще осенью обязательно соберу дискуссию на эту тему.

Кирилл Дорожкин | Техно Дорожкин

#AIProductManager #ИскусственныйИнтеллект #ЦифроваяТрансформация #EnterpriseAI #НейросетиВБизнесе #AIСтратегия #ВнедрениеИИ

Сегодня разговаривал с директором одной компании.

Говорит: "Мы отправили трех ребят на повышение квалификации по нейросетям. Теперь у нас есть свои AI-специалисты".

Я спросил: "И какие результаты?"

Он замялся: "Ну... они пишут промпты. Делают картинки. Один даже чат-бота собрал".

❔ И где же тут проблема?

❗️Самое интересно, что на старте использования ИИ, можно просто считать количество потраченных токенов, пусть люди пробуют. Но в какой-то момент придется систематизировать использование ИИ и использовать не только как инструменты, а строить внутренние продукты.

И вот тут могут начаться проблемы:
🔅 Внедрение ИИ — это не про промпты. Это прежде всего про понимание, где и как приметь это самый ИИ: где нужен классический ML, а где генеративная модель (и почему это разные вещи).

И тут появляются метрики:
🔅 нужно ставить метрики соразмерно целям внедрения, если на первом этапе может и пойдет метрика "сколько запросов обработали", то дальше нужно будет выбирать "экономия часов, уменьшение ошибок, рост вовлеченности", кому-то будет важен ROI.

И если в начале можно просто промптить всем обо всём: "у самурая нет цели, только путь", то потом нужно будет думать про цели и нужен ответственный - это роль AI Product Manager.

И это не "сотрудник, прошедший курсы". А человек, который выстроит ИИ-стратегию с нуля. Будет постоянно собирать метрики, тестировать гипотезы, выбирать между технологиями, интегрировать ИИ в штатные процессы.

📰 И я это вижу на каждом воркшопе: уже в средней компании такой человек нужен.

Если в вашей компании есть энтузиазм по поводу нейросетей, но нет системного подхода — вам нужен не "обученный сотрудник". Вам нужен AI Product Manager. Я именно это и делаю 🫡

Открыт к предложениям — в штат или на консалтинг. Кому нужен человек, который превратит ваш интерес к ИИ в работающий продукт с понятным результатом?

Пишите в личку. Обсудим вашу бизнес-задачу 👉

Кирилл Дорожкин | Техно Дорожкин

#AIProductManager #ИскусственныйИнтеллект #ЦифроваяТрансформация #EnterpriseAI #НейросетиВБизнесе #AIСтратегия #ВнедрениеИИ

Недавно я проводил AI-воркшоп для команды «Конаково Ривер Клаб». Шикарный HoReCa-отель с огромной территорией. Пока участники собирались, я просто ходил по базе и сканировал процессы. 👀

🎤 Вижу картину: на аллее стоит одинокий электросамокат. Рядом мужчина фотографирует его и скидывает видео в рабочий чат отеля: «Чей? Кто катался? Пусть заберет». Менеджеры тратят время, поднимают переписки, ищут концы.

Задача для AI-продакта: что можно улучшить в контроле за территорией, фиксировании потеряшек и любых других проблем на территории? 🤔

✅ Пример решения, которое мы обсудили на воркшопе:
Computer Vision. Нейросеть сама видит брошенный самокат, идентифицирует его, поднимает архив камер, находит последнего посетителя и автоматически ставит задачу сотруднику. Аналогично можно поступить и с другими сценариями.

🎤 Вопрос от технической службы: приходят разные контроллеры с разной спецификацией под разные задачи, и нам нужно их программировать. Какую нейронку для чего удобнее всего использовать?

✅ Так как задачи достаточно стандартные, то в целом попробовали для решения Qwen, и получился с виду вполне годный код, который нужно тестировать. Теперь коллеги активно используют ИИ для разработки.

🎤 Уже после воркшопа обсудили с руководителем службы, у которой в подчинении официанты, ее головную боль: выбор сотрудников ограниченный, а зумеры — ребята не всегда устойчивые, их эмоциональные качели мешают работе, плюс есть неочевидные вещи с дресс-кодом. Стандартные инструкции на них не работают. 😅

✅ Как решили через ИИ? 🎨
Сделали для них комиксы. Nano Banana + агрегаторы нейросетей — сгенерировали простые визуальные сценарии: «Как выглядеть», «Что оставлять за дверью», «Как реагировать на стресс». Выбрали понятный стиль, написали на зумерском языке новые инструкции. А главное — теперь коллега может сама быстро что-то менять и настраивать. Теперь зумеры из Тверской области проходят адаптацию с помощью ИИ!

Что я опять увидел? 📊
Внедрение ИИ — это всегда эволюция пользователя. Сначала люди «играются», чтобы снять страх. Потом закрывают рутину. А потом сами начинают создавать агентов и автоматизировать процессы.
Скоро «программировать» будет каждый. Раньше нужно было знать синтаксис. Сейчас ты просто говоришь нейросети, что нужно, и она собирает решение.

🚀 AI-продакт — это не тот, кто знает все нейронки наизусть. 🎯 Это тот, кто умеет увидеть «потерянный самокат», понять, что нужно зумеру-официанту, и собрать из технологий решение, которое сэкономит бизнесу миллионы или поможет сделать отличный сервис.

Сейчас я ищу проект и команду, где смогу применять такой продуктовый подход к ИИ на полном серьезе. Если вы строите компанию, где технологии решают реальные задачи — давайте знакомиться. 🤝

Кирилл Дорожкин | Техно Дорожкин

#AIProductManager #ProductManagement #ИскусственныйИнтеллект #ComputerVision #HoReCa #АвтоматизацияБизнеса #OpenToWork

Дроны — это уже не будущее и не «военная экзотика». Это новая реальность, с которой ежедневно сталкивается бизнес и гражданская инфраструктура в России. 🚁

📌 Недавно ехал по Минскому шоссе. Вижу огромный склад . На крыше наспех собраны железные леса и обтянуты сеткой. И это, очень часто, вся «антидроновая защита». Надежда на авось.

🏚 Гражданские объекты часто защищаются хаотично, потому что системного, доступного и умного решения просто нет. А дроны летят, причем часто роем, выполняя роль «отвода» для перегрузки систем ПВО.

Сейчас я в команде, которая собирает в один комплекс разнородные системы защиты от БПЛА, вижу эту проблему изнутри. Я отвечаю за решения, в которых заявлен ИИ. 💻

В текущих условиях защита в основном зависит от человека: оператор видит цель в камеру, захватывает её и наводит средство противодействия. Хороший оператор попадет. Но человек устает, а скорость реакции у машин выше. В целом количество спецов ограничено.

📰 Основной запрос сейчас на раннее обнаружение и автономный ИИ, который заберет часть функций на себя. Например, кейсы, которые идут в серию и доступны гражданским объектам:

1️⃣ Компьютерное зрение: это работает по тому же принципу, что и распознавание госномеров на трассе, только в 3D и на высокой скорости. Камера сама обнаруживает дрон на подлете и берет его на автосопровождение. Оператору остается только подтвердить цель. Тут важно понимать, что современный БПЛА 500 метров преодолевает за считанные секунды.

2️⃣ Компьютерные «уши»: также для гражданского применения подходит акустическая разведка. Нейросеть анализирует звуковой ландшафт и за доли секунды отличает обычную петарду от реального выстрела или пролетающего винта, а некоторые решения заявляют, что они могут отличить типы БПЛА.

🚀 Но скорости и количество БПЛА растут, и поэтому всё это — лишь вершина айсберга, требуется разработать и запустить в серию еще много разных средств с новыми характеристиками

Что это дает крупному бизнесу (НПЗ, заводы, склады)?
✅ Раннее предупреждение: система дает время включить защитные экраны и укрыть персонал.
✅ Сетевая архитектура: датчики работают в связке, перекрывая «слепые зоны» большой территории.
✅ Минимизация человеческого фактора: машина не паникует и не устает.

🚧 Рынок защиты гражданской и промышленной инфраструктуры от БПЛА только формируется. Если вы выстраиваете безопасность активов или ищете технологичные dual-use решения — давайте обсудим. Технологии для этого уже здесь. 🤝

Кирилл Дорожкин | Техно Дорожкин

#AIProductManager #ComputerVision #БПЛА #Антидрон #ИскусственныйИнтеллект #TechForGood #БезопасностьБизнеса #Инновации #DualUse

🧑‍🎓 Я активно взаимодействую с разными вузами, в частности СПбГЭУ. Участвую в качестве одного из организаторов Всероссийской научно-практической конференции с международным участием https://dme.unecon.ru/. Организую на площадке университета митапы, круглые столы, и с сентября стартует новая серия мероприятий.

🧲 Итогом этого доверия стало приглашение в их Институт дополнительного профессионального образования «Высшая экономическая школа» СПбГЭУ.

Задача была: разработать и внедрить программу обучения по искусственному интеллекту, которая ляжет в основу их кадровой стратегии аж до концат2027 года, для одной очень-очень большой компании синего цвета.

👉 Я написал этот курс с нуля по запрос и, что важно, программа прошла все внутренние согласования и экспертизы 🏆.

Скоро специалисты этой компании со всей страны будут приезжать на обучение, чтобы применять эти знания в своих ежедневных задачах.

Почему я об этом пишу?

⚪️ Чтобы показать: внедрять ИИ-компетенции в больших структурах — это реально. И это дает кратный рост эффективности, если делать не «для галочки», а с пониманием реальных бизнес-процессов.

⚪️ Если ваша компания тоже хочет не просто «послушать лекцию про нейросети», а получить системное, проверенное обучение для команды, которое реально работает и проходит любые корпоративные стандарты — давайте обсудим.

❗️ Мой опыт создания таких программ открыт для новых задач. Пишите в личные сообщения или в комментарии «ИИ», и мы найдем решение под ваш масштаб. 🚀

Кирилл Дорожкин | Техно Дорожкин

#КорпоративноеОбучение #AIProductManager #ИскусственныйИнтеллект #EdTech #ЦифроваяТрансформация #ОбучениеПерсонала #B2B

Самые продвинутые команды, которые я видел, — это команды, у каждого участника которых есть своя команда агентов. Теперь каждый из них — тимлид своей команды агентов. ❗️

Мой опыт проведения воркшопов, консультаций, деловых завтраков и митапов показывает, что мало кто к этому не то что готов, мало кто в целом видит вопрос именно так. В целом, конечно, практика применения ИИ-агентов в компаниях еще только выстраивается, и это не только про продукт, а про людей, изменение мышления.

📰 Задумались про внедрение ИИ — пора начинать меняться: «дорогу осилит идущий», «идеального момента не будет»....

🔔 Если вы еще не знаете, с чего начать, только начали или хотите поделиться со всеми своим опытом, то во второй половине августа открывается новый сезон мероприятий «ИИ Питера» .

✨ Я развиваю этот проект и приглашаю на мероприятия, которые пройдут со второй половины августа до конца декабря. Для меня эти встречи — лучший способ получить от вас живую обратную связь и вместе разобрать сложные кейсы.

❓ По вопросам организации и участия в мероприятиях пишите в личку. 👉

Кирилл Дорожкин | Техно Дорожкин

#AIProductManager #ComputerVision #БПЛА #Антидрон #ИскусственныйИнтеллект #TechForGood #БезопасностьБизнеса #Инновации #DualUse

Меня попросили рассказать про ценности. Большинство их них меняется вместе со мной. Ценности - это не фиксированные аксиомы, они больше больше похожи на правдоподобные гипотезы, которые надо проверять (об этом отлично писал математик Джордж Пойа).

Чтобы не давать в строгие определения и описания исключений, оставлю детали на отдельный разговор за чайником чая, а здесь обобщу пока три ориентира

⏺Быть полезным. Не «миссия», а проще: после разговора со мной у человека должно быть чуть больше ясности, чем до него.

🔴Не причинять добро. Мне повезло лично знать психолога Раду Михайловну Грановскую. Она говорила, что в отношении людей главное уважать их автономность и не пытаться кого-то переделать. Перевоспитывать взрослых — бессмысленно, помогать без запроса — вредно.

⏺Не стесняться. Гиперскромность - это баг. В режиме невидимости мы можем быть полезными только сами себе. Поэтому я учусь рассказывать про себя. Считайте этот пост упражнением.

Пока зафиксировал эти три. Они меняются, уточняются и, будем надеяться, развиваются.

P.S. Про прочие ценности пока думаю: добавлять или нет))

Кирилл Дорожкин | Техно Дорожкин