🎤 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