✨ ИИ-трансформация: Кто крутит руль? (Управленцы)

⚪️Главный парадокс эпохи искусственного интеллекта: чтобы успешно внедрить ИИ в компанию, вам в первую очередь понадобятся… люди. ИИ не внедряет сам себя. Без сильной команды управления нейросети останутся просто дорогой игрушкой, которая хаотично сжигает бюджет на токены.
Если вы внедряете ИИ на базе готовых облачных моделей, API и No-Code инструментов, вам не нужна тяжелая техническая разработка. Вам нужны стратеги и архитекторы.

👥 Вот ключевые управленческие роли в современной ИИ-команде:

🎯 Лидер изменений (AI Transformation Leader): Драйвер на старте. Человек с бизнес-мышлением, который видит компанию насквозь, находит, где процессы буксуют, а бизнес теряет деньги, и определяет, какие возможности ИИ применить здесь и сейчас.

🎯 Директор по ИИ (CAIO): Топ-менеджер, который переводит точечные успехи на уровень глобальной стратегии. Управляет бюджетами, окупаемостью, безопасностью данных и юридическим комплаенсом.

🎯 Директор по ИИ-продуктам (AI CPO): Руководитель, отвечающий за развитие всей экосистемы ИИ-продуктов компании (умная CRM, базы знаний, ИИ-ассистенты отделов) и собирающий их в единую работающую архитектуру.

🎯 Владелец ИИ-product (AI Product Owner): Ведет конкретное решение от идеи до ежедневного использования сотрудниками или клиентами.

🎯 Специалист по пресейлу ИИ-продуктов: Эксперт, который оценивает зрелость инфраструктуры клиента (или внутреннего заказчика), подбирает стек технологий и рассчитывает предварительный экономический эффект.

🎯 Бизнес-аналитик (Архитектор процессов): Оцифровывает рутину сотрудников «как есть» и раскладывает её на четкие алгоритмы для автоматизации.

💡 Вывод: ИИ-трансформация — это не про код, это про изменение бизнес-архитектуры силами сильных управленцев.

❓ Вопрос к лидерам: Какая из этих управленческих ролей сейчас кажется вам наиболее дефицитной на рынке или самой сложной для поиска? Поделитесь в комментариях!

AI Piter | AIPiter.ru

✨ 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