Вчера ночером, когда выдалась свободная минутка, чего в последнее время примерно как сотого бензина на заправках, я решил основательно посчитать а сколько, реально утекает деняк на эти ваши AI. Результаты следующие: на нашем микропредприятии только с начала лета затраты составили уже несколько тысяч долларов.

Причём подписки в этой сумме — верхушка айсберга и самая скромная её часть. Основное набегает вокруг: платные API, поисковые ключи, серверы под агентов, кастомные прокси, хранилища. И отдельной строкой — время инженеров, которые всю эту конструкцию настраивают и потом чинят, когда модель выдает свое любимое “ой, ты совершенно прав…. я ошибся”.

И уже осточертевшая идея про «заменим людей нейронкой и сэкономим», наконец-то, обретает себя. Как только нужен нормальный продукт, а не сгенерированный говнокодом шаблон, начинается настоящая работа: настройка, проверка, тестирование. Все это стоит денег и времени. AI не отменяет затраты, он меняет их состав.

Но справедливости ради — выгода есть, правда не там, где её обычно рисуют в презентациях. Она в скорости и в том, что появились задачи, которые раньше даже не рассматривались: слишком долго, слишком дорого, слишком не окупается. Сейчас они делаются. Но чтобы эти задачи реально сдавались, а не превращались в бесконечную доработку, нужны люди с опытом. А опыт этот не берётся из курсов — он покупается ценой собственных ошибок. И счета за эти ошибки приходят вполне конкретные.

#ИИ #разработка #ITбизнес #экономикаразработки #автоматизация #нейросети #Elgrow #CTO #бюджет #продукт

Сегодня утром сотрудник сообщил, что не знает, как выполнить задачу — она чуть вне его профиля. Еще пару лет назад это звучало бы как уважительная причина. Однако, в эпоху AI такое похоже на “не смог вызвать такси” при наличии приложения Яндекса.

Получение новых знаний сегодня не процесс, а момент. То, на что раньше уходил месяц копания на форумах или несколько месяцев за книгами, внезапно стало находиться быстрее, чем остывает чашка кофе.
И вот парадокс: с барьером доступа справились, а с барьером в голове — нет. Люди продолжают вести себя так, будто чтобы узнать, как получить новый базовый, нужно до сих пор идти в Москву пешком как Ломоносов. Или же это просто лень…

P.S. Задачу сотрудник, в итоге, выполнил и стал скиллованнее и компетентнее. Молодец!

#ии #обучение #разработка #продуктивность #технологии #мышление #бизнес #управление #elgrow #автоматизация

Краткий отчёт по LeadAR с прошлой недели.

В нишах коммерческой недвижимости и федеральных грузоперевозок — стабильный приток лидов. Не мусорных. Всё уже в работе у заказчика.

Плюс подключили первую тендерную площадку. Модель учится читать документацию не по ключевым словам, а по смыслу: находит нюансы, спрятанные где-то между строк, и сама формирует список документов для подачи. Отдел продаж наконец получает шанс не листать сорок страниц ради одного условия в приложении номер три. Едем!

#leadar #продукт #b2b #лидогенерация #тендеры #автоматизация #продажи #недвижимость #грузоперевозки #elgrow

И о уеб-дизайне. Немного рабочего процесса для одного федерального застройщика..

#вебдизайн #девелопмент #недвижимость #жк #разработка #сайт #дизайн #elgrow #портфолио #строительство

Публиковать что-то в ТГ-канал в начале рабочего сезона — это примерно как пытаться вести дневник, одновременно разгружая фуру. Но за пару недель кое-что накопилось. Например, я, наконец, закончил колупать Astra от Open AI. 

Напомню: новая модель ChatGPT позиционировалась в презентациях как начало эпохи AGI (это когда разумные машины захватят мир и пото мы все внезапно окажемся на плантациях пряности на Арракисе). Ну вот я честно искал эту эпоху как в базовых рабочих задачах, так и, интереса ради, в совершенно новом для себя поприще — GameDev. 

По итогу, могу сказать, что Астра — действительно, молодец. Она собрала модели в Blender, завела проект в Unity, написала логику. Всё работает. Практически без добиваний и докручиваний с моей стороны. Все почти так как в презентации Open AI. Проблема одна: ровно так же всё это работает на Opus 5 и даже 4.8 от Antropic, которым мы всем селом пользуемся довольно-таки давно. 
И мне вдруг стало интересно, а какова реальность за всеми этими красивыми тезисами о почти AGI, о почти интеллекте, способном запускать ракеты в космос и лечить рак? Штош…

Агентность. OpenAI гордо рассказывает, что Astra сама доводит задачу до конца: управляет браузером, собирает документы, тестирует код без пинка на каждом шаге. Звучит как прорыв, если не знать, что Opus и даже Sonnet с Playwright с одной строчкой в правилах про обязательные e2e-тесты делает у нас то же самое давно. Разница только в том, что у OpenAI это из коробки, а у нас — после двадцати минут настройки. Примерно, как если бы кто-то объявил об изобретении колеса, потому что продаёт его уже накачанным. 

Контекст в миллион токенов. Подаётся так, будто модель наконец способна прочитать всю документацию проекта, переписку за год и «Войну и мир» в придачу, не забыв, с чего начинала. Звучит солидно. Ровно до момента, пока не открываешь документацию Anthropic и видишь, что у Opus 4.8 миллион токенов с конца марта. Разница в пользу Astra — пять процентов. 

Кибербезопасность. Третий пункт звучит пугающе: Astra — первая модель с «критическим» уровнем по кибербезопасности. Сама находит неизвестные уязвимости и умеет их эксплуатировать. OpenAI даже выпускала её поэтапно — мол, слишком опасно раздавать всем сразу. Драматично. Только Anthropic разыграла ровно эту пьесу ещё в апреле: показала Mythos, испугалась собственных результатов и пустила к нему лишь узкий круг организаций. Так что «первая» — это первая у OpenAI. На рынке — вторая, и с опозданием на пять месяцев. 

Персональные данные. Четвёртый пункт — для тех, кто в компании отвечает за то, чтобы ничего не утекло. У Astra новые админ-настройки: список разрешённых сайтов и приложений, контроль загрузок, подтверждение перед серьёзными действиями. Полезно. Но у Claude белые и чёрные списки сайтов и подтверждения перед рискованными действиями уже есть, а всё остальное собирается хуками в Claude Code — скриптами, которые блокируют действие до того, как модель успеет его совершить. У OpenAI это галочки в меню. У Antropic — двадцать строк конфига. Результат одинаковый. 

Цены. Миллион входных токенов у Astra стоит 10 долларов, выходных — 50. У Opus 4.8 — 5 и 25. За тот же результат в Blender, Unity и на сайтах OpenAI просит ровно вдвое больше. Примерно как платить вдвое за воду, потому что на этикетке нарисованы горы. Вода та же. Горы красивые. Кошелёк пустой. 

Что по итогу? Нашёл хорошую модель. Эпоху не нашёл. Всё, что OpenAI продаёт как прорыв, у конкурентов появилось весной, а единственное настоящее отличие — двойной счёт. Главный урок тут не про Astra, а про индустрию: каждый релиз теперь обязан звучать как конец света, иначе никто не заметит. Выбирайте модель не по громкости презентации, а по задачам. Мы свои решили на том, чем пользуемся давно. Плантации пряности откладываются.

Моя теория по поводу замены нейросетями всех человеков получила очередное подтверждение — на этот раз из бухгалтерии. Мы довольно быстро привыкли к хорошему. Получилось сделать одну задачу — отлично, вот ещё десять. Модель справилась? Супер, завтра запустим параллельно пятьдесят, оставим до утра, а потом уволим шесть человек. Примерно так люди относятся к розетке в гостинице: раз номер оплачен, можно подключить чайник, обогреватель и небольшую лесопилку.

Тут и обнаруживается разница между «модель умеет» и «этим могут пользоваться все одновременно». Одно дело — показать агента, который за вечер собрал приложение. Другое — когда несколько миллионов человек решают, что им тоже нужно приложение, ещё сайт и желательно до завтра. Оптимизация моделей помогает, но энтузиазм пользователей тоже не стоит на месте. Мы освоили новые возможности примерно с той же скоростью, с какой дети осваивают гостиничный шведский стол.

Первым отреагировал первый.. Open AI отключила свою самую дорогую подписку за 200$/мес. через неделю после выхода Astra. Официально, потому что новая модель слишком крутая и все ее хотят. Anthropic обошлась без закрытой двери: закончила летний бонус Claude Code, и прибавка к недельному лимиту сократилась с 50% до 25%. Grok собрал лимиты разных функций в один недельный пул. Kimi после запуска K3 сама ненадолго закрыла запись, пока добавляла мощность. У каждой компании свой способ объяснить, что повесть «пользуйтесь сколько хотите» всё-таки имеет тонкий подтекст.

А сегодня GPT выкатила новый максимальный тариф.. За 500$... С лимитами х25. Круто, конечно, но раньше 200$ давал х20, а новый 200$ — теперь х10. Если сравнивать заявленные множители, за пятикратный рост цены получаем примерно четверть лимита сверху… И что-то мне подсказывает, что очень скоро данную данную эстафету подхватят и остальные. А еще то же самое мне подсказывает, что это повышение — далеко не последнее. Как с ЖКХ, потому что а куда ты, нахрен, с подводной лодки денешься?

Главный вопрос теперь стал совсем простой: у скольких компаний хватит денег оплачивать будущее после демо-периода? Технология может быть доступна всем, а нужный объём вычислений — не только лишь всем. Похоже, что джунятам все-еще рано топиться в море.

#ИИ #нейросети #разработка #ITбизнес #экономикаразработки #инфраструктура #автоматизация #бюджет #Elgrow