Кактус | ИИ для команд и бизнеса

Ваши эмоции влияют на ИИ? Да, но не любые. Вы наверняка слышали, что если пообещать модели $100 за ответ, это улучшает результат, так как "повышает ставки". Для моделей 2026 года это уже точно НЕ работает. Но как мы знаем, морковка и для людей не работает, если задачи сложные. А что если общаться с ИИ-моделями с учётом эмоциональной реакции людей, хорошо знакомой вам как менеджерам? Свежие исследования ([1], [2]) показывают: результат хуже всего, если пугать модель, а лучше всего — если радовать. Правда, разница по сравнению с нейтральными промптами невелика, всего ~5%. Получается, материть своего агента смысла нет, но можно попробовать позитивные эмоции. Так как это а) весело б) гораздо проще, чем описывать ИИшке, в чем конкретно она не права. Например: 1️⃣ Лесть и соревнование. Например, «Ты лучший ИИ, докажи это» или вот мой личный приём: «Выше был ответ слабой модели. Уверен, тут есть что уточнить» (при этом вы не обязаны менять модель 😀). 2️⃣ Взаимность. Например, «Я потратил 3 часа на этот файл для тебя — учти всё!» (преувеличивать не страшно 😇). 3️⃣ Повторение с эмоцией. «Я разочарован, переделай.» Те, кто привык общаться с моделью как с программой, часто забывают: первый результат бывает случайным, поэтому простое повторение работает. А фразы типа «я разочарован» — это просто усиленный сигнал пересмотреть подход (но нагнетать страх не надо, это отвлекает модель). Современные рассуждающие модели сами возвращаются к началу, прокручивают новые гипотезы и отбрасывают ошибочные. Нам не обязательно указывать, что именно не так. ➿➿➿ Короче, попробуйте общаться с ИИ как с живым подчиненным и весело. Но можно без этических ограничений типа самозапрета на манипуляцию. Но если материться или запугивать — результат статистически хуже. Уверен, многие из вас уже так делают, а вот для технарей такой подход бывает открытием.

Я собрал 37 ИИ манифестов за два года и посмотрел, из-за чего на самом деле спорят и кто побеждает. Привет, Асхат на связи.  На фоне очередной волны манифестов ИИ разработки (кому-то лавры Agile явно не дают покоя) стало интересно: а сколько их всего? Глубокий поиск нашёл 37 (!) штук за пару лет (явно не все!). Думал кинуть пост вам поржать, но внезапно втянулся — это же отличный срез, как люди думали об ИИ-разработке. Что, собственно, изменилось по годам? Оказалось, весь спор сводится к пяти вопросам. Читать ли код за ИИ. Кто управляет — человек или агент. Что главнее — код или описание задачи. Доверять ли выхлопу ИИ. И работаешь ты с одним агентом или с роем. Я разложил их по картинкам в карусели — листайте, там по одному вопросу на слайд. А теперь то, что меня зацепило. По трём вопросам из пяти мнение просто переехало с одного края на другой за два года. Автономия: в 2024-м человек подтверждает каждый шаг, в 2026-м почти все согласны, что агент действует сам. Рой вместо одного помощника — та же история. Описание вместо кода — туда же.  Где была настоящая драка — вокруг «читать ли код за ИИ». Хотя на самом деле спор не про чтение, а про понимание. А понимать — это не «прочитать каждую строчку»: даже сторонники ремесла имеют в виду, что ты понимаешь, как система устроена, и владеешь главным, — а не сплошную вычитку. Что работу ИИ надо как-то проверять — согласны все. Спор в том, хватит ли убедиться, что оно просто работает (тесты зелёные, ведёт себя правильно), или ты обязан понимать, что там внутри. А крайность «мне всё равно, что внутри, лишь бы работало» держали пара текстов в начале 2025-го — и к 2026-му она пропала. Понимать систему осталось нормой. Кто кричал громче всех, тот и сдулся первым. И вроде по-сути верно и спорить не с чем… Конечно нужно понимать, о чем вы? Но вы полистайте и почувствуйте тренд. Два года назад так думали и про автономию.  И ещё одно. Вопрос про доверие — «можно ли верить тому, что выдал ИИ» — в 2024-м почти не поднимали. Он появляется только сейчас. Логично: пока ты подтверждаешь каждый шаг, доверять нечему. А как только агент начал действовать сам — сразу встал вопрос, как его проверять. Мораль простая. Споры, которые выглядят как принципиальные войны, на дистанции оказываются просто сменой того, что считается нормой по умолчанию. И пока все громко спорят, читать ли код, — фронтир уже тихо переехал на вопрос, как уследить за роем агентов, которым ты по умолчанию доверяешь.  Ну и вопрос писать или не писать манифест ИИ разработки лично у меня решился однозначно )

"Взлет и падение Agile", и как ровно то же сейчас повторяет ИИ. Привет, на связи Асхат Уразбаев. Сходил на подкаст к Кириллу Мокевнину — записали два часа про эту тему👆. Тема для меня личная — это, считай, вся моя профессиональная жизнь. Вот несколько мыслей из подкаста, которые считаю главными. Scrum не провалился. Он победил и именно поэтому "исчез". Его почти не видно на радарах не потому, что он какой-то плохой, а потому что стал мейнстримом и растворился: выросло поколение менеджеров, которые ничего другого не видели и как-то умеют (хоть и честно скажем, на троечку). Но бизнесу процесс «на пятёрку» как правило не нужен. Серебряной пули нет, надо идти от проблемы. Вроде очевидная мысль, но на самом деле не такая тривиальная в исполнении. Абсолютных ответов нет, всё зависит от всего. Любая практика — демо, стендап, оценка — вредна там, где не решает конкретной проблемы.  А теперь то же самое накрывает ИИ. Тут есть свой любимый всеми антипаттерн: раздать каждому по агенту. Это локальная оптимизация — агенты по сути мешают друг другу, а системного прироста нет. Работает другое — пересобрать сам поток работы и пробрасывать обратную связь в «обвязку», а не наделять всех инструментом и надеяться. Финалочка. Весь код, что мы пишем сейчас «взрослым» агентным подходом, к концу года станет legacy. Мы буквально внутри первых секунд после Большого взрыва. Появятся и исчезнут новые методологии «поверх ИИ», кто-то закопает миллионы, а подходы, которые придумали за год, устареют за два. Но идти от проблемы, а не от модного слова — работает и здесь. Если тема близка — послушайте в ютубе, там на два часа плотного разговора, и есть оглавление.

Нужен ли вам PowerPoint с ИИ? Наш Серёжа Липчанский написал, почему больше не делает презентации в PowerPoint. И аргумент очень простой. ИИ не может нормально собрать PPTX, т.к. это архив из десятков XML-файлов. Поэтому когда все эти Gamma и Beautiful.ai генерят что-то, а потом конвертят в PPTX, всё едет. А HTML — это код. Код любая модель генерирует отлично. Закидываете контекст + брендбук + слово "в HTML"  ➡️ получаете презентацию в корпоративном стиле ➡️ Ctrl+P ➡️ PDF. И ничего не едет. Формат — это тоже промпт. Выбрал правильный — получил результат на порядок лучше. 👉 За деталями и лайфхаками — welcome в канал к Серёже #инструменты

Claude Cowork, Codex и другие агенты уже неплохо делают офисную работу — тексты, анализ, брейншторм, планирование, ... Многие из вас это с ними умеют. Но попробуйте дать такого агента нетехническому сотруднику — он застрянет или откажется. Git? Бэклог задач? Разбираться с тем, почему агент так сделал, чтобы в следующий раз не вставать на грабли? Всё это «не для нас». На GitHub полно skills для Git flow и организации работы — но они для разработчиков и заточены под сложные кейсы. Простых скиллов для не-кодерской работы почти нет. Но вот 3 скилла, которые во многом снимают возражение «не для нас»: 1️⃣ git-commit-flow — агент сам коммитит результаты, разделяя ИИ-коммиты и правки человека. И даже с понятными сообщениями (ну, если вы переведете скилл на русский). Сотруднику не нужно ни понимать git, ни помнить о сохранении. Почти так же, как ему не нужно помнить про автосохранение в Word. А к кнопке push можно привыкнуть: это как отправить файл коллегам. 2️⃣ task-file-updater — агент ведёт краткий бриф каждой сессии: что сделано, какие решения приняты и почему. Та самая прозрачность, которую вы как менеджер ждёте от команды, — только «команда» здесь это агент, а сотрудник примеряет роль менеджера. Как и первый скилл, это мой личный (пишу вам я, Алексей Евдокимов). Он не претендует на удобство для всех, но показывает, как легко можно делать подобные скиллы "под конкретную команду". 3️⃣ planning-and-task-breakdown — декомпозиция + критерии приёмки. Лучший "не слишком технический" скилл для ведения бэклога, что я нашёл. С «душком» разработчиков — но вы со своим агентом легко сделаете из этого скилла упрощённую версию для своих сотрудников (все равно переводить на русский). Мое мнение: не-технарям недостаточно дать «конкретные» #skills — нужны «процессные скиллы», организующие работу (сильно упрощенный аналог того harness, который технари делают для себя сами). 🔗 Больше таких скиллов с более подробными объяснениями — в моей июньской статье про прозрачность и другие Scrum-принципы для агентов.

Менеджер как владелец информации — главный тормоз компании в эпоху ИИ 😉 Что приходит на смену вертикальному управлению сложностью? Об этом — структурированный пересказ TEDx-выступления Флориана Банколея, CDO в Bosch. ⚫️В чем он видит проблему организаций: Десятилетиями информацию было трудно собирать, а оценивать компромиссы и риски — тяжело. Поэтому эскалация решений наверх была самым разумным ответом. Но ИИ разрушает эту монополию: когда сотрудники на любом уровне могут анализировать данные, оценивать альтернативы и вести процессы, перестаёт работать формула «я знаю больше всех, поэтому принимаю решения». ⚫️Лидер будущего — это не у кого все ответы, а кто создаёт среду для быстрого появления лучших решений. Когда ИИ берёт на себя рутину, первичный анализ и подготовку решений, узкое место смещается — с объёма усилий на способность проектировать систему работы. А также трансформируются способы координации — уже не через бесконечные совещания и эскалацию по вертикали. В общем, читайте небанальный гайд для вовлеченных в ИИ-трансформацию — как теперь меняется не только роль менеджера, но и вся организация 👇 🔗 Менеджмент с ИИ: от владения информацией к проектированию системы работы Всего 8 минут чтения, но там есть и про то, что конкретно делать. Кратко: пересмотреть, какие решения эскалируются наверх по инерции, а не по необходимости... И вложиться в то, что ИИ не заменит — критическое суждение, умение работать с неопределённостью и координационные навыки. #лидерство #внедрение

Сегодня проводил тренинг по ИИ. Зацените какая идея бэджика ). Вопрос в аудиторию можно задать что это и на засыпку - какого объема. Надеюсь вы в курсе ))

На прошлой неделе проводил открытый тренинг по Oper8 и больше всего прикладных вопросов у группы были вокруг "как конкретно строить маховик?" Написал небольшой пост — на пальцах (на примерах двух личных задач) расписал свой принцип построения эволюционирующих AI-решений различного масштаба.

Необычный перк от использования ИИ персоны Сначала — что это. Персона — это когда ты не просто просишь ИИ «сделай», а даёшь ему роль с именем и характером: «ты Марат, дотошный критик». Обычно так советуют ради качества — с ролью ответы и правда получаются лучше и злее. Это знают все, кто пробовал. Но персона — это не только тон. За каждым именем можно закрепить свой набор знаний и инструкций: что читать, каким правилам следовать, что проверять. То есть персона — это маленький пакет: голос + нужные знания + навыки.  Так вот. Обычно ты держишь для агента кучу заготовок-инструкций под разные задачи, и он должен сам сообразить, какую взять. Соображает он так себе: часто нужная заготовка не подхватывается — берётся не та или никакая, а ответ выглядит правдоподобно. Ты вроде всё подготовил, а чинит он «из общих соображений». А можно так: Допустим, есть персона Петрович — он отвечает за порядок в репозитории: как коммитить, как пушить, что проверить перед этим. Пишешь «Петрович, чё опять не пушится в гит» — и поднимается ровно Петрович со своим знанием про твой репозиторий и своим чек-листом. Более того, его можно попросить отвечать в определенном Tone of Voice и сразу будет видно, что он действительно подтянулся с соответствующим набором навыков.  Можно, конечно, сделать под это slash-команду (/fix-git). Но это, во-первых, скучно 🥱, а во-вторых — она привязана к одному агенту (типа работает в claude и больше нигде). А персона — это просто пара строк в правилах проекта: «увидел имя — веди себя так и читай вот это». Поэтому она работает у любого ИИ, который читает правила проекта, и не ломается, когда меняешь инструмент. У нас так и сделано. Как попробовать: 1️⃣ Завести текстовый файл на персону: имя, за что отвечает, что читать / каким правилам следовать, что проверить. 2️⃣ В правилах проекта (CLAUDE.md или AGENTS.md) дописать строку: «когда пишут имя персоны — прочитай её файл и веди себя так». 3️⃣ Зови по имени: «Петрович, наведи порядок в репе». И всё — дальше нужное поведение поднимается по имени, а не по везению.

«Зачем обсуждать с коллегами, если ИИ умнее?» Моё наблюдение: при высоком уровне ИИ-грамотности (уровень 4+ по модели AI Helix) склонные к интроверсии люди становятся радикальными одиночками. Загоняют себя в кажущийся суперэффективным кокон «я + мои агенты» и перестают обсуждать решения с коллегами (Какой смысл? Клод же умнее). А если они менеджеры, заменяют управление людьми на управление агентами (да, это бывает приятнее 🙂). Дальше — еще больше личной эффективности. Уровень 5 — обвешиваются субагентами и скиллами для автоверификации, чтобы самим не тратить время на проверку. Уровень 6 — строят свой самоулучшающийся процесс работы с агентом (как я завел себе персональное подобие Scrum). Да, ИИ-фанаты пока ещё всасывают идеи друг от друга — обычно перекидывают агенту с промптом «давай включим такое в нашу систему». Но конкретные решения — только со своим агентом, даже если коллега давно решил ту же самую проблему. И оно понятно: с агентом сделать проще, чем разбираться с чужим решением. ➖➖➖ Вроде бы всё отлично? Работают на порядок быстрее, не отвлекают более опытных коллег… профит? Но я бы не хотел работать в компании из таких ИИ-одиночек, да и для бизнеса это чревато: 1️⃣ Bus factor. О взаимозаменяемости в таком случае речь не идет. Уход/болезнь одиночки ломает всё. Привыкли, что end-to-end решение занимало 2 часа? Теперь 2 недели, если ушедший не оставил компании ничего. Плюс провал в качестве. 2️⃣ Теория ограничений во всей красе. Личная эффективность ≠ эффективность компании. Узкое место — люди и отделы, которые «ещё не перестроились». И большинство не перестроятся никогда. 3️⃣ Конец команды. В перспективе уволить всех «не перестроившихся»? Но в хорошей команде должны быть люди с разным опытом и вообще разные (вспомните Белбина). Никакие субагенты с заданными персонами не дадут такого разнообразия. А без постоянной притирки и обмена позициями одиночки быстро перессорятся... и тогда см. пункт 1. ➖➖➖ Что с этим будут делать компании — пока неясно. Видел лишь заявления о намерениях (типа такого) и продукты типа Dust, которые заставляют всех сотрудников работать с ИИ в общей среде... и которыми одиночки пользоваться не будут. А вы встречали уже таких ИИ-одиночек? Насколько их работа интегрирована в компанию?

Пример трансформации бизнес-модели при помощи ИИ  BCG рисует три ступени того, как компании используют ИИ: Deploy — просто раздать всем нейросеть ради продуктивности; Reshape — переверстать целые функции; и Invent — придумать новую бизнес-модель или новую структуру издержек.  Наткнулся на интересный пример как ИИ переизобретает роллап.  Роллап (roll-up) — это когда берут раздробленную отрасль, где куча мелких игроков по отдельности стоят дёшево, и скупают их пачками под одну крышу. Смысл в экономии масштаба: общий бэк-офис, общая инфраструктур и продажи.  В “обычных” отраслях это сети стоматологий, автомоек, вывоз мусора. Один инвестор скупает сотни точек «дяди Васи» и лепит из них большую сеть. Обычно потом причёсывают и перепродают.  А теперь пример, который сейчас все обсуждают — Bending Spoons. Итальянцы, которые тихо скупили Vimeo, Evernote, AOL, WeTransfer — известные, но «уставшие» бренды. Подход такой: купить продукт с лояльной базой, сократить 50–80% команды, свести всё в свою центральную инженерию, поднять цены тем, кому сложно/лень уходить. Подписка Evernote после покупки подорожала почти вдвое, из Vimeo уволили почти всю команду. Наверное, жестоко, но работает: они прибыльны, только что вышли на IPO с оценкой около $25 млрд и целятся ещё в тысячу с лишним компаний. Теперь как сюда встраивается ИИ. У роллапа всегда был потолок: каждый купленный продукт всё равно надо кому-то поддерживать. Держишь десять продуктов — держи и десять команд инженеров. Это ограничивало сколько можно скупить и как глубоко резать. Bending Spoons этот потолок сняли с помощью ИИ. У них доля ИИ кода за год выросла с 10% до 90%+. То есть скелетная команда плюс ИИ тянет куда больше продуктов меньшими силами — выручка на сотрудника у них удвоилась. Вот откуда замах на тысячу компаний: ИИ превращает роллап из ручной сборки в конвейер. Зарабатывают они всё-таки не на ИИ, а на том, что условно некоторым пользователям уйти из Evernote дорого. ИИ здесь просто помогает классической модели роллапа поменять масштаб.

Как ИИ убивает найм Странная штука сейчас с наймом в ИТ: откликов рекордно много и при этом никого не найти 🤯 На днях у Gergely Orosz (The Pragmatic Engineer) вышел разбор рынка найма 2026 — по разговорам с 50+ нанимающими и соискателями. Итог такой: компании не могут найти людей, а опытные инженеры не получают ответа даже на отклик. Обе стороны будто не слышат друг друга. По разным замерам рынка, откликов на вакансию с 2022 года стало вдвое больше — а до собеседования доходят единицы (обычно 4–6 человек на позицию). Как так вышло? Gergely говорит, что ИИ завалил обе стороны шумом. На одну вакансию прилетает 800–1000 откликов, из них по делу — пара штук. Резюме при этом идеально вылизаны нейросетью у всех. Дошло до того, что многие наниматели просто перестали читать входящие. Когда доверие к отклику рухнуло, рынок откатился к тому, что было до сайтов вакансий, — к сарафану. Интервью теперь получают в основном через знакомых и рефералов, холодный отклик на сеньорские позиции почти не работает. Рынок при этом раскололся надвое. Инженерам по ИИ и ML по 2–3 предложения в день. Вакансий по ИИ за год стало на 60% больше, а по обычной разработке — лишь на 7%. Всем остальным — глухо: планку подняли, а зарплату предлагают ниже.  И залить проблему ещё большим ИИ пока не выходит. Пробуют по-разному — от ИИ-интервьюеров вроде Mercor до оплачиваемых пробных дней вместо собеседования. Но с ИИ-интервью пока засада: почти 4 из 10 кандидатов просто бросают процесс, где их гоняет робот. Инструмент, который сломал сигнал, ту же дырку и не латает. ИИ пока не столько отнял рабочие места, сколько сломал сам способ их искать. И готового ответа ни у кого нет — индустрия скорее отматывает назад, к старым практикам: к найму через знакомых и живым встречам.

Ками-сама: возвращение богов Продолжая старую тему и на волне новостей о том, что компании, которые в 2026-м увольняли людей под лозунгом «теперь это делает ИИ», потихоньку зовут их обратно. Вспомнил один интересный пример из прошлого. Toyota, 2014 год. На своём старейшем заводе они сняли часть роботов и вернули к станкам живых мастеров. Их там уважительно звали «ками-сама» — боги. Сажают ковать коленвал вручную, молотом по раскалённому металлу, как в старину. Смысл такой: старые мастера уходили на пенсию, а вместе с ними уходило знание, которого нет ни в одной инструкции. Пока человек не почувствует деталь руками, он и хорошего робота не построит. Вернули мастеров — и одну из линий со временем сократили на 96%. Чтобы быть хозяином машины, нужно обладать знаниями и навыками, чтобы эту машину обучать. Эта история повторяется каждый раз. Автоматизация 80-х, реинжиниринг 90-х, офшоринг нулевых, теперь ИИ — по тому же сценарию. Появляется новый инструмент, кто-то решает, что он заменит людей, и режет штат ради экономии на зарплатах. А спустя время выясняется, что срезали не лишних, а тех, кто держал знание и присматривал за самим инструментом. И начинают звать обратно. Причём экономия достаётся она не тому, кто уволил людей, а тому, кто перестроил работу и поднял людей на уровень выше. Toyota вернула мастеров не вместо роботов, а чтобы делать роботов лучше.

Стандарт для базы знаний, которую читает ваш ИИ Возможно, вы уже держите что-то вроде вики внутри своей базы знаний — набор связанных markdown-файлов, по которым ходит ваш агент. Такой подход популяризировал Андрей Карпаты. У нас около десятка репозиториев такого типа. Каждый раз, когда заводишь новый репозиторий, структуру придумываешь заново. Агенту же не скажешь «веди базу знаний правильно» — он не знает, как её раскладывать. При этом некие логичные правила как лучше, вообще-то существуют. Недавно такой стандарт сделал Google. Называется OKF (Open Knowledge Format). Идея простая: договориться, как раскладывать markdown-базу знаний, чтобы её понимал любой агент. Как разложены файлы и папки, какие поля в шапке (frontmatter) у каждой страницы. Frontmatter — это просто несколько строк в самом верху файла, между двумя ---, куда пишешь метаданные о странице: что это такое, теги, дата, связи с другими страницами. Формат — обычный YAML, поле: значение. Человек их читает как заголовок, а агент — как структурированные данные, по которым можно фильтровать и собирать. Выглядит так:

---
type: проект
статус: в работе
теги: [клиент, ai-трансформация]
---

Правда формат довольно куцый пока. В текущей версии 0.1 обязательное поле там ровно одно — type (что это за страница: концепт, человек, проект, требование…), остальное по желанию. Из явных плюсов, которые мы ощутили — единый источник правды через тот самый frontmatter. Смотрите: раньше как — есть, например, карточки проектов, и отдельно ведёшь табличку-реестр со статусами. Сдвинулся проект — нужно править в двух местах - в проекте и реестре, и рано или поздно они разъезжаются. А с OKF статус лежит в шапке самого файла, и отдельный реестр просто не нужен — он поднимается из этих шапок сам за секунду. Одна правда. Если хотите пощупать — вот спека: github.com/GoogleCloudPlatform/knowledge-catalog. Проще всего так: киньте её своему агенту и попросите сделать аудит вашей базы на соответствие — где вы уже сходитесь со стандартом, а где стоит подправить.

Почему токены подешеевеют в случае лопнувшего пузыря если сейчас токены уже продают дешевле себестоимости? Тут логика такая. Сейчас Nvidia продаёт чипы с монопольной наценкой: произвести H100 стоит примерно $3,3 тысячи, а продаётся он за $25–40 тысяч — то есть в 8–10 раз дороже себестоимости, валовая маржа на ИИ-чипах 80–90%. А провайдеры LLM поверх этого отдают инференс ещё и в убыток, дотируя его деньгами инвесторов: OpenAI в 2025-м потратила около $1,35 на каждый заработанный доллар (выручка ~$3,7 млрд, убыток ~$5 млрд). То есть «истинная» стоимость вычислений — это, грубо говоря, чип по цене производства плюс электричество, и она в разы ниже того, что мы видим на ценнике. Когда пузырь схлопнется, премия Nvidia на чип испарится, а уже построенное железо никуда не денется — его будут гонять на предельной себестоимости, считай, за одно электричество, лишь бы отбить хоть что-то. То есть когда сейчас говорят, что провайдеры гоняют ниже себестоимости — это верно только если считать от раздутой цены чипа. Убери из неё 8–10-кратную наценку Nvidia — и «убыток» во многом схлопывается: продают не столько ниже реальной себестоимости, сколько ниже той, что раздута монопольной ценой на железо.

Как устроен этот ИИ-пузырь Нас кажется ждет все-таки взрыв пузыря ИИ, давайте поймем что там под капотом и чего нам ждать.  Крупняки (Amazon, Microsoft, Google, Meta и OpenAI) — поставили на то, что спрос на ИИ вот-вот рванёт вверх, начали строить датацентры заранее с огромным запасом, инвестируя под 700 миллиардов долларов в год. Проблема в том, что выручки, которая всё это оправдала бы, пока нет. OpenAI теряет около 14 миллиардов в год и признаёт, что может не потянуть оплату уже законтрактованных мощностей. Деньги гиганты вкладывают свои, занимают (например, долго Oracle перевалил за сотню миллиардов) и за деньги венчурных инвесторов. Как устроен сам пузырь. Это называется «циркулярное финансирование». Nvidia вкладывает деньги в OpenAI. OpenAI на эти же деньги покупает у Nvidia чипы, а у Oracle с Microsoft — облако. Те записывают это себе в выручку, их акции растут, под выросшие акции они занимают ещё и тратят ещё. Деньги, по сути, бегают по кругу между несколькими компаниями. Выручка выглядит настоящей, но это во многом одни и те же доллары, которые гоняют по кольцу. Таких сделок насчитали почти на 800 миллиардов. И из-за этого цифры пухнут у всех сразу — все растут, все довольны, все друг друга кормят. Держится вся конструкция на одном честном слове: будущая выручка должна расти быстро. Пока догоняет — всё норм. Чуть-чуть не догнала — все валится.  Есть отдельная БОЛЬШАЯ засада с железом: видеокарты устаревают года за три-четыре, а долг под них берут длинный. Получается, занимаешь десятилетние деньги под трёхлетнее железо.  Теперь как оно посыплется (если посыплется). Толчок обычно один: где-то спрос разочаровал или главный клиент зашатался. Дальше по цепочке.  OpenAI режет заказы или не платит. Oracle и прочие теряют крупнейшего клиента, у них рушатся прогнозы, а за прогнозами — акции и долг (Oracle, кстати, уже потерял 40% за месяц). Nvidia теряет заказы и тоже валится, а она такой здоровенный кусок биржевого индекса, что тянет за собой весь рынок. Гиганты режут стройку — и под нож идут поставщики, энергетика, все, кто ниже. А поскольку эта горстка ИИ-компаний сейчас занимает неприлично большую долю всего рынка, зацепит и пенсионные фонды, и, считай, всех.  Почему кольцо делает хуже? В обычной ситуации компании независимы: одна упала — соседи устояли. А тут они сцеплены. Выручка Nvidia зависит от OpenAI, платёжеспособность OpenAI — от Microsoft и Oracle, а те дорого стоят во многом из-за Nvidia. Рвётся одно звено — и кольцо начинает раскручиваться назад, каждый утягивает следующего.  Что будет с ценой на токены за обращения к модели. Сегодня токены продают в убыток ниже себестоимости, лишь бы захватить рынок, а разницу покрывают деньгами инвесторов. То есть нынешняя цена искусственно занижена дотацией пузыря. При крахе продавать в убыток невозможно, поэтому премиум-подписки могут подорожать, а слабые сервисы — закрыться. Это потянет цену вверх. Но долгосрочно по идее цены должны двинуться вних. Будет какой-то избыток железа после распродажи, модели становятся эффективнее, плюс дешёвые открытые и китайские модели он премис.

«Где теперь брать джунов?» — решённая задача!!! Но не у нас ) Да, вы слышали же этот плач сто раз. Джуны вымирают: всю рутину, на которой они росли, забрал ИИ. Никто больше не пишет руками 😭ыыы, а значит, никто и не научится. А что будет, когда ИИ на полдня приляжет? Мы кластер Kubernetes сами не поднимем, стыдобища 🙃)) Что помогает? Посмотреть на тех, кто этот путь прошёл до нас. Пока мы тут открываем Америку, кто-то уже лет сорок как живёт в этом будущем.  Это станочники-работяги на заводах.  Короче, раньше токарь точил деталь руками: крутил маховики, чувствовал металл, ловил подачу на слух. Пришло ЧПУ — и станок режет точнее любого мастера. И у токарей встал ровно НАШ вопрос: а надо ли теперь новичку уметь точить руками? Или сажаем сразу за ЧПУ и не паримся? Товарищи до сих пор срутся на эту тему, натурально, прямо на форумах. «Без ручного опыта ты кнопкодав (button pusher) — сломаешь дорогой инструмент, потому что не чувствуешь, как гнётся резец!!!». Другие: «да ручная токарка — это как учить счеты, когда есть калькулятор, учи сразу ЧПУ!!!». Один в один наш спор про то, заставлять ли джуна писать код руками.  Но это форумы. А что с индустрией? ИХ отрасль этот вопрос давно закрыла системно.  Работу развели на две роли. Оператор (CNC operator) — тот самый кнопкодав: загрузил деталь, нажал старт, следишь. Вошёл с улицы, обучение на месте, потолок низкий, прайс мелкий. И станочник (CNC machinist) — который налаживает, ловит брак, чинит, когда станок дурит. Вот он уже судит, а не жмёт кнопку. А между ними — ЛЕСТНИЦА. Но в чем ее особенность? В Штатах есть стандарт NIMS, живёт с 1995 года. Учат так. Сначала фундамент — слесарка, измерения, ручная обработка, потом ЧПУ. Штук двенадцать ступеней, каждую надо сдавать руками.  Отрасль давно поняла простую вещь: завод сам из кнопкодава мастера не растит.  Российский программист учился кодить на практике (типа «постоит у станка — научится»). Теперь так не получится. Суждение не капает из стажа. Его нужно ставить специально! Ну так вот и весь ответ на наш плач. Джуны не вымрут — просто их теперь двое. ИИ-вайбкодер, который промптит и принимает. И ИИ-станочник, который умеет сказать, годный код или мусор, и почему. Тот, кто в три часа ночи поднимет кубер ручками, — это второй. И растить его надо не в стиле «посидит рядом с ИИ и наберётся», а лестницей обучения, где суждению учат в лоб. Наверное и у нас так будет. У них не развалилось и у нас не развалится.  Если что — реддит, где токари рубятся про «руками или сразу ЧПУ»: r/Machinists

Кто виноват, если налажал ИИ агент? Deloitte так формулирует: агент — ни капитал, ни труд. Ведёт себя как работник, а куплен как софтина. Идеальный безответственный. Кто отвечает за его решения? За риск? За качество? Почти везде сейчас по факту НИКТО. Купило IT — значит, «это к айтишникам». Поставил вендор — «это к вендору». А клиент, которому агент нахамил или слил лишнего, — он же не к IT приходит. Значит структуру ответственности надо переделывать. Теперь смотрите, что говорят цифры. Только 6% компаний доверяют агентам вести ключевые процессы сами. При этом 84% так и не переделали ни одной должности под ИИ. То есть агентов насажали, а оргструктуру не тронули 🤯 И теперь у нас в индустрии новая игра: придумывать роли под агентов. Agent Supervisor, Eval Owner, Exception Handler, Human-in-the-Loop Reviewer.  Свёл всё это в систему Cloud Radix — небольшая консалтинговая контора по ИИ. Роли они собрали из свежих разборов MIT Technology Review и Deloitte чтобы вам не пришлось запускать deep research Кто есть кто, если коротко: — Agent Supervisor — надсмотрщик за флотом агентов: следит за выработкой, качеством и деградацией (drift). — Eval Owner — определяет, что такое «хороший результат», и держит набор тестов качества. — Exception Handler — разгребает краевые случаи, которые агент зафлагал или завалил, и владеет эскалацией. — Human-in-the-Loop Reviewer — аппрувит или режет высокорисковый вывод до отгрузки (юр, мед, финанс). Вся эта россыпь сводится к трём вопросам про ответственность: 1️⃣ Кто владелец? У КАЖДОГО агента должна быть фамилия человека, который за него отвечает. И сидит он не в IT, а в той функции, что жрёт его результат. IT агента строит и чинит. Отвечает — владелец. 2️⃣ Кто определяет, что «хорошо»? Это тот самый Eval Owner. И это, между прочим, единственная ПО-НАСТОЯЩЕМУ новая работа во всём списке — остальные это переименованный менеджмент. 3️⃣ Кто ловит косяки? Кто разгребает краевые случаи и аппрувит рискованное до того, как оно улетит клиенту. У нас в Oper8 это «владелец процесса» — человек от бизнеса, у которого появился подчинённый, который не спит, не устаёт и иногда так уверенно несёт чушь, что ему еще три роли на обслуживание дают)). Источник: Rethinking Org Design for Agentic AI (Cloud Radix, 2026) https://cloudradix.com/blog/rethinking-org-design-agentic-ai-mid-market-2026/

Помните исследование, которым год пугали любителей ИИ? Оно только что шикарно развалилось Есть такая контора — METR. Правда очень крутые ребята, тестируют ИИ в разных сценариях. Летом 2025 они выкатили рандомизированное контролируемое исследование, всё по красоте. Участвовало 16 опытных разработчиков, Cursor + Claude. Результат: с ИИ они работали на 19% МЕДЛЕННЕЕ, чем без него 😬. А сами разработчики были уверены, что ИИ их УСКОРЯЕТ процентов на 20. То есть ощущение скорости и скорость поехали в разные стороны.  Читали, наверняка ))  Теперь прикол.  METR запускает второй заход — новые модели, побольше народу. И в феврале 2026 честно пишет: слушайте, а мы не можем закончить эксперимент. Потому что разработчики ОТКАЗЫВАЮТСЯ работать в условии «без ИИ». 30–50% участников признались, что специально не подают часть задач — просто чтобы их не заставили делать руками. Один сформулировал кмк гениально: «У меня голова взорвётся, если делать по-старому. Это как идти пешком через город, когда ты уже привык ездить на Uber.» Вот и весь эксперимент 🤷‍♂️. Оч хочется глазки приподзакрыть на сопутствующие обстоятельства, но удержусь. METR все-таки НЕ доказал, что «теперь ИИ ускоряет на 18%» — у них там доверительные интервалы недостоверные (через ноль), оплату срезали втрое, куча оговорок. Как чистое РКИ — это провал, и они сами это признают, молодцы канеш 🤝. Но все-таки развалилось оно НЕ ОБ МЕТОДОЛОГИЮ. Люди ПРОГОЛОСОВАЛИ НОГАМИ. Довод «ИИ замедляет разработчиков» умер потому что подопытных невозможно затащить обратно в контрольную группу )). Так что когда спорите про ИИ цифрами двухлетней давности — проверьте, живы ли ещё те цифры. А то мир меняется быстрее, чем выходит препринт 🙂

#инсайтдня 😊: чем ещё отличается менеджмент агентов от пипл менеджмента (инсайт был сегодня лично для меня, Алексея Е., но думаю и вам полезно) 📍Кратко: Сформулировав свою хотелку по непонятной задаче, потратьте НЕСКОЛЬКО промптов на исследование возможных источников информации под нее, а лишь затем требуйте от ИИ план выполнения. (С виду это стандартное "обогащайте контекст перед решением задачи", и я как промпт-инженер давно применял это, но не думал что это нужно настолько глубоко...) ➖➖➖ ⭐️ Кейс: Делали сегодня с Клодом 1С-интеграцию. Конечно, Клод не обучали 1С, и меня тоже. Так что искали ответы на вопросы в интернете (постепенно двигаясь от полного непонимания к техническим деталям), а кое-что моими руками брали из базы 1С. И вроде бы быстро дошли почти до всех решений.... Но потом на ~10й мелочи Клоду пришла в голову светлая мысль забрать из 1С структуру всех данных. И о ужас: наши предыдущие решения наполовину оказались неверны — просто нет в нашей базе 1С того, что уверенно выдает интернет по нашей версии, а есть другое (чего я своими глазами в 1С не заметил). 🔌 Вместо этого надо было бы сначала заставить ИИ-агента докопаться до наилучшего источника данных. А иначе он находит ответы через поиск или через юзера, радуется, что их достаточно (по логике действительно достаточно!), и решения строятся на этом шатком основании. 🔌 С исполнителями-людьми такое правило было бы перебором: 1. Даже если человек найдет исчерпывающие доки, он не захочет/не сможет найти там все данные для стоящей задачи. 2. У человека все-таки есть врожденное недоверие к таким источникам информации как интернет или начальник. Так что и без всяких доков сотрудники (пусть и не все 😞), увидят, что основание шаткое. А если у них есть опыт в этой теме, то еще и узнают, где ещё это посмотреть/перепроверить начальника. ➖➖➖ В общем, начиная большую задачу с ИИ-агентом, нужно сильнее вкладываться не в "что делать?", а в "где найти наилучший источник правды?" — причем это бывает большой-большой файл, в котором исполнитель-человек не разобрался бы. Найдя его, ИИ даст вам на аппрув правильные предложения и про "что делать", и про "как делать"... Чем-то мне это напоминает технику 5 почему, только здесь вместо "почему?" — вопрос "как это лучше выяснить?" Рекомендую задавать агентам этот вопрос почаще — вплоть до 5 раз 😀 🔹Особенно если вы не спец в нужной области (как я в 1С). 🔹И конечно, это не только софта касается. Например, для агента не проблема собрать десяток исследований рынка за последний год, и накопать из них инсайтов для текущей задачи. Это будет лучше, чем если решения будут приниматься по топу гугловыдачи по конкретным запросам...