ValentinChiefIT

Про свежий отчёт McKinsey, который сейчас все понесут в презентации «The State of AI in 2026», опрос 1,7 тыс. компаний из 97 стран. Пересказывать целиком не буду, там всё ожидаемо: ИИ используют почти все, 44% уже раскатали на всё предприятие(!!!!), восемь из десяти сотрудников говорят, что стали работать быстрее - насколько, вопрос открытый. Интересное начинается, когда доходишь до денег. Заметный рост прибыли от всего этого увидели 6% компаний, и за год доля не изменилась. То есть люди ускорились, а компании в массе своей этого в отчётности не нашли. Меня в таких опросах всегда веселит одна вещь. В прошлом году 32% компаний ожидали, что ИИ позволит сократить штат. Сократили в итоге 14%, у двух третей вообще ничего не поменялось. Казалось бы, урок нужно извлечь, но нет - вера в святой ИИ непоколебима) В этом году сокращений ждут уже 39%. Прогнозы не сбылись, поэтому мы их увеличили. Сам разрыв между продуктивностью и прибылью никакой не парадокс. Сэкономленный час сотрудника нужно ещё куда-то деть: продать в виде дополнительной выработки или убрать из расходов. Если процесс построен под старую скорость, ускоренный человек просто ждёт остальных. Я это вижу на своих проектах: пока эффект не посчитан в часах на конкретной операции и под него не перестроен сам процесс, никакой ИИ до финансового результата не доезжает. Ну и помним, кто автор. McKinsey деньги зарабатывает на трансформациях, и вывод «инструмент хороший, но без перестройки организации не взлетит» подозрительно похож на их прайс-лист. Хотя одну вещь они зафиксировали честно: расходы на ИИ выросли настолько, что начали сами сдерживать внедрение. Эпоха, когда это покупали не считая, чтобы не отстать, закончилась. Дальше будут спрашивать окупаемость, как со всех.

Все же знают что желательно сделать экспорт legacy памяти у Claude? Была миграция и всё такое. Времени до 09.09.26 Это бесплатная страховка: если замечаете, что ИИ не помнит чего-то из ранних периодов работы - грузите этот экспорт, ИИ сверит его с текущей памятью и вернет недостающее. Ну вдруг кто-то не обратил внимания)

ИИ внедрили все. Денег не прибавилось Свежее исследование от РУССОФТ: За три года генеративный ИИ в разработке ПО прошёл путь с 12,7% компаний до 72,4%. К концу 2026-го будет 93%. А теперь то, ради чего стоит остановиться. Оборот в 2025-м вырос больше у тех ИТ компаний, кто ИИ НЕ внедрял - на 14,1% против 7,5% у внедривших. Выручка на сотрудника — тоже выше у «безИИшных». 🤖Это не значит, что ИИ бесполезен. Это значит другое, как же я люблю об этом рассказывать)) 🅾️Инструмент прикрутили к старому процессу. ИИ ускорил ровно один этап конвейера - написание кода, а это 30-40% времени разработчика. Остальное - ревью, согласования, дебаг, итерации модификаций - осталось нетронутым. Узкое место не исчезло, оно просто сдвинулось дальше по конвейеру. Более того: сгенерированный код нужно верифицировать, а понять и отревьюить чужую генерацию порой дольше, чем написать самому. Здесь работает историческая аналогия, которую я люблю. Когда фабрики электрифицировали, но оставляли старую компоновку цехов - просто меняли паровой двигатель на электромотор в той же схеме - прироста производительности почти не было. Выигрыш пришёл, когда цеха перестроили под новую логику. На это ушли не месяцы. Годы. ✍️С ИИ ровно то же. Раздать всем Copilot и Claude Code - не трансформация. Это электромотор на месте парового, при неизменной компоновке. 🚀Пока сам процесс, роли людей и метрики оценки не переосмыслены, экономического эффекта в отчётности не будет - как бы бодро ни росла эффективность на уровне отдельного разработчика. 🔥Технология не окупается там, где ей не поменяли процесс под себя. Вопрос не в модели. Вопрос в организации труда. Ссылка на исследование

📆Честно говоря, людей которые отсылают на личные ящики корпоративную информацию надо увольнять быстро и безжалостно. ➡️Что касается кормления облачных нейронок корпоративными необезличенными данными - как по мне тоже, следом за первыми 🔘А у вас в компаниях в должностные инструкции внесены допущения про использование ИИ сотрудниками? 🔘А правила обращения с даннымидля ИИ описаны? 🔘А что с ответственностью? 🔘А как дела с анонимизацией? Никак) я же прав?) Ну-ну) 🅾️А теперь быстренько побежали приводить корпоративные документы в соответствие новому времени

🔝Что придёт на смену САПР Вышло моё интервью в «Стимуле». 📰 Короткий тезис: за тысячи лет принцип работы инженера не менялся. В Древнем Египте — папирус и тростниковая палочка, потом перо, бумага, карандаш. Затем в руках оказалась мышка, а вместо ватмана — монитор. Инструмент менялся. Действие — нет: инженер выдумывает в голове и вручную переносит на носитель. САПР этот принцип не сломал. Он его оцифровал. 🔆 Мы в Delta Project строим другое — систему генерации инженерной документации (СГИД). Инженер перестаёт чертить рутину и становится поставщиком данных и далее - верификатором результата. Проектирование выполняет информационная среда. Что это даёт на практике, где проходит граница между «машина сделает» и «должен один раз сделать человек», и почему классические САПР доживают свою эпоху — в статье по ссылке ⬆️⬆️⬆️

🧠 ИИ ищет идеи в корпоративных чатах   В VK Tech решили систематизировать все сообщения в корпоративных мессенджерах с помощью нейросети, рассказал руководитель направления ИИ компании Роман Стятюгин на ЦИПР.  

💬 Мы получили возможность по ключевым словам находить интересные решения, на которые в общем потоке переписок по каким-то причинам не обратили внимание, – отметил эксперт.

  Так ИИ открывает возможность не пропустить важные знания. Эффективность мозговых штурмов сотрудников от этого значительно возрастет, а все идеи теперь будут по достоинству оценены 220 технологий х АТК Консалтинг Теперь и в Max

Трап намекает на правильную концепцию выходных)

Уважаемые прекрасные руководители, отправьте, пока лето, сотрудников на удалёнку. И пробок меньше и ажиотаж ниже будет... Тем более что где-то он есть, где-то его нет Всем будет проще

✍️Есть большинство — те, кто купили лицензии Copilot, провели пилот, отчитались «мы внедрили AI» — и продолжают работать как раньше. Эффект на производительность — около нуля. Это парадокс Солоу 2.0. Что с этим делать руководителю? Не верить ни одному источнику в отрыве от остальных. 🔘 EY показывает направление — куда смотрят CEO, какие приоритеты в инвестициях 🔘 PwC, NBER, MIT показывают результат — что реально получается 🔘 Разница между ними — это и есть зона роста И главный вопрос для всех нас: «мы в 5-12% или в 88-95%?» Ответ почти всегда честнее, чем хочется.

🗑«AI работает у 85% компаний». Серьёзно? (лонгрид!) В январе EY выпустила свежий CEO Outlook 2026. Опросили 1200 CEO крупных компаний. Главный заголовок, который цитируют все: подавляющее большинство руководителей говорят, что их AI-инициативы оправдали или превзошли ожидания. Умереть не вставать - это было неожиданное заявление. Цифра разошлась и красуется на каждой второй презентации про внедрение ИИ. Звучит как индульгенция для тех, кто давно хотел сказать: "AI работает, инвестируем дальше." ⚠️Проблема в том, что это не вся правда. И даже не половина. Что говорят другие источники 📉 PwC, 29th Global CEO Survey (январь 2026). Та же Big Four, та же категория компаний, опубликовано на следующий день после EY — 19 января. ➡️Только выборка в 4 раза больше: 4454 CEO в 95 странах. Результат: 56% CEO не увидели ни роста выручки, ни снижения затрат от AI. Только 12% получили и то и другое. 📰 pwc.com/gx/en/issues/c-suite-insights/ceo-survey.html 📉 NBER Working Paper 34836 «Firm Data on AI» (февраль 2026). Совместное исследование Federal Reserve Bank of Atlanta, Bank of England, Deutsche Bundesbank и Macquarie University. Опрос 6000 руководителей в США, Великобритании, Германии, Австралии. Результат: 70% компаний используют AI, но 9 из 10 руководителей не зафиксировали влияния AI ни на производительность, ни на занятость. Более того, среднее использование AI самими руководителями — 1.5 часа в неделю. 📰nber.org/papers/w34836 📉 MIT Project NANDA, «The GenAI Divide: State of AI in Business 2025» (август 2025). Анализ 300 публичных AI-внедрений, 150 интервью с executives, опрос 350 сотрудников. Результат: 95% корпоративных AI-проектов получают нулевой измеримый ROI, несмотря на $30-40 млрд инвестиций. Только 5% компаний извлекают реальную бизнес-ценность. 📰mlq.ai/media/quarterly_decks/v0.1_State_of_AI_in_Business_2025_Report.pdf 🅾️Два опроса Big Four вышли в один день и пришли к противоположным выводам. EY: «AI работает». PwC: «56% — нулевой эффект». Дело не в том, что кто-то врёт. Дело в методологии и формулировках вопросов: ➡️ EY спрашивает: «оправдали ли AI-инициативы ваши ожидания?» — низкий порог. Можно ответить «да» при любом небольшом эффекте. Это самоотчёт восприятия. ➡️ PwC и NBER спрашивают: «увеличилась ли выручка, снизились ли затраты, выросла ли производительность?» — измеримые критерии. ➡️ EY — консалтинговая компания, продающая услуги по AI-трансформации. У них есть коммерческий интерес в позитивной картине. ➡️ CEO систематически завышают оценку своих инициатив в опросах. Признать публично, что AI-стратегия провалилась — репутационный удар. Парадокс Солоу 2.0 читаем внимательно В 1987 году нобелевский лауреат Роберт Солоу выпустил легендарную короткую фразу: «Эпоху компьютеров видно повсюду, кроме статистики производительности». ⚡️Контекст: в 1970-80-е годы американский бизнес вложил сотни миллиардов долларов в компьютеризацию — бухгалтерия, документооборот, телекоммуникации, обработка данных. Все говорили о революции. А производительность труда в США росла медленнее, чем до компьютеров. 🔘Прорыв случился только в конце 1990-х — спустя 20+ лет после первых массовых инвестиций. Эрик Бринйолфссон из MIT назвал это «productivity J-curve»: сначала производительность падает (внедрение требует ресурсов, переобучения, перестройки), потом — резкий рост, после того как компании перестроили процессы. 💡Главный вывод тех 20 лет: не технология делает компанию производительнее, а перестройка процессов вокруг технологии. Поставить компьютер на стол — мало. Нужно переосмыслить работу. 🤖С AI происходит то же самое. Только сжатые сроки и в десять раз большие инвестиции создают иллюзию, что эффект должен быть мгновенным. Не должен. И не будет — без той же самой работы по перестройке процессов. Что из этого следует? Не то, что EY врёт. И не то, что AI бесполезен. Следует другое: индустрия одновременно находится в очень разных реальностях. Есть 5-12% компаний (по разным оценкам), которые научились извлекать реальную ценность из AI. У них дисциплина внедрения, перестроенные процессы, AI встроен в операционку.

💚Друзья, прошу помощи — нужны ваши ответы Запустил исследование: как люди на самом деле относятся к ИИ. Не нравится мне теория с конференций, и пресс-релизы вендоров Нужна живая картина — кто пользуется, кто игнорирует, кто опасается, кто разочарован. Результаты войдут в мою научную публикацию. Что важно: ➡️ Опрос полностью анонимный — не собираю ни имени, ни почты, ни IP ➡️ Нет правильных ответов. Если вы ИИ не пользуетесь — это такой же ценный ответ, как если пользуетесь каждый день ➡️ Это не HR-проверка. Это моё личное исследование, которое идёт в научную статью ➡️ Время 15-20 минут - в зависимости от того, насколько подробно захотите отвечать Ссылка на гугл форму опроса 💚Буду благодарен всем, кто найдёт время и поделится. И отдельное спасибо, если репостнете - нужна разная аудитория

Наконец-то упростили экспериментальные правовые режимы для ИИ 10 июня — параллельно с отклонением маркировки ИИ-контента — Госдума одобрила другую инициативу: расширение экспериментальных правовых режимов (ЭПР) для технологий искусственного интеллекта. Что изменилось: ➡️ Запуск экспериментов теперь быстрее — упрощены процедуры согласования ➡️ Расширены сферы применения: транспорт, медицина, финансы, госуслуги ➡️ Снижены риски регуляторных санкций для пилотных проектов Что это даёт бизнесу: 🔘Можно запускать пилоты с ИИ в традиционно зарегулированных отраслях В целом на этом плюсы закончились, но 2026-2027 годы становятся окном возможностей для запуска ИИ-проектов в регулируемых отраслях. Кто успеет подать заявку на ЭПР сейчас, получит фору в 3-5 лет. Будет много интересного 🔥ValentinChiefIT - новости Российского IT-сектора

Госдума отклонила законопроект об обязательной маркировке ИИ-контента ➡️10 июня Госдума не приняла закон, который обязывал бы помечать любой созданный нейросетями контент меткой «Сделано ИИ» — видео, изображения, тексты. 🔘Авторы инициативы — депутаты Гусев, Журавлев и Делягин — приводили аргумент, что 70% граждан не могут отличить сгенерированное видео от настоящего. Что собственно говоря совершенно верно Главные причины отклонения по версии профильного комитета: ▪️ Не определены этапы маркировки и ответственные стороны ▪️ Технически невозможно проконтролировать соблюдение ▪️ Развитие ИИ невозможно остановить регуляторными запретами Что это значит для рынка: 🔆 Компании-разработчики выдохнули — обязательная маркировка означала бы технические затраты и риски штрафов ⚠️ Но проблема никуда не делась: deepfake-мошенничество, манипуляции с видео и дискредитация людей через сгенерированный контент происходят уже сейчас Месяцем ранее Минцифры опубликовало собственный проект закона о госрегулировании ИИ — там маркировка тоже упоминается, но в более мягкой формулировке. Идея может вернуться в другом виде. Будет много интересного 🔥ValentinChiefIT - новости Российского IT-сектора

Смеюсь. Не над женщинами, которые платят. Над самой ситуацией. Полмиллиарда рублей в год за автоматические расклады — это не победа технологий. Это диагноз рынка. Люди отвернулись от живой практики не потому, что разочаровались в магии. Хороших тарологов мало, а ведающих — ещё меньше. С такими качествами рождаются, а не становятся: курсы таро не делают человека предсказательницей, оракулом, ведающей поколенческой. Бот заменяет не меня. Бот заменяет то, что уже было подделкой. Я работала с разными нейросетями по своему профилю. Тестировала как помощника в трактовке. Ловила на ложных интерпретациях систематически: смягчают тяжёлые карты, обходят темы смерти и болезни, в сложных позициях расклада уходят в обобщения, теряют связь между картами. Принципиально не обсуждаю с ними расклады — понимаю, как они устроены изнутри. Бот настроен на удовлетворённость пользователя. На то, чтобы вернулась. Чтобы не ушла с тяжестью. Это его архитектура, его коммерческая логика. Поэтому он сглаживает, обещает свет в конце тоннеля, обходит трагедию стороной. Острые моменты не назовёт. Ведающая может сказать: уходи из этого брака. Не рожай сейчас. Не лечись там, где лечишься. Остановись. Бот этого не скажет никогда — плохой пользовательский опыт. И тут проходит граница. Цена ошибки. Когда бот ошибается в рецепте — невкусный ужин. Когда он ошибается в раскладе на партнёра, на ребёнка, на болезнь — цена другая. Человек поверил. Принял решение. Упустил окно, когда ещё можно было что-то поменять. Бот не отвечает за свои слова. Не помнит тебя завтра. Не понесёт твою судьбу на себе, как несёт её ведающая, когда берётся за случай. И это не со зла. Так устроены модели. И ещё одно наблюдение. По вопросам здоровья нейросеть выдвинет версии и отправит к терапевту, эндокринологу, хирургу — признаёт, что целостную оценку даёт живой профильный специалист. По вопросам магии и предсказания модели делают одно из двух: блокируют тему как опасную или начинают свободно фантазировать. Но ни одна не скажет: это вопрос к ведающей, я тут не специалист. Хотя цена ошибки в таком раскладе бывает не меньше медицинской. Ещё одно, чего бот не умеет — отказывать. Настоящая практика знает свои края. Не вижу — иди к другой. Не моё — не возьмусь. Сегодня закрыто — приходи через месяц. Бот возьмётся за всё. Выдаст ответ на любой вопрос, даже на тот, который вообще нельзя задавать в лоб. У него нет нюха на запретное, потому что нет связи с тем, что запрещает. Символы — не словарь. Это живые сущности со своей волей являться или прятаться. Карта может лечь, но не открыться. Камень может молчать. Это знает любая, кто работает руками с инструментом. И не знает ни одна модель — для модели всё в её корпусе открыто. Она не понимает, что значит, когда что-то закрывается перед тобой. К ведающей идут не за информацией. За информацией идут в гугл. К ведающей идут, когда нужно, чтобы кто-то живой посмотрел вместе с тобой в темноту и не отвёл взгляд. Бот — собеседник без лица, без тела, без судьбы. Ему нечего поставить рядом с твоей бедой. Пятьдесят миллионов в месяц — это не плата за предсказание. Это плата за иллюзию, что ты не одна. Дешёвая, быстрая, ничем не подкреплённая. Бот говорит. Ведающая ведает. Это разные глаголы и разные миры. © Ведьма Светлана 🔥 @vedma_svetlana

Искусственный интеллект зарабатывает там где его не ждали Пол ярда рублей на онлайн расклады таро - это новая реальность, которую мы заслужили. Но публикация верная с точки зрения человекоцентричности и экспертности. Так как ИИ не заменяет экспертизу, он даёт лишь статистически ожидаемый результат среднестатистического пользователя Насколько вы среднестатистические - решать Вам) А публикацию прочитайте

Новый способ взлома ТГ аккаунтов, если кто не знает Звонят от управляющей компании под видом смены домофона Запрашивают коды доступа. Это было эпично

Обсуждаем перед ПМЭФ блокировки, VPN, и влияние возникших ограничений на бизнес, разработку ПО и импортозамещение. Знаю что это боль для большого количества людей, с другой стороны есть позиция государственных ведомств, которую тоже нужно учесть Но радует - правильный вектор выбранный для гармонизации позиций ИТ, государства, бизнеса и общих задач