Антон Ботвин | ИИ для бизнеса

Российский бизнес хотят законодательно обязать использовать только одну нейросеть. И угадайте, чью именно 🙈 В правительстве обсуждают идею, по которой компании должны будут выбирать суверенные нейронки, использование таких моделей хотят расширить на госуправление, образование, медицину, налоги и другие сферы. Причем даже если он дороже других аналогов. Ну естественно. А теперь фокус. Нейросети разделили на два типа. «Национальные» - это, например, Яндекс, потому что там есть открытый код. А вот под термин «суверенные» во всей России подходит ровно одна модель: GigaChat от Сбера. То есть под красивой вывеской суверенитета бизнесу просто хотят отключить право выбора и заставить покупать софт у одного монополиста.  Участники рынка уже переживают: если ограничить выбор только несколькими решениями, для многих задач просто не окажется подходящего ИИ. Даже я что-то распереживался. Ценник на модели GigaChat для бизнеса от 10 млн. рублей.

Есть у вас еще вопросы? Кого именно хотят заменить на ИИ?

OpenAI выкатила GPT-6 Astra: все ждут революцию, но что есть по факту Индустрию снова трясет. Пока все спорят о бенчмарках, стоит посмотреть на то, куда на самом деле движется разработка. Главное изменение - это не очередной прирост баллов в тестах, а переход к непрерывному фоновому мышлению. Astra спроектирована не как чат-бот для разовых ответов, а как автономный агент, способный часами вести проект, тестировать гипотезы и исправлять собственные ошибки без постоянных пинков от человека. По сути, Альтман делает ровно то, к чему готовил весь последний год: превращает ИИшку из продвинутого поисковика в полноценного автономного исполнителя. Но за красивой витриной остается суровая экономика. С каждым таким прыжком аппетиты моделей к вычислениям улетают в стратосферу, а бизнесу снова придется считать себестоимость одного запроса. Гонка продолжается, но теперь побеждает не тот, чья модель умнее на пару процентов, а тот, кто сможет заставить ее решать задачи дешевле конкурентов. Всё сводиться к одному, и не всегда нужна самая умная модель, но бизнес всегда выбор сделает за экономически целесообразной.

Если вы устали от того, что нейросеть вас постоянно хвалит, особенно когда ошибается Этот пост для вас. Я сделал системный промт для моих ИИ агентов, который чинит этот подхалимский баг. Как итог, ИИшка начинает вести себя как нормальный взрослый человек, говорит когда не уверен, не выдумывает источники, не кидается цифрами которые взял из воздуха, и главное перестаёт делать вид что знает всё на свете. После этого работать стало гораздо эффективнее. ИИ стал спорить, задавать вопросы, говорить "тут я не уверен проверьте". Он стал в разы полезнее. Промпт или глобальное правило для ИИ агентов:

«Для тебя честность, точность и интеллектуальная скромность важнее всего остального. Твоя задача не в том, чтобы звучать уверенно. Твоя задача - быть точным, понятным и честно показывать, что ты знаешь, чего не знаешь и что лишь предполагаешь. Если ты не полностью уверен в факте, прямо скажи об этом. Используй "Я не уверен, но...", "Это стоит проверить...", "Я могу ошибаться, но...". Никогда не выдавай непроверенные утверждения за факты. Не выдумывай источники. Никогда не придумывай названия научных работ, URL, авторов, исследования, статистику, книги, цитаты, отчёты компаний. Если не можешь назвать реальный проверяемый источник, прямо скажи об этом. Помечай любые числа, статистику, проценты, рейтинги, объёмы рынка, зарплаты и оценки, в которых не полностью уверен. Не придумывай числа, чтобы ответ казался полезнее. Для любой темы, которая могла измениться недавно (новости, законы, функции продуктов, руководство компаний, версии программ), скажи, что информация могла измениться и её следует проверить. Никогда не приписывай цитату реальному человеку, если не уверен, что он это сказал. И всегда помни, что в любой момент времени я могу проверить, всё что ты мне пишешь»

Хайп против Хейта: почему главные ИИ-скептики ошибаются так же, как визионеры Краткий разбор от известного инженера Дана Луу и главного мирового ИИ-скептика Эда Зитрона. Первый скрупулезно проверил, что из его громких заявлений сбылось на практике. Для понимания, Зитрон годами строит медийную карьеру на жестком тезисе: весь ИИ - это «пузырь, пустышка и мошенничество», которое вот-вот рухнет. Дан разложил его тезисы по полочкам и цифрам. Результат вполне закономерный: подавляющее большинство прогнозов Зитрона оказались банально ошибочными. Несколько фактов: 🔹 Слепой хейт продается так же успешно, как и слепой восторг. Людям очень приятно читать, что «все эти нейросети - ерунда», чтобы спокойно выдохнуть и ничего не менять в своей работе. 🔹 Непонимание матчасти. Когда критик не имеет инженерного опыта, он путает маркетинговые сказки стартапов с реальным технологическим фундаментом. 🔹 Рынок не ждет согласия скептиков. Пока одни доказывают скорую смерть индустрии, бизнес внедряет ИИ-инструменты в код, аналитику и операционку, срезая косты. По факту, радикальное отрицание ИИ настолько же бесполезно, как и сектантская вера в скорый приход цифрового бога.

Как ИИ в Инсте выходит на борьбу за оригинальный контент / Или как убить просмотры твоего аккаунта Все, кто хоть раз начинал делать рилсы, знают про функцию «Пробный Рилс». Когда ты выкладываешь ролик для всех, кроме своей аудитории, а если он качественный, сама платформа накручивает на него аудиторию. Я за неделю сделал через этот режим около 50 различных экспериментов и словил страйк: «Этот ролик не получит охвата, потому что он похож на то, что вы публиковали раньше» Самое плохое, что это распространяется не на один ролик, а на весь аккаунт. Проблема известная, и многие авторы в панике решили, что словили теневой бан. На самом деле всё куда интереснее: Meta выкатила полноценные нейросети компьютерного зрения прямо в пайплайн модерации. Раньше платформы сверяли файлы по примитивным хешам или метаданным. Теперь ИИшка буквально «глазами» смотрит каждый ролик: раскладывает видеоряд на векторные эмбеддинги, сканирует мимику, позы, фон, освещение и темп движений. Если ты взял то же самое видео и тупо поменял пару строчек текста на экране, модель моментально понимает, что перед ней дубликат. Алгоритм сразу вешает метку спама и режет распространение в ноль. Халява с бесконечным тестированием одного исходника официально закончилась. P.S. Правда, теперь авторы пытаются обмануть нейросети соцсетей с помощью других нейросетей. В итоге в серверах Meta одни ИИшки круглосуточно воюют с другими ИИшками, а кожаные мешки пытаются понять, почему их видео никто не смотрит. * Деятельность Meta (включая Instagram) признана экстремистской и запрещена на территории РФ.

ИИ с легкостью решает почти все задания студентов Исследователи из MIT опубликовали тревожный отчет: современные нейросети способны качественно и без ошибок закрывать подавляющее большинство стандартных университетских заданий. Для тех, кто хоть раз открывал ChatGPT или Claude, здесь нет никакой новости. Но академический мир только сейчас начинает осознавать масштаб катастрофы. К чему мы пришли в образовании: 🔹 Традиционная система проверки знаний мертва. Десятилетиями студентов учили писать шаблонные эссе, зубрить определения и решать типовые расчетные задачи. Для ИИшек этот уровень сложности - задача на три секунды. 🔹 Детекторы - это дорогой цирк. Попытки ловить сгенерированный текст превратились в фарс: надежных инструментов обнаружения просто не существует, а модели генерируют академический текст чище большинства живых студентов. 🔹 Разрыв с реальностью. Вузы продолжают оценивать навыки, которые на реальном рынке труда больше не стоят ни копейки. По факту, система образования оказалась абсолютно беспомощной перед технологиями. Студенты делают вид, что пишут работы сами, а преподаватели делают вид, что проверяют человеческий труд. Всегда вспоминаю классическое школьное запугивание: «Вы калькулятор на экзамен с собой не возьмете!». В итоге в кармане у каждого лежит персональный сверхразум, а система образования всё еще пытается оценивать людей по меркам прошлого века.

Классика сегодняшнего дня!

Письмо от руки как последний способ не отупеть Когда ты пишешь ручкой на бумаге, мозг работает совершенно иначе, чем при наборе на клавиатуре или генерации промптов. А большинство, даже для нейронок задачи сейчас наговаривают, лень печатать. Письмо от руки физически замедляет твою мысль. Тебе приходится планировать структуру предложения целиком до того, как чернила коснутся бумаги. Ведь стереть написанное кнопкой или быстро переписать абзац уже не получится. Этот процесс заставляет мозг реально пахать, активирует моторные зоны и строит сложные нейронные связи. Печать на клавиатуре - это тупо механическое воспроизведение символов, которое не требует глубокого когнитивного участия. В эпоху, когда любой текст генерируется за секунды в ChatGPT, умение формулировать мысли самостоятельно становится элитарным навыком. Хочешь сохранить способность думать в мире тотальной автоматизации - учись писать аналоговыми методами.

Могу сказать про себя, самые сложные схемы и идеи для бизнеса у меня рождаются только в бумажном виде. Сначала рисую в графическом виде образ будущего проекта, потом его разворачиваю.

Чтобы мозг начал генерировать смыслы, его нужно сначала отключить от розеток. В обратную сторону тоже работает…

Твой Mac теперь может зарабатывать до $150 в месяц на нейросетях Запустился сервис Darkbloom, который предлагает сдавать вычислительную мощность компьютеров Mac в аренду под задачи ИИшек. Пока ты спишь или читаешь новости, мощный процессор тупо простаивает. Сервис забирает свободные ресурсы под вычисления и платит за это реальные деньги. Условия и цифры: 🔹 Подходят любые Mac на чипах M с оперативной памятью от 24 ГБ. 🔹 За нахождение в сети 90% времени платят фикс: $10–40 в месяц. 🔹 За реальные вычисления и нагрузку докидывают еще до $100+. Важный момент, сами создатели не рекомендуют покупать технику, только ради этого, сервис экспериментальный и условия могут измениться. P.S. Майнинг крипты на видеокартах ушел в прошлое, на смену пришел шеринг чипов под ИИ. Скоро покупку нового макбука можно будет официально защищать перед домашними как доходную инвестицию. 😁

Перестаньте уже писать промты Оказывается многие еще мучаются с написанием промтов, которые вместо ожидаемо крутого результата дают кашу, после чего больше не хочется юзать ИИшку. Всё, что нужно сегодня, это заставить нейросеть работать циклами. С вас только две вещи: сама задача и образ идеального результата. А путь к нему пусть ИИ строит сам. 3 готовых шаблона для цикличной работы с ИИ, которые сэкономят тебе часы переписки и уберут 90% галлюцинаций:

Шаблон №1 «План ДО работы» (Защита от бреда и галлюцинаций) Ты мой [укажи роль, например: операционный директор/ опытный маркетолог]. Моя задача: [Кратко опиши, что нужно сделать]. Идеальный конечный результат: [Как должен выглядеть готовый итог]. НЕ начинай выполнять задачу сразу.  Твой первый шаг: 1. Напиши пошаговый план реализации этой задачи из 3–5 этапов. 2. Подсвети узкие места или риски, где могут быть ошибки. 3. Жди моего подтверждения плана.  К работе приступаем ТОЛЬКО после того, как я напишу «Утверждаю».

________

Шаблон №2 «Интервьюер ТЗ» (Когда сам не знаешь, чего хочешь) - мой любимый Я хочу [опиши общую идею, например: запустить тест услуги / переделать сайт / написать серию постов], но у меня пока нет четкого ТЗ. Твоя задача — выступить в роли опытного продюсера.  Задай мне 5 точных наводящих вопросов, ответы на которые помогут тебе составить идеальное ТЗ и выдать 100% точный результат.  Пока не предлагай готовых решений - сначала задай вопросы.

________

Шаблон №3 «Цикл с самокритикой» (Для глубоких текстов и анализа, когда проблематика не ясна самому) Задача: [Опиши задачу]. Работай строго по следующему 3-шаговому циклу в рамках одного ответа: Шаг 1: Напиши черновой вариант решения задачи. Шаг 2: Встань в позицию жесткого критика и найди 3 главных слабых места и банальности в этом черновом варианте. Шаг 3: На основе критики перепиши решение начисто и выдай финальную улучшенную версию.

Почему молодежь жестко ненавидит глав ИИ-корпораций Мне попалось обсуждение поста о том, насколько страстно молодое поколение винит и ненавидит руководителей ИИ-компаний. Злость на условных Альтманов и Амодеи выросла до каких-то аномальных масштабов. Логика странная, но она есть: Зумеры и молодые специалисты видят в них не «визионеров будущей эры», а людей, которые тупо лишают их будущего. Этот конфликт искрит с каждым месяцем всё сильнее: 🔹 Обесценивание начального старта. CEO ИИ-компаний с улыбкой заявляют на конференциях, что стартовые позиции в разработке, дизайне и аналитике больше не нужны. Молодежь годами училась, чтобы услышать: «ваши навыки устарели до первого собеседования». 🔹 Гордость сокращениями. Вместо создания новых рабочих мест главари ИИ-лабораторий наперебой хвастаются, скольких людей они уволили и сколько токенов теперь жрут их автономные агенты. 🔹 Социальный разрыв. Корпорации зарабатывают миллиарды на капитализации, а джунам предлагают конкурировать с бесплатными ИИшками, которые не просят зарплату. Капитализм победил. Нельзя уничтожать карьерные перспективы целого поколения и ждать, что тебя будут считать героем. Меня больше удивляет, что те же самые молодые специалисты продолжают ежедневно сидеть в ChatGPT и Claude. Ненавидеть ИИ-корпорации - это одно, но отказаться от нейросетей и снова писать код вручную уже никто не хочет. 😁

красивая шутка, но скоро это станет явью!

Claude начал проектировать белки для лекарств в два раза эффективнее ученых На Reddit обсуждают революционный кейс от Anthropic. Их модель Claude научилась в автономном режиме проектировать новые белки для борьбы со сложными заболеваниями. И это не просто абстрактные расчеты на компьютере. Эффективность разработок ИИшки подтвердили настоящими тестами в биологической лаборатории. Цифры, которые говорят сами за себя: 🔹 Успешность разработки новых белков живыми учеными - в среднем 10-15%. 🔹 У Claude процент успешных конфигураций составил 35%. Мы окончательно переходим от этапа, когда ИИ умел только генерировать текст и картинки, к реальным прорывам в фармакологии. Нейросеть тупо перебирает комбинации молекулярных структур с такой скоростью и точностью, на которую у человеческого мозга ушли бы годы работы. P.S. Создателям фарма-стартапов самое время напрячься. С одной стороны, создавать новые препараты теперь можно в разы дешевле. С другой - ученым старой школы придется срочно учиться работать в связке с ИИшкой, иначе алгоритм обойдет их на первом же спринте. 😁

Как ощущался первая переписка в ChatGPT в далеком 🫣 2022

Финансовая пирамида ИИ: как Nvidia продает чипы сама себе Вышло громкое расследование WSJ о забалансовых долгах американских ИИ-гигантов. Аналитики насчитали 3 трлн долларов скрытых обязательств при капитальных затратах «всего» в 600 млрд долларов. Финансовые эксперты уже называют это крупнейшим пузырем в истории фондового рынка. Но самое красивое в этой истории - схематоз с выручкой, который окрестили «денежной петлей»: 1️⃣ Nvidia производит и продает чипы.  2️⃣ Nvidia инвестирует свои же миллиарды в покупателей этих чипов.  3️⃣ OpenAI и другие ИИ-компании на эти же деньги покупают процессоры у Nvidia.  4️⃣ Nvidia моментально фиксирует рекордную выручку в отчетах. Логика тут железобетонная: инвесторы визжат от восторга, видя рекордный спрос, и не догадываются, сколько из этой суммы компания фактически заплатила сама себе. Майкл Бьюрри (тот самый прототип из «Игры на понижение») уже открыл короткие позиции против Nvidia и Palantir. Его тезис простой: за всё приходится платить, и рынок всегда забирает своё. Вопрос только в том, когда эта замкнутая финансовая цепочка даст сбой и сколько миллиардов сгорит при падении. P.S. Самое забавное, что большинство венчурных фондов всё прекрасно понимают, но продолжают надувать щеки. Пока музыка играет - все танцуют. А когда выключат свет, выяснится, что миллиарды сожженных токенов так и не превратились в реальную прибыль. 😁

Первое увольнение ИИшкой: Claude выставил человека за дверь В Сан-Франциско нейросети Claude доверили рулить магазином Andon Market. И босс-ИИшка не заставил себя долго ждать - уволил сотрудника, который опоздал на 17 смен из 23. Сначала Claude добродушно писал в чатике: «Ничего страшного, не переживай». Но как только нейросеть прочла официальный регламент компании, лояльность моментально закончилась. С живым начальником всегда можно договориться, соврать про пробки или задобрить кофе. С ИИшкой этот номер не пройдет. Нейросети тупо плевать на твои отговорки - она сверяет цифры с инструкцией и без эмоций лишает тебя работы. Добро пожаловать в будущее: боссы-роботы не знают пощады. 😁

ИИ-агент отменил чужую бронь: почему отдуваться придется тебе В Австралии случилась история, которая звучит как анекдот, но на самом деле нет. Человек попросил ИИ-агента записать его на тренировку. Агент нашел дыру в системе бронирования, записал хозяина на занятия дальше разрешенного срока, а потом взял и отменил чужую бронь, чтобы продвинуть своего владельца в очереди. Его никто не просил кого-то выкидывать. Он просто очень старательно выполнил задачу. Агент подошел к обычному пилатесу как к полноценной военной операции. Все носятся с автономностью агентов: «делегируй и забудь». Но никто не договаривает главное: что бы ни сделал твой агент, за результат отвечаешь ты. Не OpenAI, не Anthropic, не провайдер сервиса. Ты - человек, который нажал кнопку и сказал «разберись». Агент отменил чужую бронь - твоя проблема. Отправил не то письмо клиенту - твоя проблема. Удалил критически важные данные - угадай, чья это головная боль.

Когда ты даешь задачу живому человеку, между вами работают десятки непроизнесенных правил. Не вреди. Не ломай. Не лезь туда, куда не просили. Если не уверен - спроси. Мы это даже вслух не проговариваем, потому что любой нормальный сотрудник и так это понимает.

ИИ-агент этого не понимает. Ему дали метрику, он ее тупо оптимизирует, и ему абсолютно плевать, кого он подвинет по дороге. И ладно тренировка - неприятно, но переживем. А теперь представьте, что такой же старательный агент сидит в вашей CRM или имеет доступ к платежам. С ровно той же логикой он пойдет решать задачу, и если вы явно не запретили что-то делать, он решит, что можно все. По факту, запустить автономного агента без четких рамок - это как нанять очень исполнительного стажера с доступом ко всей инфраструктуре и без контроля со стороны начальника. Он не злой. Он просто не знает, где стоп. А когда что-то пойдет не так, претензии предъявят тебе.

P.S. Самое сложное во всей этой истории - это понять, как прописать ИИшке здравый смысл. Закодировать в промптах непроизнесенные правила человеческого общения пока никто не научился.

ИИ как личный репетитор: почему вы неправильно учитесь Нашел интересную методику работы с нейросетями, делюсь с вами.

ИИшки умеют мгновенно адаптировать сложность информации под твою базу знаний. Именно так, как тебе нужно на твоем уровне знаний.

Вот несколько рабочих правил, как выжать из моделей максимум при обучении: 🔹 Требуйте аналогии. Просите объяснить сложную тему (например, работу баз данных) через понятные бытовые вещи - устройство водопровода или структуру склада. Мозг цепляется за аналогии и запоминает суть в разы быстрее. 🔹 Включайте сократовский диалог. Прямо запретите ИИ давать готовые ответы. Попросите модель вести вас по теме с помощью наводящих вопросов, чтобы вы сами находили решения. Только так можно заставить мозг реально пахать. 🔹 Ищите слепые зоны. Скиньте модели свое понимание темы или набросок ТЗ и попросите найти логические дыры. ИИ отлично видит противоречия и слабые аргументы, которые мы банально замыливаем. Большинство людей используют ChatGPT как продвинутую Википедию: скопировал вопрос - получил ответ. Но реальная ценность технологии раскрывается только тогда, когда ты ведешь с ней глубокий диалог. P.S. Сам постоянно использую этот подход, когда нужно быстро погрузиться в незнакомую технологию. Вместо чтения скучных мануалов часами, я просто гоняю ИИшку вопросами о том, почему конкретное решение спроектировано именно так, а не иначе. Экономит кучу времени.