Бунак и Цифра: chatGPT / AI в бизнесе

ИИ-дайджест: 31 августа — 6 сентября Экспериментирую с новой рубрикой - комментирую новости в мире ИИ и рассказываю как это использовать для бизнеса. Если коротко, главный сюжет этой недели такой: ИИ-агентам дают всё больше полномочий — и одновременно всё сильнее ограничивают их свободу. OpenAI, Google и Anthropic почти синхронно показали новые решения для сложных автономных задач. Но вместе с возможностями моделей растёт и внимание к тому, что именно им можно разрешать делать без человека. Собрала 4 новости, на которые я бы обратила внимание. 1⃣ OpenAI выпустила GPT-6 Astra и впервые отнесла модель к критическому киберуровню У Astra заметно выросли возможности работы с компьютером, браузером, кодом и длинными многошаговыми задачами. Но примечательнее другое. OpenAI отнесла модель к уровню Critical по кибервозможностям: во время тестирования Astra находила ранее неизвестные уязвимости и могла выстраивать цепочки их эксплуатации. Поэтому вместе с моделью появляются дополнительные ограничения, мониторинг и возможность остановки потенциально несанкционированных действий. Для бизнеса это хороший маркер. Когда мы говорим об ИИ-агентах, вопрос уже не только в том, насколько хорошо агент выполняет задачу. Нужно заранее решить: — куда он имеет доступ; — что может делать самостоятельно; — где требуется подтверждение человека; — какие действия должны записываться в журнал; — кто и в какой момент может его остановить. Чем самостоятельнее становятся агенты, тем важнее становится архитектура контроля вокруг них. 2⃣ Google учит агентов не только находить уязвимости, но и исправлять их 2 сентября Google открыла ограниченную Fairwind Program для государственных структур и доверенных партнёров. Gemini 3.8 Flash Cyber вместе с CodeMender сможет автономно искать уязвимости, проверять их и готовить исправления в защищённом облачном контуре. То есть ИИ постепенно переходит от: «Я нашёл проблему» к: «Я нашёл проблему, подготовил исправление и проверил его». Разница существенная. Следующий вопрос для компаний — насколько далеко такого агента можно допускать в реальную инфраструктуру. Пока логика вполне осторожная: не давать ему прямой доступ к production, а строить промежуточный контур проверки и развёртывания. 3⃣Anthropic пытается решить неприятную корпоративную дилемму: как контролировать агентов, не отдавая их данные наружу 1 сентября Anthropic представила Enterprise Frontier Safeguards. Идея в том, чтобы совместить две вещи, которые обычно конфликтуют: приватность корпоративных данных + мониторинг потенциально опасных действий ИИ. Данные для мониторинга остаются в облачной инфраструктуре самого заказчика, а компания получает сигналы об аномалиях и сама принимает решение, что с ними делать. Пилотирование запланировано на осень. Для банков, фармы, телекома и других регулируемых отраслей это может быть довольно важным направлением. Потому что один из постоянных вопросов при внедрении ИИ звучит примерно так: «Чтобы контролировать модель, кому мы должны показать наши данные?» Anthropic предлагает вариант ответа: возможно, никому. 4. MWS Cloud добавила GLM-5.3 в российский облачный контур 4 сентября MWS Cloud сообщила о доступности GLM-5.3 в GPT Model Hub. Модель ориентирована на код и сложные многошаговые агентские сценарии и доступна через OpenAI-совместимый API. По заявлению сервиса, запросы и ответы не сохраняются и обрабатываются внутри защищённого контура MWS Cloud. Для российского B2B здесь интересно не появление ещё одной модели само по себе. Интереснее возможность тестировать более сложные агентские сценарии там, где есть требования к размещению данных и интеграции с корпоративной инфраструктурой. Остаётся главный вопрос — как модель покажет себя не на бенчмарках, а на реальных задачах компаний. За чем буду следить дальше В первую очередь — за тем, во что превратится контроль ИИ-агентов на практике. Пока вокруг них постепенно складывается новая инфраструктура: права доступа, подтверждения, мониторинг, журналы действий, изолированные среды, человек в контуре. И, похоже, именно этот слой скоро станет не менее важным при внедрении ИИ, чем выбор самой модели. Второе — насколько хорошо локально доступные модели вроде GLM-5.3 справляются с настоящими корпоративными задачами, особенно с кодом и многошаговыми процессами. Если такой формат окажется полезным, буду раз в неделю собирать сюда несколько новостей, которые важны не сами по себе, а с точки зрения того, что они меняют для бизнеса и работы с ИИ.

Клиенты стали дольше думать, чаще торговаться и всё реже принимают решение сразу. Задачи по выручке при этом никто не отменял. Что с этим делать в 2026 году? Сейчас особенно полезно разбираться не только в том, как привлечь ещё больше клиентов, но и где бизнес уже теряет сделки: в предложении, коммерческих материалах, переговорах, работе с возражениями или следующих шагах после контакта. 28–29 августа я буду выступать на XVI онлайн-форуме «Монстры продаж и маркетинга». Тема этого года «Как продавать, когда не покупают. Антикризис 2026». На одной площадке соберутся 18+ спикеров, которые работают с продажами, маркетингом, переговорами и командами. Среди них — Игорь Рызов, Анетта Орлова, Павел Палагин, Евгений Колотилов, Олег Шевелев и другие эксперты. Моя тема «Почему у вас не покупают: AI-аудит продаж за 45 минут». Я покажу методику, с помощью которой собственник или руководитель продаж может посмотреть на свои продажи глазами клиента и проверить: — насколько понятно само предложение; — где коммерческие материалы не убеждают; — какие возражения остаются без ответа; — что имеет смысл изменить в первую очередь. И всё это с помощью ИИ, без большого исследования или долгого аудита. В результате у вас будет не просто список замечаний, а конкретный план: что проверить и что поменять в продажах уже на следующий рабочий день. На форуме также будут разбирать, как удерживать цену, возвращать зависшие сделки, работать с «дорого» и «я подумаю», получать больше из существующей клиентской базы и перестраивать продажи под текущий рынок. Формат форума позволяет выбрать именно те темы, которые сейчас важны для вашего бизнеса. Моё выступление для тех, кто хочет найти точки потери клиентов и посмотреть, что в продажах можно улучшить с помощью нейросетей. Программа форума и регистрация здесь: https://mk.topuniversitet.ru/forum2026 Буду рада вас видеть на выступлении! ❤️

Кажется, я слишком буквально поняла термин «вайб-кодинг» Вообще вайб-кодинг это когда ты описываешь человеческим языком сложную задачу и что хочешь получить на выходе, а нейронка пишет код, запускает его и отлаживает. Но я зацепилась именно за слово «вайб» и подумала: а что, если даже серьёзные задачи ставить нейронке через образы?

«В таблице продаж бардак, будто её трясли как коктейль. Наведи порядок аккуратно и с любовью: убери дубли, разберись с пропусками и покажи “до и после” — так, чтобы я наконец выдохнула».

«В логах транзакций завёлся кто-то подозрительный. Как гость, который пришёл на вечеринку без приглашения. Найди этих незваных гостей и покажи мне — есть к ним разговор».

«Мне нужно понять, ругаются на нас клиенты или хвалят. Но читать все 500 отзывов я не готова — жизнь одна. Раздели их по настроению, как будто сортируешь бельё на светлое и тёмное».

«Склад живёт своей жизнью, и я никогда не знаю, какой товар закончится завтра. Сделай прогноз как хороший синоптик: не идеальный, но чтобы я хотя бы вовремя взяла зонтик».

«Раздели моих клиентов на кланы: кто платит много и часто, кто появляется раз в год на распродаже, а кто только смотрит и уходит. А потом покажи, кто есть кто, на одной карте».

Как думаете, такой вайб помогает нейронке понять задачу или только веселит пользователя? 🔥 Конечно, так промпты и пишу 🤔 Выглядит странно. Без точного ТЗ не сработает. 🙈 графики и таблицы на выходе тоже будут с юмором? Наберём 30 реакций разберу все пять промптов и покажу, где нейронка поняла вайб, а где устроила самодеятельность)

Вчера я решила проверить сможет ли ChatGPT заменить fashion-стилиста 🤔 По нескольким моим фотографиям ChatGPT собрал карту стиля: объяснил, какое впечатление производит внешность, какие силуэты работают лучше всего, каких вещей стоит избегать и оформил всё в красивую Pinterest-инфографику. Промпт, с помощью которого можно сделать такую карту для себя, оставлю в конце поста. А сначала несколько лайфхаков, которые сильно влияют на качество результата. ⚡️Не загружайте слишком много фотографий. Оптимально — 3–5 снимков: 🔵крупный портрет; 🔵2–3 фотографии в разной одежде (юбки, брюки, платья — всё, что вы действительно носите). Этого достаточно, чтобы модель увидела закономерности. Большее количество фотографий только расходует контекстное окно. ⚡️Не просите сразу сделать красивую инфографику. Сначала пообщайтесь с ChatGPT как со стилистом. Просите объяснить, почему он предлагает именно такие решения. Говорите, что вам откликается, а что совсем не ваше. Показывайте референсы, если они есть. После нескольких итераций описание становится гораздо точнее. И только потом попросите оформить итог в виде Pinterest-инфографики. ⚡️ Если вы общаетесь с ChatGPT давно, то он про вас многое знает и может сделать образы сразу под ваши жизненные сценарии. Так в моей карте появились образы для выступлений, встречи с клиентом, путешествия. Итоговый результат получается намного более персональным. А теперь — сам промпт:

«Ты - топовый fashion-стилист и бренд-дизайнер. По моей фотографии создай персональную «Карту стиля». Это не объективная оценка личности, а интерпретация визуального впечатления.
Проанализируй:
 • сильные стороны внешности;
 • цветотип, уровень контраста, визуальный архетип и эстетики, которые раскрывают внешность.
Дай конкретные рекомендации:
 • лучшие цвета и готовую палитру;
 • оттенки волос, стрижки, длину, укладки;
 • макияж;
 • фасоны, силуэты, посадку одежды;
 • ткани, фактуры, принты;
 • украшения, металл (золото/серебро), часы, очки, сумки, обувь;
 • лучшие сочетания цветов и вещей;
 • 15 готовых образов;
 • что категорически не подходит и почему.
Подбери 10 Pinterest core и для каждого дай 3-5 поисковых запросов на английском для одежды, причёсок, аксессуаров и съёмок.
В конце предложи концепцию красивой инфографики
«Моя карта стиля» в формате Pinterest/editorial c блоками, цветовыми свотчами, примерами одежды, обуви, аксессуаров, причёсок и готовых образов.
Сделай её такой, чтобы по этому описанию можно было сразу сгенерировать стильный постер.

Как вам?

Всех с пятницей😁♥️

Такой аватар будет сопровождать мою презентацию на конференции Нейросуть. Готовлюсь) Вы можете легко повторить и создать своего персонажа: Прикрепляете свое фото и вставляете промпт в chatGPT:

Создай персонажа на основе приложенного фото с дизайном в стиле Pixar. 
Эмоции: "нашла идею", "не понимаю Т3", "скучно, не хочу это делать", "клиент доволен", "всё переделать", "заказ сдан", "перерыв на кофе", "когда выходной". 
Цветовая палитра нейтральная, акцент на эмоции. Фон белый. Избегай подписи и любые тексты на картинке.

Делитесь в комментариях что получилось 😜

Такой аватар будет сопровождать мою презентацию на конференции Нейросуть. Готовлюсь) Легко повторить: Прикрепляете свое фото и вставляете промпт в chatGPT: Создай персонажа на основе приложенного фото с дизайном в стиле Pixar. Эмоции: "нашла идею", "не понимаю Т3", "скучно, не хочу это делать", "клиент доволен", "всё переделать", "заказ сдан", "перерыв на кофе", "когда выходной". Цветовая палитра нейтральная акцент на эмоции. Фон белый. Избегай подписи и любые тексты на картинке. Делитесь в комментариях что получилось

Почему эксперты используют ИИ неправильно: 5 ошибок 17 июля в 12:00 по Московскому времени я буду выступать на онлайн конференции «Нейросуть 6.0» Многие используют нейросети каждый день: пишут посты, готовят презентации, генерируют идеи. Но роста в клиентах или доходе не видят. На выступлении разберу 5 ошибок, которые незаметно снижают эффективность работы с ИИ. Покажу, как перейти от разовых запросов к системе, которая экономит время и помогает принимать решения. ⚡️ Ещё 19 спикеров делятся практикой: промпты, алгоритмы, кейсы с цифрами. 📅 15–17 июля 2026, 11:00–18:00 МСК 👩‍💻 Для экспертов, коучей, консультантов, SMM и маркетологов Участие бесплатное, нужно только зарегистрироваться . А если вы не сможете быть онлайн? Есть тариф с записями — материалы останутся у вас. Буду рада всех видеть!❤️‍🔥

С пятницей! 😁

ИИ-мемы в стиле Pixar😊 Кого-то узнаете?

Claude всё? Antropic (разработчик Claude) вводят идентификацию пользователей с помощью физических документов. И будут блокировать аккаунты пользователей в странах, в которых нейросеть должна быть недоступна. То есть шанс пройти верификацию с российским паспортом нулевой. Что делать, куда бежать? Я переезжаю с Claude Code + Cowork на Codex. Но самый оптимальный подход в текущей ситуации - это иметь базу знаний на своем компьютере (в виде файлов, Obsidian’а или любой другой системы), куда давать доступ ИИ агентам, а также сохранять все скиллы и инструкции у себя, чтобы можно было их оперативно переносить между разными системами. Хороший повод заняться созданием такой инфраструктуры в процессе переезда. Какой будет ваша жизнь без Claude?

ИИ для клиентского сервиса Когда обращений больше, а команда та же — поддержка начинает работать медленнее. В новой статье на Дзене разобрала пошаговую схему, как масштабировать обработку запросов без потери качества: ➡️База знаний для ИИ: как настроить ответы строго по документам ➡️Распределение обращений: автоматическая сортировка по теме и срочности ➡️Черновики ответов: 3 варианта на выбор, сотрудник проверяет и отправляет ➡️Анализ обращений: как выделять частые проблемы и передавать их продукту ➡️Протокол безопасности: что нельзя загружать в публичные модели Приятного чтения ♥️

Раньше мне казалось, что сложные решения даются тяжело, потому что не хватает информации. Но кажется, что сейчас информации столько, что можно неделями сравнивать варианты, советоваться, считать риски и так и не сдвинуться с места. Чем важнее решение — тем больше вариантов в голове. Тем больше сомнений. Тем выше риск зависнуть в бесконечных размышлениях. Замечала за собой: вроде ничего не произошло, а энергия утекает. Потому что часть внимания постоянно занята нерешённым вопросом. В такие моменты я использую ИИ как собеседника, который помогает увидеть то, что сама не замечаю. Вот мои любимые 4 вопроса: ✅Какие слепые зоны я сейчас не учитываю? ИИ часто подсвечивает риски и ограничения, которые находятся вне моего фокуса. ✅Что будет в худшем сценарии и как его можно смягчить? Помогает выйти из режима тревоги и перейти к плану действий. ✅Как бы на эту ситуацию посмотрел клиент, конкурент или эксперт? Смена перспективы убирает предвзятость и позволяет увидеть новые варианты. ✅Какова цена бездействия? Очень часто оказывается, что страх ошибки обходится дороже самой ошибки. Недавно использовала этот подход перед запуском нового формата обучения. Я была настолько увлечена идеей, что смотрела только на возможности. ИИ помог подсветить несколько юридических нюансов и дополнительную нагрузку на команду, которую я не учла. Решение осталось моим. Но оно стало гораздо более взвешенным. А какое решение вы сейчас откладываете? Из-за нехватки информации или из-за страха сделать неверный шаг? 🤍

Друзья, пятница у меня ассоциируется с завершением рабочей недели и началом отдыха☺️ Поэтому хочу завести новую традицию — пятничную рубрику для поднятия настроения. Буду публиковать мемы, смешные видео и курьёзные случаи про ИИ, которые попадаются мне в сети. Чтобы мы могли вместе посмеяться, выдохнуть и качественно переключиться перед выходными.

ИИ для креативных задач: как преодолевать «чистый лист» и находить неочевидные идеи «Придумай креативную концепцию» — и ИИ выдаёт усреднённый набор штампов. Проблема не в модели. Проблема в запросе. Креатив с ИИ работает иначе. Правило: ❎ Не просите готовое решение. Просите «сырой материал». ✅ Промпт: «Дай 10 провокационных идей для [задача]. Игнорируй очевидные варианты. Соедини несочетаемое. Добавь абсурда». ✅ Отбираете 2–3 самых странных пункта. Дорабатываете вручную. ✅ Возвращаете в ИИ: «Развей эту идею. Добавь механику реализации». Почему так: ИИ отлично генерирует вариативность, но плохо чувствует контекст и эмоции. Вы — чувствуете. Вместе получается то, что по отдельности невозможно.

ИИ для найма и рекрутинга Подбор персонала часто превращается в операционную рутину. В новой статье на Дзене разобрала пошаговую схему, которую применяю в корпоративных проектах: ➡️ Слепой скрининг с учетом контекста. ➡️ Ситуационные вопросы вместо шаблонов. ➡️ Анализ расшифровки интервью. ➡️ Черновики офферов и чек-лист онбординга. ➡️Протокол безопасности. Переходите и читайте♥️

Конкурентный анализ: как мониторить рынок за 20 минут в день Раньше понедельник начинался с трёх часов ручного сбора: кто что запустил, как поменял цены, что пишет в блоге. В итоге — папка скриншотов, разрозненные заметки и вывод «надо быть в курсе». Сейчас это занимает 20 минут. Без магии, только механика и режим Deep Research. Почему обычный чат не подходит Стандартный запрос «расскажи про конкурентов» даёт обобщённую картину с устаревшими данными. Deep Research работает иначе: модель сама формулирует поисковые запросы, проверяет несколько источников, сравнивает даты публикаций и собирает отчёт со ссылками. Это не генерация текста. Это исследовательский агент. Мой алгоритм: Шаг 1️⃣. Формулировка контекста Загружаю в модель профиль компании и список из 5–7 ключевых конкурентов. Указываю нашу нишу и специализацию, чтобы модель фильтровала шум. Шаг 2️⃣. Запрос для Deep Research Промпт строю не как вопрос, а как техническое задание:

«Проведи Deep Research по компаниям [Список конкурентов] за последние 90 дней. Собери данные по 4 направлениям: Продукт: новые функции, изменения в тарифах, закрытые линейки. Маркетинг: сдвиги в позиционировании, новые каналы, tone of voice, ключевые сообщения на сайте и в соцсетях. Найм: открытые вакансии (особенно руководящие и технические), что это говорит о стратегии. Клиенты: отзывы на независимых площадках, жалобы, повторяющиеся боли. Для каждого пункта укажи: дату изменения, источник, степень влияния на наш бизнес (низкая/средняя/высокая). Оформи таблицей. Игнорируй слухи и неподтверждённые данные. Если источник противоречив — укажи это.»

Шаг 3️⃣. Верификация и контекст Deep Research даёт сырую фактуру. Я проверяю все ключевые выводы вручную: открываю источники, сверяю даты, смотрю, нет ли ошибок кампаний, которые исказили картину. Добавляю бизнес-контекст: «Почему они это сделали? Это реакция на наш запуск или общий тренд?». Шаг 4️⃣. Фиксация гипотез Не просто «сохранить». Выделяю 2–3 действия на неделю: протестировать новую механику, обновить УТП, подготовить ответ на изменение тарифа. Заношу в трекер с дедлайном и ответственным. Что это даёт Время на сбор сокращается в 5–6 раз. Фокус смещается с «рутинного анализа» на «принятие решений». Пропускаю меньше сигналов, потому что модель отслеживает не только сайты, но и вакансии, отзывы, новости отрасли. Вы мониторите конкурентов вручную или уже автоматизировали процесс? Что самое сложное в аналитике: сбор данных или их интерпретация? 👇

Каждую неделю в ленте появляются анонсы «революционных» сервисов. Раньше я пыталась попробовать каждый. Тратила часы на регистрацию, чтение инструкций и настройку. В итоге в постоянной работе оставались два-три инструмента. Остальные так и висели во вкладках «на потом». Я поняла главное: мы тратим на выбор больше сил, чем на саму работу. В новой статье на Дзене разобрала свой фильтр «брать или не брать»: ✅ 5 вопросов, которые отсеивают 90% новинок сразу ✅ Почему «вау-эффект» — плохой критерий для реальной работы ✅ Как честно посчитать, окупается ли подписка временем ✅ Что делать с сервисами, которые «почти подошли» ✅ Готовый чек-лист для быстрой проверки (можно скопировать) Фильтр не гарантирует идеальный инструмент. Но гарантирует, что вы не потратите время на шум и не раздуете бюджет впустую. А по какому критерию вы чаще всего закрываете вкладку с новым сервисом? Цена, сложность настройки или просто «не зашло»? Делитесь в комментариях 👇