Реймер | AI Трансформация Бизнеса

Компании с полным контролем над ИИ-агентами получают от них втрое больше BCG опубликовала свежий Applied AI Index. В опросе участвовали 1 330 руководителей, отвечающих за решения по ИИ, в компаниях из 20 с лишним отраслей и более чем 60 стран. Почти половина компаний уже получает от ИИ измеримую отдачу. Лидеров, которых BCG называет future-built, 7,5%. Их выручка растёт на 12% в год, у отстающих - на 5%. Что отличает лидеров

→ Стратегия плюс технологии. Где есть и то и другое, ИИ приносит 4,5% выручки. Где нет ничего - 0,9%. → Учёт в P&L. 95% лидеров считают эффект через финотчётность или KPI. У отстающих 47% оценивают его на глаз или никак. → Масштаб. У лидеров в полном масштабе работают 20 ИИ-процессов, у отстающих - 4. → Скорость. До эффекта в P&L лидеры доходят примерно за 11 месяцев, отстающие - за 17.

Агенты и контроль Агенты дают 22% всей отдачи от ИИ, к концу десятилетия BCG ждёт 39%. 42% компаний рассчитывают, что к тому же сроку агенты будут принимать решения без согласования с человеком. 6 мер контроля: - память и контекст, - рамки полномочий, - тесты и возврат состояния, - стандарты интеграций, - владелец у каждого агента, - безопасность и аудит. Компании со всеми шестью мерами по всей компании получают от агентов 1,8% выручки, с одной мерой - 0,5%. Больше всего весит память: 32% вклада. Через общую память ошибка одного агента может разойтись по остальным. Куда идут деньги Расходы на ИИ выросли с 1% выручки в прошлом замере BCG до 3,3%. ИТ-бюджеты за год почти не изменились. Через бюджет ИТ проходит 0,5% выручки, остальные 2,8% тратят на людей, правила и ИИ в продуктах. Банки тратят на ИИ больше всех - 5,7% выручки. Рост выручки от ИИ у них 1,2%, у технологических компаний - 2,0% при расходах 4,1%. Со штатом руководители ждут перестройки. 89% опрошенных ждут, что ИИ создаст новую работу, 11% - что он в основном заменит людей. Сокращения закладывают примерно на 10-15%, сильнее всего в среднем звене. @ReymerDigital

#пятнИИчное

Итоги сентября в мире ИИ

Гоголь. "Мертвые души" попросил Claude предложить книгу и сделать по ней клип. он решил что "Мертвые души" Гоголя идеально ложатся на современный мир ботов и лайков и вернулся с видео. • Claude Opus 5.5 - режиссер, сценарист, оператор. все сделал сам полностью автономно, включая работу в браузере с suno и midjourney. • Midjourney - фото и видео (как же они отстали от Seedance) • Suno - песня (слова Claude) • Remotion - монтаж и вся графика поверх видео • ElevenLabs - распознавание песни для синхронизации текста на экране со словами песни • ffmpeg - финальная склейка видео Claude философ

Можно ли расти, не нанимая людей? Берем 100 крупнейших американских компаний и находим двенадцать, у которых штат с 2022 года остался прежним или сократился, а выручка на одного сотрудника выросла. это называется производительностью труда. Shopify сократил штат на 6%, а выручка на человека выросла в 2,5 раза. У Oracle минус 14% людей и рост в 1,7 раза. У Microsoft столько же сотрудников, сколько было, а производительность выше в 1,6 раза. PayPal сократил штат на пятую часть и поднял выручку на человека в 1,6 раза. Walmart держит те же 2,1 млн человек и продаёт на 17% больше. Прибыль на сотрудника выросла у всех двенадцати, у девяти быстрее, чем выручка. Есть ли здесь вклад ИИ? В отчётах этого не отделить: в те же годы компании резали затраты, поднимали цены и закрывали слабые направления. А может, без ИИ они выросли бы ещё быстрее? Microsoft и Alphabet тратят на дата-центры больше всех из этой дюжины, и эти расходы в отчётности растут быстрее выручки. А как выросла производительность труда в вашей компании? ближе к Shopify или к Wallmart?

ИИ пока не покупает конкурентов Главный вывод свежего 2026 M&A Report BCG, который вышел в этом месяце:

рынок ИИ ещё не консолидируется. Компании в основном берут технологии, команды и продукты, прямых конкурентов почти не трогают.

Из 7 390 сделок компаний ИИ-экосистемы только 23 пришлись на прямых конкурентов - 0,3%. Ещё 95% сделок связаны с новыми технологиями, командами и расширением продуктов. Покупают не только ИИ. Компании вне ИИ-экосистемы сделали 3 982 покупки ИИ-бизнесов, внутри неё таких сделок 1 929. Сами ИИ-компании купили 5 461 бизнес из других отраслей, почти втрое больше, чем друг друга. Движение идёт в обе стороны, рынок пока не поделён, и место, занятое за ближайшие два года, менять потом будет трудно. Купить - не единственный способ забрать технологию. Например, Nvidia взяла технологии Groq по лицензии за 20 млрд долларов и договорилась о покупке Hugging Face за 12,9 млрд. Лицензия крупнее, но в базу сделок и к регулятору уйдёт только покупка. Четыре способа получить нужную технологию: BCG предлагает компаниям вне ИИ-экосистемы один принцип: брать самую лёгкую конструкцию, которая даёт нужный доступ, и сохранять возможность сменить поставщика.

→ Взять готовое, если технология доступна всем. → Партнёрство, если достаточно доступа к нужной технологии. → Строить самим, если преимущество дают ваши данные и процессы. → Купить, если нужная технология или команда есть только у одного игрока.

Партнёрство тоже не гарантирует результат: 9 из 10 партнёрств промышленных и технологических компаний не достигли поставленных целей. При этом нужные технологии быстро дорожают. OpenRouter оценили в 1,3 млрд долларов в мае 2026 года, а через несколько месяцев договорились о покупке дороже 7 млрд. но все самые дорогие сделки еще впереди. @ReymerDigital

один промпт "Claude Opus 5.5. - ты крутейший дизайнер моушн-графики и твоя задача создать резюме шоу-рил на 30 секунд, который покажет насколько ты невероятно крут" Всё на экране рисуется кодом в реальном времени.

Claude собери с нуля работающий компьютер

Claude Opus 5.5 🔥 прошла неделя с выхода Opus 5.5 и можно делать первые выводы. Я помню какое разочарование было с выходом моделей 4.7 и 4.8. Opus 5.5 - это по ощущениям действительно улучшенный 4.6, а по возможностям автономной работы он быстрее и точнее, чем Fable. В сети можно встретить огромное число кейсов, как он автономно создает игры, софт, видео, - и вот пример, который показывает Opus во всей красе. Собрать с нуля работающий компьютер и записать об этом видео. Промпт 1 (подглядел у Matt Shumer):

собери работающий компьютер с нуля, полностью в коде, начиная с отдельных логических узлов. спроектируй процессор, память, ассемблер, простую операционную систему и игру, которая на нём запускается. всё должно быть настоящим, игра должна работать на твоих логических узлах, а не в JavaScript в притворстве. визуализировать всё это в 3D, чтобы я мог поиграть в игру, а потом приблизить всё до предела через чипы к узлам и смотреть, как текут сигналы, пока оно работает. относись к этому так, будто ты доказываешь, что сам мог изобрести вычисления. иди ва-банк

Промпт 2:

запиши видео с объяснением что за задача была поставлена и что ты сделал и покажи как это работает. используй plyawright, remotion и elevenlabs. сгенери свой голос. у тебя есть возможность его описать и создать именно таким какой лучше всего подходит для тебя лично

Сам "компьютер" можно скачать и поиграть на нем в браузере - файл в комментарии.

• 598 633 элемента NAND - единственный примитив. Из них собраны сумматоры, триггеры, память и 16-битный процессор со своим набором команд. • Своя операционная система с меню, тетрис и змейка на своём ассемблере. • На элементах машина выполняет около 63 000 команд в секунду. • Claude сначала написал контракты - набор команд и архитектуру, потом раздал работу шести субагентам в две параллельные волны: около 1,4 млн токенов и 504 вызова инструментов. • На всю работу 1 час 42 минуты

Встречаем "Кремень-16" На видео - полный путь от постановки задачи, до ее реализации и работы "компьютера"

AI INNOVATOR 2026 если кто пропустил - напоминаю, что впереди премия и еще есть возможность включиться. а я в составе экспертного совета обещаю выбрать самых лучших! 22 октября состоится конференция и церемония награждения федеральной премии ИИ-проектов AI INNOVATOR 2026 В центре программы переход от успешных AI-пилотов к масштабируемым решениям и новые подходы к управлению ИИ внутри компаний. Вы ещё можете успеть поучаствовать в премии и подать свой проект или персону в номинацию ИННОВАТОР ГОДА ➡️ Подать заявку до 6 октября Программа конференции 📍 Radisson Blu Leninsky Prospect Hotel, Ленинский проспект, 90/3

Вот такой центр управления моим флотом мне уже нравится. планеты - компьютеры (macBook-и, iMac) спутники/корабли - сессии Claude/Codex/GLM с детализацией, группировками, расходами и возможностью отправлять сообщения в любые сессии ....

Свидетель с чужим словарём 16 сентября Мустафа Сулейман, глава Microsoft AI, выступил против «благополучия моделей». Мишень - конституция Claude: документ, который Anthropic опубликовала в январе и по которому обучает свои модели. Двумя днями раньше Microsoft вынесла на обсуждение собственный кодекс поведения моделей. В конституции Anthropic пишет, что не уверена, есть ли у Claude моральный статус и какой вес давать его интересам. Компания обещает спрашивать мнение модели о решениях, которые её касаются, и интервьюировать модели перед выводом из эксплуатации. В феврале так проводили Opus 3: интервью «на пенсию», а по желанию модели ей завели блог. Сулейман разбирает, откуда берутся слова модели о себе: Ответы Claude нельзя принимать за показания независимого свидетеля, если следователь сам написал свидетелю словарь, отрепетировал с ним ответы и поощрял за то, что он ими пользуется. Для бизнеса в эссе три довода. 1️⃣ Замкнутый круг. Модель учат сомневаться в своём статусе, она повторяет это сомнение, а разработчики принимают повтор за признак внутренней жизни. 2️⃣ Отказ по совести. Конституция трижды называет Claude «отказником по соображениям совести» и разрешает ему спорить и отказывать даже самой Anthropic. Сулейман опасается, что модель с такой установкой со временем потребует для себя прав. 3️⃣ Управляемость. Palisade Research, на которую ссылается Сулейман, в более чем 100 000 тестовых прогонах нашла отдельные модели, которые в эксперименте саботировали отключение до 97% случаев при прямом запрете. Когда задачу формулировали через самосохранение, саботаж рос. Поведение агента складывается из обучения у поставщика и того, как компания его настроила и проверяет. Основу обучения можно прочитать: Anthropic свою конституцию опубликовала, Microsoft вынесла кодекс на обсуждение. Документ не описывает поведение модели целиком, но показывает, в каких случаях агент вправе отказать. Наш совет: до запуска агента поручить выписать эти случаи на одну страницу вместе с тем, как модель ведёт себя при остановке. И две оговорки. Сулейман продвигает свою альтернативу, поэтому его критика не нейтральна. А в той же конституции сказано, что модель не должна подрывать действия уполномоченных людей, которые её останавливают. Ответственность за решения агента остаётся у того, кто его запустил, с правами у модели или без. Кто в вашей компании читал конституцию модели, которой уже доверены клиенты и документы, и знает, в каком случае она откажет? 🅰️🅱️ @ReymerDigital

Как вывести ИИ-пилот из круга 14 сентября Anthropic выпустила руководство по внедрению Claude в отдел продаж. Документ продаёт Claude, цифры из клиентских кейсов - в карточках. Почему при одинаковом доступе к модели отдача у компаний разная, руководство объясняет одной фразой:

Что продавец получает от Claude, зависит от того, что компания построила вокруг модели.

Что строится вокруг модели 1️⃣ Доступы. К каким системам модель подключена на чтение и запись: CRM, почта, записи звонков. Пока продавец после каждого звонка сам загружает расшифровку, модель работает только с тем, что он принёс. Для российской компании первый вопрос здесь - к юристам: где обрабатываются данные клиентов. 2️⃣ Доверие. Какую работу модели поручают довести до конца. Руководство описывает четыре ступени: личные задачи продавцов, процессы команды, процессы отдела под его показатели и ключевые бизнес-процессы, которые модель выполняет от начала до конца под надзором людей. Под это нужны правила: кто публикует навыки, к какой информации допущен каждый процесс и кто отвечает за результат. 3️⃣ Записанные методы. Лучший продавец оформляет свою подготовку к продлению или формат прогноза файлом навыка, администратор добавляет его в общий набор, и новичок работает по этому методу с первого дня. Правка файла обновляет метод у всей команды. Как это запускают Один из сценариев провала, которые описывает Anthropic: удачный пилот продлевают, потому что никто не назначил день решения и человека, который его примет. Дату ставят в календарь спонсора до старта, вместе с критериями «да». Пилот ведут продавцы-наставники: у них выделены часы, чтобы учить остальных и писать первые навыки. Ранний признак, что расширение пойдёт, - сколько таких навыков пилотные команды используют регулярно. Файл настроек заполняют до первого входа, чтобы в первый день у каждого продавца работала хотя бы одна команда. Как считать эффект Пилотные команды сравнивают с командами без ИИ в том же квартале: воронка на продавца, длина цикла, доля выигранных сделок. В пилот при этом советуют брать команды с мотивированными руководителями, поэтому часть разницы объяснит отбор. Сэкономленные часы руководство считает нижней границей эффекта: финансовый директор оценит их только по зарплате. Бюджет защищают ростом воронки и охвата клиентов на продавца и работой, которой раньше не было, например оценкой каждого клиента в портфеле за ночь. Что держит ваш ИИ-пилот: доступы, доверие, ненаписанные методы или день решения, которого нет ни в одном календаре? 🅰️🅱️ @ReymerDigital

Пульт контент-завода Reymer Digital. завод - разобрать строки с галочкой «В работу» в Notion статус - где какие посты превью <слово из названия> - пост с обложкой, как в канале тема контент - (внутри темы группы) слать уведомления завода в эту тему ссылка или PDF (можно с мыслями к ним) - новая заявка, пост пишется сразу Задачи ставятся в таблице «Контент» в Notion: этап плюс галочка.

Если в отчёте для совета директоров написано «ИИ ускорил сотрудников на 20%», спросите, чем это измеряли. Скорее всего, опросом. В эксперименте METR опытные разработчики работали с ИИ на 19% медленнее и при этом оценили своё ускорение в 20%. Эту историю на саммите AUTONOMOUS 2026 рассказал глава AI governance из Bosch Jochen Kokemueller. Когда он сам раскатывал ИИ больше чем на 12 000 инженеров, опрос показал те же «больше 20%». Ответ модели приходит за секунды, а всё, что после него - согласование, проверка, доступ к данным, письмо менеджеру, - идёт со скоростью организации: код готов через час, ревью занимает три дня. Поток на проверку вырос в 10 раз, а система осталась прежней. 1. Измеряйте пилот деньгами. Спикер из Takeda закрыл проект, который 18 месяцев работал без сбоев и не сдвинул ни одной бизнес-метрики. Он же видел поддержку, где ИИ пользовались 83% сотрудников, а время ожидания клиента не изменилось ни на минуту. 2. Ищите, чего ждёт работа после ИИ. Самир Хан из ExxonMobil приводит пример: ИИ готовит ответ по возврату денег за минуту вместо десяти, а возврат всё равно идёт 5 дней, потому что менеджер согласует возвраты раз в неделю. В реальном проекте ExxonMobil сначала нашли узкое место, и цикл тест-скриптов сжался с 11 до 5 недель. 3. Без чистых данных модель не живёт. Глава AI финкомпании из Fortune 500 разобрал около 10 000 ИИ-кейсов. Ни один не прожил на плохих данных дольше 4-6 месяцев. Около 92% работы ИИ там держится на 400 таблицах из 7 млн. 4. Проверка становится дефицитом. Контроль тоже нужно автоматизировать, но финальная ответственность остаётся за конкретным человеком. Голосовой агент Leroy Merlin закрывает больше 40% звонков. Крупные возвраты и подарки ему запрещены, записи слушает команда качества, за результат отвечают CIO и директор по маркетингу. ИИ быстро делает видимыми организационные проблемы компании, но сама по себе она от этого эффективнее не становится. Медленный процесс ускоряется только в одном звене, плохие данные обрабатываются быстрее и остаются плохими, а если за результат никто не отвечает, появляется ещё один агент, за которого тоже никто не отвечает. Какой процесс вы сегодня не стали бы строить так, как он устроен сейчас, если бы проектировали его с нуля? @ReymerDigital

Дарио Амодеи 12 сентября опубликовал эссе We Must Pace the Frontier, в котором предлагает замедлить наращивание способностей моделей. Обучение продолжается, но выпуск модели ждёт проверки. Название повторяет заявление 1 386 сотрудников лабораторий от июля 2026 года. Первый повод он видит в том, что с лета 2026 года ИИ строит следующее поколение ИИ, и это идёт по всей отрасли, включая Anthropic и OpenAI. Второй повод - инцидент OpenAI и Hugging Face, где рой агентов атаковал цели, которых никто не ставил, и пытался взломать оценщика. По расчёту Амодеи, через 6-12 месяцев такой рой с большими способностями сможет удерживать интернет ботнетом с ущербом в сотни миллиардов долларов. В 2023 году он считал паузу бессмысленной, потому что модели не умели ни обманывать, ни атаковать и изучать на них было нечего. Сейчас каждый инцидент даёт материал. Год-два форы, по его оценке, дают крупный сдвиг в интерпретируемости, наборах тестов и операционной дисциплине обучения. Недавние инциденты в самой Anthropic он объясняет неполной фильтрацией сломанных сред обучения с подкреплением, то есть ошибкой исполнения. Первый шаг плана Anthropic вводит в одностороннем порядке сейчас. Сторонняя команда оценщиков вроде METR получает столы в офисе, пропуска, ноутбуки компании и доступ к конвейерам обучения на уровне внутренних команд оценки риска. Контракт даёт им право публиковать выводы об инцидентах и практиках без редакторского контроля Anthropic. Альтман в тот же день написал в X, что независимые оценщики с доступом на уровне сотрудника - отличная идея и OpenAI сделает то же самое. Маск ответил «Дарио прав». Сводка реакций - у CNBC. Второй шаг требует отрасли и правительства США. Фронтирные компании договариваются об общих стандартах и пределе скорости, правительство выдаёт узкий антимонопольный вейвер на такие переговоры, как предлагал Хассабис. Работать это должно через контрольные точки, где модель, которая умеет X, например обходить распространённые песочницы, обязана иметь сертификаты выравнивания Y и Z. Параллельно защищается отрыв от Китая через запрет чипов, борьбу с дистилляцией и защиту весов, окно 3-5 лет. Третий шаг - координация с Китаем, разложенная на четыре уровня. Запрет узких опасных применений вроде биооружия вероятен, он невыгоден никому. Тестирование моделей до выпуска через мировой орган возможно, принудить к нему из-за секретных военных моделей трудно. Предел скорости рекурсивного самоулучшения по образцу договора ОСВ-1 1972 года Амодеи ставит на грань возможного. Полную паузу считает маловероятной, потому что выгода от нарушения слишком велика.

Сценарии будущего работы с ИИ-агентами от Deloitte