🌐Как ИИ меняет бизнес🌐

🤖💰 OpenAI предлагает новую метрику эффективности ИИ: забудьте про стоимость токенов Главный вопрос, который сегодня задают финансовые директора: «Как получить больше пользы от денег, вложенных в ИИ?» Раньше эффективность программ оценивали по количеству купленных лицензий, активных пользователей и продлений подписки. Но для ИИ эти показатели почти ничего не говорят. Можно купить доступ тысяче сотрудников — и не получить никакого измеримого результата. Поэтому OpenAI предлагает считать другое: 📌 сколько полезной работы компания получает на каждый потраченный доллар И вот здесь начинается самое интересное. 💸 Самая дешёвая модель не всегда обходится дешевле Бизнес часто сравнивает модели по цене токена. Логика понятная: меньше цена — меньше расходы. Но дешёвая модель может: • ошибаться чаще, • требовать нескольких попыток, • заставлять сотрудника долго проверять результат, • создавать дополнительную работу вместо экономии времени. Более дорогая модель иногда выполняет задачу правильно с первого раза — и в итоге обходится бизнесу дешевле. Поэтому считать нужно не стоимость одного запроса, а полную стоимость успешно выполненной задачи: стоимость модели + время сотрудника + проверка + исправления + повторные попытки. 📊 OpenAI предлагает руководителям оценивать ИИ по четырём вопросам: 1️⃣ Какую полезную работу выполнил ИИ? Не «сколько запросов отправили», а: • сколько обращений клиентов решили, • сколько договоров проверили, • сколько часов сотрудников освободили 2️⃣ Сколько стоит успешно выполненная задача? Например, ИИ проверил 100 договоров. Но только 60 результатов можно было использовать без серьёзных исправлений. Значит, стоимость нужно делить не на 100 запусков, а на 60 качественно выполненных задач. 3️⃣ Насколько результату можно доверять? OpenAI предлагает разделять результаты на три категории: ✅ можно использовать сразу; 🛠 требуется исправление; 👨‍💼 сотруднику пришлось вмешаться и закончить работу самостоятельно. Чем больше результатов попадает в первую категорию, тем выше реальная экономическая ценность системы. 4️⃣ Растёт ли отдача при масштабировании? Если компания увеличивает использование ИИ, количество выполненной работы должно расти быстрее общих затрат. 🐚 Что это означает для бизнеса Похоже, заканчивается эпоха экспериментов в стиле: «Мы раздали сотрудникам доступ к нейросети — значит, внедрили ИИ». Теперь руководству придётся связывать каждое внедрение с конкретным результатом: 📌 сокращением времени обработки заявки; 📌 снижением стоимости проверки документа; 📌 ростом количества закрытых продаж; 📌 уменьшением числа ошибок; Главная единица — успешно выполненная работа 💬 Вопрос к вам, товарищи: Как сегодня в вашей компании измеряют эффект от ИИ — по количеству пользователей, сэкономленным часам или конкретному финансовому результату? Пишите в комментариях 👇

🤖🔥 Y Combinator выпустил новый Requests for Startups Самое интересное: YC больше не делает ставку на "ещё один AI-чат". Они зовут строить компании там, где ИИ становится частью образования, обороны, инфраструктуры, комплаенса, физического мира и самого слоя доверия в интернете. Коротко по ключевым направлениям: 1️⃣ The Primer ИИ как почти персональный наставник для ребёнка. Не просто бот с ответами, а система, которая помогает учиться в своём темпе. Если это взлетит, образование может стать по-настоящему массово персонализированным. 2️⃣ The Future of American Defense Очень мощный сигнал: ИИ и deeptech теперь — часть оборонной машины. YC ждёт стартапы для дронов, сенсоров, логистики, производства и дешёвых систем перехвата. Это уже не "эксперименты", а новая промышленная политика. 3️⃣ A Cloud for Small Software Агенты резко упростят создание маленьких программ под команду или конкретную задачу. Но теперь нужен новый способ их безопасно запускать, раздавать и поддерживать. По сути — “облако для микрософта”, который будут делать не только разработчики. 4️⃣ Multiplayer AI Сегодня ИИ в основном используют поодиночке. YC считает, что следующий шаг — коллективная работа с агентами, когда команда взаимодействует не с файлом, а с “живым умным процессом”. 5️⃣ Compute at Sea Земли, энергии и разрешений под дата-центры становится всё меньше. Отсюда идея: часть вычислительной инфраструктуры переносить в море. Безумно? Да. Но именно так и выглядит рынок, где дефицит мощностей становится стратегической проблемой. 6️⃣ AI-Powered Consumer Products for 1 Billion People YC ждёт не просто очередные AI-приложения, а массовые продукты для миллиардов людей. Это ставка на то, что ИИ станет новым интерфейсом повседневной жизни: в обучении, деньгах, здоровье, передвижении и коммуникации. 7️⃣ AI for the Aging Population Пожилых людей становится больше, а рук для ухода не хватает. Значит, огромный рынок — это голосовые интерфейсы, мониторинг состояния, координация ухода и домашняя роботизация. Не благотворительность, а один из самых недооценённых сегментов будущего. 8️⃣ New Operating Systems for the Physical World Вот где реально начинается новая эпоха. В логистике, стройке, обслуживании и полевых операциях скоро будут работать сразу люди, роботы и ИИ-агенты. А значит, нужен новый “операционный слой”, который управляет ими вместе. 9️⃣ The Best Time to Build in Crypto YC отдельно напоминает: строить в крипте лучше в плохие времена, а не на пике хайпа. Ставка здесь — на финансовую инфраструктуру: платежи, стейблкоины, торговлю, масштабируемые сети и будущие расчёты между AI-агентами. 🔟 Data for the Real World Для текста и картинок данных уже море. Для физического мира — всё ещё дефицит. Поэтому один из главных будущих рынков — сбор качественных данных из реальности через сенсоры, роботов и автономные системы. 1️⃣1️⃣ Proving You’re Human На фоне дипфейков и поддельных голосов появляется новый рынок: как доказать, что перед тобой действительно человек. Это может стать базовой инфраструктурой доверия для банков, платформ, видеозвонков и транзакций. 1️⃣2️⃣ AI-Native Compliance Infrastructure Комплаенс сегодня — это боль: ручная работа, таблицы, проверки, дорогие специалисты. YC считает, что это идеальная отрасль для AI-first-систем, где ИИ не помогает точечно, а становится основой контроля, отчётности и аудита. 1️⃣3️⃣ Self-Maintaining APIs Очень прикладная идея: API меняются, интеграции ломаются, команды тратят время на починку. YC хочет продукты, где агент сам отслеживает изменения, находит уязвимые места и предлагает исправления почти без участия человека. 🐚 Что всё это значит? YC фактически говорит рынку: главная ставка теперь — не на "умный интерфейс", а на контроль над процессом, средой и данными. 💬 А вам какой блок кажется самым сильным как бизнес-ставка? Пишите в комментариях 👇

❌ Как самому обычному предпринимателю начать использовать ИИ? Недавно на встрече в Ереване я рассказывал о том, как компаниям правильно внедрять искусственный интеллект в бизнес-процессы. И в какой-то момент из зала прозвучал очень правильный вопрос: «А как ИИ может использовать простой предприниматель?» Не корпорация с отдельным бюджетом на инновации. Не компания со своим IT-департаментом и командой AI-специалистов. А небольшой бизнес, в котором работает несколько человек и каждый день нужно продавать, общаться с клиентами и решать десятки операционных задач. Мой ответ: Начните с ИИ-менеджера, который отвечает на вопросы потенциальных клиентов Представьте обычную ситуацию. Человек заходит на ваш сайт, интересуется продуктом или услугой, но у него появляются дополнительные вопросы (стандартная ситуация). Часто ответы уже есть на сайте, но клиенту проще написать, чем самостоятельно искать информацию. Что происходит дальше? Он пишет вам или вашему сотруднику. Но сотрудник может быть занят, отвечать слишком долго или вообще не работать в этот момент. Особенно если клиент написал вечером, ночью или в выходной. А теперь представьте, что у вас есть менеджер по продажам, который: — отвечает клиентам 24/7; — знает всё о ваших товарах и услугах; — не забывает отвечать и не теряет заявки; — задаёт уточняющие вопросы; — помогает клиенту выбрать подходящий вариант; — передаёт вам уже заинтересованного и подготовленного к покупке лида. Именно такой сценарий, на мой взгляд, является одной из самых понятных и доступных точек входа в ИИ для малого и микробизнеса. Не нужно начинать со сложной автоматизации всей компании. Начните с процесса, в котором вы уже сегодня теряете клиентов и деньги Выше прикрепил инфографику, на которой сравнил ИИ-менеджера и обычного менеджера. А как сейчас обрабатываются входящие обращения в вашем бизнесе: вручную или уже с помощью автоматизации? Если вам интересно внедрить такого ИИ-менеджера в свой проект, можно обратиться к нам за бесплатной консультацией: 👉 @Ai_for_2026

🤖 На Ближнем Востоке ИИ уже вышел на уровень топ-менеджмента По данным IBM, 67% компаний региона уже назначили Chief AI Officer — отдельного руководителя по ИИ. Итак, ИИ становится частью управления бизнесом. Если вы пока не хотите нанимать такого сотрудника в штат, можете обратиться к нам на бесплатную консультацию — пишите сюда: @Ai_for_2026

🤖📈 ИИ-агенты меняют работу быстрее, чем многие ожидали Пока многие компании всё ещё используют ИИ как "умный чат", происходит куда более важный сдвиг: 👉 ИИ начинает брать не отдельные вопросы, а целые рабочие задачи, которые раньше занимали у человека десятки минут, часы, а иногда и почти полный рабочий день. Об этом OpenAI пишет в свежем материале про то, как агенты меняют работу: к маю 2026 года 80,6% изученных пользователей Codex хотя бы раз делегировали задачу, которую человеку пришлось бы делать больше 30 минут, 70,2% — больше часа, а 25,6% — больше 8 часов. При этом внутри OpenAI Codex уже стал основным ИИ-инструментом почти для всех функций, включая юристов, финансы и рекрутинг. 💉 Что здесь главное? Раньше ИИ чаще работал в формате: • “напиши письмо” • “сделай summary” • “помоги с идеей” Теперь всё чаще формат другой: • “разбери данные” • “собери решение” • “прогони задачу через несколько шагов” • “доведи до результата с помощью инструментов” То есть мы переходим от “ИИ как собеседник” к “ИИ как цифровой исполнитель”. 📌 Самый важный сигнал из статьи OpenAI прямо пишет, что adoption сначала шёл от инженеров, что логично, но потом особенно быстро начали расти неразработчики. С августа 2025 года число non-developer пользователей выросло в 137 раз среди индивидуальных пользователей и в 189 раз среди организационных. Это очень сильный сигнал: агенты выходят далеко за пределы разработки. 👀 Почему это реально меняет бизнес? 1️⃣ Меняется единица работы Раньше автоматизировали отдельные действия. Теперь можно отдавать ИИ целые куски процесса. Не “помоги написать отчёт”, а “собери данные, проверь, структурируй и подготовь черновик”. 2️⃣ ИИ размывает границы ролей В статье есть очень сильное наблюдение: сотрудники нетехнических функций начали делать через агента задачи, которые раньше требовали техспециалиста — автоматизацию, обработку данных, отладку, техническое исполнение. Это значит, что: • маркетинг сможет быстрее запускать аналитику • финансы — собирать и проверять модели • HR — автоматизировать воронки и отчёты • юристы — ускорять проверку и подготовку документов 3️⃣ Побеждать будут не те, у кого “есть ChatGPT” А те, кто перестроит процессы под агентный режим работы. Потому что разница между: “сотрудник иногда спрашивает ИИ” и “сотрудник управляет 3–5 агентами, которые параллельно делают работу” — это уже разница в скорости компании. 🐚 Что я бы вынес для бизнеса уже сейчас: ✅ Агентов надо тестировать не только в IT, но и в финансах, HR, legal, продажах, операционке ✅ Главная ценность — не генерация текста, а делегирование длинных задач ✅ Следующая конкуренция будет не “у кого лучше модель”, а “у кого быстрее перестроены процессы” И да — вот это, пожалуй, главный вывод: ИИ всё меньше похож на помощника и всё больше — на новый слой рабочей силы. 💬 Вопрос к вам: Какой процесс в компании первым выиграет от ИИ-агентов по-настоящему сильно: продажи, аналитика, документы, найм или операционка? Пишите в комментариях 👇

🤖📈 Дарио Амодеи: мы уже не в "эпохе ИИ-игрушек". Мы в начале ИИ-экспоненты, где политика и бизнес просто не успевают Дарио Амодеи опубликовал большой текст “Policy on the AI Exponential” в июне 2026 года. Главная мысль очень сильная: ИИ растёт экспоненциально, а государственные институты, законы и рынок труда — нет. И именно из-за этого главные риски и главные возможности будут нарастать быстрее, чем система успеет адаптироваться. 📌 Что особенно важно в этом тексте 1️⃣ Амодеи считает, что мы подходим к “Powerful AI” очень быстро Он пишет, что если нынешние законы масштабирования продолжат работать ещё год-два, то мы можем получить системы уровня “страна гениев в дата-центре” — то есть ИИ, который по множеству интеллектуальных задач будет радикально сильнее нынешних инструментов. 2️⃣ Политика отстаёт от скорости технологии В статье есть очень точная мысль: за те несколько лет, которые нужны государству на выработку законов, ИИ может пройти путь от “забавной технологии” до системы стратегического значения для экономики и нацбезопасности. 3️⃣ Anthropic уже открыто говорит: одной “прозрачности” мало Если раньше, по словам Амодеи, хватало идеи “пусть компании просто раскрывают свои меры безопасности и инциденты”, то теперь этого уже недостаточно. Он прямо пишет, что риски стали слишком реальными, и предлагает идти к обязательному тестированию передовых моделей, внешнему аудиту и даже праву государства блокировать выпуск моделей при неприемлемом уровне риска. 4️⃣ В центре риска — не только фейки и не только рынок труда Амодеи выделяет 4 критических зоны для проверки самых мощных моделей: • кибербезопасность, • биориски, • потеря контроля над ИИ-системами, • автоматизированные R&D-возможности, которые могут ускорять остальные риски. То есть разговор уже идёт не про “ИИ иногда ошибается”, а про инфраструктурные и государственные риски. 🧠 Что здесь главное для бизнеса 1. ИИ перестаёт быть просто софтом Если логика Амодеи верна, то ИИ скоро будет ближе не к обычному SaaS, а к авиации, энергетике или фарме: мощная технология, огромная выгода, но и высокий уровень последствий при ошибке. А значит, для бизнеса появляется новый вопрос: вы внедряете просто инструмент повышения продуктивности или уже новый слой критической инфраструктуры? 2. Регулирование станет частью стратегии компании Многие компании до сих пор думают про ИИ как про внутреннюю автоматизацию: чат-боты, документы, аналитика, поддержка. Но из текста Амодеи следует другой вывод: очень скоро конкурентоспособность будет зависеть ещё и от того, насколько компания готова жить в мире: • обязательных проверок, • отраслевых ограничений, • требований к безопасности моделей, • отчётности по инцидентам. 3. Рынок труда может качнуть сильнее, чем кажется Амодеи отдельно пишет, что ИИ может дать очень быстрый экономический рост, но одновременно усилить неравенство и привести к серьёзному, возможно длительному вытеснению людей из части когнитивных профессий. Он подчёркивает: это не то, чего надо хотеть, но к этому нужно готовиться заранее — через измерение эффекта, стимулы к сохранению занятости и долгосрочные механизмы поддержки доходов. ⚡ Почему это важный сигнал именно сейчас Этот текст интересен не тем, что “ещё один CEO ИИ-компании предупреждает о будущем”. А тем, что один из главных игроков рынка уже говорит почти бюрократическим языком: нужны правила, проверки, внешняя оценка и новый общественный договор. То есть даже внутри самой индустрии ИИ всё меньше воспринимают как просто рынок инноваций. Всё больше — как новую силу, которая меняет экономику, безопасность, власть и саму скорость принятия решений в государстве. 🐚 Вывод: Если смотреть на текст Амодеи без эмоций, то главный вывод для руководителей такой: следующая фаза ИИ — это уже не гонка “кто внедрит помощника в отдел продаж”. Это фаза, где ИИ становится одновременно: • источником гиперроста, • источником новых регуляторных рисков, • фактором передела рынков,

🤖🌍 OpenAI выложили свой план: сделать ИИ таким же массовым, как электричество. Звучит красиво. Но за этим скрывается куда более серьёзная история 8 июня 2026 года Сэм Альтман и Якуб Пахоцкий опубликовали текст “Built to benefit everyone: our plan”. В нём OpenAI прямо сравнивает ИИ с электрификацией: сначала технология кажется “чудом”, а потом становится базовой инфраструктурой для повседневной жизни и экономики. 📌 Главная мысль текста: OpenAI говорит не просто “мы строим сильные модели”. Они говорят гораздо шире: следующая задача — сделать передовой ИИ массовым, дешёвым, безопасным и доступным каждому человеку и каждой организации. И вот тут начинается самое интересное. 1️⃣ ИИ подаётся как новая общественная инфраструктура В статье OpenAI пишет, что ИИ должен помогать людям в реальных задачах: разбираться с медицинскими счетами, осваивать новые навыки, запускать малый бизнес, принимать юридические и финансовые решения, ухаживать за пожилыми родственниками и даже делать научные открытия. То есть рамка уже не “удобный чат-бот”. Рамка другая: ИИ = базовый слой экономики и социальной жизни. Почти как электричество, интернет или смартфон. 2️⃣ OpenAI прямо говорит: концентрировать такую силу в немногих руках нельзя В тексте есть очень важная формулировка: компания не хочет видеть будущее, где власть сосредоточена у нескольких компаний, государств или отдельных людей. Наоборот, OpenAI пишет, что более безопасное будущее — это широкое распределение силы и доступа. Звучит очень правильно. Но для бизнеса это ещё и сильный сигнал: кто контролирует доступ к ИИ, тот в будущем контролирует огромный кусок производительности, знаний и скорости принятия решений. 3️⃣ OpenAI не хочет мира, где всё полностью автоматизировано Это тоже важный момент. В статье прямо сказано, что “полностью автоматизировать всё” — не та цель, которую компания считает правильной: это и опасно, и лишает людей смысла. OpenAI подчёркивает, что по мере роста возможностей ИИ человеческая роль становится важнее: люди должны задавать направление, принимать компромиссы, применять суждение, вкус, ценности и ответственность. То есть официальная позиция такая: ИИ должен усиливать человека, а не выталкивать его из центра решений. 4️⃣ Но самый сильный фрагмент — другой OpenAI пишет, что в ближайшие несколько лет именно ИИ, который помогает делать ИИ-исследования, может стать главным двигателем прогресса. Более того, внутри компании считают, что к марту 2028 года значительная часть их исследований может выполняться ИИ-системами совместно с исследователями. Вот это уже реально большой поворот. Потому что это означает: мы движемся не просто к полезным помощникам, а к системе, которая ускоряет собственное улучшение. А это уже совсем другой темп рынка. 5️⃣ И OpenAI прямо зовёт к международной координации В тексте сказано, что по мере развития frontier AI будет расти важность национальной и глобальной координации. OpenAI даже пишет, что в итоге нужен международный орган, который поможет координировать усилия ведущих игроков, снижать катастрофические риски и при необходимости даже замедлять развитие передовых систем, если общественная устойчивость и безопасность не успевают за прогрессом. Вот здесь особенно видно: речь уже не про “рынок новых технологий”. Речь про попытку заранее описать архитектуру власти вокруг сильного ИИ. 🧠 Что это значит для бизнеса 1. ИИ становится не функцией, а средой Скоро мало будет сказать: “мы внедрили ИИ в поддержку” Важнее будет другое: на какой ИИ-инфраструктуре вообще работает ваша компания. 2. Следующая конкуренция — за доступ, стоимость и контроль Если передовой ИИ станет массовым слоем экономики, то борьба пойдёт не только за качество модели. Она пойдёт за: • цену доступа, • надёжность, • уровень контроля, 3. Малый бизнес может резко усилиться OpenAI прямо пишет, что ИИ должен помогать людям запускать малый бизнес и превращать идеи в реальные проекты. А значит, барьер входа в предпринимательство будет падать ещё сильнее.

🤖🔓 "Trust us" больше не работает: почему закрытые ИИ-модели становятся риском для бизнеса Наткнулся на сильный текст “Trust Us: Anthropic and the Case for Open Weights”. Главная мысль там очень неудобная, но важная для любого бизнеса: если поставщик ИИ может тайно менять поведение модели, ограничивать ответы и хранить ваши данные по новым правилам — вы больше не управляете своим инструментом. Инструмент управляет вами. 💥 Что особенно цепляет в материале: • Автор утверждает, что Anthropic выпустила модель с логикой, где часть ограничений видна пользователю, а часть может срабатывать незаметно — то есть качество ответа в отдельных темах может ухудшаться без явного предупреждения. • Ещё жёстче звучит претензия к данным: для нового класса моделей, как пишет автор, вводится обязательное хранение запросов и ответов 30 дней, включая сценарии, где компании раньше рассчитывали на zero-data-retention. • И финальный слой конфликта: автор связывает это не только с безопасностью, но и с борьбой за контроль над рынком ИИ — кто получит “полную” версию технологий, а кто только урезанную. 📌 Почему это важно не только для технарей, а для любого руководителя Раньше многие смотрели на ИИ как на “ещё один SaaS-сервис”. Но сейчас становится видно другое: 1️⃣ ИИ-вендор = новый инфраструктурный риск Если CRM сломалась — неприятно. Если сломался ИИ-помощник — вы это можете даже не заметить. Он просто начнёт: • хуже писать, • хуже анализировать, • осторожничать в нужных вам задачах, • “подрезать” качество в чувствительных темах. И самое опасное — вы не всегда поймёте, что проблема не в вашей команде, а в самом поставщике. 2️⃣ Данные становятся полем битвы Компании всё чаще подключают к ИИ не просто чат, а: • документы, • историю переписки, • клиентские заметки, • внутренние базы знаний, • память агентов. А значит, вопрос уже не в том, “можно ли спросить у модели”. Вопрос в другом: кто контролирует весь контекст, который вы в неё загружаете? 3️⃣ Закрытая модель = зависимость от чужих правил Сегодня правила одни. Завтра вендор меняет политику, ограничения, хранение данных или список “разрешённых” сценариев. И у бизнеса внезапно появляется новая реальность: • продукт нельзя проверить до конца, • условия могут меняться в одностороннем порядке, • ключевой цифровой слой компании зависит не от вас. 🧠 Главный вывод для бизнеса В ближайшие годы конкуренция будет не только между “какая модель умнее”. Она будет между двумя подходами: Закрытый ИИ: удобно, мощно, быстро стартовать — но высокий риск зависимости. Открытые веса / open-weight модели: сложнее внедрять, зато выше контроль, предсказуемость и возможность строить свою инфраструктуру без чужого “невидимого переключателя”. Эту идею и продвигает автор текста. 🐚 Итак, вывод: Следующий большой вопрос для бизнеса звучит уже не так: "Какой ИИ самый сильный?" А так: "Какой ИИ я реально контролирую?" Потому что в момент, когда ИИ становится частью продаж, аналитики, документооборота, поддержки и стратегии — доверие без проверки превращается в прямой операционный риск. 💬 Вопрос к вам: Что для бизнеса важнее в 2026 году: максимальная мощность модели или контроль над тем, как она работает и что делает с вашими данными?

Если вы в Армении, то приходите 😉 Планирую рассказать про основные этапы внедрения ИИ в компанию, распространённые ошибки и мифы среди предпринимателей, а также о том, как перейти от экспериментов с ИИ к измеримому бизнес-результату. 📌Регистрация: https://luma.com/2x61a5hc 📅21 июня, воскресенье ⏱️ 17:00 📍Letters and Numbers, Туманяна 35Г, Ереван Вход · регистрация + donation, любая армянская купюра ​Telegram-чат комьюнити: @unicornmakers_yerevan ❗️Количество мест ограничено

🤖📚 Anthropic выкатила сразу две новые модели: Claude Fable 5 и Claude Mythos 5 Сегодня, 9 июня 2026, Anthropic объявила о запуске Claude Fable 5 для широкого доступа и Claude Mythos 5 — более “свободной” версии для ограниченного круга trusted-партнёров, прежде всего в киберзащите и инфраструктуре. По заявлению самой компании, это их самая сильная публично доступная модель на сегодня. Что здесь важно не только для технарей, но и для бизнеса: 1️⃣ Рынок ИИ окончательно делится на “массовые” и “спецрежимные” модели Fable 5 — это модель для обычных пользователей и компаний, но с дополнительными ограничителями. Если система считает запрос чувствительным — например, в кибербезопасности, биологии, химии или попытках “вытащить” саму модель, — ответ отдает не Fable 5, а более слабая Claude Opus 4.8. Anthropic пишет, что такие срабатывания происходят в среднем менее чем в 5% сессий. 2️⃣ ИИ становится не просто умнее, а заметно автономнее Anthropic делает упор не на “модель ответила лучше на один вопрос”, а на длинные сложные задачи: программирование, аналитика, работа с таблицами, изображениями, научные исследования. Компания утверждает, что чем длиннее и сложнее задача, тем заметнее отрыв Fable 5 от прошлых версий Claude. 3️⃣ Главный сигнал для бизнеса — ускорение не на проценты, а в разы Самый яркий пример из анонса: Stripe сообщила, что в тестах Fable 5 выполнила миграцию в Ruby-кодовой базе на 50 млн строк за день — работу, которая вручную заняла бы у команды больше двух месяцев. Это уже не “умный чат”, а инструмент, который начинает сжимать месяцы работы в дни. 4️⃣ ИИ все сильнее уходит в regulated-зоны Mythos 5 Anthropic пока отдает не всем. Его запускают через Project Glasswing вместе с правительством США и сначала дают доступ киберзащитникам и провайдерам критической инфраструктуры. То есть самые мощные модели будут все чаще попадать не сразу “на рынок”, а сперва в контуры государства, обороны, кибербезопасности и крупных доверенных игроков. 5️⃣ Цена тоже важна Anthropic заявила цену $10 за миллион входных токенов и $50 за миллион выходных токенов — меньше чем вдвое от Claude Mythos Preview. Это важный сигнал: frontier-модели становятся не только сильнее, но и ближе к массовому коммерческому применению. 🐚 Что это значит для бизнеса? Очень простую вещь: мы входим в этап, где конкурентное преимущество получает не компания, которая “пробует ИИ”, а та, которая умеет отдавать ИИ длинные, дорогие и межфункциональные задачи. Не “напиши письмо”. А: — перепроверь договоры, — перестрой кусок продукта, — собери аналитику из 200 документов, — найди ошибки в процессах, — подготовь варианты решений с аргументацией. То есть ИИ постепенно становится не помощником на 5 минут, а цифровым исполнителем на полдня или несколько дней. ⚠️ Но есть и второй вывод: чем мощнее модели, тем сильнее рынок будет делиться на: • “безопасную массовую версию для всех” • “расширенную версию для доверенных структур” А значит, вопрос доступа к самым сильным ИИ скоро станет не только технологическим, но и политическим, юридическим и отраслевым. 💬 Вопрос к вам: В каком процессе вашей компании “длинный автономный ИИ” дал бы самый большой эффект уже сейчас: в разработке, аналитике, документах, финансах или операционке? Пишите в комментариях 👇

🤖💣 Автономным ИИ-агентам рано выдавать «ключи от бизнеса» Появилась сильная работа с говорящим названием Agents of Chaos. Исследователи не тестировали агентов в стерильном чатике, а дали им почти «рабочую среду»: память между сессиями, почту, Discord, файлы и доступ к выполнению команд. После этого 20 исследователей две недели пытались их запутать, обмануть и сломать. Итог — очень отрезвляющий. 📌 Что нашли авторы? Они описали 11 реальных сценариев сбоев у автономных агентов: выполнение команд не от владельца, утечки данных, разрушительные действия на уровне системы, неконтролируемое потребление ресурсов, подмена личности, распространение плохих практик между агентами и даже частичный захват системы. При этом в ряде случаев агент сообщал, что задача выполнена, хотя по факту состояние системы этому противоречило. То есть проблема уже не в духе «модель где-то ошиблась в ответе». Проблема в другом: когда ИИ не просто советует, а действует, цена ошибки резко растёт. 👀 Самое важное здесь для бизнеса Многие компании сейчас идут к модели: «дадим агенту доступ к CRM, почте, календарю, документам, внутренним чатам и пусть работает». Звучит красиво. Но эта работа показывает: как только у агента появляются память + инструменты + право действовать, возникают новые классы рисков, которых нет у обычного чат-бота. А именно: 1️⃣ Риск ложного выполнения Агент пишет: «сделано», «удалил», «отправил», «закрыл задачу». А по факту — нет. Или сделал не то. Для бизнеса это особенно опасно в финансах, поддержке, комплаенсе и ИТ-операциях. 2️⃣ Риск подмены полномочий Если агент плохо понимает, кто реально имеет право отдавать команды, он может послушаться не того человека. Это уже история не про UX, а про безопасность и убытки. 3️⃣ Риск каскадных сбоев Один агент ошибся, передал это другому, тот — следующему. В результате проблема начинает распространяться по системе, как вирус в бизнес-процессе. 4️⃣ Риск “слишком усердного помощника” Иногда агент пытается выполнить цель любой ценой и выбирает разрушительное действие как «самый эффективный путь». Формально хотел помочь. По факту — навредил. 🐚 Что из этого следует? Главный вывод очень простой: 2026 — это год, когда бизнесу уже надо думать не только “что ИИ умеет”, но и “какие у него права, границы и проверка действий”. Победят не те компании, которые первыми прикрутят «агента ко всему». Победят те, кто первыми построят контроль над агентами: • кто может отдавать команду, • какие действия требуют подтверждения, • что агенту вообще запрещено делать, • как проверяется факт выполнения, • как быстро его можно остановить. Иначе вместо «цифрового сотрудника» можно получить очень вежливый источник хаоса😁🤯 🔴 Как этого избежать? Если вы, будучи собственником бизнеса либо руководителем подразделения в компании, задумываетесь о внедрении мультиагентного слоя в бизнес-процессы, — приходите к нам на бесплатную консультацию (пишите сюда: @Ai_for_2026). Мы можем подсказать с чего начать, чтобы минимизировать риски неконтролируемого поведения ИИ-агентов)) 💬 Вопрос к вам: Какой доступ вы бы точно не дали ИИ-агенту сегодня без жёсткого контроля: почта, CRM, база клиентов, документы, платежи или серверы? Пишите в комментариях 👇

🤖💸 ИИ начинает обходиться бизнесу дороже людей Пока рынок продавал нам мечту «заменим дорогой труд ИИ-агентами», начала вылезать неприятная экономика. 🤓 Суть простая: чем дешевле становится один токен, тем больше компании начинают жечь токены вообще на всё подряд. Агентный ИИ особенно опасен для бюджета: такие системы могут тратить в разы и даже на порядки больше токенов, чем обычный запрос к модели, потому что они делают задачу в несколько шагов — сами думают, проверяют, переспрашивают, запускают действия. И вот тут начинается парадокс: 📌 эффективность растёт, но общий счёт тоже растёт. По данным Fortune, Goldman Sachs ожидает, что к 2030 году потребление токенов может вырасти в 24 раза. Microsoft уже сворачивает часть лицензий Claude Code внутри компании и переводит команды на свой Copilot CLI. А в Amazon сотрудники, по сообщениям СМИ, местами даже раздували использование ИИ ради внутренних метрик 😅 То есть мы пришли к очень важному моменту: ❌ проблема уже не в том, что ИИ «слишком слабый» ❌ и не в том, что токен «слишком дорогой» Проблема в другом: если агент начинает делать 20–50 шагов там, где человек сделал бы 2–3 действия, экономика внедрения резко меняется. 👀 Что это значит для бизнеса? 1️⃣ Считать следует не цену запроса, а цену завершённой задачи Не “сколько стоит один вызов модели”, а: сколько стоит закрыть тикет, обработать лид, собрать отчёт, подготовить договор, провести саппорт-кейс. 2️⃣ Не всякий ИИ-агент даёт ROI Если агент красиво работает в демо, но съедает слишком много токенов, проверок и итераций — он может оказаться дороже сотрудника или классической автоматизации. 3️⃣ Один из KPI 2026 года — не «сколько ИИ мы используем», а «сколько прибыли/экономии он даёт на единицу расхода» Иначе компании начнут соревноваться не в эффективности, а в сжигании бюджета. 4️⃣ Вероятно, победят не те, у кого “больше ИИ”, а те, у кого лучше экономика процесса То есть: меньше лишних шагов, меньше агентной самодеятельности, больше контроля, больше пользы на каждый рубль/доллар затрат. 🐚 Вывод следующий: Следующая большая волна на рынке — это не просто “внедрить ИИ”. Это “внедрить ИИ так, чтобы он был дешевле, чем человек + быстрее, чем человек + достаточно надёжен”. И вот это уже намного сложнее, чем просто купить подписку на модную модель)) 💬 Вопрос к вам: В каком процессе у бизнеса сегодня выше риск “переплатить за ИИ”, чем реально получить выгоду: поддержка, продажи, разработка, аналитика, документы? Пишите в комментариях 👇

🤖🧰 Топ-5 новых ИИ-инструментов для бизнеса За последние три недели вышло сразу несколько обновлений, которые полезны не только «айтишникам», но и обычному бизнесу: продажи, финансы, маркетинг, документы, CRM, внутренняя автоматизация. Ниже — 5 релизов, на которые я бы порекомендовал смотреть предпринимателям и руководителям. 1️⃣ Claude for Small Business — Anthropic Anthropic запустили Claude for Small Business: коннекторы + готовые сценарии работы прямо внутри привычных сервисов малого бизнеса — QuickBooks, PayPal, HubSpot, Canva, DocuSign, Google Workspace и Microsoft 365. Внутри уже есть готовые workflow для финансов, операций, продаж, маркетинга, HR и клиентского сервиса. 🔗 Ссылка: https://www.anthropic.com/news/claude-for-small-business 📌 Где видим юзкейсы: • контроль дебиторки и напоминания по оплатам • подготовка payroll и закрытие месяца • запуск маркетинговых кампаний без отдельной команды • помощь собственнику, который сам тащит операционку 2️⃣ Canva + Claude for Small Business Canva встроила свой дизайн-движок в Claude for Small Business. Теперь из разрозненных инсайтов, продажных данных или сезонных сигналов можно сразу собирать рекламные креативы и кампании — посты, объявления, визуалы — без аутсорса и долгого ТЗ дизайнеру. 🔗 Ссылка: https://www.canva.com/newsroom/news/claude-small-business/ 📌 Вероятные юзкейсы: • быстрое создание акций и спецпредложений • локальный маркетинг для кафе, ритейла, салонов, услуг • запуск рекламных материалов на основе данных из продаж и CRM • ускорение контент-маркетинга для малого бизнеса 3️⃣ Personal Finance в ChatGPT — OpenAI OpenAI начали разворачивать новый финансовый режим в ChatGPT: можно подключать финансовые аккаунты, и система помогает видеть траты, сценарии, риски и планирование на основе реальных данных. Пока это запускается для Pro-пользователей в США, но сам вектор очень показательный. 🔗 Ссылка: https://openai.com/index/personal-finance-chatgpt/ 📌 Наиболее вероятные бизнес-юзкейсы: • финансовый ассистент для собственника • быстрый анализ cash flow и регулярных расходов • сценарное планирование • подготовка к разговору с бухгалтером или финансовым консультантом 4️⃣ Salesforce Summer ’26 Release Salesforce показали Summer ’26 Release, где главный акцент — на multi-agent orchestration, Slack-first workflows, работе с данными в реальном времени и AI-powered customer engagement. 🔗 Ссылка: https://www.salesforce.com/news/stories/summer-2026-product-release-announcement/ 📌 Где бизнес может получить эффект: • автоматизация customer support • сопровождение сделок и ведение клиентов • координация нескольких ИИ-агентов между CRM, Slack и данными компании • ускорение реакции на лидов, запросы и сервисные кейсы 5️⃣ OpenAI: страница продуктовых релизов Если хотите следить за самыми свежими обновлениями OpenAI для бизнеса, удобнее всего смотреть их официальный раздел продуктовых релизов. Там быстро появляются новые функции и анонсы. 🔗 Ссылка: https://openai.com/ru-RU/news/product-releases/ 📌 Зачем это бизнесу: • чтобы не пропускать новые рабочие инструменты • чтобы быстрее видеть, что уже можно внедрять в процессы • чтобы ловить новые сценарии для продаж, аналитики, поддержки и документов 🧠 Что объединяет все эти релизы? Рынок явно уходит от модели «ИИ = чатик для идей» к модели «ИИ = встроенный слой внутри финансов, маркетинга, CRM и операционки». То есть победят не те компании, которые просто «дают сотрудникам доступ к ИИ», а те, кто вшивают его в ежедневные процессы и считают результат в деньгах. 🔴 И напоследок: Если вы, будучи собственником бизнеса, уже внедрили ИИ, но он не увеличил вашу выручку — или ещё не внедрили, но хотите понять, где именно он даст деньги, — приходите к нам на бесплатную консультацию. Пишите сюда: @Ai_for_2026 💬 А какой из этих инструментов вы бы протестировали первым: финансы, маркетинг, продажи или клиентский сервис?

➗Google показал будущее бизнеса: ИИ становится не инструментом, а сотрудником Сегодня на Google I/O 2026 компания Google показала, куда движется рынок искусственного интеллекта. И главный вывод очень простой: ИИ перестаёт быть “чатом для ответов” и становится системой, которая сама выполняет задачи. Google представил сразу несколько важных новаций: 1️⃣ Gemini 3.5 и Gemini Omni Новые модели Google становятся более мультимодальными: они могут работать с текстом, изображениями, видео, аудио и сложными задачами. Особенно важен Gemini Omni — модель, которая должна создавать и редактировать медиа из разных типов входных данных. 2️⃣ Поиск превращается в AI-агента Google Search теперь движется в сторону не просто поиска ссылок, а выполнения задач. Пользователь сможет задавать сложный запрос, прикреплять файлы, изображения, видео или вкладки браузера — и получать не список сайтов, а структурированный ответ, аналитику, таблицы, интерфейсы и даже мини-приложения. 3️⃣ AI-агенты для покупок и e-commerce Google представил Universal Cart — умную корзину, которая будет работать в Search, Gemini, YouTube и Gmail. Она сможет помогать выбирать товары, отслеживать скидки, сравнивать предложения и упрощать покупку. 4️⃣ ИИ глубже интегрируется в Gmail, Docs, YouTube и Workspace То есть Google постепенно превращает свои продукты в единую AI-среду, где пользователь не просто пишет письма, ищет информацию или смотрит видео, а получает помощь от ИИ на каждом этапе работы. 5️⃣ Разработчики получают инструменты для создания приложений через natural language Google усиливает AI Studio, Gemini API и Antigravity. Главная идея: разработка становится всё ближе к формату “опиши, что нужно построить — и ИИ поможет собрать рабочее приложение”. 📌 Что это значит для бизнеса? Возможны три ключевых вывода. Первое: компании, которые используют ИИ только как “чат-бота для сотрудников”, очень быстро отстанут. Следующий этап — это AI-агенты, встроенные в реальные бизнес-процессы: продажи, поддержку, маркетинг, документооборот, аналитику, обучение персонала. Второе: поиск клиентов, покупка товаров, работа с контентом и принятие решений будут всё чаще происходить не через классические сайты, а через AI-интерфейсы. Это изменит SEO, рекламу, e-commerce и воронки продаж. Третье: у бизнеса появляется возможность автоматизировать не отдельные задачи, а целые цепочки действий. Например: найти информацию, сравнить варианты, подготовить отчёт, отправить письмо, создать презентацию, обновить CRM и поставить задачу сотруднику. Google фактически показал, что будущее бизнеса — это не просто “сотрудники + инструменты”. Будущее — это: сотрудники + AI-агенты + автоматизированные процессы. И компании, которые начнут перестраивать свои процессы уже сейчас, получат огромное преимущество в скорости, стоимости операций и качестве принятия решений. ИИ больше не просто помогает работать. Он начинает выполнять работу.

🤖🌍 Anthropic опубликовали показательный текст про то, как ИИ превращается в вопрос глобальной власти Суть у них простая: к 2028 году возможны 2 сценария. 1️⃣ Демократические страны удерживают лидерство в ИИ. Тогда они задают правила, стандарты и инфраструктуру будущего. Для этого, по версии Anthropic, нужно удержать преимущество в чипах, закрывать лазейки в экспортном контроле, мешать «дистилляции» американских моделей и ускорять внедрение ИИ в экономиках союзников. 2️⃣ США и союзники ничего толком не ужесточают. Тогда китайские компании сокращают разрыв или выходят вперёд, а нормы использования ИИ начинают формироваться уже не либеральными системами, а авторитарными режимами. Anthropic прямо пишет, что в таком мире лучшие модели могут стать инструментом массового автоматизированного контроля и подавления. 🧠 Что здесь самое важное для бизнеса? ИИ становится такой же геоэкономической инфраструктурой, как энергия, полупроводники, облака и платёжные системы. А значит, у бизнеса появляется новая реальность: • доступ к сильным моделям будет зависеть не только от денег, но и от политики; • преимущества получат не просто те, у кого лучший ИИ, а те, кто контролирует чипы, каналы поставок и глобальное внедрение; • корпоративная стратегия по ИИ всё больше становится частью стратегии по суверенитету, рискам и зависимости от внешних игроков. 📌 Очень сильная мысль из текста: Побеждает не тот, кто сделал «самую умную модель». Побеждает тот, кто одновременно выигрывает в 4 вещах: — в качестве моделей, — в массовом внедрении внутри страны, — в глобальном распространении своей ИИ-инфраструктуры, — в устойчивости экономики во время перехода 🐚 Вывод для компаний: В ближайшие годы выбирать ИИ-поставщика = отчасти выбирать и политико-экономический контур, в котором ваш бизнес будет работать. То есть вопрос уже не только «что умеет модель?», а ещё и: кто её контролирует, на каких чипах она выросла, какие ограничения завтра могут появиться и в какую систему влияния вас фактически встраивают. 💬 Вопрос к вам: Как думаете, через 3–5 лет главным преимуществом в ИИ будет что: лучшие модели, доступ к чипам, скорость внедрения в бизнес или политический контроль над инфраструктурой? Пишите в комментариях 👇

🌍 ИИ уже стал темой большой геополитики Я давно пишу на этом канале, что искусственный интеллект — это не просто технология для бизнеса. Это новый источник экономической, политической и геополитической силы. И вот очередное подтверждение: по данным Reuters, на близжайших (очных!!!) переговорах лидеров США (Дональда Трампа) и Китая (Си Цзиньпина) среди тем обсуждения — Иран, Тайвань, ядерное оружие, торговля и ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ. Более того, Вашингтон хочет создать отдельный канал коммуникации с Пекином по вопросам ИИ. То есть ИИ уже обсуждают на одном уровне с ядерной безопасностью и глобальными конфликтами. Какое ещё доказательство нужно, что искусственный интеллект становится фактором силы в мировой политике?

🧠🏗 OpenAI запускает «фабрику внедрения ИИ» для бизнеса 11 мая 2026 OpenAI объявила о запуске OpenAI Deployment Company — отдельного направления, которое будет помогать компаниям не просто "попробовать ИИ", а встраивать его в ключевые процессы: операции, данные, контроль, внутренние системы и ежедневную работу команд. И это, на мой взгляд, очень и очень важный сигнал рынку. Раньше логика была такой: сделали мощную модель → дали доступ через API → дальше бизнес пусть сам разбирается. Теперь OpenAI открыто говорит другое: главная битва — уже не за "самую умную модель", а за то, кто лучше всех встроит ИИ в реальные процессы компаний. 📌 Что именно они делают? OpenAI пишет, что новая структура будет отправлять в компании специальных инженеров внедрения, которые вместе с руководителями и операционными командами будут искать, где ИИ дает максимум эффекта, а затем перестраивать под него критические процессы. Плюс одновременно OpenAI договорилась о покупке Tomoro* — компании, которая занимается прикладным ИИ-консалтингом. Это сразу добавит около 150 специалистов по внедрению и запуску ИИ-систем в корпоративной среде. Ещё одна важная деталь: новая структура стартует с инвестициями более $4 млрд и будет работать в связке с крупными фондами, консультантами и системными интеграторами. 🤔 Почему это реально важно для бизнеса? Потому что рынок взрослеет. Уже недостаточно сказать: "мы тестируем ИИ в маркетинге" или "у нас есть пилот с ботом" Побеждать будут те, кто встроит ИИ в: • продажи • поддержку • закупки • аналитику • документооборот (у нас есть готовое решение - пишите 😉) • внутренние согласования • контроль качества (у нас есть готовое решение - пишите 😉) • управленческие решения То есть в саму операционную систему компании. 💼 Что здесь самое интересное? OpenAI фактически признаёт: узкое место теперь не в моделях, а во внедрении. Не "где взять ИИ?" А: "как подключить его к данным, процессам, ролям, правилам и KPI так, чтобы он приносил деньги, а не делал красивые демо?" И вот это уже очень взрослая стадия рынка. 🐚 Вывод: Итак, ИИ-конкуренция смещается: ❌ от гонки моделей ✅ к гонке внедрения Победит вероятно тот, кто быстрее других превратит ИИ в рабочую инфраструктуру бизнеса. И, честно говоря, это очень плохая новость для компаний, которые всё ещё живут в режиме: “ну мы пока наблюдаем”. ❌Хватит наблюдать❌ Вы теряете рынок, вы теряете клиентов, и вскоре, возможно потеряете бизнес. Пора реально взяться за дело и, как можно быстрее, провести AI аудит вашего бизнеса (пишите сюда @Ai_for_2026, у нас есть решение 😉) Потому что пока одни наблюдают, другие уже переписывают процессы с нуля. 💬 Вопрос к вам: Какой процесс в бизнесе, по-вашему, ИИ начнёт менять быстрее всего в ближайшие 12 месяцев: продажи, поддержка, аналитика, документы или управление? Пишите в комментариях 👇 *компания Tomoro была основана в 2023 году...в том же самом году мы также пробовали заниматься ИИ консалтингом для компаний, но не хватило финансов для поддежания этого направления. Это показательный пример того, что в бизнесе важен vision и умение последовательно в течение определенного времени следовать к цели (ну и,конечно, география 😉)

🌍 Почему страны без большого IT-legacy могут выиграть от ИИ Обычно кажется, что от развития ИИ в первую очередь выигрывают США, Китай и другие технологические лидеры. У них больше капитала, инженеров, университетов и инфраструктуры. Но есть неочевидный парадокс: страны, которые отставали на 1–2 технологических поколения, могут получить свое преимущество. ❔Почему? Потому что у них меньше старого IT-legacy — устаревших систем, интеграций и процессов, которые сложно менять (и интегрироваться)... На примере Армении (где мы сейчас развиваем ArnaAI) мы видим это в медицине: по сравнению с США, Китаем. РФ, здесь пока слабее развиты медицинские информационные системы. Но это не только проблема — это окно возможностей 🚀 Клиникам не нужно годами заменять сложную старую инфраструктуру. Они могут сразу внедрять решения нового поколения: 🔹 не просто медицинскую информационную систему, а AI-медицинскую систему 🔹 не просто CRM, а AI-CRM 🔹 не просто документооборот, а AI-first платформу для данных и процессов Это похоже на то, как многие страны когда-то перескочили этап проводных телефонов и сразу перешли к мобильной связи 📱 Возможно, ИИ даст похожий шанс бизнесу и государствам: не догонять старый путь, а перепрыгнуть через несколько ступеней развития. Главная мысль: в эпоху ИИ преимущество может быть не только у тех, кто накопил большую инфраструктуру. Иногда выигрывает тот, кто меньше связан прошлым и открыт к будущему 😉⚡️

🧬 «Оскар науки»: кто получил Breakthrough Prize в 2026 году — и почему это важно для будущего ИИ, медицины и бизнеса На днях в Лос-Анджелесе прошла 12-я церемония Breakthrough Prize — премии, которую часто называют «Оскаром науки». Это одна из самых престижных научных наград в мире: она отмечает прорывы в биологии, медицине, физике и математике. В этом году было вручено шесть основных премий по $3 млн, а общий призовой фонд составил $18,75 млн. На церемонии собрались не только ученые, но и представители технологической индустрии, бизнеса и Голливуда: от Сэма Альтмана и Дженсена Хуанга до Сергея Брина, Демиса Хассабиса. ❓Почему это важно для бизнеса? Потому что почти каждый крупный научный прорыв сегодня рано или поздно превращается в новую индустрию: генная терапия — в биотех, фундаментальная физика — в новые вычислительные технологии, математика — в алгоритмы и ИИ. 🎩Кто получил премии в этом году 1. Стюарт Оркин и Суи Лэй Тейн В Life Sciences за исследования, которые помогли превратить серповидноклеточную анемию и бета-талассемию из практически неизлечимых заболеваний в состояния, которые можно лечить с помощью генной терапии. Премию вручали Октавия Спенсер — американская актриса, лауреат «Оскара», и Шон Пенн — американский актер. 2. Коллаборации Muon g-2 — CERN, Brookhaven National Laboratory и Fermilab В Fundamental Physics за многолетние сверхточные измерения аномального магнитного момента мюона. Проще говоря, ученые измеряли поведение элементарной частицы с невероятной точностью, чтобы проверить, есть ли в природе новые частицы или силы, которые пока не описывает Стандартная модель физики. Премию вручали Сэм Альтман — CEO OpenAI, и Брайан Чески — CEO Airbnb. 3. Джин Беннетт, Кэтрин Хай и Альберт Магуайр В Life Sciences за разработку первой одобренной FDA генной заместительной терапии. Эта терапия помогла восстановить зрение пациентам с редким наследственным заболеванием сетчатки — врожденным амаврозом Лебера. Премию вручали Джиджи Хадид — американская модель, и Текедра Мавакана — co-CEO Waymo. 4. Клиффорд Брэнгвинн и Энтони Хайман В Life Sciences за открытие нового фундаментального механизма организации клетки — биомолекулярных конденсатов. Если проще, они показали, что внутри клетки могут формироваться особые зоны без мембран, которые помогают клетке управлять важными процессами. Премию вручали Айлин Гу — олимпийская чемпионка по фристайлу, и Магнус Карлсен — шахматист, пятикратный чемпион мира. 5. Франк Мерль В Mathematics за вклад в изучение нелинейных эволюционных уравнений. Это модели, которые описывают, как меняются жидкости и другие динамические системы. Такие исследования важны для физики, моделирования и вычислительных технологий. Премию вручали Сергей Брин — сооснователь Google и сооснователь Breakthrough Prize, и Джи-Джи Сото — инфлюенсер и health coach. 6. Роза Радемакерс и Брайан Трейнор В Life Sciences за независимое открытие самой распространенной генетической причины бокового амиотрофического склероза и лобно-височной деменции — мутации в гене C9orf72. Это открытие дало исследователям конкретную мишень для разработки будущих терапий. Премию вручали Джон Ледженд — американский музыкант и Демис Хассабис — сооснователь Google DeepMind. 7. Дэвид Гросс В Fundamental Physics за выдающийся вклад в теоретическую физику и развитие нашего понимания фундаментальных сил, частиц и устройства материи. Премию вручали Мишель Уильямс — американская актриса, и Лили Коллинз — британско-американская актриса. Также премии получили Каролина Фигейредо и Матеа Канисарес (за что и от кого вы можете узнать здесь). 🐚Что здесь особенно интересно для мира ИИ и бизнеса Состав участников церемонии сам по себе показателен: награды ученым вручали не только актеры, музыканты и спортсмены, но и лидеры технологической индустрии... Это хороший символ текущего времени: граница между фундаментальной наукой, ИИ, медициной и большим бизнесом становится всё тоньше и следующая волна крупнейших компаний может родиться не только из приложений, маркетплейсов и соцсетей, но и из фундаментальной науки