¡Ya disponible! Investigación de Telegram 2025 — los principales insights del año 
Эд Хорьков из КОД9
Ir al canal en Telegram
Платиновые тейки про разработку и бизнес. // для связи -> @edcode9 Master @ www.code9.studio Сотрудничество, коллаборации -> Андрей, @gorbynov
Mostrar más1 405
Suscriptores
-124 horas
Sin datos7 días
-1230 días
Carga de datos en curso...
Canales Similares
Nube de Etiquetas
Sin datos
¿Algún problema? Por favor, actualice la página o contacte a nuestro gerente de soporte.
Menciones Entrantes y Salientes
---
---
---
---
---
---
Atraer Suscriptores
junio '26
junio '26
+5
en 0 canales
mayo '26
+21
en 0 canales
Get PRO
abril '26
+17
en 0 canales
Get PRO
marzo '26
+33
en 4 canales
Get PRO
febrero '26
+41
en 1 canales
Get PRO
enero '26
+21
en 0 canales
Get PRO
diciembre '25
+36
en 0 canales
Get PRO
noviembre '25
+21
en 0 canales
Get PRO
octubre '25
+23
en 0 canales
Get PRO
septiembre '25
+18
en 0 canales
Get PRO
agosto '25
+37
en 0 canales
Get PRO
julio '25
+21
en 0 canales
Get PRO
junio '25
+24
en 0 canales
Get PRO
mayo '25
+24
en 0 canales
Get PRO
abril '25
+18
en 1 canales
Get PRO
marzo '25
+24
en 0 canales
Get PRO
febrero '25
+30
en 0 canales
Get PRO
enero '25
+21
en 0 canales
Get PRO
diciembre '24
+34
en 0 canales
Get PRO
noviembre '24
+327
en 2 canales
Get PRO
octubre '24
+331
en 1 canales
Get PRO
septiembre '24
+514
en 0 canales
Get PRO
agosto '24
+30
en 1 canales
Get PRO
julio '24
+141
en 0 canales
Get PRO
junio '24
+271
en 1 canales
Get PRO
mayo '24
+40
en 3 canales
Get PRO
abril '24
+29
en 0 canales
Get PRO
marzo '24
+131
en 5 canales
Get PRO
febrero '24
+1 203
en 1 canales
| Fecha | Crecimiento de Suscriptores | Menciones | Canales | |
| 11 junio | +1 | |||
| 10 junio | 0 | |||
| 09 junio | +1 | |||
| 08 junio | 0 | |||
| 07 junio | 0 | |||
| 06 junio | 0 | |||
| 05 junio | +1 | |||
| 04 junio | +1 | |||
| 03 junio | 0 | |||
| 02 junio | +1 | |||
| 01 junio | 0 |
Publicaciones del Canal
95% ИИ-пилотов умирают
Я уже писал что ИИ-агенты это как электричество, когда оно появилось не сразу было ясно как его использовать на производстве. Нашел свежий отчет с анализом, почему большинство ИИ-проектов в бизнесе умирают. Прочитал его и сейчас расскажу вам почему. Спойлер (не потому что ChatGPT тупит)
1. Нереалистичные ожидания
Внедрение технологии требует подготовки данных и семантики, инфраструктурного слоя, перестройки бизнес-процессов. На деле руководители частно воспринимают ИИ как волшебство, реализуют пилоты без понятных измеримых результатов. В результате после еле-работающего пилота наступает разочарование и дальше процесс не движется.
2. Плохое планирование и отсутствие стратегии
Проблема которую мы наблюдаем в своей работе с ИИ-проектами - подход аля "прикрутим и посмотрим как заработает". По факту внедрение ИИ нужно планировать так же как планируется внедрение любого enterprise-софта -- по фазам, с понятным результатом и артефактами в каждой фазе, с адаптацией или перестройкой процессов (вроде уже писал где-то про это, но ничего, повторяться полезно).
3. Мусорные данные
ИИ-агенты работают на том уровне качества, на каком находятся ваши данные (семантика). Хорошие данные - агент работает хорошо, данные неконсистентные или устаревшие - такой же результат будет выдавать агент.
4. Работа с людьми и управление изменениями
Если внедряем ИИ, нам нужно не только разработать агентов но и управлять всеми изменениями, связанными с этим -- обучать людей, внедрять новые роли (архитектора агентов) и задачи. Нужно следить за метриками агентов, добавлять новые данных к обучающим выборкам и кучу всего другого. Что называется
Как это применимо у нас в КОД9?
Мы внедряем агентов в бизнесы клиентов, поэтому используем такой чек-лист
1. Есть ли данные и какое у них качество? 2. Процессы описаны/формализованы? 3. Компания готова вовлекать свой персонал и обучать его? 4. Есть метрики которые привязаны к бизнес-результату? 5. Сможем настроить мониторинг метрик и управление агентом?Пробуйте, тестируйте, пишите, если нужна помощь с аудитом готовности ваших процессов к ИИ.
| 2 |  Kimi выпустил свой аналог Claude Desktop
В версии десктоп приложений у всяких LLM-ок появляется сильно больше функционала чем когда они в виде веб-чата, в чате вы общаетесь, а на десктопе делает реальную работу
Они могут:
- Взаимодействовать с вашими файлами и папками
- Собирать документы (презы, таблички)
- Делать задачки по расписанию
И все это на вашем родном ПК
Поэтому рано или поздно у всех основных лабораторий будет такое десктопное приложение, вот и Kimi подтянулись.
Я уже давно пользуюсь Kimi, он работает без kvn и выдает качество на уровне последнего Sonnet-а и стоит в разы дешевле.
Попробуйте и вы. | 102 |
| 3 |  +3Рассказываю про завтрак в пятницу. Пришли HRD с производства, интеграторы, консалтинг.
Что обсуждали
1. Рассказал про кейс Hilton, которые сделали массовый найм через чат-бот + видеоскрининг. Кандидат проходит текстовый этап, потом видеоинтервью без человека, и только потом попадает к рекрутеру. Рекрутер пропускает больше людей, кандидаты ждут дни вместо недель.
2. Антикейс Amazon, они попытались в автоскрининг резюме - натренировали модель на исторических данных. Модель выучила, что в Amazon больше мужчин, и стала дискриминировать женщин. Если в данных есть предвзятость, то ИИ ее только усилит.
3. Правило 70/30 от BCG: 70% успеха внедрения ИИ это работа с людьми, культурой, процессами, а только 30% технология. Если менять только инструмент то ничего не измениться, нужно менять процессы и культуру.
4. Как выбирать процесс для пилота: массовый, атомарный, с чёткими регламентами, от которого освободившийся специалист пойдёт делать что-то полезное. Иначе просто автоматизируем хаос и получим автоматизированный хаос. Сначала операционка, а затем автоматизация.
5. HR - это перс данные в чистом виде поэтому важна история про безопасность данных. Какие тут есть решения - можно крутить модельки на своей инфраструктуре (дорого) или можно обезличивать данные перед отправкой в облачный ИИ.
6. Текучка и мотивация. ИИ напрямую не может решить эти проблемы, но он может помощь HR лучше работать с данными о сотрудниках, которые есть в наличии и извлекать более глубокие инсайты оттуда.
Если резюмировать - внедрение ИИ в HR не заменит людей, но может освободить время HR-специалистов, чтобы было больше времени на значимые задачи и меньше приходилось тратить на рутину.
Приходите к нам на бизнес-завтраки 😃 | 193 |
| 4 | AI & Breakfast — 29 мая
Этот завтрак будет тематический - с фокусом на HR-функцию. Как внедрить ИИ в HR-процессы и получить результат, который видно уже через месяц.
В своем ессе от декабря прошлого года я писал
Машины возьмут на себя рутинные задачи: скрининг, сортировку резюме, обновление знаний, построение программ обучения, аналитику, прогнозирование. Людям останется то, что невозможно автоматизировать: построение и развитие корпоративной культуры и ценностей, с которыми сотрудники себя хотят ассоциировать.
Прошло пол года, самое время посмотреть как близко мы пришли к этому прогнозу.
Формат без презентаций, живое общение, 7–10 человек за столом. Конкретные кейсы, цифры, подходы.
Когда: 29 мая, начинаем в 10:30.
Где: Novikov School.
Для записи пишите мне в личку — @edcode9. Или на TimePad. | 263 |
| 5 | AI & Break-fast ⚡️— 15 мая
Пятница - день бизнес-завтрака. В этот раз в новом месте.
Тема будет про скорость -- как внедрить ИИ с быстрым результатом (за 2 недели, а не 2 года).
На встрече потренируемся выделять такие места/процессы. Чтобы все участники не только позавтракали, но и ушли с пониманием, что можно запустить уже на следующей неделе.
Формат без презентаций, живое общение, 7–10 человек за столом, с конкретными кейсами.
Когда: 15 мая, начинаем в 10:30.
Где: Novikov School на Якиманке.
Мест мало. Для записи пишите мне в личку — @edcode9. | 275 |
| 6 | Как компании трансформируются в AI-native
Мы в 1900 году - электричество (ИИ-агенты) есть, а заводы (процессы) старые. Компании делают много пилотов с ИИ и получают мало результата.
Поэтому интересно смотреть на компании, которые перестраивают саму структуру под ИИ, а не прикручивают иишку к старым процессам.
CEO Coinbase написал о том, как они перестраивают свою компанию.
Вот его принципы:
1.Меньше менеджерских уровней, быстрее решения
Каждый управленческий уровень это накладные расходы на первод и пересказ контекста. Если ИИ ускоряет работу - структура должна за этим успевать, иначе ускорение упирается в менеджеров и результата нет.
2. No pure managers — нужны играющие тренеры
С учетом того что ИИ инструменты появляются каждый день - нельзя управлять AI-native организацией не используя их. Иначе не будешь понимать как работает твоя команда;
3. AI-native pods — маленькие команды, изначально построенные вокруг агентов.
Давайте соберем 3-5 человек, у которых половина задач делается агентами с первого дня. Без старых процессов -- по идее Coibase это будет быстрее, чем переучивать большую команду.
Вся эта трансформация она про структуру организации и новые роли, а не про инструменты (итоги страт-сессии). Coinbase будет перестраивать организацию, чтобы агенты вообще начали приносить пользу.
Если у вас в компании что-то подобное планируется — пишите. И приходите на AI & Breakfast, разбираем такие кейсы по пятницам. Кстати скоро будет анонс след завтрака. | 219 |
| 7 |  Провел страт-сессию по ИИ-трансформации бизнеса
Последние месяцы я собирал свою структуру для таких сессий - из чего собирал:
1. страт-сессии, где я сам был участником и мог изнутри посмотреть как все происходит и как принимаются решения.
2. наш опыт в КОД9 внедрения ИИ в бизнес - в свои и в клиентский - где-то работало, где-то не работало и не обязательно проблема была в технологиях;
3. Исследования Harward Business Review и подобные - почему компании делают пилоты которые не доходят до операционного внедрения.
В итоге стало понятно., что проблема не в модельках, а в том что часто не понятно откуда нужно начинать ИИ-автоматизацию и как к ней правильно подходить, какие роли должны быть в процессе и кто за что должен отвечать. Модельки уже достаточно умные (и продолжают умнеть каждые 3-4 месяца), теперь нам нужно научиться их правильно готовить.
Сессия была в компании которая занимается serm-оптимизиций. Первым процессом выбрали срез инфополя — сбор поисковой выдачи, карт, разных источников и первичный анализ тональности и наметили следующие процессы которые можно перевести на иишку, какие роли нужно сформировать внутри и какие задачи нужно сделать в ближайший месяц. Получился такой контур стратегии по внедрению ИИ в бизнес.
Методологию собрал, дальше буду ее докручивать | 0 |
| 8 | Сделал свой первый скилл
Спойлер: вайбкодинг-контент ниже
Если вы работаете много с PostgreSQL и/или Supabase, то можете часто ловить проблемы с RLS - Row Level Security. На Insert политика есть, а на Update - нету и т.п.
Сделай специальный скилл для ауйдита RLS-политик на проекте, проверяет ваш RLS, приоретизирует проблему и говорить как их исправить.
https://github.com/ekhorkov/rls-audit
ставится так
/plugin marketplace add ekhorkov/rls-audit
/plugin install rls-audit@ekhorkov-rls-audit | 0 |
| 9 |  +1Клод Дизайн
У нас в CRM9 есть UI Kit базовый.
Загрузил наш текущий код и этот UI KIt в Клод Дизайн, сделай мне мол дизайн систему.
Клод долго думал, окончательно исчерпал все лимиты. На дизайн систему оч слабо похоже.
Работаем дальше | 0 |
| 10 |  Просто оставлю это здесь. Всем хорошей пятницы! | 0 |
| 11 | ИИ в медицине
На полях Телемедфорума в Сколково сегодня будут стоять возле нашего розового🌸 ролл-апа и отвечать на вопросы про искусственный интеллект🦾.
Приходите пообщаться. Регистрация кстати бесплатная. Я будут ближе к 15 часам. | 0 |
| 12 | Проблема последней мили
По моим постам дорогой читатель уже понял, что сфера моих интересов - это ИИзация бизнеса.
На эту тему вышла крутая статья от HBS, где описывается опыт внедрения AI в организации: pilot-rich but transformation-poor - много пилотов но мало трансформации.
И проблема не в агентах и не в моделях, а (к сожалению) в архитектуре/структуре организаций.
Какие основные проблемы:
- Нету понятного пути от пилота с масштабному внедрению. Один банк внедрил 250 приложений на базе ИИ, но никакого результата на уровне всего бизнеса это не привело.
- Хрупкие/устаревшие процессы. Накладываем AI на старые процесс и ничего не происходит. Нужно редизайнить весь процесс чтобы был результат.
- (Мое любимое) Экспертиза организации живет в головах у специалистов а не в документах. Более того - специалисты часто бояться делиться этой экспертизой, чтобы не лишиться работы.
- Human-in-the-loop становится проблемой, когда агентов сотки.
- Зоопарк из enterprise-система с которыми нужно работать агентом сильно затрудняет внедрение.
Итого - чтобы все получилось нужно менять структуру организации, оцифровывать экспертизу, воспринимать агентов как сотрудников (онбоардить их, ставить KPI и т.д.)
—-
Мы сейчас работаем над ИИ-трансформацией маркетингового агентства в том числе использую принципы, описанные в данной статье. Если у вас есть подобная задачи - пишите мне. | 0 |
| 13 | Индивидуальный ИИ это не корпоративный ИИ
В эту пятницу на бизнес-завтраке обсудим, как нам построить новый завод
Когда я/вы начинаем пользоваться ЧатГПТ или Клодом - мы типа становимся продуктивнее.
Но компания от этого не становятся продуктивнее или лучше. Проблема в том, что индивидуальный ИИ (который у нас есть сейчас) и корпоративный ИИ (который мы еще придумываем) — это разные вещи.
Какие ключевые отличия?
— Координация
Компания из 100 человек с ChatGPT — это сто агентов, которые двигаются в разные стороны. Корпоративный ИИ нужен чтобы они двигались в одну.
— Сигнал или шум
С ИИ мы можем создавать кучу контента (шума). Корпоративный ИИ должен находить в этих горах то единственное, что важно.
— Объективность
ЧатГПТ/Клод скажет тебе что ты абсолютно прав даже когда ты не прав. Корпоративный ИИ должен уметь говорить нет.
— Специализация.
Корпоративный ИИ будет специализирован под конкретную задачу, а не делать все подряд как текущие модели.
— Выручка а не экономия времени
Большинство ИИ-продуктов продают экономию времени. Корпоративный ИИ должен генерировать доход.
— Автономность
Самый ценный ИИ — тот, который находит риск до того, о чем вообще никто не подумал.
Аналогия из статьи:
- в 1890-х заводы поставили электромоторы вместо паровых.
- 30 лет был почти нулевой прирост производительности.
- Только в 1920-х, когда полностью перестроили сам завод под электричество, пошёл результат.
Мы сейчас в 1900 году. Электричество есть а завод старый. | 0 |
| 14 |  +5Это я был на закрытой встреча в AIRI - институте искусственного интеллекта. Слушал как правильно делать агентов.
Сейчас я уже дома | 0 |
| 15 |  +2Бизнес-завтрак №3
20 марта, 10:10
Собираемся там же: Рихтер, Пятницкая 42.
Собираемся так же: небольшой круг, живое общение, разговоры по делу.
Формат тот же: без презентаций, разговор о том, что происходит в бизнесе. Что работает, что нет, где помогает ИИ, а где пока только мешает.
На прошлой встрече обсудили:
- как ИИ помогает с рутиной в коммуникациях
- архивы корп документов лежат мертвым грузом и что с этим делать
- риски чат-ботов без гардрейлов
- зачем бизнесу хранилище знаний по каждому проекту и где там ИИ
Если хотите присоединиться — пишите в личку @edcode9
(фотки с прошлого БЗ) | 0 |
