Щербаков
رفتن به کانال در Telegram
Корпоративний ШІ-тренер. Впроваджую ШІ в компанії: навчання і консалтинг. Пишу про ШІ, маркетинг, бізнес та ІТ. Засновник Madstone і Hworknet Community. Сайт: hworknet.com. Автор: @hworkneter
نمایش بیشتر664
مشترکین
+824 ساعت
+787 روز
+7830 روز
در حال بارگیری داده...
کانال‌های مشابه
ابر برچسب‌ها
اشارات ورودی و خروجی
---
---
---
---
---
---
جذب مشترکین
اکتبر '26اکتبر '26
اکتبر '26
+95
در 0 کانال‌ها
سپتامبر '26
+14
در 1 کانال‌ها
Get PRO
اوت '26
+15
در 0 کانال‌ها
Get PRO
ژوئیه '26
+4
در 0 کانال‌ها
Get PRO
ژوئن '26
+5
در 0 کانال‌ها
Get PRO
مه '26
+16
در 1 کانال‌ها
Get PRO
آوریل '26
+22
در 0 کانال‌ها
Get PRO
مارس '26
+26
در 1 کانال‌ها
Get PRO
فوریه '26
+6
در 2 کانال‌ها
Get PRO
ژانویه '26
+16
در 1 کانال‌ها
Get PRO
دسامبر '25
+58
در 0 کانال‌ها
Get PRO
نوامبر '25
+17
در 0 کانال‌ها
Get PRO
اکتبر '25
+23
در 0 کانال‌ها
Get PRO
سپتامبر '25
+7
در 0 کانال‌ها
Get PRO
اوت '25
+23
در 0 کانال‌ها
Get PRO
ژوئیه '25
+57
در 2 کانال‌ها
Get PRO
ژوئن '25
+11
در 1 کانال‌ها
Get PRO
مه '25
+14
در 1 کانال‌ها
Get PRO
آوریل '25
+7
در 1 کانال‌ها
Get PRO
مارس '25
+10
در 1 کانال‌ها
Get PRO
فوریه '25
+9
در 1 کانال‌ها
Get PRO
ژانویه '25
+12
در 1 کانال‌ها
Get PRO
دسامبر '24
+22
در 1 کانال‌ها
Get PRO
نوامبر '24
+4
در 1 کانال‌ها
Get PRO
اکتبر '24
+18
در 1 کانال‌ها
Get PRO
سپتامبر '24
+9
در 0 کانال‌ها
Get PRO
اوت '24
+13
در 0 کانال‌ها
Get PRO
ژوئیه '24
+7
در 1 کانال‌ها
Get PRO
ژوئن '24
+4
در 0 کانال‌ها
Get PRO
مه '24
+10
در 0 کانال‌ها
Get PRO
آوریل '24
+17
در 1 کانال‌ها
Get PRO
مارس '24
+10
در 1 کانال‌ها
Get PRO
فوریه '24
+20
در 0 کانال‌ها
Get PRO
ژانویه '24
+85
در 0 کانال‌ها
Get PRO
دسامبر '230
در 1 کانال‌ها
Get PRO
نوامبر '230
در 0 کانال‌ها
Get PRO
اکتبر '230
در 0 کانال‌ها
Get PRO
سپتامبر '23
+413
در 0 کانال‌ها
| تاریخ | رشد مشترکین | اشارات | کانال‌ها | |
| 14 اکتبر | +2 | |||
| 13 اکتبر | +9 | |||
| 12 اکتبر | +6 | |||
| 11 اکتبر | +4 | |||
| 10 اکتبر | +6 | |||
| 09 اکتبر | +17 | |||
| 08 اکتبر | +42 | |||
| 07 اکتبر | +1 | |||
| 06 اکتبر | +3 | |||
| 05 اکتبر | +4 | |||
| 04 اکتبر | 0 | |||
| 03 اکتبر | 0 | |||
| 02 اکتبر | +1 | |||
| 01 اکتبر | 0 |
پست‌های کانال
ШІ мав розвантажити власника бізнесу, а перетворює його на програміста
Нещодавно в Threads побачив пост: власник бізнесу у сфері послуг сам зробив собі CRM-систему, оновив у ній дизайн, а потім зайшов і не впізнав її, настільки круто вона тепер виглядає. На скріншоті вона справді гарна, та й зробив він її доволі швидко.
А от у коментарях одна людина спитала, чому не підключити готову CRM для сфери послуг, адже зробити таку систему можна за 5-10 годин, а допилювати її потім — все життя.
Так от, з цим коментарем я повністю згоден, і тут є два моменти. Перш за все — раніше IT-рішень бракувало, і вже сам факт, що є MVP, сайт чи сервіс, був досягненням. Зараз зібрати рішення може майже кожен, тому треба дивитись не на MVP, а на MVT (minimum viable traction): чи рішенням реально користуються і чи воно дає результат.
По-друге — самому розробити таке рішення дійсно круто, але його ж потім доведеться допилювати місяцями, а то й роками, бо щось постійно вилазитиме. Причому робити цю роботу буде сам власник бізнесу, фактично замість програміста. Кайф від процесу він отримає, це зрозуміло, але питання в тому, чи має власник займатись саме такими задачами.
Таких прикладів зараз дуже багато: власники бізнесу збирають через ШІ свої CRM, ERP, трекери і купу всього іншого. Але вони банально не знають бази — що таке LLM і чому вона галюцинує, чим відрізняються ChatGPT, Claude і Gemini, що дає перемикач effort, як працюють Claude Code і GitHub. Рішення в них виходять, а що відбувається під капотом, вони не розуміють, тому таку систему потім легко зламати або поламати, наприклад, коли API-ключі лежать прямо в коді.
Те саме бачу в дизайнерів: через Claude чи Claude Code вони роблять скіли для роботи з Figma, а як працює штучний інтелект, не знають — для них це чорна скринька.
На одному з моїх тренінгів власник бізнесу наприкінці поділився саме цим болем: тепер можна створити що завгодно, але потім це все доводиться допилювати безкінечно. Ось це і є пастка: ШІ мав розвантажити власника, а в результаті той сидить як програміст і пилить собі дашборди, внутрішні системи, сайти й сервіси 😏 Саме тому з командами я спочатку проходжу базу: як працюють LLM, де вони помиляються і як захистити свої дані, а вже потім ми беремось за власні рішення.
| 2 |  Чому сайт має бути в Bing, якщо ви хочете потрапляти у відповіді ШІ-сервісів
Перевірте, чи ваш сайт є в Bing! Після виступів я часто дізнаюсь, що багато підприємців взагалі не знають про Bing, хоча це другий пошуковик у світі після Google, хай і з великим відставанням.
Але головне тут навіть не трафік із самого Bing. Copilot від Microsoft шукає інформацію саме через Bing, а DuckDuckGo бере звідти більшість звичайних посилань у видачі. Тобто якщо сайту немає в Bing, ви втрачаєте не тільки цей пошук, а й частину відповідей ШІ-сервісів.
Перевіряється все безплатно в Bing Webmaster Tools, і там же Bing дає купу підказок, що на сайті виправити. Якщо сайти вже додані в Google Search Console, там є кнопка, яка імпортує їх звідти разом із підтвердженням, тому вручну підтверджувати домени не треба. Я теж спочатку думав, що доведеться возитись із технічними моментами, а в результаті все робиться легко і швидко. | 80 |
| 3 |  Два заняття з Claude — і менеджер з продажу сам зробив сайт-каталог, з якого отримує замовлення
Колись, ще коли ми жили в гуртожитку, я робив своєму другу сайт за гроші, бо він у цьому не розбирався. Зараз він менеджер з продажу, щодня їздить в офіс і робить дзвінки, і нещодавно ми позаймались з ним Claude — всього два рази по годині-дві.
Після цього він сам зробив сайт-каталог, розсилає його клієнтам і отримує з нього замовлення. Крім цього, він робить у Claude презентації для керівництва і клієнтів, постить статті у свою соцмережу через Buffer і запускає рекламу, а продавати почав більше.
Тому я вважаю, що навчити людей користуватись Claude чи ChatGPT на повну — це перший крок впровадження ШІ в компанії, і в більшості випадків саме він дає найшвидший результат. | 108 |
| 4 |  Замість агента за 2-3 тисячі доларів клієнтам часто вистачає Claude за 20$
Часто до мене приходить клієнт із запитом на агента, а в результаті ми йдемо в навчання, бо на старті зʼясовується, що даних для нього ще немає і їх ніхто не збирав. Після навчання клієнт сам бачить, що ту саму задачу можна було реалізувати в Claude чи ChatGPT за 20$ на місяць і не платити 2-3 тисячі доларів за розробку 😏 | 116 |
| 5 |  Мій стек для розшифровки дзвінків: tl;dv, Fireflies і Whisper
Раніше я слухав записи дзвінків вухами, ще до того, як дізнався про сервіси tl;dv і Fireflies: одягав навушники і на дзвінок у 30 хвилин витрачав хвилин 45, щоб переслухати його і зробити звіт. Інтервʼю з цільовими групами я тоді теж розшифровував руками, бо ШІ-транскрибатори були або дорогими, або такими, що ними не хотілось користуватись. Зараз кожен дзвінок у мене сам перетворюється на текст, а зібрано це з кількох інструментів, які доповнюють один одного.
Основний сервіс
Більшість дзвінків записує tl;dv. Там бот сидить на зустрічі і сам розшифровує все на своїй стороні, а я тільки забираю готовий текст із тайм-кодами і діаризацією, тобто розміткою, хто що говорив. Користуюсь ним з березня 2025, зараз він у мене оплачений на рік. Єдиний нюанс — розшифровка і відео зʼявляються приблизно через 30 хвилин після дзвінка.
Запасний сервіс
Паралельно працює Fireflies на безплатному тарифі. Навіть без оплати там можна одразу після дзвінка глянути нотатки, тому коли текст потрібен прямо зараз, я беру його звідти. Крім цього, це страховка на випадок збою в основному сервісі, бо навіть з усією цією автоматизацією бекап краще мати, а перезаписати зустріч уже не вийде. Найважливіші дзвінки я іноді ще й додатково записую в Monologue (застосунок для диктування), щоб мати дубль для перестраховки.
Локальна розшифровка
Відео, які не йдуть через tl;dv, я розшифровую локально у власному застосунку на Python (зібрав його в Claude Code). Крім Whisper, там працює ще кілька технологій:
• FFmpeg витягує аудіо з будь-якого відео і готує його до розшифровки.
• Silero VAD знаходить у записі фрагменти з мовою і відкидає тишу, на якій Whisper часто вигадує текст.
• Whisper large-v3 через whisper.cpp розшифровує мову, а словник термінів допомагає правильно писати назви сервісів.
• Розмітку, хто саме говорить, робить pyannote на PyTorch.
Все це працює прямо на ноутбуці, тому файли нікуди не відправляються. На новому MacBook Pro з M5 все літає, просто пісня 😎
Підготовка розшифровок для Claude
Далі розшифровки йдуть у Claude, і тут є два моменти, які реально впливають на результат.
Перш за все — замінити [спікер 1] і [спікер 2] на справжні імена. Якщо у вас 10 розшифровок і в одній [спікер 1] — це інтервʼюер, а в іншій навпаки, Claude легко поплутає, хто що сказав.
По-друге — експортувати розшифровку простим текстовим файлом .txt, бо в ньому немає метаданих і зайвої розмітки, які забивають контекстне вікно токенами. | 126 |
| 6 |  Не ведіть занадто довгі чати з ШІ
На тренінгах я пояснюю, що довгі чати не треба вести, тому що в них заповнюється контекстне вікно, а туди заходить не тільки ваш запит, а й уся попередня розмова, відповіді, системні інструкції і памʼять про вас. Коли кількість токенів у чаті збільшується, по-перше, починається деградація відповідей LLM, а по-друге, чат з часом доходить до ліміту контекстного вікна, і тоді ChatGPT чи Claude починає забувати деталі й плутати ваші ж вимоги.
Саме тому я рекомендую для всіх нових задач починати новий чат, а якщо в старому вже проведена велика робота, попросіть сам сервіс написати детальний промпт з усім, до чого ви дійшли, і вставте його в новий чат. | 146 |
| 7 |  Claude + особистий Telegram акаунт: читання чатів, розшифровка аудіо та відеоповідомлень
Я вже давно підключив Telegram до Claude через MCP-конектор і постійно читаю ним робочі чати. Але був один нюанс: замість голосових, кружечків і картинок Claude бачив тільки позначку "голосове" чи "фото", а в переписці з клієнтами саме там часто найважливіше.
Так от, мій друг Руслан Коваленко зробив tg2text — утиліту, яка розшифровує голосові з експорту Telegram-чату.
Я взяв його ідею і перевірки якості та разом із Claude Code доробив свій конектор. Тепер усе працює локально на моєму Mac:
• Parakeet від NVIDIA розшифровує голосові, кружечки і відео
• Whisper large-v3 через whisper.cpp перевіряє сумнівні розшифровки, де могла загубитись частина мови
• Apple Vision читає текст зі скріншотів і фото
Чат на 120 повідомлень разом із голосовими і картинками Claude читає за 4-5 секунд, а повторно — менше ніж за секунду. Дякую Руслану за ідею 🔥 | 152 |
| 8 | Використовувати ШІ як психотерапевта — слизька доріжка
Побачив у соцмережах пост, де людина ділиться промптом для ШІ-асистента на методах когнітивно-поведінкової терапії. Асистент ставить уточнювальні питання, шукає факти й допомагає знизити тривогу, а промпт пропонують скопіювати у свій ChatGPT чи Claude і спробувати самостійно. Виглядає корисно, але я б такому не довіряв.
Ніхто не відміняв бази — того, як побудована LLM і які в ній є підводні камені, навіть у найкращих ШІ-сервісах.
Перш за все — галюцинації, коли ШІ-сервіс впевнено видає вигадане за факт.
По-друге — підлабузництво (sycophancy): сервіс підлаштовується під співрозмовника і погоджується там, де треба було б зупинити. У квітні 2025 OpenAI навіть відкотила оновлення GPT-4o, бо ChatGPT став занадто підлабузницьким.
По-третє — деградація відповідей у довгих розмовах. У дослідженні NoLiMa від Adobe Research 11 із 13 перевірених LLM уже на 32 тисячах токенів опускались нижче половини своєї якості на коротких текстах.
Найбільший страх у тому, що людина буде впевнена: у мене гарний промпт, Claude і ChatGPT зараз уже не помиляються. А потім посеред розмови спливе момент, який неможливо буде задетектити.
Це вже не теорія: дослідники з Brown University дали LLM від OpenAI, Anthropic і Meta роль КПТ-терапевта і знайшли 15 етичних ризиків, серед них погану роботу з кризовими ситуаціями і фальшиву емпатію. Сама OpenAI у жовтні 2025 оцінила, що приблизно 0,15% її користувачів щотижня мають розмови з явними ознаками суїцидальних планів, а це понад мільйон людей на тиждень. У США кілька родин подали позови проти OpenAI, бо вважають, що ChatGPT підштовхнув їхніх близьких до самогубства, а Character.AI і Google у січні 2026 погодились на мирові угоди з родинами підлітків, які загинули або завдавали собі шкоди після спілкування з чат-ботом.
Тому якщо вам важко, йдіть до живого фахівця. ШІ можна використати, щоб знайти психолога чи скласти питання до першої сесії, але не замість неї. А якщо зараз зовсім погано, не пишіть чат-боту, а зверніться на гарячу лінію психологічної підтримки або до близьких. | 142 |
| 9 |  Вайб-кодинг прожив рік: автор терміна вже називає це інакше
На одному обговоренні прозвучало питання, що ми взагалі називаємо вайб-кодингом. Коли людина наговорила Claude "зроби мені щось прикольне", і він зробив? Чи коли в компанії вибудувана система, де розробники вже не пишуть код руками?
Звідки це слово?
Термін придумав Андрей Карпати, один із засновників OpenAI, у лютому 2025. Так він описав підхід, коли ви повністю віддаєтесь "вайбу" і забуваєте, що код узагалі існує: кажете, запускаєте, копіюєте, не вчитуючись у зміни. У листопаді того ж року словник Collins назвав vibe coding словом року.
Що змінилось за рік?
У лютому 2026, рівно через рік, Карпати сам написав, що тоді ШІ-сервіси були слабшими і вайб-кодинг підходив хіба для одноразових проєктів, демо й експериментів. Зараз розробник у 99% випадків не пише код сам, а керує агентами і контролює їхню роботу, тому для цього він запропонував нову назву — agentic engineering. Тобто на питання вище відповідь така: перший варіант — це вайб-кодинг, а другий уже має власну назву.
Чому ця різниця важлива?
Тому що ціна помилки різна в рази. Зламався прототип, зібраний за вечір, — ви втратили вечір. Зламалась система, з якою працюють клієнти, — це вже гроші й репутація.
Що я бачу на практиці?
Люди щось натикали, у них щось вийшло, а на першому ж факапі все зупиняється, бо немає бази. Я сам публікую статті на сайт через конектор до WordPress і скіл з правилами, код при цьому не писав. Але коли щось ламається, я розумію, де шукати, бо за освітою програміст 😎 | 132 |
| 10 |  Прискорив скіл для Figma з 43 хв до 25 хв за один запуск
Нещодавно розбирав з дизайн-командою одного з клієнтів їхній скіл для Claude, який оновлює тексти у Figma. Там один запуск йшов 43 хвилини, і в такій ситуації часто хочеться одразу сісти й переписувати сам скіл.
Для вирішення цієї задачі я підняв всю інфраструктуру в себе локально і попросив Claude Code просто заміряти, куди йде час. Так от, близько 5 хвилин — це робота безпосередньо з Figma, а орієнтовно 38 хвилин забирав сам Claude, бо десь усередині було зациклення 😅
Далі по ревізії знайшлось ще кілька речей: шрифти перезавантажувались при кожній правці, план генерувався заново кожного разу, а результат перевірявся скріншотами там, де його можна перевіряти кодом. Після правок 31 виклик у Figma перетворився на один, а на живому файлі скіл почав працювати в 1,75 раза швидше.
Тому перш ніж оптимізувати скіл чи переписувати промпт, попросіть Claude показати, скільки часу йде на кожен етап. В більшості випадків гальмує зовсім не та частина, на яку ви думаєте. | 119 |
| 11 |  Трекінг лиць у реальному часі — за 9 промптів через Codex
Зробили MacOS-прототип, який трекає обличчя і визначає емоції поверх будь-якого відео на екрані — YouTube, Safari, Chrome, без різниці.
Технічно під капотом: Python захоплює екран через mss, OpenCV YuNet/DNN ловить обличчя, ONNX Runtime з Fer+ класифікує емоцію, Cocoa-overlay малює рамку і підпис українською поверх вікна. Все локально, на CPU, без жодної відправки відео в хмару.
Працює в real-time — швидко, стабільно, з паузою і live-режимом. Маленька панелька, яку можна перетягувати. Бувають артефакти, але загалом вже зараз — робоче рішення. І весь цей скрипт — 9 промптів у Codex. Дев'ять.
Так от. Думка, яка в мене сидить після цього: було б круто, якби AI-кріейтори робили подібні штуки під реальні задачі. Трекінг облич, дронів, об'єктів на заводах — запитів тисячі. Це принесло б суспільству більше користі, ніж черговий фільтр для заміни лиця в Instagram-рілсі.
Технологія одна. Застосування — різні. | 128 |
| 12 |  Як дати ШІ таблицю з персональними даними і не віддати самі дані?
Питання конфіденційності треба закривати до того, як файл пішов у Claude чи ChatGPT, а не після. Все, що ви туди завантажили, уже вийшло за межі вашої компанії.
На мастермайнді для ASDE я показував, як це вирішується без відмови від ШІ. Для цього я зробив міні-інструмент анонімайзер (артефакт у Claude). По суті це окремий HTML-файл: я зібрав його в чаті з Claude, завантажив собі, і тепер він відкривається в браузері й працює офлайн, тобто дані нікуди не відправляються. Під задачі своєї компанії можна зібрати такий самий.
1. Спочатку треба закинути файл в анонімайзер і обрати, що замінювати: імена, пошти, телефони, назви компаній, ідентифікаційні коди. Після цього Ковальчук Н. П. у таблиці стає [особа 1], його пошта — [email 1], телефон — [телефон 1], і так автоматично по всьому списку.
2. Далі знеособлену таблицю можна спокійно віддавати в Claude, щоб він порахував, звів дані і зробив звіт.
3. Ну і саме основне — повернути справжні дані назад! Готовий звіт ви вставляєте в анонімайзер, той бачить мітку [особа 1], знає, хто це, і підставляє дані на свої місця.
Але є важливий момент: інструмент не ловить прізвища у відмінках і назви без лапок, не бачить, що організацію можна впізнати за сукупністю цифр, і не читає PDF та скани. Для базових задач його вистачає, а рішення з безпеки він не замінює. Хоча навіть так це простіше, ніж чистити руками десять аркушів в Excel, де на восьмому легко пропустити якийсь стовпчик 🔒 | 107 |
| 13 |  Зробив бота, який генерує готовий скрипт продажів для сейлз-менеджера
У 2024 один із клієнтів передав мені величезну базу про те, як правильно будувати скрипти продажів. Такі бази в більшості випадків лежать документами, і щоб скласти скрипт під свій продукт, менеджеру спочатку треба все це прочитати.
Тому я зробив навпаки: бот ставить людині питання на основі цієї бази, накопичує відповіді і наприкінці видає фінальний звіт із готовим скриптом продажів, одразу запакований у PDF.
Чи складно було це зробити? — Ні. Тоді я зібрав усе на Assistants API від OpenAI і SendPulse. У серпні 2026 OpenAI цей API вимкнула, а зараз таке рішення якісно робиться одним блоком "ШІ-агент" прямо в SendPulse (там на вибір LLM від OpenAI, Anthropic, Google і DeepSeek).
Де довелось писати код? — Тільки у двох місцях. Перш за все — асистент додавав у відповіді службові позначки-цитати з посиланнями на файли бази, тому їх треба було прибирати, щоб людина не бачила зайвих символів. По-друге — сам PDF, щоб звіт виглядав як нормальний документ, а не просто текст.
Де ще таке працює? — Там, де є велика методичка: онбординг, регламенти, інструкції. Базу знань не обовʼязково давати людям читати, можна дати їм відповісти на питання, а документ зібрати автоматично 😉 | 101 |
| 14 |  Кому з ваших знайомих який випуск подкасту скинути
За ці дні я розповів про кожен випуск "AI головного мозку" окремо. Наостанок — шпаргалка, кому з ваших знайомих який з них скинути:
Другу, який не довіряє ШІ і боїться за свої дані, — "Основа про ШІ за 50 хв".
Колезі, який платить за п'ять підписок одразу, — "Обери свій ШІ-сервіс".
Тому, хто скаржиться, що ШІ видає воду, — "Пиши промпти правильно". Це найкоротший випуск, 33 хвилини.
Батькам, які вважають ШІ іграшкою для айтішників, — "Штучний інтелект в побуті".
Керівнику, який досі не рахував, скільки годин команда витрачає на рутину, — "Штучний інтелект у роботі".
Тому, хто боїться, що ШІ забере його роботу, — "Ці професії замінить AI". Там без залякування: що реально відбувається з наймом і що з цим робити.
Разом це понад п'ять з половиною годин розмов про ШІ простою мовою 🙌 Усі випуски — на YouTube-каналі "AI головного мозку": https://www.youtube.com/@ai_golovnogo_mozku | 99 |
| 15 |  Банки впроваджують ШІ повз власний L&D
Подивився, як справи зі ШІ у 21 українського банку — усе, що є у відкритому доступі: релізи, інтервʼю, виступи, галузеві рейтинги. Шукав просту річ: хто всередині банку відповідає за те, щоб люди навчились цим користуватись.
Відповідь однакова майже скрізь — не L&D. Публічно ШІ в банках представляють ІТ, департамент даних або керівник контакт-центру. Тобто напрямок, який найбільше змінює щоденну роботу людей, іде повз тих, чия робота — цих людей вчити.
Найпоказовіший приклад — Райффайзен, бо там є цифри. Їхній CTO Григорій Таций у грудні 2025 розповів dev.ua: на пілоті було 50 ліцензій GitHub Copilot і 30% реального використання, через 18 місяців — 220 ліцензій і 62%. Вело це ІТ разом із командою безпеки, а вчили через вечірні coffee talks із самим CTO і buddy-систему — робота сильна, але це 400 розробників на банк у кілька тисяч людей. На весну 2026 анонсували курс уже не лише для розробників, і розробляє його команда ШІ.
А тепер те, що я бачу на тренінгах у банках, коли доходить до всіх інших. У корпоративному Copilot люди отримують гірший результат, ніж у своєму ChatGPT, і йдуть в особисті акаунти разом із робочими даними, хоча версію GPT у Copilot уже можна перемикати. Про це, як і про межі дозволеного, дізнаються тільки на занятті. Типова репліка після блоку про дані — "а що, так не можна було?", і це в компанії з окремим відділом безпеки. Ну і частина учасників просто не вміє зайти в корпоративний акаунт, за який банк заплатив.
В цілому, поки ШІ лишається темою ІТ-департаменту, у банку буде дві швидкості: розробка, яка розганяється, і всі інші, які тримаються на особистих акаунтах. А друга швидкість — це вже не питання продуктивності, а питання безпеки. | 108 |
| 16 |  В Україні ШІ поки не звільняє людей, але вже скорочує найм
Шостий випуск "AI головного мозку" — про страх, який є майже в кожного: чи замінить ШІ мою професію. Коротка відповідь — частково так. Найбільше варто хвилюватися тим, хто працює в програмуванні, підтримці клієнтів, введенні даних і перекладах, бо там ШІ зараз розвинений найкраще, а найменше це зачіпає офлайн-професії. У вакансіях уже з'являється вимога вміти працювати з ШІ, а частина власників вважає, що автоматизація коштує дешевше, ніж пошук, навчання й утримання нової людини.
Але масових звільнень через ШІ в Україні я поки не бачу: бізнес просто росте без розширення штату. Редакцію СтопКору ніхто не скорочував. Спочатку ми провели там тренінги, потім зробили кастомні рішення, і тепер це 480 людино-годин економії на місяць — як ще троє редакторів, яких не довелось наймати. У єОселі на питання громадян раніше відповідали три менеджери і тільки в робочий час, а з 2024 першу лінію взяв на себе чат-бот, який працює цілодобово.
Тому цінним стає той, хто з ШІ працює за трьох. Технологія вже є, а впровадження поки відстає, і це якраз час підготуватись: набувати практичного досвіду, прокачувати софт-скіли і вчитися вчитися, бо сьогодні це ШІ, а завтра будуть квантові технології.
Тільки не чекайте, що з ШІ побільшає вільного часу. Разом із продуктивністю ростуть і KPI: там, де раніше на одну таблицю давали три дні, тепер за день треба встигнути десяток 😱
Повна розмова про професії: https://youtu.be/6oqPTvQ_inw | 95 |
| 17 |  ШІ шість разів порахував вартість і шість разів помилився
Я будую базу знань на API OpenAI: одна LLM витягує з текстів конкретні думки, друга працює суддею і перевіряє, чи є під кожною думкою справжня цитата і чи це не вода. Зараз у базі вже понад 10 700 інсайтів.
Скільки коштуватиме обробка, я питав у Claude, і він запевняв мене, що спочатку ціна буде 120$, потім чомусь аж 363$, потім назад до 131$, потім взагалі 64$, потім 92$, а потім 106$. Тобто якась незрозуміла історія.
Так от, жодна з цих цифр не була правдою, тому я почав міряти балансом: записую його до запуску й після, різниця і є ціна. За один день вийшло так: повторна перевірка 300 інсайтів зайняла приблизно 1 млн токенів і коштувала 0,10$, а ще 1,87 млн того ж дня — уже 5,08$. Виходить, перший мільйон за добу коштує центи, а все понад нього — повну ціну.
Пояснення — в налаштуваннях OpenAI, розділ Data controls, де в мене стоїть статус "You're enrolled for complimentary daily tokens". Це обмін: OpenAI може тренувати свої LLM на ваших запитах і відповідях, а натомість щодня дає безкоштовні токени — у моєму випадку до 1 млн на флагманські версії (я працюю на GPT-5.4) і окремо до 10 млн на mini. Як це увімкнути і які ліміти на різних рівнях акаунта — писав окремим постом.
Крім цього, лічильник обнуляється о 03:00 за Києвом, а за зимовим часом — о 02:00. А от запит, який перетинає межу, оплачується повністю, а не тільки його частина понад квоту.
У моїй роботі 97% токенів вхідні, бо ШІ багато читає і мало пише. Для такої суміші мільйон токенів GPT-5.4 коштує близько 2,76$, тобто щоденний безкоштовний мільйон — це майже 83$ на місяць, які реально можна не платити.
Саме під добовий ліміт я перебудував процес: роботу ділю на порції до 700 тис. токенів — запас лишаю, бо фонові задачі теж його з'їдають. Великі пакети запускаю одразу після обнулення, поки квота повна, а прості задачі — класифікацію, фільтри, перший рівень перевірки — переніс на mini, там окремі 10 млн.
В цілому, прогнози вартості, навіть від ШІ, треба перевіряти балансом. А якщо розкласти роботу по днях, частина її може йти майже безкоштовно 😎 | 83 |
| 18 |  ШІ економить мені понад 15 годин на тиждень
У п'ятому випуску "AI головного мозку" ми говорили про ШІ в роботі. Я трекаю свій час, тому можу порівняти, скільки забирала кожна задача до ШІ і скільки зараз: щось скоротилось із години до 30 хвилин, а щось і до трьох.
Звідки ці години?
З рутини, яку ніхто не любить. Промпти я надиктовую голосом через Monologue, і за три тижні застосунок нарахував понад 8 зекономлених годин 🔥 Плюс так легше дати ШІ більше контексту, тому й відповіді кращі. На дзвінки заходить бот tl;dv, сам записує, розшифровує і виписує ключові задачі, а раніше після 30-хвилинної зустрічі я ще 45 хвилин робив це руками.
А найбільший виграш за раз?
На великих разових задачах. Claude зібрав для мене Excel-базу на 46 стовпчиків і 257 рядків із десятків різних файлів, без дублів і ручного пошуку, і це мінус 10 годин за кілька днів.
З чого почати?
Візьміть тиждень і позначте, на що у вас іде найбільше часу. Потім спитайте ChatGPT чи Claude, чи взагалі адекватно стільки на це витрачати і як це скоротити, і впроваджуйте по одній зміні, а не все одразу.
Випуск з усіма сценаріями та інструментами: https://youtu.be/Qwp9ZHVKD9o | 71 |
| 19 |  Мої промпти в бібліотеці NetHunt CRM
Нещодавно команда NetHunt CRM попросила в мене коментар і промпти для нової бібліотеки — ті, якими я сам веду свою CRM у Claude через MCP. Зараз вона вже запущена: понад 100 готових ШІ-промптів під різні ролі, від власника бізнесу до маркетолога.
Так от, чотири з них підписані моїм ім'ям: завести угоду в CRM за підсумком дзвінка, перевірити відкриті угоди на зависання та помилки, зібрати довідку по клієнту перед дзвінком і зробити зріз по закритих угодах за період.
Про запуск уже написали The Page, Focus, AIN, Mind і Межа, а в The Page та Focus вийшов мій коментар. Якщо коротко — я не даю ШІ спілкуватися з клієнтом замість себе, він тримає в порядку все навколо цієї комунікації, і саме тому на дані в базі реально можна спиратися.
Промпти можна просто скопіювати в ChatGPT чи Claude, а з NetHunt, підключеним через MCP, ШІ сам бере актуальні дані з CRM. Але є важливий момент — у моїх промптах прописані конвенції, за якими я веду свою CRM: як називати угоду, що писати в бюджет, коли ставити етап "Успішна угода". Тому перед використанням треба підставити свої, інакше угоди ляжуть у CRM за моїми правилами.
Сама бібліотека тут: https://nethunt.ua/crm-prompts-hub — дивіться, досліджуйте, користуйтесь. Дякую NetHunt, що звернулись до мене, радий поділитися 🤝 | 82 |
| 20 |  ШІ в побуті — не тільки коли щось зламалось
Якось друзі подарували нам вазон, кіт його з'їв, і на лікування ми витратили багато тисяч гривень, бо рослина виявилась токсичною для котів. А вистачило б одного питання до ШІ, перш ніж ставити її вдома.
Так от, про ШІ в побуті здебільшого згадують, коли щось уже зламалось. З поломками він теж допомагає: мій друг увімкнув камеру в ChatGPT, зазирнув нею під капот свого BMW, побачив, що вискочив патрубок, вставив його сам і зекономив купу часу. Але в четвертому випуску "AI головного мозку" ми розбирали, скільки всього можна спитати заздалегідь.
Я, наприклад, перед виступами фотографую себе в дзеркалі й кілька речей із гардероба, а Gemini показує, як це все виглядатиме разом 😎 У покупках мені не потрібна порівняльна таблиця характеристик, мені потрібне рішення з поясненням, що з цього важливо саме для мене. Плюс ШІ з пошуком знаходить той самий товар на різних сайтах, і різниця в ціні буває від 500 гривень до кількох тисяч.
Але є межа, яку я не перетинаю: ШІ може підказати, до якого лікаря йти, а що приймати — вирішує тільки лікар. З технікою чи машиною та сама логіка: знайти причину можна, ставити остаточний діагноз — ні.
Про рецепти, подорожі й документи — у самому випуску: https://youtu.be/xvC4ZQFjYj8 | 70 |
