Нейрокодинг

OpenClaw — это новые NFT, или почему бизнес снова заигрывает с игрушками Я долго думал, с чем вернуться в инфополе. Хотел было навалить вам про когнитивные слои LLM, SOTA-архитектуры и вот это всё. Но реальность, как обычно, победила: мы в очередной раз ебанулись. Сначала я думал, что OpenClaw — это просто мем на недельку. Ну типа “ха-ха, агент кликает по экрану”. А потом люди начали скупать Mac mini по несколько штук в одни руки, и я такой: окей, всё, мы официально в фазе безумия. Ирония в том, что Mac mini берут не под запуск локальных моделек и не под распределённые вычисления. Их берут, чтобы гонять “магическую вандервафлю”, которой для нормальной работы хватило бы VPS за $5. Потому что все реальные вычисления всё равно в облаке на стороне LLM, а локально у тебя крутится… обычный шлюз. Ну кайф. Экономика абсурда и эффект чёрного ящика Можно, конечно, сказать: “не твои деньги — вот ты и бесишься”. И да, частично так. Но проблема не в том, что кто-то слил сотку, а то и две на железо. Проблема в подходе. OpenClaw — это прям классический Black Box. Архитектура из серии “просто сделай это”: интенция пользователя превращается в команду исполнителю без нормального контроля по пути. Для домашних задач — выглядит эффектно, не спорю. Но в бизнесе такая “слепая исполнительность” — это билет в один конец: - нет детерминизма - нет аудита - нет понятной точки, где ты можешь вмешаться и сказать “стоп, бро, не жги прод” Вот поэтому у меня стойкое ощущение, что OpenClaw — это новые NFT: шум, ожидания “сейчас всё автоматизируем”, а структурной ценности для серьёзного продакшена — хрен да маленько. Mastra.ai — инженерный скальпель для веба Если ваша цель — не аттракцион, а система, которую можно поддерживать, отлаживать и не бояться… смотрите в сторону нормальных фреймворков. Я недавно препарировал Mastra.ai — и это реально пушка для тех, кто живёт в TypeScript/Node.js. Самое ценное там — управляемость через воркфлоу. Ты не надеешься на “магию”, ты описываешь граф шагов: кто чо делает, где границы, какие условия, какие ретраи, какие лимиты. И ещё жир: нативная поддержка MCP. В итоге интеграции с гитом и прочими тулзами превращаются в инженерный процесс, а не в лотерею. Короче, Mastra — это когда тебе нужен контроль, понятное состояние системы и предсказуемый результат. Огонек. CrewAI — когда нужно собрать “виртуальный отдел” Если задача сложнее “пробежаться по сайту и нажать кнопки”, и там реально нужен анализ, перепроверки и нормальная когнитивная цепочка — тут на сцене CrewAI (Python). Фишка CrewAI в том, что ты проектируешь социальную структуру из агентов: – один аналитик – второй редактор – третий менеджер и они могут делегировать, спорить, перепроверять друг друга Это супер подходит для процессов, где один агент может “галлюцануть”, а второй обязан вовремя поймать его за руку. Да, это сложнее, чем “одной кнопкой”, но это как раз то, что надо, когда ты автоматизируешь что-то серьёзное и не хочешь, чтобы система внезапно совершила импульсивную глупость. Сухой остаток для тех, кто принимает решения OpenClaw — забавная демка, которая отлично продаёт Mac mini, но плохо подходит для встраивания в бизнес-логику. Это игрушка. А игрушкам в серьёзных процессах не место. Если вы строите продукт, а не аттракцион — выбирайте инструменты с открытой архитектурой и прозрачным управлением: – Mastra — если вам нужно быстро и чётко в веб-стеке – CrewAI — если вы автоматизируете “как отдел”, а не “как скрипт” А Mac mini… оставьте для локальных LLM, домашнего сервера и прочих штуковин, где он реально будет приносить пользу, а не просто стоять красивым памятником хайпу.

Промптинг «сделай как эксперт» официально сдох. Вышел свежий гайд по работе с Claude Opus 4.6. Той самой, которую юзают топовые кодеры и которую Трамп спит и видит как запретить. Короче, старые подходы типа «отвечай как профи с 10-летним стажем» больше не катят. Нужен новый подход. Ловите план, как заставить ИИ выдавать жир: 1️⃣ Четко ставим задачу Не мямлим, а пишем: «Я хочу, чтобы ты сделал [ЗАДАНИЕ] так, чтобы [КРИТЕРИИ УСПЕХА]». Результат должен быть понятным и измеримым. 2️⃣ Грузим контекст «Сначала полностью прочитай эти файлы, прежде чем отвечать: [имя_файла] — че там внутри». Без контекста — это гадание на кофейной гуще. 3️⃣ Показываем референс Никаких «сделай что-то вроде». Даем сухой чертеж и правила. Делаем реф законом: начинаем месседж с ВСЕГДА или НИКОГДА. Чтобы без вариантов. 4️⃣ Пишем честный бриф Это единственный раздел, который пишем руками. Схема простая: какой результат нужен, чего избегаем, как выглядит успех. 5️⃣ Задаем жесткие правила Прямо говорим: «Внутри мои стандарты и ограничения. Если собираешься нарушить хоть одно правило — остановись и скажи мне». Контроль — наше всё. 6️⃣ Обсуждаем задачу (не начинаем сразу!) «НЕ начинай работу. Задавай уточняющие вопросы, пока мы по шагам не отполируем подход». Лучше 10 минут поговорить, чем 2 часа переделывать. 7️⃣ Строим план Просим перечислить три самых важных правила из файла и выдать план выполнения. Чистая математика и логика. 8️⃣ Согласовываем этапы Просим план максимум из 4 шагов. Стартуем только тогда, когда вы сами сказали «апрув». Мораль: Хватит относиться к нейронкам как к волшебной таблетке. Это инструмент. И если ты умеешь давать четкие инструкции и погружать в контекст — результат будет пушка. Кто уже щупал 4.6? Накидайте реакций или пишите в комментах, как она вам.

Сколько часов уходит в вашей команде на пресейл: ручную оценку, составление смет и переделку КП? Мы посчитали и… создали Нейрогуся — AI-ассистента, который ускоряет подготовку и сохраняет ресурсы, которые раньше тратили на рутину. Помощник выигрывает по сравнению с ИИ-расчетом: снижает риск ошибок, помогает структурировать, но не подменяет финансовую модель. 👉 Оцените, сколько Нейрогусь может сэкономить. #Intelsy #AI #кейc #пресейл #оценкапроекта #автоматизация

ИИ в Figma. Боль или не боль. Ромина Кавчич накатала прям практический гайд по Figma Make — не «поиграться с ИИ», а чтобы оно реально работало на команду, а не плодило ещё один слой хаоса. Главная боль, как она объясняет, вообще не в инструментах. Боль — в потере контекста, когда прыгаешь между ними. Внешние штуки генерят компоненты/стили «как получится», и они не совпадают с вашей дизайн-системой в Figma. Итог предсказуемый: всё это потом приходится сводить руками, синкать, перепроверять, и ты такой: «ну охуенно, спасибо». В статье Ромина разложила процесс по шагам: подключение внешних библиотек и сервисов через MCP-коннекторы, дальше — работа с API, и в конце — публикация демо. Фишка в том, что прототипы генерятся на ваших компонентах, токенах и переменных дизайн-системы — прямо в рабочем файле, без цирка с переездами. И да, там есть конкретные, наглядные примеры, не просто теория. Прокачивать себя в ИИ с фигмой тут: https://learn.thedesignsystem.guide/p/figma-make-wont-work-until-you-do

Отрицательный экономический рост! ИИ оставит всех без работы! Нас заставят пользоваться Max! 😱 Звучит как приговор? Ха-ха, нет. Пока одни паникуют, я и 29 других digital-директоров спокойны. Почему? Потому что мы умеем: 🔹 Находить выход там, где другие видят стену. 🔹 Искать позитив в любом негативе. 🔹 Превращать кризис в точку роста. 🔹 Дружить с ИИ, а не конкурировать с ним. 🔹 И да, оставаться в уютном TG, даже когда все вокруг кричат про «Max». В папке собраны 30 самых стойких, веселых и (да, черт возьми) сексуальных профессионалов индустрии! 🕺💼 Это не просто список. Это люди, которые прошли путь «с самых низов» до владельцев бизнеса и футбольных клубов (у нас есть и такие!). Кому залетать обязательно: Дизайнерам, креаторам, стратегам, SMM-щикам, промт-инженерам, программистам, менеджерам и руководителям. Всем, кто каждое утро просыпается и идет строить индустрию. Если слова Digital, IT и AI для тебя — не просто набор букв, а то, с чем ты сталкиваешься каждый день — эта папка станет твоим счастливым билетом. 🎫 🚀 Успевай забрать папку, пока кризис не наступил! (Шутка. Или нет?)

В 2026 у многих компаний появилась одна и та же проблема: налоговая нагрузка выросла, а прибыль не растет так же быстро. И в этот момент резидентство «Сколково» начинают рассматривать как инструмент экономии на налогах. Действительно ли это так просто? На вебинаре разберем, где реальность, а где ожидания. Без воды: что действительно получают компании, как стать резидентом и главное — успешно сохранить этот статус. ❓ Сколково для бизнеса в 2026: ожидания vs реальность — что получают компании на самом деле 🗓 25 февраля в 17:00 МСК 🔗 онлайн-вебинар Что вы поймете на вебинаре: — нужно ли вам «Сколково» и в чем экономический эффект — как пройти экспертизу и написать заявку — что будет после приобретения статуса (и как не потерять преимущества на отчетности) 🎁 Бонус: чек-листы и другие полезные материалы для участников в конце вебинара! 🔗 Регистрируйтесь по ссылке Реклама. ООО "АЛХЕНА" ИНН 9717088189. Erid: 2VtzqvpC4MZ

Koda: когда весь мир кодит с Claude Code и Cursor, у нас появился свой сильный игрок Пока западные кодинг-агенты становятся стандартом де-факто, у нас тоже не сидят на месте. Команда, которая стояла у истоков GigaCode в экосистеме Сбера, выкатила отдельный продукт — Koda. И это, если честно, любопытно. Что это такое Koda — AI-ассистент для разработчика, который живёт там, где вы и так живёте: VS Code, JetBrains IDE и даже терминал. То есть это не «ещё один чатик в отдельной вкладке», а штука, которая реально работает с контекстом репозитория и помогает решать инженерные задачи, а не просто болтать. Чем отличается от “просто автодополнения” Ключевая ставка — агентский режим. Вы пишете задачу человеческим языком, а агент сам шарится по проекту: находит нужные файлы, понимает контекст и предлагает пошаговый план, что править и где. Плюс базовые режимы, без которых после Cursor уже странно: — автодополнение в редакторе — чат по коду — поиск по проекту/докам Модели и “единая точка входа” Внутри — поддержка нескольких современных моделей, а если есть доступ к своему провайдеру, то просто подключаете API-ключи и работаете в одном интерфейсе. При этом у Koda заявлена бесплатная модель — чтобы закрывать повседневку без «опять кончились лимиты». Так, а почему это может выстрелить именно у нас? Проблема локального рынка обычно не в промптах (с этим уже все научились), а в суровой реальности: VPN, оплаты, доступность провайдеров, корпоративные контуры и вот это всё. Koda изначально проектируют как решение которое “работает из коробки”, а для компаний — с нормальной опцией развёртывания в закрытой инфраструктуре. И вот это уже звучит как то, что реально будут брать, а не просто тестить на выходных. Если вы давно хотели workflow уровня Cursor/Claude Code, но в российских условиях постоянно упирались в доступы — за Koda точно стоит последить. Знаете еще наши продукты? Пишите в коментах.

CFP Merge Tatarstan в самом разгаре 🔥 17-18 апреля мы планируем собрать топовых экспертов со всей страны в Иннополисе в пятый раз. Первые спикеры уже на сайте. 👉🏻Подать свой доклад можно до 17 февраля на сайте конференции. 👉🏻Открыт прием заявок и на проведение нетворкинга или активности любого формата. Оставить свою заявку можно здесь. Если ранее вы подавали заявку на Merge Moscow, но хотите перенести доклад на конференцию в Иннополисе, напишите нам на почту: info@mergeconf.ru

Figma Make: когда нужно не заставить дизайн работать (да, снова про нейрости) Итак, про боль В какой-то момент статичного дизайна уже мало. Нужно, чтобы люди прокликали сценарии, увидели состояния, почувствовали поведение — как в продукте. Варианта два: Собирать классический прототип в Figma и страдать от стрелочек и логики или использовать достижения нейрочеловечества превратив дизайн в рабочий код через Figma Make. А что такое Figma Make Figma Make — это среда внутри экосистемы Figma, где интерфейсы и интерактив собираются через диалог с моделью, прямо как в ChatGPT: ты пишешь промтом, что должно происходить, добавляешь референсы из дизайна — и Make генерирует функциональный прототип или простой веб-интерфейс, который уже можно “пощупать”. Дальше всё идёт итерациями: уточняешь, докручиваешь, правишь точечно — без пересборки с нуля. Промты как сценарий, контроль остаётся у дизайнера В Make важно не “нарисуй красиво”, а “вот сценарий”. Что делает пользователь, что интерфейс показывает в ответ, какие состояния нужны (loading/empty/error/успех), какая логика срабатывает. Ты задаёшь правила — Make собирает, а ты направляешь следующими итерациями, удерживая структуру и смысл. Главная фича: результат не заперт в генераторе То, что Make сгенерил, можно превратить в обычный Figma-дизайн: копировать, редактировать, доводить руками или публиковать как готовый mvp. И это решает ключевую проблему генерации — когда “едет” визуальная консистентность. Ты можешь отполировать кусок до нужного качества, вернуть его как референс и попросить Make продолжить уже по обновлённому эталону. Связка с Figma Sites: закрывает пробелы по компонентам и интерактиву В Figma Sites сайты собираются быстро, но часто упираешься в ограничения: не хватает нестандартного компонента, интерактивной секции или небольшой логики, которую пока не хочется отдавать разработке. Make здесь работает как дополнение: быстро собираешь нужный блок через диалог и возвращаешь его обратно в общий Figma-процесс. В итоге дизайнер закрывает не только внешний вид, но и часть поведения — не выходя из экосистемы. Где даёт максимум эффекта Make особенно полезен, когда нужно показать “как работает”: формы и валидация, фильтры и сортировки, состояния загрузки и пустые экраны, интерактивные блоки для лендингов. Вместо долгого и кривого переноса в код ты быстрее получаешь живой прототип — и решаешь, что довести руками, а что продолжать промтами.

Не так давно я решил для своего YouTube-канала сделать бота. Не простого, а максимально похожего на человека. Мне захотелось воссоздать личность со всеми повадками, привычками, реакциями и маленькими микропаттернами поведения. Вот, чтобы скинул ему мем — он понял и как-то отреагировал. Попросил селфи — прислал, и всегда одинаковый, потому что референсный образ генерируется исходя из предпочтений пользователя, заданных при создании. Плюс голосовые: можно разговаривать с ним как с живым собеседником в классическом представлении этого. Но всё это рушится в тот момент, когда у бота нет нормальной памяти. Если он не понимает, что происходило раньше, не помнит детали, не опирается на собственную историю, общение разваливается. Исчезает ощущение связности, осознанности, «человечности». И тут появляется главный вопрос: как дать память тому, у кого её по умолчанию нет? Коммерческие модели вроде ChatGPT или Grok не умеют дообучаться под конкретного персонажа или набор данных по-умолчанию. Вы можете создать GPTs, но не сможет обращаться к нему через API и дообогащать образ. Это просто невозможно — у них нет такой функции. Всё, что не помещается в контекстное окно, здесь же и исчезает. Долгие диалоги, многодневные переписки, повторяющиеся темы — модель ничего из этого не помнит. Передавать прошлое промтом бессмысленно: промт разрастается, ответы становятся хуже, стоимость растёт. Мне нужно было добиться эффекта долгосрочной памяти, не имея самой памяти. И здесь как раз пригодился RAG. RAG если объяснять человеческим языком — это способ хранить отдельные фрагменты «жизни» отдельно от модели и доставать их по смыслу. Не по словам, а по тому, что пользователь имеет в виду. Каждое важное сообщение, факт, событие (embeddings) или реакцию я превращаю в вектор (vector) — такое числовое представление смысла — и кладу в базу (PostgreSQL). Это даёт возможность искать ближайшие по смыслу штуки, когда пользователь задаёт новый вопрос. Если он спрашивает: «Как прошла твоя неделя?», бот смотрит в свою память, находит все связанные фрагменты и рассказывает. Причём делает это одинаково хорошо и сегодня, и через год. Потому что эти события он не «генерирует», а действительно «прожил» и сохранил как факты. Под такой подход идеально подходит сценарий, где у бота есть собственная жизнь. Я встроил расписание: он ходит на работу, на пилатес, в кофейню, в клуб, на день рождения подруги. Это не просто декоративные действия — каждое такое событие попадает в память и становится частью истории персонажа. Он сам обогащает свой персональный слой без участия пользователя. Если человек не общался с ботом неделю, он всё равно сможет спросить: «Ну что, как у тебя всё прошло?» — и бот расскажет по фактам, а не фантазируя. И через неделю расскажет то же самое. И через год — тоже. Потому что для него это действительно произошло. Вся эта история работает только если память организована как надо. Я разделил её на три слоя. Личные знания конкретного персонажа (Character RAG) — всё, что касается его прошлого, характера, отношений, событий и истории взаимодействий с конкретным пользователем. Профессиональный слой (Profession RAG) — чтобы речь специалиста звучала как речь специалиста, а не как пересказ учебника. И третий слой (Global RAG) — поведенческие паттерны: как реагировать на повторные вопросы, как сокращать ответ, как корректно поправить собеседника. Эти слои работают по приоритетам, чтобы бот не путался и не противоречил себе. Так появляется эффект живого диалога. Не за счёт модели, не за счёт дообучения, которого попросту нет (точнее оно есть, только реализовано другими методами и об этом как-нибудь потом), а за счёт правильно построенной памяти вокруг неё. Это похоже на «Чёрное зеркало», но в хорошем смысле: бот ведёт свою жизнь, помнит её, не искажает события и не теряет связность. И только так можно получить поведение, которое действительно напоминает осознанное общение, а не набор случайных ответов. Если вам интересна тема построения человекоподобных ИИ-ассистентов, то буду рад продолжить рассказывать про свой проект.

Практический гайд: создание тест-кейсов, которые не устаревают Новая порция экспертизы от нашей команды. QA-инженер Intelsy, Вадим, опубликовал на Хабре развернутое руководство по созданию устойчивых тест-артефактов. Проблема: кейсы отстают от требований, становятся «мертвым грузом» и требуют больше времени на поддержку, чем на само тестирование. Решение: в статье разобраны принципы и техники для создания долговечных тестов: • Фокус на бизнес-логике, а не на UI. • Умеренная детализация и использование абстракций. • Параметризация данных и регулярный рефакторинг. • Четкие предусловия/постусловия и интеграция в процесс разработки. Есть наглядные примеры «до/после», шаблон структуры и чек-лист. Применение этих подходов помогает нам снижать затраты на поддержку тестов на 40-60%. Читать статью #qa #тестирование #методология #практика #intelsy

Илон Маск и его прогнозы на Всемирном экономическом форуме (часть 2): 🔥 Солнце — единственный источник энергии, который нам нужен Если посмотреть на Солнечную систему, то Солнце составляет 99,8% всей массы. Оно — источник почти всей энергии. Маск говорит, что даже если бы мы сожгли Юпитер (который занимает 0,1% массы системы), энергия Солнца все равно округлялась бы до 100%. Чтобы полностью обеспечить все электричество США, не нужно застраивать всю страну солнечными панелями. Достаточно площадки размером всего 160 на 160 километров (100 на 100 миль) в каком-нибудь малонаселенном уголке Невады или Юты. Это ничтожно малая часть территории страны. То же самое касается и Европы: небольшой части солнечной Испании или Сицилии хватит, чтобы запитать весь континент. 🔥 Будущее компьютеров — в открытом космосе Маск планирует перенести огромные центры обработки данных для ИИ прямо в космос. В течение ближайших двух-трех лет SpaceX начнет запускать спутники-серверы на солнечной энергии. Почему в космосе? Там в пять раз выгоднее использовать солнечные панели: нет облаков, нет смены дня и ночи, нет атмосферы, которая крадет энергию. К тому же в тени космоса невероятно холодно — всего 3 градуса выше абсолютного нуля (3° Кельвина). Это идеальные условия для охлаждения мощных компьютеров, которые на Земле постоянно перегреваются. 🔥 Искусственный интеллект станет умнее всех нас очень скоро Темпы развития ИИ пугают даже самого Маска. Он предсказывает, что уже к концу 2026 года появится ИИ, который будет умнее любого отдельного человека. А всего через пять лет, к 2030 или 2031 году, компьютерный разум станет умнее, чем все человечество вместе взятое. Это случится гораздо быстрее, чем многие ожидают, и это навсегда изменит то, как мы живем и работаем. 🔥 Полеты в космос станут в 100 раз дешевле Главный прорыв, над которым работает SpaceX прямо сейчас — это полная многоразовость ракет. Сегодня его ракета Falcon 9 уже приземляла первую ступень более 500 раз, но верхнюю часть все равно приходится выбрасывать. Это как если бы после каждого полета на самолете вам приходилось выкидывать сам самолет. С новой гигантской ракетой Starship ситуация изменится: она будет полностью возвращаемой. Это снизит стоимость доставки грузов в космос в 100 раз — цена упадет ниже 100 долларов за фунт (около 450 грамм). Это сделает космос доступным для бизнеса и колонизации. 🔥 Марс ближе, чем кажется Для Маска Марс — это не фантастика, а план на ближайшие годы. Полет туда занимает всего 6 месяцев. Главная трудность в том, что планеты сближаются только раз в два года. Когда его спрашивают, хочет ли он умереть на Марсе, он в своем стиле отвечает: «Да, но только не в момент удара об поверхность». Он призывает всех быть оптимистами. По его мнению, гораздо лучше быть оптимистом и ошибиться, чем быть пессимистом и оказаться правым, ведь только вера в хорошее будущее заставляет нас двигаться вперед. Взял на fb у Igor Perekopsky

Илон Маск выступил на Всемирном экономическом форуме. Представьте себе мир, где роботов больше, чем людей, электричество почти бесплатно, а путешествие на другую планету стоит не дороже перелета через океан. Именно такую картину рисует Илон Маск. Что говорит? (Часть 1) 🔥 Главная цель — спасти «свечу сознания» Маск считает, что главная задача всех его компаний — сделать так, чтобы у нашей цивилизации было великое будущее. Он сравнивает человеческое сознание с маленькой, хрупкой свечой в огромной темноте космоса. Эта свеча может легко погаснуть из-за природной катастрофы или ошибок самих людей. Поэтому его миссия — расширить границы нашего сознания за пределы Земли: на Луну, Марс и со временем к другим звездным системам. Это своего рода «страховой полис» для человечества: если на Земле что-то пойдет не так, жизнь должна продолжиться на других планетах. 🔥 Мы, скорее всего, одни во Вселенной. Многие спрашивают Маска об инопланетянах, и он отвечает иронично: «Если кто и знает об инопланетянах среди нас, так это я». На сегодняшний день у его компании SpaceX на орбите находится 9 000 спутников, и ни разу им не пришлось маневрировать, чтобы избежать столкновения с инопланетным кораблем. Исходя из этого, он делает серьезный вывод: жизнь и сознание — это невероятная редкость. Мы должны вести себя так, будто мы единственные разумные существа во Вселенной, и сделать все возможное, чтобы этот свет разума не погас. 🔥 Наступает эпоха «сверх-изобилия» Маск уверен, что сочетание искусственного интеллекта и роботов — это единственный путь к окончательной победе над бедностью во всем мире. Он называет это «устойчивым изобилием». Когда роботы станут повсеместными, а ИИ — бесплатным или очень дешевым, мировая экономика вырастет до невероятных масштабов. Его прогноз прост: в будущем роботов будет больше, чем людей. Они смогут производить столько товаров и услуг, что вы даже не сможете придумать, что еще попросить у своего робота — все ваши потребности будут удовлетворены полностью. 🔥 Роботы-помощники в каждом доме Маск верит, что скоро у каждого человека будет свой человекоподобный робот. И дело не только в производстве вещей. Роботы станут незаменимы в быту: они смогут присматривать за детьми, играть с домашними животными или ухаживать за пожилыми родителями. Сегодня уход за стариками — это очень дорого и сложно, а молодых людей становится все меньше, чтобы справляться с этой задачей. Безопасный и надежный робот-сиделка станет спасением для миллионов семей. 🔥 Старение — это техническая ошибка, которую можно исправить Маск считает, что старение — это не какая-то мистическая тайна, а вполне решаемая инженерная задача. Он заметил интересную вещь: все 35 триллионов клеток в нашем теле стареют одновременно — не бывает так, чтобы левая рука была старой, а правая молодой. Это значит, что внутри нас есть некие «синхронизирующие часы». Маск уверен, что когда ученые поймут, как работают эти часы, мы сможем не только продлевать жизнь, но и обращать старение вспять. Однако он предупреждает: смерть тоже важна, иначе общество станет «закостенелым», в нем пропадет энергия и свежие идеи. 🔥 Главное препятствие для ИИ — нехватка электричества Мир производит чипы для ИИ с невероятной скоростью, но мы столкнулись с проблемой: электрические сети не успевают за технологиями. Производство чипов растет взрывными темпами, а производство электроэнергии прибавляет всего по 3–4% в год. Уже к концу этого года чипов может стать больше, чем розеток, в которые их можно включить. Единственное исключение — Китай, который строит энергетику гигантскими шагами, возводя атомные станции на 100 гигаватт и развертывая солнечные панели невероятными темпами. Взял на fb у Igor Perekopsky

Все готовы?

БАТТЛ ПРОГНОЗОВ: Энтузиаст vs Скептик Какое будущее ждет корпоративный ИИ в 2026 году? Приглашаем вас стать свидетелями жаркой дискуссии о главных трендах и рисках внедрения искусственного интеллекта в бизнес в следующем году! Дата: 25 декабря Время: 15:00 (МСК) Ссылка на эфир Ссылка на эфир Участники: ЭНТУЗИАСТ (ЗА ИИ): Константин Зудов — Креативный директор Intelsy СКЕПТИК (ПРОТИВ ИИ): Кирилл Баринов — Руководитель 1С направления Intelsy РЕФЕРИ БАТТЛА: Татьяна Сеппар — Коммерческий директор Intelsy Узнайте, кто окажется прав: те, кто видит в ИИ золотую жилу, или те, кто призывает к осторожности. Не пропустите главную битву умов декабря!

Вебинар уже скоро! 11 декабря в 17:00 (МСК) разберёмся, что сегодня считается нормой в автоматизации учёта, и почему многие компании до сих пор работают «на костылях». Спикер: Кирилл Баринов — эксперт по системам учёта и автоматизации. Что будет на вебинаре: 📌разберём, какие процессы обязаны быть автоматизированы в 2025-2026; 📌покажем реальные примеры, где компании теряют деньги и время; 📌ответим на вопросы и разберём живые кейсы. Если хотите понять, где ваша компания по уровню автоматизации и что нужно подтянуть, — приходите. 📅 11 декабря, 17:00 (МСК) Регистрируйся Регистрируйся Регистрируйся

🎨 Дизайнеры, выдыхаем? Или готовимся к новой гонке? В последнее время все только и говорят о том, что AI в первую очередь «оптимизирует» дизайнеров. Что ж, посмотрите на это! От начала до конца — это 100% контент, созданный нейросетями по промптам талантливейшего AI-креатора Келли Бёш. 🎤 Кто пострадает первым? Судя по таким результатам, стоит задуматься: может, AI ударит не по графическим дизайнерам в первую очередь, а по шоу-бизнесу, исполнителям и музыкантам? Кажется, скоро их ждёт самый серьёзный передел рынка. 💡 Куда двигаться дизайнерам? Этот кейс — отличная демонстрация. Дизайнеры и специалисты из креативной сферы должны превращаться в таких вот AI-креаторов-универсалов, как Келли Бёш, которые создают продукт «под ключ» — от идеи до финального видеоряда и музыки. 💰 Цена вопроса Просто представьте: сколько бы стоил такой ролик, сделанный «в реале»? Миллион долларов? Пять? Десять? Келли Бёш создал его, используя свой талант, навык работы с нейросетями и, возможно, $100 на подписку и мощности. Разница колоссальная. В общем, бегите осваивать новые инструменты! Эпоха AI-креаторов уже здесь.

Самое мощное AI-видео, что я видел за последние годы Музыка, текст, вокал, визуал — всё создано не командой продакшна, а нейросетью по промптам талантливейшего AI-креатора Келли Бёш. Честно? Таких мурашек от музыкально-визуального ряда у меня не было со времён MTV ❤️ И вот что самое интересное. Пока дизайнеры переживают, что «AI заберёт их работу» — этот ролик показывает совершенно другое: 👉 первые, кого реально затронет новая волна AI, — исполнители и шоу-бизнес. Песня, клип, визуальная стилистика, эмоция — всё создано без артиста, без студии, без команды в 50 человек. И здесь на сцену выходит новая профессия — AI-креатор. Не «дизайнер, которого заменит ИИ», а человек, который умеет из нейросетей вынимать масштабные идеи, целостные проекты, произведения, которые раньше стоили бы миллионы. Сколько бы стоило создать такой клип в реальности? $1M? $5M? Команда продюсеров, художников, музыкантов, постановщиков, операторов, CG-отдел — огромный бюджет и месяцы работы. А тут — талант + насмотренность + навык работы с ИИ. И, условно, $100 на генерации. Это и есть новая креативная экономика. И дизайнеры здесь в выигрышной позиции — если перестанут бояться и начнут эволюционировать в AI-креаторов. Как Келли Бёш. Как те, кто уже сегодня создаёт проекты «под ключ» в содружестве с нейросетями. Будущее пришло. Оно не про замену — оно про тех, кто умеет комбинировать свое творчество и мощь технологий.

Вебинар: Kotlin Multiplatform — как сократить бюджет разработки в 2 раза 📅 4 декабря ⏰ 19:00 (МСК) Разбираем только деньги, сроки и стратегию — без углубления в код. Что получите: • Экономия 40–60% за счёт единой логики • Одновременные релизы iOS и Android • Один стек для мобильных, десктопа и веба • Более дешёвое масштабирование • Поддержка выгоднее, чем у Flutter и RN Спикеры: Никита Жудин — руководитель мобильной разработки Intelsy Николай Фетюхин — генеральный директор Intelsy VK: https://vkvideo.ru/video-213610970_456239205 YouTube: https://youtube.com/live/W71gXT9OWuE?feature=share

Вебинар: Kotlin Multiplatform — как сократить бюджет разработки в 2 раза? 📅 Дата: 4 декабря ⏰ Время: 19:00 (МСК) На этом вебинаре мы не будем глубоко погружаться в код. Мы сфокусируемся на финансовой стороне и стратегических преимуществах Kotlin Multiplatform (KMP) 🎯 Ключевые вопросы для бизнеса: ✔️ Экономия: снижение затрат на 40–60% благодаря единой логике для всех платформ. ✔️ Скорость: фичи выходят одновременно на iOS и Android, time-to-market сокращается. ✔️ Унификация: KMP + Compose = один стек для мобильных, десктопа и веба. ✔️ Масштабирование: запуск на новые платформы с минимальными вложениями. ✔️ Выгода: дешевле и надёжнее в долгосрочной поддержке, чем Flutter и React Native. 🛠 Ведущие: 👤 Никита Жудин (Руководитель мобильной разработки Intelsy): Расскажет о лучших практиках внедрения и архитектурных решениях, влияющих на поддержку. 👤 Николай Фетюхин (Генеральный директор Intelsy): Обсудит вопросы ROI, интеграции KMP в существующую инфраструктуру и стратегическое планирование. ✅ Этот вебинар для: Предпринимателей и СЕО, ищущих пути повышения операционной эффективности. CTO и Технических директоров, принимающих стратегические решения об используемом стеке. Менеджеров проектов, отвечающих за сроки и бюджет мобильной разработки. 🔗 Регистрация: Не упустите возможность получить готовый стратегический план по оптимизации вашей мобильной разработки! 🔗 Регистрация 🔗 Регистрация 🔗 Регистрация