ValentinChiefIT
رفتن به کانال در Telegram
Новые технологии и мир цифровизации. Активности ИТ мира. Здоровый сарказм про ИТ и бизнес. CIO FinTech&CADTech Лектор Российского общества «Знание» тг @ValentinChiefIT
نمایش بیشتر1 383
مشترکین
اطلاعاتی وجود ندارد24 ساعت
+27 روز
+830 روز
در حال بارگیری داده...
کانالهای مشابه
ابر برچسبها
اشارات ورودی و خروجی
---
---
---
---
---
---
جذب مشترکین
سپتامبر '26سپتامبر '26
سپتامبر '26
+16
در 1 کانالها
اوت '26
+4
در 1 کانالها
Get PRO
ژوئیه '26
+8
در 1 کانالها
Get PRO
ژوئن '26
+14
در 1 کانالها
Get PRO
مه '26
+14
در 0 کانالها
Get PRO
آوریل '26
+11
در 0 کانالها
Get PRO
مارس '26
+22
در 1 کانالها
Get PRO
فوریه '26
+11
در 1 کانالها
Get PRO
ژانویه '26
+13
در 0 کانالها
Get PRO
دسامبر '25
+10
در 1 کانالها
Get PRO
نوامبر '25
+25
در 2 کانالها
Get PRO
اکتبر '25
+69
در 0 کانالها
Get PRO
سپتامبر '25
+26
در 1 کانالها
Get PRO
اوت '25
+10
در 1 کانالها
Get PRO
ژوئیه '25
+74
در 1 کانالها
Get PRO
ژوئن '25
+15
در 2 کانالها
Get PRO
مه '25
+47
در 4 کانالها
Get PRO
آوریل '25
+37
در 1 کانالها
Get PRO
مارس '25
+26
در 3 کانالها
Get PRO
فوریه '25
+46
در 1 کانالها
Get PRO
ژانویه '25
+328
در 3 کانالها
Get PRO
دسامبر '24
+16
در 2 کانالها
Get PRO
نوامبر '24
+47
در 2 کانالها
Get PRO
اکتبر '24
+30
در 0 کانالها
Get PRO
سپتامبر '24
+15
در 0 کانالها
Get PRO
اوت '24
+7
در 0 کانالها
Get PRO
ژوئیه '24
+9
در 1 کانالها
Get PRO
ژوئن '24
+8
در 0 کانالها
Get PRO
مه '24
+375
در 4 کانالها
Get PRO
آوریل '24
+115
در 1 کانالها
Get PRO
مارس '24
+143
در 4 کانالها
Get PRO
فوریه '24
+72
در 5 کانالها
Get PRO
ژانویه '24
+57
در 1 کانالها
Get PRO
دسامبر '23
+470
در 2 کانالها
Get PRO
نوامبر '23
+646
در 13 کانالها
Get PRO
اکتبر '23
+1 118
در 16 کانالها
Get PRO
سپتامبر '23
+1 066
در 0 کانالها
Get PRO
اوت '23
+20
در 0 کانالها
Get PRO
ژوئیه '23
+1 213
در 0 کانالها
| تاریخ | رشد مشترکین | اشارات | کانالها | |
| 27 سپتامبر | 0 | |||
| 26 سپتامبر | 0 | |||
| 25 سپتامبر | +1 | |||
| 24 سپتامبر | +1 | |||
| 23 سپتامبر | 0 | |||
| 22 سپتامبر | 0 | |||
| 21 سپتامبر | 0 | |||
| 20 سپتامبر | 0 | |||
| 19 سپتامبر | 0 | |||
| 18 سپتامبر | 0 | |||
| 17 سپتامبر | 0 | |||
| 16 سپتامبر | 0 | |||
| 15 سپتامبر | 0 | |||
| 14 سپتامبر | 0 | |||
| 13 سپتامبر | 0 | |||
| 12 سپتامبر | 0 | |||
| 11 سپتامبر | 0 | |||
| 10 سپتامبر | +3 | |||
| 09 سپتامبر | 0 | |||
| 08 سپتامبر | +1 | |||
| 07 سپتامبر | +1 | |||
| 06 سپتامبر | +1 | |||
| 05 سپتامبر | +3 | |||
| 04 سپتامبر | 0 | |||
| 03 سپتامبر | +2 | |||
| 02 سپتامبر | +3 | |||
| 01 سپتامبر | 0 |
پستهای کانال
ИИ в проектных организациях - боль которую выдают за результат
Прочитал колонку Игоря Рогачёва про ИИ в проектных компаниях: https://dzen.ru/a/aqo4N6SvPk1kOTDu
📆Много трезвого, и полезного для публики в ней.
Действительно, если можно автоматизировать без нейросети - автоматизируй без нейросети.
🗑Скрипты энтузиастов быстро превращаются в кружок по интересам. Сотрудники уже вовсю несут корпоративные данные в чужие модели ...
🎁 А дальше написан рецепт: и это плагины! Карл
Вайб-кодинг, пара вечеров, и девушка без профильного образования пишет плагин под Revit на бесплатном DeepSeek. Молодец девушка, правда. Только хочется спросить, куда потом уходят жить данные, которые этот плагин насчитал.
А никуда. Плагин живёт внутри конкретной САПР, конкретной версии, на конкретном компьютере. Данные в нём рождаются и в нём же умирают. Проектировщику за соседним столом они недоступны, а после очередного обновления их не найдёт уже и сам автор.
Сколько бы плагинов у вас ни было, десять или сто, это всё равно острова. Конвейер из них не собирается, хоть заведи Git, хоть напиши к каждому документацию. Получится аккуратно задокументированный архипелаг из САПР-плагинов.
В статье есть пример из отдела водоснабжения. Ведущий специалист больше двух недель считал водопотребление: открывал документацию, искал оборудование, лез в паспорт, переводил литры в час в литры в месяц и вбивал в таблицу. Десятки тысяч позиций. Предлагается отдать это ИИ или написать под это очередной плагин.
Можно и так. Но сначала стоит спросить, почему характеристики оборудования пришлось выковыривать из документов, куда их сами же когда-то и положили. Если они живут в проекте как данные, всё считается за секунды, и нейросеть тут не нужна.
Про агентов, которые «сходят с ума» на инженерных данных, Игорь прав. Когда вокруг PDF и чертежи, модели не на что опереться.
🚀Поэтому у нас сначала структура данных проекта, есть жизненный цикл данных от парсинга ТЗ до плановых и проектных расчетов а уже из этого облака данных генерируется документация.
🤖Главный вывод статьи тоже верный: нейросеть усиливает то, что в компании уже есть. Если у вас зоопарк плагинов, она поможет вырастить его быстрее и настолько разнообразнее что у вас фантазии не хватит это себе представить
Поэтому сначала отвечайте себе на вопрос, как вы хотите чтобы жили данные в ваших проектах за пределами САПР
И только потом выбирайте путь автоматизации
Будет много интересного
🔥ValentinChiefIT - новости Российского IT-сектора
| 2 |  Не благодарите) | 241 |
| 3 | Про свежий отчёт McKinsey, который сейчас все понесут в презентации
«The State of AI in 2026», опрос 1,7 тыс. компаний из 97 стран. Пересказывать целиком не буду, там всё ожидаемо: ИИ используют почти все, 44% уже раскатали на всё предприятие(!!!!), восемь из десяти сотрудников говорят, что стали работать быстрее - насколько, вопрос открытый.
Интересное начинается, когда доходишь до денег. Заметный рост прибыли от всего этого увидели 6% компаний, и за год доля не изменилась. То есть люди ускорились, а компании в массе своей этого в отчётности не нашли.
Меня в таких опросах всегда веселит одна вещь. В прошлом году 32% компаний ожидали, что ИИ позволит сократить штат. Сократили в итоге 14%, у двух третей вообще ничего не поменялось. Казалось бы, урок нужно извлечь, но нет - вера в святой ИИ непоколебима)
В этом году сокращений ждут уже 39%. Прогнозы не сбылись, поэтому мы их увеличили.
Сам разрыв между продуктивностью и прибылью никакой не парадокс. Сэкономленный час сотрудника нужно ещё куда-то деть: продать в виде дополнительной выработки или убрать из расходов. Если процесс построен под старую скорость, ускоренный человек просто ждёт остальных. Я это вижу на своих проектах: пока эффект не посчитан в часах на конкретной операции и под него не перестроен сам процесс, никакой ИИ до финансового результата не доезжает.
Ну и помним, кто автор. McKinsey деньги зарабатывает на трансформациях, и вывод «инструмент хороший, но без перестройки организации не взлетит» подозрительно похож на их прайс-лист. Хотя одну вещь они зафиксировали честно: расходы на ИИ выросли настолько, что начали сами сдерживать внедрение. Эпоха, когда это покупали не считая, чтобы не отстать, закончилась. Дальше будут спрашивать окупаемость, как со всех. | 499 |
| 4 | Все же знают что желательно сделать экспорт legacy памяти у Claude?
Была миграция и всё такое.
Времени до 09.09.26
Это бесплатная страховка: если замечаете, что ИИ не помнит чего-то из ранних периодов работы - грузите этот экспорт, ИИ сверит его с текущей памятью и вернет недостающее.
Ну вдруг кто-то не обратил внимания) | 428 |
| 5 | Какой ты вайбкодер? Честная самоидентификация | 315 |
| 6 | بدون متن... | 275 |
| 7 | ИИ внедрили все. Денег не прибавилось
Свежее исследование от РУССОФТ:
За три года генеративный ИИ в разработке ПО прошёл путь с 12,7% компаний до 72,4%. К концу 2026-го будет 93%.
А теперь то, ради чего стоит остановиться. Оборот в 2025-м вырос больше у тех ИТ компаний, кто ИИ НЕ внедрял - на 14,1% против 7,5% у внедривших. Выручка на сотрудника — тоже выше у «безИИшных».
🤖Это не значит, что ИИ бесполезен. Это значит другое, как же я люблю об этом рассказывать))
🅾️Инструмент прикрутили к старому процессу. ИИ ускорил ровно один этап конвейера - написание кода, а это 30-40% времени разработчика. Остальное - ревью, согласования, дебаг, итерации модификаций - осталось нетронутым. Узкое место не исчезло, оно просто сдвинулось дальше по конвейеру.
Более того: сгенерированный код нужно верифицировать, а понять и отревьюить чужую генерацию порой дольше, чем написать самому.
Здесь работает историческая аналогия, которую я люблю. Когда фабрики электрифицировали, но оставляли старую компоновку цехов - просто меняли паровой двигатель на электромотор в той же схеме - прироста производительности почти не было. Выигрыш пришёл, когда цеха перестроили под новую логику.
На это ушли не месяцы. Годы.
✍️С ИИ ровно то же. Раздать всем Copilot и Claude Code - не трансформация. Это электромотор на месте парового, при неизменной компоновке.
🚀Пока сам процесс, роли людей и метрики оценки не переосмыслены, экономического эффекта в отчётности не будет - как бы бодро ни росла эффективность на уровне отдельного разработчика.
🔥Технология не окупается там, где ей не поменяли процесс под себя. Вопрос не в модели. Вопрос в организации труда.
Ссылка на исследование | 262 |
| 8 |  📆Честно говоря, людей которые отсылают на личные ящики корпоративную информацию надо увольнять быстро и безжалостно.
➡️Что касается кормления облачных нейронок корпоративными необезличенными данными - как по мне тоже, следом за первыми
🔘А у вас в компаниях в должностные инструкции внесены допущения про использование ИИ сотрудниками?
🔘А правила обращения с даннымидля ИИ описаны?
🔘А что с ответственностью?
🔘А как дела с анонимизацией?
Никак) я же прав?) Ну-ну)
🅾️А теперь быстренько побежали приводить корпоративные документы в соответствие новому времени | 190 |
| 9 | 🔝Что придёт на смену САПР
Вышло моё интервью в «Стимуле».
📰 Короткий тезис: за тысячи лет принцип работы инженера не менялся. В Древнем Египте — папирус и тростниковая палочка, потом перо, бумага, карандаш. Затем в руках оказалась мышка, а вместо ватмана — монитор. Инструмент менялся. Действие — нет: инженер выдумывает в голове и вручную переносит на носитель.
САПР этот принцип не сломал. Он его оцифровал.
🔆 Мы в Delta Project строим другое — систему генерации инженерной документации (СГИД). Инженер перестаёт чертить рутину и становится поставщиком данных и далее - верификатором результата.
Проектирование выполняет информационная среда.
Что это даёт на практике, где проходит граница между «машина сделает» и «должен один раз сделать человек», и почему классические САПР доживают свою эпоху — в статье по ссылке ⬆️⬆️⬆️ | 348 |
| 10 |  🧠 ИИ ищет идеи в корпоративных чатах
В VK Tech решили систематизировать все сообщения в корпоративных мессенджерах с помощью нейросети, рассказал руководитель направления ИИ компании Роман Стятюгин на ЦИПР.
💬 Мы получили возможность по ключевым словам находить интересные решения, на которые в общем потоке переписок по каким-то причинам не обратили внимание, – отметил эксперт.
Так ИИ открывает возможность не пропустить важные знания. Эффективность мозговых штурмов сотрудников от этого значительно возрастет, а все идеи теперь будут по достоинству оценены
220 технологий х АТК Консалтинг
Теперь и в Max | 283 |
| 11 |  +1Трап намекает на правильную концепцию выходных) | 355 |
| 12 | Уважаемые прекрасные руководители, отправьте, пока лето, сотрудников на удалёнку.
И пробок меньше и ажиотаж ниже будет...
Тем более что где-то он есть, где-то его нет
Всем будет проще | 422 |
| 13 | ✍️Есть большинство — те, кто купили лицензии Copilot, провели пилот, отчитались «мы внедрили AI» — и продолжают работать как раньше. Эффект на производительность — около нуля.
Это парадокс Солоу 2.0.
Что с этим делать руководителю?
Не верить ни одному источнику в отрыве от остальных.
🔘 EY показывает направление — куда смотрят CEO, какие приоритеты в инвестициях
🔘 PwC, NBER, MIT показывают результат — что реально получается
🔘 Разница между ними — это и есть зона роста
И главный вопрос для всех нас: «мы в 5-12% или в 88-95%?»
Ответ почти всегда честнее, чем хочется. | 469 |
| 14 | 🗑«AI работает у 85% компаний». Серьёзно? (лонгрид!)
В январе EY выпустила свежий CEO Outlook 2026. Опросили 1200 CEO крупных компаний. Главный заголовок, который цитируют все: подавляющее большинство руководителей говорят, что их AI-инициативы оправдали или превзошли ожидания.
Умереть не вставать - это было неожиданное заявление.
Цифра разошлась и красуется на каждой второй презентации про внедрение ИИ.
Звучит как индульгенция для тех, кто давно хотел сказать: "AI работает, инвестируем дальше."
⚠️Проблема в том, что это не вся правда. И даже не половина.
Что говорят другие источники
📉 PwC, 29th Global CEO Survey (январь 2026). Та же Big Four, та же категория компаний, опубликовано на следующий день после EY — 19 января.
➡️Только выборка в 4 раза больше: 4454 CEO в 95 странах. Результат: 56% CEO не увидели ни роста выручки, ни снижения затрат от AI. Только 12% получили и то и другое.
📰 pwc.com/gx/en/issues/c-suite-insights/ceo-survey.html
📉 NBER Working Paper 34836 «Firm Data on AI» (февраль 2026). Совместное исследование Federal Reserve Bank of Atlanta, Bank of England, Deutsche Bundesbank и Macquarie University. Опрос 6000 руководителей в США, Великобритании, Германии, Австралии. Результат: 70% компаний используют AI, но 9 из 10 руководителей не зафиксировали влияния AI ни на производительность, ни на занятость.
Более того, среднее использование AI самими руководителями — 1.5 часа в неделю.
📰nber.org/papers/w34836
📉 MIT Project NANDA, «The GenAI Divide: State of AI in Business 2025» (август 2025). Анализ 300 публичных AI-внедрений, 150 интервью с executives, опрос 350 сотрудников. Результат: 95% корпоративных AI-проектов получают нулевой измеримый ROI, несмотря на $30-40 млрд инвестиций. Только 5% компаний извлекают реальную бизнес-ценность.
📰mlq.ai/media/quarterly_decks/v0.1_State_of_AI_in_Business_2025_Report.pdf
🅾️Два опроса Big Four вышли в один день и пришли к противоположным выводам.
EY: «AI работает».
PwC: «56% — нулевой эффект».
Дело не в том, что кто-то врёт. Дело в методологии и формулировках вопросов:
➡️ EY спрашивает: «оправдали ли AI-инициативы ваши ожидания?» — низкий порог. Можно ответить «да» при любом небольшом эффекте. Это самоотчёт восприятия.
➡️ PwC и NBER спрашивают: «увеличилась ли выручка, снизились ли затраты, выросла ли производительность?» — измеримые критерии.
➡️ EY — консалтинговая компания, продающая услуги по AI-трансформации. У них есть коммерческий интерес в позитивной картине.
➡️ CEO систематически завышают оценку своих инициатив в опросах. Признать публично, что AI-стратегия провалилась — репутационный удар.
Парадокс Солоу 2.0 читаем внимательно
В 1987 году нобелевский лауреат Роберт Солоу выпустил легендарную короткую фразу: «Эпоху компьютеров видно повсюду, кроме статистики производительности».
⚡️Контекст: в 1970-80-е годы американский бизнес вложил сотни миллиардов долларов в компьютеризацию — бухгалтерия, документооборот, телекоммуникации, обработка данных. Все говорили о революции. А производительность труда в США росла медленнее, чем до компьютеров.
🔘Прорыв случился только в конце 1990-х — спустя 20+ лет после первых массовых инвестиций. Эрик Бринйолфссон из MIT назвал это «productivity J-curve»: сначала производительность падает (внедрение требует ресурсов, переобучения, перестройки), потом — резкий рост, после того как компании перестроили процессы.
💡Главный вывод тех 20 лет: не технология делает компанию производительнее, а перестройка процессов вокруг технологии. Поставить компьютер на стол — мало. Нужно переосмыслить работу.
🤖С AI происходит то же самое. Только сжатые сроки и в десять раз большие инвестиции создают иллюзию, что эффект должен быть мгновенным. Не должен. И не будет — без той же самой работы по перестройке процессов.
Что из этого следует?
Не то, что EY врёт. И не то, что AI бесполезен.
Следует другое: индустрия одновременно находится в очень разных реальностях.
Есть 5-12% компаний (по разным оценкам), которые научились извлекать реальную ценность из AI. У них дисциплина внедрения, перестроенные процессы, AI встроен в операционку. | 358 |
| 15 | 💚Друзья, прошу помощи — нужны ваши ответы
Запустил исследование: как люди на самом деле относятся к ИИ.
Не нравится мне теория с конференций, и пресс-релизы вендоров
Нужна живая картина — кто пользуется, кто игнорирует, кто опасается, кто разочарован. Результаты войдут в мою научную публикацию.
Что важно:
➡️ Опрос полностью анонимный — не собираю ни имени, ни почты, ни IP
➡️ Нет правильных ответов. Если вы ИИ не пользуетесь — это такой же ценный ответ, как если пользуетесь каждый день
➡️ Это не HR-проверка. Это моё личное исследование, которое идёт в научную статью
➡️ Время 15-20 минут - в зависимости от того, насколько подробно захотите отвечать
Ссылка на гугл форму опроса
💚Буду благодарен всем, кто найдёт время и поделится.
И отдельное спасибо, если репостнете - нужна разная аудитория | 332 |
| 16 | Наконец-то упростили экспериментальные правовые режимы для ИИ
10 июня — параллельно с отклонением маркировки ИИ-контента — Госдума одобрила другую инициативу: расширение экспериментальных правовых режимов (ЭПР) для технологий искусственного интеллекта.
Что изменилось:
➡️ Запуск экспериментов теперь быстрее — упрощены процедуры согласования
➡️ Расширены сферы применения: транспорт, медицина, финансы, госуслуги
➡️ Снижены риски регуляторных санкций для пилотных проектов
Что это даёт бизнесу:
🔘Можно запускать пилоты с ИИ в традиционно зарегулированных отраслях
В целом на этом плюсы закончились, но
2026-2027 годы становятся окном возможностей для запуска ИИ-проектов в регулируемых отраслях. Кто успеет подать заявку на ЭПР сейчас, получит фору в 3-5 лет.
Будет много интересного
🔥ValentinChiefIT - новости Российского IT-сектора | 304 |
| 17 | Госдума отклонила законопроект об обязательной маркировке ИИ-контента
➡️10 июня Госдума не приняла закон, который обязывал бы помечать любой созданный нейросетями контент меткой «Сделано ИИ» — видео, изображения, тексты.
🔘Авторы инициативы — депутаты Гусев, Журавлев и Делягин — приводили аргумент, что 70% граждан не могут отличить сгенерированное видео от настоящего.
Что собственно говоря совершенно верно
Главные причины отклонения по версии профильного комитета:
▪️ Не определены этапы маркировки и ответственные стороны
▪️ Технически невозможно проконтролировать соблюдение
▪️ Развитие ИИ невозможно остановить регуляторными запретами
Что это значит для рынка:
🔆 Компании-разработчики выдохнули — обязательная маркировка означала бы технические затраты и риски штрафов
⚠️ Но проблема никуда не делась: deepfake-мошенничество, манипуляции с видео и дискредитация людей через сгенерированный контент происходят уже сейчас
Месяцем ранее Минцифры опубликовало собственный проект закона о госрегулировании ИИ — там маркировка тоже упоминается, но в более мягкой формулировке. Идея может вернуться в другом виде.
Будет много интересного
🔥ValentinChiefIT - новости Российского IT-сектора | 244 |
| 18 |  Смеюсь. Не над женщинами, которые платят. Над самой ситуацией.
Полмиллиарда рублей в год за автоматические расклады — это не победа технологий. Это диагноз рынка. Люди отвернулись от живой практики не потому, что разочаровались в магии. Хороших тарологов мало, а ведающих — ещё меньше. С такими качествами рождаются, а не становятся: курсы таро не делают человека предсказательницей, оракулом, ведающей поколенческой.
Бот заменяет не меня. Бот заменяет то, что уже было подделкой.
Я работала с разными нейросетями по своему профилю. Тестировала как помощника в трактовке. Ловила на ложных интерпретациях систематически: смягчают тяжёлые карты, обходят темы смерти и болезни, в сложных позициях расклада уходят в обобщения, теряют связь между картами. Принципиально не обсуждаю с ними расклады — понимаю, как они устроены изнутри.
Бот настроен на удовлетворённость пользователя. На то, чтобы вернулась. Чтобы не ушла с тяжестью. Это его архитектура, его коммерческая логика. Поэтому он сглаживает, обещает свет в конце тоннеля, обходит трагедию стороной. Острые моменты не назовёт.
Ведающая может сказать: уходи из этого брака. Не рожай сейчас. Не лечись там, где лечишься. Остановись. Бот этого не скажет никогда — плохой пользовательский опыт.
И тут проходит граница. Цена ошибки.
Когда бот ошибается в рецепте — невкусный ужин. Когда он ошибается в раскладе на партнёра, на ребёнка, на болезнь — цена другая. Человек поверил. Принял решение. Упустил окно, когда ещё можно было что-то поменять. Бот не отвечает за свои слова. Не помнит тебя завтра. Не понесёт твою судьбу на себе, как несёт её ведающая, когда берётся за случай. И это не со зла. Так устроены модели.
И ещё одно наблюдение. По вопросам здоровья нейросеть выдвинет версии и отправит к терапевту, эндокринологу, хирургу — признаёт, что целостную оценку даёт живой профильный специалист. По вопросам магии и предсказания модели делают одно из двух: блокируют тему как опасную или начинают свободно фантазировать. Но ни одна не скажет: это вопрос к ведающей, я тут не специалист. Хотя цена ошибки в таком раскладе бывает не меньше медицинской.
Ещё одно, чего бот не умеет — отказывать. Настоящая практика знает свои края. Не вижу — иди к другой. Не моё — не возьмусь. Сегодня закрыто — приходи через месяц. Бот возьмётся за всё. Выдаст ответ на любой вопрос, даже на тот, который вообще нельзя задавать в лоб. У него нет нюха на запретное, потому что нет связи с тем, что запрещает.
Символы — не словарь. Это живые сущности со своей волей являться или прятаться. Карта может лечь, но не открыться. Камень может молчать. Это знает любая, кто работает руками с инструментом. И не знает ни одна модель — для модели всё в её корпусе открыто. Она не понимает, что значит, когда что-то закрывается перед тобой.
К ведающей идут не за информацией. За информацией идут в гугл. К ведающей идут, когда нужно, чтобы кто-то живой посмотрел вместе с тобой в темноту и не отвёл взгляд.
Бот — собеседник без лица, без тела, без судьбы. Ему нечего поставить рядом с твоей бедой.
Пятьдесят миллионов в месяц — это не плата за предсказание. Это плата за иллюзию, что ты не одна. Дешёвая, быстрая, ничем не подкреплённая.
Бот говорит. Ведающая ведает.
Это разные глаголы и разные миры.
© Ведьма Светлана 🔥 @vedma_svetlana | 316 |
| 19 | Искусственный интеллект зарабатывает там где его не ждали
Пол ярда рублей на онлайн расклады таро - это новая реальность, которую мы заслужили.
Но публикация верная с точки зрения человекоцентричности и экспертности. Так как ИИ не заменяет экспертизу, он даёт лишь статистически ожидаемый результат среднестатистического пользователя
Насколько вы среднестатистические - решать Вам)
А публикацию прочитайте | 286 |
| 20 | Новый способ взлома ТГ аккаунтов, если кто не знает
Звонят от управляющей компании под видом смены домофона
Запрашивают коды доступа.
Это было эпично | 335 |
