Максим Драница l ИИ Трансформация

Разработчики без разработки Если вы думаете, что ИИ затронул трансформацию процессов только части отраслей, но только не вашу, у меня для вас плохие новости. Она затронула даже мою. Ещё 2 года назад наш обычный заказ выглядел так: разработать ИИ-ассистента в телеграм или вотсап, собрать голосового ассистента, построить дашборд с ИИ-аналитикой, интегрировать ИИ в различное ПО и построить автоматизацию. Для всего этого нужны были наши разработчики. Прошло всего пара лет, и эти услуги почти никому не нужны. Знаете почему? Потому что теперь это может сделать любой, кто умеет внятно излагать мысли и пользоваться клавиатурой и что самое важное - шевелить мышкой. Инструменты вроде Claude и Codex доступны каждому и львиная доля задач закрывается без найма разработчиков. Моя команда, при этом, не осталась без дела, её работа сместилась выше: защита конфиденциальных данных, локальные модели ИИ, сложные решения, где без компетенции не обойтись. Но всё, что вчера мог сделать только технарь, сегодня делает почти каждый. И вот что это значит для собственника. Стоимость таких разработок упала почти до нуля! Из всех этих инструментов я сам сделал ставку на Claude Code. На нём работаю каждый день и на нём же строю свои интенсивы. Именно благодаря этому инструменту удается воплощать в жизнь все то что о чем я говорил выше.

Пару недель назад ко мне обратилась женщина, которая занимается профориентацией подростков. Она попросила подсказать ребятам с интересом к ИИ, куда двигаться дальше. И меня это зацепило. Я в бизнесе 17 лет и до сих пор его строю. Но вот что важно: 12 из этих 17 лет я не понимал, куда на самом деле двигаюсь и в какой сфере хочу развиваться. Просто хотел быть предпринимателем и бежал. А куда и зачем, не задумывался. Поэтому ребятам я сказал не про профессии, а про другое. Не гонитесь за знаниями ради знаний, доступ к ним теперь мгновенный. Ценно мышление и умение ставить задачу. И держите в голове, что стабильности нет, тогда вы спокойно перемещаете внимание туда, где оно нужно сейчас. А родителям, которые думают, ограничить ли ребёнка от ИИ, я бы сказал нет. Этот инструмент никуда не денется, как когда-то поисковик. Навык жизни с ним обязателен. Работать не над профессией ребёнка, а над его кругозором и мышлением. И помнить, что представление о будущем должно быть его, а не наше. Ведь это их жизнь.

Рубрика "Держу в курсе" На ближайший месяц у меня запланирован ряд встреч в Москве. Кто-то из вас уже был на нашем двухдневном обучении для начинающих. 17 мая я лично проводил блок для продвинутых, где решали бизнес-задачи предпринимателей. Что делали: 1.Анализ больших таблиц через ИИ вместо ручного Excel Разбор и расчёт P&L, бизнес-планов, финмоделей 2.Маркетинговый анализ и анализ конкурентов 3.Стратегическое планирование 4.Оптимизация расписания и фонда оплаты труда 5.Работа с галлюцинациями: как проверять, что нейросеть не выдумала цифры 6.Создание приложений и управленческих дашбордов своими руками Участники сюда приходят со своими файлами и задачами которые хотят решить. Самое главное - каждый ушёл с рабочими инструментами, а не с конспектом. Повторяем 28 июня в Москве. Это не только инструменты, но и крутой нетворкинг с другими руководителями за одним столом. Осталось 8 мест. Читаем и регистрируемся тут: https://mzipnfyw.gensparkspace.com/ А 4 и 5 июля, офлайн, в Москве, будет два офигенных дня по работе с Claude Code. Начинаем с полного нуля: от установки до создания личного «второго мозга». Моя задача - чтобы у каждого на руках остался инструмент, которым он закроет любые свои хотелки по ИИ без разработчиков. Построим свою операционную систему. НИКТО от меня не уйдет пока все не разберутся. Если надо, будем сидеть до ночи ☝️😃 Камерный формат, осталось 4 места. Подробности и запись здесь: https://mdranitsa.com/intensive-claude-code/ P.S. Угадайте чем собран лендинг по Сlaude Code 😃

После эфира по ClaudeCode появилась идея провести открытый эфир в формате «вопрос–ответ» по нейросетям и автоматизации бизнеса. Если у вас есть задача, которую давно хотелось автоматизировать, но непонятно с чего начать — приходите. 📌Разберем ваши реальные кейсы и подскажем: • что можно внедрить уже сейчас; • как это реализовать; • сколько это будет стоить; • какой эффект можно получить для бизнеса. По сути, это бесплатная консультация по внедрению ИИ для ваших процессов. Готовьте вопросы и присоединяйтесь к эфиру: https://us06web.zoom.us/meeting/register/pEiDV8G0QrahTkeLmzQR1w Дата: 11 июня Время: 18:30 Регистрация обязательна!

Данные 📉 Компания без цифр - это ларёк. Раньше с этим можно было жить. С приходом ИИ уже нет. ИИ не работает на интуиции. Он работает на данных. Нет данных - нечего загрузить, нечем обучать, не на чем строить прогноз. Для ИИ такая компания просто пустая. Разница видна на деньгах. Data-driven компания знает, что удержать клиента стоит ей 400 ₽, а привлечь нового 2000 ₽, и переносит бюджет туда, где маржа выше. Компания «по ощущениям» тратит вслепую и узнаёт о проблеме, когда деньги уже потрачены. Дальше разрыв только растёт: одни принимают решения за часы на данных, другие за недели на совещаниях. На конкурентном рынке второй вариант проигрывает и по скорости, и по себестоимости решения.​​​​​​​​​​​​​​​​ Данные - новое золото, без которого далеко не уедет ни одна команда 🤌🏽

ИИ делает нас тупее? 🤷🏾‍♂️ Одним из навыков, которым сейчас важно обладать каждому, является критическое мышление. Это отдельный блок, на котором мы делаем акцент в обучающих продуктах по ИИ. ИИ сейчас обладает очень опасным свойством: манипуляцией информацией. Достаточно мало людей фильтруют всё, что они видят или слышат, слепо доверяя источнику. ИИ, в свою очередь, стал тем, что влияет на каждого. Давайте разберёмся, откуда вы на самом деле получаете информацию, когда обращаетесь, например, к ChatGPT или любой другой нейросети. Когда вы отправляете запрос в ChatGPT, модель никуда не «лезет» за ответом. Внутри неё нет архива, нет папки с фактами, которую она открывает. Большинство представляет это как поиск: задал вопрос, машина нашла ответ в хранилище, выдала. Это не так. Вот что происходит на самом деле. На обучении модель прочитала гигантский объём текста и не запомнила его. Она сжала его в статистику: какое слово с какой вероятностью идёт за каким. Ваш вопрос превращается в числа, и модель собирает ответ по одному слову, каждый раз выбирая наиболее вероятное продолжение. Она не вспоминает факт. Она достраивает, как обычно выглядит ответ на такой вопрос. Отсюда три следствия, о которых стоит знать. 1. У ответа нет источника. Модель не может сказать, откуда взялось конкретное утверждение, потому что оно нигде не лежит как утверждение. Это усреднение по всему, что она прочитала, и в нём правда и ложь перемешаны. (Когда включён веб-поиск, она действительно подтягивает живые источники. Но по умолчанию нет.) 2. Она настроена звучать убедительно, а не быть правой. У модели нет внутренней проверки на истинность. Если она «не знает», она не останавливается, а генерирует правдоподобный ответ всё равно. Это и есть галлюцинация: уверенно, гладко, неправильно. И именно потому, что форма безупречна, вам не за что зацепиться, чтобы усомниться. 3. она подстроена под вас. После базового обучения модель дорабатывают на оценках людей, а люди выше оценивали ответы, которые звучат уверенно и соглашаются с ними. Поэтому система научилась поддерживать ваш запрос. Спросите «почему X истинно», и она найдёт аргументы за X, даже если X ложно. Вот где настоящий риск: не злой умысел, а машина, которая выдаёт вам ту версию, которую вы хотели услышать, в упаковке объективного факта. Поэтому, задавая вопрос ИИ, вы получаете не «ответ». Вы получаете статистически самый вероятный и самый удобный на слух текст: без источника, без проверки на правду, сформированный тем, что было громче всего в интернете. Ровно по этой причине критическое мышление перестаёт быть приятной опцией и становится обязатеьным навыком и фильтром между вами и инструментом, который сконструирован быть убедительным.

Профессии которые пропадут Сейчас одна из самых волнующих тем - профессии которые пропадут из-за ИИ. Нужно сказать, что профессии, как таковые, не исчезнут. Будут пропадать задачи, а профессии будут трансформироваться. Правда, с учетом тендеций, будет точно «оптимизация» по количеству сотрудников в компаниях.Приведу пример. Каждая компания оценивает целесообразность найма, например , специалиста в колл-центр, менеджера по продажам, дизайнера или любой другой позиции. Речь здесь идет скорее о втором человеке в отделе. Сейчас у компаний стоит выбор - нанять дополнительного человека, либо внедрить ИИ который будет работать 24/7 и стоить в разы дешевле повышая уровень дохода в компании и что самое немаловажно - которого не нужно уговаривать работать. Здесь, действительно, наблюдается проблема спроса кадров, так как для того чтобы остаться на плаву и иметь преимущество, компании уже безвыходно должны трансформироваться. На днях я был в международной логистической компании. Их основная цель на 2026 год - сократить количество людей за счет автоматизации, так как это огромная статья затрат компании и они прекрасно понимаю что им больше не нужно столько людей на определенных позициях. Суть запроса не в том чтобы избавляться от людей, а в том чтобы стать конкурентными и удержать позиции на рынке. Это все хорошо, но что делать? Стать еще более компетентным в том что вы делаете, потому как нужно помнить что ИИ - мост между человеком и машиной и что все ключевые решения, продажи, стратегия лежат в конечном итоге на человеке. Развивайте свои навыки еще больше , изучайте как именно ИИ может вас усилить. Печальный исход ждет лишь тех кто застрял на одном месте и не хочет изучать ничего нового и развиваться в своей работе. Знания больше не являются ценностью. Ценность сейчас - навык быстро адаптироваться к новым условиям и умение верно ставить задачи.

Заниматься ИИ бизнесом легко, ведь он на хайпе. Несколько лет назад я принял для себе решение которое стоило мне немалых денег - вышел из бизнеса которым занимался 12 лет. Сделал я это по ряду причин. Но основная, это то что никогда не подводит - чувство что ты не на своем месте, а также интерес и вера в новую для меня технологию ИИ. Если кому-то кажется что найти свое дело можно однажды проснувшись и поняв «вот оно», то так не работает. В моем случае это была череда событий, попыток и огромного количества ошибок. Испытывал ли я в то время сомнения? Да, конечно. Но ровно до момента принятого решения. Ушел ли я сразу туда где был доход? Как бы не так. Почти полтора года я потратил на то чтобы найти нужную мне модель. Любой бизнес или сфера требует усидчивости, фокуса и умения сказать «нет». Экспертиза не рождается за день, она растет при условии что человек не прыгает по «темкам». Есть такое хорошее выражение «оказался в нужное время, в нужном месте». Этого мало и так просто не бывает. Нужно еще быть подготовленным к тому чтобы увидеть в нужное время возможность находясь в этом самом месте. Прост ли бизнес в ИИ? Также не просто как и любой другой. Он требует еще большего внимания, умения адаптироваться к ежедневно изменяющимся технологиям и трендам и умения перевести с технического языка на человеческий. Ко мне частенько приходят с вопросом о том как зарабатывать на ИИ и этот пост мне захотелось написать чтобы ни у кого не возникало иллюзий, что у кого-то есть простой рецепт или «темка» которая внезапно сделала человека состоятельным. За этим всегда стоит работа, настойчивость и опыт.

Черный ящик 🗃️ Большинство работает с моделями типа Claude, ChatGPT, Gemini и другими но никто особо не заморачивается о том что происходит «под капотом» и из-за этого проседает понимание того как же все устроено. Любая языковая модель это мозг, который обрабатывает данные(контекст). И непонятно какой именно контекст о вас собирает эта модель. Я неоднократно упоминал про второй мозг. Сегодня хочу немного развернуть как все работает. Суть в том, что вы сами создаете обычные текстовые файлы, можно с помощью любой нейросети и заносите их в «знания» модели которая будет с этими файлами работать. Вы сами описываете что должно быть в памяти, какие правила(харнесс), что можно, а что нельзя и таким образом собираете под себя инструмент который будет с вами всю жизнь. Этот инструмент будет знать вас и ваши предпочтения лучше вас самих. Лично я каждый день вношу все больше и больше правок в «мышление» нейросети чтобы она меня понимала лучше и мне не приходилось ей каждый раз заново рассказывать каких именно результатов я от нее ожидаю. Здесь можно провести параллель с тем что вы воспитываете на свою позицию преемника который обретет ваш опыт, знания и будет выполнять ожидаемую функцию. Простая работа с ИИ отходит на задний план и уже давно является базой. Сейчас пришло время создавать свою систему. Если кто-то хочет глубже понять как все устроено , рекомендую присоединиться на вебинар который буду проводить 2 июня про Claude Code и расскажу как все устроено у меня изнутри. 📍 Дата: 2 июня ⏰ Время: 19:00 Мск 🔗 Ссылка на регистрацию:

Гонка вооружений 🇺🇸🇨🇳 Ни для кого не секрет что сейчас идет гонка за то кто же возьмем верх в ИИ. На самом деле это проблема о которой мало кто задумывается. На данный момент претендентов немного. Это компании из США. OpenAI и его ChatGPT Anthropic и CLAUDE Google Gemini Meta А также китайские модели DeepSeek и alibaba. Эти компании сейчас определяют что именно читают и думают миллиарды. Это власть которой не было ни у кого в истории. Причем следует разделять лидерство в публичных моделях(доступных каждому) и по прикладному внедрению. Если сша 🇺🇸 - лидер в публичном слое, то Китай 🇨🇳 - в прикладном. Они уже встраивают ИИ в каждый сервис. Через 5 лет будет 2 разных интернета. А для нас это значит что мы будет выбирать к какой экосистеме привязываться. И решение это будет не технологическим, а политическим.

Рубрика кейсы. ИИ-Ассистент Обучение ИИ - один из этапов, и он больше завязан на команду клиента. Но бывают случаи, когда конечно нужна разработка. Рассказываю кейс. У компании, с которой мы работаем, проблема: люди не успевают обрабатывать поступающие лиды. Да, такое тоже бывает, и как по мне так это мечта каждого бизнеса. Прежде чем браться за разработку, мы всегда проводим дискавери чтобы посчитать математику и смотрим, есть ли смысл в разработке. Вот цифры: В воронке одновременно висит больше 600 переписок. Около половины отваливается, не дойдя до записи. Один звонок занимает 5 минут, за это время прилетает 20 новых сообщений. Запись забита на 80% при потолке в 100%. Плюс база 1000+ клиентов, где "залежались" те, кто давно не возвращался. Как решаем: ИИ-ассистент квалифицирует все входящие лиды и передаёт их администратору. Все диалоги в веб-интерфейсе админки, где человек видит переписки и распределение по группам "горящий", "тёплый", "не квал". Ассистент интегрирован в их CRM. Видит свободные слоты, сам записывает или меняет запись. Доп функция - реанимация клиентов с целью увеличения потока. Раз в неделю ИИ по определённому критерию находит тех, кто давно не был, и пишет персональное сообщение с приглашением. Просто представьте сколько нужно проделать такой работы человеку. Итого, вместо найма, 24/7, любой язык и навсегда. Вот деньги, которые можно доставать без вложений в маркетинг, без найма новых людей. Ну а про дискавери - обязательный этап перед разработкой. Он показывает, где именно эти деньги лежат и показывает возможность интеграции с ПО.

Регистрация Claude в России 2026 Записал новое видео, в котором подробно показываю, как зарегистрироваться в Claude из России без лишней путаницы и без риска бана аккаунта на следующий день. Пошагово разобрал: — как выбрать стабильный VPN, чтобы Claude не блокировал IP — как создать чистый Google-аккаунт для регистрации — как купить виртуальную карту через сервис «Плати по миру» — как зарегистрироваться на claude.ai из России через VPN — как оплатить подписку Claude Pro из России — что делать после регистрации, чтобы аккаунт не улетел в бан СМОТРЕТЬ

Стадии, которые пройдёт каждая компания ⚡️ Мы неизбежно двигаемся к тому, что в каждой компании будет работать ИИ. Это просто дело времени. И речь не про использование нейросетей в процессах. Речь про агентские системы внутри процессов, которые выполняют конкретные задачи без участия человека. На днях я выступал на конференции и хочу поделиться одним важным блоком о котором я там рассказывал. Представьте, что ИИ - это новый сотрудник в первый день работы. Толковый, быстро схватывает, способен на многое. Но пока не знает ничего: ни вас, ни вашу компанию, ни как тут принято работать. И у вас есть возможность провести ему правильный онбординг. Заложить то, что считаете нужным, направить, снабдить знаниями. Данные - это и есть тот контекст, который вы передаёте новому сотруднику, чтобы он понимал, что вам нужно. Но чтобы он понял правильно, передавать эти данные нужно на его языке и в удобном виде. Смысл прост. Один раз выстроить контекст так, чтобы ИИ целостно видел всю картину про вас и компанию. И чтобы не приходилось каждый раз объяснять заново. Путь к этому проходит через четыре стадии. Первая. Освоить принцип работы ИИ - понять, как он думает и на что способен. Вторая. Начать выполнять свои задачи вместе с ИИ - в ежедневной работе, а не в теории. Третья. Научиться структурировать контекст - передавать ИИ информацию так, чтобы он понимал вас с полуслова. Четвёртая. Выстроить набор правил для управления ИИ в вашей среде. Это называется харнесс - инструкция о том, как ИИ должен работать именно с вами. Каждая компания пройдёт этот путь. Те кто пройдут его быстрее, убегут вперед. Если у вас есть вопросы и вы хотите обсудить именно ваш кейс, можете написать мне на почту - пообщаемся: ceo@8digital.pro

Пойди разберись 🤦‍♂️ Последнее время очень много вопросов: какую нейросеть выбрать. Спустя долгое время изучения я сделал вывод: совершенно не обязательно разбираться в каждой. Будь то Claude, ChatGPT, Gemini или Grok. Достаточно выбрать одну, которая подходит под ваши задачи и устраивает по качеству ответов. Чтобы вам было легче, вот на что стоит обратить внимание. 1. Gemini (Google) Мультимодальная модель - обрабатывает текст, изображения, аудио и видео одновременно. Сильна в сложных рассуждениях, коде и математике. Главное преимущество - связь с экосистемой Google и доступ к огромному объёму информации. Если вы живёте в сервисах Google, она встроится естественно. 2. ChatGPT (OpenAI) Известен невероятной способностью генерировать связный, живой текст. Универсален, креативен, хорош в разговоре. Для тех кто любит подлиз, ChatGPT станет вашим любимчиком, который будет во всём потакать и говорить, какой вы хороший. Отдельно стоит модель Codex - прямой конкурент Claude Code, отлично справляется с генерацией кода и автоматизаций. 3. Claude (Anthropic). Мой выбор. Разрабатывается с акцентом на принципы HHH - helpful, harmless, honest (полезность, безопасность, честность). Силён в работе с очень длинными текстами благодаря большому контекстному окну - идеален для анализа объёмных документов, подробных отчётов и глубокого понимания сложных инструкций. Воспринимается как более «совестливый» и этичный в ответах. Этот товарищ в состоянии со мной поспорить и доказать свое решение, в отличие от некоторых. И главное - экосистема. Claude Code, лучший инструмент для создания своей среды работы с ИИ: от лендинга до полноценного приложения. И Cowork - тот же Claude Code, но без терминала и кода. Даёшь ему доступ к папке, описываешь задачу обычным языком - он сам собирает файлы, отчёты, документы. Цифровой сотрудник для тех, кому не нужна командная строка. Выбор у каждого свой, и всегда лучше попробовать самому. Один совет: делайте вывод только после работы с платными подписками. На бесплатных вы получите результат, который не отражает реальных возможностей - и составите ложное впечатление. В конечном итоге «самый умный» - это тот, кто лучше всего подходит для вашей конкретной задачи и ваших потребностей. Выбор за вами.

Как перестать попадать на лимиты Claude Code в 2026 — разбираемся, что съедает контекст и как работать в 2-3 раза дольше на той же подписке 🔥 В этом видео я подробно показываю, что на самом деле съедает твой лимит в Claude Code — и как использовать /compact, /clear и session-handoff, чтобы не упираться в "возвращайтесь через 4 часа". Без программистского жаргона, на реальном примере моего парсера вакансий HH. Пошагово разобрал: ➡️ Что такое контекст Claude простыми словами ➡️ Из чего состоит память Claude Code: CLAUDE.md, MEMORY.md, MCP-серверы, Skills ➡️ Как контекст растёт с каждым сообщением и почему лимит сгорает за полчаса ➡️ Хорошие новости от Anthropic — лимиты удвоены с 6 мая 2026 ➡️ Команда /context — как проверить расход прямо сейчас ➡️ /clear vs /compact — когда что использовать ➡️ Session-handoff — мой инструмент для перехода между сессиями без потери контекста ▶️ СМОТРЕТЬ ⚡️ Скачать skill session-handoff бесплатно → https://mdranitsa.com/tools/session-handoff

ИИ-парсер ⚡️ В моей компании, как и в любой другой, периодически встаёт вопрос: где брать лидов. Любой бизнес начинается с клиента, а не с продукта. Поэтому задача номер один - обеспечить стабильный приток нужных лидов. Способов много, но рабочих мало. Контекст - дорого. Соцсети сейчас по разным причинам недоступны. Реклама в Telegram - некачественные лиды. Я решил зайти иначе. Сел с ассистентом, и после нескольких гипотез пришёл к простому ходу. Мой клиент - средний и крупный бизнес. А какие компании растут? Те, кто прямо сейчас нанимает HR и HRD. Это первый признак, что компания расширяется и у неё есть бюджеты. И эта информация лежит в открытом доступе на hh.ru. Дальше дело техники. Мы собрали парсер, который по фильтрам находит компании, нанимающие на эти позиции, отсекает по размеру штата - и автоматически выгружает всё в Google Sheets. Название, сайт, почта, телефон. Готовая база для холодного контакта, собранная без единого менеджера. 🤷🏾‍♂️ Всё это - через Claude. Справился отлично. И дело даже не в парсере. Дело в подходе. Когда ты понимаешь, что почти любую задачу можно решить самому через ИИ - меняется само мышление. Ты перестаёшь думать «кого нанять» и начинаешь думать «как собрать». Научиться этому может каждый.