B.IA.seed Edge

Глава 4 Бизнес Мы оперативно решили вопрос приема платежей и упаковки сразу в мультиязычной версии. Теперь система продаж заточена под нас и имеет своих агентов-разработчиков, поэтому каждый день выходит по 5-10 обновлений. Поделюсь немного что удалось сделать: 1. Многопользовательская система с доступов всех отделов: продажи/производство/РОП/Руководитель производства/Владелец 2. Автоматический перевод от/к клиенту. Поэтому обсулживать клиентов по всему миру могут русскоязычные менеджеры. Система переводит в native режиме и клиенты не чувствует что с ними общается гугл транслейт. 3. Статистика прошивает все слои всей системы: финансы/менеджеров/производство/маркетинг. Сквозное отслеживание конверсий рекламных компаний. Мы видим буквально все данные. 4. Система сама выполняет часть задач производства прогревая тем самым клиентов. Что позволило вырастить конверсию. 5. Ну и конечно же менеджер-агент Тут можно рассказать подробнее. Был разработан скрипт продаж который лег в ядро агента. - Он общается понимая контекст общения, понимая стадии отработки продажи и подстраивается под общение с клиентом если клиент уводит в сторону. - Агент зовет человека, если не знает что написать. - Имеет систему follow-up пингуя клиента исходя из того о чем было общение с клиентом. - Имеет скилы, умеет брать паузу если человек попросил продолжить позже, умеет присылать ссылки на оплату Но все это конечно не имеет значения если агент не продает. Так вот наш-продает. Нам 4 недели. Скрипт продаж мы делали без помощи специалистов. Все доработки шли в процессе работы и в первую неделю тестов мы конечно больше сливали, пока оттачивали агента и системы. Но даже с учетом всех этих нюансов мы сделали конверсию в 5% в первый месяц. Разгоняя ее до 12% в отдельные дни. Думаю что вполне не плохо. Но конечно это еще не все. Самым интересным является система обучения агента. Она еще в разработке, но я поделюсь некоторыми наработками по ней

Запуск бизнеса в эпоху AI Глава 3 Продажи Окей, лидов мы получили и теперь остро встал вопрос продаж. Мы попробовали запустить продажи через звонки и со старта получили 80% не дозвонов. Думаю, если ваша ЦА это 45+(поколение X) - это может работать. Но наша ЦА миллениалы+. Люди не готовые брать трубку особенно от незнакомых номеров. На тесты ушло где-то 1.5 недели и 0 продаж. Окей, мы переехали в чаты. Главный урок 3: Чаты + соцсети - ключевое место продаж в b2c сегменте. Тут остановлюсь подробнее, потому что я плотно занялся системами вокруг продаж. Еще на этапе звонков я сделал ресерчи как можно подключить AI и в целом у меня получилось создать агента который мог разговаривать с человеком довольно живым голосом. Но нюансов там очень много: Качество даже самых топовых агентов все еще не тянет на живого человека, а люди поняв что говорит агент- не хотят продолжать разговор, чувствуя обесценивание. Регуляторы заставляют предупреждать что звонит AI а не человек и за это предусмотрены большие штрафы во всем ЕС. Звонки не подходят, окей. И тут я понимаю, что с чатами можно развернутся очень быстро и качественно. Буквально за пару дней я сделал ресерчи и выяснил что на рынке есть порядка 80 систем которые предлагают орагнизацию продаж в чатах. Но ни у одной небыло всего набора функций которые я хотел увидеть. И самое главное ни одна не позволяла подключать своего агента и кастомизировать систему под себя. Ну это и логично, потому что в противном случае им пришлось бы предоставить доступ к коду. У меня был список фич от всего предложения на рынке и настроенные агенты с полными лимитами. Через 3 дня мы получили систему которая имела в себе 50% ключевых функций от суммарного скопа фич всех систем. Через неделю показатель перевалил за 80%. Это уровень компаний с оценками в десятки миллионов долларов(Moneychat и похожие). Я уже писал ранее - все что ты знаешь как сделать - ты сможешь сделать и очень быстро. Мы уже в этой реальности. Мы получили первую продажу примерно на 4 день тестов. Новый рынок, новая ниша, новая система продаж. Гипотеза была подтверждена. Теперь из этого всего нужно было создать БИЗНЕС.

Запуск бизнеса в эпоху AI Глава 2 Трафик Примерно месяц назад мой партнер Сергей( он кстати ведет блог о запусках трафика через AI https://www.instagram.com/sergeyshostak ) запустил первую рекламу на продукт которого еще небыло. Задача была протестить нишу. Рынки были выбраны сразу европейские. Мы получили интересные результаты: лид получался по хорошей цене. Мы протестировали несколько европейских стран и казалось бы- более дорогие страны должны стоить дороже, но по факту это корреляция не линейная. В итоге вы можете получить более дешевый лид в стране с более высоким средним чеком. Главный урок 2: Тестировать прежде чем концентрировать усилия.

Вчера произошло важное событие - мы получили наши первые выплаты в новом проекте и вот мои выводы и уроки по запуску компаний в эпоху AI Глава 1 R&D Примерно в марте мы плотно погрузились в мир AI-видео генераций. Построили несколько своих систем по созданию видео. Это был R&D этап. Мы делали продукт, который сможет выдавать приемлимого качества контент. Росло качество отработки наших систем на ряду с качеством генерации моделей. В итоге мы получили работающий продукт. Он не идеален, но он работает и это главное. Как я описывал в посте выше - эта стадия очень опасная. Она затягивает и в ней можно завязнуть на долго. Я думаю что 95% всех создаваемых проектов не будут использоваться. Мы заходили в абсолютно новую нишу. Ни у кого в команде небыло опыта в генерации, да что уж там говорить - в создании контента впринципе. Поэтому 5 месяцев на обучение не выглядят такими уж долгими, но на самом деле нужно было и можно было идти в рынок намного раньше. Главный урок 1: нужно как можно быстрее начать получать первые деньги. Завтра расскажу про первый трафик и первых клиентов

Первые выплаты в новом проекте Вчера произошло важное событие: мы получили наши первые выплаты в новом проекте. Вот мои выводы и уроки по запуску компаний. Глава 1. R&D Примерно в марте мы плотно погрузились в мир генерации AI-видео. Построили несколько своих систем по созданию видео. Это был R&D-этап. Мы делали продукт, который сможет выдавать контент приемлемого качества. Качество работы наших систем росло вместе с качеством генерации моделей. В итоге мы получили работающий продукт. Он не идеален, но он работает, и это главное. Как я описывал в посте выше, эта стадия очень опасная. Она затягивает, и в ней можно завязнуть надолго. Я думаю, что 95% всех создаваемых проектов не будут использоваться. Мы заходили в абсолютно новую нишу. Ни у кого в команде не было опыта в генерации, да что уж там говорить, в создании контента в принципе. Поэтому 5 месяцев на обучение не выглядят такими уж долгими, но на самом деле нужно и можно было идти в рынок намного раньше. Главный урок 1: Нужно как можно быстрее начать получать первые деньги

Почему с AI мы должны были работать меньше, а в итоге работаем больше? Меня посетила мысль: AI вызывает своего рода аддикцию, только она подкреплена ценностью. Можно смотреть сериалы, получать дофамин и ничего не создавать. А можно закончить проект, решить задачу, увидеть работающий результат и получить награду за собственное действие. «Правильный дофамин» здесь, конечно, метафора. Нейробиология не делит дофамин на хороший и плохой. Но она различает пассивную награду и награду, которая зависит от действия: приложил усилие, получил результат. Исследования показывают, что такая связь мотивирует сильнее. Более высокая дофаминовая активность также связана с готовностью прикладывать усилия ради цели. И вот AI резко сокращает расстояние между действием и результатом. Раньше между идеей и работающим продуктом могли быть недели. Теперь ты пишешь запрос, запускаешь агента, получаешь первый результат, сразу его улучшаешь. Каждый цикл заканчивается маленькой наградой, а следующий цикл стоит ещё дешевле. AI увеличивает градиент награды: за меньшее время ты видишь больше результатов собственного действия. Кажется, именно поэтому от работы с AI так сложно оторваться. Исследователи уже выделяют AI addiction как отдельный конструкт. Для него появилась 21-пунктовая шкала AIAS-21, которая измеряет компульсивность, крейвинг, толерантность, отмену, поглощённость и продолжение использования вопреки вреду. Другие шкалы отдельно оценивают гиперзависимость и функциональные нарушения. Особенно интересно, что зависимость от генеративного AI связывают с состоянием потока и немедленной творческой обратной связью. То есть человека удерживает не только стимул сам по себе. Его удерживает быстрый, качественный и видимый результат. Есть и более нейтральный механизм: cognitive offloading. При высокой нагрузке мы отдаём AI часть умственных задач и постепенно формируем функциональную зависимость. Она не обязательно патологическая. Инструмент просто становится продолжением мышления, без которого прежний объём работы уже кажется медленным и тяжёлым. Дальше включается экономика награды. Когда ожидаемая скорость получения результата растёт, человек увеличивает усилие и темп. Исследования мотивации показывают, что награда может одновременно повышать скорость и точность работы. Ты не просто быстрее заканчиваешь задачу. Ты видишь, что следующий результат тоже близко, и берёшь ещё одну. Поэтому обещание «AI освободит нам время» пока часто работает наоборот. По данным Upwork за 2024 год, 77% сотрудников, использующих AI, сообщили об увеличении нагрузки. Восьмимесячное исследование компании из 200 человек тоже обнаружило, что после внедрения AI сотрудники начали работать быстрее, брать больше задач и заполнять работой освободившиеся часы. А анализ дневников использования времени за 2004–2023 годы показал: в профессиях с высокой AI-экспозицией рабочий день вырос примерно на 3,15 часа относительно профессий с низкой экспозицией. Это похоже на парадокс Джевонса. Когда ресурс становится эффективнее, его потребление иногда не падает, а растёт. AI повышает ценность часа работы: за тот же час можно проверить больше гипотез, сделать больше итераций, запустить больше проектов. В результате отдых становится психологически дороже, потому что ты уже знаешь, сколько всего мог бы успеть. Мы получили не машину свободного времени, а машину сжатия расстояния между усилием и наградой. Пока прямых исследований именно про «зависимость, подкреплённую созданием ценности» нет. Это моя гипотеза, собранная из трёх линий данных: AI способен формировать компульсивное использование через поток и мгновенную обратную связь, награда за собственное действие усиливает мотивацию, а рост продуктивности на практике часто приводит к увеличению объёма работы. И здесь главный вопрос уже не в том, полезна эта аддикция или вредна. Вопрос в том, остаётся ли у нас возможность остановиться после созданной ценности, или каждый готовый результат автоматически превращается в разрешение начать следующий. Вроде бы должны были работать меньше. А получилось наоборот)

😂😂

📰 AI-дайджест · 27 июля 1. Block открыла Buzz для координации людей и AI-агентов Код децентрализованного воркспейса опубликован на GitHub; проект также связывает команды с репозиториями. → источник 2. Дженсен Хуанг начал X с защиты открытых AI-моделей В США обсуждают ограничение доступа к китайским моделям. Против выступили Meta, Microsoft, Mistral, Hugging Face, IBM, Mozilla и Nvidia. → источник

OpenAI объявили о выпуске новой версии GPT-5.6 уже в четверг. Очень вовремя кстати. Молодцы OpenAI. Как раз сегодня Антропики продлили доступ к Fable 5, но сообщество не довольно. В твиттере куча злых пользователей, которые успели потратить все лимиты. И не могут продолжить использование. Я считаю что это стратегическая ошибка Антропиков- создавать не верные ожидания. Они выбрали странное окно предоставления доступов, ограничив доступ к среде, хотя лимиты рассчитаны до выходных. Либо это стратегический мув, либо они просчитались. Но сантимент явно не в их пользу, на чем OpenAI отлично играют. P.S. Думаю Anthropic отреагируют на выход моделей от OpenAI и откроют Fable на постоянно основе. Завтра или через неделю или как только увидят первый намек на оттоки пользователей. Ведь это странно- не раскатывать фронтир модель которая съедает твой лимит за 2 дня. А новый GPT уже хочется пощупать) У них есть отличный шанс наверстать обороты. Мне нравится как они действуют в последнее время.

💻 GitHub Drop · 1 июля Это интересная подборка гитхабов, которую агент собрал. Мне кажется, что может быть полезно. Сохраню сюда один пример, потому что он как раз про то, что б не собирать интерфейс руками с нуля. 🚀 JCodesMore/ai-website-cloner-template — Next.js boilerplate для клонирования сайтов с помощью AI agents ⭐ 23.7k (+5937 сегодня) 👤 JCodesMore · X Он анализирует исходный URL, вытаскивает дизайн-токены, ассеты и структуру страниц. Потом генерирует и собирает компоненты для воссоздания интерфейса. По сути можно скормить URL и получить стартовую версию интерфейса, а не собирать всё руками с нуля. 🔗 GitHub

📰 AI-дайджест · 1 июля 1. Anthropic сделала Claude Sonnet 5 доступным всем за $2 Стоимость API снижена до $2/$10 за миллион токенов до конца лета. Базовая цена составит $3/$15. → источник 2. Meta Brain2Qwerty v2 распознает текст силой мысли пользователя Система восстанавливает набираемые слова из непрерывного потока активности мозга без знания точного момента нажатия клавиш. → источник 3. Публичная бета Cursor для iOS позволяет управлять агентами Приложение дает возможность диктовать задачи через Remote Control с телефона. До 5 июля действует скидка 75% на Composer 2.5. → источник 4. Модель Fable 5 возвращается в общий доступ уже завтра Anthropic восстанавливает работу нейросети в связи с недавним снятием экспортных ограничений с компании. → источник 5. Китайская LLM LongCat 2.0 на 1,6 триллиона параметров Нейросеть от Meituan обучена на 50 тыс. китайских чипов без GPU Nvidia. Контекст достигает 1 млн токенов при 48 млрд активных. → источник 6. Интеграция протокола MCP в ComfyUI для AI-агентов Агенты теперь могут самостоятельно собирать нужные ноды и выстраивать графические пайплайны в приложении. → источник

Видимо последние модели мы увидим еще не скоро. Ну ладно, подождем китайцев 😁 На самом деле я разделяю опасения Трампа. Думаю впереди будет еще больше взломов, но ограничение доступа это не выход.

OpenAI выбрали интересный момент для шуток про космос. Рынок и так выглядит так, будто его уже уронили. Крипта лежит на лопатках, а в AI поползли слухи что IPO OpenAI и Anthropic могут перенести. На этом начали проседать чиповые компании. И тут они тизерят ChatGPT 5.6. Названия моделей: SOL, TERRA, LUNA. Ну то есть либо там правда очень любят космологию, либо кто-то решил сделать пасхалку для людей, которые помнят 2022 год. Terra Luna тогда умерла, Solana почти тоже. Совпадение конечно красивое.

Your Tale Flow Каждый день мы рассказываем истории. Окружающим и самим себе. Так уж мы устроены. Тысячи лет назад мы тоже это делали. Собираясь вокруг огня в саваннах. Преодолевая месячные переходы через океаны. Укладывая своих малышей спать. И приходя на работу с опозданием. Именно истории были способом передачи информации до изобретения письменности. Сказания о великих людях вдохновляли новых и толкали маховик эволюции. Истории лежат в основе всех религий и верований. Хороший рассказ может изменить состояние. Вдохновить на большие свершения. Заставить плакать или задуматься. Они разжигают и заканчивают войны. Формируют взгляды целых государств. Несут культурные коды национальностей и поколений. Историями пронизана вся наша жизнь. Раньше мы могли рассказывать истории только с помощью голоса. Хороший рассказчик был желанным гостем в любом доме. Следом появилась письменность, и истории переехали туда. Она стала новым поворотом в развитии сторителлинга. Они стали объёмными и длинными. Некоторые повествовали о жизни народов или даже новых миров. Размах истории больше не ограничивался памятью одного человека. И только в XX веке появились истории, которые передавались с помощью видео. Видео-истории, или так называемые фильмы. Я уверен, что каждый из вас смотрел фильмы, которые были для вас поддержкой, которые вызывали сочувствие и слёзы. Которые вызывали гнев и радость. Которые меняли ваши мысли. Которые меняли ваши жизни. Огромная власть есть у тех, кто ткёт истории. Но такая возможность была далеко не у всех. Порог входа был одним из самых высоких. Создание видео-истории требовало одновременно и команды, и ресурсов, и оборудования, и навыков. Но всё поменялось. В мир вышли генеративные видео-модели. Теперь создание истории становится доступным каждому. Это всё ещё не просто. Всё ещё требует навыков и ресурсов, но уже значительно-значительно меньше. Теперь фильм может снять каждый. Теперь каждый может рассказать свою историю объёмно. Высказать мысль полностью, без каких-либо преград. — кх-кх.. ладно, ладно... Преграды ещё есть 😁. Нужно уметь работать с моделями. Нужно понимать, как работает визуальный язык. Да и не только визуальный. А ещё нарратив, режиссура, написание сценариев. Но есть хорошая новость. Модели уже всё это знают, и можно научить одни модели помогать другим. Разделить их по ролям и объяснить правила. И пусть они разворачивают то, что вы задумали, согласно правилам. К примеру, в режиссуре: план, ракурс, движение камеры — всё это зависит от того, какое настроение вы хотите создать. Как показать героя, который будет в кадре. Эти правила детерминированы. И да, режиссёры их иногда нарушают, но в основном соблюдают. Так же и вы можете получать 80% готового решения и 20% докручивать вручную. Такой была моя идея. Создать систему — научить её делать 80%. Даже скорее 90%. Научить её адаптироваться под стиль, что б через месяцы работы она давала на выходе все 95%. Так рождается YTF. Последние 3,5 месяца я строил эту систему. Это стало возможно благодаря тому, что тремя месяцами раньше я занялся созданием агентской системы, которая позволяет мне теперь строить такие сложные штуки. Я продолжаю балансировать между двумя столпами: агентской системой и YTF. Мой блог будет про всё это: • Мой прогресс в создании видео-историй • Мой взгляд на новости в мире AI • Инструменты, которые я нашёл в мире агентских систем

📰 AI-дайджест · 24 июня 1. OpenAI представила специализированную модель для кибербезопасности GPT-5.5-Cyber набрала 85.6% на бенчмарке CyberGym, обойдя Mythos на 1.8%. → источник 2. ByteDance анонсировала генератор видео SeeDance 2.5 Нейросеть поддерживает нативные 4K, до 50 мультимодальных референсов и интеграцию 3D-моделей. → источник 3. Уход лидеров DeepMind обвалил стоимость компании Alphabet Ноам Шазир и Джон Джампер перешли к конкурентам, из-за чего акции рухнули на 6%, а капитализация снизилась на $250 млрд. → источник 4. В ChatGPT появилась голосовая модель с функцией перебивания OpenAI добавила одновременное прослушивание и генерацию речи. Работает через unpacked-расширение для Chrome. → источник 5. Anthropic планирует вернуть доступ к нейросети Fable 5 Ожидается, что компания завершит урегулирование позиции экспертов USG до конца текущей недели. → источник 6. OpenCulture собрал базу бесплатных курсов от мировых университетов В каталоге доступно около 1700 учебных материалов от Yale, MIT, Harvard и Oxford. → источник

📰 AI-дайджест · 20 июня 1. Claude Opus 4.7 самостоятельно научилась управлять робопсом Нейросеть автономно написала программный код, подключилась к камерам и заставила робота приносить мяч. → источник 2. Создатель трансформеров Noam Shazeer ушел из Google в OpenAI Переход состоялся несмотря на то, что ранее корпорация потратила $2.7 млрд на покупку Character AI ради его возвращения. → источник 3. США отклонили запрос Великобритании на доступ к моделям Anthropic Белый дом отказал премьеру в использовании Mythos и Fable на фоне встречи с CEO OpenAI и Google DeepMind на G7. → источник 4. Meta перевела половину разработчиков на ручную разметку данных От 30 до 50% инженеров продуктовых команд теперь собирают обратную связь для RLHF по коду ИИ в отделе ADO. → источник 5. Медицинское подразделение Midjourney анонсировало ультразвуковой сканер человеческого тела Аппарат работает в 60 раз быстрее МРТ и стоит в 10 раз дешевле. Внутри кольца установлено 40 чипов по 8960 элементов. → источник 6. Anthropic согласовывала безопасность модели Fable с правительством США До релиза компания сотрудничала с USG, при этом прямого запрета на запуск нейросети власти не выдвигали. → источник 7. Премия Илона Маска в SpaceX привязана к дата-центрам Для выплаты $0.58 трлн оценка должна достичь $7,5 трлн при 1 млн колонистов на Марсе. Еще $0.15 трлн зависят от орбитальных серверов на 100 ТераВатт. → источник 8. Ян Лекун публично предрекает скорый крах стартапа xAI Он заявил, что предприниматель вынужденно сдает мощности дата-центров Colossus прямым конкурентам из Google и Anthropic. → источник 9. Amazon отменила релиз отснятого фильма об увольнении Сэма Альтмана Картину Artificial убрали из графика сразу после заключения партнерской сделки между корпорациями на сумму $50 млрд. → источник

📰 AI-дайджест · 17 июня 1. DeepSeek привлек $7.4 млрд при оценке $50 млрд Инвесторы согласились на пятилетний запрет на продажу акций. Полный контроль над стартапом остается у CEO Liang Wenfeng. → источник 2. SpaceX покупает разработчика редактора Cursor за $60 млрд Компания реализовала опцион на полное поглощение. Разработчик AI-редактора кода переходит в статус дочерней структуры SpaceX. → источник 3. Пользователи Anthropic готовят иск из-за занижения лимитов Покупатели подписки Max 20x получают лишь 6-кратное увеличение лимитов от тарифа Pro. Иск станет коллективным для клиентов с апреля 2025 года. → источник