Бизнес-архитектор: Финансы, Путешествия и Роботы

Набившая оскомину аксиома: «меньше бюрократии - быстрее решения». В целом не врут. Знаете, когда в компании появляется первая формальная процедура? Не когда «повзрослели». А когда случилась чувствительная потеря денег: недозаработали или налетели на лишние расходы. Почему так бывает? Один подумал, что другой сделает «как обычно». Третий в это время сделал по-своему. Итог - спор, откат, деньги, срок. Процедуры часто написаны «пролитой кровью и потерянными деньгами». Это не про любовь к регламентам, это про 🛡️ риск-контур...

» Я люблю смотреть на это глазами собственника: сколько стоит ваш информационный шум. Часто проблема не в людях, а в настройках системы. В статье, которая мне понравилась, рабочий день сводят к трем ручкам: • λ (лямбда): сколько прерываний в час • Δ (дельта): сколько минут уходит, чтобы снова «въехать» в задачу • θ (тета): сколько непрерывного времени нужно, чтобы это была настоящая работа ⏱️ Автор берет цифры из исследований: в среднем около 7,5 уведомлений в час (почта + мессенджеры), а возврат в концентрацию после прерывания может занимать 10-16 минут...

” Самый важный сдвиг ближайших лет не в том, что LLM стали умнее. А в том, что ИИ начал получать руки, датчики и право нажимать кнопки. То есть он может не только отвечать на входные данные человека, а сам обогащать знания через эксперимент. 📌 Два поля, где это уже происходит 1. Self-driving labs: автономные лаборатории, где ИИ сам выбирает следующий опыт, запускает оборудование, снимает измерения и обновляет гипотезу. Это не “автоматизация лаборатории”, а замкнутый цикл: планирование - действие - измерение - обучение...

? Я все чаще ловлю себя на мысли: начинающие фаундеры ходят по кругу с вопросом “какие слабые стороны вы видите?”. Вопрос нормальный, но он редко про победу. Победу дает сила - то, что рынок оплачивает и что инвестор считывает за полминуты. Сила часто перекрывает слабости: можно быть средним в упаковке, если у вас железный канал продаж или уникальные данные. А вот “мы решаем проблему” - это база. Как на татами: все умеют бороться. Есть любопытная подсказка из исследований про людей. По данным Gallup, когда человек использует сильные стороны каждый день, он в 6 раз более вовлечен...

В 2024–2025 многие сделали “внедрение ИИ” так: купили подписку → открыли доступ сотрудникам → ждём эффект. Это как в 90-х купить Excel и сказать: “у нас теперь управленческий учёт”. LLM реально мощные. Но проблема в другом: LLM — это речь. А бизнесу нужно мышление, контроль и ответственность. 🔥 Главная ошибка компаний Путать: “умение генерировать текст” с “умением принимать решения и выполнять действия по правилам” Если вы просто раздаёте доступ к LLM: ✅ люди начинают писать письма быстрее...

Anthropic выкатили Cowork в режиме research preview. Это не новый интерфейс для «поболтать с ИИ», а попытка сделать полноценного цифрового коллегу, который берёт задачу и делает её сам. Если по-простому: Claude перестаёт ждать каждого вашего шага и начинает работать как агент. Что принципиально нового Cowork умеет: • самостоятельно планировать последовательность действий; • работать с файлами и папками как с рабочим пространством; • выполнять задачи асинхронно, с промежуточными результатами и финальным отчётом; • держать контекст не в рамках одного запроса, а в логике «задача → исполнение → результат»...

Пока мы спорим «какая модель умнее», на CES‑2026 произошла куда более важная вещь: генеративный ИИ начал превращаться в промышленную функцию — прямо на рабочей площадке. Caterpillar показал, как выглядит “Physical AI” в реальности: • Cat AI Assistant — разговорный слой поверх техники и сервисов: спросил → получил ответ + рекомендацию по эксплуатации, запчастям, обслуживанию. • Голос в кабине вместо инструкций на бумаге: подсказки по безопасности, диагностика “что делать дальше”, быстрый доступ к нужным ресурсам. • Ключевая идея — edge AI (на борту): не “давайте отправим всё в облако”, а “пусть машина помогает здесь и сейчас”, даже когда связь нестабильна...

! 2025 год стал для нас годом глубокого погружения в тему ИИ и финансов. Мы вместе разбирали новые версии моделей, учились превращать сложные процессы в простые чек‑листы, строили бизнес‑игры и обсуждали будущее цифрового рубля. Главное — мы не просто наблюдали за новостями, а искали практическую пользу и думали о рисках и ответственности. В новом году нас ждёт ещё больше возможностей: внедрение agentic AI, новые роли в командах, серьёзные проекты с цифровым рублём и продолжение образовательных инициатив...

Выученные уроки: как с помощью ИИ генерировать данные для уроков по финанализу Есть соблазн: попросить нейросеть «сгенерируй P&L, баланс и ДДС» - и получить красивую табличку за минуту. Но если эти цифры потом должны жить в курсе (анализ, прогнозы, поиск закономерностей), красота быстро заканчивается. Начинается математика и логика учетных связей. Я прогнал этот путь на учебном кейсе торговой компании и вот что реально всплыло. С чем столкнулся (и это типично) * ДДС не бьётся с ОПиУ: по прибыли всё ок, а в денежке «каждый месяц убыточный»...

Умный диктофон с ИИ: когда разговор становится «операционным копилотом» Я давно хотел штуку, которая не просто пишет аудио, а помогает принимать решения прямо в момент разговора. Идея простая: приложение в реальном времени слушает, структурирует беседу и подкидывает подсказки по заранее заданным промтам. 📌 Что уже работает на тестовом стенде * Помощник продажника: ловит контекст диалога с клиентом и подсказывает, что еще спросить, что уточнить, где риск «не дожать» договоренности. * Помощник...

Не Gamma единым: 4 способа собирать презентации с нейросетями Иногда презентация нужна не «красивая», а управляемая: быстро собрать мысль, подтянуть цифры, не потерять источники и уложиться в регламент СД. Коротко 1️⃣ Paper2Slides — опенсорс: превращает PDF/документы в слайды, удобен, когда важен закрытый контур и контроль данных. 2️⃣ Canva (Magic Design для презентаций) — быстрый «черновик + оформление», если нужно сразу похоже на бренд-бук. 3️⃣ SlidesAI — делает слайды из текста и работает с Google Slides/PowerPoint; удобно для командного редактирования...

Программа «ИИ для финансистов»: от Excel к управленческому пакету С ИИ в финансах легко получить «красивый текст» и так же легко - уверенно ошибиться. Поэтому я строю программу не про нейросети, а про управляемость: где деньги, какие сигналы, что делаем дальше. Логика простая: факт -> закономерности -> сценарии -> дашборд -> решение для директора. 📌 Как устроена программа 1) Факт и KPI * Собираем KPI-карту компании из ДДС/ОПУ/БДР * Делаем минимальный набор, который отвечает на вопросы собственника:...