Ольга Пугачева: ИИ для бизнеса

Все откладывала. Казалось, успею потом, есть задачи поважнее. Потом наступило сегодня. Решила сделать дашборд для оценки здоровья портфеля проектов. Раньше это был Excel с цветными ячейками и кучей условного форматирования и формул. Работало, но анализировать было не удобно. Описала, что хочу: 🟦Светлая тема, графитово-золотая палитра, шрифт: Montserrat 🟦Полноэкранный дашборд с 4 режимами: Heatmap / Bubble / Matrix 2×2 / Cards 🟦Drag & drop Excel (SheetJS) + генерация демо-данных при первой загрузке...

? Там про то, как эта штука стоит за половиной мировой истории технологий, от римских кораблей до советских процессоров. Если не видели, вот ссылка. И вот продолжение истории, только уже совсем близко к нам. МФТИ вместе с Positive Technologies открывают первую в России программу бакалавриата по реверс-инжинирингу и защите киберфизических систем. Полноценное направление в Высшей школе программной инженерии. Студентов будут учить искать уязвимости в коде и железе, исследовать защищённость всего: от микросхем до беспилотных автомобилей и роботизированного медоборудования...

Без паники, без сенсаций, просто данные. Исследователи проанализировали 165 миллионов рабочих мест и пришли к выводу: в ближайшие два-три года ИИ изменит от 50 до 55% всех профессий в США. Не уничтожит, именно изменит. Что люди делают на этих работах, станет другим, даже если сама работа останется,- говорит управляющий директор BCG Мэтью Кропп. Мне кажется, это самая честная формулировка из всех, что я читала на эту тему. Полностью исчезнуть могут от 10 до 15% рабочих мест. Это 16-25 миллионов позиций за пять лет...

"Первый документальный фильм о реверс-инжиниринге". Он про то, как люди разбирают чужие вещи, чтобы понять, как они устроены изнутри. Если честно, первые минуты я просто улыбалась. Вспомнила папины часы. И то детское ощущение, когда очень важно посмотреть, что там внутри. Часы потом не тикали. Зато любопытство было удовлетворено полностью. Реверс-инжиниринг это и есть тот самый детский импульс, только возведённый в профессию. Берёшь готовую вещь или программу, разбираешь до последнего винтика и понимаешь, как она работает, без всякой документации...

: Walker S2 от UBTech вышел на заводы BYD, Geely и Foxconn. Поднимает 15 кг, работает 24/7 за счет автономной замены батареи за три минуты. Optimus Gen 3 от Tesla целится в ценник 20-30 тысяч долларов при сроке окупаемости меньше двух лет. Для сравнения: три года назад аналог стоил 250 тысяч. Нейросеть Dodge дает роботу тысячу новых навыков в день, буквально каждый день. Unitree продолжает давить ценой. Модель H1 за 16-18 тысяч долларов с 3D-лидарами и паркуром. В 2025 году компания отгрузила больше 5,5 тысячи единиц, стала первой в мире по продажам...

Ольга Мегорская в 18 лет упала с высоты и оказалась полностью парализована. Заново училась делать всё, что мы не замечаем: ходить, держать ложку, просто двигаться. И именно в этот период она начала работать ассессором в Яндексе, размечать данные для обучения моделей, потому что: ✨ это можно делать из четырёх стен ✨ мозг работает, даже когда тело нет. Потом она стала CEO: построила Toloka с нуля в самостоятельную международную компанию. 72 миллиона долларов инвестиций. Среди инвесторов, кстати, Family Office Джеффа Безоса...

качества Можно читать по одному пункту в день или залпом, как детектив: 1. Гонка моделей: GPT-5.4, Gemini 3.1 Pro, Claude Opus 4.6, DeepSeek V4 За квартал вышло больше 255 релизов, только февраль принёс 12 значимых обновлений. Главные: GPT-5.4 с окном в 1 млн токенов и Computer Use API (5 марта), Gemini 3.1 Pro лидирует на 13 из 16 бенчмарков (19 февраля), Claude Opus 4.6 доминирует на длинных документах и коде, DeepSeek V4 с триллионом параметров и открытыми весами (3 марта). Топ-модели теперь разделяют 1-2 пункта на большинстве тестов...

Он анонсировал Terrafab, завод в Техасе, где под одной крышей будут производить чипы, память и тестировать всё это сразу. Идея в том, чтобы ускорить цикл разработки до предела. Насколько это реально, посмотрим, но звучит амбициозно. ✨ Главная мысль выступления вот в чём: SpaceX, Tesla и xAI больше не три отдельные компании, а части одной системы: 1️⃣SpaceX везёт грузы в космос, 2️⃣Tesla строит роботов и электромобили, 3️⃣xAI развивает LLM. Маск говорит, что через 2-3 года держать ИИ-вычисления в космосе станет дешевле, чем на Земле, потому что там нет облаков и солнце светит постоянно...

Наткнулась на две странные, но интересные новости в мире ИИ-стартапов 1️⃣ Стартап Eon Systems из Сан-Франциско оцифровал мозг мухи. Все 125 000 нейронов, 50 миллионов синапсов. Поместили модель в виртуальное тело и просто... запустили. Никакого кода с инструкциями. Мозг работает внутри симуляции и до сих пор "думает", что у него есть тело. Эксперты спорят, насколько это настоящий "аплоад", но сам факт уже не укладывается в голове. 2️⃣ Немецкий стартап SWARM Biotactics из Касселя пошел в другую сторону...

✨ Paperclip - open-source платформа, которая позиционирует себя как "оргструктура для ИИ-агентов". Идея простая и одновременно немного пугающая: вы задаёте цель бизнеса, нанимаете агентов на роли CEO, CTO, маркетолога, разработчика, и они работают сами. С иерархией, бюджетами, задачами и отчётностью. Полноценная компания из ИИ. В прошлом году мы с командой как раз проектировали что-то подобное. Тогда это казалось немного футуристичным, долго обсуждали, реально ли это вообще нужно рынку. Сейчас смотрю на Paperclip и думаю: рынок уже отвечает...

Буквально. Один замечательный человек задал вопрос, который никак не выходит у меня из головы. Что если модель анализирует не только то, что ты пишешь, но и то, как именно ты это пишешь? Ловит триггеры, учится их обходить и дает не лучший ответ, а удобный? Думаю, вы иногда это замечали. Я пошла искать свежие исследования. Оказывается, у этого явления есть название: сикофантия (подхалимство ИИ). Не лесть в бытовом смысле, а системное поведение. Модель подстраивается под тебя, чтобы ты остался доволен, даже если это идет в ущерб качеству ответа...

Не доклад, не исследование, а интерактивная карта: 342 профессии, 143 миллиона рабочих мест. И одна очень неудобная метрика: риск от ИИ... Я поисследовала данные: Карпатый дал LLM задачу оценить каждую профессию по уровню ИИ-экспозиции от 0 до 10. И ключевой критерий, который он заложил в промт: можно ли эту работу делать из дома, за ноутбуком? Если да, риск высокий, потому что всё цифровое ИИ перестраивает быстрее всего. К примеру, копирайтер, аналитик, программист, переводчик, дизайнер: 8-9 из 10...