Бюро автоматизации бизнеса "Я на Ботах Волка Съел"

🤔 СМИ умрут? Спойлер: нет. Но изменятся сильно! В новом выпуске подкаста ИИ-41 мы с Романом поговорили с Алексеем Березовым, основателем GiveMe Media, о том, как ИИ уже залез внутрь редакций: 🐺 Выбирает инфоповоды 🐺 Просеивает сотни источников 🐺 Помогает с фактчекингом, SEO и GEO 🐺 Вообще делает то, на что раньше у человека уходили часы жизни То есть пока одни журналисты всё ещё “глаголом жгут сердца”, нейросети уже тихо собирают редакционный конвейер. ❓ Но главный вопрос выпуска: кому мы будем доверять, когда контент станет бесконечным, новости будут приходить через личных AI-агентов, а отличить факт от красивой генерации станет всё сложнее? Этот выпуск - про будущее СМИ, контентную слепоту, новую роль редакций и то, почему выживут не те, кто просто “пишет новости”, а те, кто реально решает задачи аудитории. Youtube | VK | Rutube P.S.: Большая личная просьба! Поставьте лайк открытому видео. Если не досматриваете до конца, то просто оставьте плеер открытым, пусть докрутит видос. В идеале напиши еще комментарий) Нам очень важна и нужна поддержка каждого человека в окружении для развития каналов, чтобы развиваться и делать для вас качественный контент! Заранее 💜

Пару недель назад ездил в Нижневартовск проводить семинар для руководителей НКО и ОНО по ХМАО на тему "ИИ для НКО: как использовать его в социальном проектировании". Всё прошло 🔥: была и теория, и практика, и, что особенно приятно, удалось донести до аудитории реальную прикладную пользу. Благо, у меня есть опыт работы с госзаказчиками, тендерами и грантами, всё таки в b2b и b2g я работаю больше 16 лет. Удалось говорить не абстрактно, а по существу. Мы разбирали, из чего вообще состоит грантовая заявка, как связаны между собой её блоки, где чаще всего всё начинает рассыпаться — и в каких местах ИИ действительно может помочь. Сквозная идея семинара: ИИ не пишет сильную заявку “сам”. Он помогает держать связность структуры. Хороший результат получается только тогда, когда человек остаётся в роли архитектора: задаёт направление, держит смысл, проверяет логику, а ИИ помогает ускорять отдельные этапы, усиливать формулировки, искать слабые места и собирать черновики быстрее. 👀 И ещё один побочный, но очень полезный инсайт. Если работаешь с кодовыми агентами вроде Codex или Claude Code, презентации круто собирать как локальный HTML-сайт. Потом его можно либо перегнать в PDF, либо прямо так и показывать на выступлении. Почему мне нравится такой подход: 🐺 Структура и стиль держатся целостно 🐺 Презентация получается более живой и динамичной 🐺 Меньше боли, чем в бесконечной ручной сборке слайдов 🐺 Наконец-то способ делать визуально внятные презентации без внутреннего страдания И я бы показал свою презу в виде сайта, но ... У меня сгорел SSD 🤣, но это уже другая история! И так, если вы хотите провести подобный семинар для вашей ниши, сферы деятельности или для НКО вашего региона, то пишите мне в личку, обговорим.

Сейчас код руками я не пишу. И, честно говоря, не вижу в этом никакой трагедии. Если даже Андрей Карпаты не пишет код руками, то зачем это делать мне? Но тут есть важный нюанс, который многие пока недооценивают. Проблема вообще не в том, пишет ли код человек или агент. Проблема в том, что без нормальной документации всё это не живёт вдолгую. Можно быстро собрать что угодно, особенно сейчас, когда агенты реально сильно ускоряют разработку. Но потом это всё надо поддерживать, обновлять, развивать и не развалить архитектуру через месяц. И вот здесь начинается самое интересное. Для каждого проекта я веду нормальную, полную документацию: 🐺 архитектура 🐺 логика 🐺 changelog 🐺 запуск 🐺 инструкции по работе Но недавно дошёл ещё до одной вещи, которая после внедрения кажется почти очевидной: документацию надо делить на два слоя. 👨‍🦰 Документация для человека 🤖 Документация для агента Потому что агенту не надо читать весь проект целиком. Это только жрёт контекст и мешает решать узкие задачи. Если в проекте много модулей, сервисов и функций, то правки почти всегда вносятся в конкретные, ограниченные места. Значит и документация должна подтягиваться точечно. Поэтому я ввёл: 🐺 индексный файл 🐺 старт-сессию Сначала агент читает базовые правила, понимает, какие файлы за что отвечают, а дальше уже подгружает только нужные куски документации по мере необходимости. Следующая мысль тоже пришла довольно быстро. Если в каждом проекте я всё равно заново собираю каркас документации, то зачем делать это каждый раз руками? 🚀 Значит нужен стартовый шаблон, который в самом начале проекта сам создаёт нужную структуру и дальше помогает вести её по правилам. И вот это, как мне кажется, одна из самых недооценённых вещей в AI-разработке сейчас. AI меняет не только способ писать код. Он меняет сам способ думать о разработке. Если работаете с агентами, вайбкодите или просто пытаетесь строить что-то серьёзное с помощью AI, очень советую смотреть не только на генерацию кода. Смотрите на: 🐺 структуру 🐺 правила 🐺 документацию 🐺 то, как агент входит в контекст Потому что вдолгую выигрывает не тот, кто быстрее сгенерил код. А тот, кто выстроил систему, в которой это всё можно нормально поддерживать. ✅ Мой канал в MAX

Корпорация из одного человека и ИИ-сотрудников. Быть или нет быть? Вот в чем вопрос! 💀 Недавно я писал про Paperclip. Это оркестратор над ИИ-агентами, через который можно собирать компанию, где значимая часть работы делается уже не людьми, а ИИ сотрудниками. И я уверен, мы и движемся в сторону компаний, где остаётся один, два человека, которые держат контекст, стратегию и финальные решения, а основной операционный слой закрывают AI-агенты. На днях как раз вышла история о компании с оценкой в 1,8 миллиардов долларов, которая фактически построена двумя людьми, братьями Галахер. Не теми что из группы Oasis! 🎸🤘 Для меня это важный сигнал. Следующий шаг выглядит довольно логично: сначала ИИ помогает, потом закрывает отдельные функции, а дальше появляется полноценный агентный штат внутри маленькой, но очень эффективной компании. То есть человек в этой модели становится не исполнителем всего подряд, а архитектором системы. Он задаёт направление, принимает ключевые решения, удерживает смысл и собирает контур управления. А исполнение всё сильнее уходит в агентный слой. И здесь важно правильно понять, о чём вообще речь. Я не про «контент-заводы», которые на каждом шагу продают инфоцыгане. И которые умеют, если умеют, продавать сами себя. Не более. Мне интересен другой уровень. Когда ИИ-агенты закрывают не декоративную автоматизацию, а реальные функции компании: 🐺 Анализ контекста 🐺 Подготовку материалов 🐺 Координацию процессов 🐺 Переходы между задачами 🐺 Операционное исполнение Контент здесь может быть только входной точкой. Потому что его действительно проще всего формализовать и автоматизировать. Но сама идея намного шире. Речь о построении компании, где основная операционная система уже завязана на агентные процессы. С человеком в ключевых точках. С партнёрствами, решениями и ответственностью на стороне человека. Но с цифровым штатом, который реально работает внутри бизнеса. Интересно, через сколько лет корпорация из одного человека и ИИ-сотрудников перестанет звучать как инфошум и станет нормой?

🧠 В бизнесе AI выигрывает не самая умная модель Мне кажется, многие до сих пор смотрят вообще не туда. Когда начинают обсуждать AI для бизнеса, разговор очень быстро скатывается в режим: "а какая модель умнее?" Как будто компания выбирает себе просто самый удобный чат. Но внутри бизнеса это работает иначе. Для одного человека чат может быть магией: открыл, спросил, получил ответ, пошёл дальше. А в компании ценность появляется не в моменте "вау, как ответила модель", а в моменте, когда ты встроил AI в конкретный шаг процесса. Не во весь бизнес сразу. Не в абстрактную "трансформацию". А в узкое место, где можно посчитать экономику, нагрузку и повторяемость. И вот тут быстро выясняется, что важно не только качество ответа. Важно ещё вот что: 🐺 сколько стоит один прогон через API 🐺 какая будет нагрузка на объёме 🐺 как ты контролируешь ресурсы 🐺 насколько результат повторяем 🐺 как это встраивается в следующий шаг процесса Вот здесь и ломается вопрос "какая модель самая сильная?" Сильная для чего? Для вечернего диалога в телефоне? Или для рабочего сценария, где у тебя автоматизация, связка шагов и цена ошибки уже совсем другая? У меня сейчас ощущение простое: в большинстве бизнес-кейсов модель вообще не центр системы. Она всего лишь один компонент. Иногда важный, но всё равно компонент. Главное, как собран сам процесс. Если процесс не оцифрован, узкое место не найдено и экономика не сходится, никакая "самая умная" модель это не спасёт. А если процесс собран нормально, то часто побеждает не самая модная модель, а та, которая нормально встаёт в архитектуру и не ломает экономику. Рабочая логика тут простая: 🐺 сначала раскладываешь процесс на шаги 🐺 потом находишь одно узкое место, где AI реально даёт выигрыш 🐺 потом считаешь стоимость, контроль и повторяемость 🐺 и только после этого выбираешь модель под задачу То есть логика должна быть не "ищем магическую модель", а "проектируем рабочую систему". Как по мне, вот здесь и начинается взрослое внедрение AI в бизнес. А у тебя в компании AI пока выбирают как "самый умный чат" или уже как часть процесса? Напиши в комментариях.