🧠 Эх, нейроночка, куда ж ты котишься...
Друзья из Рейтинга Рунета выкатили ежегодный прогноз про то, что нас ждёт в 2026-2027. Обстоятельный получился док по разным сферам — от политики до маркетинга и ИИ.
Про последнее предложили и мне поделиться мнением. Практически со всем согласен, но кое-какие тезисы хотелось бы расширить и углубить.
✦ AI БОЛЬШЕ НЕ «ИНСТРУМЕНТ», А НОВАЯ ФОРМА РАБОТЫ
На замену нейрочатам пришли агенты — они делают задачи, проекты, а порой и целые процессы с минимальным участием человека.
Не «подготовь мне рекламные креативы», а «собери анализ аудитории и продукта, придумай Big Idea, нарисуй графику, напиши тексты, прогони через аудитора — я приду и дам финальный вердикт».
Это всё переворачивает с ног на голову. Ты перестаёшь делать сам и начинаешь управлять сеткой агентов, докручивая их в критических точках.
Кто продолжит относиться к ИИ как к «крутому гуглу» — не успеет за теми, кто перестроил свою работу под автономные процессы.
✦ ГЛАВНЫЙ НАВЫК — КАЛИБРОВКА
Знание синтаксиса — кода ли, формулы ли — больше не обязательно. Андрей Карпати в своё время назвал это вайбкодингом: достаточно описать результат, остальное сделает машина.
При этом критично уметь калибровать ответ. Знать, когда машине можно верить, а когда следует проверить.
И тут включается занятный эффект, когда ИИ возвращает тебе глубину твоего же вопроса. Опытные юзеры получают качественные ответы куда чаще новичков, и не из-за лучших моделей, а потому что просто умеют формулировать запрос.
Короче, хочешь хороший ответ — учись формулировать хорошие задания.
✦ ИИ СИЛЁН ТАМ, ГДЕ СЛОЖНО, И ТУПИТ ТАМ, ГДЕ ПРОСТО
ИИ напишет стратегию на сто страниц с аналитикой и тут же ошибётся в дате запуска или подпишет письмо чужим именем.
И это самая большая засада для бизнеса.
Ты впечатляешься тем, как ИИ красиво справился со сложным и перестаёшь проверять простое. А клиенты теряют доверие именно на простом: одна перепутанная цифра в коммерческом, одна странная фраза в письме поддержки — и всё, пора краснеть.
Поэтому «закинуть деньги в подрядчика и получить результат» не работает. Без протокола проверки и обученной команды внедрение проваливается. Не потому, что ИИ плохой, а потому что заказчик наивный, полагая, что можно просто «внедрить ИИ».
✦ ЧТО ДЕЛАТЬ, ЧТОБЫ ВНЕДРИТЬ ИИ В КОМАНДУ
① Не начинайте с громкого «внедряем ИИ». Начинайте с рутины — 2-3 скучные задачи, которые съедают часы. Эффект сразу становится виден, команда привыкает без сопротивления.
② Сначала процессы, потом технологии. Если описанных процессов нет, а данные хаотично лежат в десятках чатах и ещё хрен пойми где — даже ИИ будет проблематично с этим работать. Сначала порядок.
③ Запрос должен идти сверху, но не приказом. Руководство само должно понять, что важно не только «закинуть денег», а именно что перестраивать процессы. Иначе команда саботирует.
④ Найдите своего ИИ-продакта. Новый навык в каждой команде — юнит на стыке бизнеса и IT, умеющий переформулировать задачу под модель и наоборот.
⑤ Скепсис рассасывается на конкретных кейсах. Покажите, как нейромозг за 10 минут делает то, на что джуну нужен день и сопротивление ослабнет.
***
Короче, я сторонник подхода, что внедрение ИИ — это внутреннее движение команды, которое может быть усилено внешней экспертизой, но никак не замещено.
Накидайте кейсов, а как у вас идёт внедрение нейросетей в компании? Интересно же.
Друзья из Рейтинга Рунета выкатили ежегодный прогноз про то, что нас ждёт в 2026-2027. Обстоятельный получился док по разным сферам — от политики до маркетинга и ИИ.
Про последнее предложили и мне поделиться мнением. Практически со всем согласен, но кое-какие тезисы хотелось бы расширить и углубить.
Ребята вообще вовремя постучались. Буквально накануне имел длинный разговор с другом, работающим в госструктуре. Вот как раз и обсуждали весь этот хайп про «внедрение ИИ».
✦ AI БОЛЬШЕ НЕ «ИНСТРУМЕНТ», А НОВАЯ ФОРМА РАБОТЫ
На замену нейрочатам пришли агенты — они делают задачи, проекты, а порой и целые процессы с минимальным участием человека.
Не «подготовь мне рекламные креативы», а «собери анализ аудитории и продукта, придумай Big Idea, нарисуй графику, напиши тексты, прогони через аудитора — я приду и дам финальный вердикт».
Это всё переворачивает с ног на голову. Ты перестаёшь делать сам и начинаешь управлять сеткой агентов, докручивая их в критических точках.
Кто продолжит относиться к ИИ как к «крутому гуглу» — не успеет за теми, кто перестроил свою работу под автономные процессы.
✦ ГЛАВНЫЙ НАВЫК — КАЛИБРОВКА
Знание синтаксиса — кода ли, формулы ли — больше не обязательно. Андрей Карпати в своё время назвал это вайбкодингом: достаточно описать результат, остальное сделает машина.
При этом критично уметь калибровать ответ. Знать, когда машине можно верить, а когда следует проверить.
И тут включается занятный эффект, когда ИИ возвращает тебе глубину твоего же вопроса. Опытные юзеры получают качественные ответы куда чаще новичков, и не из-за лучших моделей, а потому что просто умеют формулировать запрос.
Короче, хочешь хороший ответ — учись формулировать хорошие задания.
✦ ИИ СИЛЁН ТАМ, ГДЕ СЛОЖНО, И ТУПИТ ТАМ, ГДЕ ПРОСТО
ИИ напишет стратегию на сто страниц с аналитикой и тут же ошибётся в дате запуска или подпишет письмо чужим именем.
И это самая большая засада для бизнеса.
Ты впечатляешься тем, как ИИ красиво справился со сложным и перестаёшь проверять простое. А клиенты теряют доверие именно на простом: одна перепутанная цифра в коммерческом, одна странная фраза в письме поддержки — и всё, пора краснеть.
Поэтому «закинуть деньги в подрядчика и получить результат» не работает. Без протокола проверки и обученной команды внедрение проваливается. Не потому, что ИИ плохой, а потому что заказчик наивный, полагая, что можно просто «внедрить ИИ».
✦ ЧТО ДЕЛАТЬ, ЧТОБЫ ВНЕДРИТЬ ИИ В КОМАНДУ
① Не начинайте с громкого «внедряем ИИ». Начинайте с рутины — 2-3 скучные задачи, которые съедают часы. Эффект сразу становится виден, команда привыкает без сопротивления.
② Сначала процессы, потом технологии. Если описанных процессов нет, а данные хаотично лежат в десятках чатах и ещё хрен пойми где — даже ИИ будет проблематично с этим работать. Сначала порядок.
③ Запрос должен идти сверху, но не приказом. Руководство само должно понять, что важно не только «закинуть денег», а именно что перестраивать процессы. Иначе команда саботирует.
④ Найдите своего ИИ-продакта. Новый навык в каждой команде — юнит на стыке бизнеса и IT, умеющий переформулировать задачу под модель и наоборот.
⑤ Скепсис рассасывается на конкретных кейсах. Покажите, как нейромозг за 10 минут делает то, на что джуну нужен день и сопротивление ослабнет.
***
Короче, я сторонник подхода, что внедрение ИИ — это внутреннее движение команды, которое может быть усилено внешней экспертизой, но никак не замещено.
Накидайте кейсов, а как у вас идёт внедрение нейросетей в компании? Интересно же.