С красной строки. Илья Чиркин

Для себя я разделяю ИИ-зацию на три уровня.

Первый уровень — персональная ИИ-зация

Это то, что происходит вокруг конкретного человека. Например, какие задачи он уже передал нейросетям, какие данные собирает о своей жизни, какие агенты работают и как устроена его личная информационная система - система «цифровой» памяти.

Второй уровень — организационная/бизнесовая ИИ-зация

Здесь масштаб увеличивается. Уже недостаточно дать сотрудникам доступ к нейросети и научить пользоваться несколькими инструментами.

Организации приходится разбирать собственные процессы и заново отвечать на вопрос, как именно в них создается ценность? Какие операции можно полностью передать агентам? Где человек остается частью процесса? Какие данные должны двигаться между системами? Как меняются роли, контроль, ответственность и сама логика работы?

Третий уровень — страновая ИИ-зация

Здесь речь идет уже о национальных LLM и технологических платформах, вычислительных мощностях, дата-центрах, энергетике, и интернете. Это законодательство, правила работы с данными, безопасность, образование и подготовка людей, способных создавать и использовать такие системы.

человек → организация → страна

Наверное, в этом для меня и заключается главная особенность нынешней ИИ-революции, которую интересно исследовать.

Она одновременно разворачивается на уровне человека, перестраивая его образ мысли и привычные подходы в работе.

Внутри бизнеса, перестраивая организацию труда и процессов.

И на уровне стран, перестраивая бюджеты и национальные планы.

Обо мне

Последние 3 года моя работа, исследования и значительная часть личных размышлений собираются вокруг трех направлений.

Первое — стратегический консалтинг и операционная эффективность

Это моя основная работа и профессия. Я разбираюсь, как устроены большие системы, организации, диагностирую разрывы, где стратегия расходится с тактикой и ищу способы сделать бизнес эффективнее и устойчивее. Мне интересно синхронизировать большие цели с повседневной и рутинной работой людей.

Второе направление — искусственный интеллект и человеческое мышление

Через тему ИИ я исследую как и на чем мы удерживаем внимание, как мы понимаем контекст, обрабатываем информацию и

принимаем решения

.

ИИ помогает мне лучше увидеть собственные поведенческие паттерны, а также он привел меня к поиску вопроса о том, в чем сила человека в мире, где технологии всё точнее воспроизводят мышление и человеческий интеллект. По этой теме я

провожу мастерские

, пишу статьи провожу

исследования

.

И, конечно, мне интересно

повышать личную эффективность

и

встраивать ИИ в работу организаций

.

Третье направление — социальная антропология и новые ценности в обществе будущего, в мире повсеместной роботизации и ИИ-зации

Я наблюдаю, какие представления о жизни и развитии постепенно теряют силу, а

какие только формируются

. Мне хочется заранее понять,

каким будет общество через пять или десять лет

, и участвовать в создании новых смыслов и ценностей. От них зависит, как будут меняться бизнес, образование, государство и общественные институты.

Организации и бизнес дают мне практику и силу земли реальные задачи. ИИ дает новые инструменты и позволяет глубже исследовать природу мышления. Социальная антропология расширяет горизонт и позволяет смотреть на происходящее через изменения человека и общества на горизонте десятилетий.

Вокруг этого сегодня, во многом, собирается моя жизнь, об этом я веду свой канал.

Новая ценность 💎

Мы постепенно передаём технологиям отдельные функции своего физического тела.

Конвейерное производство взяло на себя ручную сборку и развивается уже больше века.

Лошади, автомобили и самолёты помогают нам перемещаться и перевозить грузы.

Цифровые технологии взяли на себя коммуникацию и последние 30 лет мы передаём фотографии, тексты и сигналы на расстоянии в любое время.

Искусственный интеллект, последний в этой очереди, стал инструментом, который помогает: а) анализировать информацию и генерить новые знания и далее б) действовать за нас в цифровом пространстве и физическом мире;

Это то, что определяет ценность больше половины экономически-активного населения.

ИИ создаёт большой слой труда, связанный с обслуживанием технологии, но этот слой точно тоньше, чем то, что он обесценивает.

У человека, по прежнему, есть тело, которое чувствует, опыт, отношения с другими людьми и конечность собственной жизни. Из этого рождаются желания, страхи, привязанности и стремление к чему-то большому.

Можно печалиться, свыкаться с мыслью, что нас скоро всех заменят... Но для меня это повод становиться сложнее, глубже понимать мир, становиться интереснее и искать/создавать новую ценность в мире AI.🤖

Meat proxy

Слайд выше (ну почти такой; оригинал в комментарии скину) я нарисовал два года назад, пытаясь представить, куда движется «школа мысли» искусственного интеллекта.

Прошло всего два года...

Значительная часть офисной работы состоит в том, чтобы ходить по физическому миру и извлекать контекст из людей и систем. Впитывать растворенную в физическом пространстве информацию через глубокие вопросы и наблюдения.

Потом надо максимально полно воспроизвести все слои контекста в цифровом пространстве и напитать ИИ-модель фактурой, связями, противоречиями, ограничениями.

А затем уже в этом цифровом мире вместе с агентами крутить проблему под разными углами, проверять гипотезы, находить закономерности и собирать решения.

И если раньше компьютер был инструментом, через который мы решали задачи физического мира, то теперь все чаще человек становится интерфейсом, через который ИИ получает доступ к физической реальности.

Пока именно мы решаем, куда пойти, с кем поговорить, какой вопрос задать и каким данным доверять. Но граница уже стала гораздо тоньше.

И, возможно, следующий этап начнется тогда, когда агент сам скажет мне:

«Мне не хватает вот этого контекста. Пойди туда, поговори с этим человеком, задай ему эти вопросы и принеси мне результат».

Личный пост о трансформации или путь отклоненных альтернатив

За свою жизнь я несколько раз переживал личную трансформацию. Был государственным служащим, работал в Минобороны и Счетной палате, строил карьеру чиновника, добивался результатов, которыми гордился. Все это было частью моей идентичности и ответом на вопрос - кто я такой?

Но время идет, и вместе с ним меняюсь я.

Сегодня моя профессиональная жизнь связана с консалтингом и операционной эффективностью. Я глубоко погрузился в искусственный интеллект, провожу тренинги, экспериментирую.

Пересобирать себя тяжело и больно. Особенно когда прежняя жизнь стала комфортным пузырем. Но в тот момент (2020 г.) я задал себе вопрос: если убрать внешние атрибуты, то кто я вообще и куда хочу двигаться дальше?

Ответ на этот вопрос заставил меня изменить свой профессиональный путь.

И вот новым трансформационным триггером стал искусственный интеллект, благодаря которому я посмотрел на свою жизнь по-новому, в т.ч. на то, как устроено мое мышление, куда направлено внимание, вокруг чего выстраивается моя жизнь и какие паттерны я воспроизвожу. Это новый майндсет – моё AI-first мышление.

Самое важное, что я усвоил для себя.

Проблемы начинаются, когда хочется романтизировать только то время, в котором ты уже состоялся, скептически смотреть на новое и защищать привычную версию себя.

Возможно, одна из главных ловушек взрослой жизни - однажды найти убедительный ответ на вопрос «кто я?» и больше никогда его не пересматривать.

Близкое будущее

- банковские операции
- переписки в мессенджерах и оффлайн встречи
- медицинские анализы
- календарь
- заметки и размышления
- документы
- данные с тренировок
- потребляемый контент
-...

Огромная часть моей жизни (мой жизненный контекст) уже существует в цифровом виде.

Качество и объём этих данных определеяет результат, который я получаю от своих агентов.

Но сбор данных вокруг жизни требует дисциплинированного, организованного подхода. И часто, сопряжен с нервозностью и напряжением -> нужно постоянно в голове держать необходимость записывать/фиксировать.

Поэтому следующий большой прорыв в развитии нейросетей связан не с увеличением мощностей, которую мы и текущую переварить не можем, а с появлением устройства или программной среды, которая сможет незаметно собирать контекст жизни в течение всего дня (как мы спим, что едим, куда ходим, с кем общаемся, что читаем и смотрим и как меняется наше физическое и эмоциональное состояние в это время).

В результате нейросеть получит цифровую модель человека, которая обновляется в реальном времени. Появятся персональные рекомендации о том, как проживать свою лучшую жизнь. Станем ли мы от этого, действительно, счастливее и благополучнее - вопрос открытый.

В бизнесе и управлении логика работает точно так же. Чем полнее, чище и лучше организованы данные компании, тем качественнее результат работы нейросетей.

Поэтому внедрение ИИ (бизнесовое или для личной эффективности) стоит начинать именно с анализа данных и их организации.

Первый шаг - с чего начать?

Довольно часто я провожу тренинги по ИИ. Сам называю их ИИ-мастерскими.

Делиться своими экспериментами и результатами я начал почти сразу после выхода GPT, т.к. всё меняется слишком быстро и каждые пару месяцев у меня появлялись wow-кейсы, которе хотелось показать.

Чаще всего меня просят начать с базы и рассказать, как я сам понимаю возможности ИИ и как выстраиваю работу с ним. Последнюю такую встречу я записал и решил разобрать её здесь, в канале.

Ключевые тезисы я собрал в карточках, а ниже оставлю важные тезисы в тексте.

Концепция работы с ИИ и контекстом

ИИ стоит воспринимать как второй параллельный контур мышления, который воспринимает, интерпретирует и обрабатывает входящий контекст аналогично человеку

Ключевым фактором эффективности работы с нейросетями является системный сбор и организация окружающего контекста вокруг своей жизни и работы (аудиозаписи встреч, статьи, файлы)

Оптимальный рабочий пайплайн строится на разделении задач: сбор и структурирование фактуры производятся в Gemini Notebook, а финальная визуализация — в ChatGPT

Инфраструктура

Для устойчивой и бесперебойной работы с фронтирными сервисами необходимы надежные VPN-сервисы и виртуальные зарубежные карты

Платные подписки на ключевые нейросети окупаются за счет высокой скорости работы, функционала и отсутствия жестких лимитов

Важно постоянно экспериментировать и тестировать новые сценарии, так как лидерство инструментов в конкретных задачах стремительно меняется

ИИ-агенты

Главное отличие агента от обычного чата заключается в его автономности и способности совершать целевые действия в цифровой среде

Современные агенты не требуют навыков программирования и запускаются как обычные десктопные приложения, требующие лишь настройки прав доступа и передачи контекста

Агенты эффективно берут на себя рутинную работу по парсингу данных, сборе статистики, обработку массивов переписок и регулярную публикацию отчетов

Большая часть мастерских обычно строится вокруг практики, где я разбираю конкретные задачи и рассказываю как её можно решить с помощью разных нейросетей. В будущем планирую собрать отдельный кейсбук с задачами и пошаговым разбором их решения.

В целом, если у вас есть запрос на эксперта с опытом решения практических задач с помощью разных нейронок или вы знаете, кому такой опыт может быть полезен, я готов к сотрудничеству.

Сохранить себя

Общаясь с самыми разными людьми про AI, наблюдаю, как формируются две крайности.

С одной стороны «луддиты»- отрицающие ИИ или сомневающиеся. Основной аргумент часто связан с боязнью потерять навык мышления.

С другой стороны стремительно возрастающая группа людей с «ИИ головного мозга», которые перекладывают на алгоритмы абсолютно любые задачи и движимые идеей тотальной оцифровки своей памяти и всего своего контекста через связку всех мессенджеров, почты, фиксации разговоров и проч.

Выходные я исследовал разные подходы, мнения, но так и не смог сформулировать - а где экологичная граница между собственным мышлением и тем, что можно безопасно делегировать агенту?

Радикальные вайбкодеры отдают весь свой контекст (почта, мессенджеры, аудио) агентам, чтобы те управляли фокусом внимания, подсвечивали то, что люди упускают.

А тот, кто управляет фокусом внимания, управляет и направлением мышления. Подсовывая интерпретацию контекста в нужном направлении...

При этом вот еще о чем думал. В жизни без смерти смысла мало, а может и нет вовсе. А есть ли смысл (счастье) в успехе, достигнутом в состоянии, когда ты, по сути, являешься «дроном» под управлением агента?

Вопросы я для себя сформулировал, но ответы пока не нашел.

Во всём виноваты роботы люди

Strategy partners выпустили отчет с хорошей фактурой про внедрение агентов в российской промышленности и бизнесе.

Много цифр и данных, но нам следует обратить внимание на три ключевых момента:

1. До промышленного использования доходят лишь 7–10% пилотов, а реальной автономностью обладают только 16% корпоративных решений. Оценки проникновения ИИ различаются в 30 раз из-за отсутствия единых критериев агентности.

2. 82% разработчиков называют главной проблемой затяжные согласования. При этом в 73% компаний отсутствует владелец процесса, имеющий право принимать решения и адаптировать процесс под агента.

3. 57% организаций не рассчитывали финансовый эффект от ИИ или получили результат ниже плана, а рост прибыли зафиксировали только 15% руководителей. Из-за высокой цены ошибки 67% крупных компаний оставляют принятие решения за человеком.

Одно из наблюдений прямо говорит, что разработчики агентов винят в задержках бюрократию, а заказчики - незрелость технологий.

Очевидна нескоординированность действий и отсутствие системного управления изменениями, которыми должны заниматься все ключевые функции.

Успешная агентизация и ИИ-зация - это кроссфункциональный процесс, требующий скоординированных действий и спонсируемый топ-менеджментом.

А когда внедрением занимается какое-то одно подразделение, выходит то, что коллеги зафиксировали в отчете.

Отчет доступен по ссылке сверху, но он мне показался слишком детальным. Собрал ключевые тезисы и выводы в карточках.

Посмотрите там много полезных наблюдений, включая попытку SP сформулировать то, что является агентом.

Классификация моделей

Много разговоров о том, какие существуют модели и какая у них классификация.

Сергей поделился своим видением 4х уровней: от закрытых моделей в лабораториях OpenAI и Anthropic до открытых локальных моделей, которые можно установить себе даже на телефон. Мне понравился подход, решил и у себя опубликовать.

1. Эталон (суперэлита) — нам недоступен. Внутренние модели AI-корпораций, которые живут за условной колючей проволокой.

2. Элита — дорогой корпоративный доступ к передовым моделям. Возможности максимально близки к тому, что сегодня находится на технологическом фронтире.

3. Первая репродукция — обычные платные подписки примерно от $20 до $200. Хорошее качество, массовая доступность, закрывают большинство задач личной и рабочей эффективности.

4. Вторая и следующие репродукции — бесплатные и локальные версии с ограничениями по самой модели, контексту, инструментам и вычислительным ресурсам. Где-то справятся отлично, где-то разница с верхними уровнями становится критичной.

Отдельный фактор — вычислительная мощность. Покупая подписку, ты получаешь доступ ещё и к инфраструктуре крупных дата-центров. При локальном развёртывании качество всей системы уже зависит от того железа, которое ты можешь себе позволить.

Российские модели от Сбера и Яндекса я бы разместил между 3м и 4м уровнем.

Сам я сейчас практически всегда работаю с тремя моделями: ChatGPT, Claude и Gemini.

Причём для меня вопрос «какая модель лучшая?» постепенно потерял смысл. У каждой появился свой участок работы.

Gemini + NotebookLM — размышления вокруг собранных экспертных материалов, анализ больших массивов данных, документов, видео и сборка контекста вокруг конкретной темы;

Claude и Codex — вайбкодинг, агентные задачи, построение фин. моделей, анализ excel, парсинг данных и длинные содержательные материалы (например, лендинг);

ChatGPT — визуализация и очень простые повседневные задачи типа что-то подсказать или интерпретировать.

Совершенное искуственное мышление у каждого.
Чего ещё не хватает?

У нас уже появился искусственный интеллект - альтернатива нашему естественному «процессору». Но сам по себе процессор бесполезен. Он умеет находить идеальные комбинации, считать вероятности, но чтобы их выдать, ему нужны данные на входе, наша память.

Желая максимизировать личную эффективность и экспериментируя с созданием полноценного второго контура мышления, вайбкодеры-энтузиасты связывают все свои источники контекста (ТГ, аудиозаписи, почту и проч.) и собирают внешнюю память, разделяя её на краткосрочную (оперативную) и долгосрочный контекст. Собирают библиотеки, папки, ведут Obsidian. Делают всё, чтобы сократить логистику между своей памятью (данными) и искусственным интеллектом.

Отсюда у меня родились две мысли этим утром.

1. Мы удивительно быстро приняли то, что теперь у нас есть внешний мозг, мощнее нашего собственного. Следующий шаг очевиден — подключить к нему нашу память. Собственно, вайбкодеры на фронтире сейчас этим и занимаются, придумывая костыли, чтобы соединить источники своего контекста (памяти) с внешним процессором.

2. Думаю, что в ближайшие 3-6 месяцев инженеры Anthropic или OpenAI найдут элегантное решение и встроят нужную обвязку в своих агентов, чтобы пользователям не пришлось собирать инструменты из палок и костылей. Так уже было год назад с OpenClaw.

Конечно, всё это происходит неравномерно и не в одночасье.
Но тренд очевиден - мы очень быстро (в историческом масштабе) идём к сближению с технологией - ИИ или даже к слиянию с ним.

Каким будет этот новый мир? Вопрос открытый.