🌐Как ИИ меняет бизнес🌐

Вышел выпуск Asia Tech Podcast🎙️

Небольшое уточнение к моему раннему посту: оказалось, что запись была не в live, поэтому подключиться к эфиру тогда было нельзя 🙂

Но теперь выпуск уже опубликован, и наш разговор с Michael Waitze можно посмотреть полностью.

Мы обсудили, что происходит, когда AI-агенты выходят из красивых демо и начинают работать с реальными людьми, почему в production появляются совсем другие типы ошибок и зачем вокруг ИИ постепенно формируется отдельный слой assurance / monitoring / safety.

Одна из ключевых мыслей разговора:
"The first generation of agentic AI was about making agents capable. The next generation will be about making them accountable"

Также поговорили про healthcare AI, доверие к AI-системам, риски чрезмерной автоматизации и то, почему в ArnaAI мы сейчас двигаемся в сторону AI Assurance Layer для healthcare voice agents.

Если вам интересны AI-агенты, AI safety и то, какая инфраструктура будет формироваться вокруг agentic AI в ближайшие годы, то рекомендую к просмотру.

🎬 Полный выпуск:
https://www.youtube.com/watch?v=rdQb62kf5h0

🤖🔥 Наверное, самое эпичное видео про «пенсию» роботов

Автором данного видео является американская компания Figure. Они разрабатывают человекоподобных роботов общего назначения: тех самых, которые в будущем должны работать на заводах, складах и помогать людям дома.

И вот компания решила вывести из эксплуатации поколение Figure 02 😔которое успело поработать, в частности, на производстве BMW.

Но вместо обычного пресс-релиза Figure решила попрощаться с роботами так, что это больше похоже на сцену из фантастического фильма.

🔥 Скажу лишь, что для финальной съёмки роботов пришлось специально учить прыгать, а затем везти в Финляндию.

И нет — это не графика и не видео, созданное нейросетью. Всё произошло на самом деле✅

👀 Дальше лучше просто посмотреть видео. Там вас ожидает знакомое лицо 😎 Спойлерить не буду.

Идея крутая👍🏼

🚫🤖 Не давайте GPT-6 Astra всем сотрудникам

OpenAI выпустила GPT-6 Astra — свою новую сверхмощную модель.

И первая реакция многих компаний будет предсказуемой:

👉 «Давайте подключим её всем»

Я бы сделал ровно наоборот.

Большинству сотрудников Astra вообще не нужна!!!

Потому что использовать самую сильную и дорогую модель для обычной рутины — это примерно как нанять партнёра McKinsey, чтобы он переносил данные из Excel в CRM.

Смысл Astra совсем в другом.

🔥 Её нужно ставить туда, где одна правильно решённая задача стоит бизнесу сотни или тысячи долларов.

Например:

• изучить сотни документов и найти риски;

• разобраться в большой кодовой базе;

• провести исследование и собрать презентацию руководству;

• выполнить цепочку действий в браузере, CRM и других системах.

То есть новая модель интересна бизнесу не как ещё один «умный чат», а как дорогой цифровой специалист, которому можно делегировать целый кусок работы.

И отсюда я бы сформулировал 5 правил внедрения.

1️⃣ Astra должна быть не моделью «по умолчанию», а моделью эскалации

Простые задачи прекрасно решаются более дешёвыми моделями.

Поэтому архитектура должна быть такой:

🟢 простая задача → дешёвая модель

🟡 сложная задача → Astra

🔴 критически важная задача → Astra + проверка человеком

Например:

Сделать краткое резюме разговора клиента — обычная модель.

А вот изучить всю историю клиента, переписку, договор, предыдущие покупки и подготовить стратегию переговоров по сделке на $1 млн — уже Astra.

2️⃣ Забудьте про стоимость токена

У Astra цена через программный интерфейс — $10 за 1 млн входных токенов и $50 за 1 млн выходных.

На первый взгляд дорого.

Но бизнесу вообще не надо оптимизировать стоимость токена.

Нужно оптимизировать:

💰 стоимость выполненной работы.

Если аналитик потратит на задачу 8 часов, а ИИ сделает её за несколько долларов — уже не так важно, какая именно модель была дешевле на 30%.

3️⃣ Не включайте максимальное мышление без необходимости

У Astra можно регулировать глубину рассуждений.

И здесь компаниям тоже захочется нажать:

🔥 MAXIMUM INTELLIGENCE 🔥

…на каждую задачу.

Не надо😁

Условно:

🟢 обычный документ → низкая глубина;

🟡 серьёзный анализ → средняя;

🔴 стратегия, сложное программирование или решение с высокой ценой ошибки → высокая/максимальная.

4️⃣ Не загружайте в неё всю компанию

Контекст Astra огромный — около 1,05 млн токенов.

Звучит очень соблазнительно:

«А давайте просто дадим ей все договоры, переписку и регламенты».

Плохая идея⛔️

Во-первых, модели не обязательно нужна вся информация.

Во-вторых, после 272 тыс. входных токенов стоимость существенно увеличивается.

Поэтому правильный подход:

сначала найти нужные данные → потом дать их сильной модели → получить решение.

А не:

«Вот тебе корпоративный диск на 10 лет, разбирайся».

5️⃣ Главный эффект будет не от генерации текста

Вот это, на мой взгляд, самое интересное.

Astra умеет работать не только с текстом, но и выполнять задачи через компьютер: браузер, сайты, системы компании.

Именно здесь потенциально лежит самый большой ROI.

Не:

💬 «Напиши отчёт».

А:

⚙️ «Сделай работу».

Например:

🤝 Продажи:

«Изучи 200 крупнейших клиентов → найди тех, у кого высокий риск оттока → подготовь менеджерам рекомендации → обнови CRM».

📊 Стратегия:

«Изучи рынок, конкурентов и финансовые отчёты → сформируй три сценария → собери презентацию для совета директоров».

🐚 И вот какой вывод я бы сделал для руководителей.

Не надо покупать самый мощный ИИ и раздавать его всей компании.

Нужно сначала найти:

👉 10 самых дорогих интеллектуальных процессов в бизнесе.

А потом спросить:

«Какие из них теперь можно частично или полностью отдать Astra?»

Идеальная схема, на мой взгляд, постепенно будет выглядеть примерно так:

80% простой работы → дешёвые модели

15% сложной работы → сверхмощные модели вроде Astra

5% самых критичных решений → ИИ + человек

Компании, которые построят такую систему, получат гораздо больше эффекта.

💬 Кто-нибудь уже опробовал новую модел? Как впечатления?

Пишите 👇

🤖 На Ближнем Востоке ИИ уже вышел на уровень топ-менеджмента

По данным IBM, 67% компаний региона уже назначили Chief AI Officer — отдельного руководителя по ИИ.

Итак, ИИ становится частью управления бизнесом.

Если вы пока не хотите нанимать такого сотрудника в штат, можете обратиться к нам на бесплатную консультацию — пишите сюда: @Ai_for_2026