Kravcov AI - ИИ в работе, бизнесе и жизни

Сейчас часто приходится разрабатывать большие проекты на CLAUDE. Для себя сформировал перечень шагов, которые позволяют стартовать разработку с наиболее полной картинной:

1. Исходные данные
- Общая концепция того, что разрабатываете
- Стек (Не обязателен, но желательно)
2. Анализ вводных данных и создание списка открытых и спорных вопросов - FABLE
3. Ответы на открытые вопросы в интерактивном режиме - Opus5
4. Финальная коррекция концепции проекта - Opus5
5. Создание итогового плана разработки + ТЗ - FABLE
6. Процесс разработки - Opus5

Так получается избежать белых пятен, которые потом приходится разгребать уже в процессе разработки.

@Kravcov_AI

Первый ответ AI полезно рассматривать как рабочую версию, а не как окончательную истину. Поэтому после его получения стоит выполнить отдельную проверку. Причина не в том, что искусственный интеллект «не видит своих ошибок», а в особенностях работы больших языковых моделей. Они последовательно генерируют текст, прогнозируя наиболее вероятный следующий токен на основе контекста и данных, на которых были обучены. При этом модель не проводит автоматическую независимую проверку каждого факта или вывода.

Повторный запрос, например: «Проверь этот ответ критически», «Найди ошибки и слабые места» или «Какие утверждения требуют подтверждения?», побуждает модель заново проанализировать свои выводы. Это помогает выявить логические противоречия, неточности, пропущенные детали и альтернативные интерпретации, которые могли не попасть в первый ответ.

Такой подход не гарантирует абсолютную достоверность, поскольку повторную проверку выполняет та же модель. Однако практика показывает, что второй этап анализа часто повышает качество ответа и помогает обнаружить ошибки, оставшиеся незамеченными ранее. Если вопрос касается медицины, права, финансов, инженерии или других областей, где цена ошибки высока, результаты AI следует дополнительно сверять с авторитетными источниками или мнением профильных специалистов.

С 1 сентября 2027 года ИИ-модель без записи в реестре может остановить систему в ГИС или на объекте КИИ.

Это норма из разбора РБК Компании по законопроекту «Об основах государственного регулирования сфер применения технологий искусственного интеллекта в РФ». По этой версии, реестр доверенных моделей станет обязательным пропуском для ИИ в государственных информационных системах и на объектах критической информационной инфраструктуры.

План такой: 2025 год - разработка реестра и критериев проверки, 2026 год - пилот процедур, полноценный запуск - 1 сентября 2027 года.

Штрафы за модель вне реестра: 50-100 тыс. руб. для должностных лиц и 200-500 тыс. руб. для юрлиц. Отдельный риск - предписание о приостановке эксплуатации до устранения нарушения.

Похожую логику Euronews описывает по EU AI Act: классификация ИИ по уровням риска, управление рисками для высокорисковых систем, прозрачность, маркировка синтетического контента и документирование данных для обучения. Euronews называет AI Act де-факто глобальным стандартом для крупных транснациональных компаний. Это позиция издания; независимого замера масштаба влияния в новости нет.

Для бизнеса вывод прямой. ИИ становится объектом комплаенса: где применяется модель, на каких данных обучалась, кто проверяет результат, какие права у нее есть, можно ли доказать происхождение контента.

Практически я бы уже сейчас завел внутренний реестр: модель, поставщик, сценарий, данные, риск, владелец, человек на финальном решении. Для ГИС и КИИ - отдельно проверить, не завязан ли критичный процесс на модель, которая к 2027 году может не пройти внешний фильтр.
@Kravcov_AI

Пост - знакомство!

Привет! Меня зовут Кравцов Виталий.

Больше 18 лет в IT, начинал с SEO. Был совладельцем агентства интернет-маркетинга: клиенты федерального уровня, команда до 70 человек. Часть собственных проектов запустил и успешно продал.

Год, плотно в AI - свои продукты и консалтинг: от «с чего начать» до интеграций и разработки.

Сейчас на стыке AI, SEO и Product: маркетплейсы и агрегаторы в TravelTech и FinTech. Выступаю на конференциях, консультирую, читал курс по SEO в ВШЭ.

Видео в Workspace становится не продакшном, а функцией офисного пакета. Но пока это заявка Google, а не доказанная экономия бюджета.

По данным блога Pasquale Pillitteri от 22 июля 2026, Google встроила Gemini Omni в Google Vids. Сервис собирает ролик по текстовому запросу: сценарий, порядок сцен, визуал. На входе - фото, наброски и слайды. На выходе - видео с частью сгенерированных элементов.

Ограничение: доступ есть только у части пользователей Google Workspace. Тарифы, лимиты и максимальная длина ролика не раскрыты.

Для B2B это стоит проверять на обучении, презентациях и маркетинге: скорость сборки, качество правок, стоимость минуты.

Что бы вы первым отдали в такой pipeline?
@Kravcov_AI

Китайский AI может остаться сервисом, но закрыться как актив для локального запуска.

FT сообщила, РБК привел 21 июля 2026 года: Пекин обсуждает экспортный контроль над ИИ-моделями, обучающими данными и чипами. В пакете три меры: запрет передачи за рубеж данных для обучения, запрет иностранным пользователям скачивать weights - веса моделей, и ограничения на покупку китайских AI-стартапов зарубежными компаниями.

Оговорка: решения пока нет, правила обсуждают с отраслью. Доступ к китайским AI-сервисам из-за рубежа хотят оставить. Речь не о полном закрытии, а о контроле над тем, что можно вынести из Китая и запустить у себя.

Для B2B риск конкретный. API может работать, но локальный запуск, M&A-сделка или перенос датасета могут упереться в регулятора. Контракт слабее экспортного режима.

Я бы проверил: есть ли в стеке китайские модели, нужен ли доступ к весам, и есть ли запасной поставщик без переноса данных через Китай.

Если сервис доступен, но контроль над моделью нет, это рабочая зависимость или красный флаг?
@Kravcov_AI