Интершторм Чуприцких

#анекдотнапланёрку

На самом деле, ИИ мощная машина. А что будет если в проблему добавить ресурса ?
Правильно увеличится масштаб проблемы 🙈

Всем хорошей недели!

✅ Мы в телеграм ✅
✅ Мы в макс ✅

Пятница. Я устал объяснять про ИИ. Поэтому вот вам гранатомет.

Неделя была щедрой на «инсайты» от клиентов и работу в Интершторм ПРО. Я, честно говоря, слегка устал объяснять, что ИИ — это не кнопка «сделать хорошо».
Поэтому сегодня вместо очередной порции контента — короткий лайфхак.

Заходите на сюда. Вставляете ссылку — хоть на статью в Википедии, хоть на сайт конкурента. Хотя, признаюсь, с конкурентами я предпочитаю дружить: рынок большой, а репутация — одна.
Дальше начинается то, что я называю «цифровой арт-терапией для руководителя». В вашем распоряжении пистолет, гранатомет, и ещё пару интересных вещей и — внимание — опция «черная дыра». Последняя, к слову, работает по принципу, который я бы хотел видеть в некоторых процессах: нажал — и всего этого больше нет.

Честно: много времени вы там не проведете. Инструмент примитивный, но эффект есть. Пять минут, чашка кофе, и вы снова способны смотреть на дашборды без нервного тика. А если душа требует не разрушения, а полета — предусмотрен реактивный ранец. Летать над руинами чужого контента — специфично, но освежает.

К чему я это всё? К тому, что наша с вами работа — про управление изменениями. И если мы требуем от команды гибкости и стрессоустойчивости, то и себе обязаны давать передышку. Хотя бы виртуальную.

✅ Мы в телеграм ✅
✅ Мы в макс ✅

Диаризация. Звучит как диагноз, а на деле — спасение для тех, кто устал от протоколов.

Коллеги, признаюсь: я долго откладывал разговор об этом, потому что слово «диаризация» лично у меня ассоциируется с чем-то из медицинского справочника. Но тема того стоит.

Знаете, что бесит меня в обычных расшифровках? Они отвечают на вопрос «что говорили». Получается текстовая окрошка, где реплики смешаны в один комок. Хорошо, что ИИ помогает.

Тут Nvidia выкатили открытую модель, которая делает шаг в сторону. Она отвечает на вопрос «кто говорит». Двое ведут диалог, двое перебивают — модель по голосу разберёт, кто и когда вступал.

Но давайте без иллюзий, я вам не продавец воздуха:
— Она размечает кто, но не всегда идеально — что. Это навигатор, а не готовый протокол.
— Различает до 8 голосов. Но не знает, кто из них генеральный, а кто финансовый. Для неё все — «Спикер 1» и «Спикер 2». Впрочем, иногда это даже честнее.

До момента, когда мы загружаем аудио встречи и получаем готовый протокол с именами и должностями, — буквально пара шагов.

А пока учимся слушать друг друга. Даже если за нас это делает ИИ.

P.S. Диаризация — технология автоматического разделения записи по голосам участников. Помечает реплики метками «Спикер 1», «Спикер 2» и так далее.

А вы бы доверили ИИ разбор вашего последнего совещания? Или там такое, что лучше не расшифровывать?

✅ Мы в телеграм ✅
✅ Мы в макс ✅

Быстро читают, но не понимают: портрет будущего специалиста

В продолжение разговора об образовании, стало интересно, какого качества специалистов ждать в ближайшие годы на рынке труда.
Готовила материал для своих студентов в РАНХиГС, но вам, думаю, тоже будет о чем задуматься.

Свежие результаты лонгитюдного международного исследования - выборка: 760 000 пятнадцатилетних школьников из 91 страны. История наблюдений - уже 25 лет, каждый год замеряют качество выполнения заданий по естественным наукам, математике и чтению, ну и сопоставляют с данными анкетирования - что там в школе, семье, социуме на фоне происходит.

Несколько интересных разрезов из отчета за 2026 год.

1. Исторический минимум по результатам в области естественных наук, чтения и математики за всю историю наблюдения.

Чтение и математика проседают заметнее всего. Ирония в том, что именно они наиболее важны в эпоху ИИ: оценка информации, связи между источниками и критическое осмысление прочитанного. Доля «быстрых читателей» — учеников, которые прочитывают тексты наспех и дают быстрые, но неверные ответы, — почти удвоилась в период с 2018 по 2025 год.

2. Как частота обращений к ИИ влияет на показатели.

Учащиеся, которые почти не используют ИИ для задач, связанных с написанием текстов, показывают более высокие показатели. У остальных формируется привычка "текст вместо тебя пишет машина" и качество письменных работ заметно ухудшается.
НО те, кто применяет ИИ, чтобы разобраться в учебном материале 1-2 раза в неделю, показывают сопоставимые результаты с теми, кто учится полностью сам.
Вот такой неожиданный парадокс.

3. Дезинформация.

Больше половины уделяют мало внимания проверке и критическому анализу источников информации, т.е. крайне склонны верить всему, что ВЫГЛЯДИТ реалистично. Результат - подавляющее большинство студентов становятся легкой мишенью для манипуляций: почти половина из них (48%) не способна отличить реалистичную ИИ-дезинформацию от правды, а 5% просто беззащитны перед любыми фейками.

Если тренды сохранятся, нас ждет увлекательный мир, где половина кандидатов не отличает правду от ИИ-генерации, но зато очень быстро читает. Остается надеяться, что к моменту их выпуска работодатели тоже разучатся читать резюме — и всем будет хорошо.

✅ Мы в телеграм ✅
✅ Мы в макс ✅

Китай уволил 12 200 специальностей. И взял на работу роботов

Сижу, листаю информацию по китайскому образованию, и понимаю: у них там не реформа. У них там сафари.

С 2021 по 2025 год китайские вузы приостановили или закрыли 12 200 программ бакалавриата. И открыли 10 200 новых — в основном по ИИ, чипам и робототехнике. Это больше 30% всех программ в стране. Представьте: треть вашего портфеля продуктов вдруг развернули на 180 градусов. Я как собственник нервно улыбнулся.

Но интереснее не цифры, а логика.

Больше всего «пощипали» искусство, гуманитарные науки и языки. А на освободившееся место посадили робототехнику и всё, что пахнет нейросетями.

Официальный комментарий от Ляо Сянчжуна из Китайского университета коммуникаций звучит как приговор, но с оговоркой:

«Традиционная специальность "фотограф" больше не может существовать как самостоятельная дисциплина. Сегодня каждый может стать создателем и фиксатором собственных медиа».

Дальше он уточнил: никто ничего не «отменял». Фотографию просто вшили в кино- и телефотографию. Реструктуризация, а не расстрел. Уважаю.

И вот тут становится понятно, что это не хаотичное сокращение, а часть стратегии. У Китая есть цель по ИИ до 2035 года. Формулировка сухая, но за ней — тектонический сдвиг:

«Полный переход к этапу интеллектуальной экономики и общества».

По-человечески: люди и машины будут работать в одной упряжке. Массово. И систему образования под это уже перепахивают.

Что это значит для нас? Я смотрю на это как на зеркало. Мы у себя «пересобираем» команды и компетенции. Только Китай делает это на уровне страны, а мы — на уровне компании. Разница в масштабе, а не в сути.

Вопрос на подумать: если завтра рабочая сила будет гибридной, мы-то своих людей к этому готовим? Или всё ещё учим их «фотографировать» по старинке?

✅ Мы в телеграм ✅
✅ Мы в макс ✅

#анекдотнарланёрку

На самом деле машина может быть и для отчёта полезна. Только хорошо ИИ работает не ВМЕСТО а ВМЕСТЕ с человеком 👌

Всем хорошей трудовой недели!

Пятничное. Кто на самом деле читает ваши чаты с ИИ

Наливайте кофе. Сегодня будет коротко, но с осадочком.

Мы привыкли думать, что наш диалог с ChatGPT — это интимная беседа тет-а-тет с бездушным алгоритмом. Спойлер: нет. Там есть третий. И у него порой есть пульс.

OpenAI одновременно держит до 10 000 подрядчиков, которые вручную читают и оценивают ваши переписки. Anthropic на то же самое тратит серьезные деньги. Зачем, если машина и сама справится?

А не справится. Есть такое явление — «крах модели». Если обучать новую нейросеть на текстах, которые сгенерировала старая, она начинает деградировать. Цифровой инцест, если хотите. Поэтому нужен свежий человеческий взгляд. Буквально.

Теперь самое вкусное. Что происходит внутри

- Использовать ИИ для оценки ИИ — запрещено. Увольняют без разговоров.
- У тех, кто проверяет нейросети, есть свои проверяющие. Матрешка.
- И вишенка: есть люди, которые сознательно ставят неверные оценки. Не по ошибке — чтобы модель не умнела. И это не пара фриков, это явление.

И где-то во всём этом мы😂

Вопрос на выходные: если завтра вы узнаете, что ваш последний запрос к нейросети прочитал живой человек и поставил ему оценку — вас это напряжет или уже нет?

Мне вот интересно.

Про уголь, нейросети и то, как я искал логику в госпрограмме

Наткнулся вчера на программу развития угольной промышленности до 2050 года. Первая мысль: «Ну при чем тут мы, айтишники?»
А потом сел и посчитал.
Нейросети — это прожорливые товарищи. ЦОДы жрут электричество вагонами, а на охлаждение уходит еще столько же. Логика подсказывает: строить их надо там, где холодно. А где у нас холодно и заодно полно угля? Правильно, там же, где и нефть с газом.

Схема простая: угольный разрез → электростанция → дата-центр. Всё рядом, ничего тянуть не надо. Плюс люди, которые это обслуживают. Глядишь, и минигород появится — но уже с оптоволокном сразу.

И тут же вспоминаю новость прошлой недели: Яндекс выложил в открытый доступ экспериментальную модель, обученную с нуля, без весов открытых решений. В мини-формате её нет, запускать у себя мне пока не на чем — ресурсов столько нет. Но вектор понятен: это только начало. А для масштабирования нужны мощности. И вот тут уголь снова становится актуален.

Я, честно говоря, сам до конца не решил: это гениальный симбиоз старой и новой экономики или мы просто ищем оправдание, чтобы не отказываться от привычного? Но факт остаётся фактом — считать надо не только параметры модели, но и киловатты.

И снова OpenAI. Но теперь с математикой.

Я тут наблюдаю за хронологией.

Смотрите сами:
— 20 мая 2026 — модель закрыла гипотезу Эрдёша о единичных расстояниях. Вопрос, который дискретная геометрия не могла добить почти 80 лет.
— 1 августа — еще 10 результатов. Геометрия, теория кодирования, квантовая сложность, криптография. Просто список покупок в магазине для гениев.
— 8 сентября — Навье-Стокс. Задача тысячелетия.
— 21 сентября — еще 100 задач и создание Консультативной группы по математике и ИИ в Институте перспективных исследований.

Я, как собственник, привык радоваться скорости. Но тут в игру вступает 11 сентября. Всего через пару дней после триумфа с Навье-Стоксом 25 математиков, включая филдсовских лауреатов, подписывают декларацию с говорящим названием: «A Severe Misalignment of AI in Mathematics».

Их претензия не в том, что ИИ тупой. А в том, что он — блестящий, но поверхностный отличник. Математика для них — это не ответ в конце задачника, а культура мышления и передача знаний через человеческое взаимодействие. ИИ выдает результат, но не прорабатывает методы, игнорирует предыдущие работы и ставит под удар авторство.

Если перевести на простой язык: представьте, что вы пришли в школу. Вместо того чтобы учиться решать задачи, вам дают переписывать готовые ответы.
— Скорость? Космос.
— Знания в голове? Ноль.
— Способность завтра решить новую задачу? А вот тут вопросы.

Меня лично это пока не пугает. Но тревожность где-то на периферии растет. Потому что без фундамента и понимания «почему так» — ни наука, ни бизнес далеко не уедут.

Вопрос к вам, коллеги: мы вообще уверены, что «ответ без понимания» — это то, за чем мы пришли в ИИ?

#анекдотнапланёрку

Знаю все риски пиратского ПО.
Но иногда не стесняюсь им пользоваться, вот у нашего президента windows тоже не активирован😂

Продолжение. Рушим миражи.

Как и обещал. Начнём с того, что ещё в начале 2025 года McKinsey предупреждал: сотрудники используют ИИ в 3 раза активнее, чем мы об этом догадываемся. Сейчас середина года. Кто-то из нас прошёл курс, кто-то научился заходить в Claude. Прогресс налицо.

А теперь мои любимые цифры. Спустя 6 месяцев после внедрения.

Первое. Барабанная дробь. Высшее руководство отправляет в ИИ на 13 сообщений меньше, чем стажёр. Тринадцать. Я не специально, оно само так вышло.

Второе. Разрыв между управленцем и специалистом уже не такой драматичный. Всего 4 сообщения. Почти коллеги.

Третье. Исполнители в целом активнее. Тут без комментариев — статистика упряма.

Расстраиваться? Я вижу три возможности.

Первая — прийти к нам на интенсив для руководителей. Да, тот самый.

Вторая — дать людям безопасный доступ к ИИ. Легальный.

Третья — там, где команда уже готова, строить агентные системы. Не игрушки, а рабочие инструменты.

Всё это у нас есть. Заходите, смотрите, спрашивайте.

P.P.S. А вы уже знаете, сколько сообщений в день отправляет ваш стажёр? Или предпочитаете не знать?

Юристы и ИИ: роман, которого я не ожидал

Друзья, я был уверен, что ИИ оккупировали маркетинг, продажи и HR. Ну, почти угадал — они реально в топе. Рост использования агентов там с февраля составил от 24 до 41 раза. Прилично.

Но потом я посмотрел на юристов. 108 раз. За те же несколько месяцев.

Честно? Я завис. Юристы — народ, который к новому относится с той же осторожностью, с какой я отношусь к советам «просто добавь ИИ и всё заработает». А тут — такой разгон.

Но давайте без мистики. GenAI — это модели, заточенные под текст. Юристы живут в тексте. Вопрос был лишь в инструменте.

Раньше в чат нужно было вручную запихивать законы, регламенты, практику. Утомительно. Сейчас у агентов есть навыки: сами берут нужное под задачу и держат в фокусе то, что важно всегда. Инструмент дозрел. Юристы это увидели и — по газам.

P.S. Завтра пятница. Расскажу, кто в компаниях реально пользуется ИИ. Вам, руководителям не понравиться. Но правда полезнее миража.

Мой внутренний скептик против цифр из OpenAI

Я тут залез в свежий отчёт OpenAI — и до сих пор чешу затылок. Они посчитали, сколько их собственные сотрудники тратят на ИИ-агентов. И знаете, эти цифры заставляют меня чувствовать себя... скажем так, скромно.

Сначала про деньги

Обычный сотрудник OpenAI прогоняет по цене API до $600 в день. Исследователь — $7 000. Не в месяц, а в день, и это последний из 10% лучших . Разница на порядок, и это не потому, что они транжиры. Просто исследователи пишут код тоннами: каждую гипотезу надо проверить, каждую цифру — просчитать. Прикладная математика, ничего личного.

Теперь про время

Если перевести всё это в стандартные 8-часовые дни, получается так: на каждый рабочий день живого исследователя приходится + 3,1 рабочего дня агентов. Один человек плюс почти три с половиной цифровых землекопа в придачу.

А задачи-то серьёзные?

Скептик во мне шепнул: «Небось гоняют агентов по кнопкам». Отнюдь. Некоторые задачи агенты тянут автономно до 128 часов — это больше пяти суток. Без сна, без обеда, без «ой, я забыл сохранить».
Но есть нюанс. Чем дольше марафон, тем чаще нужен человек с ружьём. Смотрите на цифры:
— Задачи до 15 минут: 86% успеха вообще без человека.
— Задачи от 8 до 16 часов: 40% в полной автономии плюс 48% с подключением человека. Итого 88%.

По-моему, для «стажёра», который не уходит в отпуск, — вполне себе результат.

Мы пока не запускаем агентов на 128 часов и не жжём по $7 000 в день. Но без них я уже начинаю чувствовать себя неуютно — как без смартфона. Вроде и не критично, но рука сама тянется проверить, не пропустил ли чего.

И вот что мне покоя не даёт: если один исследователь в OpenAI уже командует тремя цифровыми землекопами, то что мешает нам перестать копать вручную?

Или мы всё ещё ждём, пока лопата сама догадается?

#анекдотнапланёрку

На самом деле они уже среди нас 🙈

Всем хорошей недели!

Вчера кнопка была. Сегодня её нет.

Захожу в DeepSeek — а выбора «простой / экспертный» больше нет. Одна кнопка - отправить. Оказалось — не сломали.

Они выпустили Flash. И она оказалась не «достойной заменой», а тихим убийцей старшего брата. По бенчмаркам обходит Pro. Да, тесты делали сами китайцы — и, как водится, на мировой арене они снова выглядят прилично. Тут я, как человек, который видел много «революций» в презентациях, делаю скептическую бровь. Но цифры упрямые.

Теперь про то, что цепляет меня.

Цена. Разница с последней GPT — примерно в 80 раз. При этом в августе DeepSeek уже поднимал цены, местами в 12 раз. Казалось, куда уж дальше. А они всё равно дешевле. Как? Архитектура стала эффективнее: модель тратит меньше ресурсов на «размышления» при том же результате. Если по-простому — аналитик научился выдавать тот же отчёт за час вместо восьми.

Мы уже перешли на Flash. Не потому что лояльны, а потому что глупо платить больше за инструмент, который работает хуже.

Модель доступна для самостоятельной установки, правда сервер должен быть серьёзным. Можно потрогать в оригинальном интерфейсе.
А вы готовы менять инструменты под задачу — или продолжаете искать задачу под привычный инструмент?

Читаю интервью конкурентов, чтобы не расслабляться

Прочитал на прошлой неделе интервью CEO «Алисы и умных устройств». Специально взял паузу — не хотел писать сгоряча. Теперь пишу.

Про конкурентов

Они говорят: наш главный конкурент на мировом уровне — Google.

Я, конечно, тоже парень самоуверенный. Но тут, кажется, кто-то давно не выглядывал за забор. С теми сервисами, которые у нас доступны, — да, можно соревноваться. Но глобально? Серьёзно?

Я люблю наших производителей. Но когда они честные и объективные. А когда рассказывают сказки самим себе — это уже не стратегия, это самотерапия.

Про инновации

Обещают запустить «роутинг моделей»: под разные задачи — разные модели. Скоро, говорят, релиз.

Ребята, у нас в продукте это работает полгода. С бюджетами сильно меньше ваших. Просто мы не называем это революцией — мы просто сделали.

И ещё момент: они ссылаются, что у Google «одна модель». Видимо, мы разный интернет читаем. У них только быстрых моделей сейчас штук семь разных поколений. Полный список — даже считать лень.

Про честность

Вишенка: 80% задач уровня «2+2=?» будут закрывать свои модели. А сложные — модели, которые «доступны в открытом доступе», но развёрнуты в их контуре. Звучит как «мы используем чужие технологии, но формулируем это как осознанный выбор».

От IT-гиганта ждёшь не этого. Ждёшь технологического лидерства и интеллектуальной честности. Иллюзиями можно управлять долго, но строить на них продукт — нет.


Вот скажите: рынок окончательно привык к красивым презентациям вместо работающих решений?

На прошлой неделе я был в Казани, в IT-парке, на круглом столе с резидентами и представителями власти. Обычно после таких мероприятий хочется вежливо откланяться и забыть, но в этот раз разговор получился на удивление предметным. Делюсь тем, что зацепило.

Первое. Власть, оказывается, тихо и методично строит собственные вычислительные мощности. Видеокарты закупаются, кластеры растут, и что важно — доезжают не только до министерств, но и до ВУЗов. Причем логика доступа разная: в госорганах пользователям уже массово открывают доступ к разным моделям внутри контура, а университетам дают мощности скорее под эксперименты и науку. То есть это не «освоение бюджета ради галочки», а вполне осознанная ставка на суверенную инфраструктуру. Я, признаться, был приятно удивлен.

Второе. Бизнес по-прежнему плохо понимает, куда именно прикладывать ИИ. И это не вина бизнеса — это наша общая недоработка. Рынок смертельно устал от предложений «давайте мы придем и проведем аудит, куда вам можно внедрить ИИ». Мы и сами так когда-то начинали, каюсь. Но сегодня такой подход вызывает лишь скепсис. Людям не нужен аудит ради аудита — им нужно решение, которое уже работает в их отрасли. Запрос сместился с «найдите нам задачу» на «покажите готовый инструмент». И это, на мой взгляд, здоровая эволюция.

Третье. Наше видение того, куда движется рынок и как быстрее прийти к практической пользе от ИИ, нашло отклик у людей с очень высокими должностями. Это важно не потому что «нас похвалили», а потому что подтверждается главный тезис: будущее не за абстрактными «революциями», а за точечным, инженерным внедрением. Мы не ошибаемся в направлении, и скорость здесь решает.

Если хотите подглядеть, что я показывал за тем столом, — вот ссылка на презентацию.

Если вы всё ещё ждёте, пока ИИ «дозреет», чтобы начать его внедрять — что именно должно произойти, чтобы вы перестали ждать? Какая точка невозврата? Потому что, судя по Казани, поезд уже не просто стоит на станции — он набирает ход. И вопрос лишь в том, кто в нём едет, а кто остался на перроне делать вид, что так и было задумано.

Возвращение с каникул: что мы нарефлексировали за лето

Ну что, соскучились? Мы не пропали — мы ушли в подполье. Точнее, в рефлексию. Лето для нас — не только про шезлонги, а про возможность пересобрать то, что делаем. В этом году пересборка вышла особенно удачной.

Что нового:

1. AI First — теперь по-настоящему.
Раньше мы тоже красиво говорили. Теперь — это архитектура процессов, а не баннер на сайте. Нейросеть больше не «помощник на подхвате», а ядро, вокруг которого строится работа. Разница примерно как между «позвонить таксисту» и «пересмотреть транспортную систему города».

2. От чата с ботом — к команде агентов.
Мы наконец систематизировали то, что мучило всех: как перейти от одиночных промптов в чате к нормальной командной работе. Не просто 5 стратегий внедрения ИИ, а весь путь: от «поболтал с нейронкой» до «люди и агенты вместе ведут проект». Звучит как магия — на деле это методичка, которую мы выстрадали.

3. Единая среда: человек + агент.
Теперь над одним проектом могут работать люди и несколько разных агентов одновременно. Под контролем, с прозрачной историей действий. Человек рулит — машина пашет. Как мы и мечтали, только теперь это не мечта, а рабочий контур.

Что дальше:

Мои обзоры новостей, которые меня зацепили, возвращаются. И — главное — начинаю делиться тем, что мы проходили сами. Шишки, инсайты, рабочие схемы.

С Днём знаний, кстати. Знаю, среди вас есть и преподаватели, и родители школьников. Держитесь там — в этом году помимо домашки добавился ещё один ученик: искусственный интеллект. И он, между прочим, учится быстрее нас.

Год назад — 0%. Сегодня — 64%. И это не про наши продажи, а про то, как мы на самом деле работаем с ИИ.

Вышел небольшой, но едкий отчёт OpenAI про энтерпрайз-подписки.

Факт первый. 64% всех токенов уже генерируют агенты. Год назад — 0%. С нуля до двух третей за двенадцать месяцев. Если вас до сих пор успокаивает слово «агенты — это модно», то зря: то, что за год выросло до двух третей ИИ-нагрузки, — это уже производство, а не модный термин.

Факт второй. Разрыв между лидерами и «середняками» раздувается быстрее, чем я хотелось бы. OpenAI взял 10 перцентилей компаний с максимальным потреблением токенов на человека и тех, кто в середине — между 45-м и 55-м перцентилем. Год назад разница — 2 раза. В прошлом месяце — 8,3 раза. Раза. За год отставание выросло вчетверо, пока «середине» казалось, что все идут в ногу.

Сами авторы, к чести, честно оговариваются. Цитирую дословно:

«Токены — несовершенный показатель ценности для бизнеса: короткий ответ может быть очень ценным, в то время как длинный — мало что добавит. Но объем токенов позволяет косвенно оценить глубину использования ИИ и то, сколько работы сотрудники перекладывают на искусственный интеллект.»

Даже с этой оговоркой мне всё понятно.
Что из этого вижу я:
📌Агенты давно переросли «личную эффективность одного сотрудника». Им место в рабочих процессах, в командах живых людей, рядом с их экспертизой и головой.
📌AI First — это не про «когда-нибудь». Лидеры уже отдают машинам всё больше задач в полное или частичное исполнение. Не завтра. Уже вчера.

Год назад отставание было в 2 раза. Сейчас — в 8,3. Видимо продукт, который у нас готовится для нашего рынка - будет сверхсвоевременным. Скажу очень коротко, мы у себя уже работаем за одним столом с ИИ агентами, не вместо нас они работают, а вместе с нами.

❗️Найдена причина, почему 95% проектов внедрения ИИ проваливаются

Компании выбирают ИИ-проект наугад, тратят бюджет и месяцы, а получают ноль результата. Не потому что ИИ не работает. Причина в неверном выборе стратегии под свою задачу.

Как выбрать верный путь внедрения ИИ, обсудим на вебинаре 2️⃣0️⃣ августа.

❓Почему большинство ИИ-проектов проваливаются с самого старта
❓Как соотносятся скорость, бюджет, безопасность и результат — и чем придется пожертвовать
❓Как понять, готов ли ваш бизнес к тому или иному сценарию внедрения
❓Как легализовать использование ИИ сотрудниками, чтобы не словить утечку данных и штраф
❓Когда выгоднее строить «свой ИИ», а когда — просто взять готовое решение

Всем участникам подарим чек-лист «Как выбрать стратегию внедрения GenAI для вашего бизнеса»😊

Начинаем 20 августа в 11:00, онлайн, бесплатно.

⏺Зарегистрироваться на вебинар

Спикер — Алексей Чуприцкий,

основатель и управляющий партнер Interstorm, эксперт по внедрению ИИ и росту эффективности производственных компаний. Куратор нацпроекта «Производительность труда». Кейсы Interstorm — победители BRICS Solutions Awards.