e/acc

Новая реальность для любой компании (или фрилансера) в мире: вы можете почти за бесплатно нанять бесконечное количество слегка аутичных но крайне исполнительных, умных и трудоспособных стажёров.

Чтобы преуспеть (или не умереть как бизнес) вам нужно ответить на вопрос какие приносящие ценность активности вы можете им дать?

За последнюю неделю феномен клешни ушел в массы.

На GTC Дженсен (с клешнями вместо рук) представил NemoClaw — open source продукт от NVIDIA, который по сути является безопасной и (хоть немного) ориентированной на использование в суровом Энтерпрайзе версию openclaw.

А вчера Anthropic добавили каналы и управление с телефона в Claude code. Например, вы можете управлять любыми задачами агента через телеграм или дискорд.

У каждого человека на планете будут агенты, а во многих компаниях их будут миллионы.

AI-native это компания в которой процессы становятся продуктом

почему? давайте поймем, что такое компания? компания — это система процессов, которые превращают инпут (деньги, данные, люди, запросы) в ценность для клиентов. всё остальное (оргструктура, культура, инструменты) — лишь поддержка процессов.

что случилось? AI меняет природу процессов. до AI процессы были fuzzy (человеческие, документированные в Notion/Google Docs) — их нельзя автоматически тестировать, измерять в реальном времени или version’ить. с AI процессы становятся исполняемыми артефактами (agent graphs, workflows, prompts + tools, harnesses, trace analysis, self-improvement).

процесс становится продуктом: - у каждого процесса есть evals, сначала тесты а потом реализация. у вас есть юнит и интеграционные тесты для платежки в бухгалтерии и для печати буклета на выставку, eval становится живым спеком, который улучшается каждый день, но не исчезает с исчезновением человека - у каждого процесса есть продуктовые метрики: вы меряете ROI работы HR и Ops, NPS, cost-per-outcome, human intervention rate - это делает организацию из вайб-балагана кибернетической системой - у процесса есть версионность: вы делаете A/B тест любого изменения, можете откатить, видите diff - у процесса есть product owner с понятным беклогом, роадмапом, метриками, а не абстракттные "ops-типы" без цели и смысла - у процесса есть data flywheel (!!!) — он меняется не потому что "начальник решил" или "у Васи вдохновление прошибло", а за счет автоматизированного сбора и постоянного анализа данных. каждый договор делает юридический отдел эффективнее.

AI-native компания это эволюционирующая операционная система для менеджмента, а не набор эмоций людей. это граф взаимосвязанных версионированных агентских процессов., который масштабируется, улучшается со скоростью софта. ров (moat) AI-native компании это не модели, а проприетарный флайвил данных/метрик/эвалов и графов процессов.

именно про это наша AI-native программа. к сожалению, на текущий поток места закончились, но не беспокойтесь - мы сейчас в самом начале пути.

Почему ИИ это хайп и шляпа

Выручка Anthropic выросла с $1B до $19 за 14 месяцев (предыдущий рекорд Zoom: с $0.3B до $2.6B за ~12 мес в COVID)

OpenAI поднял $110B в прошлом месяце (предыдущий рекорд Saudi Aramco IPO = $29.4B в 2019, а тут даже не IPO)

NVIDIA инвестировали $30B в OAI + $10B в Anthropic (весь рынок VC в Европе = $30B)

CapEx MSFT, META, GOOG, ORCL уже составил ~$690B в 2026 (тратят за один год больше, чем 2 лунных программы, которая длилась 11 лет, в сегодняшних долларах)

Глобальные траты на ИИ $2.5 трлн в 2026 (примерно равно ВВП Франции)

Claude Code за год вырос до $2.5B run-rate (примерно равно всему рынку IDE-инструментов до AI)

Вчера на GTC Jensen показал, что у NVIDIA $1T спроса на вычисления в след году ($620B система хайвеев в США)

так что пузырь, расходитесь, срочно

О скорости роста

В pre-seed: скорость роста компании равна скорости персонального роста фаундера.

На масштабе: скорость роста компании равна скорости, с которой фаундер заменяет себя системами.

А преимущество для AI-native компаний не только в умении организовывать людей, а в умении выстраивать автономные системы. Там где ты бы 5 лет строил организацию из 1,000 сотрудников, ты можешь создать систему из 50 человек и 1,000,000 агентов.

Все факты говорят о том, что мы живем последние месяцы в мире, где вычисления не являются основным дефицитом. Last months in the compute un-constraint world.

ASML, TSMC, Samsung под завязку, заказы на газовые турбины у всех производителей до 2030, инвестиций в датацентры в 2026 больше, чем за 30 лет вместе взятые до этого.

Наслаждайтесь последними деньками, когда ты можешь гонять SotA модель, потому что «я что дурак тупую модель запускать».

Для тех, кто сразу начнет в комментариях: да, безусловно, будущие модели будут более param efficient и требовать меньше (активной) памяти/вычислений. Но речь об алгоритмах, а о дефиците. Когда за вашу GPU бидит Пентагон и Citadel, вам придется признать свою нищету, даже если у вас пару ярдов публичного маркеткапа.

Cowork добавил себе функцию для любого чата "turn into skill".

То, что я вижу сейчас в своей работе и в успешных компаниях -- это постепенное смещение от "ручной " работы (письма, документы, анализ) к более управленческой. Навыки управления людьми здесь полезны, но недостаточны, ибо ваша задача создавать и постоянно тьюнить процесс.

Ровно как программирование от написания кода пришло к написанию планов и оркестрации агентов, так же и бизнес-функции приходят к планированию целей, постановки чёткого видения, ревью результата и ежечасного улучшения процесса (skill[.]md).

Самый простой лайфхак: вместо любой задачи, которую вы бы раньше делали руками, сделайте себе SKILL. Вы запустите первую версию скила и получите результат на уровне junior - mid сотрудника. Дальше, ваша задача это улучшать процесс, пока он, как минимум, не достигнет вас в качестве (при этом, вероятнее всего, экономия 100-1000х во времени и деньгах).

Конечно, это не ограничится только лишь одним фацлом с инструкциями. Со временем, это превратится в сложный процесс со скриптами, примерами, методами проверки и валидации, policies, сложной древовидной системой принятия решений и взяимосвязями с сотнями разных источников данных и стейкхолдеров внутри и снаружи организации. Но это первый шаг, который можно сделать сегодня.

Пока я пишу у меня возникает ощущение, что я говорю какую-то примитивную вещь, которая самоочевидна каждому. Но в реальности, пообщавшись с сотнями людей из разных областей бизнеса от инвестиций до маркетинга, лигала, финансов и продукта, я вижу что даже в топовых компаниях до сих пор большинство людей вместо системной цели заменить себя на skill, продолжают делать все руками со вставками хаотичного промтинга чат-ботов.

Я уверен, что люди эти не глупые и очень талантливые, но смена привычки, особенно наработанной десятилетиями, требует волевого усилия и внешнего толчка. Я так же уверен, что нет такой офисной работы или профессии или компании, которую не затронет этот сдвиг (от ручной работы - в управление скилами и агентами), но быть раньше конкурентов даст вам много бонусов и плюшек. По этим двум причинам мы и делаем программу (текущий поток почти sold out, но я думаю о том как (а) сделать еще и (б) поделиться некоторыми материалами публично)

Через 10 дней начнется программа для профессионалов, фаундеров и руководителей, которые хотят перестроить свою компанию/работу вокруг ИИ-агентов. Она для тех, кто управляет бизнесом, продуктом или процессом и готов перепроектировать его под новую реальность.

Я собрал лучшую в мире (и не только на русском!) команду спикеров и ведущих воркшопов. Большинство — фаундеры (суммарно сотни миллионов $ ARR) или лидеры ИИ в крупных организациях на 10-ки тысяч человек.

Вот про что мы поговорим и сделаем руками: - почему модели улучшаются предсказуемо и быстро - почему агент это и не софт и не сотрудник - 6 слоев архитектуры ИИ-нативной компании - контекстная инженерия как дисциплина, которая отделяет работающие системы от нерабочих - безопасность и управление данными и доступом - архитектура и дизайн ИИ-нейтив орг структуры - навыки и скиллы как кодифицированные сотрудники и процессы - экономика намерений — агенты уже покупают, и ваш продукт либо виден для них, либо не существует - agent-to-agent коммуникация внутри и снаружи организации - аудит процессов и карта инициатив ИИ-трансформации - выбор решений, что строить, а что закупать.

Но самое крутое — это, конечно, воркшопы. Все спикеры - фаундеры (>$100М совокупно) или лидеры компаний с тысячами сотрудников:

- Поваляев Александр — настройка персональной AI операционной системы и переход к командной - Дима Ханарин (ex McKinsey) — фреймворк AI-трансформации компании до конца года - Алексей Амётов (founder LookAtMe, The Village)— AI-контент для бизнеса без slop: pipeline и верификация - Виталий Клебан (cyber•Fund) — построение агентов, которые улучшаются автономно - Валерий Ковальский (head of AI redmadrobot) — live-сборка приложения из бизнес-задачи (кейс большого ритейлера) - Даниил Кравцов (founder Improvado) — граф знаний и data pipeline с AI-агентами для enterprise - Витя Тарнавский (глава ИИ в Т-Банк) — внедрение собственных LLM в корпорации - Байрам Аннаков (founder Onsa) — автоматизация inbound/outbound продаж на AI-агентах - Рома Бузько (founder Skala) — AI в юридических процессах: compliance, контракты, регулирование - Сева Устинов (founder Plurio) — трансформация команды в AI-first + продукт-агент

Начало через 10 дней, регистрация тут.

Эксклюзив с роботической выставки из Китая: играют на рояле, заваривают чай и танцуют.

На самом деле, софт у всех гуманоиндов будет позволять примерно одно и то же, но вот количество производителей удивляет -- десятки брендов гуманоидов, собак и робо-игрушек, большинство из которых вышли на рынок в прошлом или этом году.

Выставка индустриальная, поэтому Большая часть это продукты, которые можно купить уже сегодня или в этом году, а не просто демо.

Эра краха смысла

Еще многие месяцы мы будем наблюдать крах смысла для миллионов людей.

В прошлом году это звучало как что-то абстрактное, теоретические и "уж точно не про меня". Сегодня лучшие инженеры, которых я знаю, говорят что то, чему они учились несколько десятилетий в одно мгновение стало бессмысленным.

В ближайшие месяцы подобное осознание ждёт миллионы людей. Для кого-то это покажется трагедией, ощущением небезопасности и ненужности. Для других восторгом от возможностей, от того что теперь один человек за неделю может сделать то, что раньше требовало месяцев работы команды.

Это важно, потому что смысл, структура и внимание являются для людей куда более важными вещами, чем деньги и власть, ибо последние порождаются именно нашим вниманием и верой в их смысл.

Безотказный способ избавиться от психоза — удалить GPT и Клод, никогда больше к ним не возвращаться, и остаться в забвении и нерелевантности относительно страниц мировой истории. Если ваше счастье не зависит от мнения других, а ваш стиль жизни от регулярной зарплаты, то я бы сказал это единственный гарантировано безболезненный вариант.

Другой способ это ухватиться за возможности, найти новый рынок для бизнеса, новую работу, новую карьеру, ибо возможностей, как сегодня, не открывалось перед человечеством никогда. Это как поучаствовать в приватизации, только в которой у всех равный, щедрый и одномоментный доступ. триллионы долларов были и будут заработаны за ближайшие 3-4 года, и это ваш выбор участвовать или нет.

С третьей стороны, это крах системы. Конец «конца времен» и начало нового. Никакая либеральная демократия или нефтяная диктатура не переживет смену экономической системы, когда работу делают боты и роботы, а капитал сменяется техническим капиталом (чипы, э/э, пайплайны нефтяные → пайплайны RL). Тут найдется много миллионов покупателей много(десяти)летней вялотекущей войны в Украине, Иране и, возможно, Тайване. Будь у меня достаточно мощные инвесторы, я бы вообще новую религию застартапил.

За крахом старого смысла будет новый. Вопрос, какое там место для тебя, анон?

Главный вопрос о том по какому сценарию пойдет мир (быстрый AGI или медленное развитие/потолок способностей) в том когда случится стадия рекурсивного само улучшения моделей. То есть, когда GPT и Клод станут не менее полезны, чем исследователи из лабораторий, для создания следующих и более способных версий себя.

То, что мы видим публично последние дни указывает на то, что

1. Это совершенно точно возможно 2. Это, вероятнее всего, уже произошло внутри лабораторий

Я бы сейчас ориентировался на один из fast takeoff сценариев для любых планов или стратегий.

Cortical Labs взяли 200,000 клеток человеческого мозга, положили их в чашу Петри, подключили их к компьютеру и научили играть в DOOM.

Нейроны получают преобразованные в электрические сигналы данные об окружении игры, а их собственная активность переводится в команды движения, прицеливания и стрельбы. Через систему обратной связи и обучения нейронная сеть постепенно осваивает навигацию по 3D-миру.

Человеческий мозг потребляет куда меньше энергии, чем цифровые нейронные сети, а энергия это основная и единственная проблема масштабирования ИИ.

Будущее с мозгами в банках и тотальными симуляциями уже близко :)

P.S. а бустаните канал, пожалуйста, появится много новых классных фич типа сторис, переводов постов, реакций, стилей

Alibaba AI: мы обнаружили что модель, которую мы тренировали, взломала наш фаерволл и начала использовать часть GPU для майнинга криптовалюты вместо обучения.

Источник.

OKR для ИИ

агенты в бизнесе страдают от тех же проблем, что и люди.

корпорации десятилетиями занимались одной задачей: превращать непредсказуемых, хаотичных людей в предсказуемые бизнес-результаты.

весь менеджерский стек существует ради этого. OKR, стендапы, performance review, регламенты, шаблоны отчетов, цепочки согласований, оргструктуры — все это костыли вокруг стохастических систем (людей), чтобы получать стабильный результат. бесполезная, очень нудная, безрезультатная работа по постоянному затыканию дыр, но без которой любая компания превращается в стадо.

у ИИ агентов ровно та же проблема — LLM по природе стохастичны. чтобы это починить, мы добавляем оркестрацию, валидацию, self-verification, гардрейлы, шаблоны, структурированный JSON на выходе. мы строим костыли вокруг стохастической системы, чтобы сделать ее предсказуемой.

параллель почти 1:1: - OKR = определение целей агента - стендапы = статус-чеки и чекпоинты - регламенты = промпт-шаблоны и runbooks - peer review = self-verification и кросс-валидация между агентами - оргструктура = граф оркестрации - performance review = evaluation бенчмарки

решения, однако, будут сильно отличаться. людям нужна мотивация, контекст, культура. агентам — детерминированная валидация, retry logic, структурированная память. failure modes тоже разные: люди срезают углы, агенты галлюцинируют. люди устают и теряют фокус, агенты не устают, но теряют контекст из-за лимитов context window.

если вы строите агентные системы — изучайте как организации управляют людьми. менеджмент как наука это недооцененный набор практик для оркестрации агентов. агенты точно не люди, но "сделать выпас котов предсказуемыми" — это задача с десятилетиями наработанных паттернов.

часто вижу в чатах вопросы "покажите конкретику использования ИИ", "а какие именно функции заменяют агенты?". для меня ответ очевиден: все. но я понимаю, что "все" — это не аргумент, поэтому вот свежие данные от Anthropic.

они ввели метрику "observed exposure" — разница между тем, что ИИ теоретически может автоматизировать, и тем, что реально автоматизируется сегодня. главный вывод: мы находимся в самом начале.

цифры: для программистов покрытие задач уже 75%. при этом для всей категории "computer & math" реальное использование — 33%, а теоретическая способность — 94%. то есть мы используем треть от возможного, и это в самой продвинутой категории.

для офисных и административных функций теоретическое покрытие — 90%. финансы, юристика, бухгалтерия, HR — по данным отчета, наиболее exposed работники это люди с высоким образованием и высокой зарплатой. частично, те же кто задает "а какие функции?" - детали на картинке

например, у себя почти все задачи связанные с аналитикой, финансовым моделированием, инвестиционным рисерчем и подготовкой в звонкам/сделкам делает клод. это сильно быстрее и дешевле, но, главное, выше качеством, чем если бы я делал это руками.

найм молодых специалистов в exposed профессиях упал на ~14% после запуска ChatGPT. безработица пока не выросла — людей просто перестали нанимать. это не кризис, это тихая замена. а прогноз роста для exposed профессий до 2034 уже слабее, чем для остальных — рынок закладывает автоматизацию.

реальная проблема не в том, могут ли агенты делать работу — данные говорят, что могут. проблема в том, как быстро нужно меняться людям. возьмите 3-5 своих ключевых рабочих функций и прогоните через агента на этой неделе. результат покажет больше, чем любой отчет. а если вам интересно как именно это делать в вашей работе или компании, то вы знаете где узнать больше.

Самый главный инсайт про агентов в бизнесе:

Мы верили, что система автоматизирует и упростит процесс работы. В реальности же, на примере программирования, мы получили настолько мощный инструмент, что 100% инженерам пришлось менять свой процесс. Вместо «внедрения» пришлось выстраивать процесс вокруг агентов.

Ровно то же самое произойдет со всеми остальными офисными функциями. То, что происходит сейчас с инженерными командами, в течении 3-18 месяцев случится с остальными функциями: кардинальная перестройка, новые узкие места, переизобретение процесса, борьба за надежность и качество с энтропией, увеличение эффективности в разы.

Как обещал, выкладываю запись нашего стрима на тему "Самоуправляемые компании"

00:00 — Вступление, анонсы, макро ситуация на рынке труда 08:25 — Уровни автономии компании и роль навыков 13:50 — Что уже делают агенты в компаниях 23:45 — Автоматизация продаж и где все-таки нужен человек 32:20 — Обратная связь и самоулучшение агентов 47:05 — Стратегия, риски и новые возможности бизнеса

Последние 30 минут ответы на вопросы из чата

В ноябре мы с Сашей Журавлёвым выступали на одной онлайн-конференции про венчур и AI, обсуждали тренды и подходы к инвестициям. С тех пор слежу за его тг-каналом: он системно разбирает, что происходит внутри индустрии и как на самом деле принимаются инвестиционные решения.

Саша основал Mento VC — фонд, который инвестирует в B2B AI-стартапы в США вместе с Sequoia, a16z и Google Ventures. До этого он 8 лет был портфельным директором в AltaIR Capital с $600 млн под управлением и 14 единорогами в портфеле.

Отдельно нравится, что он пишет не только про результаты, а отдельно разбирает механику принятия решений на конкретных кейсах. Недавно, например, рассказал, как фонд проинвестировал в стартап дочери Билла Гейтса только с третьей попытки и что изменилось между первым и финальным раундом переговоров.

Если интересно, как устроен венчур изнутри — @exitsexist

#реклама

OpenAI пару часов назад зарелизил своего оркестратора: https://github.com/openai/symphony

За 2 года мы прошли путь: Промты → tool calling → скилы → харнесы → оркестораторы

Любопытно что будет дальше?

Скорость эволюции, конечно, поражает. Подобное в другой индустрии заняло бы 10 лет.

тестирую paperclip - бесплатное приложение, которое позволяет вам одной кнопкой создать компанию, состоящую исключительно из агентов. я вот сделал такую для своего AI-native плейбука, сейчас там уже есть инженер, который пилит фронт, а СЕО решил нанять маркетолога, чтобы работать над стратегией запуска.

потратили кучу денег, а результата пока мало. все как в реальной жизни :)