e/acc

а вот еще notion запустил агентов, которые могут читать месенджеры и почту, писать документы, трекать исполнение задач, онбордить сотрудников, вести планерки.

claude code момент для всех остальных бизнес-функций случился.

из живых кейсов:

• Автономный Q&A-агент отвечает на повторяющиеся вопросы в Slack и других системах, используя данные из Notion, почты, календаря и интеграций. • Агент для онбординга и IT-поддержки закрывает типовые запросы сотрудников без участия человека. • Агент для продаж отвечает на продуктовые и enablement-вопросы, снижая нагрузку на команды. • Агент по маршрутизации задач автоматически принимает входящие запросы, превращает их в задачи и назначает ответственным. • Агент для IT-операций триажирует тикеты с высокой точностью и часть из них решает полностью автономно. • Агент по обработке продуктового фидбэка собирает баги и тикеты и ведет их end-to-end. • Агент для безопасности экономит время команды за счет автоматизации рутинных проверок и реакций. • Агент для ежедневных стендапов автоматически собирает апдейты и публикует отчеты по расписанию. • Агент для спринтов и OKR формирует еженедельные и ежемесячные отчеты на основе данных из разных инструментов. • Конкурентный агент публикует ежедневные апдейты по рынку и конкурентам для руководства. • Агент по клиентским референсам отправляет регулярные сводки по новым логотипам и кейсам. • Email-агент триажирует входящую почту и готовит черновики ответов. • Агент-планировщик находит свободное время у нескольких участников и координирует встречи. • Агент интегрирует Slack, Linear, Figma, HubSpot и другие инструменты через MCP для сквозных рабочих процессов. • Агент преобразует доски FigJam в документы Notion и наоборот, автоматизируя работу с артефактами. • Slack-упоминаемый агент проверяет и переписывает тексты для CEO по заданным коммуникационным правилам. • Агент автоматически присылает персональные сводки по активности в Slack и других каналах. • Команды создают и шарят агентов как “цифровых сотрудников” с управляемыми правами доступа и логированием действий.

Для тех, кому интересно какие следующие роли и функции будут агентизированы после написания кода: https://claude.com/blog/cowork-plugins-across-enterprise

Все эти сегодня бесплатно доступны для Cowork: HR: Поддержка HR-операций на всем жизненном цикле сотрудника - от подготовки офферов и построения планов онбординга до написания performance review и проведения анализа компенсаций.

Design: Ускорение дизайн-процессов - генерация фреймворков для критики, написание UX-копирайта, проведение аудитов доступности и структурирование планов пользовательских исследований.

Engineering: Оптимизация ежедневных инженерных процессов - подготовка standup-саммари, координация реагирования на инциденты, создание чек-листов деплоя и написание постмортемов.

Operations: Управление ключевыми бизнес-операциями, включая документацию процессов, оценку поставщиков, трекинг change-request и создание runbook’ов.

Brand voice (by Tribe AI): Анализ существующих документов, маркетинговых материалов и коммуникаций для выделения голоса бренда в четкие и применимые гайдлайны.

Financial analysis: Поддержка базовых процессов финансового аналитика - от рыночного и конкурентного анализа до финансового моделирования, создания шаблонов PowerPoint и проверки их качества.

Investment banking: Ускорение процессов по сделкам - анализ транзакционных документов, построение сравнительного анализа компаний и подготовка презентационных материалов.

Equity research: Оптимизация исследовательских процессов - разбор транскриптов отчетности, обновление финансовых моделей с учетом нового guidance и подготовка аналитических заметок.

Private equity: Поддержка сорсинга и due diligence - анализ больших массивов документов, извлечение стандартизированных финансовых данных, моделирование сценариев и оценка возможностей по инвестиционным критериям.

Wealth management: Помощь консультантам в анализе портфелей, выявлении отклонений и налоговой нагрузки, а также генерации рекомендаций по ребалансировке в масштабе.

Еще один популярный миф, который я вижу в комментариях "ИИ лишит всех работы -> люди перестанут покупать -> экономика рухнет -> планета остановится".

Есть масса причин почему второй шаг никогда не произойдет (доход это не зарплата, при росте производительности падают цены, экономика это статическая система), но они по большей части очевидны.

А вот первый шаг действительно пугает многих, но является ложью. Когда я говорю "ИИ пишет 100% кода или договоров и рекламных роликов" — это не значит, что все эти люди остались без работы. Это значит, что 100% функций, которые они выполняли сегодня, стали автоматизированы. То есть, профессия сместилась от расклейки бумажных объявлений к управлению спам-ботами. Да, это произойдет быстрее, и да, будут те кто не захочет быстро меняться и переобучаться, но это не будет ни 50, ни даже 20% от общей занятости. Сектора вроде customer support или телемаркетинг полностью исчезнут, как исчезли зажигатели фонарей, извочики и трубочисты, но появится значительно больше новых профессий вокруг ИИ.

Коллапс экономики происходит при разрушении институтов, а не при изменении факторов производительности, даже сильном и быстром.

Что же, вероятнее всего, случится? Совершенно точно, огромное количество ролей будет трансформировано или исчезнет - единицы миллионов в этом году и сотни миллионов за 5 лет. В плане трудоустройства это приведет к потере работы у части людей, сдвигу функций и обязанностей у других и появлению совершенно новых профессий. Так же как сегодня ~50 млн человек зарабатывает на создании контента в социальных сетях, столько же что и в текстильной промышленности в 19 веке (15% населения в топовых странах).

Будет ли кризис? Безусловно, особенно в регионах с пониженным уровнем удачи, о которых я писал. Посердоболить о безработице это, конечно, дело благое, но мой вопрос вам: а вы пытаетесь спасти весь мир или вам страшно? Если второе, то этот страх оправдан но не смертелен. Я выбираю прожить страх, а не пытаться от него убежать в философию, потому страх это отличная мотивация сделать что-нибудь прикольное и прибыльное.

Еще один пример того, что большинство противоположных вещей непротиворечиво согласуются:

Для опытного инженера агенты дают 1000% буст к продуктивности

Для начинающего разработчика / не-разработчика, создание продуктов с помощью агентов приводит к 1000% росту технического долга

Во вторник начнется онлайн конференция AI Hard Fork

Я сейчас пишу план для своей презентации (24 февраля в 20:45 GMT+3). Вопрос к чату (не забудьте решить капчу в группе, если пишете комментарий первый раз!): какие именно темы и вопросы вам интереснее всего обсудить в контексте ИИ-нейтив организаций, агенто-центричных компаний и ИИ-трансформации бизнесов?

Постараюсь учесть все ваши мнения.

Мероприятие бесплатное (при наличие подписки на каналы спикеров)

Приходите: регистрация тут

Собственно, вот одна из ключевых метрик в ИИ сегодня снова пробила потолок. Больше чем х2 прирост меньше чем за месяц. Сингулярность изнутри, она такая.

Новый ультра-быстрый сервис LLM, с которым можно пообщаться тут.

15 тыс токенов в секунду - она может генерировать примерно десять next.js/react приложений в секунду.

это трехбитная квантизация ламы 3.1, поэтому каких-то супер умных вещей от нее ожидать не стоит, но модели поуменеют, а вот как использовать систему, которая пишет небольшую книгу за секунду еще предстоит осознать.

Я сделал компилятор Людей в AI агентов :)

Он проводит глубокое интервью с любым сотрудником через 8 структурированных фаз, читает артефакты из Slack, Notion и Gmail, извлекает неявные знания, алгоритмы и паттерны — и компилирует загружаемого, бесконечно масштабируемого цифрового человека в виде Skill для Claude Marketplace, который вы можете в 1 клик загрузить в Claude Cowork/Code.

Скачать можно здесь: https://github.com/Gerstep/HumanCompiler/tree/master

P.S. сделал в шутку, но мне уже пара человек написали, что им было полезно

PPS. Кидайте свои компайлы - будем собирать биомассбиблиотеку!

За последние 2 недели пообщался, как минимум, с 20 фанудерами и СЕО. Почти у всех одинаковая проблема:

«Я вижу, что ИИ это огромная возможность и риск. Но я сталкиваюсь с саботажем, отрицанием и нежеланием со стороны сотрудников. Они крутые, мы не нанимаем оболтусов, но мы чувствуем, что проигрываем рынку»

Важно понимать, что культура, change management, орг дизайн и найм/оффбординг это 60% работы в ИИ-трансформации, инфраструктра данных, безопасности, мониторинг это еще 30%, а оставшиеся 10% — найти и задеплоить агентов или инструменты.

Пробую Figma MCP, вот первый результат, one shot

Первый раз, когда от ИИ инфографики не течет кровь из глаз

Если не будет биологического, то будет ИИ-бессмертие в Фейсбуке :)

Вы умерли, а комментарии под каждым постом, что автор не прав от вашего имени все равно продолжают появляться.

Бессмертие всем шитпостерам!

Наткнулся на новый патент от Meta (US12513102B2) – там описано как симулировать пользователя соцсеточек с LLM, обученной на его прошлых действиях (лайках, комментариях и тп), чтобы «присутствие» человека в сети не пропадало, когда он долго оффлайн… включая – если пользователь умер ☕️

Как работает: внутри платформы запускается бот, который следит за контентом (например, лентой и новостным фидом), выбирает пост с учётом ранжирования, формирует промпт с описанием поста и контекстом, и просит модель предсказать какое взаимодействие сделал бы конкретный пользователь - после чего платформа выполняет это действие от имени усопшего человека оффлайн

В патенте отдельно прописаны разрешения (какие типы действий можно использовать для обучения, а какие - нельзя) и возможность подключать данные из сторонних сервисов при согласии

Лицо авторов Black Mirror имандженировали, что им снимать теперь?

Не для всех очевидный факт, но взлет openclaw это прямое следствие DeepSeek.

Объясню: - дипсик первым показал что RL среды с проверяемым результатом масштабируются, и в масштабе дают существенный прирост способностей моделей (2024, можно сказать что о1 был первым но они не написали внятного пейпера)

- затем потребовался год чтобы фронтир лабы создали РЕАЛЬНО масштабируемые среды для long-running / large-context задач типа кода

- это привело к Opus 4.5, который благодаря RL стал крутейшей агентской моделью, которая не теряется в длинных задач, навигирует в баше и может себя вернуть на русло истины.

Итого: кроме претрейн скейлинга (который пока никуда не делся), у нас работает GRPO / RL with Verifiable Rewards скейлинг.

Или совсем простыми словами: скорость «поумнения» LLM удвоилась за год (в самом консервативном случае, в реальности тут экспонента)

Есть два ключевых направления в ИИ, которые имеют наибольшее влияние на экономику и общество. От двух этих метрик зависят остальные, типа открытия новых лекарств, роста ВВП, скорости внедрения в бизнес.

1. Срок автономной работы агентов. Вот вчера вышел тест новой китайской открытой модели GLM5, в которой она работала 24 часа подряд и создала эмулятор игровой консоли.

2. ИИ агенты способные автономно делать исследования в машинном обучении. Это, на самом деле куда более важный секрет, который в том числе решает (1). Те, кто научится это делать, будут всеми силами охранять его, потому что он стоит триллионы. Но, тем не менее, все чаще попадаются абстрактные посты от людей из OpenAI которые рассказывают о том как автоматизируют рисерч-ороанизацию и свою работу. Это никакое не доказательство, но готов поспорить на любые деньги, что именно это и ничто больше является главной целью одновременно и OAI, и Антропика, и Гугла и Х.

а cowork, кстати, быстро перестает быть говном.

я вижу как эту штуку устанавливают всем 1500 сотрудникам и они реально понимают как и зачем это нужно.

корпоративный мониторинг token usage, outgoing http походов агентов, skills provenance, model provision, GAAP accounting workflow update & mandatory employee CoWork training...

это еще не случилось, а мне уже тошно от того насколько будет скучно на конференциях для CIO "кому за 60", где это все будут обсуждать и от того насколько много они будут бухать...

каждая роль - это теперь просто скил в коворке (ничем не отличается от СС/openclaw/cybos по архитектуре, но не так сильно пугает бухгалтеров и операционистов)

вот, например, скилл поиска по энтерпрайз данным:

читает все трекеры задач, месенджеры, почту, crm и все остальное. группирует по темам, ответственным, отделам компании

все секурно, все под тотальным бдением CIO, хочешь в какой-нибудь gov cloud AWS - пожалуйста, хочешь до**баться до сотрудников октой - флаг в руки и древко еще куда-нить!

хранит все сорс файлы - все сообщения в слаке, телеге, почте хранит саммари хранит события вокруг событий и строит темпоральный граф

Клешню купил OpenAI

openclaw сложный для использования (и, на мой вкус, overengineered без надобности) продукт, но его функционал скоро будет доступен в любом чате GPT, на что, безусловно, есть сильный спрос

Кто получит наибольшую выгоду от ИИ?

Я много думаю о том, в каком мире мы будем жить через 2-3 года и как это повлияет на разные регионы и группы людей.

Послушал последнее интервью Дарио, в котором он предсказывает, что скорость прогресса в моделях останется примерно такой же, то есть через 1-3 года ИИ будет способен не только программировать но делать 90+% всей работы, которую сегодня делают инженеры (включая коммуникацию, дизайн, сбор требований, дебаггинг и деплой) и станет экспоненциально лучше в физике и биологии (например, будет создавать тысячи эффективных лекарств в год). Звучит разумно, согласуется с трендом, да и прошлые его прогнозы все сбылись. Ему виднее, а если у кого есть опыт создания с нуля SotA LLM моделей годами подряд, то подскажите где он не прав.

Реальный вопрос: кто и где получит максимальную выгоду от этих технологий?

Очевидно: фаундеры и ранние инвесторы топовых лабораторий, но это очень небольшая группа людей. Еще, очевидно: Bay Area, где большая часть всей этой работы происходит. Чуть менее очевидно: США и Китай, как владельцы большинства мощностей по производству электроэнергии, датацентров, чипов и моделей.

Но прежде чем прыгать к выводам, давай разберемся в чем эта выгода заключается:

1. Технологическая диффузия в экономике, рост продуктивности, аутпута и ВВП. я вижу ситуацию, в которой ВВП FiDi SF вырос в 3 раза и за тот же период ВВП Африканской страны не изменился

2. Рост эффективности около-публичной сферы: локального управления, здравоохранения, образования. Все эти вещи — образованное, здоровое население — так же ведет к росту экономики и качества жизни.

3. Научный прогресс. В прошлом году еще была небольшая группа людей, для которых нужно было отдельно объяснять почему ИИ неизбежно приведет к прорывам в создании нового научного знания, но вопрос кому оно принадлежать.

4. Оборона. Умные системы координации, автономное вооружение, биооружие приведет к сдвигу баланса сил в куда менее стабильную сторону, чем текущая модель ядерного сдерживания.

Дальше мы можем определить категории наций, по которым они получат ту или иную пользу:

1. В рыночных демократиях технологии будут универсально доступны большинству; в автократиях большая часть эффекта от ИИ уйдет в системы контроля и слежки внутри страны.

2. В развитых странах эффект будет выше: ИИ заменяет сферу услуг - банкиров, юристов и программистов, а не фермеров. При этом, у таких экономик больше запас прочности чтобы избежать структурных кризисов.

3. Социалистические системы в теории должны быть больше адаптированы, но европейский псевдо-социализм (по сути популизм) не факт что сработает по причине того, что эти страны не владеют никакими ресурсами производства (датацентры и топовые лабы производящие модели).

Из практического: я уверен, что среди победителей будет Китай и Штаты, а среди проигравших — развивающиеся страны и СНГ.

Проблема РФ, РБ и Украины в том, что (1) они заняты любой херней (Белгород бомбит Харьков и наоборот, уже 4 года подряд), только не тем, что нужно; (2) все три экономики в ужасном состоянии и за 2 года оттуда не выйдут; (3) нет никаких своих технологий в плане чипов и моделей (гигачад это весело, но бесполезно); (4) технологии будут использоваться для политического контроля, а не лечения рака.

Большой вопрос по поводу Европы: шансы есть, но для этого прямо сегодня нужно выделить $2-3 триллиона евро на ИИ, начать закупать у Китая все технологии и массово (сотни гигаватт-часов) строить ДЦ. Странам типа Израиля, Швейцарии, Норвегии, Сингапура, ОАЭ потенциально тоже будет нормально из-за низкого населения, социальных систем и развитости инфраструктуры в ИТ.

Мне кажется, что для массового юзера (в простонародье — «хомяка») вайб-кодинг и ICO это одно и то же.

Это вера в то, что делая статистически бессмысленные вещи, то есть нажимая кнопку «купить» или «скомпилировать», человек получит счастье, радость, любовь.

В реальности же, если вы покупаете токены на ICO, то вы exit liquidity для VC, а если вы вайб-кодите приложения без какой-либо идеи как на этом построить защищаемый бизнес, то вы платите Антропику за виртуальные монеты в MMO.

Ни участие в пирамидах, ни создание очередного ничем не отличающегося «приложения для управления тренировками» не сделает вас сверх-богатым.

Но научит многому. Например, о том как реально работают рынки и о том что реально важно в работе инженеров будущего. А именно: не умение писать тонны кода, а у меня обнаружит способ как решить важные проблемы клиентов наиболее эффективным образом.

Решил поучаствовать как спикер еще в одной конференции о внедрении ИИ: «AI Hard Fork» — практическая онлайн-конфа о том, как AI меняет процессы разработки, и как управлять этими изменениями.

Основные темы: - показать реальные кейсы успехов и провалов внедрения AI в существующих проектах - показать, как и где AI меняет управление (в разработке) и что отличает команды, которые успешно внедряют ИИ - разобрать, что мешает построению ИИ-центричных организаций и почему AI-adoption будет только расти

С нами: Head of AI и СТО крупных банков, ex-CTO Booking и EM из Mapbox, Егор Толстой и Глеб Кудрявцев, Артем – ex-FAANG и автор «эйай ньюз», а также со-основатели Школы Стратоплан и идейный вдохновитель Entropy Talk.

Участие – бесплатное, но есть и платное (предоставляем сертификат)

Регистрация здесь

Когда и где: 24-26 февраля, онлайн или в записи

Для кого: senior engineers, тех- и тим-лидов, СТО и VP of engineering, фаундеров

ИИ это урок покорности для человека: как Коперник в свое время обнаружил, что Земля не является центром Вселенной, а Дарвин обнаружил, что эволюция не остановилась на человеке, так и мы теперь постепенно осознаем, что интеллект или сознание это не эксклюзивные и не достигшие своего непреодолимого идеала вещи.