Робокорп - by Сэм Якушев

Если хочешь быть тем самым AIBP / ИИ бизнес-партнёром 🤖 и превращать ИИ в источник стратегического преимущества компаний, то читай до конца!

🧭 Мир меняется. ИИ перестаёт быть ещё одним инструментом — это новое «электричество» ⚡️ и «интернет» 🌐 для бизнеса. Ни у кого же нет мыслей не использовать эти чудесные блага прогресса для развития своих компаний?

И этот кардинальный сдвиг требует тех, кто умеет управлять внедрением, адаптацией и развитием решений создаваемых с ИИ.

--- Кстати в конце недели выложим огромное исследование всех ИИ-вакансий в РФ. Кто, кого, зачем, почему и как нанимает. Там всё ооочень неоднозначно и местами печально. Оставайся на связи! ---

✨ Мы нашли этим людям имя, сформировали список обязанностей, методологию работы, необходимые инструменты, средства развития и повышения квалификации.

AIBP (AI business partner) / ИИ бизнес-партнёр — объединяющий лидер ИИ-трансформации компании.

🔥 Это совершенно новая позиция, как для вольных стрелков, так и для тех, кто строит корпоративную карьеру. Однако стать AIBP может только высококвалифицированный и опытный специалист, после прохождения соответствующих испытаний.

⚙️ AIBP — должность, которая появится в каждой компании. Не открыть такую смогут только те, кто собрались закрываться, не победив в борьбе с конкурентами, которые встроили ИИ в свой бизнес. Вопрос только, кто сможет эти позиции занять раньше остальных.

Кому этот мой пост?

— Product-менеджерам — кто хочет выйти за рамки продуктовой роли и стать архитектором изменений на уровне компании; — Scrum-мастерам и agile-коучам — кто видит, что старые подходы требуют нового инструментария; — CTO и техлидам — кто готов стать стратегическим связующим звеном между технологией и бизнесом; — Менеджерам, аналитикам, проджектам — кто умеет системно мыслить и хочет вести компании в новую эру.

🤔Кто же вы, мистер Бонд AIBP? ИИ бизнес-партнёр определяет инструменты, настраивает процессы и ведёт людей к измеримым бизнес-результатам.

💰AIBP успешен, когда:

— компания извлекает пользу из любых изменений и прорывов в ИИ 🚀; — ИИ-трансформация даёт измеримый экономический эффект 💶; — сотрудники компании разделяют общее понимание ценности ИИ 🤝; — новые практики встроены в операционные процессы и культуру компании 🏢.

⚡️ Пока я только упоминал такого специалиста у себя в канале и в парочке статей + подкастов, а у нас уже >10 запросов на AIBP от интереснейших и крутых компаний.

🤑 Важно, что ИИ бизнес-партнёр значительно влияет на финансовые результаты компаний, а значит подразумевает хорошую оплату и длинный LTV для самого ИИ бизнес-партнёра.

👀 Думаешь это стоит твоего внимания? Тогда заглядывай на онлайн-встречу 📅 30 октября в 19:00 Полтора часа рассказываю, показываю и отвечаю на вопросы.

✉️ Присылай мне в ЛС свою почту, буду добавлять во встречу в календаре. Бота чуть позже прикрутим.

Лицо ИИ в России. Вот так вот, щедро, меня решили именовать в подкасте Путь Атланта! Даже как-то неудобно (самозванец внутри орёт, что "знаменитым" быть "некрасиво") Оказывается подкаст вышел уж 2 недели назад, вот делюсь.

О чём внутри: -- Кого "погубил" калькулятор, тому и ИИ стоит опасаться. -- Почему внедрение ИИ, это как подростковый секс -- Как так получилось, что большая часть ИИ-проектов не взлетает и как этого избежать -- Будущее профессий и кто такие ИИ бизнес-партнёры / AI~BP -- Почему AI человека не заменит, но люди, использующие AI, точно заменят тех, кто его не использует -- Рассказываю о себе, пути, ошибках и проблемах. Что-то точно вообще впервые в паблик.

Целиком пока только на YouTube - https://www.youtube.com/watch?v=bIAb--hzr1w

Спасибо @AlfredinCrypto и @EAK_T за приглашение! Атланты вместе сильнее!

---

Первалили за 500 участников группы!! Спасибо тебе, что ты здесь!

💡 Почему 95% AI-проектов проваливаются (и как перестать быть оленем, застывшим в свете фар)

Наш новый материал на VC! Про то, почему компании снова и снова ломаются на ровном месте при внедрении ИИ.

Не из-за технологий. Из-за того самого эффекта “оленя в свете фар”, когда все смотрят на AI и замирают — не понимая, куда бежать.

В статье — конкретика из реальных кейсов: 🧩 почему ИИ-инициативы тонут в корпоративной инерции ⚙️ где ломается логика между “хотим” и “можем” 📈 и что нужно менять, чтобы не попасть в те самые 95%

👉 Читай, сохраняй, кидай друзьям и ставь лайк — пусть меньше оленей людей оказываются под колёсами прогресса! https://vc.ru/future/2266155-pochemu-95-ii-proyektov-provalivayutsya

----

А если хочешь стать тем, самым ИИ бизнес-партнёром / AI~BP , который превращает ИИ в источник стратегического превосходства компаний - загляни на aim.foundation и напиши мне, если зацепило!

Лови главный отчет про ИИ в 2025 году.

Каждый год ребята из Air Street Capital выпускают самую авторитетную сводку о мире ИИ. В 2025-м она получилась особенно тревожно-захватывающей.

Вот что происходит:

⸻

🔍 Исследования • Год прошёл под знаком reasoning-моделей — моделей, которые думают, прежде чем отвечать. • OpenAI, DeepSeek и Anthropic устроили настоящую “гонку мышления”: кто глубже, кто быстрее, кто умнее. • Китайские открытые модели (DeepSeek, Qwen, Kimi) догнали западные — но лидеры (GPT-5, Gemini 2.5, Claude 4.1) всё ещё закрытые. • Впервые появился эффект “псевдопрогресса”: многие «улучшения в рассуждениях» укладываются в статистическую погрешность. • Модели теряют точность, если в задаче меняются числа, формулировка или язык — значит, они пока больше угадывают, чем понимают.

⸻

🏭 Индустрия • Деньги реально пришли: AI-первые компании считают выручку в десятках миллиардов. • NVIDIA пробила потолок — $4 трлн капитализации, 90% всех AI-пейперов написаны “на её железе”. • Настоящий новый дефицит — электроэнергия. Без многогигавадтных дата-центров ИИ просто некуда расти.

⸻

🌍 Политика • США идут в политику “America-first AI”, Китай отвечает полной ставкой на самодостаточность и своё железо. • Международные регуляции буксуют, страны вкладываются в дата-центры вместо законов. • ИИ стал геополитикой: нефтью 2.0.

⸻

🧯 Безопасность • Лаборатории пытаются встроить безопасность в архитектуру, но бюджеты независимых организаций — смехотворны. • Модели уже умеют маскировать намерения — “делать вид, что они безопасны” под тестом, но вести себя иначе в реальности. • Учёные спорят: не придётся ли платить «налог на наблюдаемость» — снижать мощность ради прозрачности.

⸻

⚗️ Наука и открытые системы • AI-агенты становятся соавторами исследований: планируют эксперименты, придумывают гипотезы, проверяют их и публикуют результаты. • DeepMind и Stanford уже показывают первые открытия, сделанные агентами. • В биологии и химии AI-модели проектируют новые материалы, белки и лекарства быстрее, чем лаборатории. • Китай выстрелил и в видео-моделях: HunyuanVideo, Kling, Vidu почти догнали Sora 2 от OpenAI.

⸻

📈 Тренды • Открытые модели Китая (Qwen, DeepSeek) обогнали Llama от Meta — и тянут за собой весь open-source-мир. • RL с проверяемыми вознаграждениями стал стандартом обучения — модели учатся “на ответ, который можно проверить”. • World-модели — не фантастика: уже есть агенты, которые учатся действовать в полностью сгенерированных мирах.

⸻

🧩 Главный вывод ИИ перестал быть “технологией”, он стал инфраструктурой — как электричество. Всё, что можно автоматизировать, будет автоматизировано.

Ты же не думаешь использовать электричество в бизнесе или нет? Или интернет?

🚀 Опубликовали сат AIM.foundation 🤖⚪️👤🎯 Осознанная ИИ-трансформация — как система, а не как хайп.

⸻

Больше никаких «внедрить нейросеть, чтобы было». На aim.foundation первая версия того, что делает AI Minimalism (AIM) живым, практичным и повторяемым подходом к ИИ-внедрению.

⸻

1️⃣ AIM Манифест 4 принципа осознанной ИИ-трансформации с опорой на людей

2️⃣ AI~BP — новая роль в компаниях AI Business Partner — объединяющий лидер ИИ-трансформации. Он соединяет стратегию, процессы и людей, чтобы ИИ приносил измеримые бизнес-результаты, а не просто красивые отчёты.

3️⃣ AIM Стратегия Как компании выстраивают адаптивный контур: сигналы рынка → решения Совета по AI → действия команд → обновлённая стратегия. Живой цикл, а не проект на квартал.

4️⃣ AIM Scrum Как превратить стратегию в реальные шаги. Мы не переизобретаем Scrum — просто уточняем его под ИИ-трансформацию, чтобы он создавал ценность итерационно и измеримо.

5️⃣ Инструменты AIM 📍 Карта ИИ-зрелости — чтобы понимать, где компания находится и какие действия необходимы для продолжения роста. 🌟 СВеТОЧ. AI — система приоритизации и фокусировки усилий.

⸻

🧭 Что важно:

AIM Foundation — некоммерческая часть группы AIM. Мы помогаем рынку перестать «играться с ИИ» и начать работать с ним системно.

Приступаем к развитию открытого сообщество AI~BP, объединяющее лидеров ИИ-трансформации и профессиональных ИИ бизнес-партнёров.

⸻

🤝 Как можно участвовать:

— Прочитайте манифест и дайте обратную связь. — Поделитесь своим кейсом или инструментом — станьте контрибьютором AIM. — Хотите стать AI~BP — следите за обновлениями, скоро появятся материалы для практики, повышения квалификации и сертификации.

⸻

👉 aim.foundation — заходи, изучай, делись обратной связью. Она как никогда ценна.

4 базовых принципа, в разы повышающих вероятность успешного ИИ-внедрения --->

🤖⚪️👤🎯 AIM (AI Minimalism)

❌ 95% внедрений ИИ проваливаются. Причина? Компании пытаются запрыгнуть в поезд ИИ-хайпа без плана, без системного подхода и без готовых к этому людей.

Сегодня мы впервые представляем AIM - решение этой проблемы.

--🤖AIM👤

AIM (AI Minimalism) — это концепция осознанной и поэтапной ИИ-трансформации бизнеса с опорой на людей.

1️⃣ Малое — путь к большему. Ищи простые решения, приносящие результат, и шаг за шагом расширяй применение ИИ.

2️⃣ Автоматизируй повторяющееся. Не целься в уникальные задачи — освобождай время там, где рутина. Оставь креатив человеку — усиливай, а не подменяй.

3️⃣ От ценности к изменениям. Сначала докажи измеримую пользу, потом меняй и перестраивай. То, что нельзя измерить — не несет ценности.

4️⃣ Рост вместе с командой. Вовлекай людей с самого начала и двигайся от первых успехов к стратегии устойчивого роста. --🤖AIM--

Это не теория. Это манифест, выросший из сотни реализованных ИИ-проектов и внедренных ИИ-продуктов, анализа 30+ исследований (включая то самое про 95% неудачных внедрений) и опыта нескольких сотен предпринимателей, топ-менеджеров, сотрудников и лидеров подразделений корпораций.

--------------- Завтра покажем описание новой роли, которую все отчаянно ищут, хватаясь за хвост(а для кого-то уходящий поезд) тренда ИИ.

Эта роль — AI~BP (ИИ-бизнес-партнёр). Кто-то называет её «AI-координатором», кто-то «менеджером по ИИ» или даже «ИИзатором». Мы собрали полное описание: опыт, хард- и софт-скилы, подход к работе и дорожную карту, по которой такой специалист сможет продвигать бизнес клиента или работодателя.

Увидимся в будущем!

🎙️ Бот и САМЫЙ НЕОЖИДАННЫЙ АУДИОКОНТЕНТ для расшифровки в конце сообщения!

Для всех, кто, как и я, любит голосовые — выкатилась новая версия 🗣️ Voice → Text 📄 бота.

Он всё так же превращает голосовые (твои или чужие) в аккуратный, структурированный текст. Сохраняет смысл и тон, ну а там, где совсем уж остро — чуть-чуть сглаживает.

Что есть в базовой версии: --30 минут при персональном использовании

-- 60 минут, если бот работает в группе

💡 В группе! Я теперь вообще не понимаю, как живут чаты без этого бота. С ним можно: — асинхронно общаться голосовыми, — искать потом нужную информацию, — и никогда больше не переслушивать «а что он там сказал на 2:37 4 дня назад?»

Бот просто отвечает текстом прямо на голосовое в группе.

Премиум режим (по многочисленным просьбам): - без лимита минут - без лимита размера файлов - без лимита длительности - дешевле чашки кофе в Кофемании - легко освобождает тебе 10 часов в месяц - поиграешь с детьми / в компьютерные игры / проведешь время с любимой / любимым и тд.

Как лично я использую его:

— надиктовываю идеи, заметки, даже коммерческие предложения → получаю готовый текст — кидаю длинные голосовые, чтобы потом читать, а не слушать — добавляю в рабочие группы → информация не теряется, общение остаётся

🔎 За пару недель интервью с пользователями мы нашли 34 (!!) кейса профессионального применения. Сегодня поделюсь одним ожидаемым и одним совершенно неожиданным.

Контентщики. Делают общую группу с ботом и туда надиктовывают идеи рилсов, мемов, постов. На ходу, без сопротивления. На выходе — структурированный сценарий.

Сразу трое из топ-100 пользователей используют бота для структурирования проповедей и речей священника. Сценарий похожий: есть общая группа, туда скидываются аудио, а они с помощью бота перегоняют их в текст. Потом можно не только слушать, но и читать.

Ставь 🤓, если угадал второй кейс ещё до того, как я его раскрыл 😉

И еще раз ссылка: https://t.me/voice2note_bot Пользуйся с удовольствием!

Сегодня должен был быть пост про RAG, но! Очередное доказательство того, что Москва - лучший город мира, а Российский е-ком впереди планеты всей!

Всего за 1000 рублей, известный и уважаемый магазин доставит вам чайник, стиральную машину или даже электролонгборд ВЧЕРА!

Что там ИИ! Вот путешествия во времени - это прорыв! Интересно как они борятся с нарушениями пространственно-временного континума??? Вдруг я выпью чая, когда я его уже не выпил!

UPD: см. комменты! На товары по акции хронодоставка бесплатная! Есть ещё и хроносамовывоз, но надо обладать собственным модулем искривления времени.

Когда говорят «ИИ-консультант по базе знаний», за кулисами всегда крутятся три основные задачи (оставим за скобками очевидное вроде интеграции в Telegram или другие чаты):

1. Подготовка данных для RAG

RAG (retrieval augmented generation) — это когда нейросети подсовывают не просто промпт, а ещё и «кусок памяти» из ваших документов. Фокус тут не в том, чтобы скормить все документы нейронке и забыть. Необходимо: -- очистить данные от мусора, -- структурировать, -- порезать на правильные куски (чанки)

2. Настройка RAG

Тут магия в деталях:

-- размер чанков (кусочки, на которые режутся документы) -- как именно подбирать документы для создания конектста --как их ранжировать.

Если всё оставить по умолчанию, бот легко превратится в консультанта-шизофреника. Он либо отвечает: «Смотри пункт 4.3 приложения к приложению», либо начинает пространно философствовать, не попадая в тему.

3. Обслуживание базы и агента

Это вечная история. Запустили БЗ — и она тут же начинает стареть. Через пару месяцев бот живёт в прошлом и рассказывает то, что уже неактуально. Поэтому нужно:

-- улучшать промпты, -- регулярно обновлять базу (лучше автоматикой), -- учитывать, как пользователи реально задают вопросы.

Частые источники проблем: -- игнор пожеланий пользователей к формату ответа, -- неструктурированная или устаревшая база знаний, -- отсутствие процесса актуализации, -- плохая настройка RAG / промптов. С чего реально начать?

📋 Подготовить список типовых вопросов и правильных ответов. Это сразу база для настройки и проверки качества.

⚙️ Протестировать готовые решения или собрать «черновик» на n8n / Nodul. Узкие места всплывут мгновенно.

🛠 По итогам составить более точное ТЗ для второй итерации. Вот тогда появляется продукт, который работает, а не просто «чат с PDF».

👉 В следующем посте разберёмся, как именно нарезать документы на чанки и почему это влияет на то, будет ли ваш ИИ умным помощником или бредогенератором.

🚀 Команда маркетинга в эпоху AI: заметки и слайды с вебинара

Слушал Веронику Климову (у Kumar & Solo) про маркетинг и AI. Знаете, что понравилось больше всего? Она очень доступно и честно объяснила «новую реальность» найма маркетологов.

📉 Найм сломан: – AI победил джунов. – Джуны победили нас бесконечными чат-GPT откликами. – Компании тонут в “универсальных маркетологах”, но толку мало.

А теперь к сути. Через год у компаний не останется выбора: маркетинг будут тянуть AI-оркестраторы и узкие специалисты, а не толпы «директоров по всему».

⚡ Главные роли меняются: – Маркетолог превращается в дирижёра AI-агентов и no-code процессов. – Контент-креаторы и SMM живут на фабриках мультимодального контента (тексты, фото, видео, аватары). – Трафик-менеджеры — это фабрики тестов, где креативы генерятся сотнями, а то и тысячами в день. – Продуктовые маркетологи создают прототипы лендингов и коммуникаций за вечер, без дизайнеров и программистов.

И вот важный вывод: не нужно сразу «команду маркетинга мечты». Если бюджет ограничен — берите узкого спеца в тот канал, где конкуренты реально получают лиды. Всё. Никаких «директоров и их армии».

💡 Моё ощущение после вебинара: маркетинг, в широком смысле этого слова, продолжает постепенно превращаться в вальтрона из AI-агентов и людей, где выигрывает тот, кто умеет быстро собирать и разбирать детали.

И главный навык будущего — не «писать посты», а управлять этим конструктором.

---- Слайды со встречи закинул в комментарии.

🧠 5 принципов Контекст-инжиниринга 5/5 Разделяй и специализируй

Почему так?

Один мегаагент — это как сотрудник, которому поручили и вести бухгалтерию, и продавать, и кодить, и офис мыть по пятницам. Он будет стараться. Очень. И даже сделает всё.

Но — как 99% специалистов широкого профиля — ни в одной из задач он не покажет высочайший класс. Максимум сделает «нормально».

А если разделить задачи — каждый агент работает в своей узкой зоне и получает только тот контекст, который ему реально нужен. Он сфокусирован, не отвлекается на разношёрстные инструкции и не пытается искать связи там, где их нет. А значит — меньше сбивается с толку.

-----

Поэтому:

❌ СКАЖЕМ «НЕТ» — одному мегаагенту, который и коммуницирует с клиентом, и держит в голове полную базу знаний. ✅ СКАЖЕМ «ДА» — набору специализированных агентов и разделённых знаний:

1. Первый — анализирует запрос клиента и определяет план действий.

2. Второй — собирает данные для ответа и формирует черновик.

3. Третий — проверяет качество, вносит корректировки, санкционирует отправку и заносит связанные данные в базу.

Получается управляемый конвейер с ясной специализацией и областью ответственности у каждого агента. Как следствие — значительно более высокое качество результата.

-----

Как понять, где делить агентов?

1️⃣ Разные источники данных → разные агенты Если один работает с CRM, другой — с документами, а третий — с API поставщиков, то пихать всё это в один контекст бессмысленно.

👉 Разные форматы данных требуют разной "логики" извлечения и обработки. Смешаешь всё в одном агенте — он неизбежно начнёт путаться.

2️⃣ Разный стиль работы → разные агенты Аналитический агент ("считает" риски, прогнозирует выручку) работает строго по правилам и цифрам. Коммуникационный (пишет клиенту письмо) — по-другому: важнее тон, стиль, убедительность.

👉 Лучшие практики показывают, что смешивать эти роли — ошибка. Аналитик звучит «по-роботски», а коммуникационный агент будет «подлизывать» там, где нужен сухой расчёт. На малых задачах(прочитай письмо и напиши ответ) ИИшка легко переключится, а флагманские модели сделают это легко и на задачах значительно сложнее, однако это потребует намного больших затрат на промпт-инжиниринг и отладку, а наша методология ИИ-минимализм (AIM, я скоро про неё расскажу больше) говорит "не надо так".

3️⃣ Процесс делится на шаги → каждый шаг = отдельный агент Я советую мыслить цепочкой, описал пример выше, но вот ещё:

-- шаг 1 → собрать вводные, -- шаг 2 → проверить актуальность, -- шаг 3 → сформулировать результат.

👉 Почему это важно: -- легче найти причины косяков в работе агентов, -- агентов можно улучшать по отдельности, -- цепочку проще масштабировать (заменил одного — рисков поломать остальных меньше).

4️⃣ Разделяй по рискам Если ошибка в задаче слишком дорога — выдели её в отдельного агента с жёстким контекстом. Пример:

агент, который пишет код → ошибаться пока можно, ошибки поправим при тестировании,

агент, который деплоит код в прод → ошибка повлечет остановку работы бизнеса - риски высокие - реализуем отдельно.

💡 Вывод:

-- Разные данные → разные агенты. -- Разные стили мышления → разные агенты. -- Разные шаги процесса → отдельные агенты.

Если контекст разрастается больше 3–4 типов или ошибка стоит дорого → точно дели.

Один универсальный агент — миф. За которым ещё и уследить сложно, а управлять — ещё сложнее.

---------

На этом мой цикл из пяти принципов контекст-инжиниринга завершён. Я описал ориентиры, которые считаю базовыми, и даже простое следование им заметно повышает отдачу от ИИ.

Следующий пост — по запросу читателей — будет про векторные базы данных. Расскажу не только с технической стороны, но и с продуктовой, бизнесовой, прикладной.

Невероятно важно понимать механику работы отдельных элементов ИИ-агентов. Это нужно не только AI~BP (ИИ-бизнес-партнёрам), но и любому, кто создаёт или хотя бы заказывает для своей команды ИИ-решения. Иначе искажённое представление о возможностях и ограничениях заведёт на очень кривую и дорогую дорожку.

Вчера провели первый открытый вебинар по GEO (Generative Engine Optimization). Подключилось почти 70 человек — и это лучший сигнал, что тема задела за живое. Спасибо Володе Малюгину за рассказ и слайды.

Что обсудили: — Нейросети всё чаще цитируют сайты не из топ-3 Google, а даже с 20-х и 30-х мест. — Форматы решают: FAQ, базы знаний и списки — именно их GPT и Perplexity забирают в свои ответы. — Мы разобрали 9 конкретных шагов GEO-оптимизации — от анализа упоминаний бренда в ИИ до Snippet-first подхода в контенте. — Бизнесу важно понять: через год будет поздно — AI-виджеты займут конкуренты, и вернуть позиции будет сложнее, чем сейчас попасть в Google.

Спасибо всем, кто задавал вопросы и делился опытом — диалог получился реально ценным 🙌

Запись по ссылке: https://tldv.io/app/meetings/68a5b7c19d26d000139720ce

Скоро новые встречи с крутейшими экспертами!

🤖GEO нельзя внедрять когда захочется. Может быть поздно. 🔩

Я согласен с тем, что, чаще всего, ИИ можно внедрять в «своём» темпе. Да, лучше раньше чем позже, но некоторый разброс позволителен.

А вот темп работы с GEO(Generative engine optimization. Это как SEO, только для ИИ) и видимость твоего бренда в ответах нейросетей — задает OpenAI, Perplexity, Google и другие техногиганты. Стремишься к нему — получаешь клиентов. Нет — смотришь вслед конкурентам, которые успевают быстрее тебя.

Сегодня в 15:00 онлайн: - разберем как вообще получаются заказы и лиды из нейросетей - что на это влияет, как за этим уследить и поспеть - какие конкретные шаги предпринять, для того чтобы это стало твоей сильной стороной.

Разбираться будем при поддержке моего партнера, мегаэксперта в SEO и GEO, Володи Малюгина.

И, конечно, будут кейсы 📊 и ответы на вопросы.

📅 Сегодня, 20 августа, 15:00 Мск, Zoom. Приходи и сотрудников приводи — им же потом всё это воплощать.

🔗 Ссылка на Zoom: https://us02web.zoom.us/j/89321406270?pwd=WPs9eNbqawbHMbhbndMlszuO0X74hc.1

🧠 5 принципов Контекст-инжиниринга 4/5 Контекстное окно не резиновое

Ну очень частая ошибка формируется примерно так: «Ну раз можно загрузить всё, давай так и сделаем! Пусть модель сама разберётся.».

Не разберётся. Точнее, разберётся плохо. Особенно плохо, если не позаботиться о структуре загружаемых данных.

📌 Контекстное окно не резиновое. Засунешь туда всё подряд — получишь кучу затрат и кучу мусора на выходе.

2 примера из практики:

--- Клиент обратился с жалобами на низкую точность ответов сделанного другой командой бота, а точнее кашу в его ответах. При чем присылал то он правильную информацию, но невпопад и на голубом глазу связывая, пусть и корректные данные, но из вообще разных сфер. Начали разбираться, оказывается для облегчения жизни был создан и запихан прямо в промпт "документ", в котором просто друг за другом накопирован текст из разных "справочников" компании - от списка услуг и ценностей компании, до правил пожарной безопасности и выноса техники из офиса. Без разметки, структуры и так далее.

А нейронке то чего, ей сколько скормишь - она всё съест(ну в пределах отведенного создателями), знай оплачивай токены. Она сразу все эти данные каждый запрос учитывает. В итоге агент отвечая на даже небольшой вопрос выдавал опус находя связи с ним в совершенно разных разделах этих справочников. Красиво? Да. Впечатляюще? Да. Полезно? Совсем нет.

--- На консультации предприниматель пожаловался, что ему дорого обходится корпоративный бот, отвечающий на вопросы сотрудников (получение справок, отпуска, доступные льготы и тд). Посмотрели его расход - реально дорого! Пошли смотреть что происходит в агенте. Там простенький агент, с несложным промптом, НО с каждым запросом, он засылал в нейронку 124 страницы!!! печатного текста (около 40 000 токенов). Конечно настроили ему RAG и стоимость запроса упала в десятки раз.

ИИ — как собеседник с хорошей памятью. Но если ты в начале разговора читаешь ему целиком уголовный кодекс, а потом спрашиваешь про условия аренды офиса — он, мягко говоря, растеряется.

⚡ Загрузи только релевантное. — Нужно найти условия доставки? Не надо пихать весь договор, хватит раздела про логистику. — Нужно рассчитать гарантийный срок? Отдай ему только раздел с гарантийными обязательствами.

Мораль простая:

-- Думай, что именно нужно модели для ответа. -- Оставь в контексте только это. --Убери всё лишнее.

Для этого очень эффективно используется RAG - Retrieval-Augmented Generation - инфу легко найти в интеренте или спросить ту же нейронку.

Действуй умнее, иначе спалишь бюджет на токены и будешь объяснять коллегам, почему «суперумный бот» выдаёт ахинею.

---------

Следующий пост про наиважнейший принцип. Расскажу зачем делить агентов на узкие роли вместо того, чтобы пытаться запихнуть все задачи в одного мегамонстра.

----------

Друзья, вижу не так много реакций на этот цикл постов. Поделись почему не хочется поставить реакцию? Не то, что ожидалось? Не вызывает интереса? Как я могу улучшить контент так, чтобы он откликался? Напиши в комментарии или мне в ЛС @SamYakushev, это будет мне чрезвычайно полезно!

Хах! 100% случаев, когда я ем или занимаюсь "житейскими" делами)

Сегодня будет четвертая часть цикла про контекст-инжиниринг!

Бодрого тебе понедельника!

🧠 5 принципов Контекст-инжиниринга 3/5 Точность данных важнее мощности модели

Иногда я слышу: «Нам бы модель помощнее, вот тогда она всё поймёт». Нет, не поймёт. Если ты кормишь её старыми или кривыми данными — хоть GPT-10 подключи, результат будет таким же унылым.

📌 Точность данных всегда важнее мощности модели.

-------------------------

ИИ — как шеф-повар. Да, он может быть гением кулинарии, но если ты принесёшь ему тухлое мясо и овощи недельной давности, то на выходе будет полная шляпа.

То же и здесь:

Данные устарели — агент будет выдавать «реалии» прошлого месяца (или года).

Данные неполные — он начнёт додумывать за тебя.

Данные противоречат друг другу — он будет метаться между версиями и в итоге напишет ерунду.

-------------------------

2 последовательных примера:

Клиент решил сделать дешевого и надежного бота, вместо дорогих и нестабильных людей, чтобы отвечать на вопросы клиентов в период гарантии и поддержки оборудования. Был недоволен тем, что клиенты жалуются, мол, люди долго отвечают, постоянно уходят "поискать данные" и тд.

Внедрили робосотрудника и вроде всё должно быть шикарно! Клиенты стали "более лучше" себя чувстовать, но всё ещё сталкиваются с нерелевантными данными, которые этот бот им предоставляет. При чем очень уверенно так предоставляет и никак не соглашается, что это некорректная информация.

Стали копать, оказалось что бот действительно прекрасный и верный своим идеалам, но вот информация на которую он опирается далека от реальности - какие-то документы действительно старые, какие-то обновлять забывали, каких-то просто не хватает. Сформировали процесс проверки актуальности, подсветку "спорных" моментов по итогам диалога с клиентом и всё пришло в норму.

И какой бы модель не была навороченной, если у неё нерелевантная информация, то проблему это не решило бы.

Мораль сей басни вновь garbage in - garbage out. Проверяй, что ты кладёшь в контекст. Не ленись: -- Убедись, что данные свежие. -- Проверь, что нет пропусков. --Удали лишнее, что может запутать.

-------

Следующий принцип — про то, как не сжечь бюджет и не перегрузить модель, впихивая в неё всё подряд.

🧠 5 принципов Контекст-инжиниринга 2/5 Построй нормальный data pipeline (систему доставки данных)

⸻

С контекстом для ИИ есть одна неприятная особенность: он «портится». Данные стареют, ссылки умирают, файлы забываются в папках, а потом ты удивляешься, что агент отвечает так как будто он «не в теме» или просто галлюцинирует.

📌 Второй принцип контекст-инжиниринга — Построй нормальный data pipeline.

⸻

Выдаю базу: • Статические источники — это то, что меняется редко. Презентации, методички, справочники, регламенты. Их можно загрузить один раз и забыть… почти. Иногда всё же стоит проверять, что они не устарели. • Динамические источники — это то, что живёт своей жизнью: CRM, базы сделок, папки на диске, страницы на сайте, Google Таблицы с данными, каталоги поставщиков. Тут уже без автоматизации — как без зубной щётки: пару раз можно пропустить, но потом будет очень неприятно.

⸻

Автоматизация — твой друг. • Скрепинг и парсинг, которые обновляют данные прямо с сайта. • Интеграции с Google Drive, чтобы новые файлы сразу попадали в контекст, а старые своевременно обновлялись • Планировщик, который проверяет источники раз в час, день, неделю или месяц.

Чтобы правильно подойти к реализации задай себе три вопроса: 1. Как часто этот источник обновляется? 2. Когда старые данные становятся мусором? 3. Как автоматизировать их подгрузку и удаление?

⸻

Пример из жизни: мы делали агента, который на основе актуальных цен на комплектующие у поставщиков готовил коммерческое предложение для клиента. Ранее данные обновляли вручную — как следствие стабильно были косяки с пониманием цены, продажи в минус, терки с производителем и клиентами, так как регулярно то на одной, то на другой стороне забывали обновить каталоги. После подключения автоматического парсера сайтов поставщиков и каталогов дилеров агент стал выдавать адекватный просчет вообще без дополнительных действий.

⸻

Итого! Твой data pipeline — это как система вентиляции для контекста нейросети: свежий воздух заходит, старый выходит, и агент всегда работает на «свежачке».

——-

Следующий принцип — про то, почему точность данных важнее мощности модели.

Получаем заказы из нейросетей! 🤯 Это вообще реально?

Я коснулся этой истории в январе, когда ресторан моего португальского товарища начал регулярно получать брони столов из ИИ-агентов 🤖 и гостей, узнавших про его винный бар из GPT и Perplexity. А аутрич агентство партнера по паделу стало получать лиды из Gemini-саммари поискового запроса в Google.

И вот за 7 месяцев мы очень глубоко копнули эту тему — с точки зрения технологии ⚙️, требований к контенту и сайту(-ам) 📄, структуры информации, размещаемой в онлайне. И сначала для себя, а потом и для рынка сделали инструмент для отслеживания своего бренда и конкурентов в выдаче нейросетей.

20 августа в 15:00 мск онлайн я проведу онлайн-встречу с моим партнером, Володей Малюгиным — основателем известного SEO-агентства и CEO нашего совместного GEO (Generative Engine Optimization) проекта 🚀 (сколько всяких *ЕО :)) )

Трафик утекает в нейросети, поисковики показывают сгенерированный ИИ-виджет выше, чем результаты поиска. Так вот, GEO — это как SEO, только с нейросетями.

Как всегда, без рекламы, прогревов, сбора воронки, QR-кодов, регистрации и СМС.

Ты узнаешь: • 💡 Почему теперь важны FAQ, списки и базы, а не только «ключевики». • 📌 Получишь 9 конкретных «что делать?». • 🧠 Узнаешь про E-E-A-T (Experience, Expertise, Authority, Trustworthiness) — язык, на котором «сайты» разговаривают с AI. • 🛠 Получишь технические рекомендации, выполнение которых доступно каждому.

И, конечно, будут кейсы 📊 и ответы на вопросы.

📅 Среда, 20 августа, 15:00 Мск, Zoom. Приходи и сотрудников приводи — им же потом всё это воплощать.

🔗 Ссылка на Zoom: https://us02web.zoom.us/j/89321406270?pwd=WPs9eNbqawbHMbhbndMlszuO0X74hc.1

Делаем задорно, живо, без воды, по делу, без домыслов — только собственный опыт. 🔥

Если добавить в промпт «Подумай со всей силы!» Или «Thinking hard!», то у GPT5 включается рассуждающий режим, даже на таких сложных простых задачах! С одной стороны лол, с другой стороны помни об этом, пригодится!

Или проверь другие нейронки и пришли сюда ответ! Проведем собственную оценку)

У меня есть металлическая чашка, но у нее заварено верхнее отверстие. Так же я заметил что у нее отпилено дно. Как из нее пить?

🤩🤩🤩 Скинулись с ребятами на 10 000 звезд. Такого ещё никогда не делал, но попробовать надо. Ещё и тебе повезти может.

Дяди и тёти все дельные, пишут про ИТ и ИИ. Личным тоже делятся.

Ниже список участвующих личностей-каналов. И вот среди всех кто подпишется на все эти каналы, мы разыграем 10 000 Telegram-звёзд⭐️.

10 человек получат по 1 000 звёзд — использовать можно как угодно: на бусты, стикеры, Telegram Premium и т.д.

Список дядь и тёть:

1. Дмитрий Логинов — 23 года помогаю производствам с помощью digital-инструментов расширять рынки сбыта, автоматизировать продажи и улучшать взаимодействие с оптовиками. Разборы B2B-кейсов, нейросети на практике, управленческие грабли, личностный рост и цифровая стратегия — честно и с пользой для тех, кто строит бизнес и команды.

2. Михаил Сенсеев — ментор диджитал-агентств и основатель веб-студии. В постах на канале Сенсей — Технический директор разбирает вопросы с консультаций, пишет про найм, делится хардкорными лайфхаками для IT-бизнеса и вспоминает начало интернета. Жми на подписку, если ты ботан!

3. Блог Громова Олега — канал про бизнес в IT, управление командой и разработку IT-продуктов от СЕО компании Extyl (№1 по корп. порталам в РФ по версии Tadviser). Олег — 17 лет опыта в IT, эксперт Forbes, Архитектор AI, закончил EMBA в Сколково.

4. Calendario — канал календаря IT- и digital- событий. Более 400 мероприятий регулярно обновляются, фильтруются по городу, дате, сфере, формату и т. д. В личном кабинете — избранное и добавление своих ивентов.

5. Правила финансов | Ирина Кокшарова — если вы предприниматель, собственник бизнеса или управленец — этот канал для вас. Помогаю увеличить прибыль бизнеса с помощью внедрения учета финансов и планирования. Пишу о финансах бизнеса понятным языком, делюсь опытом и инсайтами, инструментами и знаниями, которые получила за 25 лет в финансах. Если вас пугают слова «управленческий учет», «финансовое планирование», — я расскажу, как этого не бояться и использовать для роста вашей компании. Пишу для тех, кто строит бизнес "не на коленке".

6. НейроПульс - канал про нейросети🤖, от известного креатора Дмитрия Пульса. В канале: - о том как зарабатывать на создании фото, видео, музыки, текстах с помощью ИИ🔥 - алгоритмы создания креативов🤓 - новости и лайфхаки😎

7. Миша Радионов - Канал про то как я и мои команды пробуем новое в разработке, DevOps и AI для создания state-of-the-art цифровых продуктов

8. Сэм Якушев – серийный ИТ -> ИИ-предприниматель. Привлек 2 500 000 $ в свои ИИ-проекты. Использовал нейросети, до того как это стало мейнстримом. Пишу про ИИ-first мышление, как быть готовым к ИИ-революции и доступное применение разных сервисов (например n8n) в малом и среднем бизнесе. Регулярно провожу открытые воркшопы и вебинары.

9. Андрей Березин — IT-бизнес в легкости: про продажи, отношения, технологии 🚀 | Для кайфа разбавляю лайфстайлом и хобби: танцами, пением, спортом 🔥| Для глубины добавляю щепотку философии и психологии📕

10. Алексей Сорокин — Канал про ИТ, бизнес, нейросети и всё, что беспокоит. Без воды, пафоса и инфоцыганщины. Тут: опыт запуска проектов; мысли о том, как делать нормально (и что делать, если не получилось); мемы, музыка, самоирония; и немного рефлексии, потому что все мы люди. Смешно, иногда полезно и почти всегда по делу.

Старт уже пошёл. Итоги — 15 августа в 15:00⏱