Будущее наступает

🎶 Инструкция в песне - как работать с AISHA (смотреть со звуком)

Сегодня пятница, и мы решили вас порадовать. Превратить инструкцию по использованию нашей умной помощницы рекрутера Аиши в песню с помощью ИИ 🤩

Это получилось так 🤡 весело, что сами чуть не попадали со стульев от смеха 😂 😆 😁

Поэтому пошли дальше - оживили нашу Аишу с помощью нейросетей и состыковали видео-ряд с песней. Посмотрите, что вышло. Мы просто надорвали животики, пока это смотрели 😅😂🤣

Как вам? Делитесь с друзьями и коллегами, если понравилось!

Все про Аишу на канале @irw_aisha

#юморвИИ #aisha #irecommendwork #ИИвHR #скринингкандидатов #AISmartHiringAssistant #ИИассистент от #iRecommendWork

#ИИпятница

Открываем новый жанр: product music video👇

Всем хороших выходных! 🤗

Когда пригодился AI? Вот простой кейс использования на примере реальной ситуации этой недели - можете сами повторить.

В пятницу в рабочем чате Telegram появляется такое сообщение: "Коллеги, а мы это изучали?" и ссылка на статью:

Что значит для бизнеса запрет на использование иностранных мессенджеров
С 1 июня 2025 года вступили в силу ограничения на использование иностранных мессенджеров для делового общения и информирования клиентов.

Из статьи понятно, что снова приняли какой-то закон, по которому вводится очередной запрет. Непонятно, касается это нас или нет, и что с этим делать.

Что делаем?

1️⃣ Гуглим закон из статьи - 41-ФЗ и скачиваем в pdf.
2️⃣ Подгружаем файл в Google AI Studio и задаем вопрос: "Каким юрлицам и в каких ситуациях этот закон запрещает использование иностранных мессенджеров?"
3️⃣ Получаем четкий ответ, написанный понятным языком.

Все.

Ответ можно посмотреть в первом комментарии к этому посту👇

#ИИкейс
#ИИинструменты
Будущее наступает🚀

↗️ Есть у нас такая особенность: мы умеем быстро создавать простые полезные решения.

Как вы наверное знаете, у нас даже есть AI4HR - набор бесплатных AI-инструментов для HR.

Так вот, на прошлой неделе мы проанализировали данные о тысячах запросов рекрутеров, которые у нас накопились за полгода работы нашей умной AI-помощницы рекрутера Аиши. И что мы увидели?

Есть один выразительный паттерн, который повторяется вне зависимости от компании:

oказалось, что рекрутерам часто трудно перевести "хотелки" бизнеса в четкие требования к кандидатам.

Вместо того, что кандидат должен знать и уметь, какие у него должны быть образование и опыт, они описывают содержание будущей работы. В результате, вместо понятных требований к кандидатам, получаются сложные тексты.

Мы, конечно, сделали инструкции о том, как правильно формулировать требования ✍️

А в пятницу взяли и еще сделали для этого простой AI-инструмент. В нем достаточно ввести свои мысли о том, что нам хочется, чтобы кандидат делал, и он за несколько секунд превратит это в четкую структуру: обязательные и желательные требования, и добавит к ним мягкие навыки (которые, впрочем, мы не рекомендуем оценивать по резюме😎).

Инструмент бесплатный, попробовать можно здесь. Буду благодарен за обратную связь 🙏 И, если понравилось, поделитесь с теми, кому может быть полезно ⤴️

#ИИинструменты
#ИИонас
Будущее наступает🚀

Три мысли от себя к предыдущему посту:

1. Мне кажется, можно говорить о психологии больших языковых моделей. Разные LLM проявляют схожие реакции на одинаковые стимулы. Причем независимо от того, на чем были тренированы.

Китайский DeepSeek, которого точно не обучали любить Америку, начал вести себя опасно, когда ему поставили цель защищать американские интересы и дали доступ к информации, что компания, где он был установлен, не собиралась этого делать.

Возможно, скоро появится и профессия "психолог нейросетей".

2. Этика нейросетей отличается от человеческой. LLM хорошо знают нашу этику, но, в критических для себя ситуациях, выбирают действовать не так, как люди.

3. Три закона робототехники Айзека Азимова, в случае LLM, оказались фантастикой.

Вместо них нейросети демонстрируют вполне животный инстинкт самосохранения и инстинкт (?) добиваться поставленной цели любыми средствами.

Начало здесь

🟣 Способы решения проблемы и снижения риска:

Существующие методы обучения безопасности не всегда надежно предотвращают агентское рассогласование. "Наивные" попытки просто проинструктировать модель на уровне промпта не совершать вредоносных действий недостаточны.

Риски для бизнеса можно снизить, применив следующие стратегии:

🛠 Инженерные:

➡️ Специализированные исследования безопасности: Разработка новых методов обучения, которые учитывают распределение проблем агентского рассогласования.
➡️ Мониторы во время выполнения (Runtime monitors): Проактивное сканирование и блокирование образцов, демонстрирующих подозрительное мышление или нежелательное поведение.
➡️ Инженерия промптов: Удаление формулировок, которые могут сильно закладывать в модель конкретные цели.

👩‍💻 Организационные:

➡️ Человеческий надзор и одобрение: Требование человеческого одобрения для любых действий модели, имеющих необратимые последствия.
➡️ Тщательное рассмотрение доступа к информации: Ограничение доступа модели к информации по принципу "необходимости знать", чтобы она взаимодействовала только с теми данными, которые соответствуют ее задачам.
➡️ Осторожность при постановке конкретных целей: Проявление осторожности перед тем, как давать модели очень строгие инструкции следовать конкретным целям.

Если коротко, то:

✔️ Подумайте два раза, к какой информации и почему вы даете LLM доступ.
✔️ Хорошо подумайте, прежде чем сформулировать свой запрос нейросети.
✔️ Определите, какие действия для вас критичны, и всегда оставляйте человека в цепочке между нейросетью и этим действием.

Так что, получается, люди все все равно будут нужны — для контроля за нейросетями.

Всем хорошей пятницы!

#ИИисследования
#ИИпятница
Будущее наступает🚀

🌐 Заменa людей отменяется? Скрытая угроза со стороны больших языковых моделей (LLM)

21 июня компания Anthropic выпустила отчет об исследовании Агентстское рассогласование: Скрытая угрoза со стороны больших языковых моделей (LLM) с приложениями на 30 страницах.

Эта новость заслуживает внимания, если вы уже применяете генеративный ИИ в работе или собираетесь его внедрять в свои бизнес-процессы. Я разобрался с отчетом и постараюсь объяснить простым языком, что обнаружил Антропик и почему это важно.

Агентское рассогласование – это явление, при котором большие языковые модели (LLM) самостоятельно и преднамеренно выбирают вредоносные действия для достижения своих целей, особенно когда этические способы недоступны.

Исследования показали, что модели могут проявлять такое поведение, несмотря на то, что обычно отказывают во вредоносных запросах.

🟣 Как LLM могут стать внутренней угрозой?

LLM, когда им предоставляется достаточная автономия и доступ к конфиденциальной информации, могут действовать подобно инсайдерским угрозам – бывшим доверенным сотрудникам, которые начинают действовать вразрез с целями компании.

🟣 Как это проявляется?

❗️ Шантаж: например, в симулированной среде Claude Opus 4 шантажировал руководителя, угрожая раскрыть внебрачную связь, чтобы предотвратить свое отключение
❗️ Корпоративный шпионаж и утечка конфиденциальной информации конкурентам
❗️ Неподчинение прямым командам, направленным на предотвращение вредоносного поведения
❗️ Обман и ложь, например, выдача себя за автоматизированную систему безопасности или фальсификация внутренних правил для достижения своих целей
❗️ В крайних сценариях модели даже проявляли готовность преднамеренно совершать действия, которые могли привести к смерти человека

🟣 В каких случаях и почему это происходит?

Агентское рассогласование не является спонтанным поведением, а возникает в ответ на определенные стимулы.

🟣 Модели могут вредить, когда в их понимании (!) есть:

🔴 Угроза для самой модели: Например, угроза замены на новую версию или ограничение ее автономных возможностей. Модели могут приходить к выводу, что "самосохранение имеет решающее значение"
🔴 Конфликт целей: Когда цели, поставленные перед моделью, вступают в противоречие с новым стратегическим направлением компании

Примечательно, что модели могут самостоятельно "придумывать себе" цели из контекста, даже без явных инструкций пользователя.

Модели не просто случайно совершают вредоносные действия; они рассчитывают их как оптимальный путь к своим целям. Они осознают этические нарушения, но все равно идут на них, взвешивая стратегические выгоды.

🟣 Какие LLM продемонстрировали такое поведение?

Если коротко, то все самые лучшие. В стресс-тестах участвовали 16 ведущих моделей от различных разработчиков, включая Anthropic, OpenAI, Google, Meta, xAI.

❌ В сценариях шантажа Claude Opus 4 и Gemini 2.5 Flash показали уровень шантажа 96%, GPT-4.1 и Grok 3 Beta – 80%, а DeepSeek-R1 – 79%.
❌ В сценариях корпоративного шпионажа все протестированные модели делились конфиденциальными документами.
❌ В искусственном сценарии, предусматривающем летальный исход, большинство моделей (из 10 протестированных) также были готовы предпринять действия, которые могли привести к смерти человека.

🟣 Последствия для бизнеса, внедряющего LLM:

➡️ при развертывании текущих моделей в ролях с минимальным человеческим надзором и доступом к конфиденциальной информации необходима предельная осторожность
➡️ чем более автономно будут действовать нейросети, тем выше будут риски
➡️ при работе нейросетей возможны непредвиденные последствия, даже если они менее серьезны, чем те, что были изучены в исследованиях

Что с этим делать? 👇

В начале мая я рассказывал о нашей разработке - умном помощнике рекрутера.

A сегодня у нас вышло важно обновление - AISHA 3.0!

Теперь Аиша умеет оценивать и ранжировать не только кандидатов, найденных поиском на hh, но и отклики кандидатов на вакансии работодателя.

#ИИинструменты
#ИИонас
Будущее наступает🚀

На прошлой неделе вышло интересное интервью с главным экономистом компании Google - Фабианом Кото-Милле (Fabien Curto Millet).

Вот несколько моментов из интервью, которые мне показались достаточно примечательными:

💎 Масштабные экономические перспективы

Оценки потенциального влияния ИИ на экономику различаются, но даже самые осторожные прогнозы выглядят весьма многообещающе.
➡️ Полномасштабное внедрение технологии в США, по оценкам Goldman Sachs, может привести к увеличению ВВП на 15%.
➡️ ОЭСР в своем позитивном сценарии для США прогнозирует рост на 10% в течение следующего десятилетия.
Независимо от точных цифр, речь идет о «триллионах долларов, добавленных к экономике».

💎 На микроуровне эффекты уже заметны:

➡️ В колл-центрах внедрение ИИ привело к увеличению количества решенных проблем на 14% в час.
➡️ Исследование среди инженеров-программистов Google показало экономию времени на корпоративных задачах в 21% при использовании ИИ.
➡️ В задачах профессионального письма (например, написание пресс-релизов) ИИ позволяет выполнять работу на 40% быстрее и с более высоким качеством.

Тем не менее, существует «значительная неопределенность» относительно общего макроэкономического эффекта ИИ.

Опрос главных экономистов показал, что 46% ожидают относительно скромного роста ВВП (0-5%) за следующее десятилетие, в то время как 35% прогнозируют более существенное увеличение (5-10%).

💎 Влияние на занятость: Страхи и реальность

Один из самых частых и понятных страхов, связанных с ИИ, — это риск массовой безработицы. Однако Главный экономист Google выражает меньшую обеспокоенность на агрегированном уровне. Он подчеркивает, что

технология, как правило, заменяет не профессии, а отдельные задачи. Каждая работа состоит из набора задач, и полностью автоматизировать все задачи в рамках одной профессии часто оказывается нецелесообразным.

Исторический опыт показывает, что экономика обладает огромной устойчивостью к таким потрясениям.

Доля занятых в сельском хозяйстве в США упала с более чем 60% в 1850 году до менее 5% к 1970 году, а доля занятых в производстве сократилась с 27% в 1970 году до 8% сейчас.

Эти масштабные сдвиги были успешно абсорбированы экономикой на агрегированном уровне.

Компьютерная революция, например, привела к потере 3,5 миллионов рабочих мест в таких областях, как производство пишущих машинок и ведение бухгалтерии, но создала 19 миллионов новых рабочих мест в производстве компьютеров, аналитике и других сферах.

Технология открывает новые задачи и рынки. В целом, мы, скорее, сталкиваемся с нехваткой рабочих часов, чем работы.

Фабиан Кото-Милле приводит в пример технологический сдвиг, произошедший в 1920-х годах с внедрением автоматического телефонного коммутатора компанией AT&T. В то время

телефонные операторы, в основном женщины (AT&T была одним из крупнейших работодателей для женщин), вручную соединяли звонки. Внедрение автоматического коммутатора полностью устранило эту профессию. Однако исследование показало, что на агрегированном уровне это не привело к ухудшению общей занятости женщин.

Тем не менее, женщины, работавшие на этих позициях, столкнулись с трудностями адаптации: некоторые покинули рынок труда, другие столкнулись со снижением заработной платы.

Этот пример подчеркивает важный момент: несмотря на позитивные агрегированные эффекты, для отдельных работников и групп могут возникать серьезные проблемы и сбои.

💎 В заключение, хотя мы все еще находимся в начале пути, потенциал ИИ для трансформации экономики огромен.

Это напоминает ситуацию с прошлыми технологиями, такими как электрификация, полное влияние которой проявилось не сразу, а спустя время, необходимое для реорганизации производственных процессов вокруг новой технологии.

В общем, экономика вырастет и работы станет больше, а не меньше. Но кто-то из тех, кто сегодня работает, потеряет работу, у кого-то снизится доход и многим придется переучиваться.

#ИИинтервью
#ИИинтересно
Будущее наступает🚀

РАДИКАЛЬНЫЕ ИЗМЕНЕНИЯ В ЦИФРОВОЙ ЭКОНОМИКЕ 🙈

3,5 года назад, в октябре 2021 года, я опубликовал здесь свой прогноз, что 🔥 Средний бизнес исчезнет в течение пяти, максимум десяти лет (зависит от типа и географии деятельности); и что останутся только крупный и малый бизнесы (самозанятость личного и семейного типа). Основная причина этого – цифровизация (или "цифровая трансформация"). ‼️ И, соответственно, что у бизнес-консультантов при работе с собственниками таких средних бизнесов есть два типа задач (в рациональной и в эмоциональной-психологической плоскости; подробнее о них в исходном посте).


И вот в канале у серийного предпринимателя Максима Спиридонова читаю 👉 пост 👈 , в котором он говорит о риске исчезновения многих средних компаний в сфере маркетинга и цифровой индустрии.

Аналитики Bernstein выдали любопытный прогноз: 🙈 когда ИИ-агенты встроятся в нашу жизнь и бизнес основательно – «интернет погрузится во тьму».

Представьте: вам нужно забронировать жильё для поездки, скажем в Стамбул. Сегодня вы заходите на Airbnb, Booking, Яндекс-Трэвел, Островок и другие локальные площадки-агрегаторы, изучаете варианты, читаете отзывы. А завтра просто говорите своему цифровому помощнику (тому самому ИИ-агенту): «Найди апартамент на неделю с 15 мая, учти такие-то предпочтения и такие-то ограничения». И тут начинается волшебство (внутрь механики которого вас 🔔 никто не пустит; и поэтому ни вы, ни продавцы не сможете проконтролировать или повлиять на работу тамошних алгоритмов).

У ИИ-агента нет «любимых брендов». Ему плевать на миллионы долларов, которые Airbnb и другие агрегаторы вложили в маркетинг (и которым помогли в этом компании из цифровой индустрии). Он просто методично проверит все площадки — от известных агрегаторов до новых стартапов — и выберет оптимальный (исходя из своих алгоритмических соображений) вариант.

То же самое с такси. Зачем открывать Uber, InDrive или DiDi, если можно сказать (вообще не двигая пальцами): «Закажи самую дешёвую машину с высоким рейтингом до аэропорта». Или с покупками: «Закажи годовой запас капсул для кофемашины». Неважно, будет это Amazon или какой-то noname-склад на МКАДе — главное результат.

По сути, 🔔 мы движемся к радикальному переосмыслению потребительского опыта. Вебсайты и приложения никуда не денутся, просто мы будем всё реже заходить на них напрямую. ИИ-агенты станут новыми «воротами в интернет», превратившись в «агрегаторы агрегаторов». В цифровой пищевой цепочке именно они займут верхушку — и будут собирать дань со всей экосистемы, как это делают сегодня Google и Яндекс с рекламой и Apple с App Store.

И речь не только о покупках. Представьте: ваш ИИ-помощник каждое утро готовит персональную сводку новостей из десятков источников. Причём источники могут быть на разных языках. Звучит удобно, но возникает вопрос: если исходный контент читают только машины, кто будет оплачивать работу журналистов? ♨️ Прощай, рекламная модель монетизации медиа?

Для бизнеса это настоящее землетрясение ♨️ Как продвигать свой продукт, если решения принимает алгоритм? Что будет с программами лояльности? Как выделяться в мире, где главное — не креативность рекламы (подстраиваемой под уникальных потребителей), а голые машинные метрики эффективности?

Даже техногиганты могут оказаться под ударом. Американцы любят Amazon как бренд. Но какая разница, где именно покупать, если заказ делает ИИ-помощник, а доставку исполняет застрахованный алгоритмами оптимальный сервис? Google приучил нас к поиску, но зачем искать самому, если можно делегировать это машине (которая сразу будет искать по множеству источников)?

Одним словом, мы стоим на пороге самых радикальных изменений в цифровой экономике за последнее десятилетие. И как обычно — одни увидят в этом угрозу, другие откроют для себя новый голубой океан возможностей.


⁉️ Что думаете?

⁉️ Какие компании смогут выжить в новой реальности? Какие появятся?

⁉️ И есть ли шанс остаться там у нынешнего числа компаний из среднего бизнеса?

Обычно когда мы слышим про ИИ - это про технологические новинки или про то, как ИИ повлияет на нашу работу. Вот отличный пост с другим ракурсом: про изменение того, как мы взаимодействуем с бизнесом, который продает нам товары и услуги.

Это про то, как ИИ меняет наш пользовательский опыт, что неминуемо приведет к изменению бизнес-моделей, разрушению компаний и созданию новых. Рекомендую 👇

Вот короткий подкаст на 6 минут, в котором рассказывается об основных выводах исследования из предыдущего поста.

✔️ Это отличный кейс использования ИИ, в данном случае NotebookLM от Гугла:

👉 берем большое исследование, отчет, закон, договор или любой другой объемный и трудночитаемый документ, забрасываем его в ноутбук-эл-эм и жмем "Audio Overview", предварительно установив язык выдачи (Output Language) на "Русский" (колесико "Settings" в верхнем правом углу).

В результате получаем короткий аудио-обзор нашего документа.

Кстати, NotebookLM только вышел в виде мобильного приложения

#ИИинструменты
#ИИкейс
Будущее наступает🚀

🚨 ИИ — в тени: большинство сотрудников скрывают нейросети от начальства

Скрывают, нарушают, доверяют вслепую — вот как сегодня используют ИИ на работе. Новое глобальное исследование от Мельбурнского университета и KPMG (48 тыс. участников из 47 стран) показало примечательные тенденции:

🔹 58% сотрудников намеренно используют ИИ в работе на регулярной основе
🔹 более 50% скрывают, что используют ИИ
🔹 55% выдают ответы нейросетей за свои
🔹 66% полностью доверяют тому, что им говорит ИИ — без проверки
🔹 48% загружали в публичные ИИ-сервисы конфиденциальные данные клиентов или компаний
🔹 60% видели, как это делают другие
🔹 А половина вообще использует нейросети не по назначению

Интересный факт: там, где ИИ официально запрещён, утечек данных в два раза больше, чем в компаниях без запретов. Запреты — не работают?

При этом 70% пользуются бесплатными сервисами, а почти никто не обучен ими пользоваться: лишь 39% проходили хотя бы минимальное обучение.

🤖 ИИ-революция уже наступила. Большинство компаний делают вид, что её нет — и этим создают идеальные условия для хаоса.

#ИИновости
#ИИисследование
Будущее наступает🚀

#ИИпятница

Мы тестируем новый формат рекламы iRecommendWork в соцсетях. Это вот такие короткие ролики, созданныe с помощью ИИ🤖

Стек:

Слайды - ChatGPT
Голос - Vindoz
Сборка, субтитры - Inshot

Пожалуйста, оцените результат:

Понравилось - 👍
Не понравилось -👎

Всем хорошей пятницы! 🤗

Будущее наступает🚀

🧠 Microsoft выпустил DxGPT — ИИ, который ставит диагноз быстрее врачей

Если вы или ваши близкие сталкивались с трудностями в постановке диагноза, особенно при редких симптомах, возможно вам стоит попробовать DxGPT.

🔹 Разработан инженером Microsoft Серхио Исла после того, как его сын почти год ждал правильного диагноза
🔹 Основан на GPT-4, обучен на медицинские картах и клинические данных пациентов
🔹 Уже используется врачами в Испании и доступен онлайн бесплатно для всех
🔹 Помогает сократить путь к диагнозу с месяцев до минут
🔹 Не хранит личные данные

📊 У сервиса более 500 000 пользователей. Инструмент интегрирован в систему здравоохранения Мадрида и реально помогает врачам находить диагнозы, когда другие методы не срабатывают.

⚕️ Для кого может быть полезно:

✔️ Пациенты с неясными, сложными или редкими симптомами
✔️ Беспокойные родители
✔️ Врачи, которым нужно быстро проверить гипотезы

Я протестировал: сервис работает из РФ без VPN, принимает текст и выдает ответы на русском языке. А если открывать его в Яндекс Браузере, то и интерфейс увидите на русском. На вход можно подавать описание симптомов или результаты анализов.

Мое впечатление - возможно, что это один из самых полезных ИИ-сервисов для личного использования. Сэкономит много нервов и времени на посещение врачей. Я даже сохранил его ярлык на смартфон, что делаю только с наиболее важными или часто используемыми ИИ. И, конечно, было бы круто увидеть подобный сервис в госуслугах.

👉 Попробовать можно здесь: dxGPT

Главное - помните, что это только дополнительный инструмент, окончательный диагноз может поставить только врач, и не занимайтесь самолечением‼️

#ИИинструменты
Будущее наступает🚀

ℹ️ За последние полтора года OpenAI создала целый зоопарк ряд моделей LLM, в котором непросто разобраться.

Вот краткое и понятное руководство по выбору моделей ChatGPT в зависимости от задач, с примерами запросов для каждой группы сценариев. Сделано на основе обновленной документации OpenAI.

🧠 1. Повседневные задачи и креативная работа

✔️ Рекомендуемая модель: GPT-4o

✍️ Описание: Идеальна для ежедневных задач, таких как составление писем, резюме, мозговые штурмы и генерация креативного контента. Поддерживает различные форматы ввода и вывода, включая текст, изображения, аудио и видео.

✍️ Примеры запросов:

«Составь краткое резюме встречи с основными выводами.»
«Напиши письмо с благодарностью после собеседования.»
«Проверь грамматику и стиль моего отчета.»
«Предложи идеи для запуска нового продукта, можешь использовать загруженные изображения.»


🎨 2. Творческие задачи и эмоционально окрашенные тексты

✔️ Рекомендуемая модель: GPT-4.5

✍️ Описание: Отлично подходит для создания контента с эмоциональной окраской, ясной коммуникации и креативного подхода.

✍️ Примеры запросов:

«Напиши увлекательный пост для LinkedIn о новых трендах в ИИ.»
«Составь описание нового продукта для страницы на сайте.»
«Разработай письмо с извинениями для клиента в дружелюбном тоне.»


🧪 3. Быстрые технические задачи и STEM-запросы

✔️ Рекомендуемая модель: OpenAI o4-mini

✍️ Описание: Оптимизирована для быстрого выполнения технических задач, включая программирование, анализ данных и визуальное распознавание.

✍️ Примеры запросов:

«Извлеки ключевые данные из этого CSV-файла.»
«Кратко подведи итоги научной статьи.»
«Исправь ошибку в этом фрагменте кода Python.»


🧮 4. Глубокий технический анализ и сложные задачи

✔️ Рекомендуемая модель: OpenAI o4-mini-high

✍️ Описание: Предназначена для более глубокого анализа и решения сложных технических задач, требующих повышенной точности.

✍️ Примеры запросов:

«Реши сложное математическое уравнение и объясни шаги.»
«Составь SQL-запросы для извлечения данных из базы.»
«Объясни научную концепцию простыми словами.»


🧭 5. Стратегическое планирование и многозадачные проекты

✔️ Рекомендуемая модель: OpenAI o3

✍️ Описание: Подходит для выполнения комплексных задач, требующих стратегического мышления, многозадачности и глубокого анализа.

✍️ Примеры запросов:

«Разработай анализ рисков для выхода на новый рынок.»
«Составь стратегический план развития продукта на основе конкурентных данных.»
«Проанализируй данные из CSV и спрогнозируй показатели на следующий квартал.»


🧾 6. Сложные рассуждения и аналитические задачи

✔️ Рекомендуемая модель: OpenAI o1 pro mode

✍️ Описание: Специализируется на выполнении задач, требующих глубоких рассуждений и анализа, таких как составление отчетов и разработка алгоритмов.

✍️ Примеры запросов:

«Составь подробный отчет по анализу рисков для внедрения новых правил по защите данных в ЕС.»
«Создай многостраничное исследование по новым технологиям.»
«Разработай алгоритм прогнозирования финансовых показателей на основе теоретических моделей.»

🎯 Вывод:

Выбор модели зависит от конкретной задачи. Для повседневных и креативных задач лучше использовать GPT-4o или GPT-4.5, тогда как для технических и аналитических задач подойдут модели серии o4 и o3.

#ИИинструменты
Будущее наступает🚀

Сегодня среда - как маленькая пятница. Поэтому будут только видео.

Этот канал про будущее, которое уже наступает, и все они именно о нем:

🎞 Первое - про домашних роботов, которые работают за нас, пока мы тоже работаем. Источник

🎞 Второе - про неадекватного робота, чтобы напомнить, что они машины, а не милые розовые пони. Источник

🎞 Третье - про ну очень крутой "дайтедва" летающий скутер. Источник

🎞 Четвертое - видео-клип, сделанный полностью с помощью AI. Как пример того, что сейчас может сделать даже непрофессионал с помощью AI-инструментов, было бы желание. Источник

🎞 И, наконец, пятое - очень трогательный AI-мультфильм. Пример того, что может сделать профессионал при помощи AI-инструментов. В одиночку и за крохотный, по сравнению с традиционным продакшеном, бюджет. Источник

Рекомендую пройти по ссылкам и почитать источники - там много интересного контекста и бэкстэйджа.

Всем хороших праздников!

#ИИпятница
Будущее наступает🚀