TGViewer
Алек, сделай Алек, сделай @alek_dev · 321 subscribers
Post #269 1.29K
Никто не сделает за тебя AI-ассистента

TL;DR: AI-агенты в последние полгода показывают впечатляющие результаты, значительно упрощая наши задачи. Но мы используем их по большей части во внешних проектах и почти не используем "для себя". А чтобы исправить это, нам придется приложить усилия.


Гиперперсонализация
- сейчас один из главных трендов. Сервисы отказываются от грубых сегментов, всё чаще делая ставку на уникальные черты каждого пользователя. Spotify подстраивает рекомендации под твое настроение, "Самокат" знает, что у тебя в холодильнике, а банковское приложение адаптирует интерфейс, пытаясь предсказать, что тебе нужно сейчас. Удобно!

И всё это - без усилий с твоей стороны. Благодаря тому что компании годами систематизировали информацию о нас, мы сейчас получаем возможность пользоваться плодами “наших” больших данных - ты просто нажимал на кнопки, а за тобой записывали.

Но всё это - персонализация "снаружи". Умные системы знают наш цифровой след, но не знают нас. Эти данные фрагментарны. Spotify не знает, почему ты слушал конкретный плейлист в апреле. Такси не знает, зачем ты поехал в центр. Даже экосистемы, которые собирают данные из разных уголков твоей жизни, в лучшем случае умеют предугадывать поведение. Но не понимать логику, мотивацию, не видеть связи в действиях.

Сегодня, когда ML больше не принадлежит только корпорациям, его возможности становятся частью наших повседневных задач. И это возможно, потому что мы сами создаём структурированные системы. Как компании из примера выше, но в меньшем масштабе: проектируем архитектуру приложений, заносим данные в таблицы, оформляем документацию, пишем код, проводим исследования. Теперь эти процессы дополняют AI-агенты и LLM — они подхватывают нашу логику, анализируют статьи, пишут в нашем стиле, и это действительно упрощает работу. Особенно когда данные уже систематизированы — и теперь это не данные, собранные корпорациями, а те, что мы готовим сами.

Но у многих ли из нас есть такая "система" о самом себе? Мы ежедневно структурируем знания о внешнем мире, но многие ли пишут свою "документацию" о проектах, работе, прочтенных книгах, знакомствах, переживаниях, мыслях? С самого рождения информацию о нас систематизируют десятки компаний (и это здорово, мы же не технофобы?), но владеем ли мы такой системой сами?

Возможности такой личной системы с даже существующими на данный момент LLM уже могут быть впечатляющими: от простого коуча или терапевта (но действительно понимающего ваши мысли, которые беспокоят регулярно, знающего ваши основные фокусы, а не работающего по RAG-методичке) до цифровых клонов, которые могут принимать решения, копируя ваш стиль рассуждений. И это уже возможно сегодня, а кто знает, что нас ждет завтра.

По-настоящему персонализированного AI-ассистента можно будет построить только “изнутри”, и только вашими руками - на базе ваших знаний, вашего опыта, ваших принципов. Только если вы "документируете" себя и делаете это честно, регулярно.

И, возможно, самое важное, что мы можем сделать сейчас, чтобы не опоздать в этот тренд - начать систематизировать знания о себе
  • 💯 9
  • 🔥 6
  • ✍ 4
  • 🤔 4
  • ❤ 1
More from @alek_dev
  1. Sep 3, 2026Post #303
  2. Sep 3, 2026Post #302
  3. Aug 28, 2026Пятничный совет, как коммуницировать в 2026 году Отправляя сгенерированный с ИИ материал (…
  4. Aug 9, 2026ПОСМОТРИТЕ, НАША МОДЕЛЬ НАСТОЛЬКО КРУТАЯ, ЧТО ВЫШЛА ЗА ПРЕДЕЛЫ ПЕСОЧНИЦЫ И ВЗЛОМАЛА ВСЕ ПО…
  5. Jul 4, 20263 обязательных пункта перед внедрением ИИ в бизнес-процессы Последние полгода активно конс…
  6. Jun 25, 2026Особенности работы на AI Wellness продукте #1 Для тестирования гипотез на реальных данных…
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →