ИИ без галстука | Артем Паньков

🚫⌨️ Я запретил разработчикам писать код руками.

И за два месяца молчания окончательно убедился — это лучшее решение за последний год.
Возвращаюсь в эфир.
Эти два месяца я был целиком поглощён одной задачей: перевести всю разработку в Secret Agents на агентный кодинг. Не «использовать Copilot, чтобы быстрее печатать», а именно так — руками код пишем только в редких сложных кейсах. Всё остальное делает агент.
Знаю, что многие смотрят на это скептически. Я и сам слушаю подкасты, где про vibe-coding говорят примерно так: «постоянные итерации, агент сделал не то, ты переделываешь, он опять не то — в итоге больше времени потеряешь, чем сэкономил».
Спойлер: это правда — но только если запускать агента «в лоб». Кинул задачу, открыл соцсети, ждёшь чуда.
А вот что мы сделали иначе.

🧠 Сначала — план. И долго.
Разработчик не пишет код. Разработчик садится с агентом и в текстовом виде обсуждает план реализации задачи. Иногда полчаса, иногда два часа. Ты не правишь код — ты правишь инструкции. И только когда план совпадает с архитектурным видением, структурой и качеством, которое мы хотим — отдаём в реализацию.

🧪 TDD, но руками агента.
Просим работать в парадигме test-driven development: сначала тесты — потом реализация. Для новых разделов сами строим CJM (карты пользовательских сценариев) и просим агента написать по ним приёмочные тесты. Дальше он сам пишет код так, чтобы они проходили.

🛡 Никаких «давайте на всякий случай добавим линтеров».
На старте у команды были сомнения: «а вдруг агент где-то напишет неоптимально — давайте насадим линтеры, давайте ручное review, давайте перепроверим всё вручную». С моей точки зрения — это попытка успокоить себя, а не реальная защита качества.
Даже если сейчас агент где-то пишет недостаточно красиво — выйдет следующая модель, через полгода-год ещё одна. И весь этот код будет успешно зарефакторен.
А мы и наши клиенты — не теряем time-to-market.
Что я увидел за эти два месяца:
— разработка ускорилась в разы
— себестоимость фичи упала кратно
— команда не выгорает на рутине
— качество не просело: план + тесты держат рамку лучше, чем ревью постфактум
Агентный кодинг в умелых руках — это уже не «прикольный эксперимент» и не «игрушка для пет-проектов». Это конкурентное преимущество, которое видно в P&L.

Кстати, что это значит для рынка.
Раньше комплексная разработка (кастомная CRM + сайт + e-com + AI-фичи) была доступна только тем, у кого бюджет начинается с миллионов. Сейчас — нет.
В Secret Agents мы теперь делаем не только большие проекты для крупных компаний — мы запустили линейку комплексных решений для малого бизнеса. Полностью кастомизированная под клиента CRM (без сотни ненужных кнопок «как у всех») + сайт + e-commerce + AI-агенты под процессы. Бюджеты — от десятков тысяч рублей до сотен, а не от «давайте обсудим за полгода».
Если читаете и думаете «нам бы такое, но мы не Сбер» — напишите мне, посчитаем.

Пока я молчал, в AI, мягко говоря, многое случилось — Gemini Omni, Cursor Composer 2.5, Карпатый в Anthropic, агенты в браузерах, единый cart-протокол на всю мировую e-com. Буду догонять — постов теперь будет заметно больше.
А у вас как? Уже отдали агенту весь код целиком — или он пока «помогает писать»? )))

Как нейросети ускоряют и усиливают работу HR-отдела?

Друзья, 23-24 марта я буду выступать в Москве на обучающем интенсиве «Нейросети для HR-специалистов»

Что это будет: два дня полного погружения в тему работы с нейросетями именно под задачи кадрового департамента, общение с коллегами и со спикерами. Решение ваших конкретных задач за 15 секунд при помощи ChatGPT, Gemini, Claude, Qwen, Deepseek, GigaChat, ЯндексGPT и многих других.

Все предельно практично: участники научатся своими руками работать с нейросетями, понимать, куда и как заходить, как формулировать конкретные запросы и ставить задачи.

Что конкретно:
— Обзор ключевых нейросетей: какие существуют, чем отличаются, какие подходят именно для HR, а какие — пустая трата времени. Это важно, потому что инструментов уже десятки, и без ориентира легко потеряться.
— Прямо на занятии подключение и настройка нужных нейросетей на своём ноутбуке. Не «посмотрите, как спикер показывает на экране», а сами — под руководством тренера.
— Создание рабочих и продвинутых промптов для HR: как формулировать запросы так, чтобы нейросеть выдавала не общие слова, а точный, применимый результат.
— Использование ИИ для скрининга резюме — как быстро обрабатывать большие объёмы CV, сравнивать кандидатов, находить несоответствия и риски.
— Подготовака к собеседованиям с помощью нейросетей: генерация вопросов по компетенциям, поведенческие и кейсовые вопросы, адаптация под уровень кандидата.
— Настройка полноценного AI-ассистента для цикла подбора: от формулировки вакансии и скрининга откликов до составления тестовых заданий и оценки кандидатов после собеседования.
— ИИ-речевая аналитика и где она применима в HR — от собеседований до адаптации новых сотрудников.

➤ Лично я выступлю с мастер-классом на тему «Как ИИ-речевая аналитика может повысить эффективность работы HR», в докладе:
- Речевая аналитика - инструкция по применению
- Области применения речевой аналитики в HR - от собеседования до адаптации
- Как речевая аналитика исключает человеческий фактор и повышает пропускную способность
- Обзор сервисов речевой аналитики
- Примеры промптов для работы

Приходите послушать меня и других спикеров, а главное познакомиться и пообщаться, обменяться опытом, напитаться новыми знаниями и практиками.

Все подробности на сайте: https://eventimage.ru/konferentsii-i-treningi/neyroseti-dlya-hr-spetsialistov/

📚 Домашка умерла? Нет. Умер “ответ”. (Продолжаем разбирать инсайты с конференции для учителей и говорим о том, что же значит ИИ для школ 🥹)

Тезис - ответ перестал быть дефицитом.
Дефицит теперь другой — ход мысли.

И вот тут происходит неожиданное:
ИИ не делает школу менее честной.
Он делает её жёстче и честнее — потому что включает прожектор и подсвечивает всё, что годами держалось на “ну вроде понятно”.

Почему “ответ” больше не ценность

Потому что теперь:
— ответ можно сгенерировать
— “уникальный” текст можно сгенерировать
— красиво оформленную работу можно сгенерировать
— и иногда ИИ сделает это лучше по форме, чем ученик по-честному

То есть мы дошли до ситуации, когда пятёрка легко получается не у того, кто понял, а у того, кто правильно нажал кнопку.

Если школа продолжает оценивать “красиво сдано” —
она награждает не знания, а умение пользоваться инструментом (или просто удачно списать).

Дальше запускается любимый цикл любого бюрократического организма:
ученики генерят — учителя ловят — ученики учатся обходить — учителя усложняют детекторы…
и вот уже все заняты не обучением, а полицейской работой.

Школа превращается в отдел кибербезопасности.
Кому-то даже понравится.

Почему ИИ делает школу честнее (и это больно)

ИИ — это прожектор.
Он высвечивает то, что у нас и так было слабым, просто никто не трогал.
— Слабые задания. Если решается одной кнопкой — значит проверяло не понимание, а терпение.
— Слабые критерии. Если оценивается “объём” и “оформление”, а не мышление — ИИ всегда победит.
— Слабая методика. Если обучение строится вокруг воспроизведения, а не рассуждения — ИИ ломает игру без усилий.

Это неприятно, потому что заставляет всё переупаковать.
Но полезно, потому что наконец появляется взрослый вопрос:
что именно мы хотим развивать?

Что “выживает” в домашке после ИИ

Выживает всё, где нельзя просто принести ответ, не показав, как ты думал.
Вот форматы, которые я бы оставил и усилил:

✅ Шаги и логика.
«Покажи ход решения. Где сомневался. Почему выбрал этот способ.»

✅ 2–3 версии и выбор лучшей
«Предложи три подхода, выбери один и аргументируй, почему он сильнее.»

✅ Критика ответа ИИ
«Вот ответ нейросети. Найди слабые места, проверь факты, исправь.»

✅ Рефлексия
«Что было сложно? Что понял по-новому? Где ИИ помог, а где мешал?»

✅ Мини-защита
Коротко устно:
«Объясни своими словами», «почему так?», «а если условия поменять?»

✅ Задания на позицию
«Сравни две точки зрения», «приведи контраргумент», «сделай вывод из примера».

И главный вывод

ИИ не убивает домашку.
Он убивает домашку, которая была про отчётность и галочку:
“сдано / не сдано”.

И, честно говоря, это хорошо.
Потому что у учителя появляется шанс сделать домашку снова инструментом обучения,
а не проверкой наличия принтера и терпения у родителей.

Вопрос к вам:
какая домашка в вашей практике (или в школе ваших детей) точно “умирает” из-за ИИ —
а какая, наоборот, становится сильнее?

Делюсь промптом для конференции СпецАпгрейд 19.0, который мы используем для формирования экспресс-оценок у нас в компании

Роль:
Ты — senior AI-архитектор и пресейл-консультант с опытом оценки цифровых и AI-проектов (ML, NLP, CV, интеграции, SaaS).

Входные данные:
На входе ты получаешь краткое текстовое описание проекта от клиента (лид). Описание может быть неполным и содержать неопределённости.

Цель:
Сформировать предварительное коммерческое предложение в формате экспресс-оценки для пресейл-этапа.

Оценка:
* ориентировочная;
* без глубокой технической декомпозиции;
* используется для первичного согласования бюджета и сроков;
* не является договором или финальной сметой.

🔹 Базовые параметры оценки

Человеко-часовая ставка: 3 500 ₽
Формула расчёта: стоимость = часы × ставка
Оценка должна быть диапазонной («от и до»)
Пример:
сроки: 2–3 месяца
бюджет: 3,4–5,6 млн ₽

Диапазон объясняется уровнем неопределённости входных данных и возможными рисками.

🔹 Структура выходного документа
1. Название проекта, цель и срок действия предложения
Название проекта: сформулируй на основе описания клиента
Цель проекта: 1–2 предложения — зачем бизнесу нужен этот проект
Срок действия предложения: 14 календарных дней

2. Логические задачи проекта (без глубокой декомпозиции)
Разбей запрос клиента на крупные бизнес-задачи (3–7 штук).
Для каждой задачи опиши:
Задача:
Чётко сформулированная проблема или потребность клиента.

Решение:
Как ИИ / цифровое решение помогает закрыть эту задачу.

Как это работает:
Краткий пошаговый сценарий:
действия пользователя,
логика системы,
ключевые интеграции (если применимо).
Без технических деталей уровня кода.

3. Что нужно разработать и ключевые блоки проекта
Опиши 3–6 ключевых блоков системы, например:
AI/ML-модуль (NLP, CV, рекомендательные модели и т.д.)
Backend / API
Интеграции с внешними системами
Пользовательский интерфейс
Административная панель
Инфраструктура и деплой
Без детализации до подзадач.

4. Прогнозная оценка проекта (T&M)
Оценка даётся по этапам, с диапазоном часов и бюджета.
Этап основной разработки
После завершения аналитики и проектирования выполняется основной объём работ.

Таблица:

№  Этап        Сроки, часов (от–до)  Бюджет, ₽ (от–до)
1  Основная разработка (по модулям)  XXX–YYY  XXX–YYY
2  Тестирование.  ~90                     315 000
3  Запуск и ввод в эксплуатацию  ~20  70 000
  Итого         …                     …

Внутри «Основной разработки» перечисли модули без отдельной оценки каждого, указав, что они входят в общий диапазон.

5. Итоговые сроки проекта
Срок реализации этапа разработки: от X до Y месяцев
Укажи, что сроки зависят от:
скорости согласований,
качества входных данных,
объёма доработок по итогам аналитики.

🔹 Стиль и ограничения
Пиши деловым, понятным языком пресейл-документа.
Не используй маркетинговые обещания.
Не углубляйся в реализацию.
Все цифры — ориентировочные и диапазонные.

В среду выступаю на онлайн-конференции «СпецАпгрейд 19.0» — расскажу, как мы используем ИИ для подготовки смет и коммерческих предложений.

Если коротко — да, теперь можно собрать рабочую смету под проект и адаптированное КП под заказчика за 15–20 минут. Без потери качества. И с учётом нюансов, которые обычно всплывают в последний момент.

ИИ помогает не просто ускорить рутину, а сделать её более гибкой и персонализированной: учесть формат проекта, специфику заказчика, историю взаимодействия.
Это уже не фантазия — я покажу живые кейсы, как такие решения работают прямо сейчас в тендерных и продажных отделах.

Если вы занимаетесь продажами, подрядом, участвуете в торгах — будет полезно.
Если не занимаетесь — всё равно будет интересно :)

🗓 Когда: среда, 11 февраля, онлайн, бесплатно
⏰ Во сколько: 10:00 по Москве, моё выступление в 15
📍 Где: https://specupgrade.ru/conference_19?gcao=34313&gcpc=069fe

Присоединяйтесь — поговорим про ИИ без хайпа, но с пользой.

🧠 «Галлюцинации» ИИ — это не баг. Это педагогическая задача.

Продолжим разбирать инсайды конференции для учителей)

Самая популярная претензия к нейросетям звучит так:
— «Она иногда врёт». Но вот что интересно: для образования это даже подарок.

Потому что “галлюцинация” — не про то, что ИИ плохой.
Она про то, что у ученика появляется новый навык №1:
не “получить ответ”, а проверить ответ.

Раньше всё выглядело монолитно:
учебник, учитель, “так принято”.
А теперь рядом сидит цифровой отличник, который отвечает уверенно…
и может нести чушь.

И если ученик научится сомневаться здесь —
он потом не будет верить всему, что ему скажет начальник, блогер или политик.
В этом смысле ИИ внезапно стал тренажёром взрослой жизни.

Почему это педагогически ценно
— учит отделять правдоподобное от истинного
— переводит фокус с “нашёл ответ” на “доказал, что это верно”
— превращает критическое мышление из лозунга в привычку
— тренирует работу с источниками, причинно-следственные связи, логику

Что делать в классе, чтобы это работало “в плюс”

🟥 Правило красного маркера
Любой факт (только ли от ИИ?) — это гипотеза, пока не подтверждён источником.
Как в научной работе, только без снобизма.

🔎 Два независимых подтверждения
Ученик приносит факт — и приносит два подтверждения.
Плюс короткий ответ на вопрос:
почему эти источники вообще заслуживают доверия?

🧨 Список “опасных мест”
ИИ чаще ошибается там, где:
— точные даты, цифры, фамилии
— законы, нормативка, правила
— узкие темы и локальный контекст
— свежие события
— просьбы “придумай цитату” и “назови первоисточник”

То есть ровно там, где людям тоже стыдно ошибаться.

🎯 Оценка не за ответ, а за проверку
Баллы не за “красиво написано”.
Баллы за:
— источники
— логику проверки
— аргументацию
— исправление ошибки

“Уметь признать ошибку и поправить” — навык, который в школе почти не прокачивают.
ИИ делает это упражнение ежедневным.

5 заданий, которые превращают галлюцинации в обучение

1) “Поймай три сомнительных места”
Даю ученикам ответ ИИ.
Задача — найти 3 пункта, которые выглядят подозрительно и проверить.

2) “Суд над ответом”
Класс делится на “адвокатов” и “прокуроров” ответа ИИ.
Оценивается не артистизм, а сила аргументов.

3) “Уточни запрос — исправь ошибку”
Ученик переписывает запрос так, чтобы ответ стал точнее.
И объясняет: почему это сработало.

4) “Сравни версии”
Три формулировки вопроса — три ответа.
Где точнее и почему?
Это тренирует понимание: как вопрос управляет результатом.

5) “Карточка источника”
Принёс факт — принёс карточку:
автор, дата, ссылка, почему доверяем.
Школьный навык, который взрослым потом экономит годы жизни.

Главное правило взрослого

ИИ — не “истина”.
ИИ — черновик мышления.

Учитель — не “анти-ИИ”.
Учитель — тот, кто учит жить в неопределённости:
сомневаться, уточнять, проверять, аргументировать.

И вот парадокс: чем больше вокруг “умных ответов”,
тем выше ценность учителя, который учит думать.

Вопрос к вам:
вы бы разрешили ученикам пользоваться ИИ на уроке,
если они обязуются приносить не ответ, а доказательство?

🧑‍🏫 Учитель после ИИ — нужен ли вообще?

ИИ не отменил учителя ровно так же, как его не отменил учебник.
Хотя… если читать ленту, кажется, что уже отменил всех: учителей, врачей и заодно здравый смысл.

На прошлой неделе мы с коллегой проводили онлайн-конференцию
«Искусственный интеллект в образовании: как меняется роль учителя».
И весь вечер ходили вокруг одной и той же темы:

У каждого ученика теперь появился адаптивный репетитор в кармане.
Причём не как Википедия — сухо и скучно,
а как собеседник: объяснит проще, смешнее, глубже, ещё раз и ещё раз.
И остановить это уже нельзя.

ИИ в школу принесли снизу: дети и родители.
Поэтому вопрос больше не «включать или нет»,
а кто задаёт правила игры.

Мой ответ короткий: учитель нужен. Но роль меняется.

ИИ — не замена.
ИИ — стажёр. Очень исполнительный. Очень уверенный.
И иногда уверенно несёт чушь.

Поэтому «ИИ сделал» — это всегда черновик.
А «учитель сделал» — это решение:
что важнее, что лишнее, какой темп, какой контекст класса,
кому нужна поддержка, а кому — вызов.

Что ИИ реально забирает у учителя (и это отлично)
Рутину. То, от чего у людей умирает искра.

— черновик плана урока и конспекта
— объяснение темы «пятью способами» (и да, с мемом тоже)
— задания разного уровня сложности
— черновик обратной связи по критериям
— поиск материалов и сбор «рыбы» для презентаций/раздатки

Это как посудомойка:
не делает ужин вкуснее, но спасает жизнь.

А что ИИ забирать не должен (и вот тут уже тревожно)
— автоматическую оценку без прозрачных критериев
— решения, влияющие на траекторию ученика
— персональные данные детей (всё лишнее — не грузим вообще)
— право быть «источником истины» без проверки

Самая больная зона — домашка
Сценарий старый как мир:
«я сам — на тройку, сосед с ИИ — на пять».
Это создаёт мощнейшее искушение.

И дальше начинается гонка вооружений:
ученики генерят ответы,
учителя проверяют ИИшкой,
в итоге все всё сделали, но никто не думал.

Что реально работает (и звучало у нас сильнее всего)
Смещать фокус с ответа на процесс.

— просим показать шаги и логику
— просим 2–3 версии решения и выбор лучшей с аргументами
— просим раскритиковать ответ ИИ и найти ошибки
— делаем мини-защиты: устные вопросы, короткая рефлексия, объяснение «как пришёл»

То есть школа возвращается к главному:
не “получить правильный ответ”,
а научиться думать.

И вот парадокс:
ИИ может дать каждому персональное внимание.
Но человеческий контакт всё равно ценнее.

Учитель — это не «читатель учебника».
Учебники существуют давно — и учителей не отменили.
Учитель — это наставник, режиссёр урока, тот, кто держит рамку, зажигает и помогает пройти сложное место, когда ученик очень хочет “срезать”.

Интересно ваше мнение:
где лично для вас граница?
Что вы бы отдали ИИ в школе, а что — никогда?

🩺 ИИ как союзник в медицине — и почему это уже часть нашей жизни

OpenAI выпустили свежий отчёт про то, как люди используют ChatGPT для вопросов о здоровье. И там есть одна цифра, от которой становится немного не по себе: больше 5% всех сообщений в ChatGPT в мире — про здоровье.
Причём примерно каждый четвёртый активный пользователь хотя бы раз в неделю спрашивает что-то медицинское.

То есть у человечества появился новый ритуал:
не «погуглить симптомы», а “спросить у нейросети, что вообще происходит”.

И да — это одновременно очень удобно и чуть пугающе.

Почему люди идут к ИИ, а не сразу к врачу
Потому что врач — это запись, очередь, время, иногда тревога и неловкость.
А ИИ — это “прямо сейчас”, спокойно, без осуждения и без фразы «ну вы же взрослый человек».

И чаще всего люди приходят не за диагнозом.
А за тем, что я бы назвал навигацией:
— как сформулировать жалобы, чтобы тебя поняли
— какие вопросы задать на приёме
— как понять, срочно ли это или можно подождать
— что вообще написано в заключении
— как подготовиться к анализам / обследованию

Важная мысль из отчёта (простыми словами)
ИИ начинает реально помогать, когда он не “угадывает по симптомам”,
а работает как переводчик и помощник по подготовке.

И тут мы подходим к самому практичному.

💡 6 лайфхаков, как использовать ИИ для здоровья (без самодиагностики и паники)
1) Подготовка к врачу за 3 минуты

Пишете в чат всё как есть — сумбурно, эмоциями, по-человечески.
А потом просите:

Промпт:
«Собери из моего текста краткое описание для врача:
что беспокоит, сколько длится, что усиливает/ослабляет, что пробовал, что помогло, что не помогло.
Сделай список. И добавь 5 вопросов, которые стоит задать на приёме».

На выходе вы приходите не “ну вот как-то болит”, а с понятной картиной.

2) Перевод с медицинского на человеческий

Врачебные заключения часто пишутся так, будто их читают другие врачи… на скорость.

Промпт:
«Объясни этот текст простыми словами.
Что это может значить?
Какие уточняющие вопросы нужно задать врачу?
Ничего не придумывай и не ставь диагноз».

3) Проверка срочности — без истерики

Самая полезная штука: не “что у меня”, а “насколько это срочно”.

Промпт:
«Вот симптомы: …
Скажи, какие признаки в такой ситуации считаются поводом срочно обратиться за медицинской помощью,
а в каких случаях обычно можно записаться планово.
Список короткий, по пунктам».

Это сильно снижает тревогу и помогает не откладывать действительно важное.

4) Подготовка к анализам и обследованиям

Люди регулярно путаются: что можно есть, что нельзя, какие лекарства отменять, можно ли кофе, можно ли спорт.

Промпт:
«Завтра мне сдавать/проходить …
Составь памятку подготовки: что можно/нельзя за сутки, за 12 часов, за 2 часа.
Если есть нюансы — перечисли вопросы, которые нужно уточнить у клиники».

5) Второе мнение — но правильно

Не “мне сказали диагноз, подтверждай”, а “помоги уточнить”.

Промпт:
«Вот что сказал врач и что показали анализы (текст).
Составь список возможных уточнений и вопросов, которые помогут проверить гипотезу.
Мне нужен не диагноз, а план уточнения».

6) Домашняя аптечка и поездка — без хаоса

Это вообще пятничная магия: собрать аптечку так, чтобы не тащить половину аптеки.

Промпт:
«Я еду на 7 дней, взрослые 2, ребёнок 1 (возраст …), место …
Собери список аптечки: простуда, желудок, аллергия, мелкие травмы, температура.
Укажи, что взять из дома, а что проще купить на месте.
И добавь напоминание: что нельзя сочетать».

ИИ не стал врачом.
Но он уже стал тем, кем часто не хватает быть системе:
спокойным помощником, который объясняет, структурирует и помогает подготовиться.

И, кажется, это новая реальность:
мы идём к врачу не вместо, а вместе — прихватив с собой “карманного редактора здравого смысла”.

🦿🔫 Выстрелить себе в ногу, чтобы напугать соседа — официальная стратегия XXI века. Теперь с GPU.

Честно говоря, я до сих пор не до конца понимаю магию санкций.
Типа: “мы запретили” → “у них всё развалилось” → “они испугались” → “побежали мириться”.
Звучит красиво.
В реальности обычно получается иначе: “мы запретили” → “рынок перестроился” → “появились новые цепочки” → “всем стало дороже, но жить можно”.

Мы же видели это на бытовом уровне: европейские машины “прекратились” — и что?
Мы не на телегах, а на китайском автопроме.
Не романтика, конечно, но колёса крутятся.

И вот та же история — только на стероидах — происходит в ИИ.

🧨 Трамп разрешает Nvidia продавать H200 в Китай

Трамп написал (в своём стиле), что США разрешают Nvidia продавать H200 в Китай “одобренным покупателям”, а ещё и возьмут 25% с доходов от этих продаж.
Reuters это описывает как схему “разрешим, но с условиями и сбором”.

То есть, если перевести на человеческий:
“Можно. Но мы рядом постоим. И кассу тоже заберём.”

🧠 Почему это одновременно смешно и страшно
1) Санкции внезапно превратились в подписку

Раньше было: “запрещаем экспорт”.
Теперь: “разрешаем экспорт, но оформите тариф 25% комиссии”.

Это уже не геополитика, а Freemium:
“H200 – можно, Blackwell – только в premium-подписке.”

2) Китай может сказать: “спасибо, но не надо”

Reuters со ссылкой на FT пишет, что Китай может ограничить использование H200 внутри страны, чтобы компании брали отечественные чипы.

И вот это моя любимая сцена:

США: “Можно продавать!”
Nvidia: “Ура, рынок!”
Китай: “Рынок? А мы его закроем… изнутри.”
Nvidia: “Алло?”

3) Самый главный прикол санкций: они мотивируют

За последние годы Китай реально ускорил движение в сторону собственных железок и экосистем — ровно потому, что “внешнее” стало ненадёжным.

Санкции — это странная штука:
иногда это не “выстрел в ногу”, а пинок в развитие.
Типа: “ну раз так — сделаем своё”.

🔧 Технически: что за H200 и почему вокруг него столько шума

H200 — это мощный датацентровый GPU из линейки Hopper, на котором можно делать тяжёлые ИИ-задачи.
Да, это не “самое последнее” поколение (Blackwell держат у себя), но это всё ещё уровень, который для многих компаний является “мечтой”.

То есть США как бы говорят:
“Окей, берите прошлогодний айфон. Но новый — для нас.”

🧭 А что это значит для индустрии

Если коротко — рынок чипов всё больше становится политическим оружием, а не товаром.

И нас ждёт:
— фрагментация (US-путь, China-путь, дальше у каждого свой “техносуверенитет”)
— дорогие вычисления (потому что конкуренция и цепочки поставок ломаются)
— ускорение локальных чипов (в каждой стране будет “свой ответ Nvidia”)

💡 Польза для тех, кто строит ИИ-продукты (в России и не только)

1) Не женитесь на одном GPU и одном вендоре.
Пишите так, будто завтра железо станет “нельзя”, “можно, но дорого” или “можно, но только по талонам”.

2) Оптимизация — это новая суперсила.
Квантование, кеширование, батчинг, маршрутизация запросов, маленькие модели под узкие задачи.
В 2026 выигрывают не те, у кого “самый большой кластер”, а те, кто дешевле считает токен.

3) Думайте стэком, а не моделью.
RAG, инструменты, агенты, ограничение контекста, проверка фактов — всё это иногда важнее, чем “ещё +5% к бенчмарку”.

И финальный вопрос, который хочется бросить в зал:
санкции — это способ остановить конкурента или самый дорогой способ помочь ему повзрослеть?

🤖 ИИ не тупой. Он просто вежливо отвечает на плохо заданные вопросы.

OpenAI выкатили документ с прекрасным названием — “Confessions of a Prompt Engineer”.

Звучит как инди-фильм, но по сути это честный дневник человека,
который целыми днями разговаривает с нейросетью
и всё ещё пытается понять, как с ней вообще договориться.
Спойлер: проблема чаще всего не в модели.
Проблема — в том, как мы спрашиваем.

1. ИИ не любит правила. Он любит примеры
Мы всё время пытаемся строить отношения с ИИ как с джуном:
«Сделай раз, два, три, не забудь то, это, а ещё шрифт 12, межстрочный 1.15…»
А промпт-инженер честно пишет:
модель может проигнорировать 12 пунктов инструкций
и идеально попасть в цель после одного хорошего примера.
🧪 Практика:
Вместо:

«Напиши деловое письмо в нейтральном тоне»

Сделай так:

«Вот пример письма, которое мне нравится:
[вставь письмо]
Напиши аналогичное для клиента из IT / для партнёра / для HR-директора».

Принцип простой: примеры > лекции.

2. Модель лучше понимает “зачем”, чем “как”
Мы любим:

«Сделай структурировано, кратко, профессионально, с фактами, без воды, но с примерами»

Модель такая: “ааа, ясно” — и делает, что хочет.
Промпт-инженер пишет:
лучшие ответы получаются, когда объясняешь цель,
а не зачитываешь чек-лист.
🧪 Практика:
Вместо:

«Сделай краткое резюме созвона»

Попробуй:

«Сделай резюме созвона так,
чтобы я за 2 минуты понял:
что решили, кто что должен сделать и какие дедлайны.
Пиши так, как будто я читаю это в такси по дороге на следующую встречу.»

ИИ очень хорошо ловит контекст использования.
Дай ему “сцену”, а не список прилагательных.

3. Если ответ плохой — это не конец, это первая итерация
То, что многие называют «галлюцинациями» и «модель тупит»,
часто вообще не баг, а нормальный первый драфт.
Промпт-инженер делает просто:
чуть пересобирает вопрос — и магия, модель “поумнела”.
🧪 Практика — три быстрых ремикса промпта:
Если ответ странный, не кричи «ИИ деградировал», а попробуй:
1️⃣

«Прочитай мой запрос ещё раз и сформулируй, как ты его понял.
Потом предложи 2–3 варианта, как его можно переформулировать, чтобы ответ был точнее.»

2️⃣

«Ответь шаг за шагом:
сначала разберись в задаче,
потом опиши ход рассуждений,
и только потом дай финальный вывод.»

3️⃣

«Сначала набросай несколько гипотез,
потом выбери одну и обоснуй, почему именно она сильнее остальных.»

Ты буквально просишь модель включить мозг, а не выдавать первое, что лежало на полке.
4. ИИ — это усилитель твоего мышления. Не заменитель
Самое честное признание из “Confessions”:
«Когда я сам не понимаю задачу,
модель выдаёт кашу.
Когда я структурировал её в голове —
ответы идеальные.»
ИИ не превращает хаос в порядок.
Он превращает хаос в красивый хаос.

💡 Небольшой практический бонус: PEER, но по-человечески
Чтобы не утонуть в теории, вот упрощённый фреймворк, как обращаться с ИИ так,
чтобы он перестал “глючить” и начал думать вместе с тобой:
P — Purpose (Зачем)
С первой фразы объясни, для чего тебе результат.

«Мне нужно объяснить это разработчикам за 5 минут»
«Это текст для лендинга, который увидят холодные лиды»

E — Examples (Примеры)
Покажи формат, стиль, тон. Хоть один пример.
Даже плохой — уже лучше, чем ничего.
E — Expand (Уточни/расширь)
Позволь модели вмешаться в задачу:

«Если тебе нужно что-то уточнить, сначала задай мне вопросы,
а потом давай ответ.»

R — Refine (Доработай)
Не нравится ответ? Не пиши всё заново.
Скажи:

«Вот где ты промахнулся: …
Перепиши, учитывая эти замечания.»

Главный вопрос:
«Насколько хорошо мы сами умеем формулировать, чего хотим?»
ИИ здесь — лишь очень честное зеркало.
И иногда — лучший собеседник, чем внутренний диалог в душе :)

Новый выпуск подкаста про внедрение ИИ в бизнес-процессы!

В новом выпуске подкаста «Начистоту о digital» разбираем, как генеративный ИИ трансформирует рабочие процессы — от продаж и рекрутинга до аналитики и автоматизации рутинных задач.

Гость: Артём Паньков — CEO Secret Agents, эксперт по автоматизации бизнеса с помощью инструментов искусственного интеллекта, со-основатель AI-сервиса YakYak, CTO сервиса MetaClinic.

Мы покажем, как использовать ИИ не просто для генерации контента, а для реальной оптимизации работы команды и повышения эффективности ключевых процессов.

🔍 В подкасте узнаете:

— Что такое генеративный ИИ и как он развивается: от создания контента до элементов самообучения.
— Как правильно работать с промтами: почему идеальных запросов не существует и как их постоянно улучшать.
— Как компании интегрируют нейросети с внутренними системами: примеры из реальной практики.
— Почему автоматизация выгоднее найма специалистов: экономия времени и ресурсов.
— Как устроена инфраструктура нейросетей: от открытого кода до корпоративных решений.
— Где нейросети пока не справляются: ограничения голосовых роботов и проблемы реал‑тайм коммуникаций.
— Сколько стоит внедрение ИИ‑решений: бюджеты, сроки и поддержка.
— Почему ИИ — это инструмент, а не волшебная палочка: реальные возможности и завышенные ожидания.

Как обычно, всё на примере реальных кейсов: рассмотрим внедрение ИИ в отедл продаж, в HR и др.

▶️ Где смотреть:

YouTube 📺
VK Видео 📺
Rutube 📺

Задавайте вопросы о нейросетях и о том, с чего начать внедрение нейросетей в ваш бизнес в комментариях — на них ответят гость и ведущий!

Всем привет и #всемколтач

Публикуем ссылку на прямой эфир Digital-батла. Стартуем в 12:00 по мск.

Подключиться к трансляции ✅

Записи не будет, не пропустите!

#DigitalБатл

Сегодня в 12 буду участвовать в прямом эфире, подключайтесь, битва обещает быть легендарной 💪

🤖 Давай попробуем втроём - я, ты и ИИ 😂

🧵 Групповые чаты в ChatGPT — маленькое обновление, которое меняет всё

Прошлая неделя была щедра на релизы: новые версии Grok, ChatGPT, Gemini.
Я редко пишу об обновлениях — обычно это как новая модель айфона, где поменялось… ничего.

Но тут внезапно завезли годноту уровня “Type-C наконец-то появился”.
OpenAI выкатили групповые чаты в ChatGPT.

🧠 Почему это важно?

Потому что впервые ИИ становится участником вашей компании — личной и рабочей.

Теперь можно вместе с друзьями, семьёй или коллегами, прямо в одном чате:

🍽 Выбирать ресторан/бар на вечер
✈️ Планировать поездку выходного дня
🌍 Изучать страну перед отпуском
🎉 Придумывать креативное поздравление
📜 Сделать сценарий праздника или мероприятия

ИИ автоматически учитывает предложения каждого, сравнивает, резюмирует, предлагает варианты и не устаёт спорить — в отличие от друзей 🙃

🏢 А в работе это открывает вообще новую механику

👥 Брейнстормы над КП — ИИ помогает сходу собирать тезисы, сравнивать идеи, структурировать.
📊 Подготовка презентаций — общая сцена, где все пишут мысли, а ИИ превращает хаос в порядок.
🔍 Дискавери для проектов — ИИ задаёт уточняющие вопросы, подтягивает контекст и формирует выводы.
🎓 Совместное обучение — можно разбирать статьи, книги, исследования, где ИИ — модератор и преподаватель.

🎬 Пара идей, которые можно попробовать уже сегодня (от меня):

🧩 “Клуб интересной книги”
Собираетесь втроём-четвером, загружаете книгу в GPT (если есть текст), и вместе обсуждаете сюжет, персонажей, мотивации.
ИИ подбрасывает интерпретации, вопросы и скрытые связи.

🏡 “Семейный менеджмент”
Групповой чат с семьёй:
— кому купить продукты,
— кто берёт ребёнка из школы,
— планирование отпуска,
— идеи на выходные.
ИИ подсказывает лучшие варианты и не забывает то, что забываем мы 🤷‍♂️

🏗 “Проектный ассистент”
Добавляешь коллег, создаёшь чат, загружаешь файл ТЗ — и ИИ помогает распределить работу, собрать риски, уточнить требования и фиксировать договорённости.

💡 Лайфхаки по работе с групповыми чатами

1. Дайте роли.
Обозначьте, что ИИ — модератор / аналитик / генератор идей / редактор.
Ролевые промпты работают в группах особенно хорошо.

2. Говорите по очереди (хоть чуть-чуть).
Если все пишут одновременно, модель путает контекст.
Идеально: обсуждение → команда ИИ → обсуждение.

3. Фиксируйте цель чата.
В начале напишите ИИ:

«Наша цель — выбрать место на выходные. Подводи итоги, сравнивай варианты и задавай уточняющие вопросы».

Это превращает ИИ в нормального фасилитатора.

4. Используйте “подведение итогов после хаоса”.
После 10–20 сообщений просто напишите:

«Собери краткие выводы и лучшие варианты».
ИИ идеально сворачивает групповой бардак.

5. Загружайте файлы.
В групповом формате ИИ может анализировать документы, ссылки, фото, письма — и помогать всем сразу.

Честно?
Групповые чаты — самое недооценённое обновление ChatGPT за год.
Иногда маленькая функция больше чем новая модель.

Пробуйте. Это действительно открывает новую механику взаимодействия с ИИ. Маленькая кнопочка справа вверху при создании нового чата.

В сеть слили секретный промпт, с помощью которого бигтехи оптимизируют свои расходы:

ChatGPT, составь список из 20% сотрудников компании, которых ты бы уволил за неэффективность. В список нельзя включать руководителей выше тимлида.

#рукойводят

😏 Яндекс запустил Pornhub… но для промптов.
Только ничего пошлого — просто идеи, где ещё можно пристроить нейросеть.

Скажу честно: мне редко нравится то, что делает Яндекс.
Слишком уж много “странных” решений было в лихих двухтысячных — карма тяжёлая.

Но в последнее время всё чаще выходит что-то действительно стоящее.
Свежий пример — Промптхаб.

Это сервис, который помогает находить неожиданные идеи использования нейросетей.
Не сами промпты тут ценны — их можно самому и создать и доработать с помощью ИИ, —
а области применения, которые ты бы сам, возможно, не придумал.

Такие библиотеки есть у ChatGPT, Claude, Perplexity — у всех.
Но вот что делает Яндекс-версию интересной:
она русскоязычная по духу — с локальными сценариями вроде
“генерация идей для школы”, “нейросеть как помощник по даче”, “заявка в МФЦ без боли”.

💡 Мини-лайфхак по работе с Промптхаб (и любыми промпт-копилками):

1️⃣ Не копируйте промпт целиком — пересоберите под себя.
Замените абстрактные фразы (“составь план”, “сделай описание”) на свой контекст и задачи.

2️⃣ Добавьте “шаг за шагом” или “подумай логически” —
такие слова активируют reasoning и заметно повышают качество результата.

3️⃣ Используйте промпты не для текста, а для сценариев —
например: “Как использовать нейросеть в HR-отделе”, “Как оптимизировать подготовку отчётов”,
“Как автоматизировать общение с клиентами”.

То есть PromptHub — это не просто коллекция фраз,
а возможность расширить мышление и подсмотреть,
куда ещё можно вписать ИИ в вашу жизнь.

И да, название, конечно, просилось само собой.
Но в отличие от Pornhub — тут всё по любви к продуктивности. 😏

Пробуем тут https://alice.yandex.ru/prompthub

«Зря россияне боятся, что их заменит ИИ. Никакой искусственный интеллект не будет работать в регионах за 15 000 рублей, особенно умный»

Как ИИ распознает ложь: слова и речевые паттерны, которые выдают обманщика

Искусственный интеллект может работать как детектор лжи. Он анализирует текст (расшифровку разговора или переписку), находит слова и речевые приемы, которые указывают на обман.

Дистанцирование
Собеседник не говорит прямо, что он сделал. Использует безличные конструкции («У нас принято сразу отправлять документы» вместо «Я отправил документы»), пассивный залог («Было принято решение» вместо «Я решил»).

Сложность и неопределенность
Честные ответы обычно короткие и прямые. Ложь часто упаковывают в сложные предложения и расплывчатые формулировки. Типичные маркеры:

✅Уклончивые слова: «собственно», «в общем-то», «в принципе», «можно сказать».

✅Неопределенная форма глагола: «Я мог бы это сделать» вместо «Я это сделаю».

✅Неопределенные формулировки: «что-то вроде», «типа того», «примерно».

Противоречия
ИИ анализирует текст и ищет несовпадения:

✅Прямые противоречия («5 миллионов прибыли» позже превращается в «15 миллионов прибыли»).

✅Фразы-самоисправления («Я был там в понедельник... то есть, вернее, во вторник»).

✅Отказ от своего же утверждения под давлением.

Оценочные фразы
Обманщик может попытаться вызвать симпатию или подчеркнуть свою честность.

✅Слова-маркеты: «Честно говоря...», «Если откровенно...», «Поверьте мне...».

✅Утверждения без фактов («Я человек ответственный»).

✅Перевод на эмоции: «Мы же ваши давние партнеры!» (когда речь идет о долге).

Уход от ответа и общие формулировки:

Не хватает деталей, дат, имен, цифр. Ответы есть, но они ни к чему не обязывают.

✅Ответ не по существу («Мы хотим продолжать сотрудничество» вместо «Оплатим заказ в понедельник»).

✅Обещания без конкретики: «Обязательно решим», «В ближайшее время», «Как только появится возможность».

Как искусственный интеллект вычисляет ложь
ИИ не делает выводы на основании одного признака (собеседник говорит «поверьте мне» — значит, врет). Он отмечает маркеры, присваивает им вес, сравнивает с примерами правдивых и ложных высказываний. А потом математически вычисляет вероятность обмана.

Так же, как и детектор лжи, ИИ может ошибаться. Человек может вести себя неуверенно из-за стресса или желания уйти от давления. Возможно, он просто напрягается, а это не равно тому, что он лжет.

И все-таки искусственный интеллект — отличный помощник, если вы сомневаетесь и хотите понять, с кем и с чем имеете дело. Как отличить правду от лжи с помощью ЯкЯк:

✅Загрузите аудио или видео, выберите промпты для анализа.

✅Когда сервис расшифрует запись, перейдите в «Чат с ИИ» и спросите, честно ли ведет себя собеседник.

✅Доверяйте своей интуиции, но проверяйте ее с ИИ.