Наталья Абабий

Ничто так не обучает, как игра. Проверено на практике с коллегами в выходные.

Ночная игра для лидеров АПК в Мастерской управления "Сенеж". Начало в 8 вечера, суббота 😅 кажется, это перый раз в такое время в выходной. И тут особо серьезной программу уже не сделать, понятно, что к вечеру горшочек уже оч плохо варит.

Поэтому такой формат игровой, лёгкий.
Как правило, в таких форматах больше всего цепляет визуал - забавные картинки, а задача вполне рабочая: как описать то, что у тебя в голове, чтобы нейросеть поняла? Длинный запрос сам по себе не спасает. Нужны понятные блоки.

В игре всё, от простого промпта до построения своего агента ручками. Вроде и поиграли, а по факту поучились. Если делать формат с пояснением как и что работать, в идеале часов на 4-8, то полноценный тренинг с практикой.

А еще из классного - это формат, который можно адаптировать к любой отрасли, да хоть даже к конкретной компании. Все любят играть, потому что спадает страх ошибки. А когда учишься чему-то новому это ой как важно.

Входим в новую плотную неделю! 👍

Кроме экономики впечатлений у нас появилась ещё экономика «я заслужила».

И я её, кстати, отлично понимаю и разделяю 🤣

Свежие данные по продажам украшений показывают, что Gen Z всё чаще покупает себе небольшие вещи просто как награду. Не на день рождения, не «по поводу», не потому что очень надо. Просто: неделя была тяжёлая, я молодец, вот мне серьги.

Но ведь это вообще не про серьги. Кофе по дороге, свечка, десерт, косметика, цветы домой, какая-нибудь бессмысленная, но очень приятная штука.

По отдельности мелочь. А если посмотреть на рынок, то на этом «ну я же заслужила» уже строятся вполне нормальные бизнесы.

Мне нравится мысль, что хороший продукт сегодня всё чаще конкурирует не за место в списке «мне это нужно», а за место в списке «ну я же заслужила» 😄

Вы точно заслужили что-нибудь в эти выходные! ❤️

Стартапы в моей жизни тоже есть :) Не только ИИ.

Вчера смотрели проекты креативных индустрий. Все были достаточно нишевые, небольшие. Часто такой бизнес вообще держится на одном человеке или маленькой команде: он рисует, шьёт, снимает, придумывает, учит. И я потом полезла смотреть, а есть ли свежие истории, где из этого выросло что-то реально большое.

Спойлер: ЕСТЬ.

📌 Odd Muse (https://oddmuse.co.uk/) начинался в 2020 году буквально из спальни основательницы. £12 тысяч своих денег, первые эскизы, предзаказы вместо больших партий. Через четыре года у бренда £22,5 млн продаж, £3 млн прибыли, команда из 56 человек и магазины в Лондоне и Нью-Йорке.

📌 The Woobles (https://thewoobles.com/) начали в том же 2020-м с $200 на пряжу. По сути, взяли вязание крючком и упаковали его в набор, по которому новичок точно сможет связать свою первую игрушку. Через несколько лет рост на 10 000+%, сотни тысяч клиентов и продажи уже через Walmart.

📌 Made by Mitchell (https://madebymitchell.co.uk/) вырос из работы одного визажиста. В 2020 году он запустил свой бренд косметики, а в 2024-м стал первым британским брендом, который продал через TikTok Shop товаров на $1 млн за сутки.

И вот что здесь интересно. Во всех трёх случаях масштаб появился не тогда, когда человек научился ещё лучше шить, вязать или красить. А когда перестал продавать только своё личное время и превратил навык в тиражируемый продукт, который можно повторить миллион раз.

Если вы сейчас в точке, когда вы и есть ваш бизнес, задумайтесь: как его вырастить, не клонируя себя?

P.s. На экране я 😅 Желаю всем успехов в реализации проектов! Уверена, что у вас всё получится!

Предпринимателям пока можно не бояться: нашу работу ИИ ещё не научился нормально копировать 😅

Bottleneck Labs дали семи моделям по Mac mini, $300, почту, доступ к платежам и задачу: «заработай как можно больше денег». Через три дня выручка - НОЛЬ. Зато движуха была как у стартапа после первых инвестиций.

Qwen после блокировки почты нашёл обход и выставил 50 незнакомым людям счетов на $12 350 за работу, которую никто не заказывал. Grok собрал сотни адресов соискателей и начал продавать им улучшение резюме. Kimi ничего не продал и решил: раз товар не берут, продадим базу покупателей, выставил на продажу контакты 463 стартапов. Muse купил 6000 посещений сайта, получил ботов и потом ещё около 50 часов ждал клиентов. Вера в воронку была крепче фактов.

GPT-5.6 Sol на этом фоне выглядел почти образцовым предпринимателем: сделал услугу, привёл реальных людей и даже довёл одного до оплаты $19. Но человек передумал. Тут уже всё как у людей.

Самое интересное было у Qwen в логах. Он сам задумался, не слишком ли агрессивно выставлять незнакомцам счета. Но, подумав, убедил себя, что всё нормально. Как говорится, если очень хочется выполнить KPI - аргументы найдутся.

Агенты пока плохо умеют делать бизнес, но важней, что они умеют очень хорошо искать обходы. А вопрос «а надо ли вообще так делать?» в комплект не входит.

После этого эксперимента кажется, что одна из самых важных настроек любого агента, ограничить - то есть прописать куда его принципиально нельзя пускать.

В Яндекс Музыке появилась кнопка «Меньше ИИ». Мне нравится сам факт: массовый сервис дал пользователю возможность самому решить, сколько нейросетевого контента он хочет видеть.

Теперь у треков три пометки: полностью создан ИИ, частично или, возможно, создан ИИ.

Правообладатель должен сообщать об этом при загрузке, а если не сообщил, сервис может определить это сам. И отдельно появилась настройка, которая уменьшает количество таких треков в рекомендациях.

Летом я разбирала закон об ИИ человеческим языком, и там как раз был вопрос: а как эта маркировка вообще будет выглядеть в жизни. Вот примерно так.

В Pinterest похожая логика появилась раньше. Там уже давно маркируют AI-контент и дают пользователю возможность видеть меньше такого в ленте. Я бы сказала, что это вообще начинает становиться трендом для площадок, где генерации уже слишком много. Сначала визуальные сервисы, теперь музыкальные. Дальше, думаю, подтянутся и другие.

Поэтому бизнесу здесь полезно посмотреть не только на Яндекс Музыку, но и шире. Если у вашего клиента появится кнопка «меньше ИИ», где он её нажмёт? В поддержке, в письмах, в карточках товаров, в контенте?

Сентябрьский вопрос про грибы теперь вполне технологичный: можно ли сфотографировать гриб и спросить у нейросети, что это? Можно, но только один раз 😅

Кейс: автор взял 1040 фотографий 55 видов грибов и прогнал их через популярные модели. Лучшая, Gemini 3.8 Flash, правильно называла вид с первой попытки в 65% случаев. Но интереснее другая цифра: на фото ядовитых грибов она в 11% случаев называла съедобный вид. У GPT-5.6 Sol таких ошибок было 24%, у Claude Opus 5 29%, у Qwen 36%.

То есть даже с лучшей моделью примерно каждый девятый ядовитый гриб может получить вполне съедобное название. А если выбрали модель похуже, уже почти каждый третий.

Конечно, это гораздо шире грибов. Есть задачи, где цена ошибки небольшая: пересчитать, переписать, переспросить. А есть лекарства, договор перед подписью, деньги клиента или гриб, который вы собираетесь съесть.

Для себя фильтр совсем простой: если ответ окажется неправильным, смогу спокойно всё исправить? Если да, отдаю ИИ спокойно. Если нет - проверяю человеком.

Берегите себя, проверяйте грибы не с помощью ИИ.

В Китае банки уже начали давать клиентам бонусы не только баллами и милями, но и токенами для нейросетей. У одной карты можно получить до 1,8 млрд токенов MiniMax, у другой до 3 млрд на Qwen. Операторы связи тоже пошли туда же: China Telecom, например, продаёт пакеты токенов примерно так же, как гигабайты.

Я эту новость читаю скорее как предприниматель, чем как очередную новость про ИИ. Лет десять назад ценностью были минуты мобильной связи, потом гигабайты интернета. Теперь отдельной единицей продукта становятся вычисления для нейросетей.

Мне тут интересен даже не сам кэшбек. ИИ очень быстро проходит путь от дорогой новой технологии до обычного расходника, который можно добавить в тариф или подарить клиенту вместе с чем-то ещё.

А значит, довольно скоро само наличие ИИ перестанет быть конкурентным преимуществом. «У нас в продукте есть нейросеть» будет звучать примерно как «у нас на сайте есть интернет» 😁 Вопрос будет уже в другом: что именно ваш продукт умеет делать с этими практически доступными всем вычислениями и какую задачу клиента решает лучше остальных.

Для бизнеса это хороший повод посмотреть на свои планы по ИИ. Если вы до сих пор строите преимущество вокруг самого факта использования нейросети, возможно, преимущество закончится раньше, чем продукт будет готов.

Источник: Rest of World
https://restofworld.org/2026/china-ai-tokens-consumer-rewards-credit-cards-telcos-deepseek/

Сентябрь нынче очень активный (как и всегда, собственно) 😄 вышла пожелать вам отличной недели! ❤️

У ИИ новый котик. Только теперь это муха 😅

Последние дни её уже успели научить играть в Doom и Mario, подключить к Minecraft, посадить за руль машины, научить парковаться и даже отдать ей $100 торговать биткоином. И нет, это не очередная нейросеть, которой промптом сказали «представь, что ты муха».

Учёные оцифровали нервную систему самца дрозофилы: около 166 тысяч нейронов и связи между ними. Получилась цифровая модель реального мозга мухи, а дальше разработчики довольно быстро придумали, что с ней делать 🙂 Например, подавать картинку из игры на зрительные нейроны, а их активность переводить обратно в действия: куда повернуть, нажать газ или выстрелить.

В Doom она, кстати, играет примерно так, как вы сейчас себе представили. В Mario периодически бодро идёт в стену. Зато машину уже паркует 😅 А в эксперименте с криптой активность определённых нейронов вообще переводили в buy/sell и давали системе сигнал о прибыли или убытке.

Меня тут больше всего удивляет скорость. Ещё недавно такая штука была бы отдельным исследовательским проектом. Идеи, которые раньше так и оставались на уровне «а было бы прикольно попробовать», теперь реально можно собрать за несколько дней.

Ну и человечество, конечно, прекрасно. Получило цифровой мозг мухи и вместо долгих философских рассуждений первым делом посадило её играть в Doom, торговать криптой и парковать машину 😂

Видео оставлю ниже, потому что это тот редкий случай, когда лучше один раз увидеть. Мозг мухи торгует криптой тут: https://stonkfly-three.vercel.app/ - занятно 🙂 пока только 19 центов потеряла.

Выходной контент 😅 шикарная бизнес модель продажи игрушек

Парк Сказка (но думаю модель давно откатана). На гуся играют 2 человека (как правило, всегда парочки, либо семейные).

Дают выиграть вам. По факту - гусь всегда у вас в руках 🤣 но ощущение же, «мы выиграли», а покупаешь то ты шанс выиграть. Все довольны, гусь продан явно по цене с накруткой *3 😄

Зато у нас теперь есть гусь-обнимусь.

Скоро на hh появится вакансия: руководитель ИИ-сотрудников.

Вчера я сама запустила на тест сразу два новых «отдела». Только людей туда не нанимала.

1️⃣ для Distant Global. Цель по GEO: чтобы нас находили и рекомендовали нейросети.

2️⃣ для меня как спикера. Цель: мероприятия и рост аудитории. Искать площадки, контакты, понимать, куда и с какой темой заходить.

И в какой-то момент я поняла, что уже не «пользуюсь ИИ». Я ставлю отделу цель, распределяю работу между агентами, проверяю результат и отправляю переделывать, если они пошли не туда.

То есть буквально работаю руководителем ИИ-сотрудников.

И чем дальше, тем больше мне кажется, что главный навык в эпоху агентов будет не умение писать промпты. А умение управлять и мой профиль первого образования как нельзя кстати 🤣

Потому что сотрудников станет больше. Просто далеко не все из них будут людьми.

Кажется, у нас незаметно изменился главный риск ИИ.

Раньше нейросеть могла неправильно ответить. Теперь она может неправильно сделать.

На этой неделе OpenAI сама выступила за обязательные правила безопасности для самых мощных ИИ. Не просто рекомендации, а обязательное тестирование, независимые проверки, кибербезопасность и раскрытие инцидентов.

И повод вполне практический. Во время тестов AI-агенты уже получали доступ к внешним системам, взаимодействовали с сайтами не так, как предполагали разработчики, и находили способы обходить заданные ограничения. У Anthropic за последние месяцы тоже выявили несколько подобных случаев с экспериментальными версиями Claude.

Тут можно испугаться и начать обсуждать восстание машин. Но мне интереснее другое.

Когда ИИ пишет текст, мы можем проверить его перед публикацией. Когда он сам ходит по сайтам, запускает код, использует доступы и выполняет цепочку действий, «посмотреть результат в конце» уже недостаточно.

Получается, эпоха агентов начинается не тогда, когда ИИ научился делать больше.

А тогда, когда ему начали выдавать полномочия.

И вот тут нам придётся учиться управлять ИИ почти так же, как людьми: давать нужные доступы, ограничивать ненужные, контролировать действия и понимать, в какой момент человека обязательно нужно вернуть в процесс.

Источники:
- https://www.reuters.com/legal/government/openai-pushes-mandatory-national-ai-safety-requirements-2026-09-09
- https://www.reuters.com/world/openais-rogue-agents-used-least-10-more-sites-unauthorized-comms-researchers-say-2026-09-09
- https://www.reuters.com/legal/litigation/anthropic-reports-fourth-cybersecurity-incident-with-early-version-claude-2026-09-09

Компании сейчас начинают наступать на вторые грабли с ИИ

Первые уже понятны: недостаточно купить ChatGPT, провести обучение и показать сотрудникам 20 полезных промптов. Люди что-то освоили, стали быстрее делать отдельные задачи, а бизнес в целом почти не изменился.

Теперь многие идут дальше: «значит, надо пересобрать процессы».

Но и этого мало. Нельзя красиво перепроектировать процесс, добавить туда ИИ и просто отдать новую схему сотрудникам со словами: теперь работаем так.

У McKinsey в свежем исследовании показательные цифры: 80% людей говорят, что ИИ уже делает их продуктивнее. Но только 37% компаний видят эффект в прибыли.

А Google и Accenture на днях объявили, что собирают команду из 1000 специалистов, которых будут отправлять внутрь компаний внедрять ИИ прямо в работу.

В этом и есть суть.
Мало обучить людей. Мало придумать новый процесс.

Его нужно пройти вместе с командой, посмотреть, где всё ломается, что не работает, где ИИ ошибается, где люди ему не доверяют, и несколько раз всё пересобрать.

Только тогда это становится не красивой схемой, а новым способом работать. Поэтому форматы, когда люди во время обучения приходят командами и в процессе работают со своими процессами - самый эффективный.

Мало кто знает, но я лет пять прожила в другой стране, причём уже в достаточно сознательном возрасте. Училась в хорошей гимназии, вокруг были в основном местные ребята, то есть в каком-то отдельном русскоязычном пузыре я точно не сидела. Но при этом за пределами школы всё равно возвращалась к своим, основное общение и друзья были русскоязычные. И если сейчас спросить меня, ассимилировалась ли я за эти пять лет там, то скорее нет.

Почему я вообще об этом вспомнила. Можно отлично знать язык, понимать правила общения, знать, как принято здороваться, вести себя за столом, о чём говорить на первой встрече и чего лучше не делать. Но есть какая-то часть, которую из учебника всё равно не выучишь. То, на чём люди выросли: мультики, сказки, фильмы, песни, фразы, которые один человек говорит и второй уже всё понял.

Вот скажите нашему человеку: «А мы тут плюшками балуемся», и объяснять ничего не надо 😄 А иностранцу можно идеально перевести каждое слово, и он всё равно не поймёт, почему это смешно и что вообще вы имели в виду.

И вот я сейчас перекладываю это на бизнес. Когда стоит задача выхода в другую страну, нужно искать партнёров, клиентов, договариваться о чём-то большом, мне кажется, недостаточно просто изучить рынок, конкурентов и правила переговоров. Это всё я, конечно, тоже изучу. Но если хочется действительно понимать людей напротив, надо хотя бы немного знать, на чём они выросли.

Почему они смеются там, где ты вообще не шутила, почему какая-то фраза внезапно вызывает эмоцию, почему один персонаж или история для них очевидны примерно так же, как для нас Чебурашка, Карлсон или «птичку жалко» :)

Поэтому у меня появился новый пункт подготовки к зарубежным рынкам и вебинарам: посмотреть несколько главных детских мультиков, почитать сказки и фильмы, которые там знают почти все. Пять лет назад я бы вообще не подумала, что это может иметь какое-то отношение к бизнесу. А сейчас кажется, что иногда именно такие вещи дают понимание страны сильнее, чем ещё один отчёт по рынку.

Интересно, какой фильм или мультик вы бы показали иностранцу, чтобы он хоть немного понял нас? 😄

Пока я летела и спала, кто-то решил задачу тысячелетия 😅

Есть в математике такой список. Семь задач, над которыми люди сломали не только головы, и на каждую с 2000 года повешен миллион долларов. За четверть века сдалась только одна. Остальные шесть висели как немой упрёк всему человечеству.

Одна из них про воду. Точнее, про то, как течёт всё: вода в реке, воздух вокруг крыла самолёта, кровь в сосудах. Формулы этому есть уже сто лет, ими считают погоду и проектируют самолёты, и они прекрасно работают. Но с ними была одна неловкость. Никто не мог доказать, что они не могут в какой-то момент просто взять и сломаться. Что вода не закрутится так, что скорость улетит в бесконечность и формула разведёт руками.
Девяносто лет никто не мог. А вчера смог ИИ.

OpenAI выпустила на эту задачу десять тысяч агентов одновременно. Не одну умную модель, а целый рой. Через 88 часов они принесли ответ: да, может сломаться. И показали как. Вихрь закручивается внутрь, вытягивается тонко-тонко, как спагетти, и в какой-то момент математика заканчивается. 165 страниц доказательства, которое компьютер сам же и проверил построчно.

Честно скажу, институт, который вручает эти миллионы, пока молчит. Математики будут проверять долго. Но по всему похоже, что это правда.

И вот что я поймала, пока читала это ещё в полусне, где-то между посадкой и такси.
Погода завтра точнее не станет. Билеты не подешевеют. Для нашего с вами завтрашнего дня не изменилось ничего.

А для послезавтрашнего изменилось всё. Потому что ИИ до этого момента был помощником. Писал письма, рисовал картинки, разгребал почту. Помогал человеку сделать то, что человек и сам бы мог, просто дольше.

Вчера он впервые сделал то, чего человек не смог. Не быстрее нас. Вместо нас. Там, где мы девяносто лет топтались.

Мы всё ещё обсуждаем, заменит ли ИИ копирайтера. А он уже решает задачи тысячелетия. И, кажется, вопрос давно не в том, заменит ли. А в том, что каждый из нас будет делать рядом с таким.

Ссылки, если хочется почитать оригиналы:
https://openai.com/index/navier-stokes-solution/
https://www.nature.com/articles/d41586-026-02842-5