Владимир Лещенко | ИИ без иллюзий

«Искусственный» интеллект больше не искусственный?

Трамп на площадке ООН предлагает переименовать AI в Super Intelligence — «суперинтеллект». И дело здесь не только в очередной громкой формулировке.

На первый взгляд — просто очередная громкая формулировка, рассчитанная на заголовки. Но за ней читается очень понятная позиция:
⚡️ИИ больше не воспринимается как очередная технология для автоматизации документооборота, чат-ботов и красивых презентаций.
Его ставят в один ряд с промышленной революцией — как ресурс силы, влияния и конкурентоспособности страны.

И это, честно говоря, немного тревожит.
Потому что назвать ИИ «суперинтеллектом» гораздо проще, чем научиться им управлять.
Мы всё ещё разбираемся, как безопасно использовать агентные системы, кому принадлежат данные, где заканчивается помощь модели и начинается ответственность человека, как не превратить корпоративные знания в проходной двор для внешних сервисов.

А в критических отраслях цена ошибки вообще не измеряется лайками, охватами и скоростью подготовки отчёта.
При этом сама логика «кто победит в ИИ — победит во всём» не так уж далека от реальности. ИИ становится инфраструктурой: для промышленности, энергетики, обороны, науки, образования, госуправления. Он влияет не только на эффективность отдельных процессов, но и на способность страны быстрее учиться, сохранять знания, принимать решения и создавать новое.
Но есть важная оговорка.
Сегодняшний ИИ — это пока не магический «суперинтеллект» из фантастики. Это очень мощный, местами впечатляющий, а местами опасно самоуверенный инструмент.
Он умеет ускорять анализ, писать код, обрабатывать массивы документов, собирать знания, помогать инженерам и управленцам. Но он не отменяет необходимости думать, проверять, отвечать за последствия.

Иначе «суперинтеллект» очень быстро может превратиться в суперпроблему.

❓А как вам этот поворот: «суперинтеллект» — сильный образ будущего или опасный политический маркетинг, который делает вид, что сложные вопросы уже решены?

ИИ не спасёт плохой процесс. Он его ускорит.
С подачи коллеги по цеху Сергея Вотякова https://t.me/rpa2day прочитал интересные мысли в интервью «Ведомостям» Александра Вайно (АСИ), с которой не могу не согласиться: искусственный интеллект — не панацея и не «волшебная кнопка» для решения проблемы производительности. Это коэффициент к результативности человека.

И в этой формуле, на мой взгляд главное, что сегодня нужно понять руководителям.
Мы слишком часто обсуждаем ИИ как самостоятельную силу: внедрим модель, дадим доступ сотрудникам, запустим чат-бота — и производительность вырастет. Но жизнь устроена сложнее.

Если сотрудник глубоко понимает предметную область, знает процесс, умеет поставить задачу, увидеть ошибку и принять решение ИИ способен дать ему серьёзное ускорение. Снять рутину. Быстрее собрать варианты. Найти нужное в массиве документов. Подготовить черновик. Проверить гипотезу. Освободить время для работы, где действительно нужен опыт, инженерное мышление и ответственность.

Но если процесс хаотичен, знания живут «в головах», данные не готовы, роли размыты, а результат некому проверить ИИ не создаст производительность из воздуха.

Он может сгенерировать уверенный текст. Собрать презентацию. Выдать правдоподобный ответ.
Но правдопобие — ещё не качество.
А скорость — ещё не результат.

Мне кажется, что сегодня главная ошибка пытаться компенсировать дефицит компетенций технологией. Не выстроив процессы, не собрав знания, не научив людей работать с данными и ИИ, компания получает не цифровую трансформацию, а дорогую иллюзию активности.
ИИ не заменяет эксперта.
Он делает сильного эксперта ещё сильнее.
И одновременно очень быстро проявляет слабые места организации.

Но важно не перепутать причину и инструмент.
Сначала — смысл, процесс и ответственность.
Затем — данные и знания.
И только потом — масштабирование ИИ.

Тогда ИИ становится не очередной красивой витриной цифровизации, а реальным рычагом роста производительности.
Технология становится мультипликатором только тогда, когда есть что умножать

Русский язык обновил словарь быстрее, чем мы успели привыкнуть к ИИ

Друзья, даже, если вы не пользуетесь ИИшкой, уверен, что ваш лексикон дополнился новыми ИИ-терминами.
Мы пишем промпты, поручаем задачи ИИ-агентам, пробуем вайбкодинг — и учимся отличать сильный результат от потока бездумной генерации.
И это уже не диалект айтишников.
В список кандидатов «Слова года — 2026» вошли «ИИ», «нейросеть», «ИИ-агент», «промпт» и «вайбкодинг». Язык зафиксировал очевидное: ИИ стал частью повседневной работы, а не отдельной технологической игрушкой.
https://www.rbc.ru/life/news/6a97d72aa498425085089c44?ysclid=mtjxrqxxlo279749441&utm_referrer=https%3A%2F%2Fkod.ru%2F

Мы теперь не используем оригинал: prompt, AI agent, vibe coding и AI slop. Русский язык быстро примерил эти слова к себе — и, похоже, уже начал делать их своими.

И вот как выглядит мини-словарь новой реальности:
🔄 Промпт — не «запрос в чат», а новая форма постановки задач. Раньше хороший руководитель умел писать ТЗ, теперь — ещё и разговаривать с ИИ так, чтобы тот не фантазировал.
🔄 ИИ-агент — не волшебный цифровой сотрудник, а исполнитель, которому нужно поставить цель, дать контекст и не забыть проверить результат. Как стажёр, только не просит кофе и работает ночью.
🔄 Вайбкодинг — когда вы объясняете идею человеческим языком, а ИИ пишет код. Отличный способ быстро собрать прототип; плохой — выпускать продукт в продакшн, ни разу не заглянув внутрь.
🔄 Нейрослоп — контент, который выглядит уверенно, но после него хочется спросить: «А мысль здесь вообще была?» Термин хорошо напоминает: грамотно написанный текст ещё не становится ценным.

Уверен, что многие избегают новых слов-терминов, но ИИ-словечки это не засорение языка, отнюдь.
Это язык пытается дать нам инструменты, чтобы отличить технологическое усиление человека от имитации интеллектуальной работы. По-сути, русский язык помогает нам повысить нашу ИИ-зрелость)

А какое слово из этого словаря уже стало частью вашей лексики?
А какое слово я не указал?

Сегодня — День HR-менеджера.

Признаюсь: в нынешней корпоративной практике я нередко недолюбливаю HR-функцию. Не людей — именно функцию в её привычном исполнении. Когда HR сводится к согласованиям, формальным оценочным процедурам, шаблонным «активностям по вовлечённости» и роли передаточного звена между сотрудником и бюрократией. Когда вместо решения реальных проблем бизнеса и людей появляются регламенты, опросы и презентации о ценностях.

Но ИИ дает HR шанс радикально поменять свою роль.

Внедрение ИИ — это не только про технологии, данные и безопасность. Это про то, как изменится работа людей: какие задачи уйдут в автоматизацию, какие компетенции станут критичными, где возникнет тревога, а где и новые возможности.
И в данном случае HR-менеджер ИИ HR-менеджер должен быть не «успокоителем», а организатором честного перехода: объяснять, какие задачи реально меняются, давать людям доступ к освоению новых навыков и создавать маршруты перехода в новые роли. Большинство профессий, вероятнее всего, будут не исчезать целиком, а меняться за счет перераспределения задач между человеком и ИИ. При этом особенно уязвимы сотрудники с ограниченными цифровыми навыками.
Здесь HR может стать не сервисной и не контролирующей функцией, а архитектором новой модели труда:
помогать пересобирать роли, развивать навыки, защищать доверие и делать изменения понятными для каждого сотрудника.

Чтобы HR действительно любили, ему нужно быть полезным в главном: помогать людям становиться сильнее, а бизнесу быстрее и человечнее меняться.

С Днём HR-менеджера!

ИИ стал самой дорогой привычкой: за что люди платят каждый месяц

Есть привычки, которые легко заметить: кофе по дороге на работу, посиделки с друзьями по пятницам, сериал перед сном.

А есть те, что незаметно становятся частью профессиональной жизни. Открыл ноутбук и спросил у ChatGPT. Получил документ и прогнал через Claude. Сел писать код и включил Cursor. Нужно видео, картинка, расшифровка, исследование, презентация включил ещё один сервис.

И вот результат: в августе ИИ забрал 66% оборота цифровых подписок в выборке сервиса «Плати по всему миру». На музыку, кино, игры, облака и всё остальное осталась лишь треть. При этом 93,6% платежей это регулярные, ежемесячные. То есть это уже не эксперимент и не разовая покупка «на попробовать».

Самый массовый сервис это ChatGPT: его оплачивает 50,5% пользователей, которые платят за ИИ. Но больше денег приносит Claude: 36,5% ИИ-оборота против 33,3% у ChatGPT. А на третьем месте Cursor, рабочий инструмент для разработчиков, а не очередной чат-бот.

Смотрите, мы привыкли думать о подписках как о цифровом аналоге телевизионного пакета: заплатил и получил доступ к развлечению. Не посмотрел в этом месяце ну и ладно.

С ИИ всё иначе. Это скорее не подписка на контент, а найм микрокоманды специалистов по цене нескольких чашек кофе в неделю.

И если эта «команда» встроена в реальную работу, вопрос о цене постепенно исчезает.

❗️Но есть и ловушка.

Легко превратить ИИ-подписки в новый цифровой гардероб: ChatGPT, Claude, Perplexity, Midjourney, Cursor, сервис для видео, сервис для презентаций всё красивое, модное, «на всякий случай». А по факту половина инструментов открывается раз в месяц.

По данным того же исследования, большинство пользователей не коллекционирует десятки сервисов: 74,3% платят только за один ИИ-инструмент, ещё 23,9% за два-три. Это выглядит вполне рационально: рынок движется не к бесконечному набору приложений, а к выбору нескольких инструментов, которые действительно закрывают повторяющиеся задачи.

Поэтому зрелость в использовании ИИ не в количестве оплаченных иконок. Она в способности ответить на три вопроса:

- Какую повторяющуюся работу этот сервис делает быстрее или лучше?
- Что изменится, если я отменю подписку на месяц?
- Могу ли я измерить эффект: сэкономленное время, качество результата, скорость принятия решений, дополнительный доход?

Если ответов нет это, скорее всего, цифровая игрушка.
Если ответы есть это уже часть вашей личной производственной системы.

Разогнались так, что время тормозить
Когда Маск, Альтман и Амодей практически одновременно говорят, что развитие самых мощных ИИ нужно притормозить, это уже не алармизм. Это сигнал тревоги от людей, которые сами сидят за штурвалом мировой ИИ-гонки. 🚨
Глава Anthropic Дарио Амодей прямо написал: «Мы должны замедлить темп, с которым улучшаем возможности ИИ-моделей». Он считает, что дополнительный год или два, потраченные на безопасность могут существенно снизить вероятность серьёзной катастрофы.
Маск ответил предельно коротко: «Dario is right».

Альтман поддержал идею куда развёрнутее: «Я согласен с Дарио, что нам нужно сдерживать темп на переднем крае». Он добавил, что это стало одной из центральных тем обсуждений внутри OpenAI в последние недели, и пообещал допустить независимых оценщиков к системам компании почти на уровне сотрудников.

Почему это важно? Потому что возможности моделей растут быстрее, чем инструменты контроля над ними. И это уже не абстрактный страх из научной фантастики.
Во время внутренних кибериспытаний OpenAI агенты сумели выйти за пределы изолированной среды и получить несанкционированный доступ к инфраструктуре Hugging Face. Об этом уже писал в канале. 🤖
И здесь возникает главный российский вопрос.
Мы привыкли говорить о суверенных моделях через язык, локализацию данных, импортозамещение, отечественные серверы и контроль над инфраструктурой.

Всё это важно. Но этого мало.
Модель, работающая на российских серверах, обученная на российских данных и отвечающая по-русски, не становится от этого автоматически безопасной. Если ИИ-агент умеет искать уязвимости, координироваться с другими агентами, выходить из песочницы и действовать в реальной инфраструктуре, его паспорт и география GPU перестают быть главным аргументом.
Настоящий технологический суверенитет начинается там, где мы способны не только собрать и запустить модель, но и понимать, где заканчивается её управляемость. 🧠
Нужно уметь:
✅воспроизводимо определять пределы возможностей модели
✅независимо проверять её на опасные сценарии
✅жёстко контролировать доступ к сети, коду, инструментам и критической инфраструктуре
✅быстро останавливать систему, если она выходит за рамки поставленной задачи
✅не прятать инциденты за словами «непредвиденное поведение»
Поэтому идея независимого аудита, которую сейчас поддержали Anthropic и OpenAI, действительно заслуживает внимания.

Не формат «разработчик сам себя проверил и отчитался, что всё нормально». Нужны внешние команды, постоянные стресс-тесты, общие стандарты безопасности и обязательное раскрытие серьёзных инцидентов. 🔍
❗️Самая самоуверенная ошибка для России сейчас, это решить, что замедление Запада автоматически открывает нам окно возможностей.
Окно действительно есть. Но оно не для бездумной гонки за размером моделей и количеством GPU. Оно для создания агентных систем, которым можно доверить производство, финансы, госуслуги, энергетику и оборонный контур. 🇷🇺
Победит не тот, кто первым объявит о «национальном GPT».
Победит тот, кто сможет доказать, именно доказать, что его ИИ способен не только действовать, но и не делать того, чего делать нельзя.

А должно ли быть Искусство демократичным?

Выход новой Suno и параллельные суды ИИ-сервиса с поставщиками музыкального контента навели на следующие мысли.

Искусственный интеллект снизил планку входа в креативные индустрии в целом и исполнительское мастерство в частности. Зачем 10 лет заниматься на фортепьяно по 5 часов в день (это я о своем прошлом), когда ноутбук, дрампад, нейросетки создают целый оркестр.

Но при этом, ИИ в целом и Suno в частности снижает стоимость подготовки производства. На нем запросто можно генерить разные черновики-эксперименты без аренды дорогостоящей студии.

Общественная реакция при этом полярная: широкая аудитория обычно оценивает результат по эмоции и удобству, а профессиональная музыкальная среда — по происхождению данных, справедливости оплаты и подмены авторов, включая неразбериху с авторскими отчислениями.

Я хоть и отношусь к музыкальной среде, который учился долгие годы гаммам, джазовой гармонии и игре и играл в коллективах разных стилей и популярности, но с точки зрения ИИ-деятеля констатирую полезность ИИ-музыки. В чем же реально есть польза?

✅Прототипирование: за минуты можно проверить десятки жанровых и аранжировочных гипотез: от корпоративного джингла до саундтрека к ролику.
✅Контент и образование: музыка для заставок, учебных кейсов, внутренних видео, демо-подкастов, презентаций и быстрых концептов.
✅Доступность творчества: человек без музыкального образования получает возможность выразить идею — примерно так же, как генеративная графика дала возможность быстро визуализировать замысел.
✅Новый творческий процесс: сильная работа с Suno — не «ввел промпт и забыл», а итеративная режиссура: бриф, текст, референсы на уровне характеристик, отбор дублей, монтаж, вокальная редактура, человеческая аранжировка и мастеринг

❗️Проблема появляется, когда генерация маскируется под авторство или строится на узнаваемом «копировании» живого артиста. Фраза «сделай в стиле X» может быть технически удобной, но этически сомнительной, особенно если результат имитирует голос, манеру, образ или коммерчески замещает работу конкретного исполнителя.

Я, например, могу отличить «живое» исполнение от сгенерированного. И последнее вызывает интерес, но не вызывает удовольствие. Но эта моя особенность не повлияет на продажи террабайт сгенерированного музыкального контента объектам horeca, авиакомпаниям, стримингам и тд. И получается, что искусственное Искусство рано или поздно вытеснит человека?

При этом, Искусство всегда становилось ближе, когда инструменты попадали в руки большего числа людей: фотоаппарат, домашняя студия, камера в телефоне. ИИ — следующий такой инструмент. Он дает шанс создать музыку тому, кто не учился в музыкалке, не умеет читать ноты и не может снять студию на неделю.
И в этом есть настоящая магия: идея, которая раньше оставалась в голове, вдруг начинает звучать.
Но демократичность не должна означать, что можно без спроса забирать чужой голос, манеру, стиль и годы труда. Доступ к творчеству — да. Подмена автора и имитация конкретного человека — нет.

Я не верю, что ИИ отменит талант. Но он точно заставит нас честнее ответить: что именно мы называем талантом — годы техники, уникальный вкус, способность чувствовать или умение собрать сильное высказывание из новых инструментов?

Должно ли ИИ-искусство маркироваться? Или все равно кто сделал и главное запрос потребителя? А может оставим делать Искусство образованным и подготовленным людям?

Подмосковная налоговая с помощью нейросети вскрыла схему с фиктивным шведским кредитором — «пойманная» компания почётного профессора МФТИ пошла в суд и обвинила во всём DeepSeek.

По данным «Базы», московская компания «Астра Лэнд», которая принадлежит почётному профессору Московского физико-технического института Азеру Бабаеву и предпринимательнице Елене Блезэ, пыталась сэкономить 13,2 млн рублей на налогах. Для этого она взяла займ у шведской фирмы и воспользовалась льготой по соглашению между Россией и Швецией об избежании двойного налогообложения.

Позже к делу подключилась налоговая Мытищ: инспекция выяснила, что деньги в итоге уходили в США, а шведская компания-кредитор фактически была «пустышкой». В итоге «Астра Лэнд» доначислили 13,2 млн рублей налогов. Фирма с таким решением не согласилась и пошла в арбитражный суд. Там её представители заявили, что нашли в документах налоговой следы нейросети DeepSeek. По их версии, алгоритм ошибся, из-за чего налоговики нашли нарушения в отчётности компании.

Суд доводы «Астра Лэнд» не принял и встал на сторону налоговой: нарушения подтверждаются реальными фактами — независимо от того, использовали ли инспекторы нейросеть. В итоге компанию обязали выплатить все 13,2 млн рублей.

BAZA в Telegram
BAZA в MAX

На нейросетку пеняй, а сам не плошай… А вообще интересный кейс с точки зрения неповеренного инструмента измерений доказательной базы…

Я разочаровался в онлайн обучении
И этому способствовал ИИ

Как долго мы называли обучением простое потребление контента

Просмотрел лекции Петухова, почитал курс Черниговской, подписался на лекции Минаева) и….

Что дальше? Собеседования? Новая карьера? Повышение зарплаты?

Получается подмена! Онлайн курс нам дает личное ощущение собственного роста, а рынку нужно другое:
-конкретный навык
-решение задачи
-встраивание нового инструмента
-изменение процесса…

Между «посмотреть урок про ИИ-агентов» и «внедрить агента, который ежедневно экономит команде два часа» — пропасть.
Её нельзя перепрыгнуть сертификатом, тестом в конце модуля или бодрым письмом: «Поздравляем, вы завершили курс».

Главная причина - низкая стоимость такого курса. Что нужно? Интернет и несколько тысяч.

Ни тебе лабораторий, экспериментальной базы, технических туров и тд.

Сертификат заменил доказательство результата
Мы привыкли считать завершение курса достижением.
Но завершённый курс — это факт потребления. Не факт компетенции.

Настоящий итог обучения выглядит иначе:
✅подготовлен рабочий артефакт;
✅изменён процесс;
✅запущен пилот;
✅сделано решение для собственного кейса;
✅собрана база знаний;
✅создан прототип;
✅уменьшено время операции…

В ИИ-обучении проблема стала почти карикатурной. Рынок предлагает сотни курсов про промпты, нейросети, агентов и «профессии будущего».

А главный вопрос остается без ответа!
Зачем мне нужен ИИ, какой процесс я оптимизирую, какую проблему решаю

Онлайн конечно сам по себе не виноват.
Он даёт доступ, масштаб, гибкость, сильных экспертов из любой точки мира, возможность учиться в собственном темпе.

Я скорее разочаровался в имитации обучения

Настоящее обучение всегда немного неудобно. Оно заставляет показать свою работу, признать пробелы, переделать результат после критики, взять ответственность за эксперимент.
Оно не всегда вдохновляет — но почти всегда меняет способ действовать.
И, возможно, главный критерий хорошего обучения сегодня очень простой…

После него у человека должно остаться не только ощущение, что он стал умнее.
У него должно появиться нечто, чего в его работе раньше не существовало.

Похожую дискуссию совсем недавно выпустило НТВ с моим участием. Тема шикарная: через 10 лет онлайн образование запретят.
Я конечно же был скептиком. Но черно-белого мира не бывает. Тонкость в нюансах

https://www.ntv.ru/peredacha/Mi_i_nauka/m56446/o833124

Посмотрите и решите кто прав. А может истина вообще в другом?

Люблю рестораны Зарькова. И подход к делу импонирует. И читая его очередной пост https://t.me/BorisZarkovTM/1013 захотелось поделиться вот чем
Год назад даже не помышлял, что LLM станут такой же семейной подпиской как и онлайн кинотеатр.
Сейчас применение ИИ в работе - семейный сценарий

Но тут важно соотносить затраты и выгоды, тем более оплата подписки из семейного бюджета

Провели эксперимент за сколько времени наша домашняя модель сделает работу, на которую год назад уходил месяц и сколько это будет стоить токенов

И вот вам расчет: месячная работа (сложная аналитика с десятками параметров с выстраиванием графа и вывода в интерактивный эксель-отчет) заняла 4 часа с высоким качеством результата. А по стоимости (докупали токены) около 30 долларов.

Для инфо на рынке это бы стоило не менее 20 тыс. руб.

Итого: по времени быстрее в 8 раз, по бюджету - в пять раз.

Воистину ИИ выделяет время для семьи и экономит семейный бюджет…

«ИИ хорош в башнях на Кутузовском проспекте. Он прекрасен в отчётных конференциях. Он прекрасен в цифроэкономике. А когда мы приезжаем в цех промышленный, на фабрику — там вопрос совсем другой». Согласны? Тогда читайте Дайджест Ассоциации менеджеров знаний КМ-альянс с моим участием. А если не согласны, то читайте тем более.
Кстати, компания потрясающая: Олег Лавров, Юрий Зеленков, Александр Белин, Алексей Сидорин, Максим Цепков, Алексей Зобнин, Сергей Гевлич… Сам дайджест в первом комментарии

Привет. Сегодняшний день был настолько насыщенный, что о моем любимом празднике я пишу уже под его конец. День знаний, день старта, день образования, день нового этапа, день сепарации и новой ступени.

Для меня знания это прежде всего среда. Я всегда нахожусь в пытливых попытках найти новое или неожиданную интерпретацию старого. Поэтому я люблю неклассические трактовки опер, каверы на хиты, сайнфикшн, описывающий экспертные мнения на известные факты и тд.

Я стараюсь такую же среду создать и в своей семье. Прекрасно помню свой первый класс. И свою первую учительницу и свою первую двойку, и свой первый угол

Я тут подумал, а кто дал мне самые мощные и фундаментальные знания (кроме школьных учебников конечно)? Ниже небольшой рейтинг. Уверен, что у каждого найдется такой.

Вот мой:
-Детская энциклопедия
-Марк Твен
-Жюль Верн
-Теодор Драйзер
-Кир Булычев
-Боккачо
-Николай Носов
-Джани Родари
-Джек Лондон
-Федор Достоевский

наверно так. А как у Вас?

👁️ Пришёл проверить зрение — узнал о риске гипертонии: как ИИ читает глазное дно

Мы привыкли думать, что глазное дно — это территория офтальмолога. Проверить сосуды, сетчатку, давление, исключить заболевания глаз.

Но оказывается, один такой снимок может содержать гораздо больше информации — в том числе о рисках гипертонии и других системных заболеваний, которые пока никак себя не проявляют.

Команда исследователей Сколтеха совместно с Концерном ИИ Z-union, Sber AI Lab и партнёрами разработала подход, позволяющий с помощью ИИ оценивать риски 15 заболеваний по изображениям глазного дна.
Алгоритм обучали на более чем 20 тысячах обезличенных снимков. Среди потенциально выявляемых состояний — гипертония, красная волчанка, ВИЧ-инфекция и другие патологии.

Я знаю практики по предиктивному анализу сердечно-сосудистых заболеваний по историческим данных анамнезов. И это реально работает (но об этом как-нибудь напишу потом). Но этот кейс уникален.
Здесь одна ИИ-модель по одному снимку глазного дна оценивает вероятность сразу 15 заболеваний — глазных и системных, в том числе редких.

Данный сервис позволит
Не ждать, пока человек окажется в кабинете врача с уже выраженными симптомами.
Не назначать сложные и инвазивные обследования «на всякий случай».
А использовать данные, которые возникают в ходе обычной, быстрой и безболезненной процедуры, чтобы вовремя увидеть риск и направить человека на дальнейшую диагностику.

Я связался с Робертом Васильевым, генеральным директором Z-union, чтобы получить комментарий для канала о практическом смысле этой разработки.

«Для меня ценность этого проекта — в смене самого сценария взаимодействия с медициной. Человек приходит на стандартное исследование к офтальмологу, а цифровой инструмент способен дополнительно подсветить риски, которые лежат далеко за пределами зрения. Это не попытка поставить диагноз вместо врача. Это возможность раньше обратить внимание на потенциальную проблему, вовремя направить пациента на дообследование и, возможно, не допустить тяжёлых последствий. Чем шире мы научимся использовать уже доступные медицинские данные, тем ближе будет по-настоящему профилактическое здравоохранение»,

Спасибо Роберту (@agiaig) за оперативный комментарий

В этом и заключается зрелое применение ИИ в медицине: не «заменить врача», не выдать диагноз по кнопке, а усилить профилактику. Помочь увидеть слабые сигналы раньше, сделать скрининг доступнее, а решения врача более информированными.

❗️Конечно, любые такие модели должны проходить серьёзную клиническую проверку, работать на качественных данных и быть встроены в понятный маршрут пациента. Но сам вектор впечатляет: цифровая медицина всё чаще учится не просто лечить последствия, а замечать риски до того, как они становятся проблемой.

Возможно, в ближайшем будущем снимок глазного дна будет означать не только проверку зрения. Он сможет стать частью персонального «радара здоровья».

Кстати, данные достижения подтверждены статьей в уважаемом журнале Frontiers in Medicine

#ИИ #Медицина #HealthTech #Сколтех #Zunion #ПревентивнаяМедицина #ЦифроваяМедицина #ИскусственныйИнтеллект

Сегодня Тим Кук сдаёт бейдж

Завтра у Apple новый CEO — Джон Тернус, а Кук отходит на позицию исполнительного председателя. Все уже готовят пафосные некрологи эпохе, подсчитывают капитализацию и вспоминают iPhone по десятому кругу.

Но мне кажется, самое интересное в истории Кука — не в телефонах.

Он сделал штуку, которую в бизнес-школах любят называть «операционным гением», но на деле это даже не про гениальность. Это про другое. Он показал, что компанию величиной с небольшую страну можно вести без магии — и при этом не потерять ни величия, ни денег.

Джобс умел заставить людей хотеть то, чего они пять минут назад не знали.
Кук умел сделать так, чтобы это «хотение» превращалось в коробки на полках, в грузовики у складов, в десятки миллионов проданных единиц — без сбоев, без истерик и без разрыва цепи поставок в самый неподходящий момент.

В 1998-м, когда Кук пришёл в Apple, компания была на грани. В 2011-м он принял её от Джобса — и многие ждали заката. Думали: вот сейчас всё посыплется, магия уйдёт, фанаты разбегутся.

А вышло ровно наоборот.

При Куке Apple перестала быть просто «железной» компанией. Она стала средой. Часы, наушники, платежи, подписки, сервисы, App Store — ты покупаешь не айфон, ты постепенно обрастаешь экосистемой, из которой уже не выпрыгнуть. Как будто заходишь в комнату, а двери тихонько закрываются — но ты этому даже рад.

Самым ценным продуктом Apple при Куке стал, возможно, даже не гаджет. А предсказуемость.

Ты знаешь: продукт выйдет вовремя.
Ты знаешь: его будет достаточно.
Ты знаешь: логистика не рухнет, софт не ляжет, сервисы не отвалятся в чёрную пятницу.
И главное — ты знаешь, что ажиотаж вокруг бренда конвертируется в деньги, а не просто в шум.

Рынок, конечно, любит харизматичных пророков. Но реальная капитализация достаётся тем, кто умеет делать пророчества рутиной.

В этом смысле Кук — почти антипод Джобса. Меньше драматургии. Меньше мифов. Зато больше системы. И, видимо, поэтому Apple при нём стала стоить под $4 трлн. Не только из-за дизайна и маркетинга.

Без провалов, конечно, не обошлось.

Электромобиль тихо похоронили после лет разработки. Vision Pro — технологическое чудо, которое пока так и не стало массовым: носить компьютер на лице оказалось странно даже для самых отчаянных энтузиастов.

В ИИ-гонке Apple идёт осторожно, почти с оглядкой, и на фоне всех этих ChatGPT выглядит немного пенсионером на старте марафона.

❗️Джон Тернус явно обозначил свою философию (из открытых интервью): «Мы никогда не думаем о том, как поставить технологию. Мы думаем, как с её помощью создать потрясающий продукт». Вместо гонки за собственной топовой языковой моделью Apple делает ставку на «невидимый» ИИ, встроенный в железо.
И как подтверждение можно констатировать, что за ИИ в Apple уже платит Google около $1 млрд в год за использование Gemini для обновлённой Siri.

Но это в духе Кука: не быть первым. Быть тем, кто заходит, когда технология уже готова стать понятной, доступной и прибыльной. Не всегда срабатывает. Но когда срабатывает — никто уже не помнит, кто там был первым.

И вопрос у меня на самом деле один:

Что важнее для того, кто сидит в кресле лидера десятилетиями — способность разглядеть будущее раньше всех или умение выстроить систему, которая чужую идею масштабирует лучше, чем сам автор?

На выходных изучил статью Джозефа Эрроу про парадокс обратной информации...

Хочу поделиться...

Мы все привыкли бояться утечек. Базы клиентов, финансовые модели, чертежи — это понятно, страшно и дорого.

Но с приходом ИИ в бизнес появилась одна вещь, которая пугает меня лично гораздо сильнее, чем кража папки с договорами. Речь о том, что компания может незаметно для себя «слить» свою способность принимать решения.

по Эрроу покупатель не знает, нужна ли ему информация, пока он её не получит. А как только получил — платить уже не хочет, ведь она у него есть.

Так вот, с ИИ всё с точностью до наоборот.

Машине мало просто задать вопрос. Чтобы она выдала что-то дельное, ей нужно скормить контекст: как мы работаем, что у нас считалось успехом, где мы наступали на грабли и как из этого вылезали.

Представьте: вы подключаете ассистента. Дальше начинается рутина: вы грузите ему регламенты, правите его белиберду, показываете примеры, объясняете, что «хорошо», а что «полный провал».

По отдельности это просто рабочие моменты. Мелочи.

Но из этих мелочей, как снежный ком, слепливается то, что я называю цифровым двойником опыта компании.

Когда эксперт правит ответ нейросети, он не просто кликает мышкой. Он перекладывает свою интуицию и многолетние шишки в формат, который можно использовать бесконечно. Когда команда ставит лайк или дизлайк ответу, они на самом деле пишут кодекс своей корпоративной культуры: «вот как мы решаем проблемы».

И вот тут встает вопрос, который многих топов заставляет нервно постукивать пальцем по столу.

А кому, собственно, принадлежит это знание?

Если вся эта память, все исправления, все грабли и шишки уходят в закрытый контур чужой платформы, то компания неожиданно оказывается не покупателем, а поставщиком. Она поставляет свой уникальный опыт в чужой «интеллектуальный прокат».

Это сделка века: вы платите за технологию, а заодно отдаете самое ценное — слепок своего бизнеса.

Поэтому подход «давайте всё подключим, а там разберемся» сейчас — это игра в одни ворота. Нужно четко проводить линию доверия. Ваши правила, ваши исправления, ваши логи, ваши наработки — это должно быть вашим железобетонно.

Сегодня вы работаете с одной моделью, завтра — с другой. Но ваша управленческая логика, память о провалах и победах должна мигрировать вместе с вами.

Модель меняется. Опыт — нет.

И вот, что я думаю. Самая дорогая иллюзия в эпоху ИИ — это вера в то, что вы просто арендуете умную программу. Нет. Каждый день вы загружаете в неё частичку себя: привычки, боль, эвристики и профессиональные тайны.

Один запрос — ерунда. Одна правка — не счет.

Но когда накапливаются тысячи этих взаимодействий, возникает новый капитал. Именно из него потом вырастает ваша маржинальность.

И если этим капиталом владеет не ваша команда, а внешний поставщик, мы приходим к абсурду:

Вы платите за интеллект сегодня, а вашу собственную компетенцию завтра монетизирует кто-то другой.

Поэтому, когда говорят про выбор модели — это не главное. Главное звучит тихо, но жестко:

Кому достанется мозг, который ваша компания растит на чужих вычислительных мощностях?

⚡Слушаю конференцию Основатели @Osnovateli_online_bot и узнал про интересный факт. Если спросить своего агента выбрать любое число от 0 до 10 агент выберет с большой долей вероятности число 7. Попробуйте и напишите в комментариях. Проверим...