Игорь Никитин | Founder WMT AI

WMT AI стала официальным партнёром четвёртого модуля АГРО MBA 🌱

Три дня участники Международной школы агробизнеса будут разбирать цифровую трансформацию на практике: реальные кейсы, выбор технологических решений, экономику инициатив, автоматизацию и ИИ.

Для нас это возможность поделиться опытом работы с компаниями: как находить задачи для ИИ, проверять решения в пилоте и развивать цифровые компетенции команд.

Вместе с нами в модуле участвует официальный партнёр ERP-IT. Партнёр школы — РУССОФТ, академические и образовательные партнёры — НАРПА и Академия ИТ-образования.



Рады присоединиться к программе и встретиться с участниками АГРО MBA! 🙌



💬 Канал о том, как ИИ меняет людей, процессы и технологии

Сегодня был тот самый день, после которого выходишь с ощущением: «Вот ради этого всё и делается»

Провести лекцию для ребят из Мостранс было огромным удовольствием. Очень редко встречаешь аудиторию, где столько энергии, интереса и желания разобраться в новом.

Спасибо вам за вопросы, за вовлечённость и за ту атмосферу, которую вы создали. Вы буквально украсили мой сегодняшний день.

Такие встречи ещё раз напоминают: будущее строят не технологии сами по себе, а люди, которые готовы учиться, пробовать и менять привычные подходы.
Спасибо ❤️

Из этого у меня несколько выводов для тех, кто работает внутри компаний:

1. Ваша профессия - точка входа в ИИ
Вы знаете, где теряются деньги, почему клиент уходит и какую работу все ненавидят. Именно с этого знания начинается полезное внедрение.
2. Учиться ИИ нужно на собственной работе
Возьмите задачу, которая съедает полдня и попробуйте выполнить её с ИИ. Проверьте качество, посчитайте время, разберите ошибки. Вот вам первый учебный проект с понятным результатом.
3. Станьте человеком, который умеет улучшить конкретный процесс
«Я пользуюсь нейросетями» - слабый аргумент.
«Я сократил подготовку коммерческого предложения с четырёх часов до одного, сохранив качество» - уже разговор о вашей ценности.
4. Руководителям придётся выделить время на обучение
Если у сотрудника восемь часов старой работы и сверху поручение «разобраться с ИИ», у вас пока есть только пожелание. Нужны время, инструменты и возможность проверять идеи.
5. Смотрите на пересечение ИИ со своей отраслью
В медицине, производстве, логистике уже есть клиенты, бюджеты и дорогие нерешённые проблемы. Умение применить ИИ к одной из них может оказаться вашим следующим карьерным шагом.

Начните с вопроса: за какое улучшение в моей компании действительно готовы платить? И учитесь делать его с ИИ.

У бессмертия пока нет продукта, но со спросом всё отлично.

Смотрю на рынок здоровья и долголетия. Вот две цифры за второй квартал 2026 года:
Один инъекционный Оземпик - около $5 млрд продаж.
Вся Anthropic - около $11,5 млрд выручки.

Один препарат - почти половина выручки одного из главных игроков ИИ. Оземпик лечит диабет, но бессмертия не обещает - и уже такие деньги.
Мы много обсуждаем, сколько бизнес заплатит за возможность работать быстрее, а меня всё больше интересует, сколько человек заплатит за возможность дольше оставаться здоровым.

А теперь красиво: 16 сентября производитель Оземпика и Anthropic объявили о сотрудничестве в разработке лекарств.
Официально

Моя ставка: на пересечении ИИ и медицины вырастут гигантские компании. Когда скорость научных открытий встречается с настолько сильным спросом - за этим стоит следить. ИИ помогает успеть больше за одну жизнь.

За возможность продлить саму здоровую жизнь люди будут платить с совсем другой мотивацией.

Без обучения команды я не дам и 1% на успешную ИИ-трансформацию.

Можно купить подписки, заказать агентов, подключить корпоративные данные. Но кто будет понимать, какие задачи им поручать? Кто заметит ошибку? Кто изменит процесс, чтобы вся эта красота начала приносить деньги?

Anthropic провела практические занятия для более 1 000 владельцев и руководителей малого бизнеса. И опубликовала выводы, которые очень хорошо объясняют мою позицию.
В предварительном опросе 81% были открыты к новым ИИ-инструментам.

При этом главная практическая проблема сотрудники не понимали, как и когда ими пользоваться.

Многие участники уже ежедневно общались с Claude, но ещё не пробовали подключать рабочие системы и собирать процессы из нескольких шагов.

По 635 итоговым анкетам чаще всего участники выделяли практику с сопровождением. Почти две трети попросили дальнейшей помощи с внедрением.

Есть и показательный пример: подрядчик по покраске обнаружил, что Claude рассчитывает смету через коэффициент от площади пола вместо реальных размеров стен. После этого он стал требовать показать ход расчёта.

Вот чему нужно учить: поставить задачу, дать контекст, проверить логику и понять, можно ли использовать результат.

Для меня обучение должно заканчиваться конкретным изменением в работе. Сотрудник берёт свой отчёт, заявку, смету или коммерческое предложение. Проходит весь процесс с ИИ. Разбирает ошибки. Сравнивает время и качество.

И умеет повторить это самостоятельно.
Послушать два часа про будущее человечества для этого недостаточно. Будущее наступило, а отчёт к понедельнику всё ещё собирает Марина вручную.

И начинать я считаю правильным с руководителей. Именно они определяют, что менять, как измерять эффект и за какой результат отвечает человек.

Обучение само по себе успеха не гарантирует. Но исключать его из трансформации — значит закладывать в проект надежду, что люди как-нибудь разберутся.

Я на такую надежду бизнес-результат не поставлю. Поэтому, когда мне говорят «давайте внедрим ИИ, а обучение уберём из бюджета», мой первый вопрос: кто и как будет всем этим пользоваться?

Представь: ты технологический гигант: строишь роботов, развиваешь ИИ, убеждаешь человечество, что за этим будущее. А твоя дочь снимается в рекламе против него.

Илону Маску даже представлять не надо.
Вивиан Уилсон стала лицом кампании Desigual «Рождённая не подчиняться» - с роботом и критикой ИИ.
Маркетологам аплодирую: робот рядом с обычной моделью - реквизит, а рядом с дочерью Маска - готовый мировой заголовок. Одежде остаётся просто присутствовать.

Как раз сегодня на вебинаре обсуждали лидерство. И вот отличный повод продолжить: насколько ваше влияние на людей совпадает с вашим представлением об этом влиянии?
Вы уже мысленно трансформировали компанию, а команда ещё пытается понять, останется ли ей место в вашей новой реальности.

Вы видите эффективность, специалист - обесценивание своего опыта, руководитель отдела - потерю команды и влияния.
Все посмотрели одну презентацию, вы вышли вдохновлённым. Они создали отдельный чат.

Статус позволяет объявить изменения. Чтобы люди помогли их осуществить, придётся поработать лидером.
Выслушать неудобные возражения., исправить реальные ошибки. Честно объяснить, что изменится для людей и какие решения уже приняты.
Потому что противники будут даже у самой перспективной идеи. Вопрос в том, узнаете вы об их аргументах на встрече или через полгода проваленного внедрения.

Иначе «Рождённые не подчиняться» - это уже название вашей команды, просто вам ещё не сообщили.

Снова про мою отдушину - WMT Kids

Вчера стартовал новый поток Junior. Младшие уже знакомятся с ИИ и начинают собирать свои первые проекты.
Для меня в этом особое удовольствие: помогать детям доходить от «у меня есть идея» до «смотрите, это работает». Хочется, чтобы они росли с ощущением, что могут сами придумать, разобраться и сделать.

В Middle и Senior ещё можно присоединиться - сейчас последний набор перед стартом.

Middle (14–17 лет)
Можно прийти с нулём опыта в ИИ и программировании. Познакомиться с инструментами, разобраться в основах и собрать первый собственный AI-проект.

Senior (14–17 лет)
Для тех, кто уже делал сайты, приложения, ботов или проекты с ИИ. Будем глубже разбираться в технической части и решать более сложные задачи.

Если ваш подросток постоянно что-то придумывает - приводите. Будем помогать воплощать.

Запись: @wmtkidsai
С уровнем команда поможет определиться.

Пока я с бешеной скоростью пытался оценить масштаб изменений после выхода GPT Astra и понять, куда бежать нашим клиентам, чтобы оптимизировать работу, наткнулся на тред.

Меня он не испугал. Но прочитать стоит.

Автор Jacob Coxon. Пишет, что уволился из Anthropic, а последние три года занимался предобучением моделей в OpenAI и Anthropic.

Перевод:

«Сегодня я уволился из Anthropic. Последние три года я занимался исследованиями предобучения в OpenAI и Anthropic. Ни одна из компаний не действует ответственно. Они несутся прямо к самоулучшающемуся сверхинтеллекту и играют нашими жизнями.
Не недооценивайте мощь этой технологии. Скоро эти системы будут превосходить человека, смогут взламывать что угодно, за ночь переворачивать целые области и получать реальную власть и ресурсы. Мы уже видели прогресс по каждому из этих направлений, и он не замедляется.
Люди, создающие ИИ, искренне верят, что он может убить нас всех до конца десятилетия. Это не маркетинговый трюк. Многие руководители и ведущие исследователи смягчают формулировки в прессе, чтобы звучать рассудительно, — но я слышу, как те же люди выражают страх…»

Что я думаю.
Я не могу проверить, что именно обсуждают внутри этих компаний. И уверенность исследователя в катастрофическом сценарии ещё не означает, что он сбудется. Но отмахиваться от таких предупреждений тоже странно.

При этом я читаю этот текст и думаю ещё об одном. Кто-то уже обсуждает системы, способные самостоятельно наращивать свои возможности. А в бизнесе мы всё ещё согласовываем, можно ли сотрудникам пользоваться ИИ, и считаем количество купленных подписок показателем трансформации.
Вот этот разрыв меня волнует больше всего.

Мой вопрос сейчас: какие процессы у клиентов уже можно пересобрать? Где сократить время выполнения работы с нескольких дней до часов? Где убрать ручную передачу информации между пятью людьми? Как проверить, что результат действительно стал лучше и дешевле?
И одновременно какие доступы давать системе, кто проверяет её решения и как остановить процесс, если она ошиблась. Чем больше возможностей, тем конкретнее должны быть ответы.

Ждать сверхинтеллекта, чтобы начать менять компанию, я бы точно не стал. Нам ещё с уже доступными возможностями работы на несколько лет. Только нескольких лет на раскачку может и не оказаться.

Вот такое доброе утро!

Завтра в 16:30 выступаю на форуме «ИнфоБЕРЕГ 2026» в Сочи. На панели обсудим, кто победит искусственный интеллект или киберпреступник, и как защищать сами ИИ-системы.

Буду рад увидеться со всеми, кто там будет. Подходите пообщаться!

Раньше руководитель почти всегда мог сказать: «Я знаю лучше».
Ведь имеет больше опыта, больше кейсов, больше контекста.

Сейчас сотрудник за 30 секунд может получить второе мнение от ИИ. И иногда оно будет сильнее твоего.

Тогда вопрос: что вообще остаётся от роли лидера, если экспертиза больше не дефицит?

10 сентября в 12:00 будем обсуждать это с Андреем Шапенко, профессором бизнес-практики Школы управления СКОЛКОВО.

Я хочу поговорить про то, что вижу сейчас в компаниях.
Например, ИИ отлично показывает проблемы с делегированием. Руководитель, который раньше делал всё сам, теперь просто делает всё сам в два раза быстрее.

Или ещё интереснее: раньше ценилось количество ответов в голове. Сейчас всё важнее понимать, какой вопрос вообще нужно задать.

Потому что модель ответит почти на что угодно. Но не всегда скажет: «Слушай, ты вообще не то спрашиваешь».

В общем, поговорим про ИИ, управление и новую роль руководителя.

10 сентября, 12:00, онлайн.

Регистрация и подробности ➡️ по ссылке

12 сентября мы проведём очное обучение по личному ИИ в МГУ. И к нам приедет команда китайской AgiBot

(AGIBot — мировой лидер по поставкам гуманоидных роботов, более10 000 выпущено,39% мирового рынка)

Мне всё так же несколько раз в неделю задают один вопрос:
«Игорь, а куда пойти учиться ИИ лично мне?»

Куда прийти самому, чтобы не просто слушать про новую реальность, а научиться в ней работать.

12 сентября мы проведём новый очный «Личный ИИ» в МГУ.

И в этот раз к нам присоединится команда китайской AgiBot. Это редкая возможность напрямую увидеть, как сегодня думают и работают с ИИ в Китае не по пересказам из интернета и не по презентациям российских консультантов.

Но главное программа всё равно будет не про Китай, роботов или очередные новости нейросетей.
Она будет про вас.

Про то, как превратить ИИ из чата, куда вы иногда заходите с вопросами, в личную рабочую систему.

Как передать ему свой контекст. Как научить его работать в вашем стиле. Как собирать вокруг себя ИИ-инструменты, которые помогают думать, принимать решения, управлять, создавать и экономить десятки часов.

Лекций будет минимум.

Основную часть времени вы будете делать всё руками вместе с нашими тренерами.

В результате уйдёте не с фотографией из МГУ и блокнотом конспектов, а со своим работающим личным ИИ, собранным под ваши задачи.

12 сентября. Москва. МГУ. Очный «Личный ИИ».

Количество мест ограничено потому что иначе тренер физически не сможет сесть рядом с каждым и довести его до результата.

Записаться и узнать условия 👉 @lichniyii

Не переживайте:)

Нейросети упали по всему миру. Скоро восстановят (надеюсь)

Сегодня тут:)

Если вы в Питере, давайте вечером встречаться и общаться про ИИ!

Я пошёл в ЗОЖ и задумался: а я вообще нормальный, что доверяю своё здоровье ИИ?

С этим вопросом поговорил с Львом Гончаровым. Получился не подкаст и не интервью, а очень личный разговор, который в какие-то моменты я хотел остановить и оставить между нами.

Слишком: мои решения, вера в ИИ, иллюзия контроля и ошибки, которые можно совершать годами, даже не подозревая об этом.

Я реально думал, выкладывать ли его. В итоге решил поделиться. Потому что мы уже доверяем ИИ не только тексты и работу мы доверяем ему питание, анализы, тренировки и собственное тело.

Если вы хотя бы раз спрашивали у ИИ совета о здоровье обязательно посмотрите этот разговор.

https://youtu.be/gO-v7gJxRZg?si=jOaYNjMfFzKahDnS

Открываем набор в WMT Kids: AI и IT для детей 10–17 лет, занятия онлайн

Пока многие школы снова готовят детей к контрольным, мы готовим их к миру, в котором почти любой «правильный ответ» уже за секунду выдаёт ИИ.

WMT Kids моя любовь и отдушина.

Потому что ребёнок, который научился просить ChatGPT сделать за него домашку это делают все, не научился пользоваться ИИ. Он просто научился быстрее списывать.

Мы учим другому: сначала думать самому, потом подключать ИИ, проверять его и превращать собственную идею в работающий продукт, который может приносить пользу и деньги.

В новом потоке будет три группы:

🧩 Junior, 10–13 лет
Первый опыт в AI и IT: логика, алгоритмы, код, веб-страницы и вайбкодинг. За 12 занятий каждый создаст свой цифровой проект и представит его на Demo Day.

🚀 Middle, 14–17 лет
AI Product Studio. Ребята найдут реальную проблему, соберут продукт, подключат ИИ и данные, протестируют его на людях и посчитают экономику. Опыт программирования не требуется.

⚙️ Senior, 14–17 лет
AI Engineering Lab для тех, кто уже что-то умеет и хочет глубже: архитектура, бэкенд, API, Git, данные, тесты, безопасность и деплой. Перед началом проведём короткую техническую диагностику.

В каждой группе будет не больше 10 участников и сразу два взрослых наставника.

Подключиться можно из любого города и любой страны.

Обучение проходит за добровольный благотворительный донат сумму семья определяет сама.

Если ребёнок хочет не просто потреблять технологии, а создать собственный работающий продукт, вот сюда:

Посмотреть программу WMT Kids
Написать нашей команде и попасть в поток

С 1 сентября. Пусть главным результатом этого учебного года станет не очередная оценка, а первый собственный продукт.

В долине сегодня обсуждают Марка Цукерберга и его мечту про AI native, которая провалилась

Цукерберг хотел маленькие команды + много AI

Получил:
код +220%
пользовательский результат +36%
инциденты +40%
разгребание последствий +70%

Мне кажется, это прекрасные четыре цифры для всего корпоративного AI-рынка.

Потому что сейчас очень многие гордо показывают, сколько всего начал делать их AI.

А я бы всё-таки спрашивал другое:
ну и чё?

Работы стало больше понятно.

А бизнесу-то что с этого?

И если спросите, что делать, у меня два совета.

Первое. Перестаньте мерить AI количеством сделанной работы.
Мерьте тем, что изменилось в бизнесе: деньги, скорость, качество, стоимость процесса, количество человеческого участия. Для этого надо переписать процессы!

Второе. Не сокращайте людей авансом под обещание AI.
Сначала докажите на конкретном процессе, что он реально работает лучше без человека. А потом уже меняйте команду.

Потому что AI, который создаёт вам ещё больше работы, это не ИИвизация!!!

Это просто очень быстрый новый сотрудник, за которым почему-то надо всё перепроверять и переделывать.

Проблем с таким подходом не оберетесь.

100 метров за 8,64 секунды и робот побил рекорд человека.

Год назад китайский гуманоид Tiangong Ultra пробегал 100 метров за 21,50 секунды.

В этом году он обновлял результат почти на глазах:
9,39 → 8,86 → 8,64 секунды.

!!! И в итоге побил человеческий мировой рекорд на 100 м: 9,58 секунды, установленный Усейном Болтом 16 августа 2009 года в Берлине !!!

Вот так сейчас выглядит скорость развития робототехники:)

Как попасть в рекомендации нейросетей.

Модель рекомендует того, о ком проще всего собрать ответ.

«Лидер рынка с инновационными решениями» она пропустит, оттуда нечего взять. «Меняем колесо за двадцать минут, круглосуточно, выезд в пределах МКАД» процитирует почти дословно.

Надо снять понятным

Сарафанное радио с новым носителем. Модель называет одно имя. Не десять ссылок, среди которых можно было бы выбрать вас.

Мы не стали гадать, как туда попасть. Мы собрали по этой теме экспертизу со всего мира: привлекли сильнейших специалистов, тех, кто занимается этим не первый год и на живых проектах, чтобы они обогатили знаниями нашу команду. Прогнали десятки тестов на разных отраслях и посмотрели, кто попадает в ответ и по каким признакам.

(Этим я начал заниматься когда мои агенты стали звонить находить бензин, шиномонтажку, барбера - по таким критериям которые я даже не подозревал)

Я стал это внедрять в трансформации для клиентов и накопленная экпертиза стала выстреливать. Закономерность стала видна быстро. Я успокоился и понял - попаданием в рекомендацию можно управлять.

И решил это мини экспертизой поедлиться с компаниями которые постоянно спрашивают об этом. Поэтому всё, о чём можно говорить публично, мы собрали в гайд. Он бесплатный и рабочий сам по себе: сделайте то, что там написано, и шансы вырастут уже на этом шаге. Подойдёт компании любого размера и любой отрасли.

Есть то, что в гайд не приземлить. Как звучит именно ваш клиент, когда спрашивает у модели. Кого она называет вместо вас и почему. В какой точке вы теряетесь. Здесь у каждой отрасли и у каждой компании ответ свой, общего рецепта не существует, но нам интересно в этом разбираться

Решил мою команду зарядить на два полных дня и 16 мест на консультации. Час за символическую плату, и за этот час вы получаете три вещи: что модели говорят о вашей компании прямо сейчас, кто занимает ваше место в ответе, и что конкретно делать вам чтобы это изменить. В сложных кейсах подключаем китайских партнёров.

Плата символическая осознанно. Мы не зарабатываем на этом часе, нам важно, чтобы вы успели.

Потому что через год всё это станет гигиеной, как когда-то сайт. Но в ответе модели одно имя, а не десять. И занимают его прямо сейчас.

2 дня консультации как попасть в рекомендации ИИ, а в остальное время наша экспертиза будет доступна только тем кто работает с нами в трансформации - для них мы все!

Занимайте ваш час 3 и 4 сентября!

@lichniyii

В вашей компании уже работает теневой ИИ-отдел 😈

Его нет в оргструктуре. На него не выделяли бюджет. Руководство могло даже не давать разрешения на запуск. Он живёт во вкладках браузера сотрудников.

Маркетолог создаёт черновики текстов. Юрист проверяет договоры. Менеджер собирает резюме встреч. Аналитик пишет формулы. HR готовит вопросы для интервью. Руководитель загружает отчёт и просит найти слабые места.

У каждого появляется собственный маленький ИИ-процесс 😅

В какой-то момент компания обнаруживает десятки цифровых помощников, которые уже влияют на скорость и качество работы. Никто при этом не видит систему целиком.

Какие данные попадают во внешние сервисы?
Кто проверяет ответы?
Какие сценарии действительно экономят время?
Что перестанет работать после ухода сотрудника?
Почему два отдела собирают одинаковых помощников отдельно друг от друга?

Так формируется теневая ИИ-инфраструктура: полезная, живая и полностью неуправляемая. Именно внутри неё часто находятся самые ценные сценарии для ИИ-трансформации. Их выбрали сотрудники, столкнувшиеся с реальной рутиной. Эти сценарии уже прошли первую проверку практикой.

Первым шагом стоит провести простую инвентаризацию. Задайте команде четыре вопроса:
▪️Какие задачи вы уже решаете с помощью ИИ?
▪️Какие инструменты используете?
▪️Какие данные передаёте моделям?
▪️Как проверяете качество результата?

За несколько дней появится карта реального использования ИИ. Она покажет готовые сценарии, риски для данных, внутренних амбассадоров и точки для масштабирования. ИИ-трансформация могла начаться раньше официального решения руководства.
Сценарии уже работают. Теперь им нужны правила, метрики и единая система.

Сколько сотрудников вашего теневого ИИ-отдела прямо сейчас открыто во вкладках браузера?




💬 Канал о том, как ИИ меняет людей, процессы и технологии