Полезный Парфун

👋 Мемятница!

Присылайте, лайкайте, рассылайте друзьям.

Все еще 2000 р за мем из комментариев с максимумом лайков! В виде сертификата на любой маркетплейс.

💬Max

Тень опустилась на ненавидимый прокуратором

Savage x Fenty подвесили над перекрёстком в нью-йоркском Garment District гигантский комплект белья. Солнце идёт по небу, тень ползёт по асфальту, по зебре, по людям. К полудню силуэт короткий и резкий, к пяти вечера растягивается на всю ширину авеню.

Без ИИ и графики. Вирусно на 1000%.

Респект таким рекламам

Как я облажался

Да неприятно облажался. Началось все с того ,что мне насыпали ботов в канал. ТГ стат решительно повесил мне метку что подозревает меня в накрутке и рекомендовал сделать канал закрытым. Произвести чистку ботов и вот это все.

Ну чтож, я это сделал. И (по своей вине) не успел забронировать существующее имя канала. В итоге его перехватили скамеры и подвесили там ссылку на какой то 18+ конент.

ШТОШ. Будет мне урок, имя поменяю, все починю, скамеры уроды. Пока что пару недель побудем тут с вами на эксклюзиве, закрытым клубом, усаживайтесь поудобнее дорогие читатели.

Если вдруг знаете как вернуть себе домен - дайте знать, буду признателен. Ну и накидайте страйков этим нехорошим людям плиз 👉🏻 (тут https://t.me/parfuna )

PS - ВСЕМ СПАСИБО АДРЕС ВЕРНУЛ УРА

Только 7% крупных компаний дошли до стадии, где агенты дают измеримый эффект

Teradata вместе с Wakefield Research спросили 1000 руководителей по технологиям и данным из шести стран, на какой стадии у них AI-агенты. Сюрприз-сюрприз, только 7% дошли до этапа, где агенты сами ведут многошаговые процессы и дают измеримый результат. 68% застряли между экспериментом и разработкой.

При этом 90% собираются инвестировать больше, а 63% признают, что отдача пока небольшая или только наметилась. Деньги сильно обгоняют эффект.

Похожее вижу на корпоративных обучениях. Пилот обычно выглядит отлично, агент отвечает умно, демо проходит на ура. Потом его пытаются пустить в живой процесс, и выясняется, что он не знает, откуда взялась цифра в отчёте, какая версия прайса актуальна и можно ли ему вообще что-то менять в CRM.

Модель тут почти ни при чём, агенту нужен контекст, происхождение данных, доступы и правила, что делать самому, что только с подтверждением человека. Без этого получается очень умный стажёр, которого не пустили ни в одну систему. Он что-то подсказывает, но ни одной строки в P&L не двигает.

Отсюда простая диагностика для CIO и CDO. Если бюджет на агентов растёт, а бюджет на информационную архитектуру стоит на месте, вы финансируете красивые пилоты, которые новой производительности не дадут. СEO это тоже полезно иметь в виду, впрочем.

КАК ПОДКОЛОТЬ ИЛОНА МАСКА НЕ УПОМИНАЯ ЕГО?

Да легко. Desigual выпустил кампанию Born to Disobey где в кадре Вивиан Уилсон и человекоподобный робот DESI 84. Виван Уилсон это дочь (а ранее сын) Илона Маска. Она выгуливает робота на поводке, использует как подставку для мяча, в финале робот бьётся головой о стену.

Маск не упомянут, Tesla тоже, слово Optimus никто не произносит. Все возможные смыслы и намеки только в голове зрителя. Куча бесплатных упоминаний по всему миру, хайп и вот это все.

👍🏻 тонко
👎🏻 толсто

НЕЙРОСЕТЬ УВОЛИЛА ОЧЕРЕДЬ

Китайский бренд товаров для животных Oneisall увеличил продажи в Европе больше чем на 50% год к году.ACOS снизился на 22%. Доля голоса по основным запросам категории выросла больше чем на 50%.

Обычно после таких цифр появляется баннер и подпись: «Это сделала нейросеть». Но нет, не сделала.

У Oneisall ИИ решал не дизайнерскую, а производственную проблему. Для каждого товара и каждой страны требовались фотограф, дизайнер, новый бриф, адаптация и несколько кругов согласований. К тому моменту, когда сезонный креатив добирался до рекламного кабинета, сезон иногда уже интересовался, где все были.

A/B-тесты бренд хотел запускать давно. Но у A/B-теста есть неприятное требование: нужны и A, и B. А лучше ещё C, D и десяток вариантов, чтобы результат означал хоть что-нибудь.

Тестировать было можно. Тестировать было нечего.

Команда собрала мастер-промпты, в которые зашила брендбук: палитру, свет, настроение и то, как должен выглядеть продукт. Вместо отдельных макетов появилась библиотека креативов. Для каждого товара генерировали десятки фонов и сценариев использования. Варианты запускали параллельно, победителей выбирали по данным. Выигравшую тему переносили на всю линейку.

Дизайнер тут ни при чём.

Под нож пошла очередь из брифов, адаптаций и согласований — то административное животное, из-за которого октябрьская кампания выходит в декабре и всё равно называется осенней.

Так появился производственный цикл: генерация → эксперимент → аналитика → повторное использование.

Каждый этап можно измерить. Удачный вариант больше не умирает в папке «Финал_точно_7» — он становится сырьём для следующей кампании.

Рост продаж нельзя честно приписать одной генерации изображений. Параллельно работала вся воронка, узнаваемость измеряли отдельным брендлифт-исследованием уже после кампании.

Картинки ускорили производство, но продавала стратегия. А теперь подумайте, сколько ваших креативов до сих пор живёт в единственном варианте только потому, что вариант B застрял в чьём-то почтовом ящике?

IPhone DUO как повод для шуток

Удачный повод, надо признать. Столько смешным мемов я давно не помню. Троллят все, просто со всех сторон мемы один другого лучше. Конкуренты конечно же тоже, в первую очередь Самсунг. Звук не забудьте включить.

В комментарии закину мемчиков про него, там топ.

ИИ ВНЕДРИЛИ. ЛЮДЕЙ ЗАБЫЛИ

Главный дефицит в искусственном интеллекте оказался не искусственным. И даже не интеллектом.

AI Leaders Council опросил больше 300 руководителей в Северной Америке с июня по август 2026 года. За девять месяцев доля компаний без единой ИИ-инициативы упала с 13% до 3%. Модели купили. Пилоты запустили. Презентации нарисовали.

Людей подготовить забыли.

У трети компаний до сих пор нет стратегии развития ИИ-компетенций. Формальное обучение получают 37% сотрудников: 17% по всей компании, ещё 20% в отдельных ролях.

Другие 42% учатся неформально. Один сотрудник показал другому в переговорке, куда нажать, и в отчёте появился корпоративный университет.

Ещё 21% не учат вообще.

Самый большой дефицит не разработка моделей и не промпт-инжиниринг. На первом месте с 31% оказался бизнес-перевод, способность соединить возможности ИИ с конкретной задачей компании.

Портрет ИИ-готового сотрудника выглядит так:
⚪️критически мыслит и проверяет результат — 65%.
⚪️умеет перестраивать процессы и автоматизировать их — 61%.
⚪️владеет промпт-инжинирингом — 33%.

Два года рынок продавал курсы по составлению запросов. Теперь выяснилось что спросить у модели несложно, сложнее понять, врёт ли она в ответе и стоило ли вообще задавать этот вопрос.

На тренингах вижу то же самое. Интерфейс люди осваивают за час. А потом мы открываем процесс, который они собираются автоматизировать. И обнаруживаем, что процесса нет.

Он живёт в голове одного сотрудника, нескольких таблицах и переписке с сообщением «мы всегда делали так». Вечером сотрудник закрывает ноутбук и бизнес-процесс уходит домой вместе с ним.

ИИ пока чаще меняет работу, чем уничтожает её. Об изменении содержания ролей говорят 38% компаний. О сокращении штата только 6%.

Но 33% ожидают, что в ближайшие два года станут меньше нанимать. Поэтому вероятнее не большое увольнение с музыкой и коробками, а вакансия, которую однажды просто не откроют.

Выборка североамериканская, переносить её на российский рынок буквально нельзя. Но подозреваю, что разрыв между внедрением технологий и обучением людей у нас только шире. Подписку оплатили. Ссылку разослали. Трансформация завершена.

У кого в компании есть настоящая стратегия обучения — с ролями, процессами и проверкой результата, а не корпоративное «потыкали и разобрались»? Если нет и вам надо, пишите мне сюда, или на сайте, организуем.