🌐Как ИИ меняет бизнес🌐

🔥Gemini 3: Google выкатывает «цифрового PhD» для бизнеса

Google запустил Gemini 3 - свою самую «умную» на сегодня модель с упором не на болтовню, а на глубокое рассуждение и агентные сценарии.

Модель лучше понимает контекст, нюансы запросов и уже встроена в Google Поиск, приложение Gemini, Vertex AI и новый агентный IDE-слой Antigravity.

Что это меняет для бизнеса?

🔹 Глубокий анализ вместо «болталки». В режиме Deep Think модель сначала «думает», разбирая задачу на шаги, и только потом отвечает - на сложных экзаменах уровня Humanity’s Last Exam и GPQA она показывает результаты уровня PhD.

🔹 Агентный ИИ вместо просто чата. Через Antigravity Gemini 3 может ставить задачи, редактировать файлы, ходить в терминал и браузер, а затем приносить вам готовый план на согласование.

🔹Generative UI. В ответ на запрос вы можете получить не текст, а сразу рабочий виджет: калькулятор, симулятор, мини-дашборд - то есть ИИ не только «советует», но и собирает инструмент под задачу.

Если коротко: Gemini 3 - шаг к миру, где ИИ сам предлагает, что и как оптимизировать в вашем бизнесе, а не просто отвечает на вопросы.

Вопрос к вам: вы уже думаете, какие процессы в компании можно отдать таким «агентам», или всё ещё смотрите на ИИ только как на улучшенный чат?

Пишите в комментариях, как вы используете ИИ в своем бизнесе ⬇️

ИИ в медицине - это уже не будущее, а очень приземлённая рутина: кто-то до сих пор заполняет документы вручную, а кто-то уже передал эту работу модели 🤖

На следующей неделе буду как раз про это рассказывать.

📅 27–28 ноября, 10:00–16:00 мск
Онлайн, XI Всероссийская конференция по медицинскому бизнесу “Медплатформа”

Я выступаю с темой:
«Как с помощью ИИ автоматизировать заполнение медицинской документации?»

Организаторы собрали сильную программу из трёх блоков:

1️⃣ Управление клиникой
• эффективность собственника и KPI
• стратегии развития клиник
• налоговые изменения и проверки медучреждений
• тренды дизайна клиник

2️⃣ Коммуникации внутри и вовне
• маркетинг: от привычных инструментов до ИИ-геомаркетинга
• ИИ-тренировки администраторов
• адаптация и мотивация персонала
• сайты клиник: контент + юридическая часть

3️⃣ Технологии и сервис
• автоматизация заполнения меддокументации
• автоматизация процессов в ДМС
• ИИ в найме сотрудников
• построение единой цифровой экосистемы клиники

Если вам интересны ИИ и медицина, особенно практический вопрос
«как ИИ реально может изменить работу клиник в ближайшие годы» —
обязательно регистрируйтесь, участие бесплатное ✅

🔗 Ссылка на регистрацию

🤖 Как продавать B2B-ИИ за рубежом?

Недавно смотрел лекцию от руководителя отдела продаж в AWS Марии Китайгора. Лекция была посвящена продажам SaaS в США.

Я адаптировал её под AI-продукты)) Делюсь конспектом:

1. Две стратегии продаж: Product-led vs Sales-led

👉 Product-led - когда годовой чек с клиента < ~$15k

Тут продукт «продаёт себя сам» через маркетинг:
-SMM + контент
-SEO
-сообщества
-лидеры мнений
-бесплатные тесты / фримиум
-Sales-команда не обязательна, главное - грамотно выстроенные воронки.

👉 Sales-led - когда годовой чек > ~$15k

Тут уже:
-длинный цикл сделки
-несколько стейкхолдеров в компании
-нужно считать юнит-экономику сейлзов

И именно здесь личные продажи окупаются.

2. Базовый GTM (go to market) для B2B AI-продукта

Мария предложила простую, но очень рабочую схему (я её чуть адаптировал):

2.1. Research + Playbook
Чётко формулируем:
-какую боль закрывает ваш ИИ-продукт
-как сейчас компании решают эту проблему
-какие результаты вы можете дать (время, деньги, ошибки и т.д.)

2.2. ICP (Ideal Customer Profile)
Определяем:
-кто наш идеальный клиент (страна, размер компании, отрасль)
-кто ЛПР/инициатор (роль: CEO, Head of Ops, CMO, Chief Medical Officer и т.д.)

2.3.Фокус на микросегмент
Берём одну группу клиентов и 2–3 конкретные компании/человека, которые реально могут купить.

2.4.Discovery
-делаем первую рассылку с playbook
-выходим на созвон / встречу
-уточняем реальную боль, бюджет, процессы

2.5. Итерация
-Обновляем ICP и Playbook после каждого контакта, пока:
-либо не начнут покупать
-либо не поймём, что сегмент мёртвый

Мы сейчас строим продажи нашего AI-сервиса примерно по этой логике:
шишки набиваем, гипотезы убиваем, но именно так и формируется рабочий GTM 😅

Сохраняйте этот конспект себе и используйте ☑️

__

Больше инсайтов по B2B продажам здесь

😁Неинстаграмабл истории

Я давно хотел поделиться чем-то не глянцевым.
Жизнь - это не только яркие победы и красивые фото (в Дубае)

Три недели меня почти не было — и вот почему.

Мы подали заявку в Plug and Play - один из топ-10 акселераторов мира.
Нас отобрали в финал, пригласили на интервью, мы его прошли…
но в сам акселератор нас не взяли.
Причина: «вы слишком самостоятельны, мы вряд ли сможем дать вам то, что вы уже делаете».

Параллельно мы прошли в онлайн-программу Delta (Сан-Франциско),
где среди эдвайзеров - Сэм Альтман (OpenAI).
Из 1500+ заявок со всего мира отобрали 800 участников,
до финала дошло 400,
и лишь 20 стали победителями.
Мы - не вошли в топ-20.
Да, и здесь концовка не инстаграмабл 😅.

Но знаете что?
Я доволен.

За эти три недели мы:
— получили новый международный нетворк (США, Португалия, Индия, Германия);
— выросли в 10 раз по охватам и активности в соцсетях;
— получили фидбек на ArnaAI (наш ИИ-агент для автоматического заполнения меддокументов);
— и массу инсайтов от людей из Кремниевой долины.
А ещё — ценные ИТ бонусы для проекта.

Так что вывод простой:
дерзайте. пробуйте. падайте. поднимайтесь.

Мир открыт тем, кто делает. 🌍

😎 OpenAI делает ставку на будущее без страховки от государства

Сам Альтман недавно в одном из своих постов прояснил: OpenAI не ищет государственных гарантий и не хочет быть «too big to fail».

Компания делает глобальную ставку на будущее ИИ-экономики — $1,4 трлн инвестиций в вычислительные мощности на ближайшие 8 лет.

Идея проста: ИИ станет основой для новой индустриальной революции, и нехватка вычислений - бОльший риск, чем их избыток.

На какую выручку и статьи дохода рассчитывает OpenAI - можно прочитать в нашей статье, сделанной на основе поста Сэма Альтмана.

__

Какие мысли у вас? Верите, что дядюшка Сэм не вздрогнет, если OpenAI "поплохеет"?)

Напишите в комментариях ⬇️

⚫️ Куда качнулся маятник в сообществе ИИ-инженеров?

Всё очевиднее становится раскол по поводу «идеологического будущего ИИ».

Те, кто ещё вчера ставил на то, что именно OpenAI первыми дойдут до самосовершенствующегося интеллекта, сегодня пересматривают взгляды - и часть лидеров уходит строить альтернативные траектории.

Свежий пример: запуск стартапа Periodic Labs - «ИИ-учёный + автономные лаборатории» - с раундом $300 млн во главе с a16z и участием NVentures (NVIDIA), Accel, Felicis, DST, а также Бeзоса, Шмидта, Дина и Элада Гила

И это не просто очередной «лабораторный» проект. Его сооснователь Уильям Федус - один из людей, стоявших у зарождения ChatGPT и руководивший пост-тренингом в OpenAI, прежде чем уйти и запустить новую компанию

Ниже - полный перевод поста Уильяма Федуса об анонсе Periodic Labs (X):

Сегодня мы вместе с @ekindogus рады представить @periodiclabs.

Наша цель - создать ИИ-учёного.

Наука работает так: выдвигаем гипотезы о том, как может быть устроен мир, проводим эксперименты и учимся на их результатах.

Интеллект необходим, но недостаточен. Новое знание рождается тогда, когда идеи оказываются согласованными с реальностью. Поэтому в Periodic мы создаём ИИ-учёных и автономные лаборатории, в которых они будут работать.

До сих пор прогресс «научного ИИ» шёл от моделей, обученных на интернете. Но, как бы он ни был огромен, интернет конечен (оценки — ~10 трлн текстовых токенов, где одно английское слово — 1–2 токена). В последние годы лучшие фронтир-модели полностью его выжали.

Исследователи пытаются использовать эти данные лучше, но любой учёный знает: перечитывать учебник полезно лишь до момента - дальше нужно проверять идею на практике.

Автономные лаборатории - центр нашей стратегии. Они дают колоссальные объёмы высококачественных данных (каждый эксперимент - гигабайты!), которых нет больше нигде. Они генерируют ценные негативные результаты, которые редко публикуются. Но самое главное - они дают нашим ИИ-учёным инструменты для действий.
Мы начинаем с физических наук.

Технологический прогресс ограничен нашей способностью конструировать физический мир.

Стартуем здесь, потому что эксперименты имеют высокую связку «сигнал/шум» и (относительно) быстры, физические симуляции эффективно моделируют многие системы, а в более широком смысле физика - проверяемая среда. ИИ быстрее всего прогрессирует там, где есть данные и верифицируемые результаты - например, в математике и коде. Здесь природа - это RL-окружение.

Одна из наших целей - открыть сверхпроводники при более высоких температурах, чем сегодня. Существенный прогресс поможет создать транспорт нового поколения и энергосети с минимальными потерями. Но это лишь пример, если мы автоматизируем дизайн материалов, у нас появится шанс ускорить закон Мура, космические миссии и ядерный синтез.

Мы также работаем над внедрением вместе с индустрией. Например, помогаем производителю полупроводников, который сталкивается с проблемами тепловыделения на чипах. Мы обучаем кастомных агентов для их инженеров и исследователей, чтобы быстрее осмыслять экспериментальные данные и ускорять итерации.

Наша основательская команда создавала ChatGPT, DeepMind GNoME, OpenAI Operator (ныне Agent), механизм внимания в нейросетях, MatterGen; запускала автономные физические лаборатории и внесла вклад в важнейшие открытия в материаловедении за последнее десятилетие. Мы объединились, чтобы масштабировать и заново переосмыслить науку.

Мы счастливы, что нас поддерживают инвесторы, разделяющие видение, включая @a16z, которые возглавили наш раунд $300 млн, а также @Felicis, DST Global, NVentures (венчурное подразделение NVIDIA), @Accel и такие частные инвесторы, как @JeffBezos, @eladgil, @ericschmidt, @JeffDean. Их поддержка поможет нам расширить команду, масштабировать лаборатории и создать первое поколение ИИ-учёных

Посмотрим, что будет дальше 😎

🦉Мировая игра на повышение compute

Сегодня расскажу о недавно нашумевшей статье Паскуаля Рестрепо (сотрудника одного из ТОПовых американских ВУЗов).

Статья называется "We Won’t be Missed: Work and Growth in the AGI World" (перев. "По нам никто не будет скучать: работа и рост в мире AGI").

❓О чём работа (и почему это важно бизнесу)

🔹“Узкие места” vs “вспомогательная работа”
Рестрепо делит все задачи на критичные для роста (bottlenecks) и второстепенные. В долгом горизонте AGI автоматизирует все узкие места, поэтому темп роста выпуска начинает определяться темпом наращивания вычислительных мощностей (compute)

😉Самое время вспомнить мою статью о том, сколько крупные международные компании тратят на вычислительные мощности для ИИ

🔹Линейная экономика вычислений
После автоматизации узких мест производство становится по сути «аддитивным»: выпуск складывается из работы compute и людей, а долгосрочный рост равен росту compute

🔹Зарплаты якорятся к стоимости вычислений
В AGI-мире цена человеческого труда определяется тем, сколько compute нужно, чтобы «воспроизвести» такие же результаты; доля труда в ВВП убывает к нулю (но зарплаты остаются положительными). Это радикально меняет распределение доходов

🔹AGI в науке это не сингулярность, но даёт устойчивую экспоненту
Если AGI берёт на себя “узкие места” в R&D, темп технологического прогресса тоже определяется ростом compute - возможен устойчивый экспоненциальный рост даже при стагнирующем населении, но без «бесконечного взрыва»

🔹Ключевой допуск: compute становится избыточным ресурсом
Автор опирается на исторический тренд расширения вычислительных мощностей и предполагает их длительный рост на порядки

🚀 Что это значит для стратегий компаний?

👉 Ставка на “узкие места” процессов
Карта вашего бизнеса должна явно показывать узкие места: где именно задерживается выпуск/выручка. Если задача “узкая”, ищите способ подсадить туда ИИ-агентов и «купить рост» за счёт compute, а не FTE

👉 Пересборка CAPEX: “мощности как новый основной капитал”
Дата-центры, GPU, ускорители, доступ к облачному compute - это ваш «новый станок». Финмодель должна считать ROI на единицу compute (руб. валовой прибыли / час GPU) и эластичность выпуска по compute

👉 Ценообразование и P&L: “зарплата как производная от стоимости вычислений” Приоритизируйте те функции, где стоимость автоматизации (в часах compute) уже ниже ставки сотрудников за эквивалентный результат. Это даёт мгновенную маржинальную дельту.

📘 Вывод

AGI переводит вопрос «как расти?» из плоскости найма в плоскость масштабирования вычислений. Там, где рост ограничен узкими задачами, выигрывает тот, у кого дешевле и стабильнее доступ к compute - и кто умеет превращать его в выпуск быстрее конкурентов

💶 «Двигает» ли ИИ экономику?

Недавно OpenAI представили GDPval, новую метрику, которая измеряет не абстрактные тесты, а способность моделей искусственного интеллекта выполнять реальные, оплачиваемые задачи из профессий, которые формируют ВВП

❗️Почему это важно бизнесу?

🔹 Фокус на работе, а не на игрушечных бенчмарках

В GDPval собрали 1 320 задач по 44 профессиям в 9 крупнейших по доле в ВВП отраслях США - от юристов и бухгалтеров до инженеров и менеджеров проектов. Это презентации, отчёты, сметы, юридические документы, таблицы - те самые артефакты, за которые платят деньги

🔹 Оценка как в жизни

Готовые работы от моделей вслепую сравнивают с человеческими эксперты соответствующих профессий (в среднем 14+ лет опыта). Результат - ранжирование «лучше / на уровне / хуже». Это максимально близко к реальной «приёмке»

🔹 Экономический смысл, а не только точность

В фокусе - производительность и качество по профессиям, которые дают львиную долю зарплат и выручки в отраслях, отобранных по вкладу в ВВП (отрасли с >5% ВВП). Это позволяет делать прогнозы не про «IQ модели», а про прибавку к марже и обороту

⁉️ Что это значит на практике?

1️⃣ ROI-сценарии становятся прозрачнее

Если модель стабильно выдаёт артефакты уровня middle-специалиста в конкретной профессии, это прямой вход в калькуляцию: стоимость inference vs. ставка сотрудника, скорость цикла, SLA по качеству

важно: В сопутствующих обзорах отмечают прирост качества и кратный выигрыш в скорости/стоимости на ряде задач - сигнал к пересборке unit-экономики в бэк-офисе и консалтинге

2️⃣ Стратегия - «переупаковка процессов», а не замена людей

GDPval фиксирует прогресс на «одношаговых» задачах: подготовить черновик, свести данные, наметить план. Это идеальное поле для «человек + ИИ»: человек ставит цель и даёт обратную связь, модель делает тяжёлую рутину. Следующая версия обещает больше интерактивности - ещё один плюс в пользу конвейеров «черновик→ревью→итерация»

3️⃣ Управление рисками - через дизайн задач

Раз задачи привязаны к профессиям и артефактам, их можно обернуть в контролируемые пайплайны: чек-листы, шаблоны, валидаторы, аудит следов (who/what/when). Это снижает операционные риски и упрощает комплаенс. Самое время напомнить про мою статью о том, как бизнесу угнаться за обновлениями ИИ

🚀 Как применить эту информацию в вашей компании уже сейчас?

👉 Возьмите 5–10 типовых результатов из одной функции (например, финансы или юрподдержка), превратите их в «GDPval-подобные» задачи с примером входных данных и эталонным выходом

👉Проведите A/B: «человек-соло» vs «человек + ИИ-черновик» с тайм-трекером и рубрикой оценки качества (градации «лучше/на уровне/хуже»). Считайте стоимость, скорость, долю доработок.

👉Сформируйте «каталог задач» с метками: автоматизируемые, ассистируемые, нецелесообразно - и привяжите к P&L (экономия OPEX, сокращение TTM).

___

Хочется отметить, что в целом, я рад сдвигу ИИ от решения умных головолоком к экономике производительности.

Для руководителей компаний это инструмент, чтобы связать ИИ-инициативы с P&L: видеть, какие именно профессии и какие типы работ уже сегодня дают измеримый эффект и где пора перестраивать процессы под «человек + ИИ»

Друзья, прошу поддержать инициативу!

К сожалению, не все пользователи Яндекс.Игр правильно поняли суть проекта аудиоигр для незрячих, и, ожидая в них какой-либо графики, поставили низкие оценки в отзывах😩

🙏Пожалуйста, уделите 3 минутки: Перейдите на страничку игры "Лабиринт времени" в Яндексе и поставьте ей 5 звезд с небольшим комментарием про то, что это игра, которая отлично подходит для незрячих и слабовидящих.

Таким образом мы поправим её средний балл, восстановим справедливость! 😊

Вот ссылка, это официальный каталог игр от Яндекса:
https://yandex.ru/games/#app=448695

Игра правда очень классная, и познавательная для детей школьного возраста! Для незрячих детей такого контента сейчас очень мало!

«Лабиринт времени»:

Вы окажетесь во временной петле, где прошлое и будущее переплетаются. Лабиринт создан, как испытание для тех, кто хочет познать историю и заглянуть в будущее.
Здесь нет видео — только невероятный звуковой ряд: шёпоты шумерских базаров, шум древних арен Греции, ароматы звукового Китая, величие венской оперы и таинственные шорохи лаборатории Менделеева в Петербурге. Игрок должен пройти через шесть эпох и разгадать древние тайны, победить пришельцев и вернуть гармонию времени. Вас будет сопровождать умный робот-помощник: он вовлечёт в аудио-головоломки, мини игры и динамичные аудио-стрелялки!

Всем спасибо за поддержку!🙌

Друзья, пожалуйста поддержите высокой оценкой важный, социально-значимый ИТ проект - игру для незрячих и слабовидящих детей ⤵️

🎁 79% проголосовало за бесплатные ежемесячные персональные встречи..

Что-ж..Готовьте вопросы)

Планирую провести 1 онлайн встречу в октябре (длительность - 30 мин)

Для участия необходимо:

1) Поставить "👍"/ "🔥" данному посту
2) Написать сюда @mikhail_shakh слово "консультация" и описать о чем вы бы хотели поговорить

⏳Выполнить условия необходимо до 12:00 / 07 октября

Далее будет отобран один человек, с которым мы и организуем онлайн-беседу

Действуйте)

🕴️Агентная экономика: когда ИИ нанимает ИИ (и торгуется за нас)

В этом месяце Google DeepMind выпустили для интересную статью под названием Virtual Agent Economies. На основе изложенной в ней инфо, можно сделать следующие выводы⬇️

В ближайшие 12–24 месяца нас ждёт новая «прослойка» экономики — рынки ИИ-агентов. Это не очередной маркетплейс приложений. Это живой рынок поручений, данных, вычислений и сервисов, где автономные агенты от лица людей и компаний договариваются, торгуются и координируются.

❓Почему это важно бизнесу?

Потому что “нанимать” вы скоро будете не подрядчика, а рой ассистентов, которые: находят данные, проводят мини-исследования, договариваются о слотах и ценах, и сами вызывают других агентов (перевод, аналитика, юрпроверка) - без участия человека на каждом шаге.

2️⃣ Два ключевых вопроса архитектуры

Как рождается рынок: стихийно (органично) или спроектированно (с правилами “по умолчанию”).

Насколько он проницаем: изолированная “песочница” vs. постоянно связанный с реальной экономикой (деньги, контракты, репутация).

👉 Мир движется к стихийному и очень проницаемому варианту. Это большое количество возможностей и большое количество системных рисков

👇Бизнес-сценарии, которые уже работаю:

Продажи и закупки: агенты сканируют рынки, ведут переговоры, запускают мини-тендеры и фиксируют сделки.

R&D и маркетинг: автономные циклы «гипотеза → эксперимент → анализ → отчёт», кросс-агентный обмен данными и вычислениями.

Операции: ассистенты бронируют слоты, управляют очередями, распределяют задачи между людьми, ботами и роботами.

Медицина (наш любимый кейс😉): ассистент врача договаривается с агентами лабораторий, страховщиков и клиник о слотах, ценах и документах - от лица пациента и клиники.

‼️Риски, о которых нельзя забывать

Системная нестабильность: скорость и связность приводят к каскадным сбоям.

Неравенство: «богатые» ассистенты (мощнее модель, больше доступов) выбивают лучшие условия своим владельцам.

Безопасность и приватность: ловушки для агентов, утечки данных, мошеннические «мосты» к реальным деньгам.

👨‍💻Что делать компаниям уже сейчас (практическая шпаргалка)?

1️⃣Стартуйте в изолированной песочнице (внутренние токены/кредиты, лимиты скоростей и объёмов).
2️⃣Делайте контролируемые мосты в реальную экономику (KYC, лимиты, алерты, ручное подтверждение крупных операций).
3️⃣ Встраивайте аукционы/маркет-мейкинг для запросов агентов (квоты, «цены справедливости», приоритеты по миссии/сервис-левелам)
4️⃣ Закрепляйте цели и KPI на уровне протокола: здоровье, безопасность, доступность.
5️⃣Прописывайте, как агенты измеряют вклад в миссию и получают вознаграждение.
6️⃣ Закладывайте модель ответственности между владельцем агента, оператором платформы и провайдером модели.
7️⃣ Разработайте политику инцидентов: кто платит и как компенсируется ущерб

ИТОГО:

Агентная экономика - это новый слой B2B/B2C-взаимодействий, где контракты и вычисления заключают и исполняют агенты. Кто первым настроит правильную проницаемость, аукционы, стандарты и контуры доверия, тот получит конкурентное преимущество и избежит «агентных» кризисов

Блогер Joma выпустил невероятно крутую короткометражку про "жизнь основателя/CEO стартапа в сфере искусственного интеллекта"

Рекомендую 😎

Прилагаю клип "Founder Mode" из этого ролика (заслуживает отдельного внимания🤗)

Осторожно!! Музыка и текст из данного клипа могут засеть в вашей голове 🎧

🔎 Где взять поддержку для AI-стартапа в 2025?

(часть 2 — международные программы...Часть 1 можно найти здесь)

Если вы строите продукт с глобальными амбициями, для вас собрали ключевые опции: облачные кредиты, акселераторы без доли и партнёрские программы Big Tech.

Сохраните и перешлите ко-фаундеру 😉

1️⃣ NVIDIA Inception

Что дают: SDK/библиотеки, обучение DLI, партнёрские скидки на GPU/софт, интро к инвесторам (VC Alliance).

Кому: AI-стартапы «от прототипа до продакшена». Equity-free.

Подробнее/заявка

2️⃣ Google for Startups (Cloud Program)

Что дают: кредиты Google Cloud до $200k (Seed/Series A) и спец-лимиты до $350k для AI-фокуса; акселераторы без доли.

Кому: обычно < Series B, возраст компании до 10 лет, инновационный продукт.

Подробнее здесь

3️⃣ Microsoft for Startups: Founders Hub

Что дают: кредиты Azure до $150k, GitHub Enterprise, Microsoft 365, Power BI/Dynamics, менторство и партнёрские скидки.

Кому: стартапы на любой стадии, без передачи доли.

Подробнее здесь

4️⃣ AWS Activate

Что дают: кредиты AWS до $100k (иногда до $200k), архитектурная поддержка, обучение.

Кому: стартапы до 10 лет, обычно ≤ Pre-Series B, нужен сайт/продукт.

Подробнее здесь

5️⃣ Apple Small Business Program

Что дают: комиссия 15% в App Store (вместо 30%) для выручки < $1 млн/год.
Entrepreneur Camp: неделя плотной работы с инженерами Apple (Core ML, UX) + сообщество выпускников.

Подробнее здесь

Как действовать уже на этой неделе

✅ Соберите пакет подач: one-pager, pitch-deck, короткий roadmap, метрики пилотов/POC, бюджет и план трат кредитов/грантов.
✅ Подайте 3–5 заявок параллельно: облако (AWS/GCP/Azure/Yandex Cloud) + 1 корпоративный акселератор + профильные партнёрские программы (Inception и т.д.).
✅ Заложите софинансирование: если подаётесь на национальные гранты, заранее покажите инвестора/доходы.
✅ Комбинируйте льготы: партнёрские скидки + облачные кредиты = ниже себестоимость инфры.
✅ Готовьте пилоты: 3–5 реальных заказчиков, KPI пилота и план внедрения — сильно повышают шансы.

Сохраняйте пост себе, ставьте лайк и двигайтесь to the Moon ☑️

👁Возможно ли сознание у искусственного интеллекта?

Недавно прослушал (частично) лекцию Института Искусственного Интеллекта (AIRI) на тему проблематики наличия сознания у ИИ...Признаюсь, около месяца ждал этот доклад, тема весьма интересная и просторная для размышления

Скажу сразу - лекция непростая. Нужно думать. Погружаться. Но оно того стоит)

Если кратко,то общий смысл доклада в следующем: "Мы не можем опровергнуть возможность сознания у ИИ, также как и не можем подтверить такую возможность. Современный подход "если есть способность X, то есть и сознание" - на является потдвержением наличия сознания. ИИ - не является биологической системой, поэтому нельзя аналогизировать собственный ум и "ум ИИ", когда мы слышим о том, что новая модель от OpenAI решила очередной супер сложный тест"

P.S. Автор доклада использует методику анализа И.Канта (поэтому без прочтения "Критики чистого разума" будет сложновато понять ряд аргументов и тезисов)

🎞 Лекция доступна как в VK, так и в YouTube

А что для вас является сознанием? Поделитесь определением в комментариях ⬇️

🔎 Где взять поддержку для AI-стартапа в 2025?

(часть 1)

Если вы на стадии прототипа, то для вас мы собрали ключевые гранты, облачные кредиты, акселераторы и пилоты.

Сохраните и перешлите сооснователю 😉

1️⃣ Фонд содействия инновациям (ФСИ, «Бортника»)

Что дают:

🔹Старт-ИИ: до 4 млн ₽ на 12 мес. (этап 1) → до 8 млн ₽ на 12–18 мес. (этап 2).

🔹Развитие-ИИ: до 20 млн ₽ для более зрелых проектов.

🔹Акселерация-ИИ: ~0,8 млн ₽ + обучение (для доработки прототипа).

Кому: физлица и малые компании (до 2 лет) на «Старт-ИИ»; более зрелые — «Развитие-ИИ».

Условия/нюансы:
«Развитие-ИИ» обычно с софинансированием (~30%);
«Старт-ИИ» этап 2 — без софинансирования, после успешного этапа 1.

Подробнее здесь

2️⃣ РФРИТ

Что дают:

🔹гранты от 10 млн до 6 млрд ₽ на разработку/внедрение российских IT/AI-решений

Кому: российские компании (обычно МСП)

Условия/нюансы:

грант покрывает до ~50% сметы;
конкурсный отбор

Подробнее здесь

3️⃣ Фонд «Сколково» (резидентство + гранты)

Что дают:

🔹налоговые льготы (прибыль/НДС/взносы)

🔹гранты (мини-гранты 5–7 млн ₽ и больше при софинансировании)

🔹доступ к инфраструктуре и менторам

Кому: компании с инновационной AI-повесткой, прошедшие экспертизу

Подробнее здесь

4️⃣Сбер (Sber500)

Что дают:

🔹3-месячный международный акселератор,

🔹 менторство

🔹доступ к экосистеме и клиентам

🔹шанс на пилоты и инвестиции Sber VC

Кому: AI/ML-стартапы с прототипом/первым трекшном (в т.ч. БРИКС)

Подробнее здесь

5️⃣Yandex Cloud Boost

Что дают:

🔹облачные кредиты до 1 млн ₽

🔹консультации архитекторов

🔹приоритетная поддержка

🔹скидки

Кому: стартапы на любой стадии

Подробнее здесь

А на следующей неделе я планирую опубликовать пост с инфо по международным программам для AI-стартапов😉

Сохраняйте пост себе, ставьте лайк и включите уведомления, чтобы не пропустить ☑️