Startend /// Мастер прототипов

Что ИИ отвечает, когда спрашивают про вас?

У вашего продукта уже есть репутация в ИИ.
Модель каждый день отвечает на вопросы про вашу категорию: кого-то в этих ответах называет, кого-то нет, ссылается на какие-то источники.
Всё это собиралось по сему интернету без вашего участия.

Что такой ответ решает, показал Amazon.
В мае он вынес ИИ-помощника из бокового чата прямо в строку поиска, и за год просмотры карточек товаров, пришедшие из помощника, выросли примерно в шесть раз (Similarweb, США, десктоп, июнь 2025 к маю 2026).
А если ИИ упомянул бренд в ответе, вероятность, что человек дойдёт до его сайта, выше в 2,5 раза.

Посмотреть на свою репутацию стоит десять минут и 0 рублей:

🟠 Спрашивайте словами покупателя, а не названием продукта.
«Посоветуй, чем заменить», «что взять до 5 тысяч», «какой сервис выбрать небольшой команде».
Вопрос про ваш бренд покажет, что модель о вас знает. Вопрос про задачу покажет, попадаете ли вы в шортлист — и это совсем другой ответ.

🟠 Смотрите две вещи: называют ли вас и откуда взят ответ.
Второе важнее. Источники расходятся по категориям: в косметике почти 55% ссылок модель берёт с торговых площадок, в туризме — с отзывов, в финансах — из профильных изданий.
Значит и работа у вас в конкретном месте, а не «над присутствием в ИИ» вообще.

🟠 Повторите в двух-трёх моделях и в поиске с ИИ-ответом.
Расхождения между ними — это и есть карта того, где вас видно, а где нет.

В России тот же слой уже строят: Ozon запустил пилот ИИ-ассистента для покупателей, «Яндекс» учит Алису подбирать лучшую цену. Проверять имеет смысл сейчас, пока за место в этих ответах почти никто не борется.

Сделайте проверку сегодня и напишите в комментариях, что вам ответили — особенно если ответ оказался обидным.
По чужим категориям тут видно больше, чем по своей ✨

Между вами и новостью три пересказа

Прежде чем поделиться какой-либо новостью с вами, мои читатели, я проверяю информацию через ИИ-агента на факты и источники.
Это хорошо очищает реальную информацию от докруток и невнимательности даже самих авторов оригинала.

Например, захотел поделиться статистикой с Inc. Russia о делегировании ИИ-шкам задач удалёнщиками.
При факт-чекинге обнаружил:

- Реальный источник — исследование «Анкетолога». (промежуточные звенья sostav.ru и mentoday.ru)
- В оригинальной статье расходятся знаменатели в заголовке (37% удалёнщиков) и в самой статье (37% сотрудников, прибегающих к сторонней помощи).

Т.е. уже редактор оригинальной статьи в заголовке допустил пренебрежение основой своей же статистики.
Дальнейшие СМИ и каналы не вдаются в подробности и ретранслируют искажение, а потом мы с вами этими цифрами делимся...
По факту же в той статистике всего 19% удалёнщиков делегируют свои задачи нейронкам, а не 37%.

Заметил бы я сам это? Не знаю. Человеческий фактор и «быстрый мозг» доверия могут пропускать.

А ИИ-агент с конкретно заданными правилами и фокусом найдёт больше расхождений, чем хватит внимания у любого человека.
Поэтому проверка фактов через ИИ с подкреплением источниками — пожалуй, лучший способ отделить информацию от домыслов.

Тем же я пользуюсь и в быту: копирую пост в Google и пишу «проверь на факты». Много интересного выдаёт.

Вы уже проверяли так факты? От чего вас это уберегло?

Если делать конфу по ИИ, то только с такими бейджами 🤩🍷

Кейсы зрителей и 2 часа вдохновения

Вчера прошел вебинар, как выбирать задачи под применение ИИ, не делать ИИ-агентов ради них самих же.

Кроме разбора 1 заготовленного кейса я решил взять в эфир еще и задачи от зрителей. Запросил заранее через бота, и ребята прислали 6 своих насущных проблем.

В эфире я не мог остановиться их разбирать: все кейсы интересные, а по ходу разбора раскрывались реальные точки проблем.

Например, вместо "разложить хотелки заказчика в Jira-таски" сместился фокус на задачу "общение с заказчиком".

Именно там у зрителя оказалась самая важная и самая затратная точка процесса.

Я по своему опыту знаю, как недопонимание с заказчиком может вредить продукту и быть болью как для заказчика, так и для продакта.

У другой зрительницы проявили задачу подбора цвета и рисунка вязки свитера по цветотипу клиента. Сейчас эта задача занимает 30-40 часов в месяц, а с проработанной системой будет занимать минуты.

Но вскрылось интересное: фокус сместился с задачи подбора цвета в обработку тонны примеров с Pinterest и спец-журналов.

Именно тут самое ценное можно получить от ИИ: посмотреть на картинки, схемы и превратить их в данные, которые можно повторно использовать.

И каждый такой кейс - это чистое удовольствие!

Меня вдохновляют истории, когда наши разборы, а потом и обучение, помогают людям увеличить показатели, высвободить время, снять головняк!

В данном случае пока только разборы, но я буду рад принять в поток как ребят с кейсами эфира, так и вас, дорогие читатели.

7-й поток интенсива "Мастер прототипов с ИИ" стартует 7 сентября в 7 часов вечера.

Удачное время, чтобы преодолеть барьер непонимания ИИ и применить новый навык в своих задачах! 😉

Записывайтесь на сайте, а дальше разбор задачи (бесплатно) -> интенсив -> ваша свобода от долгих задач.

Записывайтесь на вебинар тут, он уже совсем скоро!

Доставайте свои старые научные работы

Лионелю Мора настолько нравилось, как растекается акварель по бумаге, что он за выходные (буквально) с Claude Code создал sudoaquarelle.com, где можно намочить лист, взять мокрую кисть и создать шедевр акварельного искусства... Ну или сделать реплику вашего пятна от кофе на скатерти. 😁

Но как собрать такой проект без знания физико-математических свойств «акварели на бумаге»?
ИИ-агенты по умолчанию такой глубины не имеют.

Лионель поступил грамотно — воспользовался реальной научной экспертизой с конференции SIGGRAPH 1997 года.
В ней описано, как вода, краска и бумага взаимодействуют при соприкосновении. 52 пигмента откалиброваны каждый по своим свойствам.

И руками мастера с ИИ-агентами в реальном времени стала доступна модель, на расчет которой в 1997 году уходили часы рабочих станций.
Причем потрогать ее может каждый прямо в браузере.

Я помню, как в студенчестве мы делали математическое моделирование движения воды. Расчёты вручную, выбор формул и рендер этих движений были мучительно долгими.
А сейчас самую рутинную часть можно отдать машине, а рендер делается за доли секунды.

Покопайтесь и вы в своей памяти, архивах. Может, где-то лежит старый учебник или научная работа, для реализации которой раньше нужны были месяцы, годы, а сейчас это можно воплотить в жизнь за выходные?

Как не делать агентов ради агентов
Разберем 2 сентября в 19:00, как применять вайбкодинг и ИИ-агентов к месту.

Кризис заставляет бизнес фокусироваться на главном — усилить получение прибыли из того, что имеешь.
ИИ-агенты для этого кажутся волшебной палочкой, взмахом которой все проблемы улетучатся, а результат вырастет в разы.

На практике же нет никакой магии, а есть технология, с которой надо разбираться и действовать конкретно.
Согласны?

Приходите на вебинар, где Михаил Никишин (основатель Startend) разберет:

✅ Как компании внедряют искусственный интеллект сейчас, и почему это выходит ошибками, раздутыми бюджетами и потерей спецов.
✅ Первые шаги. Как выбирать первые задачи под ИИ и по каким признакам видно, что задача окупится.
✅ Один рабочий процесс, собранный тремя способами:
🟠Как есть + сторонние сервисы
🟠ИИ-агенты
🟠Вайбкодинг
✅ Как научиться принципам применения искусственного интеллекта.

Бонусом только для онлайн-участников:
🔥 Разыграем менторскую сессию по внедрению ИИ в процессы

🔗 Регистрируйтесь в боте, он пришлёт напоминание и ссылку на встречу ;)

📅 2 сентября · 19:00 · Онлайн · Zoom

Эмпатия придает ИИ-агенту точности

Когда ИИ-помощник в продукте ошибается, то это повод менять его составляющие на что-то помощнее.
Но одни исследователи пошли другим путём:

Они собрали диалогового агента для студентов университета по предмету. Поверх языковой модели поставили два блока: первый разбирает смысл фразы через граф знаний предмета, второй читает интонацию голоса и то, как поведение человека меняется от занятия к занятию.

Эта надстройка отвечает на один вопрос:

"В каком состоянии студент прямо сейчас: включён, застрял, на нервах?"

Состояние определялось верно:

🟠 Только по тексту — в 78,4% случаев;
🟠 Только по интонации речи — в 72,1%;
🟠 По обоим сразу — в 86,7%.

Языковая модель везде одна и та же. Разница только в числе сигналов, по которым система судит о человеке.

Пилот шёл восемь недель: 45 студентов, две сессии в неделю по полчаса, 720 диалогов, три из десяти — голосом. По стандартным шкалам PSS и AMS (воспринимаемый стресс и учебная мотивация) стресс к концу упал на 19%, мотивация поднялась на 26%, успеваемость подтянулась умеренно.

Выборка маленькая, но сигнал я считаю полезным: анализ реакции человека на ответы машины делает ее точнее.

Практический вывод переносится на любой продукт с диалогом: поддержку, онбординг, продажи.

Еще пара таких внедрений, и может нам начнут нравиться ответы ботов в поддержке 🤖

Обязательна ли ИИ-грамотность сотрудников?

В России это никак не регулируется (вышел недавно 243-ФЗ, но он о другом), а в Европе с 2024 года уже есть закон, который заложил фундамент контроля ИИ во многих сценариях. Причем бизнеса из РФ это тоже касается, если у вас там клиенты.

О необходимости обучения закон говорил:

Со 2 февраля 2025 года необходимо "обеспечить достаточный уровень ИИ-грамотности" персонала, использующего его в своей работе

В июле 2026 вышел пакет правок к нему — регламент 2026/1744. Он вносит изменения во многих статьях и смягчает требования к ИИ-грамотности персонала: теперь для этого необходимо только "принимать меры по содействию развитию".

Инструктаж, внутренние правила, обучение под конкретные цели — этого достаточно.

Мотив изменения озвучили в преамбуле закона: жёсткая обязанность годится не для всех и создаёт избыточную нагрузку на малый бизнес, при этом ИИ-грамотность «должна быть стратегическим приоритетом независимо от регуляторных обязательств и потенциальных санкций».

Штрафа именно за эту статью в законе нет, но учить сотрудников необходимо по другой, внутренней причине: человек, который понимает, где модель ошибается и какие данные в неё нельзя класть, обходится дешевле любого регламента.

Утечка персональных данных, непомеченный контент, враньё от ИИ-агента несут риски и опасность как для самой компании, так и для окружающих.

Взамен смягчения обязанность появилась у другой стороны: Еврокомиссия и государства-члены должны публиковать практические примеры и предлагать обучение.

Так что ждём официальных библиотек скиллов и кейсов от стран ЕС 🤩

Закон большой, в один пост не влезет, поэтому я подробно разобрал его содержимое в Статье в блоге Startend. Заходите почитать ✨

Неожиданные профессии 2026

Недавно я вызвал грузчика, чтобы сделать поставку на WB (да, у меня всё ещё есть бренд канцелярии).

В коридоре на стене он увидел мой мерч-стикер про вайбкодинг, и мы разговорились на эту тему.

Оказалось, что он научился пользоваться Codex, в котором сделал лендинг для компании грузчиков.
Парень показал мне этот сайт, и к моему удивлению он оказался очень даже ничего:

🟢 Лаконичный согласованный дизайн, картинки в тему и стиль
🟢 Тексты продуманные. С описанием услуг, ценами, подробностями — где надо, без воды
🟢 Форма записи с политикой конфиденциальности
🟢 Меню понятное

Собрал, говорит, за неделю, чтобы залить туда трафик и проверить спрос.
Прям такой полноценный бизнес-подход.

Трафик пока не запускал, есть ещё несколько недочётов (вёрстка, иконки, пара пунктов)

То есть парень без профильного образования (грузчик) в одиночку действует последовательнее, чем некоторые разработчики.

Это действительно круто: он не завис в состоянии «я не программист, я не умею», а научился и сделал.
Вышел на уровень вайбкодинга L2. Уже сам собирает лендинги, но, как он сам сказал, ещё без осознания «как это работает, как лучше делать».

Создать сайт сегодня — это настолько доступно, что люди пробуют себя в новых ролях предпринимателя, программиста, дизайнера.
И всё это за минимальный бюджет подписки на Claude Code или Codex плюс стоимость трафика.

А грузчик-программист уходит в мой топ самых неожиданных профессий 2026. 😁

Всегда умиляюсь, как ИИ изобретает новые слова 😄

Вроде обученная модель, знает все слова...
Может там действительно прячется где-то интеллект, который может придумать симфонию? 🤖

Well Лекторий: Сколько стоит не уметь? Один лендинг - пять способов создания с разницей в бюджете на порядок

31 июля в 19:00 поговорим о том, как ИИ уже меняет подход к разработке цифровых продуктов.

🎤 Миша Никишин - основатель школы прототипирования с ИИ Startend, ex-Product Lead Sportmaster и Газпромнефть-ЦР.

На лекции разберем реальный кейс:
👉 Один лендинг.
Пять способов создания.
Разница в бюджете - на порядок.

Еще недавно на разработку уходили недели работы команды. Сегодня ИИ-агенты позволяют собрать тот же лендинг за один день.

И это только начало: после запуска агент может самостоятельно следить за состоянием сайта, уведомлять о сбоях и отправлять лиды в Telegram.

📅 31 июля, 19:00, формат - бесплатно

Регистрация: https://danceline.timepad.ru/event/4116896/

⏱ Формат: лекция + ответы на вопросы (около 1 часа)
Если хотите понять, где ИИ действительно экономит время и деньги, а где остаются мифы - присоединяйтесь.

Я давно так не общался, что даже не устал

10 часов туда и 10 обратно, 3 дня и 2 ночи — ровно столько общения было у меня на Product Camp 2026.
Не успеваешь поесть, не успеваешь поспать. О докладах я вообще молчу.
Хорошо хоть на свой не забыл сходить выступить.

Событий и инсайтов произошло столько, что я с вами буду делиться в несколько заходов.

Сейчас просто скажу, что для меня это было время активностей, выступлений и контакта с множеством интереных, умных, красивых и просто волшебных людей. От которых я зарядился по полной!

Спасибо этому маленькому путешествию, спасибо Кэмп 2026!

👨‍🦱 Миша Никишин

Сколько стоит не уметь?
Один лендинг — пять способов создания с разницей в бюджете на порядок

Затраты на разработку растут, содержать целые команды дорого.

🤖 С ИИ-агентами картина изменилась: тот же лендинг можно собрать за день агентом вместо полутора недель вручную. А дальше он сам будет следить за здоровьем сайта и присылать сообщение в Telegram по лидам и сбоям.

У вас так уже есть?

Во вторник 28 июля в 19:00 на вебинаре: разберём пример «Создание посадочной» с пятью разными подходами к реализации в зависимости от уровня владения ИИ.

🔗 Регистрируйтесь в боте и подключайтесь онлайн

На вебинаре:

✅ Расскажу про уровни владения ИИ, как они влияют на бюджеты и меняют роли в команде
✅ Покажу разницу в бюджете и результате: от сборки Tilda-сайта дизайнером за 150 000 ₽/мес. до конвейера на своём сервере с ИИ-агентом за 13 000 ₽/мес.
✅ Дам тест — узнаете свой уровень владения ИИ и поймёте, где усилиться
✅ Разберу, как за 4 недели собрать продукт на своём сервере и выйти на уровень продакт-инженера (L4)

Спец-условие для тех, кто подключится:

🔥 Скидка на 6-й поток школы (старт 3 августа) — войдите в осенний бизнес-сезон во всеоружии
🎁 Розыгрыш менторской сессии с экспертом по ИИ-продуктам среди всех зрителей

Кому точно стоит прийти

✅ Продактам и PM, которые хотят выпускать жизнеспособные продукты
✅ Маркетологам, которым нужно быстро проверять гипотезы и доказывать свою ценность бизнесу
✅ Предпринимателям, которые устали платить за разработку и ожидание
✅ Всем, кто хочет понять, как ИИ меняет правила игры в создании продуктов

📅 28 июля · Онлайн · 60 минут в Zoom

🔗 Регистрируйтесь — ссылка в боте, там же пришлю напоминание перед началом