Ну Шмулев, погоди!

Ходил на интервью к N айтишниц, рассказал про свой путь в ИИ и бизнесе)

“ML-проекты почти никогда не терпят неудачу из-за того, что их участники не умеют применять алгоритмы”

“Причины провалов могут быть совершенно другими: неправильно поставленная или вовсе ненужная задача, небрежная работа с данными, нерентабельное и неспособное к масштабированию решение — список можно продолжать бесконечно.”

Excerpt From
Машинное обучение. Проектирование систем от идеи до реализации
Бабушкин В. В., Кравченко А.

👇👇👇
Soooo trueee!

Типичный отзыв на нашу проработку AI/ML задач и КП)

Вчера в новой редакции договора на разработку ПО с крупным клиентом заметил два новых пункта, делюсь:

1️⃣ :

в частности, указывать, что ПО/составные элементы ПО созданы с использованием искусственного интеллекта

то есть теперь необходимо указывать, что и где было "навайбкожено"))

2️⃣:

ПО работает корректно и защищено от «галлюцинаций» искусственного интеллекта (т.е. ответов, сгенерированных ИИ, представляющих собой (или содержащих) ложные или вводящие в заблуждение сведения, представляемые как факт). <...> В случае, если Заказчик понесет убытки от «галлюцинаций» Исполнитель обязуется возместить такие убытки.

Красиво, не правда ли? )))

Валерий Бабушкин — OpenClaw, Moltbook и почему деньги всё ещё в ML

В этом выпуске подкаста поговорили с мощнейшним Валерием Бабушкиным про:

— что такое OpenClaw и зачем вообще нужны автономные агенты
— эксперимент с Moltbook и системами, которые могут работать неделями без постоянного контроля
— GPT-5.2, Codex, Claude Opus и Gemini — где какая модель реально удобнее
— синтетических пользователей и ограничения такого подхода
— почему большинство ML-пилотов не доходят до продакшена
— и почему деньги до сих пор в классическом ML, а не только в LLM

Залетайте:
Ютуб
ВК

Баф на рабочее место! Недорого. Пишите в лс! 😆

Увеличивает производительность ПК в радиусе 10 метров на 10-15%

ReML осваивает новые перспективные направления в IT

😅😅😅

Добрались руки подвести итоги 2025

tl;dr: для нас/меня – это прорывной год: много семян, посеянных в 2024 году, под удобрением растущего рынка ИИ дали ростки. Но еще long way to go как говорится.

Пройдемся по ключевому:

1. Показатели:
– сделали более 20 проектов, из них много крутых и интересных для top-tier клиентов
– смогли выжать более 1M USD (по курсу 100🤣) по выручке, и что супер важно – сохранив целевую маржинальность. Последнее, честно говоря, нетривиальная задача для заказной разработки – ни в SAP, ни в Джете нам не удавалось быть в принципе прибыльными, не говоря уже о выполнении KPI по % маржи.

2. Люди / команда:
Очередной виток осознания, что люди – our most valuable asset. Продолжаем собирать самых топовых инженеров и управленцев в команду. а так:
– сильно масштабировали техническую команду (более 35 сейчас и продолжаем добирать в Q1'26),
– уже выделился Core команды, а еще присоединился Стас @stasokrug, чему я несказанно рад
– челлендж на 2026 год - это улучшить и масштабировать delivery процессы.

3. Сдвиг парадигмы от "сервиса" к продукту начался.
– В 2025 мы целенаправленно искали направления, которые можно превратить в продукт, но потом оказалось, что мы уже 3 раза внедрили (!) и независимо получили более 10 запросов на одно из наших решений.
Bingo! Сейчас это выделяем в отдельный стрим и запускаем команду / продажи. Staying tuned!

4. Медийка:
– неплохо прокачали @r77_ai: на конфах узнают, топы компаний читают, смотрят подкасты. Личное мнение, что могли сделать х5-х10 от того, что получилось. Не дожали в 2025, хочу активнее двигать в 2026, новые форматы, больше полезного контента, вебинаров, подкастов. Уже штурмим с @VladSavin.
– выступил пару раз на телеке (РБК), в СМИ, написал несколько статей
– было пару выступлений на конференциях (в том числе в Сингапуре)

5. Клиенты:
– отдельно хочу отметить, что в 2025 мы ушли от работы с нецелевым профилем клиента (напишу пост об этом!), прекратили все проекты с небольшими компаниями / старт-апами. Только так мы можем нести максимум ценности клиенту и спокойно / с кайфом работать сами. Фокус на долгосрочных отношениях, и контракты с Яндекс / Альфой / MOEX / OnEx / inSales это подтверждают.

6. Личное:
– несмотря на загрузку > 60 часов / неделю, удавалось проводить много времени с семьей, отдыхать (4 раза слетать в отпуск), закрыть многие финансовые вопросы. На спорт / любимый футбол времени осталось не так много, все же было – матч века сыграл, кубок РТ в МФТИ взяли!

Ну чего, есть в чате LLM Engineer-ы, кто хочет реальные проекты билдить?) Пишите в лс

@shmulev

Q4’25 анализ из нашей CRM
Продолжаю делиться тем, что реально происходит на рынке ИИ “в полях”
tl;dr: спрос есть, но сделки зависают на последней миле.

Статистика:
- Кол-во лидов в Q4 выросло на 7% (67 квал. лидов)
- 32% зависли в "Ждем фидбэк по КП"
- 26% застряли до КП на фазе уточнения требований
- В финалах 43% отказов "без причины" (чаще всего – клиент уходит думать, оценивать ROI от ИИ)

Что это говорит про рынок ИИ:
- Все хотят “ИИ”, но покупают “следующий шаг”, а не "вижн".
Лиды приходят, КП отправляются, но дальше клиент быстро теряет "интерес"
- Рынок смещается в реальные кейсы с эффектом, а не "сказки" про ИИ

Узкое место у нас – дожим после КП, хоть это и выглядит как рыночный паттерн: “покажите прототип/ROI/риски”.

Основной спрос все еще на NLP(LLM): 58% лидов.

Пару интересных запросов:
1. Приемка яблок с компьютерным зрением🍎
2. ИИ-Агент для Process Mining, интересно что получится 🔥
3. Копилот для Продактов в корпорациях 👨‍🎨
4. Проверка договоров на соответствие требованиям 📄
5. Построение 360-панорамы с камер машины 🚖

Субботний мем 🫢

AI SexyHack Vibes 🧑‍💻✌️🧋

Работа творчество
Однажды Ваня Г. сказал мне, что забанил у себя слово «работа». Подумал, что мне оно тоже не нравится, но на какое заменить? А тут у каждого свое.

У него замена была «манеймейкинг», у многих друзей - «бизнес» (но для меня тут есть флейвор от «бизинесс»).
Подумал, что наилучшим образом то, что я/мы делаем сейчас в R77.ai, описывается словом творчество. Каждый проект / каждый запрос и их обработка, это творчество в чистом виде. От коммуникации до реализации архитектуры и сценариев. Даже те продукты, которые мы внутри создаем.
Приятное слово.

Сейчас есть немного контентных и полезных конференций на тему LLM / GenAI. Конференция Conversations – одна из таких, где можно посмотреть практичные бизнес-решения и реальную экспертизу.

5 декабря, Москва и онлайн.

Вот описание конференции:

Период экспериментов с генеративками подходит к концу – сегодня AI в своей работе используют уже больше половины российских компаний. Но как внедрять genAI так, чтобы видеть эффект в P&L?

Программа насыщенная, делюсь докладами, которые зацепили меня:

- Computer use агент для оптимизации операционки: от сбора данных с экрана до full-auto режима в проде. Дмитрий Битман, Т-Банк

- LLM для слов, MCP для цифр: как можно оптимизировать экономику проектов с помощью MCP-серверов. Иван Четвериков, Raft

- Lean-подход ВкусВилла к AI-инновациям: кейс применения компьютерного зрения для оценки свежести продуктов. Полина Муляк, ВкусВилл

- Универсальный агент = ReAct + REPL. Константин Крестников, Сбер

+ доклады от Норникель, Plata (Mexico), Яндекс, Just AI, Positive Technologies, Axenix и других. Полную программу можете посмотреть на сайте.
И конечно промокод на покупку билета: CVS25mHSw

Мир, где ИИ пишет ИИ, уже наступил

Все чаще замечаю как разные коммуникации (личные переписки, "разборки", обмен ТЗ и КП с клиентами) идут через ChatGPT.

Как на самом деле выглядит “диалог”:
Люди шепчут идею и контекст → GPT пишет текст → GPT на другой стороне помогает осмыслить его второй стороне → Человек шепчет тезисы для ответа → GPT пишет ответ. И так по кругу.
Получается идет ИИ–to-ИИ коммуникация с человеческими подсказками)))

Интересно, как можно это можно заэксплуатировать в своих целях? чтобы 2ая сторона лучше поняла или наоборот, заюзать и мягко склонить к своему мнению 😈