🚀 Добро пожаловать в AI Business Pulse – ваш источник инсайтов об ИИ для бизнеса!
📌 Что вас ждет здесь?
Каждый день искусственный интеллект меняет правила игры в бизнесе: новые инструменты, алгоритмы, подходы к маркетингу, аналитике и автоматизации. Мы собрали всё самое важное, от новостей до готовых решений, чтобы вы не тратили время на поиск — только полезные инсайты и практический контент.
💡 Формат канала:
🔹 Форсайты и сценарии AI – цифровизации.
🔹 Ключевые новости AI – свежие события и тренды, которые реально влияют на рынок.
🔹 Готовые решения и Mega Prompt – проверенные шаблоны для маркетинга, продаж, аналитики и автоматизации.
🔹 Разборы кейсов – как компании внедряют нейросети и получают реальную выгоду.
🔹 Диалоги с AI-экспертами – моделируем обсуждения бизнес-тем с ИИ (например, «Что бы сказал Аристотель о будущем предпринимательства?»).
🔹 Видео и подкасты – короткие форматы для быстрого погружения.
🔥 Чем это полезно?
→ Если вы фаундер, здесь найдете стратегии роста с ИИ.
→ Если маркетолог – узнаете, как автоматизировать контент, анализ конкурентов и персонализацию.
→ Если аналитик – получите рабочие методики AI-обработки данных.
✉️ Что дальше?
Подписывайтесь, следите за обновлениями и пишите, какие темы интересны вам! Уже завтра – первый большой дайджест. 🚀
#AI #бизнес #нейросети #тренды #инновации
📌 Что вас ждет здесь?
Каждый день искусственный интеллект меняет правила игры в бизнесе: новые инструменты, алгоритмы, подходы к маркетингу, аналитике и автоматизации. Мы собрали всё самое важное, от новостей до готовых решений, чтобы вы не тратили время на поиск — только полезные инсайты и практический контент.
💡 Формат канала:
🔹 Форсайты и сценарии AI – цифровизации.
🔹 Ключевые новости AI – свежие события и тренды, которые реально влияют на рынок.
🔹 Готовые решения и Mega Prompt – проверенные шаблоны для маркетинга, продаж, аналитики и автоматизации.
🔹 Разборы кейсов – как компании внедряют нейросети и получают реальную выгоду.
🔹 Диалоги с AI-экспертами – моделируем обсуждения бизнес-тем с ИИ (например, «Что бы сказал Аристотель о будущем предпринимательства?»).
🔹 Видео и подкасты – короткие форматы для быстрого погружения.
🔥 Чем это полезно?
→ Если вы фаундер, здесь найдете стратегии роста с ИИ.
→ Если маркетолог – узнаете, как автоматизировать контент, анализ конкурентов и персонализацию.
→ Если аналитик – получите рабочие методики AI-обработки данных.
✉️ Что дальше?
Подписывайтесь, следите за обновлениями и пишите, какие темы интересны вам! Уже завтра – первый большой дайджест. 🚀
#AI #бизнес #нейросети #тренды #инновации
👍4
Черные Лебеди.pdf
588.1 KB
Mega Prompt для поиска «Черных Лебедей» – мощный инструмент аналитики рисков
🦢 Что, если можно заранее выявлять редкие, но разрушительные события, способные перевернуть рынки и бизнес?
Этот Mega Prompt – универсальный шаблон, который помогает ИИ находить потенциальные «черные лебеди» на основе макроэкономических, геополитических и технологических данных.
📊 В файле — не только сам шаблон, но и 4 примера аналитики, созданные разными нейросетями на его основе. Отчёты охватывают:
🔹 Глобальные санкционные риски и цифровую изоляцию
🔹 Технологические угрозы: ИИ-коллапс и киберпандемии
🔹 Финансовые дисбалансы и крах мультивалютных резервов
🔹 Стратегии митигации: от стресс-тестов до цифровой автономии
💡 Этот Mega Prompt – полезный инструмент для аналитиков, инвесторов и стратегов, которые хотят использовать ИИ для предсказания будущих кризисов.
Делитесь мнением!
#AI #аналитика #рискменеджмент
🦢 Что, если можно заранее выявлять редкие, но разрушительные события, способные перевернуть рынки и бизнес?
Этот Mega Prompt – универсальный шаблон, который помогает ИИ находить потенциальные «черные лебеди» на основе макроэкономических, геополитических и технологических данных.
📊 В файле — не только сам шаблон, но и 4 примера аналитики, созданные разными нейросетями на его основе. Отчёты охватывают:
🔹 Глобальные санкционные риски и цифровую изоляцию
🔹 Технологические угрозы: ИИ-коллапс и киберпандемии
🔹 Финансовые дисбалансы и крах мультивалютных резервов
🔹 Стратегии митигации: от стресс-тестов до цифровой автономии
💡 Этот Mega Prompt – полезный инструмент для аналитиков, инвесторов и стратегов, которые хотят использовать ИИ для предсказания будущих кризисов.
Делитесь мнением!
#AI #аналитика #рискменеджмент
👍1
ТОП-20 ключевых тезисов из документа "Рынок Gen🧠 в 2025.
Что нужно знать бизнесу"
- часть 1⚠️
1. Рынок GenAI растёт рекордными темпами
📌 Ожидаемый среднегодовой темп роста (CAGR) с 2024 по 2030 год — 46,48%.
📌 К 2030 году мировой рынок достигнет $356 млрд, увеличившись в 10 раз.
2. Лидерами рынка остаются США и Китай
📌 США прогнозируют объём GenAI-рынка в $115 млрд к 2030 году, ключевой драйвер — реклама.
📌 Китай вкладывает $138 млрд в государственные AI-программы, угрожая доминированию США.
📌 Россия пока отстаёт: прогнозируемый объём — $4,15 млрд к 2030 году.
3. Массовый переход к Multi-Agent Systems (MAS)
📌 AI-системы переходят от копилотов к автономным AI-агентам, способным выполнять сложные многоступенчатые задачи без прямого участия человека.
📌 Новая архитектура Shared Recurrent Memory Transformer (SRMT) позволяет агентам обмениваться памятью, ускоряя обучение и координацию.
4. RAG (Retrieval-Augmented Generation) становится стандартом
📌 AI-модели всё чаще используют дополнительный поиск данных перед генерацией ответов.
📌 В 2025 году расширены возможности RAG для работы с видеоконтентом и многомодальными данными.
5. Расцвет специализированных малых языковых моделей (SLM)
📌 Компактные и узкоспециализированные модели дешевле, быстрее и лучше адаптируются к конкретным бизнес-задачам.
📌 Gartner прогнозирует, что к 2027 году 50% бизнес-моделей GenAI будут отраслевыми.
6. Самообучающиеся модели снижают стоимость AI-разработки
📌 Китайская DeepSeek-R1 сократила стоимость обучения с $500 млн до $12 млн.
📌 Использование Reinforcement Learning (RL) и самосовершенствования делает AI более дешёвым и эффективным.
7. Данные становятся продуктом, растёт рынок AI-маркетплейсов
📌 Компании не только используют данные, но и продают их как продукт, создавая собственных AI-агентов.
📌 Slack Agent Hub — пример хаба AI-агентов, объединяющего решения Salesforce, Adobe, Anthropic, Cohere, Perplexity.
8. Генеративный AI меняет UX-дизайн
📌 AI-интерфейсы становятся более персонализированными: AI-помощники, автогенерация контента, автоматизация работы с текстами и видео.
9. Массовое внедрение AI-агентов в физические устройства
📌 В 2025 году 30% смартфонов будут поддерживать AI-ассистентов.
📌 Развитие AI-компьютеров: прогнозируемые поставки 114 млн AI-ноутбуков в 2025 году.
10. Развитие AI Governance Platforms
📌 Компании внедряют платформы управления AI, чтобы снижать юридические и этические риски.
📌 Стартапы Credo AI и Enzai AI привлекли многомиллионные инвестиции в AI-этику.
- - -
#Аналитика #ИИ #Тезисы #Тренды
Что нужно знать бизнесу"
- часть 1
1. Рынок GenAI растёт рекордными темпами
📌 Ожидаемый среднегодовой темп роста (CAGR) с 2024 по 2030 год — 46,48%.
📌 К 2030 году мировой рынок достигнет $356 млрд, увеличившись в 10 раз.
2. Лидерами рынка остаются США и Китай
📌 США прогнозируют объём GenAI-рынка в $115 млрд к 2030 году, ключевой драйвер — реклама.
📌 Китай вкладывает $138 млрд в государственные AI-программы, угрожая доминированию США.
📌 Россия пока отстаёт: прогнозируемый объём — $4,15 млрд к 2030 году.
3. Массовый переход к Multi-Agent Systems (MAS)
📌 AI-системы переходят от копилотов к автономным AI-агентам, способным выполнять сложные многоступенчатые задачи без прямого участия человека.
📌 Новая архитектура Shared Recurrent Memory Transformer (SRMT) позволяет агентам обмениваться памятью, ускоряя обучение и координацию.
4. RAG (Retrieval-Augmented Generation) становится стандартом
📌 AI-модели всё чаще используют дополнительный поиск данных перед генерацией ответов.
📌 В 2025 году расширены возможности RAG для работы с видеоконтентом и многомодальными данными.
5. Расцвет специализированных малых языковых моделей (SLM)
📌 Компактные и узкоспециализированные модели дешевле, быстрее и лучше адаптируются к конкретным бизнес-задачам.
📌 Gartner прогнозирует, что к 2027 году 50% бизнес-моделей GenAI будут отраслевыми.
6. Самообучающиеся модели снижают стоимость AI-разработки
📌 Китайская DeepSeek-R1 сократила стоимость обучения с $500 млн до $12 млн.
📌 Использование Reinforcement Learning (RL) и самосовершенствования делает AI более дешёвым и эффективным.
7. Данные становятся продуктом, растёт рынок AI-маркетплейсов
📌 Компании не только используют данные, но и продают их как продукт, создавая собственных AI-агентов.
📌 Slack Agent Hub — пример хаба AI-агентов, объединяющего решения Salesforce, Adobe, Anthropic, Cohere, Perplexity.
8. Генеративный AI меняет UX-дизайн
📌 AI-интерфейсы становятся более персонализированными: AI-помощники, автогенерация контента, автоматизация работы с текстами и видео.
9. Массовое внедрение AI-агентов в физические устройства
📌 В 2025 году 30% смартфонов будут поддерживать AI-ассистентов.
📌 Развитие AI-компьютеров: прогнозируемые поставки 114 млн AI-ноутбуков в 2025 году.
10. Развитие AI Governance Platforms
📌 Компании внедряют платформы управления AI, чтобы снижать юридические и этические риски.
📌 Стартапы Credo AI и Enzai AI привлекли многомиллионные инвестиции в AI-этику.
- - -
#Аналитика #ИИ #Тезисы #Тренды
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍1🔥1
- часть 2 ⚠️
11. Гибридные и энергоэффективные вычисления — будущее AI
📌 AI-системы переходят от классических GPU-архитектур к гибридным, включая квантовые, фотонные и нейроморфные вычисления.
12. Синтетические данные становятся нормой
📌 К 2026 году 75% компаний будут использовать AI для генерации синтетических клиентских данных.
📌 В России создаётся национальный стандарт синтеза данных (Ассоциация больших данных, Сбер, РФПИ).
13. Генеративный AI радикально меняет рынок труда
📌 AI Ready — новое поколение специалистов, активно использующих AI.
📌 66% руководителей планируют нанимать сотрудников с AI-навыками, даже если они не технические специалисты.
📌 25% рост зарплат в AI-сфере.
14. AI-агенты заменяют рутинные профессии
📌 В банках AI копилоты уже выполняют 80% задач кредитных менеджеров.
📌 AI становится частью HR-процессов: оценка сотрудников, постановка задач, подбор персонала.
15. AI становится частью человеческой нейрофизиологии
📌 К 2030 году 60% IT-работников будут использовать мозг-машинные интерфейсы (BBMI) для повышения когнитивных способностей.
16. Генеративный AI переходит к reasoning-моделям
📌 OpenAI O1, G1 (Groq), Agent Q, YandexGPT 4 — новые reasoning-модели, способные анализировать сложные логические задачи.
📌 Использование Chain-of-Thought (CoT) повышает точность AI в сложных сценариях.
17. AI выходит за пределы RLHF — новая эпоха RLAIF
📌 Reinforcement Learning with AI Feedback (RLAIF) позволяет AI-моделям обучаться друг у друга, а не только от людей.
📌 GPT-4V, LLaMA 2-70B с RLAIF демонстрируют превосходство над ChatGPT-3.5.
18. Оптимизация работы с длинными контекстами
📌 NVIDIA ChatQA 2 поддерживает контекст до 128 тыс. токенов.
📌 Использование эпизодической памяти и методов сжатия снижает энергозатраты AI.
19. От экспериментов к реальным бизнес-эффектам
📌 Универсальной методики оценки эффективности AI пока нет, но ключевые метрики включают:
ROI внедрения AI
Влияние на прибыль
Снижение затрат на персонал
20. AI-революция — не хайп, а новый технологический цикл
📌 Как интернет в 90-х и мобильные технологии в 2000-х, AI формирует новый этап цифровой трансформации.
📌 Побеждают те, кто адаптируется быстрее и внедряет AI в бизнес.
- - -
#Аналитика #ИИ #Тезисы #Тренды
11. Гибридные и энергоэффективные вычисления — будущее AI
📌 AI-системы переходят от классических GPU-архитектур к гибридным, включая квантовые, фотонные и нейроморфные вычисления.
12. Синтетические данные становятся нормой
📌 К 2026 году 75% компаний будут использовать AI для генерации синтетических клиентских данных.
📌 В России создаётся национальный стандарт синтеза данных (Ассоциация больших данных, Сбер, РФПИ).
13. Генеративный AI радикально меняет рынок труда
📌 AI Ready — новое поколение специалистов, активно использующих AI.
📌 66% руководителей планируют нанимать сотрудников с AI-навыками, даже если они не технические специалисты.
📌 25% рост зарплат в AI-сфере.
14. AI-агенты заменяют рутинные профессии
📌 В банках AI копилоты уже выполняют 80% задач кредитных менеджеров.
📌 AI становится частью HR-процессов: оценка сотрудников, постановка задач, подбор персонала.
15. AI становится частью человеческой нейрофизиологии
📌 К 2030 году 60% IT-работников будут использовать мозг-машинные интерфейсы (BBMI) для повышения когнитивных способностей.
16. Генеративный AI переходит к reasoning-моделям
📌 OpenAI O1, G1 (Groq), Agent Q, YandexGPT 4 — новые reasoning-модели, способные анализировать сложные логические задачи.
📌 Использование Chain-of-Thought (CoT) повышает точность AI в сложных сценариях.
17. AI выходит за пределы RLHF — новая эпоха RLAIF
📌 Reinforcement Learning with AI Feedback (RLAIF) позволяет AI-моделям обучаться друг у друга, а не только от людей.
📌 GPT-4V, LLaMA 2-70B с RLAIF демонстрируют превосходство над ChatGPT-3.5.
18. Оптимизация работы с длинными контекстами
📌 NVIDIA ChatQA 2 поддерживает контекст до 128 тыс. токенов.
📌 Использование эпизодической памяти и методов сжатия снижает энергозатраты AI.
19. От экспериментов к реальным бизнес-эффектам
📌 Универсальной методики оценки эффективности AI пока нет, но ключевые метрики включают:
ROI внедрения AI
Влияние на прибыль
Снижение затрат на персонал
20. AI-революция — не хайп, а новый технологический цикл
📌 Как интернет в 90-х и мобильные технологии в 2000-х, AI формирует новый этап цифровой трансформации.
📌 Побеждают те, кто адаптируется быстрее и внедряет AI в бизнес.
- - -
#Аналитика #ИИ #Тезисы #Тренды
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥1
🤯 Неочевидные инсайты 🧠
1. AI не заменит сотрудников, но усилит их – важна новая роль управленцев
📌 AI-агенты не вытесняют людей, а делают их сверхпродуктивными. Но руководители, которые не умеют работать с AI-командами, быстро станут нерелевантными.
🟢 Действие: Основателям и топ-менеджерам нужно учиться управлять AI-гибридными командами (люди + агенты), иначе их заменят конкуренты, работающие с AI.
2. AI вытесняет middle-management – но увеличивает спрос на стратегов
📌 Автоматизация наиболее сильно ударит по middle-менеджменту, но создаст высокий спрос на стратегов и AI-архитекторов.
🟢 Действие: Сфокусируйтесь на развитии стратегического мышления и AI-архитектуры, а не только на операционном управлении.
3. Multi-Agent Systems (MAS) – это не будущее, а текущая реальность
📌 MAS – главный AI-тренд 2025, и они будут способны работать без людей во многих сферах: финансы, аналитика, маркетинг.
🟢 Действие: Начните внедрять AI-агентов для управления процессами, а не только для поддержки.
4. AI-асимметрия: крупные компании не смогут быстро адаптироваться
📌 Малый и средний бизнес внедрит AI быстрее – корпорациям мешают бюрократия и сложные IT-системы.
🟢 Действие: Если вы стартап или средний бизнес, используйте AI-асимметрию – внедряйте AI быстрее, пока крупные игроки тормозят.
5. RAG-технология – будущее AI-аналитики
📌 Retrieval-Augmented Generation (RAG) – AI теперь не просто генерирует текст, а ищет факты и данные в реальном времени.
🟢 Действие: Используйте RAG-модели в корпоративных системах для более точных решений.
6. AI встраивается в железо, и это новый этап гонки
📌 Уже в 2025 году 30% смартфонов и 114 млн AI-ноутбуков выйдут с AI-ассистентами.
🟢 Действие: Разрабатывайте AI-решения с учётом мобильных устройств и гибридных вычислений.
7. AI Governance станет стандартом – но не в России
📌 Компании в США и ЕС уже внедряют AI Governance Platforms для управления этикой и рисками AI, а в России этот тренд пока не развит.
🟢 Действие: Если ваша компания работает глобально, подготовьтесь к новым требованиям регулирования AI.
8. AI-синергия с IoT создаст новую волну инноваций
📌 AI-системы начнут управлять реальными объектами: складскими роботами, машинами, производственными линиями.
🟢 Действие: Если ваш бизнес связан с физическими процессами, начните тестировать AI в операционных системах.
9. Нейроинтерфейсы (BBMI) – следующий шаг после AI-ассистентов
📌 К 2030 году 60% IT-специалистов будут использовать мозг-машинные интерфейсы для повышения когнитивных способностей.
🟢 Действие: Следите за развитием BBMI и готовьтесь к интеграции этих технологий в рабочие процессы.
10. AI-революция поднимет стандарты в кибербезопасности
📌 Чем больше AI-систем, тем выше риск атак – компании должны усиливать AI-защиту.
🟢 Действие: Внедряйте AI-решения для мониторинга киберугроз.
11. AI требует пересмотра бизнес-моделей – просто автоматизация не поможет
📌 Компании, которые просто "автоматизируют" старые процессы с помощью AI, проиграют. Выиграют те, кто создаст новые бизнес-модели с AI.
🟢 Действие: Не просто автоматизируйте, а создавайте AI-ориентированные бизнес-модели.
12. AI – это не только LLM, но и новые архитектуры
📌 Модели reasoning и Multi-Agent Systems – главная точка роста, а не просто увеличение параметров LLM.
🟢 Действие: Внедряйте AI-агентов, а не просто чат-ботов.
13. AI + синтетические данные = новая волна масштабирования
📌 К 2026 году 75% компаний будут использовать синтетические данные для обучения моделей.
🟢 Действие: Начните создавать собственные синтетические датасеты для AI.
14. AI создаёт новую элиту управленцев
📌 AI не заменит людей – но сделает некоторых управленцев ненужными. Выживают те, кто адаптируется.
🟢 Действие: Развивайте AI-компетенции не только у сотрудников, но и у себя.
- - -
#AI #бизнес #нейросети #тренды #инновации
- - -
1. AI не заменит сотрудников, но усилит их – важна новая роль управленцев
📌 AI-агенты не вытесняют людей, а делают их сверхпродуктивными. Но руководители, которые не умеют работать с AI-командами, быстро станут нерелевантными.
🟢 Действие: Основателям и топ-менеджерам нужно учиться управлять AI-гибридными командами (люди + агенты), иначе их заменят конкуренты, работающие с AI.
2. AI вытесняет middle-management – но увеличивает спрос на стратегов
📌 Автоматизация наиболее сильно ударит по middle-менеджменту, но создаст высокий спрос на стратегов и AI-архитекторов.
🟢 Действие: Сфокусируйтесь на развитии стратегического мышления и AI-архитектуры, а не только на операционном управлении.
3. Multi-Agent Systems (MAS) – это не будущее, а текущая реальность
📌 MAS – главный AI-тренд 2025, и они будут способны работать без людей во многих сферах: финансы, аналитика, маркетинг.
🟢 Действие: Начните внедрять AI-агентов для управления процессами, а не только для поддержки.
4. AI-асимметрия: крупные компании не смогут быстро адаптироваться
📌 Малый и средний бизнес внедрит AI быстрее – корпорациям мешают бюрократия и сложные IT-системы.
🟢 Действие: Если вы стартап или средний бизнес, используйте AI-асимметрию – внедряйте AI быстрее, пока крупные игроки тормозят.
5. RAG-технология – будущее AI-аналитики
📌 Retrieval-Augmented Generation (RAG) – AI теперь не просто генерирует текст, а ищет факты и данные в реальном времени.
🟢 Действие: Используйте RAG-модели в корпоративных системах для более точных решений.
6. AI встраивается в железо, и это новый этап гонки
📌 Уже в 2025 году 30% смартфонов и 114 млн AI-ноутбуков выйдут с AI-ассистентами.
🟢 Действие: Разрабатывайте AI-решения с учётом мобильных устройств и гибридных вычислений.
7. AI Governance станет стандартом – но не в России
📌 Компании в США и ЕС уже внедряют AI Governance Platforms для управления этикой и рисками AI, а в России этот тренд пока не развит.
🟢 Действие: Если ваша компания работает глобально, подготовьтесь к новым требованиям регулирования AI.
8. AI-синергия с IoT создаст новую волну инноваций
📌 AI-системы начнут управлять реальными объектами: складскими роботами, машинами, производственными линиями.
🟢 Действие: Если ваш бизнес связан с физическими процессами, начните тестировать AI в операционных системах.
9. Нейроинтерфейсы (BBMI) – следующий шаг после AI-ассистентов
📌 К 2030 году 60% IT-специалистов будут использовать мозг-машинные интерфейсы для повышения когнитивных способностей.
🟢 Действие: Следите за развитием BBMI и готовьтесь к интеграции этих технологий в рабочие процессы.
10. AI-революция поднимет стандарты в кибербезопасности
📌 Чем больше AI-систем, тем выше риск атак – компании должны усиливать AI-защиту.
🟢 Действие: Внедряйте AI-решения для мониторинга киберугроз.
11. AI требует пересмотра бизнес-моделей – просто автоматизация не поможет
📌 Компании, которые просто "автоматизируют" старые процессы с помощью AI, проиграют. Выиграют те, кто создаст новые бизнес-модели с AI.
🟢 Действие: Не просто автоматизируйте, а создавайте AI-ориентированные бизнес-модели.
12. AI – это не только LLM, но и новые архитектуры
📌 Модели reasoning и Multi-Agent Systems – главная точка роста, а не просто увеличение параметров LLM.
🟢 Действие: Внедряйте AI-агентов, а не просто чат-ботов.
13. AI + синтетические данные = новая волна масштабирования
📌 К 2026 году 75% компаний будут использовать синтетические данные для обучения моделей.
🟢 Действие: Начните создавать собственные синтетические датасеты для AI.
14. AI создаёт новую элиту управленцев
📌 AI не заменит людей – но сделает некоторых управленцев ненужными. Выживают те, кто адаптируется.
🟢 Действие: Развивайте AI-компетенции не только у сотрудников, но и у себя.
- - -
#AI #бизнес #нейросети #тренды #инновации
- - -
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍1🔥1
🔥 Фреймворки для эффективных промтов ChatGPT
Хотите получать от ИИ точные, структурированные и релевантные ответы? Я подготовил материал с лучшими фреймворками для создания продуманных промтов.
В файле — 9 мощных структур, включая:
✅ ERA (Ожидание, Роль, Действие)
✅ CARE (Контекст, Действие, Результат, Пример)
✅ RACE (Роль, Действие, Контекст, Ожидание)
…и другие!
💡 Это универсальные схемы для бизнеса, аналитики, маркетинга и контент-креаторов. Теперь промты будут работать на 100%!
📩 Забирайте файл и используйте: [ссылка]
📊 Какой фреймворк вам понравился больше всего?
#ChatGPT #Промты #Автоматизация #AI #Бизнес #Нейросети
Хотите получать от ИИ точные, структурированные и релевантные ответы? Я подготовил материал с лучшими фреймворками для создания продуманных промтов.
В файле — 9 мощных структур, включая:
✅ ERA (Ожидание, Роль, Действие)
✅ CARE (Контекст, Действие, Результат, Пример)
✅ RACE (Роль, Действие, Контекст, Ожидание)
…и другие!
💡 Это универсальные схемы для бизнеса, аналитики, маркетинга и контент-креаторов. Теперь промты будут работать на 100%!
📩 Забирайте файл и используйте: [ссылка]
📊 Какой фреймворк вам понравился больше всего?
#ChatGPT #Промты #Автоматизация #AI #Бизнес #Нейросети
👍1
Часть 2. Неочевидные инсайты
(Выводы, которые следуют из обсуждения, но явно не проговаривались или требуют нестандартного взгляда)
1. AI может стать не просто инструментом, а "зеркалом" бизнес-процессов
• AI не только решает задачи, но и показывает, где в компании бардак.
• Если AI не работает в компании, проблема в самих процессах, а не в технологиях.
• Искусственный интеллект – это "рентген" неэффективного менеджмента.
2. Компании хотят AI, но не хотят меняться
• Бизнес мечтает о «волшебной кнопке», которая сразу принесёт результаты.
• В реальности AI требует перестройки процессов, а это никому не хочется делать.
• Компании боятся признаться, что их системы работают на "костылях", и предпочитают ничего не менять.
3. Страх перед AI – это не страх технологий, а страх управленческой некомпетентности
• Менеджеры боятся не AI, а того, что AI покажет их неэффективность.
• Чем выше уровень управленческой компетентности, тем меньше сопротивление AI.
• "AI нас уволит" – не страх, а оправдание для тех, кто не хочет учиться новому.
4. Будущее AI – в «автоматизированном мышлении», а не просто в анализе данных
• Сегодня AI помогает с обработкой данных, но будущее – за моделированием решений.
• AI будет не просто анализировать, но и предлагать управленческие стратегии.
• Управленцы будущего – это люди, которые умеют быстро адаптировать AI-аналитику под реальный бизнес.
5. Большинство AI-стартапов умирает, потому что решает проблемы, которых нет
• Люди платят за боли, а не за "прикольные технологии".
• AI-продукты должны фокусироваться на задачах, которые приносят реальные убытки.
• «Стартапы-витаминки» не жизнеспособны – выживают только «обезболивающие» решения.
6. Нейросети в бизнесе – это не про “технологию”, а про “социальную инженерию”
• Внедрение AI – это не IT-проект, а процесс управления изменениями.
• Успешное внедрение требует работы с корпоративной культурой и изменением мышления.
• Чем сложнее компания, тем важнее сначала работать с людьми, а уже потом с технологиями.
7. Будущее не за “AI, который делает всё”, а за “сборными AI-конструкторами”
• У каждой задачи своя нейросеть: Clode /GPT – для креатива и решения задач, Perplexity – для поиска.
• Настоящая эффективность AI – в комбинировании лучших решений под каждую задачу.
• Бизнесам нужен "AI-оркестр", а не "AI-скрипка" – много агентов, каждый для своей роли.
- - -
(Выводы, которые следуют из обсуждения, но явно не проговаривались или требуют нестандартного взгляда)
1. AI может стать не просто инструментом, а "зеркалом" бизнес-процессов
• AI не только решает задачи, но и показывает, где в компании бардак.
• Если AI не работает в компании, проблема в самих процессах, а не в технологиях.
• Искусственный интеллект – это "рентген" неэффективного менеджмента.
2. Компании хотят AI, но не хотят меняться
• Бизнес мечтает о «волшебной кнопке», которая сразу принесёт результаты.
• В реальности AI требует перестройки процессов, а это никому не хочется делать.
• Компании боятся признаться, что их системы работают на "костылях", и предпочитают ничего не менять.
3. Страх перед AI – это не страх технологий, а страх управленческой некомпетентности
• Менеджеры боятся не AI, а того, что AI покажет их неэффективность.
• Чем выше уровень управленческой компетентности, тем меньше сопротивление AI.
• "AI нас уволит" – не страх, а оправдание для тех, кто не хочет учиться новому.
4. Будущее AI – в «автоматизированном мышлении», а не просто в анализе данных
• Сегодня AI помогает с обработкой данных, но будущее – за моделированием решений.
• AI будет не просто анализировать, но и предлагать управленческие стратегии.
• Управленцы будущего – это люди, которые умеют быстро адаптировать AI-аналитику под реальный бизнес.
5. Большинство AI-стартапов умирает, потому что решает проблемы, которых нет
• Люди платят за боли, а не за "прикольные технологии".
• AI-продукты должны фокусироваться на задачах, которые приносят реальные убытки.
• «Стартапы-витаминки» не жизнеспособны – выживают только «обезболивающие» решения.
6. Нейросети в бизнесе – это не про “технологию”, а про “социальную инженерию”
• Внедрение AI – это не IT-проект, а процесс управления изменениями.
• Успешное внедрение требует работы с корпоративной культурой и изменением мышления.
• Чем сложнее компания, тем важнее сначала работать с людьми, а уже потом с технологиями.
7. Будущее не за “AI, который делает всё”, а за “сборными AI-конструкторами”
• У каждой задачи своя нейросеть: Clode /GPT – для креатива и решения задач, Perplexity – для поиска.
• Настоящая эффективность AI – в комбинировании лучших решений под каждую задачу.
• Бизнесам нужен "AI-оркестр", а не "AI-скрипка" – много агентов, каждый для своей роли.
- - -
👍1
Forwarded from Censum
#AI #Хвилософия #Интеллект #Мышление
Посмотрел интеллектуальное пиршество, подкаст Лекса Фридмана (родился в России, закончил MIT, занимается обучением АИшечки. управляющей человекоподобными роботами и ведёт популярный в техномире подкаст) и Иошуа Бахом (родился в Восточной Германии, сам себя считает нёрдом, разбирается примерно во всём - но особенно в интеллекте. Серьёзно: политология, теология, философия, биология, математика - включая теорию категорий и теорию игр, психология, социология, физика, палеонтология, etc. Является системщиком, методологом и вице-президентом фонда по развитию ИИ).
Вот некоторые ключевые идеи подкаста:
Интеллект — это способность создавать модели мира и предсказывать его поведение.
Сознание — это симуляция, созданная мозгом для взаимодействия с миром.
Искусственный интеллект — это не только технология, но и философский проект, который требует понимания природы человеческого разума.
Реальность может быть симуляцией, созданной более развитым интеллектом.
Эмоции — это механизм, который помогает нам взаимодействовать с миром и принимать решения.
Смысл жизни — это то, что мы создаем сами, и главная цель человечества — построить устойчивую цивилизацию.
____________________________
Но вам будет понятнее, зачем это слушать, если вы просто пощупаете на вкус механику и красоту его определений. Дальше - в основном либо прямые цитаты. либо (как успел записать на слух) упрощённые мысли (но цитаты - чаще). Любуйтесь:
Посмотрел интеллектуальное пиршество, подкаст Лекса Фридмана (родился в России, закончил MIT, занимается обучением АИшечки. управляющей человекоподобными роботами и ведёт популярный в техномире подкаст) и Иошуа Бахом (родился в Восточной Германии, сам себя считает нёрдом, разбирается примерно во всём - но особенно в интеллекте. Серьёзно: политология, теология, философия, биология, математика - включая теорию категорий и теорию игр, психология, социология, физика, палеонтология, etc. Является системщиком, методологом и вице-президентом фонда по развитию ИИ).
Вот некоторые ключевые идеи подкаста:
Интеллект — это способность создавать модели мира и предсказывать его поведение.
Сознание — это симуляция, созданная мозгом для взаимодействия с миром.
Искусственный интеллект — это не только технология, но и философский проект, который требует понимания природы человеческого разума.
Реальность может быть симуляцией, созданной более развитым интеллектом.
Эмоции — это механизм, который помогает нам взаимодействовать с миром и принимать решения.
Смысл жизни — это то, что мы создаем сами, и главная цель человечества — построить устойчивую цивилизацию.
____________________________
Но вам будет понятнее, зачем это слушать, если вы просто пощупаете на вкус механику и красоту его определений. Дальше - в основном либо прямые цитаты. либо (как успел записать на слух) упрощённые мысли (но цитаты - чаще). Любуйтесь:
Нёрд - тот, кто делится гипотезами о вселенной, остальные коммуницируют, чтобы договариваться (о чём-то)
Ницше - это шитпостинг 😊
Если ты относишься слишком серьёзно к себе, то ты не функционален (Волк - одиночка, Гессе)
Существование является параметром по умолчанию
В каком-то смысле обе Германии утратили свои интеллектуальные традиции, - даже убийство и изгнание евреев не помогло
Пи - не только величина, но и функция
Витгенштейн отменял некоторые лекции, если в зале не было Тьюринга, - он считал что нет смысла тратить время на других...
Современное ИИ - это ускоренная обработка информации [а не калькулятор]
Интеллект - способность решить проблемы, и способность моделировать
Интеллект - способность представлять вещи в виде паттернов, видеть структуру этих паттернов и быть способным предсказать следующий набор паттернов, чтобы понять смысл вещей
Некоторые проблемы настолько сложные, что система, которая их решает, должна осознавать сама себя и как она связана с окружающим миром
Интеллект - это проект реверсивной инженерии самого себя для взаимодействия с реальностью
Тест Тьюринга - это когда интеллект может объяснить сам-себя. По факту, ты проходишь тест Тьюринга, если можешь создать ИИ
Достаточно ли мы умны, чтобы понять самих себя?
Многие высокоинтеллектуальные люди не слишком хорошо осознают себя
Фундаментальный проект - создать систему самообучения. способность осмыслять мир и своё место в нём
Разумность - обладание особым классом моделей, а интеллект - способность создать их
За материальный мир ответственна одна из наших ментальных способностей
Видимый мир - в основном католическая культура
Бог - это платоническая форма организации. частью которой ты являешься
Бог - это подобие мультимозга
Общее ПО, одна и та же спецификация и обслуживается одна и та же структура в итоге
Бог - программист в этой MMORPG, а мы - игроки
Физический уровень - причинно-замкнутый, узкий, механический
Единственное, что реально - феноменальное, ты видишь только строгие паттерны
Для идеалиста - материальное - это сон
Материалист - это мир, который генерирует модели [вещей]
Мозг сам для себя пишет историю себя, и это нарратив, т.н. "реальность"
Сознательной может быть только симуляция, наш разум - симуляция (разум - это набор правил для создания симуляции, который создаёт всё. включая идею Я)
Мы живём внутри циклов обратной связи
Отождествления - это цель регулирования
Постоянное явление - результат контроля, поддерживающего паттерн
Идентичность - это ПО, по сути это отзеркаливание объектов от окружающего мира
Цвет и звук - это тип восприятия, в реальном мире их нет
Forwarded from Censum
Сознание - модель содержания твоего внимания. Механизм который эволюционировал для твоего движения
Ошибка функционирует в системе, пока она не накапливается в узлах сети
Я вижу вещи, которые могут оказаться моими отражениями (или тенями)
Внимание к вниманию - метанавык
Механизм внимания удерживает концепции
Системы не могут интегрировать смысл в повествование
Язык - отражение понимания в дискретном
Идеи не умирают, умирают только люди
Образы играют важную роль в трактате
Решение заключается в наиболее общей аппроксимации функций
Вероятность необходима для совместимости, а возможность - для выживания
Политика - это очень просто, пока ты не знаешь про теорию игр
Чем больше слоёв реальности ты моделируешь, тем сложнее всё становится {и тем труднее её объяснить]
Метаобучние - поиск архитектуры. Создание места для алгоритма, который автоматически ищет алгоритмы
Метаобучение - поиск алгоритма, который ищет алгоритмы для обучения алгоритмам
Дух - операционная система для автономного робота
Культура - это дух общества
Нужно подчиниться экосистеме вместо того, чтобы пытаться контролировать её
Общество зависит от способности контролировать всю планету
Одна строительная клетка в базе всех клеток
Замкнутая цепь охлаждения - машина, квартира, супермаркет и пр. Ты как кусок мяса в supply chain
Технологии в США находятся в состоянии стагнации с 1970-х годов
США переходят от общества с высоким уровнем доверия к обществу с низким уровнем доверия
Люди могут сказать, что все культуры хороши, но сами придерживаются только определённых из них
Люди сожгли деревья стоимость сто миллионов лет
Медитация - способ установить контроль внимания
Обычно мы смотрим только на несоответствие наших ожиданий и результатов
Огромное количество (неявной) информации не доступно нейросетям для анализа
Концепции, - адресное пространство для наших ментальных программ
Мозг не масштабируется
ИИ не принципиально важно наличие тела
Мотивация заставляет тебя сопротивляться окружающей среде
Закон, - очень странное ПО и оно в основном работает за счёт обработки вычислений
Эмпатия, это моделирование интерфейсного слоя другого человека в режиме реального времени. И возможна только благодаря тому, что процесс этот периодический
Справедливость, воздержание и мужество (идеал Фомы Аквинского)
Мы - вид, который создаёт государства
США оптимизированы не для устойчивого процесса, а для инноваций
Эмоции, это конфигурация когнитивной системы
Счастье, это печенье, которое мозг печет сам для себя
Ветхий завет, - реконструкция детства бога
YouTube
Подкаст об ИИ и не только. Лекс Фридман – Йошуа Бах. Часть 1
Гость данного подкаста, Йошуа Бах — немецкий исследователь искусственного интеллекта и когнитивист, специализирующийся на когнитивных архитектурах, ментальном представлении, эмоциях, социальном моделировании и многоагентных системах
0:00 - Вступление
3:14…
0:00 - Вступление
3:14…