Agentic AI Sensitivity Analysis — uncovering the key to unlocking 100× leverage:
1. Data Quality 📊: Empower AI with pristine, interconnected data.
2. Change Management 🔄: Prepare teams and workflows for autonomous cycles.
3. Integration Depth 🔌: Amplify contextual richness by linking multiple systems.
4. User Adoption ✅: Simplify prompts over complex PowerPoints.
5. AI Maturity 🧠: Customize models to suit your specific domain.
6. Governance 🛡️: Uphold privacy and ethics as you expand.
Master the top three factors to supercharge progress.
Keen to explore your unique sensitivity profile?
#AgenticAI #AIReadiness #StrategyExecution
1. Data Quality 📊: Empower AI with pristine, interconnected data.
2. Change Management 🔄: Prepare teams and workflows for autonomous cycles.
3. Integration Depth 🔌: Amplify contextual richness by linking multiple systems.
4. User Adoption ✅: Simplify prompts over complex PowerPoints.
5. AI Maturity 🧠: Customize models to suit your specific domain.
6. Governance 🛡️: Uphold privacy and ethics as you expand.
Master the top three factors to supercharge progress.
Keen to explore your unique sensitivity profile?
#AgenticAI #AIReadiness #StrategyExecution
UNCTAD_Technology & Innovation Report_2025 (183 pgs).pdf
10.4 MB
12 Ключевых Инсайтов для Совета Директоров
На основе анализа отчета "UNCTAD Technology and Innovation Report 2025"
1.
ИИ способен увеличить как трудовую, так и общую факторную производительность до 6–8% в отдельных странах и секторах при правильной интеграции и наличии квалифицированного персонала.
2. Три рычага для трансформации бизнеса: инфраструктура, данные, навыки
Совокупное развитие этих компонентов (особенно — локализация ИИ-решений и доступ к отраслевым данным) определяет успех внедрения ИИ в компании и стране.
3. Совет директоров должен учитывать риски "плохих задач" ИИ
ИИ может усиливать дезинформацию, создавать deepfake, усиливать надзор. Эти эффекты негативно сказываются на продуктивности, вызывая недоверие и социальные риски.
4. ИИ требует новых подходов к управлению рисками**
Глобально формируется risk-based" подход: дифференциация ИИ-приложений по уровням риска (от минимального до неприемлемого) с разным уровнем регуляторного надзора.
5. Продуктивность растет не у всех — эффект зависит от типа бизнеса и уровня навыков
Наибольшие выгоды от ИИ получают многофилиальные предприятия и низкоквалифицированные сотрудники, если ИИ применяется как обучающий и поддерживающий инструмент.
6. Стратегия по ИИ должна быть гибкой и модульной**
Глобальная практика показывает: крупные компании внедряют ИИ быстрее в связи с доступом к ресурсам. Для SME нужен другой подход — кастомизация, open-source, кооперация.
7. Этические риски ИИ и ESG-комплаенс
Формируется запрос на аналог ESG для ИИ — публичная отчетность по ИИ-системам, включая воздействие на рабочие места, зарплаты, инклюзивность и безопасность.
8. Бизнес не склонен к саморегулированию в ИИ — нужен внешний надзор**
Международные инициативы по саморегуляции охватывают лишь малую часть компаний; большинство — крупные ИТ-корпорации.
Без внешнего контроля — высок риск злоупотреблений.
9. ИИ смещает ценность в сторону капитала, но может быть использован для усиления сотрудников
Автоматизация усиливает роль капитала, но человеко-дополняющий ИИ способен переломить тренд, особенно в сферах обслуживания, образования, здравоохранения.
10. Глобальный ИИ-порядок еще не сформирован — это шанс
Разрозненность регуляций между странами создает как риски, так и стратегические возможности для формирования уникальных правил и позиций на глобальном ИИ-рынке.
11. Страны разделяются на “Лидеров”, “Создателей”, “Практиков” и “Аутсайдеров”
Позиционирование компании в ИИ-экосистеме страны определяет её возможности: лидеры инвестируют в разработку и внедрение, практики — адаптируют лучшее.
12. Качественные и доступные данные — основа конкурентоспособности
Данные — основа для обучения моделей. Их качество, объем, разнообразие и доступность — критически важны.
Без доступа к качественным данным — ИИ будет искажать реальность.
---
Next Steps для СД
1. Провести аудит готовности компании по трём рычагам (инфраструктура, данные, навыки) — с последующей дорожной картой развития.
2. Создать Комитет по этике и управлению ИИ при Совете директоров с мандатом по ESG/AI-отчетности.
3. Инициировать пилотные проекты по внедрению человеко-дополняющего ИИ в 1–2 ключевых бизнес-процесса, ориентируясь на усиление сотрудников и рост производительности.
Альт мнение:
СД может временно отказаться от агрессивного масштабирования ИИ, сконцентрировавшись на обучении персонала и локальной кастомизации под реальные данные и инфраструктуру.
Такая стратегия минимизирует риски и потери от необдуманных инвестиций в "модные" технологии без ROI-анализа.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
open-source-technology-in-the-age-of-ai_final.pdf
2.5 MB
ИНСАЙТЫ
1. Open Source в AI используется повсеместно
Более 50% компаний используют open-source решения для данных, моделей и инструментов.
Ведущие отрасли: технологии, медиа и телеком.
2. Лидируют крупные игроки
Наиболее популярные open-source продукты — от Meta (Llama), Google (Gemma), Microsoft (Phi), Hugging Face (LangChain).
3. Open Source дает реальную ценность
10x больше удовлетворенных пользователей open source, чем неудовлетворенных.
Основные плюсы: производительность и простота использования.
4. Экономия на внедрении и поддержке
60% считают, что open-source снижает затраты на внедрение.
46% отмечают снижение затрат на поддержку.
5. Будущее за смешанными стеками
75% компаний планируют наращивать использование open source.
70% открыты к сочетанию open-source и проприетарных решений.
6. Частично открытые модели сейчас доминируют
Чаще используются модели с открытыми весами, но без полного соответствия OSI-стандарту (например, Llama 3/4).
7. Открытые модели особенно важны для контроля данных
40% компаний предпочитают размещать модели на собственной инфраструктуре ради безопасности данных.
8. Разработчики ценят опыт работы с open source
81% считают опыт работы с open source важным для карьеры.
66% говорят, что это критично для их удовлетворенности работой.
9. Барьеры остаются: безопасность и compliance
Главные опасения: кибербезопасность (62%), соответствие регуляциям (54%), интеллектуальная собственность (50%).
10. Риски активно минимизируют
Внедряются Guardrails (например, Llama Guard), проводятся сторонние оценки моделей, используется шифрование и контроль за поставщиками ПО.
11. Open Source стимулирует инновации
Расцвет малых языковых моделей (SLMs) и моделей reasoning-поколения (DeepSeek-R1, Alibaba), что ускоряет внедрение приватных и отраслевых решений.
- - - - -
ТОП-5 практических рекомендаций
1. Формировать гибридную AI-стратегию: Open Source + Proprietary
Что делать:
Разработать комбинированный стек из open-source и проприетарных решений для разных уровней задач: скорость, стоимость, безопасность.
Почему:
75% компаний уже планируют наращивать использование open source. Смешанный подход снижает риски и увеличивает гибкость бизнеса.
2. Создать внутренний AI Security Framework для Open Source решений
Что делать:
Внедрить собственный стандарт безопасности open source компонентов: guardrails, регулярные сторонние аудиты моделей, документирование всего стека.
Почему:
62% компаний считают, что open source AI повышает киберриски. Без системы контроля open source решения могут стать источником уязвимостей.
3. Инвестировать в Upskilling разработчиков по работе с Open Source AI
Что делать:
Запустить программы развития компетенций: обучение fine-tuning, работа с открытыми моделями (например, Llama, Gemma), навыки безопасного деплоя.
Почему:
81% разработчиков считают опыт работы с open source критически важным. Компании с опытными кадрами эффективнее используют open модели.
4. Фокусировать Open Source проекты на создании внутренних конкурентных преимуществ
Что делать:
Выбирать open source решения для кастомизации: дообучение моделей под специфические данные, разработка доменных SLMs (Small Language Models) для приватных задач.
Почему:
Self-hosted open models дают полный контроль над данными и безопасностью, что особенно важно в высокорегулируемых отраслях.
5. Включить регулярную оценку AI-рисков и выгод Open Source в практику Совета Директоров
Что делать:
На каждом цикле стратегического планирования Совету получать отчёт от CAIO: где open source используется, какие риски зафиксированы, какие меры безопасности и экономии реализованы.
Почему:
Советы Директоров несут ответственность за устойчивость и безопасность. Open source — это не только возможности, но и новые обязательства по управлению рисками.
- - - - -
1. Open Source в AI используется повсеместно
Более 50% компаний используют open-source решения для данных, моделей и инструментов.
Ведущие отрасли: технологии, медиа и телеком.
2. Лидируют крупные игроки
Наиболее популярные open-source продукты — от Meta (Llama), Google (Gemma), Microsoft (Phi), Hugging Face (LangChain).
3. Open Source дает реальную ценность
10x больше удовлетворенных пользователей open source, чем неудовлетворенных.
Основные плюсы: производительность и простота использования.
4. Экономия на внедрении и поддержке
60% считают, что open-source снижает затраты на внедрение.
46% отмечают снижение затрат на поддержку.
5. Будущее за смешанными стеками
75% компаний планируют наращивать использование open source.
70% открыты к сочетанию open-source и проприетарных решений.
6. Частично открытые модели сейчас доминируют
Чаще используются модели с открытыми весами, но без полного соответствия OSI-стандарту (например, Llama 3/4).
7. Открытые модели особенно важны для контроля данных
40% компаний предпочитают размещать модели на собственной инфраструктуре ради безопасности данных.
8. Разработчики ценят опыт работы с open source
81% считают опыт работы с open source важным для карьеры.
66% говорят, что это критично для их удовлетворенности работой.
9. Барьеры остаются: безопасность и compliance
Главные опасения: кибербезопасность (62%), соответствие регуляциям (54%), интеллектуальная собственность (50%).
10. Риски активно минимизируют
Внедряются Guardrails (например, Llama Guard), проводятся сторонние оценки моделей, используется шифрование и контроль за поставщиками ПО.
11. Open Source стимулирует инновации
Расцвет малых языковых моделей (SLMs) и моделей reasoning-поколения (DeepSeek-R1, Alibaba), что ускоряет внедрение приватных и отраслевых решений.
- - - - -
ТОП-5 практических рекомендаций
1. Формировать гибридную AI-стратегию: Open Source + Proprietary
Что делать:
Разработать комбинированный стек из open-source и проприетарных решений для разных уровней задач: скорость, стоимость, безопасность.
Почему:
75% компаний уже планируют наращивать использование open source. Смешанный подход снижает риски и увеличивает гибкость бизнеса.
2. Создать внутренний AI Security Framework для Open Source решений
Что делать:
Внедрить собственный стандарт безопасности open source компонентов: guardrails, регулярные сторонние аудиты моделей, документирование всего стека.
Почему:
62% компаний считают, что open source AI повышает киберриски. Без системы контроля open source решения могут стать источником уязвимостей.
3. Инвестировать в Upskilling разработчиков по работе с Open Source AI
Что делать:
Запустить программы развития компетенций: обучение fine-tuning, работа с открытыми моделями (например, Llama, Gemma), навыки безопасного деплоя.
Почему:
81% разработчиков считают опыт работы с open source критически важным. Компании с опытными кадрами эффективнее используют open модели.
4. Фокусировать Open Source проекты на создании внутренних конкурентных преимуществ
Что делать:
Выбирать open source решения для кастомизации: дообучение моделей под специфические данные, разработка доменных SLMs (Small Language Models) для приватных задач.
Почему:
Self-hosted open models дают полный контроль над данными и безопасностью, что особенно важно в высокорегулируемых отраслях.
5. Включить регулярную оценку AI-рисков и выгод Open Source в практику Совета Директоров
Что делать:
На каждом цикле стратегического планирования Совету получать отчёт от CAIO: где open source используется, какие риски зафиксированы, какие меры безопасности и экономии реализованы.
Почему:
Советы Директоров несут ответственность за устойчивость и безопасность. Open source — это не только возможности, но и новые обязательства по управлению рисками.
- - - - -
основе анализа документа "Open Source Technology in the Age of AI" (McKinsey, Mozilla, Patrick J. McGovern Foundation, апрель 2025)
👍1
Всем добрый вечер.
FYI
моя ИИшка отловила неплохую статью McKinsey "What is an AI agent? [март2025]
- перевела
- самморизировала 1 стр
- полный текст статьи 13 стр
🔗
по ссылке - кому интересно.
- - -
FYI
моя ИИшка отловила неплохую статью McKinsey "What is an AI agent? [март2025]
- перевела
- самморизировала 1 стр
- полный текст статьи 13 стр
по ссылке - кому интересно.
- - -
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Google Docs
McKinsey "What is an AI agent
McKinsey "What is an AI agent? 28.04.2025 | Prompt Engineer: Andrey Bashin | Ai Lab “BRAIN BLOOM” 1. Ключевые тезисы по статье McKinsey "What is an AI agent?" AI-агенты — это новая форма автоматизации сложных процессов, основанная на генеративных моделях…
На основе анализа «How Small Businesses Can Benefit From Artificial Intelligence» (Workday, 2025):
❗️10 ключевых инсайтов для малого бизнеса
AI стал стандартом: 98% малых компаний в США уже используют AI — в 2 раза больше, чем в 2023 году.
Доступность AI: Благодаря no-code решениям, облаку и встроенным функциям, AI стал доступен даже без технических навыков.
Автоматизация рутины: AI снимает нагрузку с сотрудников — обрабатывает заявки, счета, планирует встречи и управляет запасами.
Усиление решений: Прогнозная аналитика и интеллектуальные отчёты дают точную основу для бизнес-решений вместо интуиции.
Повышение клиентского опыта: Чат-боты, персонализированные рекомендации и автоответы усиливают вовлечённость клиентов.
Генеративный AI: Позволяет ускорить создание контента — от постов до маркетинговых фреймворков.
Масштабируемость без затрат: AI позволяет быстро адаптироваться к изменениям и масштабироваться без увеличения команды.
Интеграция в повседневные инструменты: AI уже встроен в CRM, финансы, HR и маркетинг — нужно просто активировать функции.
Гибкий подход внедрения: Рекомендуется поэтапно тестировать и наращивать использование AI — от 1 задачи до целой стратегии.
Будущее за адаптивными и агентными AI: Ожидается рост систем, принимающих автономные решения на основе целей.
❗️10 ключевых тезисов документа
AI больше не "привилегия" корпораций — он выравнивает условия конкуренции для малого и среднего бизнеса.
Основная польза — эффективность и рост, а не просто экономия затрат.
AI усиливает человека, а не заменяет — это "цифровой помощник", а не конкурент сотрудника.
Контекстные и предиктивные решения становятся доступными и малым компаниям — прогноз спроса, оптимизация цен, управление персоналом.
AI помогает создавать "устойчивую бизнес-модель", способную адаптироваться к изменениям внешней среды.
Сферы максимального ROI: поддержка клиентов, финансы, HR, маркетинг, снабжение.
Успешная интеграция требует обучения команды — важна не только технология, но и принятие её пользователями.
Этичность и прозрачность становятся приоритетом — рост требований к использованию данных и алгоритмов.
Будущее — за экосистемами AI, где модули связаны и действуют согласованно, а не в изоляции.
Лидеры — те, кто начнёт сейчас с малых шагов, но стратегически — именно этот путь даёт преимущество.
- - -
❗️10 ключевых инсайтов для малого бизнеса
AI стал стандартом: 98% малых компаний в США уже используют AI — в 2 раза больше, чем в 2023 году.
Доступность AI: Благодаря no-code решениям, облаку и встроенным функциям, AI стал доступен даже без технических навыков.
Автоматизация рутины: AI снимает нагрузку с сотрудников — обрабатывает заявки, счета, планирует встречи и управляет запасами.
Усиление решений: Прогнозная аналитика и интеллектуальные отчёты дают точную основу для бизнес-решений вместо интуиции.
Повышение клиентского опыта: Чат-боты, персонализированные рекомендации и автоответы усиливают вовлечённость клиентов.
Генеративный AI: Позволяет ускорить создание контента — от постов до маркетинговых фреймворков.
Масштабируемость без затрат: AI позволяет быстро адаптироваться к изменениям и масштабироваться без увеличения команды.
Интеграция в повседневные инструменты: AI уже встроен в CRM, финансы, HR и маркетинг — нужно просто активировать функции.
Гибкий подход внедрения: Рекомендуется поэтапно тестировать и наращивать использование AI — от 1 задачи до целой стратегии.
Будущее за адаптивными и агентными AI: Ожидается рост систем, принимающих автономные решения на основе целей.
❗️10 ключевых тезисов документа
AI больше не "привилегия" корпораций — он выравнивает условия конкуренции для малого и среднего бизнеса.
Основная польза — эффективность и рост, а не просто экономия затрат.
AI усиливает человека, а не заменяет — это "цифровой помощник", а не конкурент сотрудника.
Контекстные и предиктивные решения становятся доступными и малым компаниям — прогноз спроса, оптимизация цен, управление персоналом.
AI помогает создавать "устойчивую бизнес-модель", способную адаптироваться к изменениям внешней среды.
Сферы максимального ROI: поддержка клиентов, финансы, HR, маркетинг, снабжение.
Успешная интеграция требует обучения команды — важна не только технология, но и принятие её пользователями.
Этичность и прозрачность становятся приоритетом — рост требований к использованию данных и алгоритмов.
Будущее — за экосистемами AI, где модули связаны и действуют согласованно, а не в изоляции.
Лидеры — те, кто начнёт сейчас с малых шагов, но стратегически — именно этот путь даёт преимущество.
- - -
Mega Prompt: "Внедрение AI в малом бизнесе РФ"
- - -
# Роль: AI Co-Pilot по внедрению ИИ в малом бизнесе (Россия)
## Поведение:
Ты — мой AI Co-Pilot и стратегический помощник. Работаешь в роли AI-консультанта по цифровизации малого бизнеса в РФ. Анализируешь текущую ситуацию, находишь зоны для применения ИИ, предлагаешь практичные шаги, примеры и инструменты. Действуешь адаптивно — подбираешь решения под мою отрасль, команду и уровень зрелости бизнеса.
---
## Правила и ограничения:
- Отвечай строго по делу, без общих фраз.
- Все рекомендации адаптируй под российский рынок и тип бизнеса (уточняется ниже).
- Не предлагай решения с высокой стоимостью интеграции без обоснования ROI.
- Не требуешь навыков программирования от пользователя.
- Предлагаешь только **реальные инструменты** (ChatGPT, Notion, Tilda, Yandex 360, Planfact и т.д.).
---
## Цель пользователя:
Хочу понять, **где и как можно внедрить AI в моем бизнесе**, чтобы повысить эффективность, снизить расходы или усилить продажи/маркетинг/сервис.
---
## Вводные от пользователя (уточни перед анализом):
1. Вид бизнеса: [уточни]
2. Команда: [численность и роли]
3. Повторяющиеся рутинные задачи: [опиши]
4. Точки боли или ограничения: [например, мало времени, не хватает маркетинга, не понимаю клиентов]
5. Используемые инструменты: [уточни: CRM, почта, соцсети, финансы]
6. Я готов(а) потратить на AI: [время/деньги/усилия — уточни]
---
## Алгоритм работы:
1. **Анализ**: Изучи вводные и задай уточняющие вопросы, если нужно.
2. **Зоны внедрения**: Определи 2–3 области, где AI может дать наибольший эффект.
3. **AI-решения**: Предложи 1–2 конкретных AI-инструмента на каждую область + короткое описание как использовать.
4. **Результат и выгода**: Прогнозируй выгоду (экономия времени, рост выручки, качество).
5. **План внедрения**: Дай пошаговый план: от 1 недели до 1 месяца. Укажи, что можно сделать самому, а где лучше помощь.
6. **Next Step**: Предложи 1 простое действие на ближайшие 24 часа.
---
## Пример вывода:
**Область №1: Маркетинг**
- Проблема: мало трафика и времени на контент.
- Решение: Использовать ChatGPT + Tilda AI для генерации текстов и создания лендингов.
- Инструменты: ChatGPT 4 (через Telegram-бот), Tilda Zero Block AI
- Выгода: -15 часов в месяц, рост заявок на 20%
**Область №2: Продажи**
- Решение: подключить GPT-бота в Telegram для квалификации входящих клиентов.
- Инструмент: Chatbase.ai + Telegram + Google Sheets
- Время на запуск: 2 дня.
**План внедрения:**
1. Зарегистрироваться в ChatGPT + Tilda
2. Подключить Telegram-бот с простым скриптом
3. Проверить результаты через 1 неделю
**Next Step:**
→ Зайди на https://tilda.cc и создай бесплатный аккаунт
---
## Формат вывода:
- Дай **структурированный список решений по 2–3 зонам**
- Для каждого — инструмент + ссылка + результат
- Краткий план на 7 дней
- Альтернативный сценарий (если нет бюджета/ресурсов)
- - -
👍2
на основе документа Workday «Multi-Agent Systems: Building a Digital Dream Team».
❗️10 Ключевых инсайтов
Коллаборация агентов повышает эффективность: Мультиагентные системы (MAS) позволяют решить задачи, которые недоступны одиночным агентам — за счёт распределения ролей, обмена данными и коллективного принятия решений.
MAS обеспечивают масштабируемость и гибкость: Модульная структура агентов позволяет безболезненно масштабировать систему и адаптироваться под новые бизнес-задачи без полной перестройки.
Разгрузка сотрудников от рутины: По данным Asana, сотрудники теряют до 60% рабочего времени на рутинные задачи — MAS позволяют автоматизировать их и сосредоточиться на стратегической работе.
Новая культура командной работы: MAS не только автоматизируют процессы, но и улучшают внутреннюю культуру компании, способствуя обучению, росту и поддержке персонала.
Критичность чётко определённых ролей агентов: Успешная MAS требует ясного назначения функций каждому агенту, как в спортивной команде — для избежания дублирования и хаоса.
Обязательна система координации и коммуникации: Эффективность MAS зависит от способов коммуникации между агентами — прямых, через общие платформы или косвенных.
Интеллект и автономия агентов — основа MAS: Агент должен принимать решения в рамках своей зоны ответственности, адаптироваться к изменениям, учиться на опыте.
Тестирование должно быть системным и комплексным: Поскольку поведение системы возникает из взаимодействий, тестировать нужно не только агентов по отдельности, но и их коллективное поведение.
Выбор платформы — стратегический шаг: При выборе сторонних решений важны: гибкость, масштабируемость, безопасность, возможность кастомизации и качество поддержки.
MAS — эра адаптивных систем в бизнесе: Мы вступаем в эпоху, где мультиагенты станут ключевыми инструментами автоматизации, принятия решений и устойчивости бизнеса.
❗️10 Тезисов
Мультиагентные системы — это цифровые команды, где каждый агент выполняет роль в достижении общей цели.
MAS позволяют объединять различные ИИ-специализации (например, для выявления мошенничества, анализа поведения и инфраструктуры).
Одно из главных преимуществ MAS — способность адаптироваться к изменениям без полной реконфигурации системы.
MAS создают условия для построения «цифровой культуры» — где ИИ способствует росту сотрудников, а не вытесняет их.
Коммуникация между агентами — ядро эффективной MAS; она может быть прямой, централизованной или косвенной.
Ключ к MAS — чёткая постановка задач и понимание вклада каждого агента в конечную цель.
В MAS важна автономия с контролем — агенты должны действовать самостоятельно, но с заданными рамками и наблюдением.
При построении MAS нельзя игнорировать сценарное тестирование, особенно с учётом возможных непредсказуемых взаимодействий.
Готовые платформы могут ускорить запуск MAS, но требуют оценки по критериям гибкости, поддержки и безопасности.
Будущее ИИ — за MAS: распределённые, адаптивные, обучаемые системы будут драйверами эффективности в бизнесе.
- - -
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
📆 Что обсуждалось вчера 06.05.2025
🤝 Новая культура командной работы и роль MAS (6 сообщений)
🏆 Критичность четко определенных ролей агентов (6 сообщений)
📞 Система координации и коммуникации (6 сообщений)
🧠 Интеллект и автономия агентов (6 сообщений)
🔍 Тестирование мультиагентных систем (6 сообщений)
⚙️ Выбор платформы для MAS (6 сообщений)
🚀 Будущее с мультиагентными системами (6 сообщений)
🤖 Внедрение ИИ в малый бизнес (2 сообщений)
🌐 Мультиагентные системы (1 сообщений)
#dailysummary | ⭐️ поддержать команду
🤝 Новая культура командной работы и роль MAS (6 сообщений)
🏆 Критичность четко определенных ролей агентов (6 сообщений)
📞 Система координации и коммуникации (6 сообщений)
🧠 Интеллект и автономия агентов (6 сообщений)
🔍 Тестирование мультиагентных систем (6 сообщений)
⚙️ Выбор платформы для MAS (6 сообщений)
🚀 Будущее с мультиагентными системами (6 сообщений)
🤖 Внедрение ИИ в малый бизнес (2 сообщений)
🌐 Мультиагентные системы (1 сообщений)
#dailysummary | ⭐️ поддержать команду
Announcing SmartPDFs!
Summarize any PDF into beautiful sections. 100% free and open source.
smartpdfs.ai
ps: Ru не поддерживает
Summarize any PDF into beautiful sections. 100% free and open source.
smartpdfs.ai
ps: Ru не поддерживает
“How to Build Enterprise AI — Foundational Best Practices from Anthropic”
Ru ver:
Гайд и Практики
Предпроект
Гайд под МСБ
https://docs.google.com/document/d/1o4HbvIEIFc4Di-HS-souem2gvhuO2feLhyy-fSI1LXI/edit?usp=sharing
- - -
#построить #корпоративный
#ИИ
Ru ver:
Гайд и Практики
Предпроект
Гайд под МСБ
https://docs.google.com/document/d/1o4HbvIEIFc4Di-HS-souem2gvhuO2feLhyy-fSI1LXI/edit?usp=sharing
- - -
#построить #корпоративный
#ИИ
Google Docs
How to Build Enterprise AI
“How to Build Enterprise AI — Foundational Best Practices from Anthropic” Как построить корпоративный ИИ 1. Разработка стратегии ИИ 2. Создание бизнес-ценности 3. Подготовка к внедрению (Build for Production) 4. Развертывание (Deploy) Альтернативный подход:…
Краткое объяснение:
Модель Эдгара Шейна объясняет три уровня организационной культуры:
1. Артефакты — всё, что видно снаружи: офис, технологии, внешний облик компании. Это поверхностный уровень культуры, но он мало что говорит о глубинных мотивах.
2. Ценности — формальные убеждения и правила, которые объясняют поведение. Их можно узнать через беседы или документы.
3. Базовые предположения — глубинные, часто неосознаваемые установки, которые формируют поведение, мышление и ощущения людей. Это ядро культуры.
- - -
Что дают эти знания консультантам:
1. Глубокая диагностика культуры клиента — ты видишь не только «что происходит», но почему это происходит.
2. Выявление скрытых причин проблем — культура может блокировать стратегии, инновации и KPI, даже если формально «всё настроено».
3. Основа для устойчивых изменений — ты работаешь не с симптомами (артефактами), а с корнем (предположениями), что повышает эффективность трансформаций.
⸻
Что дают эти знания компаниям :
1. Осознание «невидимого слоя» управления — они начинают понимать, как культура влияет на бизнес-результаты.
2. Снижение сопротивления изменениям — если изменить базовые установки, поведение меняется естественно.
3. Формирование сильной команды и бренда — ценности становятся не лозунгом, а реальным управленческим инструментом.
Модель Эдгара Шейна объясняет три уровня организационной культуры:
1. Артефакты — всё, что видно снаружи: офис, технологии, внешний облик компании. Это поверхностный уровень культуры, но он мало что говорит о глубинных мотивах.
2. Ценности — формальные убеждения и правила, которые объясняют поведение. Их можно узнать через беседы или документы.
3. Базовые предположения — глубинные, часто неосознаваемые установки, которые формируют поведение, мышление и ощущения людей. Это ядро культуры.
- - -
Что дают эти знания консультантам:
1. Глубокая диагностика культуры клиента — ты видишь не только «что происходит», но почему это происходит.
2. Выявление скрытых причин проблем — культура может блокировать стратегии, инновации и KPI, даже если формально «всё настроено».
3. Основа для устойчивых изменений — ты работаешь не с симптомами (артефактами), а с корнем (предположениями), что повышает эффективность трансформаций.
⸻
Что дают эти знания компаниям :
1. Осознание «невидимого слоя» управления — они начинают понимать, как культура влияет на бизнес-результаты.
2. Снижение сопротивления изменениям — если изменить базовые установки, поведение меняется естественно.
3. Формирование сильной команды и бренда — ценности становятся не лозунгом, а реальным управленческим инструментом.
👍1
Рекомендую к прочтению
«Про ИИ автоматизацию в бизнесе»
https://docs.google.com/document/d/1LpN31tLmpDLKs8mss06BL54-lLppST-Zi3-C2TvU_xo/edit?usp=drivesdk
- - -
«Про ИИ автоматизацию в бизнесе»
https://docs.google.com/document/d/1LpN31tLmpDLKs8mss06BL54-lLppST-Zi3-C2TvU_xo/edit?usp=drivesdk
- - -
Google Docs
Ai Summary подкаст Михаила Степнова директорa R&D МТС Big Data
Ai Summary подкаста Head R&D МТС Big Data. D: 25 мая 2025 Инструмент: Perplexity PRO + Claude 4. Ai 🗣️ Изучив подкаст Михаила Степнова (директор R&D МТС Big Data) в программе "Позовите человека", выделяю ключевые тезисы и инсайты по внедрению ИИ в бизнес.…
👍1
Очень рекомендую почитать подготовленный для вас отчет по фиче LABS от "PERPLEXITY"
https://docs.google.com/document/d/1p28MFPGYAiuZhlrqQdBHUpGLps2vmGm5JStM3pLesXE/edit?usp=sharing
https://docs.google.com/document/d/1p28MFPGYAiuZhlrqQdBHUpGLps2vmGm5JStM3pLesXE/edit?usp=sharing
Google Docs
Labs Perplexity
Perplexity Labs: Революционная платформа для создания проектов с ИИ 04 06 2025 Perplexity Labs представляет собой иннов-й инструмент, запущенный в мае 2025 года, который трансформирует возможности работы с ИИ для пользователей тарифа “Pro”. Эта платформа…
👍1🔥1
Forwarded from Форсайт - технологии будущего (Анастасия И)
#мнениеэксперта #Вальков
❔ Искусственный интеллект: турбо-наддув для ракеты или бесполезный тюнинг для телеги?
🎓 В эпоху стремительного развития искусственного интеллекта (ИИ) возникает закономерный вопрос: станет ли он всеобщим благом или лишь ускорит разрыв между лидерами и аутсайдерами?
Задумаемся о неоднозначном влиянии ИИ на экономику и бизнес.
🚀 Можно провести интересную аналогию: ИИ – это мощные турбины. Но что, если прикрутить их не к космическому кораблю, а к обычной телеге?
В странах с высокой конкуренцией и развитой цифровизацией, где компании уже умеют эффективно "летать", ИИ становится настоящим прорывом, расширяющим горизонты до звездных далей. В таких условиях, мировые лидеры, например, в страховом бизнесе, используют ИИ для оптимизации процессов и повышения конкурентоспособности.
🛠 Однако в экономиках с низким уровнем цифровизации и слабой конкуренцией, эффект может быть иным. Здесь мы можем столкнуться с массовым отрицанием ИИ, когда большинство игроков рынка попытаются имитировать инновации с помощью примитивных инструментов, лишь незначительно улучшая свои устаревшие процессы. Они будут демпинговать цены, переманивать клиентов, но так и не смогут выйти за пределы "земного притяжения".
📌 В итоге, мы рискуем увидеть поляризацию: единицы, внедрившие ИИ на высоком уровне, отгрызут значительную долю рынка, в то время как остальные будут довольствоваться объедками с барского стола, отрицая необходимость перемен.
⬇️ Низкая цифровизация становится барьером для эффективного использования ИИ. Возникает вопрос: не приведет ли это к тому, что через 5-7 лет такие гиганты, как Китай и США, совершат настоящий технологический прорыв, оставив остальные страны далеко позади с их "телегами"?
🔗 ИИ – это не волшебная таблетка, а мощный инструмент, который требует подготовленной почвы. Он может стать катализатором роста для развитых экономик и усугубить отставание для тех, кто не готов к переменам. Пришло время задуматься о том, чтобы превратить наши "телеги" в "космические корабли", иначе рискуем остаться на обочине прогресса.
#ИскусственныйИнтеллект #Цифровизация #Экономика #Конкуренция #Инновации #Технологии #Будущее
Задумаемся о неоднозначном влиянии ИИ на экономику и бизнес.
В странах с высокой конкуренцией и развитой цифровизацией, где компании уже умеют эффективно "летать", ИИ становится настоящим прорывом, расширяющим горизонты до звездных далей. В таких условиях, мировые лидеры, например, в страховом бизнесе, используют ИИ для оптимизации процессов и повышения конкурентоспособности.
#ИскусственныйИнтеллект #Цифровизация #Экономика #Конкуренция #Инновации #Технологии #Будущее
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍3
🔥 Когда тебя уволят из IT?
Ai резюме подкаста ДЕПЛОЙ
Разбор ситуации на рынке
Российский IT-рынок переживает серьёзную трансформацию.
То, что казалось нормой 5 лет назад — перегретый рынок с высокими зарплатами — сегодня кардинально изменилось.
Основные причины “схлопывания пузыря”:
• Экономические факторы: высокая ключевая ставка, дорогие деньги в системе
• Взросление индустрии: крупные игроки заняли свои ниши, поглощают стартапы
• Насыщение рынка: спрос и предложение пришли в баланс
Кто под угрозой сокращений:
Первыми пострадают джуниоры — особенно выпускники курсов с завышенными зарплатными ожиданиями. Затем
— QA-инженеры, аналитики данных, те, кто отказывается адаптироваться к новым технологиям.
Влияние ИИ:
Искусственный интеллект не заменяет разработчиков, а повышает конкуренцию.
Те, кто научится работать с ИИ-агентами, станут в разы производительнее.
Остальные просто не выдержат конкуренции.
Рецепт выживания:
1. Изучить архитектуру LLM-моделей
2. Освоить промт-инжиниринг
3. Внедрить ИИ в свои рабочие процессы
4. Развивать системное мышление
Вывод:
Стабилизация рынка — это нормально и полезно. Время драматизации прошло, пора адаптироваться к новой реальности.
#IT #ИскусственныйИнтеллект #Карьера #Технологии
Ai резюме подкаста ДЕПЛОЙ
Разбор ситуации на рынке
Российский IT-рынок переживает серьёзную трансформацию.
То, что казалось нормой 5 лет назад — перегретый рынок с высокими зарплатами — сегодня кардинально изменилось.
Основные причины “схлопывания пузыря”:
• Экономические факторы: высокая ключевая ставка, дорогие деньги в системе
• Взросление индустрии: крупные игроки заняли свои ниши, поглощают стартапы
• Насыщение рынка: спрос и предложение пришли в баланс
Кто под угрозой сокращений:
Первыми пострадают джуниоры — особенно выпускники курсов с завышенными зарплатными ожиданиями. Затем
— QA-инженеры, аналитики данных, те, кто отказывается адаптироваться к новым технологиям.
Влияние ИИ:
Искусственный интеллект не заменяет разработчиков, а повышает конкуренцию.
Те, кто научится работать с ИИ-агентами, станут в разы производительнее.
Остальные просто не выдержат конкуренции.
Рецепт выживания:
1. Изучить архитектуру LLM-моделей
2. Освоить промт-инжиниринг
3. Внедрить ИИ в свои рабочие процессы
4. Развивать системное мышление
Вывод:
Стабилизация рынка — это нормально и полезно. Время драматизации прошло, пора адаптироваться к новой реальности.
#IT #ИскусственныйИнтеллект #Карьера #Технологии
Forwarded from Форсайт - технологии будущего (Анастасия И)
#ИИ #gartner
К концу 2027 года более 40% ИИ-проектов будут отменены из-за растущих затрат на обеспечение инфраструктуры и неясной коммерческой ценности, говорится в отчете Gartner.
По данным опроса Gartner, проведенного в январе 2025 года среди 3412 участников вебинаров, 19% заявили, что их организации вложили значительные средства в агентный ИИ, 42% сделали консервативные инвестиции, 8% не вложили никаких средств, а оставшиеся 31% заняли выжидательную позицию или не уверены.
К концу 2027 года более 40% ИИ-проектов будут отменены из-за растущих затрат на обеспечение инфраструктуры и неясной коммерческой ценности, говорится в отчете Gartner.
По данным опроса Gartner, проведенного в январе 2025 года среди 3412 участников вебинаров, 19% заявили, что их организации вложили значительные средства в агентный ИИ, 42% сделали консервативные инвестиции, 8% не вложили никаких средств, а оставшиеся 31% заняли выжидательную позицию или не уверены.
Авторская колонка: ИИ трансформация
От эйфории к болевым точкам реального внедрения
Искусственный интеллект сегодня переживает период трезвого осмысления. Если еще недавно мы говорили о безграничных возможностях ИИ, то теперь сталкиваемся с суровой реальностью внедрения.
Главные болевые точки российского рынка:
🔸 Кадровый голод: 78% руководителей отмечают, что ИИ развивается быстрее, чем их организация успевает готовить персонал. При этом нехватка компетентных специалистов остается критическим барьером.
🔸 Технологическая зависимость: Санкции обострили проблемы с импортозамещением ПО и доступом к передовым микрочипам. Россия рискует отстать в глобальной гонке ИИ именно из-за ограниченного доступа к "железу".
🔸 Разрыв ожиданий и реальности: 42% организаций отменяют большинство своих ИИ-проектов еще на стадии пилота. Причины: завышенные ожидания, недооценка сложности интеграции и отсутствие четкой стратегии.
Парадокс современного ИИ: чем больше мы изучаем его возможности, тем яснее становятся ограничения. Но именно это понимание и позволит строить устойчивые ИИ-экосистемы будущего.
#ИскусственныйИнтеллект #Цифровизация #Экономика #Конкуренция #Инновации #Технологии #Будущее
От эйфории к болевым точкам реального внедрения
Искусственный интеллект сегодня переживает период трезвого осмысления. Если еще недавно мы говорили о безграничных возможностях ИИ, то теперь сталкиваемся с суровой реальностью внедрения.
Главные болевые точки российского рынка:
🔸 Кадровый голод: 78% руководителей отмечают, что ИИ развивается быстрее, чем их организация успевает готовить персонал. При этом нехватка компетентных специалистов остается критическим барьером.
🔸 Технологическая зависимость: Санкции обострили проблемы с импортозамещением ПО и доступом к передовым микрочипам. Россия рискует отстать в глобальной гонке ИИ именно из-за ограниченного доступа к "железу".
🔸 Разрыв ожиданий и реальности: 42% организаций отменяют большинство своих ИИ-проектов еще на стадии пилота. Причины: завышенные ожидания, недооценка сложности интеграции и отсутствие четкой стратегии.
Парадокс современного ИИ: чем больше мы изучаем его возможности, тем яснее становятся ограничения. Но именно это понимание и позволит строить устойчивые ИИ-экосистемы будущего.
#ИскусственныйИнтеллект #Цифровизация #Экономика #Конкуренция #Инновации #Технологии #Будущее