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…
Безопасность и выравнивание AGI: как OpenAI видит будущее ИИ
OpenAI делает ставку на безопасность искусственного интеллекта (AI), рассматривая его как процесс управления рисками и максимизации пользы для человечества.
🔹 Эволюционный подход к AGI
Компания отошла от идеи “одного большого скачка” в развитии AGI, вместо этого внедряя принцип итеративного развертывания. Это позволяет постепенно адаптироваться к изменениям и снижать риски.
🔹 Основные угрозы AGI
1️⃣ Человеческие злоупотребления – цензура, пропаганда, кибератаки.
2️⃣ Несоответствие целям пользователя – модели могут принимать нежелательные решения.
3️⃣ Социальная дестабилизация – рост неравенства и сдвиг норм.
🔹 Принципы OpenAI по обеспечению безопасности:
✅ Многослойная защита – наложение механизмов безопасности, тестирование и мониторинг.
✅ Итеративное развертывание – адаптация моделей через опыт реального использования.
✅ Методы, масштабируемые с ростом ИИ – улучшение выравнивания моделей по мере их усложнения.
✅ Контроль со стороны человека – AI должен оставаться управляемым, прозрачным и соответствовать демократическим принципам.
Заключение: OpenAI признаёт неопределенность будущего, но нацелен на построение AI, который служит интересам всего общества. 💡
источник
- - -
#AIБезопасность #БудущееИИ #OpenAI
OpenAI делает ставку на безопасность искусственного интеллекта (AI), рассматривая его как процесс управления рисками и максимизации пользы для человечества.
🔹 Эволюционный подход к AGI
Компания отошла от идеи “одного большого скачка” в развитии AGI, вместо этого внедряя принцип итеративного развертывания. Это позволяет постепенно адаптироваться к изменениям и снижать риски.
🔹 Основные угрозы AGI
1️⃣ Человеческие злоупотребления – цензура, пропаганда, кибератаки.
2️⃣ Несоответствие целям пользователя – модели могут принимать нежелательные решения.
3️⃣ Социальная дестабилизация – рост неравенства и сдвиг норм.
🔹 Принципы OpenAI по обеспечению безопасности:
✅ Многослойная защита – наложение механизмов безопасности, тестирование и мониторинг.
✅ Итеративное развертывание – адаптация моделей через опыт реального использования.
✅ Методы, масштабируемые с ростом ИИ – улучшение выравнивания моделей по мере их усложнения.
✅ Контроль со стороны человека – AI должен оставаться управляемым, прозрачным и соответствовать демократическим принципам.
Заключение: OpenAI признаёт неопределенность будущего, но нацелен на построение AI, который служит интересам всего общества. 💡
источник
- - -
#AIБезопасность #БудущееИИ #OpenAI
Openai
How we think about safety and alignment
The mission of OpenAI is to ensure artificial general intelligence (AGI) benefits all of humanity. Safety—the practice of enabling AI’s positive impacts by mitigating the negative ones—is thus core to our mission.
❤1👍1
Anthropic представила свои рекомендации Белому дому по разработке AI Action Plan. Основные предложения:
1. Национальная безопасность – создание стандартов оценки ИИ на предмет угроз, инфраструктуры тестирования и команд анализа уязвимостей.
2. Экспортный контроль – ограничение поставок полупроводников и контроль над развертыванием мощных ИИ-систем в других странах.
3. Безопасность лабораторий – улучшение киберзащиты и связь между AI-лабораториями и спецслужбами.
4. Энергетическая инфраструктура – расширение мощностей на 50 ГВт к 2027 году.
5. Госуправление – внедрение ИИ в государственные процессы для повышения эффективности.
6. Экономические последствия – адаптация механизмов сбора данных и прогнозирование изменений на рынке труда.
Полный документ доступен здесь.
1. Национальная безопасность – создание стандартов оценки ИИ на предмет угроз, инфраструктуры тестирования и команд анализа уязвимостей.
2. Экспортный контроль – ограничение поставок полупроводников и контроль над развертыванием мощных ИИ-систем в других странах.
3. Безопасность лабораторий – улучшение киберзащиты и связь между AI-лабораториями и спецслужбами.
4. Энергетическая инфраструктура – расширение мощностей на 50 ГВт к 2027 году.
5. Госуправление – внедрение ИИ в государственные процессы для повышения эффективности.
6. Экономические последствия – адаптация механизмов сбора данных и прогнозирование изменений на рынке труда.
Полный документ доступен здесь.
📌 Бриф для AI x-Forеsight: Подай свою задачу на разбор!
👋 Если у тебя есть сложная бизнес-проблема, которую трудно решить стандартными методами — заполни этот мини-бриф, и мы разберем её в AI x-Forеsight.
📍 Важно: чем точнее информация, тем быстрее мы найдем эффективное решение.
⸻
1️⃣ Описание проблемы
❓ В чем суть задачи?
(Опиши кратко, но емко, какая проблема требует решения. Например: “Падает конверсия в продажах, но неясно почему” или “Не можем выйти на B2B-клиентов в новой нише”.)
📍 Какие есть ограничения?
(Например: “Бюджет не более X”, “Нужно решение за 2 недели”, “Рынок России, B2B IT-сектор” и т. д.)
🎯 Какой результат считаешь успешным?
(Какие метрики/показатели должны улучшиться?)
⸻
2️⃣ Контекст бизнеса
🏢 В какой сфере работает бизнес?
(IT, финансы, производство, e-commerce и т. д.)
👥 Кто ваша целевая аудитория?
(Малый/средний/крупный бизнес, физлица, B2B/B2C)
📊 Какие данные есть по проблеме?
(Например: CRM-данные, отчеты, динамика продаж, воронка, гипотезы, которые уже тестировали)
⸻
3️⃣ Возможные решения (если есть гипотезы)
🔍 Пробовали ли уже что-то делать?
(Какие шаги предпринимались? Почему не сработало?)
⚡️ Какие идеи для решения уже есть?
(Даже если нет четкого понимания, что делать — напиши любые мысли)
⸻
4️⃣ Формат ответа, который тебе удобен
📌 Что тебе важнее в решении?
• Готовые рекомендации и план действий
• Глубокий анализ ситуации
• Разбор через AI-модели и прогнозы
• Кейсы и примеры из других бизнесов
📌 Как ты хочешь получить разбор?
• Краткое резюме (текст)
• Развернутый разбор (PDF/презентация)
• Видео-разбор с пояснением
📌 Нужно ли сохранить анонимность?
• Да
• Нет, можно публиковать кейс
⸻
✍️ Заполни бриф и отправь нам! Мы выберем самые интересные кейсы и бесплатно разберем их в AI x-Forеsight с детальным анализом и инсайтами.
Брифы и предварительные описания задач отправляйте нам на @fastforesight
🚀 Не теряй время — заполняй и получай готовое решение! Количество бесплатных мест для разбора ограничено😉
👋 Если у тебя есть сложная бизнес-проблема, которую трудно решить стандартными методами — заполни этот мини-бриф, и мы разберем её в AI x-Forеsight.
📍 Важно: чем точнее информация, тем быстрее мы найдем эффективное решение.
⸻
1️⃣ Описание проблемы
❓ В чем суть задачи?
(Опиши кратко, но емко, какая проблема требует решения. Например: “Падает конверсия в продажах, но неясно почему” или “Не можем выйти на B2B-клиентов в новой нише”.)
📍 Какие есть ограничения?
(Например: “Бюджет не более X”, “Нужно решение за 2 недели”, “Рынок России, B2B IT-сектор” и т. д.)
🎯 Какой результат считаешь успешным?
(Какие метрики/показатели должны улучшиться?)
⸻
2️⃣ Контекст бизнеса
🏢 В какой сфере работает бизнес?
(IT, финансы, производство, e-commerce и т. д.)
👥 Кто ваша целевая аудитория?
(Малый/средний/крупный бизнес, физлица, B2B/B2C)
📊 Какие данные есть по проблеме?
(Например: CRM-данные, отчеты, динамика продаж, воронка, гипотезы, которые уже тестировали)
⸻
3️⃣ Возможные решения (если есть гипотезы)
🔍 Пробовали ли уже что-то делать?
(Какие шаги предпринимались? Почему не сработало?)
⚡️ Какие идеи для решения уже есть?
(Даже если нет четкого понимания, что делать — напиши любые мысли)
⸻
4️⃣ Формат ответа, который тебе удобен
📌 Что тебе важнее в решении?
• Готовые рекомендации и план действий
• Глубокий анализ ситуации
• Разбор через AI-модели и прогнозы
• Кейсы и примеры из других бизнесов
📌 Как ты хочешь получить разбор?
• Краткое резюме (текст)
• Развернутый разбор (PDF/презентация)
• Видео-разбор с пояснением
📌 Нужно ли сохранить анонимность?
• Да
• Нет, можно публиковать кейс
⸻
✍️ Заполни бриф и отправь нам! Мы выберем самые интересные кейсы и бесплатно разберем их в AI x-Forеsight с детальным анализом и инсайтами.
Брифы и предварительные описания задач отправляйте нам на @fastforesight
🚀 Не теряй время — заполняй и получай готовое решение! Количество бесплатных мест для разбора ограничено😉
👍3🔥3
🤖 Service as Software: как ИИ-агенты революционизируют SaaS
Традиционный SaaS уступает место новой парадигме - Service as Software, где искусственный интеллект не просто помогает принимать решения, а автономно выполняет задачи и предоставляет готовые результаты.
В основе этой революции - агенты ИИ на базе больших языковых моделей, способные самостоятельно обрабатывать налоговые декларации, управлять страховыми претензиями, оптимизировать продажи и принимать инвестиционные решения без постоянного участия человека.
Особую ценность представляют многоагентные системы, где несколько специализированных ИИ-агентов работают как слаженная команда, дополняя возможности друг друга.
Интерфейсы взаимодействия развиваются от диалоговых ассистентов до решений с дополненной реальностью, становясь всё более персонализированными.
Преимущества очевидны: автоматизация рутины, переход к ценообразованию, ориентированному на результат, и гиперперсонализация услуг. Компании, внедряющие агентные технологии, получат существенное конкурентное преимущество.
Вопрос уже не в том, изменят ли ИИ-агенты рынок SaaS, а в том, как быстро бизнес сможет адаптироваться к этой трансформации и максимально использовать её возможности.
#ИИ_агенты #SaaS2025 #ServiceAsSoftware #бизнес_технологии
Традиционный SaaS уступает место новой парадигме - Service as Software, где искусственный интеллект не просто помогает принимать решения, а автономно выполняет задачи и предоставляет готовые результаты.
В основе этой революции - агенты ИИ на базе больших языковых моделей, способные самостоятельно обрабатывать налоговые декларации, управлять страховыми претензиями, оптимизировать продажи и принимать инвестиционные решения без постоянного участия человека.
Особую ценность представляют многоагентные системы, где несколько специализированных ИИ-агентов работают как слаженная команда, дополняя возможности друг друга.
Интерфейсы взаимодействия развиваются от диалоговых ассистентов до решений с дополненной реальностью, становясь всё более персонализированными.
Преимущества очевидны: автоматизация рутины, переход к ценообразованию, ориентированному на результат, и гиперперсонализация услуг. Компании, внедряющие агентные технологии, получат существенное конкурентное преимущество.
Вопрос уже не в том, изменят ли ИИ-агенты рынок SaaS, а в том, как быстро бизнес сможет адаптироваться к этой трансформации и максимально использовать её возможности.
#ИИ_агенты #SaaS2025 #ServiceAsSoftware #бизнес_технологии
🚀 Венчурный рынок России 2024: что важно знать стартапам и бизнес-консультантам?
В 2024 году венчурный рынок России начал восстанавливаться после резкого спада в 2022-2023 гг. Объем инвестиций вырос на 46%, но число сделок уменьшилось на 14%.
👉 Что это значит для технологических стартапов и консалтинговых компаний?
🔍 Главные тренды 2024 года
📌 Капитал идет в поздние стадии
• 61% сделок – на Pre-Seed и Seed, но они получили только 16% денег.
• 90 млн долларов – в 13 сделок на раундах C+ (в 2023 году таких сделок было всего 2 на $3 млн).
• Венчурные фонды теперь вкладывают в компании с выручкой, готовым продуктом и масштабируемой моделью.
📌 Бизнес-ангелы – новые короли рынка
• 42% всех инвестиций в 2024 году – от бизнес-ангелов.
• Их средний чек вырос, и они инвестируют и в ранние стадии (61% сделок), и в поздние (63% их вложений – в раунды C+).
• Они действуют гибче, чем фонды, и менее зависят от корпоративных стратегий.
📌 Корпорации не инвестируют – они скупают стартапы
• Объем корпоративных инвестиций вырос в 4 раза, но 63% ушло в M&A.
• Телеком, IT и крупные финансовые игроки (МТС, Ростелеком, VK, Softline) предпочитают покупать готовые компании, а не венчурно инвестировать в них.
• Количество сделок M&A в 4 раза выше венчурных.
📌 Государство увеличивает поддержку
• Госфонды нарастили инвестиции на 19% и сосредоточены на Pre-Seed и Seed.
• 75% их денег ушло в ранние стадии, но в общем рынке их доля остается небольшой (8% сделок).
• Они заинтересованы в B2B и deeptech-решениях, а также в импортозамещении.
📌 Востребованы Pre-IPO компании
• Объем инвестиций в Pre-IPO вырос в 4 раза – с $11 млн до $42 млн.
• Самые успешные сделки:
✅ Суточно.ру – $10,9 млн
✅ Самолет Плюс – $9,4 млн
✅ Бери Заряд! – $8,3 млн
• Этот сегмент продолжит расти из-за ограниченного доступа к зарубежным биржам.
📌 B2B-стартапы привлекают больше денег
• Объем инвестиций в B2B-компании вырос на 26%, в B2C – только на 21%.
• Причина – устойчивый денежный поток и понятная экономика.
⸻
💡 Что делать стартапам?
✅ 1. Выходите на поздние стадии и доказывайте финансовую устойчивость
Если вы ранний стартап – ищите ангелов, акселераторы, гранты. Если есть выручка – показывайте прибыльность и трекшн.
✅ 2. Используйте Pre-IPO как возможность
Если вы уже выросли и ищете масштабирование – готовьтесь к Pre-IPO. Компании на этой стадии в 2024 году привлекли в 4 раза больше денег.
✅ 3. Развивайте B2B-модель
B2B-стартапам инвесторы доверяют больше, чем B2C. Если вы в B2C, ищите корпоративных партнеров, интеграции, B2B-направления.
✅ 4. Готовьтесь к M&A, а не венчурным раундам
Если у вас успешный продукт – вас могут купить крупные игроки. В 2024 году M&A в 4 раза больше, чем венчурных сделок.
✅ 5. Ищите не только фонды, но и бизнес-ангелов
Ангелы – самые активные инвесторы, они быстрее принимают решения и более открыты к рискам на ранних стадиях.
⸻
В 2024 году венчурный рынок России начал восстанавливаться после резкого спада в 2022-2023 гг. Объем инвестиций вырос на 46%, но число сделок уменьшилось на 14%.
👉 Что это значит для технологических стартапов и консалтинговых компаний?
🔍 Главные тренды 2024 года
📌 Капитал идет в поздние стадии
• 61% сделок – на Pre-Seed и Seed, но они получили только 16% денег.
• 90 млн долларов – в 13 сделок на раундах C+ (в 2023 году таких сделок было всего 2 на $3 млн).
• Венчурные фонды теперь вкладывают в компании с выручкой, готовым продуктом и масштабируемой моделью.
📌 Бизнес-ангелы – новые короли рынка
• 42% всех инвестиций в 2024 году – от бизнес-ангелов.
• Их средний чек вырос, и они инвестируют и в ранние стадии (61% сделок), и в поздние (63% их вложений – в раунды C+).
• Они действуют гибче, чем фонды, и менее зависят от корпоративных стратегий.
📌 Корпорации не инвестируют – они скупают стартапы
• Объем корпоративных инвестиций вырос в 4 раза, но 63% ушло в M&A.
• Телеком, IT и крупные финансовые игроки (МТС, Ростелеком, VK, Softline) предпочитают покупать готовые компании, а не венчурно инвестировать в них.
• Количество сделок M&A в 4 раза выше венчурных.
📌 Государство увеличивает поддержку
• Госфонды нарастили инвестиции на 19% и сосредоточены на Pre-Seed и Seed.
• 75% их денег ушло в ранние стадии, но в общем рынке их доля остается небольшой (8% сделок).
• Они заинтересованы в B2B и deeptech-решениях, а также в импортозамещении.
📌 Востребованы Pre-IPO компании
• Объем инвестиций в Pre-IPO вырос в 4 раза – с $11 млн до $42 млн.
• Самые успешные сделки:
✅ Суточно.ру – $10,9 млн
✅ Самолет Плюс – $9,4 млн
✅ Бери Заряд! – $8,3 млн
• Этот сегмент продолжит расти из-за ограниченного доступа к зарубежным биржам.
📌 B2B-стартапы привлекают больше денег
• Объем инвестиций в B2B-компании вырос на 26%, в B2C – только на 21%.
• Причина – устойчивый денежный поток и понятная экономика.
⸻
💡 Что делать стартапам?
✅ 1. Выходите на поздние стадии и доказывайте финансовую устойчивость
Если вы ранний стартап – ищите ангелов, акселераторы, гранты. Если есть выручка – показывайте прибыльность и трекшн.
✅ 2. Используйте Pre-IPO как возможность
Если вы уже выросли и ищете масштабирование – готовьтесь к Pre-IPO. Компании на этой стадии в 2024 году привлекли в 4 раза больше денег.
✅ 3. Развивайте B2B-модель
B2B-стартапам инвесторы доверяют больше, чем B2C. Если вы в B2C, ищите корпоративных партнеров, интеграции, B2B-направления.
✅ 4. Готовьтесь к M&A, а не венчурным раундам
Если у вас успешный продукт – вас могут купить крупные игроки. В 2024 году M&A в 4 раза больше, чем венчурных сделок.
✅ 5. Ищите не только фонды, но и бизнес-ангелов
Ангелы – самые активные инвесторы, они быстрее принимают решения и более открыты к рискам на ранних стадиях.
⸻
AIBusinessPulse
🚀 Венчурный рынок России 2024: что важно знать стартапам и бизнес-консультантам? В 2024 году венчурный рынок России начал восстанавливаться после резкого спада в 2022-2023 гг. Объем инвестиций вырос на 46%, но число сделок уменьшилось на 14%. 👉 Что это значит…
Выводы для B2B-корпораций и среднего бизнеса
📌 Стартапы становятся надежнее – венчурный рынок сместился в сторону зрелых компаний с устойчивыми показателями. Это снижает риски B2B-компаний при выборе стартапов-партнеров.
📌 Pre-IPO – удобное окно для интеграции – рост сделок на этой стадии открывает возможности для раннего партнерства или выгодного M&A. Компании могут инвестировать или приобретать перспективные технологии перед IPO.
📌 Корпорации все чаще поглощают стартапы, а не инвестируют в них – если B2B-компания хочет внедрять инновации, выгоднее сразу купить стартап с готовым решением, чем инвестировать в его развитие.
📌 B2B-стартапы в приоритете – инвесторы доверяют B2B-бизнесам больше, чем B2C, так как у них предсказуемая экономика. Это означает стабильные и масштабируемые партнерские отношения между стартапами и корпорациями.
📌 Стартапы будут делать больший упор на прибыльность и устойчивость – бизнесу стоит ожидать менее рискованных, но более дорогих решений, так как венчурное финансирование стало избирательным.
⸻
Выводы для стратегических консультантов
📌 Рынок венчурного капитала становится более зрелым – инвесторы отходят от рискованных сделок и требуют от стартапов финансовой прозрачности, понятной юнит-экономики и устойчивого роста. Консультанты должны помогать клиентам адаптироваться к этим требованиям.
📌 Корпоративным клиентам выгоднее делать M&A, чем инвестировать в венчур – если клиент планирует инновационное развитие, консультантам стоит рекомендовать стратегию поглощения стартапов, а не венчурное инвестирование.
📌 Pre-IPO – точка входа для стратегического партнерства – компании, готовящиеся к IPO, более открыты к партнерству и интеграции. Консультантам стоит помогать клиентам находить перспективные Pre-IPO компании и выстраивать долгосрочные отношения.
📌 Фокус на B2B и устойчивые финансовые модели – консультанты должны учитывать, что B2B-стартапы имеют лучшие шансы на финансирование и масштабирование, и помогать клиентам правильно выстраивать продуктовую стратегию.
📌 Госфонды остаются нишевым источником финансирования – консультантам стоит искать государственные программы поддержки для клиентов, работающих в стратегических отраслях (deeptech, импортозамещение, промышленность).
ИТОГ: Корпорациям стоит переходить к M&A и Pre-IPO сделкам, а консультантам – помогать клиентам выстраивать более зрелые и устойчивые бизнес-модели, адаптированные к изменившимся венчурным трендам.
📌 Стартапы становятся надежнее – венчурный рынок сместился в сторону зрелых компаний с устойчивыми показателями. Это снижает риски B2B-компаний при выборе стартапов-партнеров.
📌 Pre-IPO – удобное окно для интеграции – рост сделок на этой стадии открывает возможности для раннего партнерства или выгодного M&A. Компании могут инвестировать или приобретать перспективные технологии перед IPO.
📌 Корпорации все чаще поглощают стартапы, а не инвестируют в них – если B2B-компания хочет внедрять инновации, выгоднее сразу купить стартап с готовым решением, чем инвестировать в его развитие.
📌 B2B-стартапы в приоритете – инвесторы доверяют B2B-бизнесам больше, чем B2C, так как у них предсказуемая экономика. Это означает стабильные и масштабируемые партнерские отношения между стартапами и корпорациями.
📌 Стартапы будут делать больший упор на прибыльность и устойчивость – бизнесу стоит ожидать менее рискованных, но более дорогих решений, так как венчурное финансирование стало избирательным.
⸻
Выводы для стратегических консультантов
📌 Рынок венчурного капитала становится более зрелым – инвесторы отходят от рискованных сделок и требуют от стартапов финансовой прозрачности, понятной юнит-экономики и устойчивого роста. Консультанты должны помогать клиентам адаптироваться к этим требованиям.
📌 Корпоративным клиентам выгоднее делать M&A, чем инвестировать в венчур – если клиент планирует инновационное развитие, консультантам стоит рекомендовать стратегию поглощения стартапов, а не венчурное инвестирование.
📌 Pre-IPO – точка входа для стратегического партнерства – компании, готовящиеся к IPO, более открыты к партнерству и интеграции. Консультантам стоит помогать клиентам находить перспективные Pre-IPO компании и выстраивать долгосрочные отношения.
📌 Фокус на B2B и устойчивые финансовые модели – консультанты должны учитывать, что B2B-стартапы имеют лучшие шансы на финансирование и масштабирование, и помогать клиентам правильно выстраивать продуктовую стратегию.
📌 Госфонды остаются нишевым источником финансирования – консультантам стоит искать государственные программы поддержки для клиентов, работающих в стратегических отраслях (deeptech, импортозамещение, промышленность).
ИТОГ: Корпорациям стоит переходить к M&A и Pre-IPO сделкам, а консультантам – помогать клиентам выстраивать более зрелые и устойчивые бизнес-модели, адаптированные к изменившимся венчурным трендам.
🔥2❤1
и на закуску 🔥
- - -
Аномалии и противоречия в отчете о венчурном рынке России 2024
1. Рост объема венчурных инвестиций vs. сокращение числа сделок
📌 Аномалия: В 2024 году объем венчурных инвестиций вырос на 46%, но количество сделок снизилось на 14%.
📌 Противоречие: Рост объема обычно сопровождается увеличением числа сделок, но здесь мы видим обратную тенденцию.
📌 Объяснение: Это связано с укрупнением сделок, переходом фокуса на поздние стадии (C+), когда суммы инвестиций выше, но количество стартапов, получающих финансирование, снижается.
⸻
2. Бизнес-ангелы стали основными инвесторами, но укрупняют чеки
📌 Аномалия: Бизнес-ангелы исторически специализируются на ранних стадиях, но в 2024 году 63% их инвестиций ушло в поздние раунды.
📌 Противоречие: Бизнес-ангелы обычно готовы брать риски и инвестировать в Pre-Seed/Seed. Их переход в C+ говорит о значительных изменениях в их стратегии.
📌 Объяснение: Возможно, происходит институционализация ангелов, они объединяются в синдикаты и ведут себя как небольшие фонды, снижая риск.
⸻
3. Корпорации увеличили инвестиции в 4 раза, но венчурных сделок почти нет
📌 Аномалия: Объем корпоративных инвестиций вырос на 317%, но 63% этих денег пошло в M&A, а не венчурные сделки.
📌 Противоречие: Если корпорации заинтересованы в технологиях, логично было бы больше инвестировать в стартапы. Но они выбирают покупки вместо вложений.
📌 Объяснение: M&A позволяет быстрее получить доступ к технологиям и командам, без долгих венчурных рисков. Это показывает, что корпорации действуют более осторожно и хотят мгновенную окупаемость.
⸻
4. Рост инвестиций в B2B vs. сокращение раннего финансирования
📌 Аномалия: B2B-стартапы привлекли на 26% больше инвестиций, чем в 2023 году. Однако ранние раунды (Pre-Seed/Seed) потеряли 41% финансирования.
📌 Противоречие: Обычно B2B-стартапы начинают с Seed-раундов. Если ранние инвестиции падают, как тогда растет B2B?
📌 Объяснение: Инвесторы переключаются на поздние раунды, финансируя уже проверенные B2B-компании, а не ранние стадии. Это делает рынок более закрытым для новых стартапов.
⸻
5. Сокращение инвестиций в AI в России при глобальном росте
📌 Аномалия: В мире объем венчурных инвестиций в AI вырос в 1,5 раза ($110 млрд), а в России – наоборот, сократился на 16%.
📌 Противоречие: AI – мировой тренд, но российский рынок не поддерживает эту динамику.
📌 Объяснение: В России AI-разработка требует больших инвестиций, и основными игроками остаются крупные корпорации, а не стартапы. Кроме того, есть ограниченный доступ к передовым моделям из-за санкций.
⸻
Вывод
Документ показывает, что венчурный рынок в России трансформируется в сторону поздних стадий, укрупнения сделок и корпоративных M&A. Однако ранние стартапы и AI-сектор испытывают давление, а бизнес-ангелы неожиданно смещаются в поздние стадии.
❗️Главный риск – рынок может стать закрытым для новых технологических стартапов, а основными игроками останутся зрелые компании и корпоративные структуры.
- - -
Аномалии и противоречия в отчете о венчурном рынке России 2024
1. Рост объема венчурных инвестиций vs. сокращение числа сделок
📌 Аномалия: В 2024 году объем венчурных инвестиций вырос на 46%, но количество сделок снизилось на 14%.
📌 Противоречие: Рост объема обычно сопровождается увеличением числа сделок, но здесь мы видим обратную тенденцию.
📌 Объяснение: Это связано с укрупнением сделок, переходом фокуса на поздние стадии (C+), когда суммы инвестиций выше, но количество стартапов, получающих финансирование, снижается.
⸻
2. Бизнес-ангелы стали основными инвесторами, но укрупняют чеки
📌 Аномалия: Бизнес-ангелы исторически специализируются на ранних стадиях, но в 2024 году 63% их инвестиций ушло в поздние раунды.
📌 Противоречие: Бизнес-ангелы обычно готовы брать риски и инвестировать в Pre-Seed/Seed. Их переход в C+ говорит о значительных изменениях в их стратегии.
📌 Объяснение: Возможно, происходит институционализация ангелов, они объединяются в синдикаты и ведут себя как небольшие фонды, снижая риск.
⸻
3. Корпорации увеличили инвестиции в 4 раза, но венчурных сделок почти нет
📌 Аномалия: Объем корпоративных инвестиций вырос на 317%, но 63% этих денег пошло в M&A, а не венчурные сделки.
📌 Противоречие: Если корпорации заинтересованы в технологиях, логично было бы больше инвестировать в стартапы. Но они выбирают покупки вместо вложений.
📌 Объяснение: M&A позволяет быстрее получить доступ к технологиям и командам, без долгих венчурных рисков. Это показывает, что корпорации действуют более осторожно и хотят мгновенную окупаемость.
⸻
4. Рост инвестиций в B2B vs. сокращение раннего финансирования
📌 Аномалия: B2B-стартапы привлекли на 26% больше инвестиций, чем в 2023 году. Однако ранние раунды (Pre-Seed/Seed) потеряли 41% финансирования.
📌 Противоречие: Обычно B2B-стартапы начинают с Seed-раундов. Если ранние инвестиции падают, как тогда растет B2B?
📌 Объяснение: Инвесторы переключаются на поздние раунды, финансируя уже проверенные B2B-компании, а не ранние стадии. Это делает рынок более закрытым для новых стартапов.
⸻
5. Сокращение инвестиций в AI в России при глобальном росте
📌 Аномалия: В мире объем венчурных инвестиций в AI вырос в 1,5 раза ($110 млрд), а в России – наоборот, сократился на 16%.
📌 Противоречие: AI – мировой тренд, но российский рынок не поддерживает эту динамику.
📌 Объяснение: В России AI-разработка требует больших инвестиций, и основными игроками остаются крупные корпорации, а не стартапы. Кроме того, есть ограниченный доступ к передовым моделям из-за санкций.
⸻
Вывод
Документ показывает, что венчурный рынок в России трансформируется в сторону поздних стадий, укрупнения сделок и корпоративных M&A. Однако ранние стартапы и AI-сектор испытывают давление, а бизнес-ангелы неожиданно смещаются в поздние стадии.
❗️Главный риск – рынок может стать закрытым для новых технологических стартапов, а основными игроками останутся зрелые компании и корпоративные структуры.
🔥2
Forwarded from Censum
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
#AI #ШколаОценки
Возвращаюсь к недавно прошедшей игре и после всех обсуждений по её итогам сделаю попытку рефлексии, приводящей к конкретике.
Мы не избавлены сразу от нескольких суровых, не решённых в т.ч. на этическом, философском уровне конфликтов, которые AIшечка обостряет своим появлением:
✔️ проблема принципала в техническом формате. Если я - водитель и передаю управление своего электромобиля искусственному интеллекту, то кто будет отвечать за сбитого этим авто пешехода?
[пока что ответов много и ни одного, который был при признан хотя бы экспертным большинством правильным]
✔️ вторая сторона проблемы контроля - в том, что современные алгоритмы обучения AI уже не подлежат контролю человеком. Мы не знаем, как она принимает решения.
✔️проблема компрометации данных. Работая с AI, так или иначе переходишь к чувствительным вопросам - будь это твои личные замыслы или конфиденциальная корпоративная информация. Но при этом, именно там лежит основа успеха - в корневых решениях, которые одновременно должны быть спрятаны от посторонних. Получается, что нужно разворачивать свою AI, но тогда встаёт вопрос цены и ценности получаемого продукта.
✔️проблема частичного верного ответа. ИИ во-первых не указывает, а предсказывает. Причём, с некой вероятностью. Причём, основываясь на распространнённых данных и собственном алгоритме обучения: который натренирован на прошлые решения. AIшечка не подскажет тебе, чаще всего, как решать проблему в целом. Скажем, если полностью модернизировать систему закупок в любой современной организации (даже не только российской) - то процесс полностью встанет. Т.к. там имеется огромное количество недомолвок, умолчаний и подспудного - на чём собственно всё и держится (и это, обращу особое внимание самых ретивых, далеко не только откаты! Например, многие конкуренты согласованно выставляют неработающие заявки на тендеры, чтобы тот - кому пришо время заработать - мог контракт забрать).
________________________
Но зато вчера пришёл шикарный инсайт, за который благодарен коллегам Глебу Балчиди и Николаю Кислякову.
И вот что увидел:
‼️ AI бессмысленно применять с целью заменить человека, а нужно, чтобы она - служила.
Для этого есть две очевидных макрониши.
🧠 первая - это там, где AIшечка может полностью осуществлять самостоятельный передел, который мы полностью контролируем по системе "чёрного ящика" Норберта не нашего Винера. Это когда мы видим вход, и выход и нам не обязательно знать, что происходит внутри (ибо знать этого мы и не можем).
Ярчайший пример такой задачи - на видео. AIшечка научилась (сам) определять пол (с вероятностью за 90%) с одного взгляда на сетчатку глаза. Доктора (я думаю, это шутка - т.к. сетчатки не доктора собирали, а известно кто и при каких процедурах - в т.ч. на границе) не понимают, как это возможно.
🧠 вторая - это там, где AIшечка по-определению лучше человека, потому что человек просто не умеет этого делать: и при этом выполняется п.1.
Тут вы уже поняли. Снова тот же ролик.
Ну т.е. вот этот класс задач. Где AIшечка - на манер ручного охотничьего сокола - может подниматься высоко в небо, сбивать добычу и потом возвращаться к хозяину. Где она делает то, что человек делать и не умел (и тем самым не подменяет, а дополняет человека) - и делает это полностью и очевидно хорошо - вот он, на мой взгляд, прагматически самый ценный в постановке.
Потому что, получив решение такой задачи, вы сразу продвигаетесь на ступень выше, чем бы вы ни занимались, примерно на манер игрока в компьютерной стратегии, обретшего новый артефакт или сказочного героя. подружившегося с волком.
Возвращаюсь к недавно прошедшей игре и после всех обсуждений по её итогам сделаю попытку рефлексии, приводящей к конкретике.
Мы не избавлены сразу от нескольких суровых, не решённых в т.ч. на этическом, философском уровне конфликтов, которые AIшечка обостряет своим появлением:
✔️ проблема принципала в техническом формате. Если я - водитель и передаю управление своего электромобиля искусственному интеллекту, то кто будет отвечать за сбитого этим авто пешехода?
[пока что ответов много и ни одного, который был при признан хотя бы экспертным большинством правильным]
✔️ вторая сторона проблемы контроля - в том, что современные алгоритмы обучения AI уже не подлежат контролю человеком. Мы не знаем, как она принимает решения.
✔️проблема компрометации данных. Работая с AI, так или иначе переходишь к чувствительным вопросам - будь это твои личные замыслы или конфиденциальная корпоративная информация. Но при этом, именно там лежит основа успеха - в корневых решениях, которые одновременно должны быть спрятаны от посторонних. Получается, что нужно разворачивать свою AI, но тогда встаёт вопрос цены и ценности получаемого продукта.
✔️проблема частичного верного ответа. ИИ во-первых не указывает, а предсказывает. Причём, с некой вероятностью. Причём, основываясь на распространнённых данных и собственном алгоритме обучения: который натренирован на прошлые решения. AIшечка не подскажет тебе, чаще всего, как решать проблему в целом. Скажем, если полностью модернизировать систему закупок в любой современной организации (даже не только российской) - то процесс полностью встанет. Т.к. там имеется огромное количество недомолвок, умолчаний и подспудного - на чём собственно всё и держится (и это, обращу особое внимание самых ретивых, далеко не только откаты! Например, многие конкуренты согласованно выставляют неработающие заявки на тендеры, чтобы тот - кому пришо время заработать - мог контракт забрать).
________________________
Но зато вчера пришёл шикарный инсайт, за который благодарен коллегам Глебу Балчиди и Николаю Кислякову.
И вот что увидел:
‼️ AI бессмысленно применять с целью заменить человека, а нужно, чтобы она - служила.
Для этого есть две очевидных макрониши.
🧠 первая - это там, где AIшечка может полностью осуществлять самостоятельный передел, который мы полностью контролируем по системе "чёрного ящика" Норберта не нашего Винера. Это когда мы видим вход, и выход и нам не обязательно знать, что происходит внутри (ибо знать этого мы и не можем).
Ярчайший пример такой задачи - на видео. AIшечка научилась (сам) определять пол (с вероятностью за 90%) с одного взгляда на сетчатку глаза. Доктора (я думаю, это шутка - т.к. сетчатки не доктора собирали, а известно кто и при каких процедурах - в т.ч. на границе) не понимают, как это возможно.
🧠 вторая - это там, где AIшечка по-определению лучше человека, потому что человек просто не умеет этого делать: и при этом выполняется п.1.
Тут вы уже поняли. Снова тот же ролик.
Ну т.е. вот этот класс задач. Где AIшечка - на манер ручного охотничьего сокола - может подниматься высоко в небо, сбивать добычу и потом возвращаться к хозяину. Где она делает то, что человек делать и не умел (и тем самым не подменяет, а дополняет человека) - и делает это полностью и очевидно хорошо - вот он, на мой взгляд, прагматически самый ценный в постановке.
Потому что, получив решение такой задачи, вы сразу продвигаетесь на ступень выше, чем бы вы ни занимались, примерно на манер игрока в компьютерной стратегии, обретшего новый артефакт или сказочного героя. подружившегося с волком.
🔥3💯1
AIBusinessPulse
Mega_Prompt_Strategy.docx
🚀 Mega Prompt для стратегического анализа бизнеса!
📌 Эксклюзивный шаблон для ChatGPT, который помогает формировать стратегии на основе лучших мировых моделей!
Теперь вы можете анализировать свою компанию, выявлять ключевые факторы успеха и интерактивно строить стратегические карты, используя:
✅ BCG Growth-Share Matrix (Матрица роста и доли рынка)
✅ McKinsey 7-S Framework (7 ключевых элементов стратегии)
✅ Ansoff’s Matrix (Матрица Ансоффа – стратегии роста)
✅ Balanced Scorecard Framework (Сбалансированная система показателей)
✅ Scenario Planning Matrix (Сценарное планирование)
✅ VRIO Analysis (Анализ конкурентных преимуществ)
✅ Strategy Diamond (Бриллиант стратегии)
…и более 30 стратегических моделей!
💡 Как использовать?
1️⃣ Заполните ключевые данные о компании
2️⃣ Выберите нужные стратегические модели
3️⃣ ChatGPT в диалоге сформирует стратегию по вашим вводным
4️⃣ Получите готовую стратегическую карту в структурированном виде
🔹 Кому будет полезно?
✅ Предпринимателям и CEO для стратегического планирования
✅ Консультантам и аналитикам для глубокого бизнес-анализа
✅ Стратегам и топ-менеджерам для принятия обоснованных решений
💬 Делитесь своими впечатлениями в комментариях! Какую стратегию вы хотите построить в первую очередь? 🚀
📌 Эксклюзивный шаблон для ChatGPT, который помогает формировать стратегии на основе лучших мировых моделей!
Теперь вы можете анализировать свою компанию, выявлять ключевые факторы успеха и интерактивно строить стратегические карты, используя:
✅ BCG Growth-Share Matrix (Матрица роста и доли рынка)
✅ McKinsey 7-S Framework (7 ключевых элементов стратегии)
✅ Ansoff’s Matrix (Матрица Ансоффа – стратегии роста)
✅ Balanced Scorecard Framework (Сбалансированная система показателей)
✅ Scenario Planning Matrix (Сценарное планирование)
✅ VRIO Analysis (Анализ конкурентных преимуществ)
✅ Strategy Diamond (Бриллиант стратегии)
…и более 30 стратегических моделей!
💡 Как использовать?
1️⃣ Заполните ключевые данные о компании
2️⃣ Выберите нужные стратегические модели
3️⃣ ChatGPT в диалоге сформирует стратегию по вашим вводным
4️⃣ Получите готовую стратегическую карту в структурированном виде
🔹 Кому будет полезно?
✅ Предпринимателям и CEO для стратегического планирования
✅ Консультантам и аналитикам для глубокого бизнес-анализа
✅ Стратегам и топ-менеджерам для принятия обоснованных решений
💬 Делитесь своими впечатлениями в комментариях! Какую стратегию вы хотите построить в первую очередь? 🚀
Пирамида стратегии из 9 столпов (The 9-Pillar Strategy Pyramid)
Этот стратегический каркас помогает организациям структурировать и реализовывать стратегию, начиная с миссии и заканчивая ключевыми показателями эффективности (KPI).
Структура пирамиды
📌 1. Цель (Purpose)
🔹 Миссия (Mission) – зачем мы существуем?
🔹 Ценности (Values) – что для нас важно?
🔹 Видение (Vision) – чего мы хотим достичь?
📌 2. Стратегия (Strategy)
🔹 Стратегический замысел (Strategic Intent) – как мы этого достигнем?
🔹 Драйверы (Drivers) – на чем фокусируемся?
🔹 Факторы успеха (Enablers) – какие навыки, ресурсы и люди нам нужны?
📌 3. Исполнение (Execution)
🔹 Цели и инициативы (Targets & Initiatives) – что конкретно нужно сделать?
🔹 KPI (Key Performance Indicators) – как будем измерять успех?
🔹 Карта стратегии (Strategy Map) – как тестировать и доносить стратегию?
Как применять?
✅ Пирамида строится поэтапно, каждый уровень основан на предыдущем.
✅ Создает прозрачную и интегрированную стратегию.
✅ Позволяет выравнивать цели и ресурсы для успешного внедрения.
💡 Вывод: Этот каркас полезен для любого бизнеса, который хочет четко определить миссию, стратегию и ключевые метрики успеха.
MEGA PROMPT для🧠
https://yangx.top/AITrecker/777
Этот стратегический каркас помогает организациям структурировать и реализовывать стратегию, начиная с миссии и заканчивая ключевыми показателями эффективности (KPI).
Структура пирамиды
📌 1. Цель (Purpose)
🔹 Миссия (Mission) – зачем мы существуем?
🔹 Ценности (Values) – что для нас важно?
🔹 Видение (Vision) – чего мы хотим достичь?
📌 2. Стратегия (Strategy)
🔹 Стратегический замысел (Strategic Intent) – как мы этого достигнем?
🔹 Драйверы (Drivers) – на чем фокусируемся?
🔹 Факторы успеха (Enablers) – какие навыки, ресурсы и люди нам нужны?
📌 3. Исполнение (Execution)
🔹 Цели и инициативы (Targets & Initiatives) – что конкретно нужно сделать?
🔹 KPI (Key Performance Indicators) – как будем измерять успех?
🔹 Карта стратегии (Strategy Map) – как тестировать и доносить стратегию?
Как применять?
✅ Пирамида строится поэтапно, каждый уровень основан на предыдущем.
✅ Создает прозрачную и интегрированную стратегию.
✅ Позволяет выравнивать цели и ресурсы для успешного внедрения.
💡 Вывод: Этот каркас полезен для любого бизнеса, который хочет четко определить миссию, стратегию и ключевые метрики успеха.
MEGA PROMPT для
https://yangx.top/AITrecker/777
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Шпаргалки по использованию ChatGPT
Этот ChatGPT CheatSheet — это руководство по эффективному использованию ChatGPT, включая структуру промптов, поведение модели, ограничения и способы представления результатов.
⸻
🔹 1. “Ultimate Prompt” – Как составлять запросы?
Формат эффективного промпта включает несколько элементов:
✅ Роль (Role) – укажите, в каком качестве должен отвечать ChatGPT (например, историк, маркетолог, UX-дизайнер).
✅ Требование (Requirements) – укажите, что именно вам нужно.
✅ Задача (Task) – опишите конкретное действие, которое должен выполнить ИИ.
✅ Детали (Details) – уточните нюансы, например, учитывать целевую аудиторию или конкретные параметры.
✅ Ограничения (Restrictions) – что нельзя делать (например, не использовать данные из ненадежных источников).
✅ Формат (Format) – в каком виде представить результат (таблица, JSON, текст).
✅ Примеры (Examples) – если возможно, укажите примеры хорошего результата.
🔹 Пример:
📌 Роль: библиотекарь
📌 Требование: подбор книги
📌 Задача: предложить книгу
📌 Детали: учитывать возраст, предпочтения читателя
📌 Ограничения: не предлагать книги ужасов
📌 Формат: описательный список
📌 Пример ответа: “Убить пересмешника” Харпер Ли, “1984” Дж. Оруэлла
⸻
🔹 2. “How it should act” – Как ChatGPT должен себя вести?
Чтобы получить максимально полезный ответ, стоит задать роль.
Примеры:
🔹 UX-дизайнер
🔹 Финансовый консультант
🔹 Бизнес-аналитик
🔹 Проектный менеджер
🔹 Копирайтер
🔹 Переводчик
🔹 Специалист по поддержке
⚡ Почему это важно?
Чем четче определена роль, тем более точным будет ответ.
⸻
🔹 3. “What should it do?” – Какие задачи можно ставить?
ИИ может выполнять разные виды задач, например:
✅ Рекомендовать (например, книгу, фильм, стратегию)
✅ Создавать (посты, отчеты, сценарии)
✅ Исследовать (анализировать данные, находить закономерности)
✅ Объяснять (концепции, процессы, явления)
✅ Разрабатывать (идеи, бизнес-планы)
✅ Прогнозировать (тенденции, возможные сценарии)
⸻
🔹 4. “How to showcase the output?” – Как представить ответ?
Результат можно оформить в разных форматах:
📌 Списки (bullet points, нумерованные)
📌 Таблицы (HTML, CSV, Excel)
📌 Текстовые форматы (plain text, JSON, XML, Markdown, RTF)
📌 Документы (PDF, LaTeX)
⚡ Почему это важно?
Если вы сразу укажете нужный формат (например, JSON для API или таблицу для отчетов), вам не придется редактировать результат вручную.
⸻
🔹 5. “Define Restrictions” – Ограничения
Чтобы контролировать ответ, можно задать ограничения:
✅ Тип языка (например, “Используй только технический язык”)
✅ Тон (Tone) – официальный, деловой, дружелюбный
✅ Короткие/длинные предложения
✅ Использование источников (Only use official sources)
✅ Фильтр слов (например, не использовать прилагательные, давать только факты)
⚡ Пример ограничения:
📌 Используй только деловой стиль
📌 Отвечай только в коротких предложениях
📌 Используй только официальные источники
⸻
🔹 6. “Useful Plugins” – Полезные плагины
В список входят плагины, которые расширяют возможности ChatGPT:
🔹 WolframAlpha – сложные вычисления и наука
🔹 ScholarAI – научные статьи
🔹 Zapier – автоматизация бизнес-процессов
🔹 Data Interpreter – анализ данных
🔹 AskYourPDF – работа с PDF-документами
🔹 Show Me Diagrams – визуализация данных
🔹 Telescope Labs – анализ данных
🔹 ChatWithGit – работа с кодом
⚡ Вывод:
Эта шпаргалка – универсальный инструмент для составления мощных промптов, позволяющий точно управлять поведением ChatGPT и улучшать качество его ответов. 🚀
Этот ChatGPT CheatSheet — это руководство по эффективному использованию ChatGPT, включая структуру промптов, поведение модели, ограничения и способы представления результатов.
⸻
🔹 1. “Ultimate Prompt” – Как составлять запросы?
Формат эффективного промпта включает несколько элементов:
✅ Роль (Role) – укажите, в каком качестве должен отвечать ChatGPT (например, историк, маркетолог, UX-дизайнер).
✅ Требование (Requirements) – укажите, что именно вам нужно.
✅ Задача (Task) – опишите конкретное действие, которое должен выполнить ИИ.
✅ Детали (Details) – уточните нюансы, например, учитывать целевую аудиторию или конкретные параметры.
✅ Ограничения (Restrictions) – что нельзя делать (например, не использовать данные из ненадежных источников).
✅ Формат (Format) – в каком виде представить результат (таблица, JSON, текст).
✅ Примеры (Examples) – если возможно, укажите примеры хорошего результата.
🔹 Пример:
📌 Роль: библиотекарь
📌 Требование: подбор книги
📌 Задача: предложить книгу
📌 Детали: учитывать возраст, предпочтения читателя
📌 Ограничения: не предлагать книги ужасов
📌 Формат: описательный список
📌 Пример ответа: “Убить пересмешника” Харпер Ли, “1984” Дж. Оруэлла
⸻
🔹 2. “How it should act” – Как ChatGPT должен себя вести?
Чтобы получить максимально полезный ответ, стоит задать роль.
Примеры:
🔹 UX-дизайнер
🔹 Финансовый консультант
🔹 Бизнес-аналитик
🔹 Проектный менеджер
🔹 Копирайтер
🔹 Переводчик
🔹 Специалист по поддержке
⚡ Почему это важно?
Чем четче определена роль, тем более точным будет ответ.
⸻
🔹 3. “What should it do?” – Какие задачи можно ставить?
ИИ может выполнять разные виды задач, например:
✅ Рекомендовать (например, книгу, фильм, стратегию)
✅ Создавать (посты, отчеты, сценарии)
✅ Исследовать (анализировать данные, находить закономерности)
✅ Объяснять (концепции, процессы, явления)
✅ Разрабатывать (идеи, бизнес-планы)
✅ Прогнозировать (тенденции, возможные сценарии)
⸻
🔹 4. “How to showcase the output?” – Как представить ответ?
Результат можно оформить в разных форматах:
📌 Списки (bullet points, нумерованные)
📌 Таблицы (HTML, CSV, Excel)
📌 Текстовые форматы (plain text, JSON, XML, Markdown, RTF)
📌 Документы (PDF, LaTeX)
⚡ Почему это важно?
Если вы сразу укажете нужный формат (например, JSON для API или таблицу для отчетов), вам не придется редактировать результат вручную.
⸻
🔹 5. “Define Restrictions” – Ограничения
Чтобы контролировать ответ, можно задать ограничения:
✅ Тип языка (например, “Используй только технический язык”)
✅ Тон (Tone) – официальный, деловой, дружелюбный
✅ Короткие/длинные предложения
✅ Использование источников (Only use official sources)
✅ Фильтр слов (например, не использовать прилагательные, давать только факты)
⚡ Пример ограничения:
📌 Используй только деловой стиль
📌 Отвечай только в коротких предложениях
📌 Используй только официальные источники
⸻
🔹 6. “Useful Plugins” – Полезные плагины
В список входят плагины, которые расширяют возможности ChatGPT:
🔹 WolframAlpha – сложные вычисления и наука
🔹 ScholarAI – научные статьи
🔹 Zapier – автоматизация бизнес-процессов
🔹 Data Interpreter – анализ данных
🔹 AskYourPDF – работа с PDF-документами
🔹 Show Me Diagrams – визуализация данных
🔹 Telescope Labs – анализ данных
🔹 ChatWithGit – работа с кодом
⚡ Вывод:
Эта шпаргалка – универсальный инструмент для составления мощных промптов, позволяющий точно управлять поведением ChatGPT и улучшать качество его ответов. 🚀
🔥5
🔹 AI + Agile: Революция в управлении проектами 🔹
🔥 Как ИИ меняет Agile и ускоряет бизнес?
Современный мир требует быстрой адаптации и постоянных инноваций. Agile уже давно стал стандартом в управлении проектами, но теперь его возможности значительно расширяются благодаря искусственному интеллекту (ИИ).
💡 Что дает ИИ в Agile?
• 📊 Глубокий анализ данных — ИИ анализирует проектные данные и обратную связь клиентов за ночь, давая готовые инсайты к утру.
• ⚡ Ускорение процессов — алгоритмы прогнозируют проблемы в коде, автоматизируют рутину и выявляют узкие места.
• 🎯 Более точные решения — рекомендации на основе данных помогают командам быстрее принимать обоснованные решения.
📌 Реальные кейсы
✅ Тестирование ПО: Технокомпания внедрила ИИ для предсказания дефектных участков кода, сократив время тестирования на 40%.
✅ Анализ поведения клиентов: Ритейлер использовал ИИ для мониторинга покупательских привычек в реальном времени, оперативно адаптируя маркетинговые стратегии и повышая конверсию.
🚀 Топ-3 ИИ-инструмента для Agile-команд
🔹 Jira + Machine Learning — предсказывает задержки проектов и предлагает корректировки.
💡 Лайфхак: Интегрируйте с Slack или MS Teams, чтобы мгновенно реагировать на инсайты.
🔹 GitHub Copilot — ускоряет кодинг, предлагая фрагменты кода на основе лучших практик.
💡 Лайфхак: Используйте Copilot как наставника для джунов, ускоряя их развитие.
🔹 Trello Butler — автоматизирует рутину, помогая команде сосредоточиться на важных задачах.
💡 Лайфхак: Настройте автоматические отчёты и напоминания, чтобы не терять контроль над процессом.
⚠️ Сложности внедрения
Многие боятся, что ИИ заменит людей, но на самом деле он усиливает команды. Главное — обучение и прозрачность внедрения. Регулярные тренинги и четкое объяснение пользы помогут преодолеть сопротивление.
🔮 Будущее AI + Agile
ИИ будет встроен на всех этапах проектного цикла — от планирования до ретроспектив. Это ускорит процессы, повысит их точность и адаптивность.
🎯 Рекомендации лидерам
✔ Разбирайтесь в технологиях: посещайте курсы, следите за трендами.
✔ Поддерживайте культуру обучения и экспериментов.
✔ Внедряйте ИИ поэтапно — начните с пилотных проектов.
✔ Не полагайтесь только на ИИ — балансируйте алгоритмы и человеческий опыт.
🏆 Заключение
Компании, которые объединяют AI и Agile, не просто догоняют рынок, а задают тренды. Если хотите оставаться впереди — начинайте внедрять ИИ в свои процессы уже сейчас.
🔹 Обращайтесь в xForesight мы поможем вам разобраться в прикладном ИИ.
🔹 Ссылка на оригинал статьи
🔥 Как ИИ меняет Agile и ускоряет бизнес?
Современный мир требует быстрой адаптации и постоянных инноваций. Agile уже давно стал стандартом в управлении проектами, но теперь его возможности значительно расширяются благодаря искусственному интеллекту (ИИ).
💡 Что дает ИИ в Agile?
• 📊 Глубокий анализ данных — ИИ анализирует проектные данные и обратную связь клиентов за ночь, давая готовые инсайты к утру.
• ⚡ Ускорение процессов — алгоритмы прогнозируют проблемы в коде, автоматизируют рутину и выявляют узкие места.
• 🎯 Более точные решения — рекомендации на основе данных помогают командам быстрее принимать обоснованные решения.
📌 Реальные кейсы
✅ Тестирование ПО: Технокомпания внедрила ИИ для предсказания дефектных участков кода, сократив время тестирования на 40%.
✅ Анализ поведения клиентов: Ритейлер использовал ИИ для мониторинга покупательских привычек в реальном времени, оперативно адаптируя маркетинговые стратегии и повышая конверсию.
🚀 Топ-3 ИИ-инструмента для Agile-команд
🔹 Jira + Machine Learning — предсказывает задержки проектов и предлагает корректировки.
💡 Лайфхак: Интегрируйте с Slack или MS Teams, чтобы мгновенно реагировать на инсайты.
🔹 GitHub Copilot — ускоряет кодинг, предлагая фрагменты кода на основе лучших практик.
💡 Лайфхак: Используйте Copilot как наставника для джунов, ускоряя их развитие.
🔹 Trello Butler — автоматизирует рутину, помогая команде сосредоточиться на важных задачах.
💡 Лайфхак: Настройте автоматические отчёты и напоминания, чтобы не терять контроль над процессом.
⚠️ Сложности внедрения
Многие боятся, что ИИ заменит людей, но на самом деле он усиливает команды. Главное — обучение и прозрачность внедрения. Регулярные тренинги и четкое объяснение пользы помогут преодолеть сопротивление.
🔮 Будущее AI + Agile
ИИ будет встроен на всех этапах проектного цикла — от планирования до ретроспектив. Это ускорит процессы, повысит их точность и адаптивность.
🎯 Рекомендации лидерам
✔ Разбирайтесь в технологиях: посещайте курсы, следите за трендами.
✔ Поддерживайте культуру обучения и экспериментов.
✔ Внедряйте ИИ поэтапно — начните с пилотных проектов.
✔ Не полагайтесь только на ИИ — балансируйте алгоритмы и человеческий опыт.
🏆 Заключение
Компании, которые объединяют AI и Agile, не просто догоняют рынок, а задают тренды. Если хотите оставаться впереди — начинайте внедрять ИИ в свои процессы уже сейчас.
🔹 Обращайтесь в xForesight мы поможем вам разобраться в прикладном ИИ.
🔹 Ссылка на оригинал статьи