😍 Почему самолет летит, а железное судно не тонет? Как «думают» нейросети?

Первое объясняет физика, а второе можно понять через неожиданно знакомую ситуацию. Разбираем, как работает ИИ, на простых аналогиях.

🧑‍🎓 Представьте ученика, который решает сложное уравнение. Он видит, что у соседки правильный ответ — 10, а у него получилось 120 тысяч. Времени мало, и он решает подогнать свои вычисления под известный правильный ответ. Меняет значения А, B и С так, чтобы в сумме вышло 10.

Это и есть основа машинного обучения. Только вместо школьника — нейросеть, а вместо контрольной — задача 😜

🔵 Например, разберем задачу — распознать рукописную цифру. Для этого представьте нейросеть как слои ячеек — нейронов. Чтобы распознать цифру понадобятся три этапа.

Шаг 1. Ошибка. Подаем картинку с рукописной цифрой «2». Сеть выдает какой-то ответ (например, думает, что это 5). Мы сравниваем ее вывод с правильным ответом, вычисляем ошибку и пишем нейросети этот правильный ответ.

Шаг 2. Коррекция. Тут вступает в игру алгоритм обратного распространения ошибки — наш двоечник в действии. ИИ идет обратно по слоям сети и смотрит, насколько каждый нейрон виноват в общей ошибке. Немного подкручивает веса и смещения каждого нейрона так, чтобы уменьшить ошибку в следующий раз. Именно подгоняет параметры под нужный ответ.

Шаг 3. Повторение. Делает это десятки, сотни тысяч раз с разными картинками. С каждым разом ошибка уменьшается, веса становятся точнее. Сеть учится распознавать цифры.

P. S. Конечно, реальные нейросети (для распознавания лиц, речи, генерации текстов) гораздо сложнее и используют другие архитектуры, но базовый принцип обучения через ошибки и коррекцию весов остается тем же 💡

Для цифровых аватаров HeyGen, для презентаций Gamma, с исследованиями поможет Perplexity

29 июля проводили бесплатную нейросессию, на которой эксперт Алена Богомол рассказывала:

→ какие бывают нейросети и как они помогают в работе
→ как обучить ИИ под задачи бизнеса
→ как создать AI-Book
→ какие ошибки мешают брать от искусственного интеллекта максимум
→ как этого избежать

❗️ Для тех, кто не смог попасть на эфир или хочет пересмотреть видео, чтобы зафиксировать ключевые моменты, сделали запись.

Она доступна по ссылке: https://study.gmk.ru/pl/teach/control/lesson/view?id=343760439&editMode=0

Приятный бонус 👐

Вместе с записью нейросессии вы получаете:

→ полезный pdf от фаундера GMKStudy Виктории Белявской о трендах ИИ
→ ИИ-ассистента от Алены Богомол
→ ИИ-бота «Тренд-мейкерGMKStudy»

AI-боты vs AI-агенты

Разбираемся, в чем разница, для каких целей использовать тех и других.

🔴 AI-боты программируют под конкретные сценарии. Эти программы работают по жестким алгоритмам, требуют явных инструкций и не обучаются в реальном времени.

Например, ДОМ.РФ запустил бота, который классифицирует обращения клиентов, направляет их в нужные разделы мобильного приложения, помогает получить справки, подобрать ипотечную программу.

🔴 AI-агенты действуют по сложной многошаговой логике, анализируют контекст, могут учиться, принимают решения без постоянных указаний.

Например, на металлургическом комбинате ММК виртуальный ассистент анализирует данные с камер и сенсоров, установленных на конвейерах, чтобы выявить царапины, трещины и другие дефекты продукта на ранних стадиях. Это ускоряет проверку и сокращает количество брака.

AI-боты и AI-агенты берут на себя рутинные задачи девелоперов — от обработки запросов клиентов до анализа рынка и сопровождения сделок.

Они экономят время, снижают затраты и минимизируют ошибки, позволяя специалистам сосредоточиться на стратегических решениях: развитии проектов, переговорах и создании комфортной среды для жителей.

Хотите такого бота или агента?

А что если мы скажем, что уже через две недели вы сможете самостоятельно создать такого и внедрить в свой бизнес? 😉

Звучит как фантастика, но наши ученики такое уже делали, значит, и у вас все получится.

🔥 Записывайтесь на интенсив «ИИ в недвижимости: от основ до ботов и агентов», стартуем уже 12 августа!

Ссылка на регистрацию: clck.ru/3NQYio.

Искусственный интеллект захватывает мир освобождает от рутины 😎

Возьмем, например, AI Recruiting – когда ИИ подбирает сотрудников для компании.

Окончательное решение все равно за человеком. Он общается с кандидатом и принимает его на работу. А вот огромный пласт рутинной работы уходит к ИИ.

Виртуальные ассистенты:
→ анализируют сотни резюме за минуты
→ отбирают кандидатов по ключевым навыкам, опыту и образованию
→ проводят первичные интервью
→ проверяют репутацию кандидата:
— был ли суд с прошлым работодателем
— участвовал ли в конфликтах на стройплощадке
— склонен ли к резким увольнениям

🎙 Если чат-бот не находит нужного опыта в резюме, но предполагает, что он есть, задает дополнительные вопросы. Например:
— Добрый день! Вы работали с монолитными конструкциями?
— Какие СНИПы применяли в последнем проекте?

Стоит понимать, что AI Recruiting — не что-то из жизни зарубежных стран. А ближайшее будущее России.

Например, в июле Минцифры запустило эксперимент, в котором ИИ:
→ анализирует резюме кандидатов на госслужбу: выявляет сильные и слабые стороны претендентов
→ формирует индивидуальные тестовые задания, исходя из компетенций кандидата

👐 Мир меняется, чтобы оставаться эффективными специалистами, предстоит меняться всем нам. Запустили обучение для девелоперов «ИИ в недвижимости: от основ до ботов и агентов». Присоединяйтесь: clck.ru/3NXbFX.

18 августа стартует наш большой бесплатный онлайн-спринт «Дни открытых дверей для рынка недвижимости».

В один из дней расскажем о том, как делегировать ИИ рутину и освободить время для стратегии. В другие — дадим рабочие инструменты, которые повысят эффективность маркетинга, продаж, PR-кампаний.

В общем, будет много полезной информации для вашего роста, регистрируйтесь прямо сейчас: clck.ru/3NTSov.

🫰 Apple анонсировал масштабный выход на рынок умного дома

К 2027 году нас ждет целая линейка ИИ-устройств — от робота-помощника с дисплеем до камер безопасности с распознаванием лиц.

Что это значит для девелоперов?

→ технологии = ценность — умные квартиры скоро станут стандартом
→ новые запросы клиентов — покупатели будут искать жилье с готовой ИИ-инфраструктурой
→ конкуренция — кто первый внедрит тренд, тот получит лояльность аудитории

Как не отстать?

Пока Apple готовит релиз, самое время прокачать экспертизу в ИИ и digital-трендах.

Присоединяйтесь к «Дням открытых дверей для рынка недвижимости» от GMKStudy — разберем:

→ как использовать нейросети, ботов и агентов
→ как тренды влияют на маркетинг, PR и сервис
→ как использовать Telegram, рассылки и соцсети вовремя и по смыслу — а не просто по плану

И это только маленькая часть тем, которые обсудим вместе с экспертами.

➡️ Регистрируйтесь на бесплатный спринт — успевайте за рынком: clck.ru/3NgNqx.

🗣 Да эти нейросети ничего толкового выдать не могут!

ИИ не человек, он пока еще не умеет читать мысли, хотя ученые уже движутся в этом направлении 😎 Поэтому, чтобы получить нужный результат, важно правильно составить промпт.

Вот несколько базовых принципов.

1. Будьте конкретны
Чем точнее вы сформулируете запрос, тем лучше ИИ поймет, что от него требуется.

❌ Напиши что-нибудь о космосе

✔️ Напиши краткое эссе (200-300 слов) о влиянии освоения космоса на современные технологии, с примерами

2. Задайте контекст и формат
Укажите, в каком стиле, тоне и формате должен быть ответ.

❌ Расскажи про ИИ

✔️Объясни, что такое искусственный интеллект, простыми словами, как для пятиклассника. Приведи два–три примера из повседневной жизни

3. Ограничьте объем
Если требуется краткий или развернутый ответ, укажите это.

4. Укажите стиль общения ИИ
Можно попросить ИИ отвечать как эксперт, писатель, учитель и т. д.

✔️ Ты — опытный маркетолог. Составь коммерческое предложение для продажи умных часов, выделяя 3 главных преимущества

5. Добавьте пример
Если хотите, чтобы ответ соответствовал определенному шаблону, приведите образец.

6. Уточняйте, если ответ не подходит
Если ИИ выдал не то, что нужно, уточните запрос или попросите переформулировать.

✔️ Это слишком сложно. Объясни проще. Дай больше примеров. Сократи до трех пунктов

❗️ Если все равно что-то идет не так, присылайте свою задачу в комментарии к этому посту. Составим эффективный промпт и пришлем его вам 👍

Гендиректор Amazon Web Services Мэтт Гарман резко раскритиковал руководителей компаний, заменяющих младших сотрудников искусственным интеллектом:

«Это одна из самых глупых вещей, о которых я когда-либо слышал».

Гарман считает, что есть минимум две причины, почему стоит сохранить работу сотрудникам начального уровня.

1. Они обходятся компании недорого
2. Лояльны, готовы развиваться и расти в профессии

«Как это будет работать, когда вы заглянете на 10 лет вперед, и у вас не будет никого, кто что-то развил или чему-то научился?»

А что в недвижке? Как думаете, заменит ли ИИ маркетолога, менеджера по продажам, архитектора и других специалистов? 🤔

Прибыль снизилась: что делать? 🤔

Вчера во время эфира «Дней открытых дверей для рынка недвижимости» эксперт в области HR-консалтинга Нина Караваева рассказывала о том, как обычно руководители реагируют на кризис и почему это не работает.

🔵Стандартные методы выглядят так:
→ скорректировать мотивационные схемы
→ ужесточить контроль над сотрудниками, ввести микроменеджмент
→ увольнять, заменять сотрудников

«Летом комфортно в шортах, зимой в шубе. Нужно менять привычки»
Нина Караваева

Продолжая аналогию: если в декабре выйти в шортах на улицу, будет холодно. Можно забежать в ближайший магазин, и станет теплее. Но потом опять придется выходить и мерзнуть.

Проблема в том, что про необходимость утепляться в морозы все знают, а вот о том, как вести себя в кризис, нет. Поэтому часто действуют по наитию: «мне кажется, должно помочь».

Как отметила Нина Караваева, во время кризиса привычки нужно менять:

→ перестраивать систему управления: декомпозицию задач, целей и бизнес-процессов
→ анализировать поведение команды, уровень ее зрелости, внутреннюю мотивацию
→ синхронизировать HR-цикл с годовым циклом компании

🫰 Для этого понадобятся качественные инструменты. Какие, как с ними работать, как оценить уровень зрелости каждого элемента системы управления результатом — все в ее выступлении. Запись доступна участникам «Дней открытых дверей», присоединяйтесь: https://yangx.top/+qnZfmzBSO9tlNmVi.

А уже сегодня состоится следующий эфир, на котором обсудим инструменты аналитики для оценки локации. Начало в 13:00 мск, ссылку дадим участникам чата за час до начала эфира.

📖 Девелоперы привыкли контролировать качество постфактум: приехали, проверили, нашли недочет, переделали. Дорого, долго, нервно.

Решить проблему позволяет внедрение цифровых двойников стройплощадки.

Это технология, по которой BIM-модель здания синхронизируется с информацией со строящегося объекта и алгоритмами ИИ.

Рабочие инструменты двойника:

→ сведения IoT-датчиков: мониторинг прочности бетона, усадки, температуры, вибраций
→ геоданные с дронов и сканеров: точное соответствие геометрии проекту
→ информация с камер: логистика, безопасность персонала
→ внешние данные: графики работ, поставки материалов, даже прогноз погоды

Система оповещает о любых отклонениях от проекта, показывает, отстает подрядчик или опережает график.

А главное — это фундамент для будущего. Такой двойник не «умирает» после стройки, он становится основой для умного здания:

→ подсказывает, когда пора обслужить систему вентиляции
→ показывает, как оптимизировать энергопотребление
→ предупреждает об износе конструктивных элементов

Меняется парадигма: от реагирования на проблемы к их предупреждению.

📅 Больше об инструментах строительства расскажем на бесплатном вебинаре 26 августа в 15:00 мск. Основное внимание — образовательным учреждениям. Разберем концепцию и экономику проектов, нормативы и модели управления, дадим чек-лист запуска.

Заходите в чат участников «Дней открытых дверей», там 26 августа дадим ссылку на вебинар: https://yangx.top/+qnZfmzBSO9tlNmVi.

🔵 В Москве фасады ЖК будет мыть робот, его уже установили на здание

Машину оснастили выдвижным шпателем, движется она по рельсам, проложенным вокруг дома в Береговом проезде.

⭐️ Вот так распахиваешь шторы, а за окном железная махина до блеска натирает стекла. Готовимся к следующему этапу: когда у робота активируется функция «укоризненный взгляд», если в квартире грязно 😅

Роботы постепенно вытесняют не только дворников, мойщиков окон и кассиров. В ближайшие 10 лет из-за внедрения ИИ примерно 20% специалистов строительной отрасли России придется переучиться или сменить профессию 🤷‍♀️

Кто постепенно уходит с рынка:

🟠штукатуры, маляры, грузчики, плиточники
→ уже в среднесрочной перспективе до 10-15% низкоквалифицированных рабочих смогут заменить роботы-укладчики, роботы-штукатуры
🟠 операторы кол-центров
→ им на смену приходят чат-боты
🟠 геодезисты
→ их функции все чаще выполняют дроны и спутниковые системы, быстрее обрабатывающие данные
🟠 каменщики и монолитчики
→ все больше конструкций создаются на заводах и лишь монтируются на площадке

Кто будет в тренде:

🟠 эксперты по энергосбережению
🟠 ИИ-архитекторы
🟠 специалисты по редевелопменту,
🟠 операторы дронов и строительных роботов
🟠 BIM-координаторы, или цифровые прорабы
🟠 менеджеры виртуальных двойников

Что делать сейчас? Считаем, что правильный ответ — учиться, учиться и еще раз учиться 😎

📅 В GMKStudy, к примеру, продолжаются бесплатные «Дни открытых дверей для рынка недвижимости». Там прямые эфиры с экспертами, уроки в записи, полезные материалы, подборки, аналитика и обсуждение острых вопросов. Вход свободный, присоединяйтесь к обучению и вы: t.me/+qnZfmzBSO9tlNmVi.

⭐️ ИИ учится предсказывать ваших покупателей

Не просто анализирует прошлое, а создает digital-копию человека и играет в «симулятор клиента».

🔵 CRM видит клиента как анкету: пол, возраст, бюджет. Цифровой двойник — это его живой аватар, который учится на каждом действии.

Как это работает на практике

Допустим, девелопер запускает новый ЖК. Вместо того чтобы ждать месяцы, чтобы понять аудиторию, он заранее готовит симуляцию.

ИИ создает тысячи digital-двойников целевой аудитории и прогоняет их через маркетинговую воронку:

→ сценарий 1: 70% двойников среагировали на рассылку про экопарковку, но проигнорировали — детскую инфраструктуру

Вывод: делаем упор на ESG-составляющую, а не на семью

→ сценарий 2: двойники с доходом от 200 тыс./мес. выходят на сделку только после контакта с брокером-ипотечником, а не менеджером по продажам

Вывод: меняем скрипты коммуникации для этой категории

Где это уже используют

Крупные российские банки и ретейл уже тестируют технологию для:

→ гиперперсонализированных предложений

Не «рассылка по сегменту», а персональное предложение, которое двойник клиента одобрил в симуляции.

→ предсказания оттока

Двойник показывает, кто из клиентов с высокой вероятностью уйдет к конкурентам в ближайший месяц. Можно успеть его удержать.

❗️ Речь не о слежке, а о сложном математическом моделировании на основе обезличенных данных и паттернов поведения. Клиент остается анонимным, а его двойник — лишь набор алгоритмов 😍

💖 Мама, я девелопер — образовательный канал для девелоперов

#слово_дня