И_И_ by paperplanes

У искусственного интеллекта должен быть скелет Главная ошибка в разговоре об ИИ — считать, что чем меньше у машины ограничений, тем она умнее. На практике свобода без конструкции делает модель не автономной, а произвольной. Сегодня она выбрала один метод…

У искусственного интеллекта должен быть скелет Главная ошибка в разговоре об ИИ — считать, что чем меньше у машины ограничений, тем она умнее. На практике свобода без конструкции делает модель не автономной, а произвольной. Сегодня она выбрала один метод, завтра другой, послезавтра уверенно произвела красивую галлюцинацию. Поэтому серьёзный искусственный интеллект начинается не с промпта, а со скаффолдинга — системы опор, ограничений и проверок, внутри которой машина может действовать самостоятельно. Если перевести идею скаффолдинга на нормальный инженерный язык, у ИИ появляется несколько вполне физических конструкций. Экзоскелет Внешний контур безопасности: какие данные разрешено использовать, какие действия нельзя совершать, что можно показать клиенту, а что должно быть остановлено. Модель может быть сколь угодно изобретательной — но за пределы контейнера не выходит. Внутренний скелет Системный промпт, корпоративная онтология и реестр утверждённых навыков. Машина не каждый раз заново решает, как Paper Planes исследует рынок, проверяет гипотезу или собирает слайд. Она выбирает из методов, которые уже описаны, протестированы и имеют границы применимости. Рельсы Это наш План действий машины, бизнес-процессы. Задача раскладывается на последовательность операций: сначала источники, затем фактура, гипотезы, проверка и только потом вывод. Пока предыдущий участок не прошёл проверку, к следующему машина не переходит. Рельсы нужны там, где форма качественного результата известна заранее. Опалубка У нас эту роль выполняет прототип. Прежде чем собирать красивую презентацию, ИИ обязан показать текстовую конструкцию: источники, тезисы, основания, пробелы и action titles. Человек утверждает содержание — и лишь затем машина производит форму. Автоматизировать слабую мысль вслепую запрещено. Направляющие растяжки Они не диктуют единственный маршрут, но удерживают общее направление: «приоритет экономической целесообразности», «не выдавай гипотезу за факт», «показывай область применимости метода». Такие опоры оставляют машине пространство для поиска, поэтому требуют более сильного оператора. Временная учебная конструкция Примеры, разметка эксперта, few-shot и реверсивный self-scaffolding. Мы наблюдаем, как сильный консультант принимает решение, извлекаем его критерии, превращаем их в правила, референсы и контрастные случаи. Постепенно временная конструкция становится воспроизводимым навыком — сначала машины, а затем и младших консультантов. Арматура, остающаяся внутри Мониторы, тесты, check gates, журналы и evidence trail не демонтируются после запуска. Они продолжают проверять качество, происхождение фактов и деградацию результата. Машина может меняться, но компания сохраняет возможность понять, что именно сломалось. Поэтому наш вопрос звучит не так: «Как дать ИИ максимальную свободу?» Он звучит иначе: какую часть работы нужно посадить на рельсы, где оставить пространство для суждения, какие опоры со временем убрать, а какие навсегда оставить внутри конструкции? Хороший ИИ — не машина без ограничений. Это машина, получившая ровно такую архитектуру ограничений, внутри которой она способна быть полезной, быстрой и самостоятельной. А чтобы построить такую машину, приходите к нам 15-16 августа на занятия по ИИ или приобретайте записи прошлых уИИк-эндов (контент всегда новый)!

Если вы уже пользуетесь ChatGPT, но пока не понимаете, как перейти от отдельных запросов к постоянной работе с ИИ, начните с нового видео в Mooove. Это вводный разбор для тех, кто знакомится с ИИ-инструментами и хочет понять их устройство. Михаил Медведев, бизнес-тренер по работе с ИИ-системами, последовательно объясняет базовые возможности ChatGPT и Codex. Вы узнаете, зачем нужны память, персональные инструкции и проекты, как использовать записи встреч и документы, чем Codex отличается от обычного чата и как он работает с файлами на компьютере. Михаил также знакомит с AGENTS.md, папками Inbox/Outbox, навыками, режимом Plan и разрешениями. Отдельное внимание Михаил уделяет безопасной работе: советует начинать с небольшой задачи, проверять ответы, оставлять важные решения человеку и учитывать требования к корпоративным и персональным данным. Видео поможет составить общую карту инструментов и понять, какие материалы понадобятся для первого проекта. Для самостоятельной практики мы добавили: • транскрибацию и глоссарий; • стартовую папку CORD; • инструкцию «Как запустить CORD-проект с нуля»; • чек-лист «Как сделать процесс машиночитаемым». Смотрите видео в Mooove и осваивайте базовые приёмы работы с ИИ https://mooove.ru/content/kak-vnedryat-ii-v-kompaniyu-bez-dorogikh-oshibok-human-in-the-loop-protsessy-i-codex На годовую подписку до 10 августа действует скидка 40% по промокоду AISTART40: 6000 рублей за год, примерно 500 рублей в месяц. Если вы уже платите помесячно, можно перейти на годовую оплату и получить сверху 4 бонусных месяца. Подписывайтесь на Telegram-канал Mooove. Будем регулярно рассказывать об обновлениях сервиса.

Сегодня — последний день летней распродажи в нашей Академии. До конца дня действуют максимальные скидки. Выберите отдельную программу по продажам, маркетингу или управлению процессами либо доступ ко всем курсам Академии. Особенно рекомендую запись интенсива «И — И: Искусственный интеллект в бизнесе». На интенсиве мы оцениваем зрелость бизнес-процессов и решаем, где ИИ ускорит работу, повысит качество или снизит стоимость, а где автоматизация только ухудшит результат. Все варианты — по ссылке: https://academy-paperplanes.ru/summersale2026

ЕСЛИ ИИ ДЕЛАЕТ СИНЬОРА В РАЗЫ БЫСТРЕЕ — ЗАЧЕМ НУЖЕН ДЖУНИОР? Неудобный вопрос для консалтинга. Раньше начинающий консультант учился профессии, выполняя большую часть подготовительной работы: собирал данные, разбирал источники, формулировал первые гипотезы, строил таблицы, готовил черновики слайдов. Старший консультант проверял результат, возвращал работу с комментариями — и постепенно передавал младшему собственный способ мышления. Теперь значительную часть этой работы можно отдать ИИ. Для сильного консультанта это почти безусловное усиление. Он умеет поставить задачу, дать модели контекст, проверить логику, заметить выдуманный факт и отличить убедительно звучащий ответ от полезного. Для junior ситуация сложнее. ИИ позволяет быстро получить результат, похожий на работу опытного специалиста. Но между запросом и результатом исчезают десятки маленьких интеллектуальных действий: — почему мы начали именно с этой гипотезы; — какие данные сочли ненадёжными; — почему отвергли первый вариант; — где увидели противоречие; — как связали наблюдение с решением клиента. Можно научиться производить правильные с виду документы — и не научиться думать. Поэтому главный риск ИИ для консалтинга — не только сокращение части задач. Это исчезновение среды, в которой выращивались новые специалисты. Значит, должна измениться и модель обучения. Недостаточно дать junior доступ к нейросети и набор хороших промптов. Нужно сделать видимой стратегию мышления, которую ИИ обычно прячет за готовым ответом: — сначала сформулировать собственную гипотезу, потом обращаться к модели; — уметь объяснить, почему ответ ИИ принят или отвергнут; — защищать не только финальный слайд, но и путь к нему; — разбирать ошибки рассуждения, а не только оформления; — видеть, как senior ставит задачу, проверяет результат и принимает решение. ИИ не отменяет начинающих консультантов. Но он отменяет старый способ их выращивать. И теперь вопрос не в том, разрешать ли junior пользоваться ИИ. Вопрос в другом: как сделать так, чтобы вместе со скоростью росло мышление, а не только качество первой версии? В следующих постах покажем, как мы разбираем работу с ИИ внутри Paper Planes — на конкретных задачах и артефактах. А пока интересно: что важнее проверять у начинающего консультанта — качество результата или способность восстановить логику, по которой он был получен?

Открываем доступ к записям и материалам первых двух потоков интенсива «И — И: искусственный интеллект в бизнесе», собранным в одну программу. От первого потока ко второму наш подход заметно изменился. Мы переработали то, что успели проверить на внутренних задачах и клиентских проектах, и добавили новые лекции, разборы и рабочие материалы. В итоге получился не архив видео, а цельная программа. В ней 18 видео — 11 лекций и 7 разборов — собраны в пять модулей. К видео прилагаются 26 материалов: шаблоны, инструкции, примеры, готовые проекты и стартовая папка CORD. Программу можно пройти в своем темпе от начала до конца или сразу открыть модуль под текущую задачу: безопасно начать работу с ИИ, выбрать процесс и первый проект, организовать знания и задачи компании, разобраться в экономике применения ИИ или увидеть, как CORD и PDCA работают на задачах участников. До 27 июля включительно весь комплект стоит 20 000 рублей вместо 30 000. Если после записей вы решите прийти на следующий поток очно, всю сумму зачтем как скидку на участие. Так что выбирать между записями и очным интенсивом не нужно, можно начать сейчас, а затем продолжить с нами вживую ;) Посмотреть программу и купить доступ: https://events.скрытые-чемпионы.рф/records/ai-v-biznese-zapisi

Микросервисная архитектура VS монолит Многие годы существовала парадигма: нужно собрать одну большую систему, которая будет закрывать все задачи сотрудников. Это мог быть корпоративный портал, цифровое рабочее место, ERP, CRM или внутренняя платформа. Пандемия эту логику сильно ускорила: казалось, что если собрать всё в одном окне, сотрудник наконец перестанет бегать между системами, чатами и файлами. Сейчас у этой логики есть слабое место. Большая система требует заранее описать работу, которая на практике постоянно меняется. Вайб-кодинг, low-code, API и агенты резко сократили временной разрыв от замысла топ-команды до первой рабочей версии. Поэтому нормальная архитектура всё чаще собирается из маленьких сервисов под конкретное действие: проверить заявку, собрать рыночный контекст, визуализировать или сохранить данные, провести сотрудника по шагам в контретной ранее ручной операции и так далее. Старые платформы в этой логике никуда не исчезают. 1С, CRM, корпоративные хранилища, базы знаний становятся хабами данных и правил. Поверх них появляются профессиональные приложения под конкретные задачи. Собрали наши примеры на экранах коллег - хранилище проектных HTML-ек, визуализатор огромного набора презентаций, база знаний, внутренний HR-портал, убирающий необходимость заходить в HH, личные кабинеты для клиентов и куча других сервисов. Но такую микросервисную архитектуру потянут не все. Информации стало слишком много почти у всех. Стоящие сервисы соберут те, у кого информации ещё больше, и кто умеет превращать её в рабочий инструмент. Поэтому и в работе с ИИ критичнее становится навык системного мышления. На следующем потоке курса по просьбам слушателей мы дадим больше материала именно по этой теме: как правильно смотреть на процесс, разбивать его на операции, находить входы и выходы, понимать роль данных и собирать ИИ-решения, которые реально встраиваются в работу. Присоединяйтесь:) https://events.скрытые-чемпионы.рф/programs/ai-v-biznese

Обновили подборку «Искусственный интеллект в бизнесе». https://mooove.ru/collections/iskusstvennyy-intellekt-v-biznese Добавили два новых видео из второго потока интенсива «И — И: искусственный интеллект в бизнесе», который проходил 4-5 июля в рамках бизнес-школы «Скрытые Чемпионы» Первое видео — про Human in the Loop: зачем человеку оставаться в контуре работы с ИИ, проверять не только финальный ответ, но и ход рассуждения, ошибки и правила. Второе — про бизнес-процессы перед ИИзацией: как разложить компанию на процессы, оценить их зрелость и выбрать, что действительно стоит менять. К видео приложили рабочие материалы, чтобы сразу применить подходы в своей компании: описать и оценить процессы, выбрать кандидатов на ИИзацию и настроить контроль работы ИИ. В комплекте — транскрибации, карта APQC, шкала зрелости процессов, кейс процессной аналитики, производственный JIT-кейс и готовые скиллы для AI-агентов. На годовую подписку до 12 июля действует скидка 40% по промокоду ROUTES40: 6000 рублей за год, примерно 500 рублей в месяц. Если вы уже платите помесячно, можно перейти на годовую оплату и получить сверху 4 бонусных месяца. Подписывайтесь на Telegram-канал Mooove. Будем регулярно рассказывать об обновлениях сервиса.

Второй день интенсива по ИИ! В онлайне и офлайне разбираем зрелость бизнес-процессов для внедрения ИИ и кейсы участников.