Лисный, что там про AI?

описание

Антон Лисный, яхтсмен и предприниматель⛵️ Директор ИИ в Синергии | ex Исполнительный директор в Сбере | сооснователь kariba.online и n8n-academy.pro

← к каналу @LisneyProAI

648

подписчиков

Охват к подписчикам

33,6%

ERR

Реакции к просмотрам

2,71%

140 на 24 постов

Пересылки к просмотрам

0,99%

Постов в день

0,0

всего 24

Где отзываются чаще

доля реакций к просмотрам

9 авг.В этом году хоть и поздно, но открыл парусный сезон ⛵️11,83%
31 июл.Мышление в эпоху ИИ Работа с ИИ все меньше похожа на использование программы и все больше напоминает управление людьми. Канеман разделял мышление на две системы. Система 1 работает быстро и автоматически. Система 2 включается, когда нужно остановиться, проанализировать ситуацию и осознанно принять решение. Если продолжить эту аналогию, ИИ становится внешним контуром второй системы. Раньше человек сам ставил перед собой задачу, собирал информацию, анализировал ее, выполнял работу и проверял результат. Теперь часть этого процесса можно передать нейросети. Но передать задачу не значит перестать думать. Чтобы получить хороший результат, нужно правильно сформулировать цель, передать контекст, описать образ результата, задать ограничения и критерии приемки. Если задача большая, ее нужно разбить на части, определить порядок работы, проверить промежуточные результаты и дать обратную связь. По сути, это те же навыки, которые нужны руководителю при управлении людьми. Чем сложнее работа, которую мы передаем ИИ, тем меньше значение имеет знание отдельных промптов и тем больше значение имеет качество управления. Отсюда возникает довольно распространенный страх: если мы начнем отдавать нейросетям анализ, поиск информации и подготовку решений, то постепенно разучимся думать сами. Но руководители веками делегируют работу другим людям и за редкими исключениями не отупели. Сильный руководитель не обязан лично выполнять каждую задачу команды. Его работа перемещается на другой уровень: выбрать направление, собрать систему, распределить ответственность, задать требования к результату и принять решение. Хотя исключения, конечно, есть. Если руководитель делегировал не только исполнение, но и собственное понимание предмета, то через некоторое время он уже не способен оценить качество работы команды. С ИИ этот риск становится еще выше. Нейросеть может не сообщить, что задача поставлена плохо, и очень убедительно выдать ошибочный результат. Поэтому главный навык работы с ИИ состоит не в том, чтобы передать ему все мышление. Нужно понимать, какую часть работы можно делегировать, что необходимо проверить и какие решения пока должен принимать человек. При этом нейросети постепенно забирают и сам управленческий слой. Они уже умеют разбивать цель на задачи, выбирать инструменты, проверять промежуточные результаты и исправлять собственные ошибки. Есть метрика Task Completion Time Horizon (METR). Она показывает, задачу какой продолжительности в пересчете на человеческие часы нейросеть способна самостоятельно довести до результата с заданной надежностью. Исторически этот горизонт удваивался примерно каждые три месяца. Это не доказывает, что ИИ уже умеет управлять, но показывает, что он удерживает все более длинные циклы работы, от планирования до проверки результата. Возможно, со временем ИИ научится ставить задачи другим ИИ лучше большинства руководителей. Тогда устойчивым человеческим навыком останется не умение управлять исполнением, а способность выбирать цели, определять, что действительно важно, и принимать ответственность за результат. Мышление в эпоху ИИ означает не думать меньше. Оно означает понимать, на каком уровне мышление все еще должно оставаться твоим.7,26%
29 апр.Сейчас, чтобы оставаться конкурентным в мире ИИ, нужно начинать учиться вайбкодингу с пеленок 😂7,26%
24 июл.Claude научился создавать навыки по записи экрана Раньше, чтобы создать хороший Skill, нужно было несколько часов объяснять Claude, что именно он должен делать, в какой последовательности и каким должен быть результат. Затем тестировать навык, находить ошибки, корректировать инструкции и снова запускать его на реальной задаче. Теперь появилась функция Record a skill. Ты включаешь запись и выполняешь задачу привычным способом, а Claude наблюдает за действиями и сам собирает из них готовый навык. То есть вместо того, чтобы долго объяснять ИИ, как ты работаешь, можно один раз показать ему весь процесс. Это очень круто и радикально снижает порог входа в создание навыков.7,23%
6 июл.Простите, не удержался 😄4,68%
7 авг.За хороших AI-исследователей уже идет натуральная война Отдельным специалистам делают офферы на миллионы долларов. Но есть еще один рынок AI-специалистов, о котором почти не говорят. Сегодня огромное количество задач технически уже решается нейросетями. Но Claude, ChatGPT и другие большие сервисы просто не дадут вам их решить. Попробуйте попросить Claude написать вирус. Или сделать часть 18+ контента. Или выполнить что-то из серой зоны. Получите отказ. При этом есть DeepSeek, Qwen, Llama, Mistral, FLUX и другие модели с открытыми весами. И есть специалисты, которые умеют их развернуть, дообучить, изменить поведение модели и собрать систему под задачи, за которые OpenAI или Anthropic никогда не возьмутся. В соседних специальностях, таких как post-training, fine-tuning и red teaming, зарплаты уже доходят до $200–400k+ в год. А самые интересные заказы этого рынка, скорее всего, вообще не появляются в публичных вакансиях. Если не знаете, куда сейчас глубже развиваться в AI, я бы смотрел сюда. Специалистов по ИИ-агентам будет много. Это очень востребованный, но постепенно массовый навык. А людей, которые умеют залезть в кишки модели, дообучить ее и изменить ее поведение, будет гораздо меньше. При этом AI-кодинг резко снижает порог входа и сюда. То, для чего раньше нужны были годы изучения сложной математики, теперь можно осваивать намного быстрее.3,88%
12 июл.без подписи3,50%
7 мая 2025 г.Вайб-кодинг и джуны: история одной несостоявшейся революции В идеальном мире всё выглядит так: сидит синьёр-разработчик, кидает умные промпты в ИИ, и тот выдаёт стройный, рабочий код. Сбылась мечта менеджера — скорость выросла, косты упали, всё классно. Но в реальности — вайб-кодинг пока больше про конфликты в команде, чем про продуктивность. ИИ, конечно, старается. Пишет код быстро, уверенно, с комментариями. Но через две недели синьёр смотрит на это и не узнаёт архитектуру. Как будто у проекта был нервный срыв. Пробовали делать по-другому — посадили одного сильного разработчика, вокруг джуны с курсорами и GitHub Copilot. В теории — круто. На практике — джуны не понимают, что хотят, ИИ не понимает, как это правильно сделать. В код-ревью — минное поле. Кажется, проще переписать всё самому. Джуны в такой системе — вообще под вопросом. Они вроде как есть, но куда их девать — непонятно. Писать руками они не учатся, с ИИ работают неуверенно. В итоге — порог входа в профессию растёт. Теперь надо уметь не только писать, но и формулировать, как будто ты product owner от рождения. Если бизнесу хочется попробовать вайб-кодинг уже сейчас — можно. Но надо понимать, что «быстро» и «дёшево» пока не работают одновременно. Что реально помогает: — обучать мидлов промпт-инжинирингу; — ставить автоматические проверки кода; — оставить ревью живым, не только глазами ИИ; — и придумать, как в это всё вписать джунов, чтобы их не сдуло ветром перемен. ИИ-кодеры — это как электросамокаты. Быстро, удобно, но без шлема и навыков — гарантированно влетишь в бордюр. #айти #бизнес #вайбкодинг #опыт3,48%
30 апр.без подписи2,93%
5 маяКак заработать миллионы на чужом API Интересный кейс из ниши AI-автоматизации, который хорошо показывает, где сейчас лежат деньги. Многие до сих пор думают, что MCP это какая-то сложная технология. На самом деле это просто слой между ИИ и реальной системой через API. Если API уже есть, свой MCP пишется за пару дней. Ребята из этого кейса даже не стали заморачиваться: взяли готовый open source и собрали продукт за неделю. Что они сделали Подключили MCP к Яндекс Директу, Метрике и VK Ads и упаковали в сервис для агентств. 4 500 ₽/мес плюс настройка 12k. Для сравнения, аналогичное внедрение на рынке стоит 30–50k. Отдельно сделали тариф для директологов за 900 ₽/мес. На выходе Claude Code управляет рекламой целиком. Анализирует конверсии и источники, находит просадки и объясняет причины. Ставит задачи и возвращается к ним по данным. Работает с Вордстатом и историей. Генерит гипотезы и аудитории. Ведёт несколько кабинетов без захода в интерфейсы. То есть они продают настройки для Claude Code и доступ ИИ-шки к рекламным системам. Всё. Сколько на этом можно заработать В России больше 15 000 диджитал-агентств и 20–30 тысяч директологов. Даже если оптимистично взять 20% рынка, получается около 18 млн в месяц с подписок плюс ~36 млн разово на внедрениях. И это сервис, который команда из 1-2 человек собрала за неделю. Главное наблюдение Ниша MCP-интеграций сейчас идеально пустая. Любой популярный API это потенциальный продукт за пару дней разработки. Победят не те, кто пишет самые сложные модели, а те, кто первым закрывает конкретные рутины конкретных профессий.2,87%
14 мая🤖 Образование после AI: рынок, где выигрывают алгоритмы, а не школы 15 мая в 18:00 в Москве в кластере «Ломоносов» соберёмся на нетворк-мероприятие, которое объединит технологические компании, инвесторов и бизнес-ангелов. В рамках ивента состоится дискуссия о том, как EdTech работает в новой реальности. Сегодня AI проник практически во все, что связано с обучением: учитель делает курс всего за несколько часов, бизнес внедряет ии-агентов, анализирует и корректирует программы под каждого ученика, а ChatGPT ежесекундно решает тысячи домашних заданий. Маркетинг в состоянии турбулентности: перегретые каналы, баннерная слепота и полная неопределенность с каналами трафика. Не факт, что проверенные месяцами воронки дадут хороший результат завтра. Где тогда брать лиды? 🎤 Спикеры: - Мартин Кольхаузер — основатель Чак VC - Матвей Кузин — член совета директоров венчурной экосистемы Brainbox.VC - Мария Осанова — руководитель центра развития технологических компаний Фонда МИК - Антон Лисный — директор штаба искусственного интеллекта корпорации Синергия - Сергей Мочалов — основатель и CEO КодерЛаб - Денис Сметнев — сооснователь Skyeng и маркетингового агентства uForce - Марина Романова — лид менеджер продукта Uchi.ru Мероприятие по регистрации, количество участников ограничено. 🔗 ЗАРЕГИСТРИРОВАТЬСЯ2,55%
15 маяКурсы вида "10 нейросетей для маркетолога" будут жить до того момента, как маркетологи откроют Claude Cowork2,45%