GPT Access | про нейросети

Всем привет! Запускаем закрытую бету geniri.ai — AI-платформы для B2B-маркетинга и продаж. Не обёртка над GPT, а связанная система AI-сервисов: транскибации встреч → боли клиента → SWOT → USP → КП → рассылки → контент и тд. Планируем около 70 сервисов, сейчас готово чуть больше 10 — и они уже автоматизируют самые типичные задачи B2B-маркетинга и продаж. Их и хотим протестить с вами перед релизом. Ищем сильных практиков: → Фаундеров SMB и B2B-маркетологов на US/Global-рынке → РОПов, чьи команды каждый день работают с лидами и материалами → Фриланс-маркетологов с продуктовыми клиентами (предпочтительно из США) — тоже да Даём: → Безлимитный доступ к готовым сервисам на 2 недели (27 апреля – 10 мая) → Прямую линию к продуктовой команде — фидбек идёт в релиз за 1–2 дня → Бонусы founding user после релиза 12 мая Просим взамен: → Реальное использование в работе, не «потыкать» → 3 созвона за 2 недели (20 + 45 + 45 минут) → Баг-репорты в нашем Telegram-канале Мест всего 6, отбор через форму (5 минут): https://forms.gle/e1G5cUV1cHmugDJt7 Дедлайн — четверг 23 апреля, ответим всем 24 апреля. Вопросы — в комментарии, мы свяжемся!

Долгое время рабочие сервисы решали только половину задачи. Они хранили информацию и давали инструменты, но саму работу всё равно делал человек. CRM показывает сделки — менеджер сам формулирует письмо клиенту. Таблица показывает цифры — аналитик сам пишет выводы. Сервис помогает организовать данные. Но не помогает выполнить саму задачу. AI меняет именно это ожидание. Пользователи начинают ждать от рабочих инструментов не только интерфейс, а помощь в работе: разобрать информацию, собрать из неё документ, подготовить ответ, предложить первый вариант решения. То есть продукт ценят уже не за то, что он показывает данные, а за то, что он помогает довести задачу до результата. Из-за этого меняется и конкуренция между сервисами. Побеждают не те, где больше функций. Побеждают те, где меньше ручной работы остаётся на пользователе. Поэтому сегодня самый сильный AI — не тот, который просто умеет генерировать текст. А тот, который встроен прямо в задачу и помогает человеку быстрее её закончить. #нейросети #AI

⚡️ Главное из мира ИИ: OpenClaw спровоцировал новый виток гонки AI-агентов: Anthropic, Nvidia, Perplexity и другие ускорили запуск автономных ботов. Anthropic провела 80 тысяч интервью о будущем ИИ: люди надеются на облегчение жизни, но боятся потерять контроль. Microsoft начала подключать модели Anthropic к Copilot, снижая зависимость от OpenAI. Perplexity представила Health — функцию для анализа данных из Apple Health, медкарт и трекеров для персональных ответов о здоровье. Крупные технологические ассоциации США официально выступили в поддержку Anthropic в её судебном конфликте с Пентагоном. В Европе ИИ впервые начали обсуждать на уровне антимонопольной политики не как “технологию будущего”, а как уже сложившийся рынок влияния. OpenAI закрыла Sora и официально начала перестраивать продуктовую стратегию, смещая фокус с разрозненных проектов на единую AI-экосистему. #НовостиAI

Сегодня внедрить AI технически несложно. Во многих компаниях после этого возникает одинаковая проблема: AI вроде есть, а реальной пользы немного. Внутренняя информация бизнеса обычно разбросана: часть в чатах, часть в таблицах, часть в документах, часть в презентациях, а многое — просто в головах сотрудников. Для человека это ещё как-то работает: он помнит, где что лежит. А модель отвечает настолько хорошо, насколько целостную картину она видит. Поэтому во многих организациях проблема уже не в отсутствии AI. Проблема в том, что у компании нет собранной рабочей среды знаний, на которую можно опереться. Из-за этого AI ускоряет только отдельные мелкие задачи. Чтобы он начал усиливать реальные процессы — продажи, аналитику, работу с клиентами — ему нужен целостный контекст бизнеса. И именно поэтому следующим этапом развития корпоративного AI становятся не новые модели, а среды, где знания, документы и рабочие материалы компании собраны в единую систему, с которой AI может работать. #нейросети #AI

Ещё год назад рынок AI продавал в основном доступ к технологиям. Сегодня этого уже недостаточно. Бизнесу важно понять: где именно AI даёт измеримую пользу в работе — в продажах, маркетинге, сервисе, аналитике. Поэтому рынок постепенно смещается от витрины возможностей к другому вопросу: 💡как встроить AI в реальные процессы компании. Многие организации уже прошли стадию экспериментов и столкнулись с проблемой: если AI не встроен в рабочие сценарии, он остаётся отдельным сервисом, которым пользуются время от времени. Ценности для бизнеса в этом немного. Именно поэтому крупные AI-компании всё сильнее развивают внедренческое направление. Они встраивают его в конкретные процессы: подготовку коммерческих материалов, работу с клиентами, аналитику, внутренние документы. Это нормальный этап взросления рынка. Теперь ценность создаёт не демонстрация возможностей модели, а понятный рабочий сценарий, где AI регулярно экономит время и усиливает результат команды. #нейросети #AI

Многие используют AI на последнем этапе — когда нужно написать текст: письмо, пост, презентацию или коммерческое предложение. Но гораздо сильнее он меняет более ранний этап — понимание болей аудитории. Обычно маркетинг и продажи собирают это вручную: читают отзывы, разбирают переписки с клиентами, смотрят обращения в поддержку, обсуждают гипотезы на встречах. Постепенно появляется несколько версий того, что действительно важно для клиента. AI позволяет сделать этот анализ быстрее и глубже. Он может разобрать большие массивы данных — отзывы, диалоги с клиентами, комментарии, обращения — и показать повторяющиеся проблемы, страхи, вопросы и мотивы. То, что в ручном анализе часто остаётся незаметным. В результате команда быстрее видит реальную картину: ✴️где у клиента настоящая боль, ✴️какие проблемы повторяются чаще всего, ✴️на чём действительно стоит строить оффер. Поэтому AI всё чаще используют не только как инструмент для текста. Он становится инструментом исследования аудитории. #нейросети #маркетинг

На рынке AI всё чаще происходит незаметный сдвиг. Ещё недавно сравнивали модели: какая лучше пишет, какая точнее анализирует, какая даёт более умные ответы. Но для бизнеса постепенно становится важнее другое. Не какая модель сильнее, а где удобнее делать реальную работу каждый день. Если для этого нужно открывать пять разных AI-сервисов и переносить контекст вручную, даже самая сильная модель быстро перестаёт быть преимуществом. Важна не отдельная функция, а среда, где несколько сценариев работы уже собраны в одном месте: тексты, аналитика, коммерческие материалы, рабочие документы. Когда задачи связаны между собой, контекст не теряется, а переключение между ними занимает секунды. Поэтому конкуренция в AI постепенно смещается: не столько между моделями, сколько между платформами. Вперед выходит та, где сервисы дают наибольшую пользу. #нейросети #инструментыAI

В большинстве компаний уже сложилась парадоксальная ситуация. Руководство обсуждает, «внедрять ли AI», а сотрудники давно используют его в работе — пишут письма, составляют отчеты, генерируют презентации. Это просто способ быстрее закрыть задачу. Поэтому запреты почти не работают. Если в компании нет официального инструмента, сотрудники всё равно находят любой доступный сервис и используют его. Проблема в том, что использование AI происходит без рамок. Никто не понимает, какие данные можно отправлять в модель, а какие — нельзя. Какие процессы можно отдавать на решение AI, а какие нельзя. В итоге AI уже влияет на рабочие процессы — просто компания этим не управляет. Поэтому всё больше компаний начинают решать задачу иначе: не запрещать AI, а давать сотрудникам нормальную рабочую среду, где такие инструменты встроены в процессы. Когда у команды есть единая платформа с AI — он становится управляемой частью работы, с понятными правилами, контролем данных и реальной пользой для бизнеса. #нейросети #AI

Во многих компаниях коммерческое предложение до сих пор собирают вручную. Менеджер открывает несколько документов и начинает «конструктор»: ▶️абзац — из старого КП, ▶️кейсы — из презентации, ▶️цены — из таблицы, ▶️формулировки — из переписки. В итоге время уходит не на продажу, а на сборку файла. Проблема в том, что хорошее КП редко бывает универсальным. Его нужно адаптировать под отрасль клиента, уровень ЛПР, сценарий сделки и конкретную боль. Поэтому менеджеры постоянно пересобирают одни и те же блоки — просто в разных комбинациях. Когда упаковка оффера делается в одном AI-инструменте, логика меняется. AI инструменты помогают изменить сам процесс: коммерческое предложение начинает собираться как система аргументов под конкретного клиента. И именно это превращает КП из документа в инструмент продажи. #нейросети #автоматизация #маркетинг

Компания Anthropic представила индекс, который оценивает риск автоматизации разных профессий с помощью языковых моделей. Исследователи разбили каждую работу на отдельные задачи и оценили, какие из них уже умеет выполнять AI. Главный вывод: AI быстрее всего заходит в офисные роли, где работа состоит из текста, кода, анализа, поиска информации и обработки цифровых данных. В группе наибольшего риска: 🔹программисты — AI потенциально может выполнять до 75% задач 🔹сотрудники клиентской поддержки 🔹специалисты по вводу данных 🔹технические писатели и аналитики исследований При этом массовых увольнений пока не видно. Но компании начинают медленнее нанимать молодых специалистов в тех областях, где AI способен закрывать значительную часть задач. Для бизнеса это прямой сигнал пересматривать офисные функции. Особенно там, где сотрудники занимаются сборкой и рутинной обработкой информации. Выигрывать будут те компании, которые раньше других переведут такие задачи в управляемые AI-инструменты. #нейросети #профессии

⚡️ Главное из мира ИИ: Китай объявил новый пятилетний план, в котором искусственный интеллект станет ключевой технологией для экономики, робототехники и квантовых технологий. Netflix приобрел ИИ-стартап Бена Аффлека с кинематографическими инструментами, который тот развивал с 2022 года. В США обсуждают новые правила экспорта AI-чипов, включая требования инвестировать в американские дата-центры для доступа к технологиям. Использование Claude резко выросло, и он стал одним из самых популярных AI-приложений в App Store во многих странах. Администрация США готовит новые требования к государственным контрактам на ИИ, обязывая компании разрешать «любое законное использование» их моделей. Верховный суд США отказался рассматривать дело о возможности авторского права на произведения, созданные искусственным интеллектом. #НовостиAI

Сколько денег вы сливаете в рекламу, потому что считаете лиды, а не прибыль? У вас две рекламные кампании: — Первая дала 300 лидов по 200 ₽. — Вторая — 100 лидов по 600 ₽. Маркетолог без аналитики выберет первую: лидов больше, цена ниже. Но если включить голову (или нейросеть), картина меняется: — Первая кампания принесла 5 продаж. Маржа — 10 000 ₽. → 50 000 ₽ прибыли. — Вторая — 20 продаж. Та же маржа. → 200 000 ₽ прибыли. Выглядит как ошибка джуна, но так сливают бюджеты даже крупные компании. Почему? Потому что считают “стоимость лида”, а не реальную прибыль с канала. А это задача не для глаз и табличек. Это задача для автоматизации. 📊 Что может ИИ: — Автоматически связывать заявки с продажами; — Считать юнит-экономику по каждому каналу; — Выводить дашборды, где видно не “красиво”, а понятно: что работает, а что жжёт деньги. Раньше такую аналитику настраивали месяц. Сейчас — можно собрать на готовых ИИ-сервисах за день. ИИ не делает маркетинг “умным”. Он просто убирает рутину — и показывает, где деньги, а не цифры. #нейросети #автоматизация #продажи

Почему отчёт “за месяц” в 2026 году — это уже поздно Когда бизнес смотрит на цифры раз в месяц — он как водитель, который смотрит в зеркало заднего вида и надеется не врезаться. 📅 Проблема началась 3 января. 📈 Отчёт с цифрами пришёл 1 февраля. ⏱ Реагировать начали 5 февраля. 💸 Деньги потеряны. Время — тоже. В 2026 году всё меняется слишком быстро: 🔻 спрос проседает за 2 дня 📉 цена лида взлетает за вечер 🛑 воронка может сломаться за час И если вы всё ещё живёте по циклу “месяц — отчёт — совещание”, вы не управляете бизнесом. Вы подводите итоги после аварии. 👉 Что нужно: — Живые данные в режиме реального времени — Автоматический сбор с каналов, CRM, форм — ИИ, который сам подскажет, где просадка и что с ней делать 🧠 Когда цифры перед глазами каждый день — можно не тушить пожары, а не допускать их. Отчёт за месяц — это чтобы красиво закрыть период. А управляют бизнесом по сегодняшним данным. #нейросети #автоматизация #продажи

История одной потерянной заявки 🧑‍💼 Клиент: Я оставил заявку на сайте. Мне обещали связаться «в течение дня». Прошло два дня. Никто не позвонил. Я забыл, что вообще кому-то писал. Позже мне перезвонили — я был на встрече. Сказал: «Перезвоните позже». Не перезвонили. Я купил у других. 👨‍💻 Менеджер: Утром пришло 14 заявок с сайта. Звоню — кто-то не берёт, кто-то говорит «неудобно». Ставлю себе в Excel пометку «перезвонить»… но в тот день прилетело ещё 12 новых. Я просто не успел вернуться к тем, кто сказал “позже”. 👔 Руководитель: В отчёте вижу: 26 лидов, 3 сделки. Остальные — «нецелевые». Спрашиваю у отдела: «Почему такая низкая конверсия?» Ответ — «плохие заявки». И всё. Отчёт закрыл. Поехали дальше. 🤖 Что сделал бы ИИ: — Напомнил бы менеджеру о каждом «перезвоните позже» — Поставил бы задачу автоматически — Вывел бы в отчёт: «12 заявок потеряны без контакта» — И дал бы сигнал руководителю: здесь утекают деньги Потерянная заявка — это не просто цифра. Это человек, который был готов купить, но ушёл. А когда таких 20 в месяц — вы не теряете лиды. Вы теряете выручку. #нейросети #автоматизация #продажи

Секретный чат маркетолога и продажника, когда им впервые показали нормальную аналитику 🟢 Маркетолог Слушай, ты видел дашборд новый? Там прям видно, откуда деньги пришли 😳 🔵 Продажник Видел. И, кстати, твои "мёртвые" лиды из TG закрылись на 3 сделки. Извиняюсь официально. 🟢 Маркетолог Записываю. Скрин делаю. Буду детям показывать. 🔵 Продажник Но подожди… А почему лиды с лендинга стали хуже? 🟢 Маркетолог Скорее всего — трафик потёк с новой рекламы. Надо креативы поправить. А ты можешь выгрузить заявки по этой связке? Хочу воронку посмотреть. 🔵 Продажник Уже кинул. Там ИИ сам сегментировал по этапам. Удобно. 🟢 Маркетолог Чувствую себя взрослым человеком. Не думал, что скажу это… но нам с тобой теперь не о чем сраться. 🔵 Продажник Да, остаётся только работать. Непривычно 🙂 Когда есть общие данные — появляются общие цели. Маркетинг и продажи не конкурируют, а действуют заодно. А ИИ — просто подаёт цифры без эмоций. #нейросети #автоматизация #продажи

Маркетинг vs продажи: вечная война, которую решает одна цифра — Лиды были хорошие, а вы не дожали — Да у вас лиды мёртвые, сами попробуйте продать — Это не к нам, пусть сначала целевых приводят Классика. Маркетинг и продажи меряются правотой. А бизнес в это время теряет деньги. Почему конфликт не уходит? Потому что у отделов разные метрики: 📈 маркетинг считает стоимость лида 📞 продажи — конверсию в сделку 📊 руководитель — количество «движухи» Но ни одна из этих цифр не отражает результат для бизнеса. 👉 Решает только одна метрика: деньги на выходе Выручка. Или, ещё лучше — прибыль с канала / кампании / менеджера Когда появляется сквозная аналитика с ИИ: — Видно, сколько заявок реально конвертировались — Понятно, какой источник даёт деньги, а не трафик — Можно считать прибыль с учётом скидок, возвратов и повторных продаж 💡 Пример: TG даёт лиды по 400 ₽ — радуется маркетолог. Менеджеры их не любят: «не покупают». Система считает: с TG пришло 5 продаж, средний чек 80 000 ₽. А с «любимых» лидов из SEO — 1 продажа на 20 000 ₽. И всё. Спор окончен. 👉 Одна цифра — выручка — расставляет всех по местам. ИИ не спорит. Он считает. #нейросети #автоматизация #продажи

Если вы считаете заявки в Excel — вы уже платите за это больше, чем за SaaS Многие компании до сих пор считают лиды вручную. Формально — бесплатно: таблица есть, люди есть, что ещё надо? Но давайте разложим по времени: 🔹 Менеджер каждый день копирует данные: — заявки из почты — контакты из чатов — переписки из Instagram и WhatsApp Выглядит как мелочь. Но в сумме — минимум 15 минут в день. = 5 часов в месяц 🔹 Маркетолог раз в неделю собирает отчёт по лидам: — сводит таблицы — вручную считает источники — ищет, где вырос CPL Итого — около 1,5 часа в неделю = 6 часов в месяц 🔹 Руководитель сам открывает таблицы, чтобы понять, что происходит: — где заявки теряются — почему упали продажи — кто не отработал лид Тратит хотя бы 1 час в неделю = 4 часа в месяц Теперь считаем по минимуму: менеджер: 500 ₽/час × 5 ч = 2 500 ₽ маркетолог: 700 ₽/час × 6 ч = 4 200 ₽ руководитель: 2 000 ₽/час × 4 ч = 8 000 ₽ 💸 Итого: 14 700 ₽ в месяц Вы уже платите эту сумму. Только не за результат, а за ручную рутину. А теперь сравните: 🔁 CRM с ИИ, которая — сама собирает заявки из всех каналов — считает всё в режиме реального времени — показывает, где утекают деньги — и стоит от 3 000 ₽ в месяц Решение простое: Или вы платите людям за копипаст, или платите системе за порядок и рост. #нейросети #автоматизация #продажи

Где умирает 30% заявок: карта болевых точек воронки Бизнес тратит деньги на рекламу, заявки идут — а продаж нет. В чём дело? Проблема почти никогда не в трафике. Заявки умирают по пути. Молча, без следа. Вот где чаще всего это происходит: 🔻 1. Не дошли до CRM — Лид оставил заявку, но она застряла в чате, почте, директе или комментариях. — Менеджер не увидел. Или увидел, но забыл перенести. Итог: лид “мертвый” ещё до начала. 💡 Решение: ИИ-сборщик лидов — автоматом тянет заявки из всех каналов в одну систему. 🔻 2. Не отработали вовремя — Лид пришёл ночью. — Ответ — через 12 часов. — Он уже купил у конкурента. 💡 Решение: ИИ-ассистент отвечает сразу: уточняет, квалифицирует, записывает. Без потерь. 🔻 3. Забыли догнать — Менеджер сделал первый звонок. “Подумайте — перезвоню”. — И не перезвонил. — Через неделю этот лид в Excel уже не актуален. 💡 Решение: ИИ ставит напоминания, контролирует follow-up и сам добивает, если надо. 🔻 4. Потеряли в статусах — “Горячие” лиды смешаны с “холодными” — Кто на каком этапе — никто не знает — Платные лиды просто висят в системе 💡 Решение: ИИ расставляет приоритеты, метит готовность к сделке и даёт менеджеру чёткий план. 📉 Потери на каждом этапе — по чуть-чуть. Но в сумме — до 30% заявок, которые можно было бы закрыть. Хотите расти — чините не рекламу, а воронку. ИИ — про то, чтобы ни один лид не пропал просто так. #нейросети #автоматизация #продажи

Продажник не ленивый. Он просто тонет в хаосе заявок Когда в отделе продаж что-то идёт не так, первым под подозрением — менеджер. Но чаще всего виноват не человек, а система. Точнее, её отсутствие. ❌ Заявки приходят в чат, в почту, в Excel, в CRM — часть теряется ❌ Лиды не сегментированы — всем пишут одно и то же ❌ Нет приоритизации — горящие клиенты ждут ❌ Менеджер тратит время на ручной разбор, а не на продажу 📌 Что делает ИИ: — Сортирует заявки по приоритету (по шансам на сделку) — Автоматически отвечает на типовые вопросы — Прогревает холодные лиды без участия человека — Подсказывает менеджеру, кому писать и что говорить После внедрения ИИ-агента у одного из клиентов: 💡 нагрузка на отдел снизилась на 40% 💡 конверсия выросла с 11% до 19% 💡 “плохие” менеджеры начали закрывать сделки ИИ не заменяет людей — он убирает хаос. И когда порядок наведён, продажи идут. #нейросети #автоматизация #продажи

Каждый понедельник Олег получал 12 скриншотов и злился Олег — фаундер диджитал-агентства. У него 7 рекламных каналов, 4 подрядчика и 3 менеджера в штате. Каждый понедельник они дружно присылали отчёты. Точнее — скриншоты: - из рекламных отчетов - из Google Analytics - из табличек, в которые каждый заносил «как умеет» 12 скриншотов. 12 стилей. 0 понимания. Олег пытался сложить из этого картину: — Какие каналы принесли заявки? — Где деньги ушли в пустую? — Почему стоимость лида выросла почти вдвое? Ответов не было. Только догадки и споры. Один говорит: «Виноват креатив», другой — «Алгоритм скрутил не туда». А третьему вообще всё нравится. В итоге он подключил ИИ-аналитику: — Все каналы тянутся в одну систему — Видно, откуда идут заявки и по какой цене — Можно сравнить динамику по неделям — ИИ сам подсказывает, где просадка и что с ней делать Теперь каждый понедельник Олег открывает дашборд, а не чат. Решения принимает не по ощущениям, а по цифрам. #нейросети #автоматизация #продажи