Kolodkin_AI

С 2 августа в ЕС вступили в силу новые требования AI Act к маркировке AI-контента. И тут есть довольно интересный момент для архитекторов и дизайнеров. Фотореалистичные архитектурные рендеры, созданные с помощью AI, скорее всего, тоже попадают под эти требования. Почему? В европейском регулировании deepfake понимается шире, чем привычные нам поддельные видео с людьми. Реалистичное изображение объекта или места, которое выглядит настоящим, хотя в реальности его не существует, тоже может подпадать под это определение. То есть визуализация дома, который ещё не построен, потенциально должна иметь пометку AI-generated. Особенно это касается коммерческого использования: рекламы, буклетов, сайтов девелоперов, презентаций для продажи недвижимости. Здесь сослаться на исключение для художественных произведений уже сложнее. Штрафы теоретически могут доходить до €15 млн или 3% годового оборота. (CMS Law) Но мне кажется, для хороших архитектурных и интерьерных бюро это практически ничего не меняет. Рендер всегда был обещанием того, как пространство может выглядеть. Если конкурентное преимущество бюро заключалось в том, что клиент не способен отличить AI-картинку от обычного CGI, преимущество было довольно слабым. AI постепенно перестаёт быть фокусом и становится просто ещё одним инструментом. А ценность остаётся там же: идея, вкус, архитектурное мышление и способность превратить красивую картинку в реально построенное пространство.

🎙 ChatGPT со своей функцией Voice Life провёл для нас экскурсию в Ораниенбауме вчера В гости приехала мама на выходные, отметить свой день рождения. И Катя для нас организовала несколько поездок по дворцам и пригородам Санкт-Петербурга. С погодой повезло! ▶️ Вы посмотрели мой свежий выпуск про ChatGPT, кстати? Я неспеша тестирую его функционал. Как вам он? Voice Life — оказалась очень живым собеседником. Основные плюсы: её можно было перебивать, спрашивать в процессе ответов. И она держала контекст беседы при этом, не сбивалась. Из минусов: нейронка так пыталась косить под человека, что, к примеру, вместо «сейчас» говорила и писала «щас»)) И так как я поставил максимальный думающий режим, то ChatGPT брал иногда паузы на 4-5 секунд «на подумать», но заранее предупреждал об этом. В остальном — чистый вау-эффект. Она же ещё и синхронный перевод на любые языки делает в моменте! Знали? Теперь учить иностранный язык — это не надобность, а про: свободу говорить самому, а не через ИИ, это про человеческий интеллект и культуру. Регистрация и оплата всех ИИ Кто я YouTube Навигация Чат Проверенные Ai-сервисы

Пока все обсуждают новые Loops, Anthropic выпустили еще один полезный материал: рассказали, как сама команда Claude Code использует Skills в ежедневной работе. Идея простая: Skills это готовые папки с инструкциями, скриптами и дополнительными ресурсами, которые Claude автоматически находит и использует в нужный момент. Вместо того чтобы каждый раз писать один и тот же длинный промпт, можно один раз оформить процесс и потом переиспользовать его. Мне нравится, когда компании показывают не только новые функции, но и свои внутренние практики. Именно из таких материалов часто появляются идеи, которые потом можно адаптировать под собственные рабочие процессы. Сам пока этот подход не тестировал, но планирую попробовать Skills для повторяющихся задач и посмотреть, насколько это сократит количество ручных инструкций и сэкономит время. Поделюсь результатами после первых экспериментов. подписывайся на @kolodkin_ai - тут все про AI Source: https://claude.com/blog/lessons-from-building-claude-code-how-we-use-skills #AI #Claude #ClaudeCode #Automation #Productivity #AgenticAI #Workflows

Наткнулся на новое обновление Claude Code: появились Loops. Судя по описанию, теперь можно запускать длительные циклы работы, где Claude сам продолжает выполнять задачи, проверяет результаты и переходит к следующим шагам без постоянного вмешательства. Сам я обновление пока не использовал, поэтому впечатлениями из практики поделиться не могу. Но планирую протестировать его на одном из своих рабочих сценариев: посмотреть, насколько удобно автоматизировать длинные цепочки задач и где это действительно экономит время. Если все работает так, как заявлено, это может быть полезно для подготовки кода, рефакторинга, проверки изменений и других процессов, где раньше приходилось постоянно возвращаться к модели с новыми запросами. Как только протестирую: расскажу, что получилось на практике и где есть реальные ограничения. подписывайся на @kolodkin_ai - тут все про AI Source: https://claude.com/blog/getting-started-with-loops #AI #Claude #ClaudeCode #Automation #Productivity #Developers #Coding

Я прочитал свежий материал LSE про навыки руководителей в эпоху AI и поймал себя на мысли: сегодня выигрывают не те, кто лучше всех разбирается в моделях. Выигрывают те, кто умеет принимать решения вокруг AI. Авторы выделяют пять ключевых навыков. 1) Первый: отличать реальные AI кейсы от хайпа и считать бизнес-эффект до начала проекта. 2) Второй: понимать вопросы безопасности, этики и управления рисками. 3) Третий: проводить команду через изменения, потому что внедрение AI почти всегда меняет процессы. 4) Четвертый: использовать AI как помощника при принятии решений, а не как замену собственному мышлению. 5) Пятый: объединять IT, HR, финансы, юристов и бизнес вокруг одной стратегии. Сейчас я как раз внедряю такую стратегию у себя в компании и консультирую клиентов. Посмотрим, что выйдет. Интересно, кстати, было бы узнать подробнее про стратегии? Если вы руководите командой, начните не с выбора нового AI инструмента. Начните с вопроса: какую бизнес-проблему он должен решить и как вы измерите результат. подписывайся на @kolodkin_ai - тут все про AI Source: https://www.lse.ac.uk/study-at-lse/executive-education/insights/articles/ai-leadership-skills-executives-should-have-in-2026 #AI #Leadership #Automation #Productivity #Startups #HRTech #Management

Американцы хакнули Фифу В продолжение футбольных открытий: история Levi’s stadium. Рядом с Сан-Франциско есть Levi’s Stadium. Компания выкупила права на название стадиона ещё в 2013 году, и договор действует до 2043-го. Это обычная практика во всём мире, но здесь получилось ещё и сделать отсылку к местной истории: изобретатель джинсов и основатель компании Ливай Страусс как раз начинал свой бизнес в Калифорнии во времена золотой лихорадки. Вот только ФИФА бесплатно рекламировать никого не собиралась, поэтому поставила Levi’s перед выбором: либо покупать дорогой спонсорский пакет, либо завешивать логотип. Платить они отказались, и логотип на стадионе действительно оказался закрыт. Но маркетинговый отдел не растерялся и в соцсетях тоже завесил все свои логотипы. С — смекалочка.

Сегодня наткнулся на, возможно, крупнейший каталог промптов для Nano Banana Pro. Внутри тысячи готовых примеров с результатами: фотореализм, рекламные креативы, интерьерные рендеры, концепты пространств, иллюстрации, пиксель-арт, комиксы и продуктовая графика. По сути это библиотека удачных решений, а не просто набор случайных запросов. Для дизайнеров особенно полезны примеры со структурированными промптами. Вместо длинного описания предлагается сначала определить ключевые объекты и материалы: OBJECT_A = винтажное кресло MATERIAL_B = матовый орех После этого строится вся сцена. Такой подход помогает получать более предсказуемые результаты при создании интерьеров, предметного дизайна и визуальных концепций. Еще одна интересная находка: многие авторы специально добавляют в промпты реалистичные несовершенства. Легкая зернистость пленки, едва заметная пыль на объективе, мягкое размытие движения. Изображения выглядят менее стерильными и больше похожими на настоящую съемку. Если работаешь с визуалом, брендингом, интерьерами или контентом, это хороший источник идей и готовых конструкций промптов. Source: https://youmind.com/nano-banana-pro-prompts подписывайся на @kolodkin_ai - тут все про AI #AI #NanoBanana #Design #InteriorDesign #GraphicDesign #GenerativeAI #CreativeTools

Я протестировал новый Figma Agent на внутреннем пайплайне Uprising Agency. Мы часто собираем лендинги и HR-интерфейсы для клиентов вручную: дизайнер + PM + endless правки в Figma. Обычно первый рабочий прототип занимает день. В этот раз я подключил AI-агента прямо к Figma canvas через MCP. Дал ему дизайн систему агентства, пару готовых секций и описание задачи: собрать onboarding flow для AI-рекрутингового продукта. Через 25 минут у нас уже был первый clickable draft с mobile-версией и нормальным auto layout. Самое полезное оказалось не в генерации экранов, а в скорости итераций. Раньше: меняем copy или flow: пересобираем руками. Сейчас агент сам обновляет компоненты, spacing и variables внутри существующего файла. Команда только финально полирует UI. Для агентств это очень прикладная штука. Можно быстрее тестировать гипотезы и показывать клиенту MVP в тот же день. Для HR-команд тоже вижу сильный кейс: career pages, candidate dashboards и screening flows теперь собираются буквально за часы. Главный вывод: AI начинает работать как полноценный junior designer внутри продукта. И это уже экономит десятки часов на production. подписывайся на @kolodkin_ai - тут все про AI Source: https://www.figma.com/blog/the-figma-canvas-is-now-open-to-agents/ #AI #Figma #Automation #Startups #Recruiting #HRTech #DesignOps #Agency

Я читаю новый Founders’ Playbook от Anthropic и там хорошо показано, как AI меняет не отдельные задачи, а саму модель запуска стартапов. По сути это настольная книга по запуску ии-native стартапов. Раньше маленькая команда упиралась в ресурсы: ресерч, MVP, контент, поддержка, аналитика. Теперь часть этих процессов можно закрывать через AI и запускаться намного быстрее. Anthropic делит развитие AI-native компании на 4 этапа: идея, MVP, запуск и масштабирование. На каждом AI берет на себя конкретные функции. Где-то это customer research и анализ рынка. Где-то генерация кода, документации и первых user flows. После запуска: саппорт, аналитика и внутренние операционные задачи. Мне особенно откликнулась мысль про “agentic workflows”. AI уже работает не как один чат, а как набор помощников под разные задачи. И это реально начинает менять ежедневную работу команды. Но важный момент: внедряется не все и не сразу. Какие-то процессы получилось встроить быстро. Какие-то до сих пор буксуют, потому что AI требует новых привычек внутри команды. Если люди не хотят пробовать и перестраивать workflow, никакой tool не даст результата. Сейчас выигрывают не те, у кого больше ресурсов. А те, кто быстрее проходит цикл: идея → тест → обратная связь → обновление. подписывайся на @kolodkin_ai - тут все про AI Source: https://claude.com/blog/the-founders-playbook #AI #Startups #Automation #Productivity #Founders #HRTech #Recruiting

Как питчить стартап: 10 главных советов. Я наткнулся на офигенную статью от инвесторов Andreessen Horowitz: одного из крупнейших венчурных фондов мира. Они очень коротко и очень честно объясняют, как смотрят на заявки стартапов в свою программу Speedrun и что отличает сильных фаундеров от всех остальных. Я много лет сам питчил стартапы, привлекал инвестиции и работал с фандрайзингом. И, если честно, я давно не видел настолько концентрированного материала по теме. Без воды. Без корпоративных формулировок. Просто набор принципов, по которым реально принимаются решения. • Лучшие заявки выглядят так, будто команда уже начала побеждать. Инвесторы ищут не “идею”, а движение: пользователи, скорость, инсайты, энергия. “We want to feel momentum.” • Самая сильная заявка: когда фаундеры глубоко понимают проблему. Не “рынок большой”, а почему именно вы obsessed этой проблемой. “Founder-market fit matters a lot.” • Конкретика всегда выигрывает абстракции. Плохая заявка: “мы меняем индустрию”. Хорошая: “за 3 недели сделали X, получили Y пользователей, retention Z”. “Specifics build credibility.” • Скорость важнее идеальности. Инвесторы любят команды, которые запускают быстро и учатся на реальности. “Speed is a competitive advantage.” • Огромный плюс: если фаундер уже что-то продает. Даже маленькая выручка или ручные продажи важнее красивых слайдов. “Revenue is truth.” • AI radically снижает стоимость запуска. Теперь маленькая команда может делать то, что раньше требовало десятков людей. “Small teams can do much more now.” • Сильные фаундеры умеют ясно объяснять, что именно они строят. Если после заявки непонятно, что делает продукт: это почти всегда плохой знак. “Clarity matters.” • Инвесторы смотрят на энергию команды. Не только на рынок и TAM. Они пытаются понять: смогут ли эти люди дожить до победы. “We look for intensity.” • Самая частая ошибка: слишком много buzzwords. AI, agents, workflows, disruption. Но без реального понимания пользователя. “Buzzwords are not a strategy.” • Они ценят амбицию, но не fantasy. Лучшие заявки одновременно выглядят безумно амбициозно и очень grounded. “The best founders are both optimistic and realistic.” Очень рекомендую прочитать это всем, кто строит стартап, думает про фандрайзинг, акселераторы или просто хочет понять, как реально мыслят топовые инвесторы. подписывайся на @kolodkin_ai - тут все про AI Source: https://speedrun.substack.com/p/what-we-look-for-in-applications

Anthropic анонсировал Claude для малого бизнеса. По их данным, 44% ВВП США формируется именно малым бизнесом, и почти половина всех работников частного сектора занята в этой сфере. Тем не менее уровень адаптации искусственного интеллекта здесь все еще далек от того, что мы видим в больших корпорациях. Инструменты редко адаптированы под специфику функционирования малых предприятий. Как результат, большинство людей — и мои знакомые не исключение — пользуются исключительно ChatGPT или в лучшем случае парой других языковых моделей. В рамках своей миссии Anthropic хочет помочь малому бизнесу более плотно внедрить ИИ в рабочие процессы. Конечно, за этим стоят и коммерческие цели, но инициатива интересная: программу запустили уже сегодня, дополнив ее бесплатным курсом по грамотному использованию инструментов. Смысл обновления в том, что теперь к Claude для бизнеса можно подключить целый ряд сторонних сервисов: 1. Intuit QuickBooks — система, где большинство американских компаний ведет бухучет (аналог 1С в России). 2. PayPal — платежная система. 3. HubSpot — CRM-система (аналог amoCRM). 4. Canva — сервис для дизайна графики, документов и постов. 5. DocuSign — система для онлайн-подписания документов. 6. Google Workspace — таблицы, документы и презентации. 7. Microsoft 365 — офисный пакет программ. Подключая эти сервисы, Claude получает доступ к необходимой информации. Это позволяет, например: (a) Спланировать график выплат зарплат и налогов. (b) Сделать закрытие месяца и провести реконсиляцию P&L. (c) Экспортировать данные в удобном формате (например, в Google Sheets). (d) Проверить, идете ли вы по графику платежного календаря. (e) Запустить рекламную кампанию через HubSpot. Я понимаю, что многие читатели (и я в том числе) не используют все эти системы сразу, так как они сами по себе дорогостоящие. Тем не менее это лишь первый шаг. Уверен, что количество коннекторов будет расти. Уже сейчас можно создавать кастомные интеграции через API или сторонние приложения вроде Zapier и n8n, подключая собственные решения к Claude. Также в анонсе сообщается, что совместно с корпорацией Workday в следующем году запускается акселерационная программа. В ней примут участие 15 малых бизнесов, которые получат финансирование и кредиты от Anthropic. Учитывая, что сейчас сфера ИИ ориентирована на адаптацию именно в бизнес-сегменте, через некоторое время без умения интегрировать такие инструменты в работу будет очень сложно конкурировать как людям так и компаниям. Поэтому рекомендую пройти бесплатный курс, который Claude выложил вместе с анонсом. Там объясняют, как автоматизировать процессы и наладить коллаборацию внутри компании. Курс тут: https://anthropic.skilljar.com/ai-fluency-framework-foundations Анонс тут: https://www.anthropic.com/news/claude-for-small-business

Я наткнулся на свежий отчет от Google for Startups про будущее генеративного AI и решил прогнать идеи через свои процессы. Главный инсайт: AI уже не инструмент, а слой внутри всех workflows. Взял свой кейс с подготовкой контента для вакансий. Раньше: ресерч, тексты, визуал: 3 часа. Сейчас: текст + видео через AI: 25 минут. В отчете на странице 3 прямо говорится про сжатие цикла “idea-to-scale” и это ощущается на практике . Я протестировал: беру описание роли → генерю текст вакансии → сразу делаю короткое видео с объяснением → публикую. Конверсия откликов выросла примерно на 30 процентов. Еще одна мысль: видео заменит текст. Это уже работает в HR. Кандидаты лучше реагируют на 45-секундное видео, чем на длинный JD. Мини-плейбук: берешь любой процесс → добавляешь генерацию контента → упаковываешь в видео → тестируешь на аудитории. Вывод простой: не строй “AI-фичу”. Встраивай AI в ядро процесса и считай время. Это самый быстрый способ найти value. Source: https://startup.google.com подписывайся на @kolodkin_ai - тут все про AI #AI #Productivity #Automation #Startups #Recruiting #HRTech #GenerativeAI

Большинство думает, что AI “знает всё”. На практике это не так. Когда смотришь на OpenAI или похожие модели, создается ощущение, что внутри хранится какая-то огромная база знаний. Как будто это Wikipedia + все книги + весь интернет. Но модель устроена по-другому. Она не хранит знания как база данных. Она хранит “веса”: набор чисел, которые отражают, как связаны слова, идеи и смыслы. Если упростить: это не “архив”, а скорее навык думать и формулировать. И здесь возникает важный момент, который я постоянно вижу в работе с бизнесом. Компании приходят с ожиданием: “мы подключим AI и он начнет всё знать про наш бизнес” Но модель: не знает твоих проектов не знает твоих смет не знает твоих подрядчиков не знает, как у тебя устроены процессы И не узнает, пока ты это не дашь. Поэтому реальная архитектура всегда выглядит так: не просто модель а модель + данные компании Ты берешь, например, модель уровня Mistral AI и добавляешь к ней: проекты сметы переписку стандарты И только в этот момент начинается настоящая ценность. Например, в интерьерном бюро это выглядит очень прикладно: Ты пишешь: “собери смету для квартиры 120 м²” Система: находит похожие проекты вытаскивает реальные цифры и собирает черновик на их основе Или: “ответь клиенту, который хочет снизить бюджет” И AI уже говорит твоим языком, опираясь на прошлые кейсы. И здесь главный инсайт: AI почти никогда не упирается в модель. Он упирается в то, в каком состоянии у тебя данные. Если данные: разбросаны неструктурированы лежат у людей на ноутбуках AI не работает. Если данные: собраны приведены в систему доступны даже средняя модель дает сильный результат. Поэтому вопрос сейчас не “какую модель выбрать”. Вопрос: в каком состоянии твой внутренний контур знаний И это, по сути, новая точка роста для любого бизнеса. подписывайся на @kolodkin_ai - тут все про AI #AI #ArtificialIntelligence #Business #Data #Innovation

Франция сейчас делает интересную ставку в AI. И это стоит понимать чуть глубже, чем просто “еще один стартап”. Пока основной фокус рынка на OpenAI и Google, в Европе начинают собирать свою логику вокруг AI. Центральный кейс: Mistral AI. Они не идут в масс-маркет и не пытаются конкурировать с ChatGPT как продуктом. Они заходят с другой стороны: делают модели, которые компании могут использовать внутри себя. И вот здесь начинается самое важное. Я в последнее время все чаще вижу сдвиг в разговорах с бизнесом. Раньше был запрос: “как нам использовать AI?” Сейчас он звучит по-другому: “как нам встроить AI в процессы и не потерять контроль над тем, что внутри происходит?” Франция и в целом Европа этот запрос чувствуют. Отсюда весь разговор про “свою экосистему”, регулирование и поддержку локальных игроков. Это не про конкуренцию лоб в лоб с США. Это про другую модель. США: быстрее запуск, быстрее масштабирование, больше риска. Европа: больше внимания к тому, как это встраивается в бизнес и что происходит с данными. К чему это приведет: Появится отдельный сегмент решений для компаний, которые не хотят зависеть от внешних сервисов Сильно вырастет спрос на кастомные внедрения Консалтинг вокруг AI станет не менее важным, чем сами модели Если смотреть с позиции бизнеса, то главный вывод простой: Недостаточно “поиграться с AI”. Нужно решить, где он у тебя живет и какую роль выполняет. И вот этот переход сейчас только начинается. подписывайся на @kolodkin_ai - тут все про AI #AI #ArtificialIntelligence #Europe #MistralAI #Business #Innovation

Я наткнулся на свежий отчёт OECD и решил проверить цифры на практике в своих задачах. Цифры показательные. В 2025 году уже 20% компаний используют AI против 9% в 2023. И это только начало роста. В IT проникновение перевалило за 50%, а в строительстве и производстве всё ещё заметно ниже - около 20%. Понятно, когда в компании одни разработчики, освоение новых технологий происходит быстрее. Но разрыв ощущается. Картина совпадает с тем, что вижу в работе. Я давно перевёл ресёрч и подготовку материалов на AI: вчера: 2–3 часа руками: сегодня: 30 минут с инструментами. Сегодня на планёрке увидел ещё один кейс. Финансовый менеджер показал процесс ответа клиенту. Вход: смета и переписка. Действие: обучил чат на смете, сделал рыночный анализ, затем загрузил сообщения клиента. Результат: готовые варианты ответов за минуты вместо долгой ручной работы. Команда удивилась. Прозвучало и про замену людей. Но реальность проще: выигрывают те, кто быстрее осваивает инструменты. Я сразу попросил оформить это в инструкцию. Начинаем собирать библиотеку знаний и проматов внутри команды - чтобы шерить знания между людьми, а не хранить их у каждого по отдельности. Вывод: если вы не в digital, это окно возможностей. Возьмите один процесс и ускорьте его уже сегодня. подписывайся на @kolodkin_ai - тут все про AI Источник: https://www.oecd.org/en/about/news/announcements/2026/01/ai-use-by-individuals-surges-across-the-oecd-as-adoption-by-firms-continues-to-expand.html?utm_source=chatgpt.com #AI #Productivity #Automation #Startups #Recruiting #HRTech #FutureOfWork