ИИ и редактура. Галина Дудина

Забавно, как весь твиттер взбудоражился от новости, что Anthropic начал помечать невидимыми водяными знаками тексты, которые генерируют их модели. Не в метаданных, а прямо в тексте. Знак (водяной) не виден глазу, не меняет смысл и качество текста и переживает копипаст. Работает на уровне модели, поэтому помечается все, от API и приложения до Claude Code и доступа через облака Amazon, Google и Microsoft. А к сгенерированным файлам (.png, .svg, .jpg) теперь вкладывается криптоподпись по открытому стандарту C2PA (как я понял). Это все связано с комплаенсом. С 2 августа 2026 европейский AI Act требует делать ИИ-контент машинно-различимым. Поэтому маркируют пока только модели, запущенные после этой даты, а старые «в переходном периоде», то есть их тексты никто не помечает. Как вообще можно спрятать знак в словах? Anthropic деталей не раскрывает, но у Google похожая штука SynthID-Text уже два года работает в Gemini, так что механику можно подсмотреть там. Например, модель пишет «утром выпил кофе и ___ на работу» и выбирает между «поехал», «пошел» и «отправился». Секретный ключ вместе с несколькими предыдущими словами псевдослучайно делит словарь на «зеленые» и «красные» слова, и модель чуть чаще берет зеленые. Читатель видит обычный текст. А детектор с тем же ключом считает статистику. Если на тысячу слов зеленых 70% вместо ожидаемых 50%, текст писала модель. Поэтому в Anthropic и предупреждают, что детекция на небольших текстах срабатывать не будет, а вот ресечи, статьи или дипломные работы раскрасит как новогоднюю елку. Так что если они будут использовать что-то наподобие гугловского SynthID-Text, мы получим следующую историю: — Списка «слов-маркеров» не существует. Раскраска пересчитывается на каждом слове от контекста, найти знак глазами невозможно. — Короткие тексты и код почти не маркируются. Статистике нужен объем и свобода выбора между синонимами. — Знак появится, даже если Claude просто вычитал или перевел ваш собственный текст. Anthropic честно пишет, что watermark не доказывает авторство ИИ. — Проверить метку сможет только сам Anthropic. Детектор обещают «в будущей документации». В общем, все «хуманайзеры» и деслоп-промпты не работают. Они чистят стиль, а знак сидит в статистике выбора слов. Стереть его может только пересказ текста другой моделью. Ну или машина времени. Тексты моделей, вышедших до августа, не помечены до сих пор.

Журналист издания Platformer провела эксперимент. Она заменила своего редактора ИИ. Для того чтобы это провернуть, она собрала архив 6 лет материалов, редакторских правок и рабочих переписок и скормила Claude. Чат-бот получил практически всю цифровую историю работы её редактора. После этого ему было предложено заниматься тем, чем обычно занимался человек: оценивать тексты, предлагать изменения, придумывать темы и доводить материалы до публикации. Claude очень быстро научился воспроизводить стиль и в некоторых случаях давал очень точные и полезные советы. Хорошо понимал структуру, видел слабые места, требовал конкретики и предлагал более сильные формулировки. Но. У всего есть но. Модель галлюцинировала, ошибалась в фактах и иногда давала советы, которые на самом деле разумными не были. По сути, во время эксперимента журналистка столкнулась с тем, что ИИ в целом нормально анализирует текст, но хуже понимает отношения между людьми, контекст и неформальные правила редакции. ИИ говорит: абзац слабый, но при этом не всегда понимает, почему именно он нужен. Короче говоря, ИИ не понимает человеческий контекст. Интересно, что в целом чат-бот с точки зрения механики справляется, а вот с отношениями всё ещё туго. Скорее речь даже не про отношения, а про интуицию, которую симулировать, скорее всего, невозможно. С другой стороны, если ИИ уже сейчас способен выполнять часть работы хорошего редактора, если ему скормить архив издания, то у нас не стоит вопрос о том, сможет ли он заменить журналистов. Скорее нам интересно, а какая часть работы журналистская, человеческая? Может, интересным человеческий текст делает бесконечное любопытство и интуиция? А может, нам просто важно знать, что мы хоть в чём-то лучше машины. @lobushkin

Многим нравятся ИИ-тексты, особенно если не знаешь, что они ИИ. The Guardian пересказывает свежее исследование — стоит отметить, что англоязычное. А генерация текстов на английском сейчас развита лучше всего 🧐 Исследователи предложили 1682 взрослым прочитать один из шести коротких рассказов. Три были написаны людьми, три — ChatGPT, причем каждой паре текстов задали сходную тему. Участникам сообщали, какие тексты кем написаны, но иногда намеренно вводили их в заблуждение. Основных выводов два: 1. Рассказы, действительно созданные ИИ, в среднем оценили как более увлекательные и качественные. 2. Однако тексты получали дополнительные баллы, когда читатели считали, что их написал человек: вероятно, человеческое авторство ассоциировалось у них с подлинностью и творческим замыслом. В двух дополнительных экспериментах 905 человек пытались отличить человеческие рассказы от сгенерированных. В одном случае правильных ответов было около 40%, то есть хуже случайного угадывания, в другом — 52%. Те, кто уже работали с ИИ, лучше распознавали такие тексты. ➡️ Еще один вывод: если вы ИИ-скептик, стоит освоить эту технологию, чтобы лучше ее распознавать.

Нейросетевая инфографика Сегодня ЛДПР опубликовала серию карточек, посвящённых законотворческой деятельности партии в Государственной думе VIII созыва. Основой материалов стал экспертный доклад Павла Склянчука «Сила малых. Как партии парламентского меньшинства добиваются принятия федеральных законов». Сложно не заметить, что эти карточки сгенерированы искусственным интеллектом. Об этом говорят некоторые устойчивые признаки: деформация сложных символов, несогласованность повторяющихся элементов, нестабильные шрифты и отсутствие единой композиционной системы. Да и, к тому же, в реальности на фасаде здания Госдумы находится герб СССР, который в карточках он превратился в нечто бесформенное. На разных изображениях меняются форма рельефа, конфигурация фасада и отдельные архитектурные элементы. Но основная проблема связана не с дизайном, а с передачей данных исследования. Открыв доклад Павла Склянчука, я прочитал, что депутаты ЛДПР выступили инициаторами 14 законопроектов, впоследствии ставших федеральными законами. У КПРФ и «Новых людей» таких законов по 11, у «Справедливой России» — 9. Именно этот показатель используется авторами для оценки самостоятельной результативности фракций. Больше всех своих инициатив до принятия в качестве федеральных законов смогла довести ЛДПР (14), что свидетельствует о высоком лоббистском потенциале и высоком уровне юридической грамотности партии. При этом в инфографике ЛДПР почему-то указывается, что депутаты ЛДПР добились принятия 34 законов. Не соответствует источнику и значение по «Справедливой России»: на карточке указано 11 законопроектов, тогда как в таблице доклада приведено 9. Ошибка могла возникнуть в любой момент создания этих карточек: при автоматическом извлечении данных, генерации картинки ИИ или при объединении показателей, рассчитанных по разным основаниям — всё может быть. Но в текущем виде данные на картинке не соответствуют источнику, на который она ссылается. Здесь стоит напомнить, что использование ИИ в любого рода публичной коммуникации требует как минимум четырёх уровней контроля: — Аналитический. Необходимо определить единицу анализа, временной период, источник данных и критерии результативности. — Редакционный. Формулировки должны соответствовать тому, что фактически подтверждается показателями и что можно верифицировать по иным источникам. — Визуальный. Графическая форма должна упрощать восприятие информации, сохранять единообразие и соответствовать типу данных. От ИИ этого можно добиться, если постараться. — Фактологический. Критически важно проверять числа, подписи, государственную символику (!), архитектуру, карты, портреты и другие элементы, имеющие самостоятельное фактическое значение. В ином случае читатель заметит подвох, а вы потеряете его доверие. Повторю: для аналитических, информационных и агитационных материалов ИИ может выполнять вспомогательные функции, но ответственность за данные, интерпретацию и визуальное исполнение сохраняется за аналитиком, редактором и дизайнером.

Разбираемся: UGC, BGC, EGC, IGC, AGC, PGC, FGC, OGC СМИ давно потеряли монополию на вещание и распространение контента. Встретила новые для себя буквы и разобралась, какими путями компании сегодня могут транслировать информацию. Дисклеймер: из любопытства нашла все возможные аббревиатуры. Самые популярные из них — UGC, EGC, AGC. Остальное считаю следствием фанатичной любви к аббревиатурам в англоязычной бизнес-культуре UGC - user-generated content. Мечта любой компании: чтобы клиент или пользователь сам рассказал в соцсетях о своем опыте, желательно, в позитивном ключе. Еще лучше — распаковочку показал. Можно за скидку или за дополнительную чашку кофе, но обычно не за зарплату. Звериный оскал капитализма привел к появлению креаторов — тех, кто снимает якобы UGC, только за денежку. Типа как им фен понравился. Некоторые исследователи выделяют это в paid UGC. Пример: Ваша фоточка завтрака в Кофемании. Или отзывы на Яндекс.Картах. Или Собчак съездила на тусовку Dolce&Gabbana и от души рассказала об этом - думаю, сопоставляя масштабы их брендов, она тут скорее вдохновленный юзер, а не инфлюенсер. Еще к UGC можно отнести рубрику "Письма читателей" и гражданскую и народную журналистику, если кто помнит такую тему в медиа.  Главная идея: "Это такой же покупатель/обыватель, как и я". IGC или iGC - influencer-generated content. Фото, тексты и проч., которые для брендов создают лидеры мнений. Похоже на UGC, но о своем опыте рассказывают инфлюенсеры. То есть бренд покупает не просто отзыв пользователя продукта, а доступ к его аудитории. Ну, и качество нередко выше: за кадром остаются бриф, согласование содержания и сроков, аналитика. Пример: Думаю, что тут уместно привести пример, когда та же Собчак рекламирует у себя двери Бастион, это оно. EGC — employee-generated content. Контент от сотрудников в их личных аккаунтах. Это может быть закулисье работы в компании, какие-то анонсы или истории с работы. Укрепляет доверие аудитории плюс положительно влияет на найм. Пример: блог стюардессы Аэрофлота (на картинке — ohh_yulia) AGC (реже AIGC) — контент, сгенерированный AI. Тут обширное поле для трактовок. Может подразумеваться: 🔴контент, созданный при помощи ИИ. 🔴автономный контент-продакшн, например, канал в телеграме, новости для которого автоматически пишет, обрабатывает и публикует ИИ-агент. 🔴контент от цифровых аватаров, то есть, ИИ-авторов. Кому интересно — дальше пошли более редкие: PGC — professionally generated content. Тут несколько размытое понятие, но в целом это что-то, что не юджиси. Иногда, как я понимаю, может подразумеваться контент от агентств, иногда даже и от самих брендов.   BGC - business-generated content. Позволяет сохранять непрерывное вещание. Пример: любой официальный аккаунт бренда, сайт компании. OGC — Occupationally Generated Content. Попалось буквально в одном обзоре как контент, созданный не просто внутри бренда, но и конкретно ихаус-специалистами, которые постоянно занимаются именно производством контента. FGC — firm-generated content, то же, по сути, что BGC. FGC-2 — Еще понравилась расшифровка Founder generated content — то есть, отдельно выделить поджанр EGC, когда инфу о компании раскрывает директор или основатель бизнеса. Отличный пример, конечно, Додо. Вот и живите теперь с этим)

У деда был сложный характер, который легко оправдывать трудной, яркой карьерой деревенского пацана, дослужившегося до контр-адмирала и отдавшего 40 лет службе. Задним числом думаешь: как сейчас интересно было бы поговорить, сколько всего спросить! Да поздно. С Днём Военно-Морского флота!

«Любой форс-мажор можно воспринимать как катастрофу, а можно — как возможность» Генеральный директор «Газпром-Медиа Холдинга» Александр Жаров рассказал коллегам из Ъ, в том числе, дорогой Анастасии Мануйловой о том, как устроен бизнес крупной медиакомпании. 👉 Читать полностью О метриках: 🗣 Контент должен быть поликанальным и настолько интересным, чтобы зритель к нему возвращался максимальное количество раз У нас есть новый показатель, который мы доводим до ума с компанией Mediascope, называется «единое время внимания». Мы произвели единицу контента, показали по телевизору — у нее были высокая доля и рейтинг. Мы заработали по рекламной модели. Затем мы первую серию этой программы переместили на Rutube, привлекли цифрового зрителя и предложили ему бесшовно перейти на онлайн-кинотеатр Premier, заплатить за подписку или отсутствие рекламы и получить подписку на Premier бесплатно. Фактически этот контент второй раз сработал и принес нам деньги по подписной модели. Потом мы выбрали конкурента, который не будет размывать наш бренд, поэтому не является критичным, и продали этот контент ему — заработали на нем третий раз. Совокупное время внимания, которое этот контент отработал, принесет нам максимальное количество денег, то есть возврат тех самых инвестиций. О бизнес-стратегии медиа-холдинга и месте ИИ в ней: 🗣 Три основных направления стратегии «Газпром-Медиа» сейчас — производство качественного поликанального контента, международное сотрудничество и цифровое развитие главное стратегическое направление нашего холдинга — это производство контента, соответствующий маркетинг и расчет финансовой модели таким образом, чтобы инвестиции возвращались и маржинальность была высокой. Через наши каналы коммуникации мы касаемся почти всех жителей страны — порядка 140 млн человек, и поэтому второе направление стратегии — это международное сотрудничество. (...)Третье стратегическое направление — это развитие цифровых платформ, «цифры» в большом смысле, искусственного интеллекта, рекомендательных систем, цифровых сервисов, информационной безопасности. Об исследованиях! Убеждена, что это очень важно, но даже если деньги есть, их делают не все: 🗣 У общества формируется запрос на определенный контент. Наша задача — попасть в ожидания аудитории, чего мы достигаем с помощью исследований Мы проводим большие исследования. Примерно три года назад провели исследование образа героя в кино и сериалах, изучали период в 40 лет. Сейчас мы завершаем исследование культурного кода нашей страны. Это непростая история, потому что культурный код в регионах разный. Это большое двухлетнее исследование, в котором участвовали ученые, профессионалы в области кинопроизводства, медиа и, конечно, зрители. Исследования, которые мы проводим, глобально используем в работе. Достаточно сказать, что из десяти развлекательных программ восемь-девять топовых — это всегда наши, среди развлекательных сериалов восемь-девять, иногда десять — тоже. Это говорит о том, что мы чувствуем аудиторию, любим ее, стараемся попадать в ее ожидания и это получается.

Послушала разговор Саши Томаса, PR-директора Центра искусственного интеллекта МТС MWS AI, с ИТ-журналистом и главредом Content Review Сергеем Половниковым. 👉 Для кого на самом деле пишут медиа в эпоху ИИ И соглашусь с главным тезисом -- что все равно писать надо для читателя. 💯 Видеть в читателях только трафик, а в партнёрах -- рекламодателей - это неуважение, путь в никуда. Тут тоже соглашусь Что ещё было? ✍ ИИ -- естественный этап развития, по сути, новый медиа-канал, как печать, ТВ, радио. Тем тоже грозили гибелью, ничего, живы ✍ Интересный тезис: ценность ИИ-трафика для медиа очень высока. Такой пользователь не просто удовлетворился ответом иишки, а прошел дальше посмотреть источник ✍ Отказ от поисковиков связан с состоянием самих поисковиков. На первых двух страницах выдачи - мусор, ничего не найти Ещё любопытно, что Сергей против ИИ- фильтра для отбора новостей. Сам читает пресс-релизы, сам принимает решение, что показать читателю, видит в этом ценность своего продукта

Новый сезон подкаста «По проводам» от 😊😊 Запускаем третий сезон нашего подкаста и начинаем его с большого разговора о том, как ИИ меняет медиа, поиск и рынок контента. С журналистом и основателем проекта Content Review Сергеем Половниковым обсуждаем SEO и GEO, новые модели монетизации медиа, появление «супержурналистов» с помощью ИИ и запуск собственной нейросети Content Review. В выпуске: ✅ почему ИИ сокращает реферальный трафик медиа; ✅ приходят ли читатели из ChatGPT, Perplexity и других чат-ботов; ✅ почему привычная рекламная модель перестаёт работать для медиа; ✅ как компаниям продвигать продукты в эпоху ИИ-поиска; ✅ может ли нейросеть превратить журналиста в «супержурналиста»; ✅ почему ответы ИИ не отменяют необходимость читать первоисточники; Смотреть подкаст: ▶️ ВКонтакте ▶️ RuTube ▶️ YouTube

Смерть автора Журналист авторитетнейшего бизнес-журнала Fortune написал больше 600 лонгридов за год с помощью ИИ. Он просто скармливает алгоритмам новостные сводки, пресс-релизы и вышедшие статьи и на выходе получает материал, который редактирует. Никакого погружения. Просто кликбейтные материалы. Причём самооптимизироваться его заставил главный редактор. Что ж, эпоха журналистики и крупных авторитетных СМИ подходит к концу. А вернее, заканчивается эпоха, когда главным активом крупного СМИ был автор. И если уже сегодня в авторитетных СМИ чуть ли не каждый десятый материал написан с помощью ИИ, то что творится в маленьких изданиях? Да и ведь далеко ходить не надо: недавно один из журналистов МК опубликовал, что у них творится. Журналисты берут интервью у чат-ботов вместо экспертов и публикуют ИИ-галлюцинации как факты. Писатели пишут книги через ИИ. Даже книга о будущем правды в эпоху ИИ, которая получила высокие оценки критиков, наполнена галлюцинациями. Собственно, никто этому всерьёз и не противостоит. При том, что рынок копирайтинга, писателей и редакторов расцветает, картина именно с авторами и авторской мыслью куда грустнее. И это так называемое прямое следствие развития ИИ. Сам по себе ускорившийся мир не оставляет права на вольности. И пока (мы, кстати, в том числе) сознательно пытаемся избежать использования ИИ именно для написания текста или пытаемся вычистить ИИ-формулировки из человеческого текста, авторитетные люди в авторитетных изданиях несутся впереди паровоза с 600 сгенерированными лонгридами. Только вот зачем? Знаете, лицо можно потерять тысячей разных способов, но намеренно выбивать себе зубы — дело страшное. В конце концов, акула без пера ещё может как-то выжить, а вот без зубов уже совсем никак, хоть убейте. Поэтому смерть автора, смерть носителей мысли, смерть журналистики — это куда серьезнее, чем кажется на первый взгляд. Это смерть некоего привычного уклада жизни. А если быть точнее смысла. Далеко ли мы так уедем? И если сейчас мы в состоянии увидеть ИИ-текст и автоматически дать ему маркировку нейрослопа и некачественного, то что станется, когда в целом людей окончательно начнёт устраивать подобный джанк-текст? Что, и это забудется, как ночная грёза? Так что пока продолжаем пытаться различать живые мысли и умелый подбор слов с галлюцинациями и держим в памяти, что однажды это может перестать иметь какое-либо значение, и тогда автор окончательно умрёт. А вот для кого это будет большей трагедией — для самого автора или читателя — это большой вопрос. @lobushkin

На ПМЮФ, кстати, прошла крутейшая сессия RT по ИИ, на которой должна была присутствовать и редакция канала «Лобушкин», но вмешалось расписание полётов. Тем не менее, от себя добавим. ИИ в медиа — это не враг и не помощник. ИИ — это инструмент. Враг мешает, помощник помогает, а инструмент нужен для работы, потому что руками просто дольше. Необходимо его использовать именно так. ИИ еще и дипфейки иногда неплохо различает. А в остальном, ИИ это теперь данность, как электричество или водоснабжение (цитату, кстати, подрезали у Сэма Альтмана, создателя OpenAI). t.me/rt_russian/284590 @lobushkin

Нашу маму и тут, и там показывают! Brexit regret is rising, but rejoining the EU would not restore 2016 By Galina Dudina, columnist at Kommersant daily newspaper in Moscow Ten years ago, I was on a business trip in Brussels on the day of the Brexit referendum. Voting was already underway across the Channel, but in the European Quarter, the mood was almost serene. Journalists kept asking EU officials about Brexit, and the officials waved the questions away with jokes, as though the whole thing was a theatrical inconvenience rather than a potential political earthquake. In private conversations, I asked people the same question: if you had to place a bet, what would you choose? Everyone said ‘Remain’. In Britain itself, almost 13 million voters didn’t turn out at all, apparently unable to imagine the scale of what was coming. We were all naive. Trump hadn’t yet been elected in the United States, the Covid disaster hadn’t yet rolled across the world, and the year 2022 hadn’t arrived yet.

Написала для "Коммерсанта" колонку о том, как так получается, что заявления политиков косплеят флешмобы в соцсетях? Помните "мой 2016-й"? В этот день десять лет назад я была в командировке в Брюсселе. За Ла-Маншем уже шло голосование, но настроение в европейском квартале царило безоблачное. Журналисты засыпали евробюрократов вопросами о Брексите, но те в ответ лишь лениво отшучивались. В частных беседах я спрашивала: «Хорошо, а если бы вам пришлось делать ставку, вы бы на какой исход референдума поставили?» Все ставили на «останется». В самой Британии почти 13 млн избирателей попросту не явились на референдум — вряд ли представляя себе масштаб и последствия предстоящего дрейфа. Мы все были наивны. В США еще не избрали Трампа, по миру еще не прокатилась лавина ковидных бедствий, не рванул 2022 год. Для ценителей в первом комменте к этому посту — мой 2016-й

Меня можно не гуглить Нашла у Denis sexy IT ссылку на забавный проект intheweights.com. Если сайт пишет, что человек “is in the weights”, это означает: модель, скорее всего, уже «знает» об этом человеке из обучающих данных и может что-то о нем сказать без поиска в интернете. Это не значит, что внутри модели лежит карточка человека, паспортные данные или копия страницы с сайта. Веса модели — не база данных, а набор чисел, в которых статистически «сжаты» знания из огромного массива текстов. Можно обратить внимание, если вдолгую работаете с брендом компании или личным брендом 😉

В маркетинговых вакансиях требования к кандидатам все чаще включают умение работать с ИИ. При этом, по данным LinkedIn, лишь 4% маркетологов в своих профилях указывают ИИ-навыки (а на практике, подозреваю, среди указавших далеко не все реально что-то профессиональное могут делать). В итоге LinkedIn вместе с Adobe стартовали совместную инициативу по обучению именно маркетологов работе с ИИ. Предлагается 4 готовых трека и один скоро запустят: • Контент-маркетинг и креатив • Цифровой маркетинг • Аналитика данных в маркетинге • Коммуникации и СММ готовится: - ивент-маркетинг При этом бесплатные курсы созданы исходя из убеждения, что AI isn't erasing what marketers already know — it's layering on top of it. That's why LinkedIn and Adobe are building a curriculum that meets marketers where they already are. Ну и, конечно, LinkedIn не преминул себя любимого прорекламировать: All completed courses earn certificates that can be added directly to LinkedIn profiles, making new skills visible where they count. Но для многих такая фишка может и впрямь быть полезной, учитывая текущие проблемы поиска работы https://aiessentialsformarketers.splashthat.com

Ура! Закончился мой курс по контент-маркетингу в Яндекс-Практикуме 🥳 🤓 Кто такой контент-маркетолог? Это специалист, для которого работа с контентом — это не буковки, не картинки и не "я так вижу", а часть системы, где опорные элементы — это интересы аудитории и бизнеса. Короче, прокачала продуктовый подход. Что интересного было в программе: 🔴 Инструменты аналитики: Яндекс Метрика и Google Analytics. Чуть меньше, чем я ожидала в своем воображении, но тоже неплохо. 🔴Выстраивание воронки. Про это все говорят, было полезно разобраться. 🔴Инструменты изучения аудитории и конкурентов. Интуитивно мы все регулярно что-то такое делаем, оглядываемся на других, было очень интересно посмотреть, как это оформлять в таблицы, чтобы принимать data-driven решения. Мощная часть курса. 🔴Блок по нейросетям в работе и бесплатный бонус-курс по продвижению в телеграме Для меня это смежная специальность, и было здорово познакомиться с ней поближе. 📈 Это позволяет по-новому взглянуть на медиа-продукты и ориентироваться не на абстрактные идеалы журналистики, а в том числе на запросы аудитории и интересы медиа как бизнеса. Я не сказала: "Бежать за запросами аудитории". Уверена, что тут нужен здоровый баланс. 🤵🏼‍♀️ Это дает мне инструменты для консультирования бизнеса по контент-задачам и стратегиям. Я пока не слишком далеко продвинулась в этом направлении, но мне очень интересны такие стратегические задачи. 🫣 Было страшно купить и не закончить курс: по статистике, так регулярно делаю и я, и вы, и все остальные. Но все получилось. В том числе, благодаря высокому качеству самого продукта от Практикума. Грамотно выстроенной методологии со стороны Практикума. Все курсы были в меру интерактивные, есть трекер прохождения курса, автоматически настроены ачивки и поп-апы с похвалой, если соблюдаешь дедлайны. Приличная редактура текстовой основной части курса. Грамотная и деликатная команда поддержки и грамотный живой преподаватель, с которым раз в две недели проходили вебинары — Денис Давыдов, спасибо! Единственный минус — объем программы, конечно, не 270 часов, а меньше. То, что меньше, это ок, но продают-то это как 270 часов. Не совсем понятно, откуда берутся эти цифры. Или же они рассчитываются исходя из того, сколько времени займет курс у совсем зеленого студента. В целом, очень советую. Если решитесь — у меня есть какая-то скидка, но Практикум регулярно проводит распродажи.

Как нейронка изменила продуктовую редакцию всего за полгода 🥳 Меня не было в VK Tech всего-то 7 месяцев. И я сильно впечатлилась, когда вернулась — за такой короткий срок всё в редакции стало по-другому. 🟣Как было до: два контент-менеджера + один шеф-редактор + авторы. Контент-менеджеры занимаются всеми гадкими корпоративными делишками типа созвонов, хождения в маркетинг и продукт, планирования, KPI, стратегиями, верхнеуровневыми задачами и т.д. Шеф-редактор принимает от менеджеров конкретные контентные задачи, раздает их авторам, редактирует, какую-то часть пишет сам. 🟣Как теперь: два контент-менеджера + один шеф-редактор + практически 0 авторов, только пару-тройку задач в месяц им отдаем. А задач у нас в спринте обычно 70+. Всё потому что в декабре у ребят появился платный Клод. В декабре, а я в апреле вернулась. Даже полугода не прошло 🎶 Плюс с апреля мы еще перестроили некоторые процессы, повысили производительность и перераспределили нагрузку. Также часть работы я делаю сама ручками в Клоде — и мне интересно, и таски выполняются быстрее — дольше кому-то задачу ставить. 🟣Какие мои выводы: 1. Оптимизировать работу редакции можно сильно круче, чем я думала до этого. Потому что три умных опытных редактора + платный Клавдий — это мощь. 2. Работе с ИИ нужно постоянно обучаться, потому что он, сволочь такая, постоянно улучшается и обновляется)) У нас в Клоде колдует в основном шефред, там уже просто скайнет какой-то. Я стараюсь не отставать и требую делиться экспертизой 😄 3. Рынок продолжает меняться и ужиматься. Но редакторы, главреды и менеджеры, которые грамотно умеют работать с нейронками — всегда будут стоить дорого. Просто работа наша теперь выглядит по-другому и профкомьюнити поредеет. 4. ИИ — не про экономию. Просто всё изменилось, это новая реальность. Мне, кстати, как консерватору, это сложно принять. Но чо ж поделать. 🟣🟣🟣 Пост на 100% написан человеком. Теперь это нишево.

Как 30 миллионов человек узнали про пухососы Если вчера вы листали соцсети дольше трёх минут, то наверняка видели видео, где по центру Москвы ездят пухососы и собирают тополиный пух. Судя по статистике, это видео добралось примерно до каждого пятого жителя страны, а слово «пухосос» неожиданно вышло за пределы нашего офиса. Рассказываю, как всё было. Два года назад, когда нейросети ещё не умели генерировать всё подряд по одному запросу, мы в Out Digital решили поэкспериментировать с 3D-графикой. Хотелось придумать что-то, что заставило бы человека на секунду остановиться и задуматься: «Подождите, а это вообще настоящее?» План был простой. Взять что-то знакомое любому москвичу, скрестить это с проблемой, которая каждый год раздражает миллионы людей, и добавить немного народной злости вроде: «Да вы в этой Москве совсем зажрались». Так появился пухосос — городской ровер, напоминающий московский электробус и собирающий тополиный пух. Дальше началась самая странная часть работы. Нужно было придумать устройство, которого не существует, но которое выглядело бы так, будто его действительно закупили для городских служб. Мы перебрали десятки вариантов дизайна. Спорили, каким должен быть пухосос: футуристичным или утилитарным, с коммунальными мигалками или больше похожим на робота-доставщика. В итоге остановились на варианте, который выглядел достаточно реалистично, чтобы вызвать сомнения. После этого сняли реальные кадры на Патриках и аккуратно встроили в них пухосос. И тут случилась проблема. Пока мы доделывали ролик, пух в Москве закончился. Публиковать устройство для борьбы с пухом в момент, когда его уже не было, было странно, поэтому ролик отправился в архив до следующего сезона. Но следующий сезон тоже подвёл. Прошлое лето оказалось настолько своеобразным, что тополя почти не беспокоили москвичей, и пухососы опять остались без работы, а мы про них благополучно забыли. Но вот снова наступило лето, и Москву буквально накрыло пухом. Тут-то и вспомнилось, что где-то в облаке уже два года пылится готовое решение проблемы. Два дня назад мы выложили ролик, немного подтолкнули его в нужном направлении и стали смотреть, что будет. А дальше было всё как мы любим. Сначала новостные каналы начали рассказывать про новое устройство для уборки города. Потом появились рилсы с миллионами просмотров, где люди удивлялись, что Собянин снова смог их удивить. Следом подтянулись эксперты по бюджетным расходам, которые начали считать стоимость проекта и оценивать его эффективность. А к вечеру история добралась до зарубежного интернета. Видео начали обсуждать на Reddit, а затем и в иностранных медиа. В какой-то момент стало понятно, что пухосос окончательно зажил собственной жизнью. А когда Грамота.ру вчера выпустила отдельный разбор нового слова, мы поняли, что зашли слишком далеко. Но обратной дороги уже не было, и теперь в русском языке есть Атос, Портос и пухосос.