Ольга Пугачева: бизнес с ИИ

Кого брать в команду при прочих равных: технаря 40+ с большим системным опытом или двадцалетнего, который последние два года живёт внутри LLM и harness, собирает и эксплуатирует эти конструкции руками каждый день? Конечно однозначного ответа нет. Мы часто спорим, кто победит, хотя реальная задача звучит для меня более приземлено: кто вытянет сложный технологический проект до конца? За последние годы у меня было огромное количество проверок гипотез и ИИ-проектов,и почти все сложности были связаны не с технологиями, а скорее про людей. ✨ Молодой собирает работающий прототип за выходные: быстро, красиво, с блеском в глазах, а потом этот прототип встречается с реальностью. С бухгалтерией, которая работает по своим регламентам, со складом, где номенклатура жила своей жизнью пятнадцать лет, с юристами и 152-ФЗ. И прототип рассыпается, потому что не хватило опыта в продуктивизации и управлении изменениями. ✨ Опытный видит все эти ямы заранее, он там уже огребал, но он же иногда так хорошо видит риски, что не двигается вообще. Знает двадцать причин, почему не получится, и ни одной, почему стоит попробовать. Дайте одну и ту же сложную задачу трём командам: старикам, молодым и гибриду. Если климат настроен на синергию, побеждает гибрид. По мне, всегда, но чтобы все сработало, нужно, чтобы: 1️⃣ Опытные были системными и при этом с открытой душой к людям и к изменениям. Не «я тридцать лет так делал», а «покажи как тоже попробую». 2️⃣ Молодые должны быть готовы слушать старших и оппонировать по делу, именно в нужный момент, а не из принципа. Вот эта вторая часть сложнее всего: слушать умеют многие, спорить умеют многие, а вот делать и то и другое вовремя это редкий навык. Он дороже любого стека. Да и вообще, возраст плохой предиктор. Я встречала пятидесятилетних, которые за месяц осваивали агентные системы и задавали мне вопросы, до которых я сама не додумалась. И встречала двадцатипятилетних, закостеневших в одном фреймворке намертво. Настоящий водораздел проходит не по году рождения. Он проходит по готовности признать, что ты чего-то не знаешь. Лично я не выбираю между опытом и скоростью. Я собираю их вместе в одну комнату и смотрю, получается ли у них разговор. 💡Если у вас в окружении есть пытливые молодые техумы, готовые к новым свершениям, пишите. Буду рада рассмотреть кандидатов. А как у вас в командах? Срабатывается ли опыт с молодостью или каждый тянет одеяло на себя? Канал в MAX Всем здоровья, мира и добра! 🕊 #ИИкоманда

Если вы из мира ИТ, вы точно знаете, что такое ClickHouse. А вот кто его придумал, знают уже единицы. Наконец-то досмотрела интервью с очередным гениальным выходцем из Яндекса. Алексей Миловидов программировать начал в шесть лет, мехмат МГУ (по математике, кстати, были и тройки), на пятом курсе пришёл в Яндекс. В 2009 году сел писать прототип базы под очень приземлённую задачу: обсчитать логи Яндекс Метрики. Отдел из двух человек. Всё это параллельно основной работе. Сегодня эта база стоит 15 миллиардов долларов. На ней работают OpenAI, Anthropic, Tesla, DeepSeek, Meta, Visa. Каждый наш с вами промт к Claude и весь транскрипт разговора ложатся именно туда. Если совсем коротко, зачем она бизнесу. Обычная база хранит данные строками, и чтобы посчитать средний чек по миллиарду записей, тянет с диска всё подряд: имена, адреса, даты. ClickHouse хранит столбцами и читает только нужный: скорость выше в сотни раз, сжатие кратно лучше, счета за инфраструктуру заметно ниже, в агентную эпоху незаменимый компонент. Если вернуться к Алексею: человек не садился делать единорога. Он делал инструмент, чтобы решить свою рабочую боль. Просто делал хорошо и долго, потому что уж очень упрямый. А потом, когда в 2021-м проект отделился в компанию, честно сказал себе, что он про технологию, а не про управление, и не стал CEO. Позвал тех, кто сильнее в бизнесе и продукте. Как по мне, именно это, а не красота кода, дало $1,2 млрд инвестиций и выживание в венчурном мире. Три вещи, ради которых я это пишу: 1️⃣ Посмотрите интервью, оно длинное, но живое: про переговоры с Воложем, AI-психоз у разработчиков, и про то, почему компания не спешит на IPO. 2️⃣ Попробуйте сам продукт. Код открыт, лежит на GitHub, ваши инженеры могут пощупать скорость сегодня же, бесплатно. 3️⃣ Если вы давно носите какую-то свою идею и не уверены, стоит ли, начните. Пробовать надо всегда, иначе вы никогда не узнаете получилось ли. Канал в MAX Всем здоровья, мира и добра! 🕊 #ИИданные

B300 или H200? Мы с командой сделали детальный сравнительный анализ. Делюсь, вдруг вы прямо сейчас выбираете железо под свою ИИ-платформу. Начну с того, с чего начинается почти каждый такой разговор: нам нужен сервер, чтобы крутить модель уровня Claude Opus. И тут приходится притормозить. Модели этого класса на своём железе не запускаются вообще: веса не продаются, доступ только по API. Купить «сервер под Opus» физически нельзя. Вопрос при этом живой, просто звучать должен иначе. Какое железо нужно, чтобы у себя в контуре поднять крупнейшие открытые модели, которые в 2026 году подошли к этому классу вплотную. GLM 5.2, Qwen. А три дня назад в этот список добавился ещё один игрок, Moonshot AI выложила на Hugging Face полные веса Kimi K3: 2,8 трлн параметров, крупнейшая открытая модель на сегодня. По бенчмаркам компании она идёт вровень с флагманами. Открытая модель, которую можно поставить себе в контур, теперь спорит с проприетарным фронтиром. Ещё год назад это звучало бы как сказка. Полная версия Kimi K3 весит около 1,4 ТБ, и для инференса в базовой точности. Вот здесь варианты и расходятся: 1️⃣ Сервер на 8 картах B300 несёт около 2,3 ТБ памяти. Модель на 1,4 ТБ влезает целиком, остаётся воздух под миллионный контекст и десятки агентов. 2️⃣ Сервер на 8 картах H200 несёт 1,1 ТБ. В базовой точности не влезает, нужны два сервера. И вот на этом месте я обычно прошу остановиться и подумать ещё раз. Связать два H200 в один инференс это не «докупим второй и соединим кабелем». Это нетривиальная инженерная задача: межузловая сеть, тензорный параллелизм через границу сервера, настройка стека, долгая отладка. Люди, которые умеют такое собирать и держать, стоят дорого, и на рынке их мало. Квантованные 594 ГБ, к слову, помещаются в один H200 свободно, и для многих задач этого достаточно. Но если нужна базовая точность, честно считайте не только железо, но и команду. 3️⃣ Если вы берёте три сервера B300, вы не режете модель на части. В каждом сервере она стоит целиком, а серверы собираются в один кластер и просто делят нагрузку между собой. Разница принципиальная: в случае H200 вы решаете задачу «как разложить одну модель на два узла», а в случае B300 задачу «как распределить очередь запросов». Вторая на порядок проще и в сборке, и в эксплуатации. 4️⃣ Деньги. H200 дешевле на входе, но в пересчёте на гигабайт памяти дороже при нашей нагрузке получится около 40%. 5️⃣ Про охлаждение уточнение, потому что многие до сих пор отказываются от B300 именно из-за него. Жидкость не обязательна. У Supermicro есть способ воздушного охлаждения. Так что аргумент «у нас дата-центр не готов к жидкости, значит только H200» сегодня работает не всегда. Уточняйте под свою стойку и своё энергопотребление, прежде чем вычёркивать вариант. 6️⃣ Где H200 честно выигрывает, так это в зрелости. Hopper на рынке несколько лет, стек проверен в проде, сюрпризов минимум. B300 новее, драйверы и библиотеки инференса требуют аккуратной сборки и приёмочного прогона до продуктива. Итог без инженерных деталей: ✔️ H200 берут, когда модели помещаются в сжатом виде, важна низкая цена входа и максимальная предсказуемость. ✔️ B300 берут, когда нужны крупнейшие модели в базовой точности, скорость агентов и понятный путь роста от одного сервера к кластеру. Мысль, которую легко потерять за спорами о спецификациях: экономия на входе почти всегда бьёт ровно по тем возможностям, ради которых платформу и строили. И самое дешёвое вложение в это решение: до подписания закупки прогнать пилот на целевой модели и реальной нагрузке. Скачайте те же квантованные модели, арендуйте карты на день, посмотрите своими глазами. Это стоит несопоставимо меньше, чем неверно выбранный сервер за миллион. Канал в MAX. Всем здоровья, мира и добра! 🕊 #ИИинфраструктура

Знакомый прислал картинку с подписью «помнишь как было раньше?». Я ответила смайлом как обычно, а мысль провела параллель. Потому что ровно в те дни, когда мы с ним переписывались, у нас тихо, без единой новости на первых полосах, приняли закон. 7 июля первое чтение, 8 июля второе и третье, в один день, 26 июля подпись президента. В феврале я писала в канале, что законопроект «прорабатывается» и раньше чем через год ничего не будет. Ошиблась, и хорошо, что ошиблась, потому что читать документ всё равно придётся всем, кто работает, особенно с госзаказчиками. Появилось уже официально два новых слова: суверенная модель и национальная: 1️⃣ Суверенная, если по-простому, модель с российской пропиской, где своё всё, от железа до вычислений. 2️⃣ Национальная попроще, разработчик российский, но не обязательно каждая деталь/компонент. Пойдут они в первую очередь в критическую инфраструктуру, оборонку, силовые ведомства. Тут ничего неожиданного, к этому шло с прошлой осени. Неожиданное в другом месте: разработчикам суверенных и национальных моделей открывают доступ к данным из федеральных и региональных информационных систем для обучения. Мы про закрытость обычно думаем как про запреты. Не пускают, отключили, карта не проходит, ищем прокси, покупаем условный диск на рынке. А тут наоборот, тут пряник. Ты идёшь внутрь периметра не потому, что снаружи заперли, а потому что внутри лежат данные, которых больше нигде нет. Налоговая, статистика, реестры. Для тех, кто делает продукты на данных, это меняет экономику проекта. Думаю, что модели разных стран через несколько лет будут отвечать по-разному не из-за цензуры, про которую все любят спорить, а просто потому, что учились на разных данных. Немецкая модель будет знать немецкую бухгалтерию, наша - нашу. Это не хорошо и не плохо, это факт, с которым нам работать. Один инструмент на всех, как на том прилавке, уже не продадут. Канал в MAX Всем здоровья, мира и добра! 🕊 #ИИрегулирование

Всемирная конференция по ИИ (WAIC) в Шанхае закончилась 20 июля. Четыре дня, больше 1100 компаний, впервые больше 100 тысяч квадратных метров экспозиции, 4486 продуктов и технологий, 351 мировая премьера. Цифры красивые, но не очень содержательные для меня. Интересные мысли автор CGTN пишет: последние три года индустрия гналась за всё более мощными моделями, а в этом году по павильонам видно, что приоритеты поменялись. Толпы всё ещё стоят у гуманоидов, но разговор ушёл в другое место: 1️⃣ ИИ перестали показывать как чат-бота. Вопрос сменился: не «насколько хорош ответ», а «может ли система самостоятельно доделать полезную работу до конца». 2️⃣ Роботов больше не заставляют ходить и танцевать, оказывают, как они берут предметы и работают рядом с людьми на складах и в цехах. 3️⃣ Отдельные форумы про чипы и инференс: агент должен рассуждать непрерывно, а робот отвечать в реальном времени, и это совсем другая вычислительная база, чем обучение большой модели. 4️⃣ Управление и доверие. Данные, цифровая идентичность, надёжность систем стали практическими вопросами, а не темой для панельной дискуссии. Из сутевой цифры для меня сумма намерений к закупке - 20,36 миллиарда юаней и прирост от года к году - плюс 25 процентов к прошлому году. Очередной раз виден существенный рост инвестиций в мир ИИ-решений. Небольшой видео-обзор с конференции тут. Канал в MAX. Всем здоровья, мира и добра! 🕊 #ИИконференции

Полгода прошло, а выдохнуть так и не дали. Села писать итоги и поняла: самое интересное за эти месяцы не в том, что ИИ поумнел. А в том, что он повзрослел. Перестал быть новинкой и стал обычной инфраструктурой, со всеми взрослыми заботами: ценой, правилами, зависимостью. Можно читать по одному пункту в день или залпом, как детектив: 1️⃣ Гонка моделей выдохлась, началась гонка за применимость Anthropic вывела новый класс выше Opus: Fable 5, которая стартовала сразу на первом месте в индексе Artificial Analysis. Рядом Opus 4.8 и новый GPT-5.6, у Google своя линейка Gemini, у xAI вышел Grok 4.5. Но вот что показательно: в верхней десятке модели разделяют считанные пункты, а первую тройку всего два-три. Спорить, кто умнее, стало почти бессмысленно. Вопрос сместился: кто дешевле и надёжнее в реальной работе. 2️⃣ Государство вошло в комнату В июне Anthropic выпустила две самые мощные модели, Fable 5 и Mythos 5, через три дня их приказали отключить: Министерство торговли США сослалось на нацбезопасность. Компания не могла проверять гражданство пользователей на лету, поэтому выключила модели для всех, по всему миру. Доступ вернули почти через три недели, 1 июля. У OpenAI похожая история: GPT-5.6 две недели держали за закрытой дверью на госпроверке безопасности. Раньше модель откатывали из-за ошибок, а теперь по решению государства. 3️⃣ Открытая модель почти догнала топ Пока США выключали свои фронтир-модели, китайская лаборатория Zhipu (Z.ai) выложила GLM-5.2. Сначала веса, через три дня бенчмарки, всё под лицензией MIT: качай, дообучай, ставь на свой сервер. На длинных агентных задачах по коду она отстаёт от Claude Opus 4.8 буквально на пункт, а стоит примерно в пять раз дешевле. Для бизнеса это не про патриотизм и не про Китай. Это про то, что впервые открытая модель почти топового уровня живёт у тебя внутри: свои данные, никакой привязки к одному поставщику, никакого риска, что доступ выключат сверху. 4️⃣ Apple наконец показала новую Siri На WWDC 8 июня представили Siri AI: тяжёлые задачи уходят на доработанную версию Gemini через приватное облако, лёгкие остаются на устройстве. Приватность Apple вынесла в центр всей истории. Забавно: Gemini теперь работает и на iPhone, и на Android одновременно. 5️⃣ Цены продолжили падать Claude Sonnet 5 на старте стоит 2 и 10 долларов за миллион токенов, Gemini 3.1 Pro 2 и 12. Год назад та же мощность обходилась в 15 и 60. Для бизнеса это буквально другая математика: то, что стоило 500 долларов в месяц, теперь стоит 50. 6️⃣ Внедрение вышло из пилотов По свежему индексу Stanford 88% компаний используют ИИ хотя бы в одной функции, против 78% годом ранее. Главное слово этого полугодия не "чат-бот", а "агент": системы, которые сами тянут многошаговые задачи, а не показывают красивое на сцене. 7️⃣ Регуляция догоняет технологию Китай первым в мире выпустил отдельные правила для ИИ-агентов, они вступили в силу 15 июля. В ЕС ключевые обязательства AI Act по системам высокого риска применяются, хотя Брюссель прямо сейчас обсуждает перенос части сроков. Мир начал писать законы под то, что ещё вчера казалось экспериментом. Полгода назад мы обсуждали, какая модель гениальнее. Сейчас вопросы совсем другие: сколько она стоит в проде, кто её регулирует и что будет с моим делом, если завтра её выключат. ИИ перестал быть про восторг, стал больше про устойчивость. ❓А вы всё ещё выбираете модель по принципу "кто умнее"? Или уже по тому, кто дешевле, надёжнее и "не выключится сверху"? Канал в MAX. Всем здоровья, мира и добра! 🕊 #ИИполугодие

В моём окружении сейчас два слова звучат по несколько раз на день: харнесс и детерминированный процесс. Мы с командой прорабатываем компоненты нашего будущего ИИ-детища, и без этих двух терминов, к сожалению или к счастью, никак. Расскажу, что за ними стоит и почему скоро вы услышите их у себя. Agent Harness, агентная обвязка, звучит как очередное модное слово, но за ним скучная и честная вещь: обычная программная инженерия, к которой мы все возвращаемся после года игр с промптами. Голая LLM это процессор: думает и выдает ответ быстро, но сама по себе ничего не доводит до конца. Чтобы она стала автономным агентом, ей нужна «операционная система»: кто-то должен управлять памятью, маршрутизировать запросы, ловить ошибки, собирать всё в единый процесс. Вот эта обвязка вокруг модели и есть Harness. И тут же второй термин, детерминированный процесс. Модель по своей природе вероятностна, она каждый раз чуть-чуть разная. Отсюда и знакомая многим картина: на демо всё летало, а в проде агент забывает контекст, падает и выдумывает. Задача обвязки: обернуть эту вероятностность в предсказуемый, воспроизводимый маршрут. Чтобы на одинаковый вход система давала одинаковый по качеству результат, а не как повезёт. Поэтому сама смотрю в разработке не на модель, а на обвязку: 1️⃣ Архитектура даёт больше, чем смена модели. Показательный случай: команда LangChain оставила ту же самую LLM, но переработала обвязку вокруг неё. В жёстком бенчмарке TerminalBench они поднялись с позиции ниже топ-30 сразу на 5-е место, при этом модель не трогали. Изменили только то, что вокруг. И я точно уверена, что именно в этом сила во внедрении приделать «мозгам» руки, ноги и конечно дать качественные материалы на вход. 2️⃣ Контекст важнее красивого промта. В реальных задачах контекстное окно быстро забивается мусором, и модель буквально глупеет на глазах. Хорошая обвязка сжимает историю диалога и подтягивает только то, что нужно на конкретном шаге. Я уже писала про переход от промпт-инжиниринга к контекст-инжинирингу. Harness это тот же переход, доведённый до уровня архитектуры. 3️⃣ Детерминированность вместо шаманства. Обвязку можно описать понятиями, которые разработчик знает: пайплайны, состояние, вход и выход. Это управляемо и воспроизводимо. А бесконечный тюнинг промтов, где ты меняешь одно слово и молишься, это не процесс, это гадание. Вывод, к которому я пришла на своих проектах: если ИИ-пилот стабильно генерирует инциденты, дело не в том, что вы взяли «не ту модель», а в том как организован процесс вокруг. Всем здоровья, мира и добра!🕊 #ИИглоссарий

В конце июня вышло два отчета от OpenAI и Anthropic. Интересное стечение обстоятельств написали обо одной теме с разных сторон: про разрыв между тем, что ИИ уже умеет, и тем, что он реально делает с профессиями. ✨ OpenAI зашли сверху от возможностей. И нашли то, что назвали сверх возможностей (capability overhang). В самых уязвимых профессиях ИИ технически способен закрыть почти 90% задач, а закрывает около четверти. И проблема не в модели, а то как устроена у нас сейчас рабочий процесс: физическое присутствие, ответственность и лицензия, живой человеческий контакт. ✨ Anthropic зашли снизу от реального использования Claude и нашли тот же разрыв с другой стороны. Там, где теоретически ИИ мог бы закрыть 94% задач, на практике видно лишь 33% использования. Из интересного в опросе (около 9700 человек, чьи ответы сверили с их реальными сессиями) треть ждёт, что через год работа заметно изменится, но потерять её боятся всего около 10%. Честно говоря, для меня было крайне удивительно находить корреляцию между отчетами: два прямых конкурента, разными методами, независимо получили одну цифру и один вывод: разрыв между использованием и возможностями уже огромен, сдерживает его не интеллект машины, а само устройство работы. Когда соперники так сходятся, это уже не мнение, а похоже на факт. И наблюдая за своим окружением, могу только подтвердить данные выводы. ❗️Спорное наблюдение, что отношение к этому спокойное как неизбежное, но по мне важно осознавать, что разрыв это не защита. Скорее мимолетная отсрочка, которая поступательно закрывается не равномерно, снизу, со входа в профессию. У Anthropic это видно на цифрах: у молодых, от 22 до 25 лет, вероятность найти работу в уязвимых профессиях просела примерно на 14%. Тревога в опросе тоже в основном у выпускников. И снова философская мысль, о которой точно стоит задуматься: с какой стороны и с какой скоростью разрыв закрывается именно в моей отрасли, и кто войдёт в неё завтра, если вход каждый день уменьшается сегодня. Всем здоровья, мира и добра! 🕊 Канал в MAX. #ИИисследование

Новая компания, новые люди, старые споры про то, что такое ИИ-агент Решила, что для команды нужно найти качественное видео про ИИ-агентов и не могла не поделиться, возможно и вам будет полезно. Агент называется Hermes, его сделали в Nous Research и выложили в феврале 2026 года под MIT-лицензией, то есть сам каркас бесплатный, платишь только за обращения к модели. Кратко о чем обзор ниже, но настаиваю, что нужно для общего понимания, посмотреть: 1️⃣ Цикл работы Агент получает сообщение, собирает контекст из памяти, думает, при необходимости лезет в инструменты (поиск, файлы), отвечает и обновляет память. Он не забывает разговор, как только вы закрыли окно. 2️⃣ Три файла вместо магии soul.md задаёт характер и тон, по сути персональный системный промт. user.md сам дописывается, когда агент узнаёт о вас новое. memory.md хранит то, что он счёл важным запомнить. Никакого волшебства, просто дисциплина памяти. 3️⃣ Сжатие контекста Когда история разрастается до половины лимита, агент сам пишет резюме и заменяет им старые логи. Прозаично, но это то, обо что спотыкаются почти все в разработке. 4️⃣ Шлюз Один процесс, а агент при этом отвечает в Telegram, в почте, в мессенджерах. Сам восстанавливает историю переписки из локальной базы. Начали в приложении, продолжили в телефоне, он не теряет нить. 5️⃣ Задачи по расписанию Утренняя сводка, ночной аудит, недельный отчёт. Работает, пока вы спите, и сам присылает результат туда, где вам удобно. Попробовать можно тут. Каркас открытый и бесплатный, данные остаются на вашем железе, в Nous Research они не уходят. Но честно предупрежу: это путь для тех, у кого в команде есть руки под самостоятельную установку, а не сам «нажал и как-то работает». На сколько критична обвязка вокруг LLM для вас? По мне, в корпоративном мире, крайне критично. Канал в MAX. Всем здоровья, мира и добра! 🕊 #ИИцифровойсотрудник

От философии до фантастики На прошлой неделе была в Красноярске и не смогла пройти мимо Столбов: скалы, тайга, воздух.. Решила, что июнь, жара, риск укуса клеща минимальный, а зря. Пока выкручивали моего нового друга, вспомнила, что недавно писала про насекомых со встроенным ИИ. Про живых тараканов с рюкзачками-датчиками, которых немцы из SWARM Biotactics уже продают НАТО для разведки в завалах и тоннелях. И вот сижу я на Столбах, разглядываю клеща, и до меня доходит. А ведь природа уже собрала идеального агента без всякого ИИ. Смотрите сами: 1️⃣ Он умеет ждать жертву неделями. 2️⃣ Находит тебя по теплу, по дыханию, по запаху пота. 3️⃣ Цепляется так, что ты сутками его не замечаешь. 4️⃣ Впрыскивает обезболивающее, чтобы ты не почувствовал укуса. 5️⃣ И спокойно кормится, оставаясь на коже до нескольких дней. Это же готовое техническое задание для разработки шпиона, только написанное эволюцией, а не инженером. А теперь представьте, что к нему добавили то, что уже умеют делать с тараканом: микродатчик, связь. Бортовой ИИ, который сам решает, к кому цепляться, а кого пропустить. Не насекомое, а управляемое устройство размером с маковое зёрнышко, которое ты физически не заметишь на себе. И вот тут мне на залитых солнцем Столбах стало совсем не по себе. Таракана на кухне я хотя бы увижу и прогоню, а этого героя - нет. Честно говоря, не про технологию переживаю, сама по себе она пустая. Тот же механизм может искать раннюю стадию болезни по капле крови, а может искать конкретного человека в толпе. Вопрос, как всегда, один: кто держит пульт и зачем. Клещ сдан, иммуноглобулин в плече, я цела и уже улыбаюсь этой истории, но мысль из меня так и не вышла. Граница между живым и управляемым размывается тихо и от этого не по себе. И решать, по какую сторону мы окажемся, придётся не алгоритмам, а нам. ✨P.s.: Берегите себя. Не повторяйте мою беспечность, июнь не повод расслабляться. Закрытая одежда, репеллент, осмотр после леса, а если ездите в опасные районы, то и прививка от клещевого энцефалита заранее. Это пара простых действий, которые могут спасти здоровье. И не только ваше, но и тех, кого вы берёте с собой за город, особенно детей. Канал в MAX. Всем здоровья, мира и добра! 🕊 #мыслипроИИ

Не успела вдоволь потестировать модель Fable 5 как ее закрыло правительство США. Вчера вечером еще работало, а с утра: «США экстренно закрыли доступ к ИИ-моделям Fable 5 и Mythos 5 для всего мира!» новости на всех каналах. Для меня модель показалась качественнее, но на моих задачах незначительно. Компания Anthropic была вынуждена полностью отключить свои самые мощные и передовые модели искусственного интеллекта. Если уже посмотрели интервью, то там прослеживалась нить национализациии…. По мне это первый шаг. Правительство США ввело жесткие экспортные ограничения на передовые технологии ИИ. Власти запретили предоставлять доступ к моделям уровня Fable 5 любым иностранцам, включая зарубежных сотрудников самой Anthropic, которых не менее 50%, я думаю. Чтобы не нарушить закон, разработчикам пришлось бы фильтровать пользователей по национальному признаку. Это технически и юридически невозможно, поэтому Anthropic просто полностью отключила обе модели для всех. Эксперты называют это началом новой эры жесткого государственного контроля над нейросетями. Похоже, глобальный доступ к технологиям уходит в прошлое, а «ИИ-национализм» становится новой реальностью. Канал в MAX. Всем здоровья, мира и добра! #ИИрегулирование

Как брат с сестрой построили империю: борьба этики и дохода Неделя хоть и короткая, но получилась довольно сложной, поэтому на выходных предлагаю немного выдохнуть, переключить фокус и погрузиться в мир создателей Anthropic. Кстати, само название происходит от греческого слова, означающего «человеческий», и это отлично отражает их подход. Очень советую посмотреть большое интервью с CEO компании Дарио Амодеи и его сестрой Даниэлой. Я про Дарио писала уже не раз, но здесь впервые они вдвоём. Брат и сестра, которые вместе управляют одной из самых влиятельных компаний мира, для Кремниевой долины это почти невероятная картина. Думаю, вас, как и меня, тронет сразу несколько вещей: 1️⃣ Про доверие История о том, как потеря доверия к ценностям прошлого руководства (в OpenAI) стала главным толчком к тому, чтобы уйти и начать строить свою компанию, опираясь на принципы, а не только на прибыль. 2️⃣ Про единомышленников Удивительный прецедент для Долины: с самого первого дня все кофаундеры остаются вместе и продолжают плечом к плечу развивать продукт. 3️⃣ Про бережное отношение к технологии Осознанный отказ от потребительского хайпа (соцсетей, которые вызывают зависимость) в пользу создания безопасного ИИ, работающего по встроенной «Конституции». 4️⃣ Про медицину и войну Два полярных направления. В медицине они видят ИИ как идеального диагноста, который освободит время врачей для главного: эмпатии и человеческого участия. На войне же провели жёсткие «красные линии»: ИИ не должен принимать фатальных решений или использоваться для массовой слежки. Финальный выбор всегда за человеком. 5️⃣ Про миссию жизни Для них Anthropic это не просто бизнес. Это осознание того, что они работают с самой мощной (и потенциально опасной) технологией в истории, и их главная цель: сделать всё, чтобы она послужила на благо человечества, а не привела к его краху. Я работаю с Claude каждый день. И чем дольше работаю, тем интереснее понимать, какие люди и зачем его делают. Здесь за технологией стоит семья со своими ценностями, спорами и общим делом. Редкость в наше время. P.S. Пока ничего не пишу про новую версию Fable 5. Всё ещё активно тестирую её в боевых задачах, скоро вернусь с выводами. Канал в MAX. Всем здоровья, мира и добра! #ИИоснователи

4 июня OpenAI выпустил новый подход к «памяти наших с вами диалогов». У меня к этой новости два разных противоречивых чувства: как у внедренца внутри компании и как у обычного пользователя. Назвали красиво, «dreaming», сновидение. Раньше память работала как сотрудник, который записал пару фраз на стикере и забыл всё остальное: ты говорил «запомни, я лечу в июле», только это и сохранялось. Теперь модель сама, в фоне, пересобирает то, что знает о тебе из обычного разговора, без команды «запомни». И, что мне особенно понравилось, память научилась стареть правильно: «лечу в июле» со временем превращается в «съездил в июле», и ответы снова актуальны. Плюс вычислительные затраты снизили примерно в 5 раз, поэтому раскатывают даже на бесплатных пользователей. А теперь два моих чувства: 1️⃣ Как внедренец я смотрю и радуюсь. Я разработала не один десяток цифровых сотрудников, и самое дорогое в них всегда одно и то же: контекст. Агент, который каждое утро начинает с чистого листа, это не помощник, это стажёр в вечном первом дне. Память меняет правила. Представьте эту технологию на закрытом контуре компании: агент помнит учётную политику, прошлые гипотезы, ваши «не надо так больше». Накопленный контекст остаётся вашим активом, живой базой знаний под вашим замком. Чем дольше работает, тем умнее становится. Ради таких вещей я и занимаюсь этой профессией. 2️⃣ А как пользователь я ловлю себя на том, что немного напрягаюсь. Потому что та же самая технология в открытой публичной модели собирает про меня досье. Сама, в фоне, из обычной болтовни. Где живу, что ем, чем болею, о чём переживаю. OpenAI прямо пишут про сотни миллионов людей и горизонт в несколько лет. Представьте, какой портрет складывается за это время и владею им уже не я. ✨Технология одна и та же, но разница только в том, где лежит память и у кого ключ. На своём контуре память - это капитал. В чужом облаке память - это профиль, который можно использовать и против каждого из нас, поэтому использую осознанно. Понимая, что именно отдаём в обмен за то, что нас не заставляют представляться заново… Канал в MAX. Всем здоровья, мира и добра! 🕊 #ИИосознанность

На днях философствовали с моим прекрасным другом-техспецом: «Оля, как же я надеюсь, что все твои LLM это такой же пузырь, как доткомы». Сказал с огромной надеждой, понимая куда это все может привести….. И я его понимаю. Доткомы это конец 90-х: все ринулись в интернет, акции компаний с приставкой «.com» взлетали на одних обещаниях, NASDAQ надулся до небес и в 2000-м лопнул, обвалившись почти на 80%: Pets.com и сотни таких же испарились за месяцы. Но знаете, что осталось после того пузыря? Проложенные оптоволоконные магистрали, на которых стоит весь сегодняшний интернет, и две компании по имени Amazon и Google. Пузырь сдулся,но принес новый виток развития. Ровно про это отчёт BCG Henderson Institute «Beyond Tomorrow», который я читала на днях. Больше ста мегатрендов, век исторических данных, 20 ключевых метрик и четыре непротиворечивых мира 2050 года: 🟦ИИ-изобилие с четырёхдневной неделей, но усечёнными свободами. 🟦Воюющие блоки с торговлей на уровне холодной войны. 🟦Климатическая коалиция, где выбрали устойчивость вместо роста. 🟦Цифровой дарвинизм, где 1% держит почти половину богатства планеты. А дальше BCG делают самое ценное, называют пять вещей, о которых не пожалеешь ни в одном из сценариев: 1️⃣ Устойчивость вместо голой эффективности. Диверсифицировать поставки, обеспечить доступ к критичным ресурсам, считать климатические риски заранее. 2️⃣ Таланты под старение и ИИ. Межпоколенческие команды, гибкие роли и связки «человек плюс агент», где за человеком остаются суждение и смысл. 3️⃣ Модульная цифра и доверие. Архитектура, которую можно пересобрать под любой поворот, плюс кибербезопасность и прозрачность как новая база. 4️⃣ Чутьё и влияние. Слышать регуляторику и геополитику раньше других и уметь быстро действовать, а не реагировать постфактум. 5️⃣ Более широкая роль бизнеса. Брать на себя ответственность за людей и среду, потому что в хрупком мире именно доверие становится основой. Искренне хочется, чтобы мир гармонично развивался, и я думаю про то, что строить уже сейчас, чтобы устоять при любом раскладе завтра. Пузырь или нет, эти пять вещей пригодятся в каждом из четырёх сценариев будущего. Если ещё не открывали отчёт, очень советую. Отличных выходных! Канал в MAX. Всем здоровья, мира и добра! 🕊 #ИИразмышления

Не могу оставить вас без интересного видео на выходных - Y Combinator "Inside YC's AI Playbook" о своем внедрении ИИ. Если коротко, это самый известный стартап-акселератор в мире, появился в 2005 году в Кремниевой долине, через него прошли Airbnb, Stripe, Dropbox, Reddit, Coinbase, Instacart. Компания, которая пропускают через себя тысячи стартапов в год, впервые публично рассказали, как сами внутри пользуются ИИ, беседуют Гэрри Тан и Пит Куман (о всей команде можно почитать тут). Кратко о чем видео: 1️⃣ Начали с финансов Финансовая команда уставала объяснять инженерам сложные процессы, а те месяцами писали под них софт, тогда дали финансистам агентов, которые сами пишут SQL-запросы к базе. Неинженеры, очень умные, но без единой строчки кода, начали спрашивать базу напрямую. Мне это до боли знакомо: я столько раз видела, как проект тихо умирает именно в этой передаче контекста туда и обратно. 2️⃣ Одна база на всё У YC вся компания живёт в одной базе Postgres: фонды, основатели, финансы, заметки из внутренней CRM, поэтому агент отвечает на любой вопрос про бизнес. Изменилось само количество вопросов, которые не страшно задать, раньше сложный запрос это несколько часов ручной работы, и ты сто раз подумаешь, стоит ли вообще начинать. 3️⃣ Реестр инструментов и полная прозрачность Внутри уже больше 350 инструментов, каждая команда добавляет свои. И самое смелое: переписки с агентами по умолчанию видны всем сотрудникам, транслируются в общий канал. Люди учились пользоваться ИИ, просто подсматривая, как это делают коллеги. А заодно открытость работает как мягкий контроль безопасности. 4️⃣ Самоулучшение Есть отдельный агент, который каждую ночь перечитывает все разговоры за день и ищет, что можно было сделать лучше. Они называют это "dream cycle". Был навык про короткое описание стартапа в две фразы, партнёры улучшили его через расшифровки реальных встреч, и в итоге он стал писать лучше, чем сами партнёры. Вот так, по их словам, и рождается коллективный разум внутри компании. 5️⃣ ИИ не вместо человека Эта мысль прошла у них красной нитью, и она моя на сто процентов. Новичок раньше входил в дело полгода, теперь сразу получает контекст и учится у лучших. Все глупые вопросы, которые стыдно задать живому коллеге, спокойно задаёшь агенту. ИИ тут не замена людям, а то, что снимает рутину и поднимает планку для всех, особенно в период адаптации. И отдельно то, что отозвалось лично. Они говорят про развилку на ближайшую пару лет, ИИ может стать либо: 🟦инструментом централизации (пять корпораций решают за тебя, ты даже свой промпт поменять не можешь), 🟦новой персональной революцией, как когда-то домашний компьютер. Я за второй путь всем сердцем. И, честно говоря, в этом разговоре мне близка сама интонация: про сложные вещи спокойно, без истерики, с уважением к человеку. Если работаете с ИИ всерьёз, посмотрите, думаю, что будет полезно. Всем здоровья, мира и добра! Канал в MAX. #ИИпрактика

За что я искренне люблю Anthropic, так это за их подход. Никакого дешевого хайпа, только глубина, качество и реальная любовь к своему делу и инженерии. Пока другие соревнуются в громких обещаниях, эти ребята просто делают крутой продукт. Вчера они без лишнего шума выкатили новую версию Opus 4.8. 3 ценных обновления: 1️⃣ Динамические воркфлоу Модель научилась разбивать масштабные задачи на части и запускать сотни автономных подагентов, которые работают параллельно и выдают единый скоординированный результат. Это мои любимые ИИ-команды🕊. 2️⃣ Управление усилиями Теперь мы можем вручную регулировать вычислительные затраты ИИ, выбирая между быстрым дешевым ответом для рутины и глубоким ресурсоемким анализом для сложных бизнес-задач. 3️⃣ Критическое мышление: Opus 4.8 стал настоящим партнером, который не просто слепо выполняет команды, а умеет ловить собственные ошибки до ответа и аргументированно оспаривать некорректные запросы. Я сама несколько дней назад окончательно сдалась и перешла на подписку Max. И, честно говоря, искренне вам советую. Уровень задач, которые можно закрывать с этим мегакомпаньоном, просто вызывает уважение. Прикрепила инфографику. На ней мелковато, но отлично показано, во что превратился инструмент за год. Это уже давно не просто чат. ✨ Главная мысль (и частая ошибка), которая есть и на картинке: нельзя относиться к таким моделям как к разовому поисковику. Мы переросли этап «чат-ботов». Сейчас это полноценная операционная среда и ваш системный партнер. Если выстроить логику общения правильно, дать контекст всей папки, настроить проекты и сохранить навыки, то скорость вашей работы в компании вырастет кратно. Всем мира, здоровья, добра! Канал в MAX #ИИинструменты