Syncra Lab

Lovable: $400 млн за то, чтобы больше никто не писал код 💗 Казалось бы, куда ещё, но они нашли + $400 млн в раунде Series C. И это уже при оценке в $13,3 млрд. Ещё в декабре, на минуточку, они стоили $6,6 млрд. 💻 На сегодняшний день через платформу создано более 60 млн проектов, а у приложений, сделанных на Lovable - 900 млн посещений в месяц. Где-то мы упустили момент из серии "просто поиграюсь, сделаю себе быстро лендос". 🤩 Аппетиты растут и компания не хочет быть просто AI-сервисом, который пишет код по промпту. Новая амбиция - стать платформой, где можно создать и запустить целый бизнес. Опора этой логики - данные о том, что 80% пользователей делают с Lovable проекты, которые хотят монетизировать (не то, чтобы прям инсайт), а 30% уже зарабатывают на них. И дело не только в b2c, небольших частных проектах. Есть и корпоративные кейсы: Nursa использует платформу более чем для 200 сотрудников и рассчитывает заменить около 10 SaaS-систем собственными инструментами. Так что, возможно, главный конкурент Lovable - не Cursor, а сама идея покупать готовый софт. #наподумать

Должен ли современный CMO владеть AI лучше остальных? 🦄 Ладно, не байтим, но от маркдиров сейчас ждут прыжки выше своей головы и новые скиллы им явно не помешают в погоне за генерацией новых денег для бизнеса. Да, в современной реальности этого ждут и от CFO и от CCO с CIO/CTO, в том числе. Время такое - навалиться на взлом хранилища клиентских платежей нужно всем. Просто те, у руля маркетинга - рискуют оказаться в числе наиболее уязвимых групп. 💀 Да, их подразделения активно внедряют искусственный интеллект, однако вместе с этим растёт и разрыв в уровне AI-компетенций. 🔋 И, как показывает новое совместное исследование NewtonX и ADWEEK, 81% опрошенных (из 500) считают, что маркетологи в целом переоценивают собственный уровень владения ИИ. Половина респондентов говорят, что руководители высшего звена уступают сотрудникам других уровней по уровню AI-компетентности. Парадокс? 🕶 Именно те, кто принимает решения о внедрении новых технологий и определяет стратегию их использования, не всегда обладают достаточным пониманием возможностей и ограничений ИИ. На директоров по маркетингу смотрят внимательнее прочих, так как проблема особенно заметна именно на их уровне. Они банально чаще публичные персонажи + их роль быстрее других меняется по мере того, как нейронки начинают влиять не только на отдельные маркетинговые инструменты, но и на саму организацию работы вокруг. 🍓 Gartner, которых все так любят цитировать (и мы не исключение) пишут, что лишь 15% CEO считают, что их CMO обладают достаточными знаниями и навыками в области ИИ, чтобы эффективно руководить компанией в 2026 году. Но компетентны ли CEO это оценивать? Часто - это просто вопрос несоответствия ожиданий. Так формируйте их ближе к реальности. #наподумать

Суровая реальность токенмаксинга как основа для новых идей 🧙‍♂️ Облачный единорог Rippling в начале 2026 выдала своим сотрудникам самые мощные AI-модели практически без оглядки на стоимость. А через несколько месяцев внезапно увидели, что расходы на токены достигли 40% бюджета на зарплаты всей R&D-команды. И росли эти расходы примерно на 80% в месяц. 🚜 10–15% сотрудников создавали около 60% всех AI-расходов. А самый неутомимый умудрялся сжечь токенов на $50 000 в месяц. Однако, они же не просто так единорог, люди-то неглупые. Вместо того чтобы запретить AI, Rippling поступили нестандартнее: построили систему, дающее понимание, какие расходы на ИИ действительно повышают производительность, а какие улетают в черную дыру. Изучили, какую модель лучше использовать для конкретного запроса и раскидали по типам задач: Задача A - дешёвая модель В - модель среднего уровня C - дорогая frontier-модель 💲 Назвали это всё AI Spend Console, инструмент, который показывает: - сколько AI использует конкретный сотрудник - сколько денег он расходует - сколько запросов делает - какой результат производит - как его показатели выглядят относительно коллег Но они не просто написали очередной софт, они нашли спецов, которые хорошо умеют работать с AI, и назначила их "капитанами", задача которых - помогать остальным бедолагам учиться использовать AI эффективнее. 🎉 Что это дало? - расход токенов снизился с 40% до ~15% от бюджета на сотрудников R&D - при этом объём использования AI практически не упал - в июле компания использовала примерно столько же токенов, сколько в апреле - около 600 млрд. Но стоило это всего 37% от стоимости апрельского использования. То есть, они не стали меньше использовать AI. Они научилась использовать его дешевле и рациональнее. На старте проблема возникала из-за того, что люди в компании часто автоматически выбирали самую новую и самую мощную модель - даже если для конкретной задачи она была избыточной. 😐 А как мы понимаем, у OpenAI и Anthropic нет экономического стимула помогать клиенту уменьшать его расходы. Не только у них, к слову, возьмите ваш любой рекламный канал. #наподумать

Не убивает классический поиск, а дополняет: как Shopify оценивает влияние AI-поиска на покупки 🦆 Гуглить люди не перестали. И в ближайшей перспективе вряд ли перестанут. Но всё чаще их путь к покупке лежит через ChatGPT, Gemini и сотоварищей. Shopify видит в этом появление нового слоя коммерции. Их данные говорят о том, что пользователи "под AI" чаще приходят уже с намерением купить и лучше конвертируются (на 50%), чем люди из органики. Да и денег они тратят больше - средний чек таких покупателей выше на 14%. 🙂 Надо заметить, что у Shopify миллионы продавцов с каталогами, ценами, историями покупок, отзывами и данными о поведении, а это огромный актив. Карточки товаров всё чаще создаются не для людей. Или, правильнее сказать, не только для людей. Хороший пример из будущего выглядит так ⬅️: - кому подходит - кому НЕ подходит - сравнение с альтернативами - реальные сценарии использования - ответы на возражения - характеристики в структурированном виде Было: "Премиальный крем с натуральными компонентами" Стало: "Для людей 30+, сухая кожа, использование утром и вечером, эффект через 3–4 недели" Нейронки просто обожают вопрос из серии "что лучше?", "какая разница?", "как применять?" Им нужно за доли секунды понять, кто вы, что продаёте и почему вам вообще стоит доверять. От этого и стоит отталкиваться при копирайте/рерайте. 🦩 Нельзя говорить, что кардинально меняется сам рынок, речь про точку входа клиента. 👁 Пофантазируем: в ближайшие 2–5 лет появится новый тип компании - AI-native бренд, который с самого начала строится так, чтобы его понимали люди, поисковики и AI-агенты. И у таких бизнесов может быть преимущество даже без огромных рекламных бюджетов, которые как мы знаем, не то чтобы сильно растут последние годы. #новости

Eдиный стандарт оценки присутствия брендов в AI-поиске от IAB 🐱 Чем больше рынок, тем отчётливее контуры новых методологий его оценки и стандартов, это логично. Interactive Advertising Bureau проанализировали рынок и обнаружили, что: - существует как минимум 20 сервисов, измеряющих AI Visibility - каждый считает эту самую видимость по-своему - результаты разных платформ практически невозможно сравнить 💀 Компании, которые не адаптируются к AI-поиску, могут потерять до 50% поискового трафика, так как синие ссылочки уходят во тьму. При этом только 16% брендов сегодня системно отслеживают свою видимость в AI-поиске. Такой процент означает, что рынок пока находится на ранней стадии. Поезд уже отправился, но вы всё еще успеваете заскочить в вагон. И он не последний. Пока. Горизонт 2-3 года. IAB предлагает свою модель оценки рынка в старом добром формате четырёх 🔠. 1. Presence (присутствие) Самый базовый уровень. Вопрос: появляется ли ваш бренд вообще? Метрики: - частота упоминаний - доля голоса (Share of Voice) - количество цитирований - динамика роста видимости Если ИИ вас не упоминает - остальные показатели уже не имеют значения, такие дела. 2. Prominence (заметность) Даже если бренд упоминается, важно понять: - насколько рано он появляется в ответе - выделяет ли его ИИ - рекомендует ли первым Это аналог борьбы за первые позиции в поисковике, но уже внутри ответа модели. 3. Portrayal (образ бренда) А вот это самый интересный показатель. Важно не только то, что ИИ говорит о компании, но и как именно он это делает. Измеряются: - тональность - контекст - наличие фактических ошибок - галлюцинации - корректность описания бренда 4. Persuasion (убедительность) Вершина горы. Оцениваются: - сила рекомендации - вероятность перехода пользователя - влияние ответа ИИ на выбор клиента 👀 IAB также предлагает два уровня аналитики. Быструю, которая подходит для мониторинга, понимания тенденций и наблюдения за конкурентами. Её минус - недостаточно надёжна для принятия серьёзных решений. И полноценную, которая учитывает объём запросов,  разнообразие промптов, повторяемость результатов, качество данных и регулярность тестирования. 💲 Именно такую аналитику IAB рекомендует использовать при распределении маркетинговых бюджетов и оценке эффективности агентств. 🦄 Именно те, кто закроет эту часть и платформенным решением и набором доп услуг - полетят в космос. Если инвесторы не прощёлкают такие проекты-звездолёты, конечно. #наподумать

Никто не создал инфраструктуры, где внешний разработчик, не являющийся сотрудником компании и не поставщиком с гарантией сервиса, входит в операционный контур бизнеса с одним контрактом: «Я улучшаю конкретный процесс. Платишь только тогда, когда эффект измерен и верифицирован». Этот рынок не существует. Но условия для его появления сложились полностью. По заказу AdIndex.ru директор по маркетингу интегрированной лояльности в X5 Антон Афанасьев написал колонку о том, почему эпоха ИИ-пилотов подходит к концу, а следующий этап развития рынка может оказаться совсем не таким, как принято ожидать. Несмотря на рекордные инвестиции в искусственный интеллект, большинство компаний по-прежнему не получают от него ощутимого экономического эффекта. По мнению автора, проблема заключается не в качестве технологий, а в самой модели взаимодействия бизнеса с теми, кто их создает и внедряет. В колонке — попытка описать механизм, который может стать следующим большим рынком в эпоху ИИ, если компании начнут платить не за процесс и не за инструменты, а за доказанный результат. ➡️Читать колонку на сайте AdIndexTechLive ⚡

Редко что-то репостим, но это это прекрасный пример от Антона Афанасьева, вполне себе падающий в нашу картину мира и тейк, который мы здесь часто озвучиваем - внедрение ИИ должно иметь прогноз измеримого экономического эффекта, иначе вы проводите эйайизацию ради галочки

Зачем тебе ракета, если полёт на Луну не согласовали 👩‍💻 Вышло исследование Knak о внедрении ИИ маркетинговыми командами. Ребята опросили почти 300 CMO, это приличная цифра. 🤢 Вытаскиваем самые важные цифры из отчета: - 85% компаний пропустили хотя бы один дедлайн запуска кампании за последние 12 месяцев - 10% команд срывают запуск кампаний более 5 раз в год - 70% уже используют ИИ в маркетинговом производстве - 88% маркетологов говорят, что результат работы ИИ всё равно требует существенного редактирования человеком - только 25% используют ИИ для создания email-шаблонов и лендингов Топ-3 причины срыва дедлайнов: 1️⃣ Согласования и получение одобрений - 47% 2️⃣ Дизайн и производство креативов - 38% 3️⃣ Координация между командами - 36% В общем, всё на последней миле - бешеная бюрократия в процессе реализации идеи. 😐 Оцените масштаб бедствия - в создании одного маркетингового email участвуют минимум 4 человека в 60% случаев. - 54% команд используют от 3 до 5 различных инструментов для подготовки одного письма. - 69% проходят через 2–3 раунда правок. - более 300 долларов внутренних затрат приходится на производство и запуск каждого письма. - 51% компаний до сих пор используют email, Slack или Teams как основной инструмент согласования материалов ✅ ИИ используют в основном для: - написания первого черновика текста -  64% - генерации изображений -  56% - создания email-шаблонов и лендингов -  всего 25% Подводя итог: маркетинг теряет время не на создание идеи, а на тупо операционные процессы: поставить задачи, внести правки, согласовать всё со всеми. Выжившие увидят результат. Какая разница, что условный копирайтер стал быстрее на 50%, если материал не вышел вовремя. 🚜 Непаханное поле для платформ, которые сокращают путь от идеи до запуска кампании с нескольких дней до часов. #наподумать

Google AI Overviews: как трансформируется поиск и чего нам всем ждать 🔠🔠 🔠🔠 Не секрет, что за весь 2025 год мы не видели и трети того, что произошло за половину этого года. Динамика новостного фона и апдейтов систем+моделей бешеная. И GEO/AEO не исключение. Тренды на западных рынках находят прямое отражение на российском. По треку Гугла идёт Яндекс. Например, год назад AI Overviews появлялись примерно в 15% поисковых запросов, а сейчас этот показатель уже 43%. Google постепенно превращает поиск из списка ссылок в разговор с AI. Мы всё реже попадаем на сайты напрямую и всё чаще остаёмся внутри экосистемы. Привычный блок SEO умирает быстрее, чем многие думают. И гиганты вроде Гугла становятся не просто платформой или сервисом, они хотят стать самим интернетом. 🔠🔠 🔠🔠🔠🔠🔠🔠 становится новым стандартным способом получения информации, независимо от того, хочет этого пользователь или нет. Удобство будет навязано. Но это хорошая новость для брендов и комьюнити, которые давно и планомерно работают с уникальной экспертизой (и личным опытом) и контентом, который они каждый раз переупаковывают в зависимости от того, как алгоритмы его читают. 🚶 Если вы пишете что-то типа "Как выбрать ноутбук" - ИИ справится лучше большинства сайтов, а если "Я протестировал 35 ноутбуков за последние 6 месяцев и сравнил, кто лучше потянет GTA VI" - вас уже сложнее заменить. Вопрос - захотите ли вы написать текст про сравнение ноутов не сами, а нейронкой. Для нейронки. Логично, что крупные издатели жалуются на падение поискового трафика и даже рассматривают возможность ограничить доступ Google к своему контенту. Другие - наоборот, начинают работать на лучшую видимость роботов. Как всегда - есть два стула. ❤️ Почему важен бренд (личный, в том числе)? Потому что в плюсе будут те, кого ищут по имени. P. S. С днём пиарщика, кстати. Очень кстати. #наподумать

OpenAI Presence: высадка спецназа вместо продажи моделей с багажника 👮 Грубо говоря, ещё вчера компании просто покупали доступ к API, подключали чатжпт и пилили свои AI-проекты. Сегодня OpenAI предлагает другой подход. Фактически они приходят в бизнес вместе со своими инженерами и самостоятельно встраивают ИИ в рабочие процессы. Эта команда делает аудит клиента и кастомно собирает AI-сотрудников под конкретного заказчика. 🧙‍♂️ В рамках онбординга AI-агентам дают доступ к внутренним системам, чтобы они могли общаться с клиентами (в сложных случаях - переключая на живых людей) и работать с корпоративными данными. Presence нельзя просто купить на сайте или выбрать как подписку/тариф. Очевидно, OpenAI тестирует разные варианты дистрибуции для диверсификации рисков и поиска сравнительно честных способов отъема денег у населения. И в этом формате они начинают конкурировать и с большим консалтингом и с корп интеграторами и вообще, всеми теми, кто занимается цифровой трансформацией бизнеса. Лезут на поляну Accenture? Возможно. Зато не нужно ждать, пока внедрение твоего инструмента затянется на месяцы в потоке всех согласований. Пришёл, сам настроил, вуаля. Всем крутить фонарики полчаса (с) #новости

AI? 💔 - да ❤️‍🔥 - нет Нет, конечно. Гайзельтальзее - одно из крупнейших искусственных озер Германии на месте бывшего карьера #aiornot

Потери кожаных мешков в сражении с ИИ за H1 2026 🙂🤖 Штош, первое полугодие отправило на биржу труда суммарно около 70 000 человек. Сноска: увольнения прямо или косвенно связаны с внедрением ИИ, автоматизацией процессов и перенаправлением инвестиций в пользу AI-инфраструктуры. 💀 Бигтех резал направо и налево. И вот лидерборд по итогам последних 6 месяцев. • Oracle - 21000 человек. • Amazon - 16000 человек (около 9% корпоративного штата). • Meta - 8000 человек. Ещё около 7 000 сотрудников перевели на работу над AI-проектами. • Microsoft - 4800 человек (2,1% мирового штата). • PayPal - более 4500 человек. • Cisco - около 4000 человек. • Block (владелец Cash App и Square) - 4000 человек. • Intuit - около 3000 человек. • Google - от 1500 до более 3000 человек. • Cloudflare - 1100 человек. • Salesforce - менее 1000 человек. • Coinbase - около 700 человек. • Monday.сom - 630 человек (~20%) • General Motors - 500–600 IT-специалистов. • GitLab - около 350 человек. 💀 Всем этим количеством людей можно было бы заселить Воркуту с нуля, между прочим. #наподумать

Кто и зачем покупает рекламу в ChatGPT: опыт 1400 брендов ⭐️ Буст в количестве произошел, когда OpenAI запилили: - Self-service Ads Manager - CPC-модели (3-5 долларов) - Conversions API - Product Feed Ads 🏃‍♀️ Среди самых крупных рекламодателей оказался ритейл: Best Buy, Target, Home Depot. И по сути они покупают не рекламу как таковую, им нужны данные на перспективу ближайших 3-5 лет, когда путь пользователя будет не всегда проходить через тот же Гугл, Амазон и маркетплейсы/сайты, в целом. 🍽 Какого рода данные? - как люди ищут товары через AI - на что они кликают - какие формулировки/промты лучше работают - в каких случаях пользователь выбирает рекламу, а когда органическую рекомендацию AI. ✈️ Помимо ритейла в списке "уязвимых" к AI отраслей, которые раньше других побежали покупать рекламу оказались софтверные компании, медиа и трэвел. Те, до чьего сайта человек может просто не дойти, ведь он и так может получить сравнения, консультации и выбор товара в одном окне. 🤨 Немного цифр. 39,5% (!) всех рекламных показов пришлось на екоммерс/шоппинг. Это говорит о том, что рынок уже считает ChatGPT и поисковиком и консультантом и системой рекомендаций. Так сказать, из e-commerce в AI-commerce. Задача меняется от "найди" до "посоветуй". P. S. Компании, которые начинают экспериментировать прямо сейчас, фактически покупают себе право первыми разобраться в механике AI-рекомендаций. 🚶‍♂️ Именно поэтому крупнейшие бренды пришли в ChatGPT на старте - они инвестируют в знания о новом интерфейсе потребления информации и покупок. #наподумать

Tracksuit купили стартап Hall, который занимается мониторингом AI Visibility 🦄 Базовый бизнес у Tracksuit - brand tracking, который логично дополняется блоком GEO/AEO. Благодаря покупке они теперь смогут: - измерять присутствие бренда в ChatGPT и Google - сопоставлять восприятие бренда людьми и его восприятие LLM - анализировать, в каких категориях и запросах ИИ рекомендует бренд, а в каких игнорит его И всё это для уже активной базы в 20 000 брендов в 25 странах. Как вам такой датасет? Нот бэд. 😎 Profound, трепещи, только лишь на одной платформе далеко не уедешь. ♟ Произошло слияние двух сегментов бизнеса: опросов живых людей и ответов LLM. Будто бы очевидно, что GEO потихоньку становится частью Brand Health. Вполне объяснимо на текущем этапе развития, когда это всё пока не про трафик и конверсии, а больше про упоминаемость, про ORM даже, наверное. 👩‍💻 LLM не раскрывают алгоритмы выбора, веса факторов и в целом, механику рекомендаций. Да, по ощущениям это может быть похожее на зарю SEO, когда люди что-то делали в темноте, а потом шли на форум Searchengines и обсуждали очередной апдейт, что у кого сработало, какое сейчас ранжирование - текстовое или ссылочное. Те, кто видел Минусинк - в цирке не смеются. 🚜 Но что может помочь узнать Tracksuit в новом формате? - какие сайты любит ChatGPT и Gemini и почему - как влияет PR на рост AI Share of Voice - нужно ли создавать уже свой Reddit - мощь Youtube И отдельно интересное - как меняются рекомендации по странам. Даже в российской реальности федеральный бренд не знает, из каких городов его потенциальные клиенты задавали свои вопросы, а это сильно влияет на региональное продвижение. 💻 Можем ли мы уже перестать считать, что GEO - это просто SEO для Алисы AI или ChatGPT. Как-будто пора. #новости #наподумать

Квартальная отчетность Publicis: 87% чистой выручки приходится на маркетинговые сервисы, которые компания относит к AI-powered 🤩 Частично это кликбейт. Потому что честнее сказать так: "87% выручки делает компания, которая научилась объединять AI + данные + автоматизацию + маркетинг" Из интересных цифр внутри: - Publicis повысила прогноз роста на 2026 год до 4,5–5% - компания показывает рост уже 21 квартал подряд - технологический консалтинг наоборот просел, поскольку крупные клиенты откладывают большие проекты цифровой трансформации - Publicis потратила более $3 млрд на приобретения компаний в 2026 году и теперь будет заниматься их интеграцией Но важнее цифр то, что Publicis продает не AI, а данные. Как мы ранее уже писали (1, 2), количество их покупок за последние годы впечатляет. И даёт результат в длительной перспективе, как мы видим. Грубо говоря, на Западе сейчас есть три группы игроков. 1. Google, Meta, Amazon. 2. Publicis, Omnicom, WPP. 3. Небольшие специализированные ai-бизнесы 🧙‍♂️ Получается, что нужно для счастья? - собственные данные - AI-модели и автоматизация - способность встроить их в конкретный бизнес-процесс Так что именно эта комбинация, а не сам факт использования ИИ, будет определять конкурентное преимущество больших ребят. #новости

Сегодня без новостей и кейсов. Сегодня поздравляем Раниса, основателя Sirena AI со свадьбой, 16 июля. Путь единорога тернист, но разве этого того не стоит? 🦄🦄🦄

Google хочет отобрать хлеб рекламных агентств 💀 Декларация в текущей реальности такова: ИИ Гугла предлагается маркетологам быть рассмотренным на позицию стратега. Но готова ли индустрия и сам гигант? 🖥 Ведь ещё несколько лет калифорнийская корпорация продавала свои AI-свистелки как инструмент автоматизации: ставки, таргетинг, отчеты, генерация креативов. Теперь речь идет об участии в принятии полновесных маркетинговых решений. Что прямо сейчас есть в наборе Gemini: ✅ Ask Advisor - ИИ-консультант, который анализирует Google Ads, Analytics ✅ Business Agent for Leads - общается с потенциальным клиентом прямо внутри рекламного объявления, квалифицируя лиды ✅ Asset Studio - автоматически генерит изображения и видео ✅ AI Max - оптимизирует товарные РК ✅ YouTube BrandStack - объединяет планирование, закупку рекламы и аналитику 🏃‍♀️ Google активно двигается от marketing automation к marketing intelligence. Безусловно, маркетологи не исчезнут, но получат обновление, прям как операционная система на вашем телефоне. Как минимум - избавятся от рутины. С другой стороны - ответственности станет больше. Готовы/хотят ли они этого? Вопрос. Но проверять результаты работы ИИ - часть совершенно базового пакета навыков. В первую очередь это будет актуально для рынков с большим количеством языков и сегментов аудитории, где вручную масштабироваться будет стоить очень дорого. Речь ведь не только об экономии времени, Google так это и не позиционирует. 🦄 Они продают AI как новый уровень/центр принятия решений, где человек постепенно становится архитектором системы, а не оператором рекламного кабинета. Идёт перераспределение власти над клиентскими бюджетами. Вот тебе, дорогой бренд, одна система, а не пучок нескольких. Живи и радуйся. Плати вовремя. 🙂 Занятно, если представить, что все используют один и тот же инструментарий Gemini, то одинаковые модели начинают выдавать похожие рекомендации. И что это значит? Впереди будут те, у кого лучше сформулирована стратегия, качественнее данные и сильнее бренд. Такой вот промт-инжиниринг своеобразный. Про то, что через несколько лет маркетолог будет рулить упряжкой агентов в десятый раз говорить не будем, это уже закрепили. 💎 P. S. Когда генерация контента станет практически бесплатной, резко возрастёт ценность того, что AI копирует хуже всего: - глубокое понимания аудитории - контекст проекта - оригинальные идеи - смелые/проковационные бренд-решения И готовиться к этому вы можете начинать уже сейчас. Время пролетит незаметно. #наподумать

L'Oréal, Mondelez, Nestlé и Haleon: кейсы использования AI 🧊 FMCG-гиганты показывают индустрии мастер-класс. 🚶 L'Oréal Ищут новые применения существующих ингредиентов. Например, ИИ обнаружил, что молекулы, которые раньше применялись в уходе за кожей, можно использовать и в шампунях. По сути, система анализирует уже существующую научную базу и предлагает неожиданные комбинации. Предсказывает действие молекул. ИИ моделирует, как различные соединения будут влиять на кожу, волосы, косметические свойства продукта. И не нужно тратить время на заведомо неудачные эксперименты. 🚶 Mondelez Идут своим путём. Их фокус на поиске новых рецептов. ИИ может предложить тысячи вариантов состава продукта и одновременно учесть вкус, стоимость ингредиентов, пищевую ценность, экологичность и бонусом ещё чекнуть устойчивость поставок. В старые добрые времена технологи перебирали рецепты вручную, а сейчас машина сначала предлагает самые перспективные варианты, а уже потом их дегустируют люди. Еще 4 года назад цикл производства занимал месяцы, а теперь - недели. Шик. 🚶 Nestlé и Haleon (Sensodyne) Копают в очень похожих направлениях, что логично: - ускоренное тестирование ингредиентов - генерация новых идей рецептур - анализ рисков цепочек поставок - ускорение продуктовой разработки 💡 Во всей этих кейсах AI накидывает лабораторный халат и становится ассистентом ученых/технологов. Такой мега-вжик, который без сна и отдыха перебирает миллионы комбинаций быстрее человека и отдаёт в работу уже самые перспективные идеи. А человек-эксперт уже принимает финальное решение. 🚜 Финальный тейк: у кого больше данных - тому использование AI приносит максимальную пользу. Скорость решает. 🔠🔣🔠🔣 И снова про контекст. AI не знает ничего про результаты 20 лет лабораторных экспериментов L'Oréal и про внутренние дегустационные оценки Oreo. У него нет данных Nestlé о поведении ингредиентов и тем более - собственных исследований стабильности рецептур. Но он учится. Учится на этой внутрянке, добавляя к скорости обработки - качество данных. #кейсы

Стартап Lyzr, создающий для корпораций AI-агентов, доверил одному из них проведение раунда финансирования на $100 млн 🦄💲 Надеемся, он был обвешан страховочными тросами. Говорят что агент не просто отвечал на вопросы инвесторов в чате, а участвовал практически во всем процессе подготовки. Верим? SivaClaw (так его зовут) отвечал более чем 130 потенциальным инвесторам и анализировал их поведение, готовил инвестиционные меморандумы. Также чекал, на каких слайдах презентации инвесторы задерживались дольше всего и финально давал команде аналитику интересов каждого фонда. Можно сказать, провел анализ хуков креатива, прям как в TikTok Ads, да. 😘 Если важный дядя задержался на финансовой модели, быстро пролистал roadmap или несколько раз вернулся к юнит-экономике - агент это фиксировал. Конечно же, AI не подписывал документы и не принимал юридически значимые решения. Но он тупо автоматизировал огромную часть коммуникации и аналитики вокруг фандрайзинга. На таком количестве инвесторов это выглядит оправданным. 💻 На генерации инвестиционного меморандума (документ, который партнер венчурного фонда показывает своим коллегам) они сэкономили по сути десятков часов аналитической работы. Круто, что сапожник в этом случае оказался не просто с сапогами, а еще и носит их везде. Использовать собственный продукт как доказательство состоятельности своего бизнеса - респект. И так как теперь SivaClaw знает историю всех разговоров, реакцию каждого фонда, типичные вопросы, то очевидно, что следующий раунд компания проведет ещё эффективнее. 🤖🤖 В будущем с другой стороны (инвесторов) тоже будет приходить агент и проводить на первом этапе встречу с агентом стартапа. Посидят, поскорят, подготовят материалы, обсудят расход токенов и поедут домой. #новости