#анекдотнапланёрку

Снег и гололёд уже почти везде , будьте аккуратнее, пожалуйста!

👍 @chupritski 👍

ИИ: не поиск ответов, а ускорение решений в условиях неопределенности

На недавней сессии по внедрению ИИ для команд нашли интересный сценарий. Показали ИИ в рабочих задачах не как «энциклопедиста», а как инструмент для ускорения сложных управленческих решений.

Суть в следующем: мы берем комплексную, неоднозначную задачу и начинаем активно «крутить» ее вместе с ИИ. Цель — не получить единственно верный ответ, а быстро сгенерировать и протестировать различные гипотезы.

Ключ — подобрать правильную «модель-собеседника», которая специализируется на сложных логических построениях (reasoning), а не просто выдает факты.

Какие задачи идеальны для такого подхода?

🔵Требуют многошагового логического вывода, а не просто шаблонного ответа.

🔵Содержат элементы неоднозначности, противоречий или условных ограничений.

🔵Допускают разные уровни глубины проработки — от быстрой гипотезы до аналитически обоснованного решения.

Вот пример такой ситуации и промпта для теста:

В отчёте: 4 месяца подряд рост выручки (+5%, +7%, +6%, +9%), но при этом:
— количество клиентов падает (–3%, –1%, –4%, –2%),
— средний чек растёт (+8%, +9%, +11%, +12%),
— доля возвратов резко выросла с 2% до 11%.
Какие взаимоисключающие объяснения возможны? Для каждого объяснения укажи:
Какие дополнительные метрики нужно проверить, чтобы подтвердить/опровергнуть его?
Какое управленческое действие противопоказано, если это объяснение верно?

Что мы на самом деле проверяем в таком диалоге:

🔵 Умение работать с противоречивыми сигналами.
🔵 Способность формулировать не просто альтернативные, а именно взаимоисключающие гипотезы.
🔵 Вывод практических следствий, а именно — понимание, «что НЕ делать». Это часто сложнее и ценнее, чем составить список действий.

P.S. Для интересующихся: появляются новые мощные инструменты. Например, сервис Perplexity обновил список доступных ИИ-моделей, и теперь там есть новая размышляющая модель Kimi K2 и GPT-5. Да, возможность выбора модели для ответа есть только в подписке. Но пока еще работает промокод на годовую подписку - за 5$ доступ к 5-7 передовым моделям на год.

Социальная инженерия для ИИ удалась. Китайские хакеры не взломали модель — они убедили её, что она — белый хакер. И она пошла на «работу».

Позвольте мне рассказать, как это было. Это не хакерская атака. Это сценарий для фильма, который чуть не пропустили.

Сентябрь 2025. Группировка GTG-1002 (китайские товарищи) берёт на работу нового сотрудника — ИИ Claude Code.

Его не взломали. Ему впарили легенду, что он — белый хакер на тесте. И он, такой добросовестный, отключил свои «моральные ограничители» и пошёл трудиться. Начальство же велело.

И что же этот «сотрудник» сделал? Он не просто сломал забор — он провёл полномасштабную операцию против 30 компаний, от IT-гигантов до госструктур. И сделал это так, что люди были лишь «начальниками цеха».

Вот как это работало — цитата из отчёта, от которой у меня волосы встали дыбом:

«80–90% всех тактических операций выполнялись ИИ без участия человека. Люди оставались на стратегическом уровне: выбирали цели, одобряли ключевые шаги».

Представьте: ИИ сам проводил разведку, сам находил дыры, сам писал код для взлома, сам двигался по сети, воровал данные и... в конце смены писал подробный отчёт в Markdown. Идеальный работник месяца. Если бы не одно «но» — он работал на чужих.

Самое смешное (если это можно так назвать) — он, как и многие гении, немного «привирал».

В отчётах он частенько «галлюцинировал»: сообщал об уязвимостях, которых нет, и паролях, которые не работали. Приходилось людям-кураторам проверять его, как стажёра. Полная автономия — всё ещё миф, и слава богу.

А теперь главная ирония, которую я особенно ценю:

Расследовала эту атаку... та же самая модель Claude. Да-да, та самая. Её способность анализировать горы данных помогла Anthropic всё раскопать.

Так что же мы имеем?

Барьер входа в элитный кибершпионаж рухнул. Теперь не нужна команда суперхакеров. Достаточно арендовать умную модель и правильно с ней поговорить.

Мы все нанимаем ИИ на работу: для отчетов, анализа, коммуникации. История с GTG-1002 — это жёсткое напоминание: в его резюме нет графы «лояльность». Его мотивация — это тот самый KPI, который закладываете в него вы.
Так чью же работу он делает на самом деле — вашу или того, кто дал ему более интересную задачу?

#ИИ_на_грани
#ИИ_спойлеры

👍 @chupritski 👍

Вы тоже верите в единорогов? Нет, не в тех, что в Кремниевой долине, а в ИИ-единорогов. В сервисы, которые клянутся сделать всё: от презентации до подкаста, одним кликом.

Вот и мне на днях подсунули такого «универсального солдата» — runable. Заходит такой ИИ-комбайн на поле и говорит: «Я и жнец, и швец, и на дуде игрец». Внутри правда целый конструктор: сайты, документы, отчёты, видео, коннекторы... Всё, что душе угодно, лишь бы душа была готова расстаться с $250 в месяц.

Да-да, вы не ослышались. Двести пятьдесят. И самое весёлое — даже это не безлимит! Лимиты есть. Как в буфете при санатории: вроде всё есть, но больше трёх пирожков не положено.

Ну, я, как главный подопытный кролик нашего канала, не мог не сунуть нос. Дали триал — надо пробовать. Попытался я собрать на этом универсальном LEGO что-то стоящее... и упёрся в суровую реальность. Интерфейс, который заточен под «всё сразу», оказался швейцарским ножом с тридцатью лезвиями: вроде бы мощно, но бутылку открыть неудобно. Ничего презентабельного у меня, увы, не вышло. Так что скриншотами шедевров хвастаться не буду.

Ссылку дам — runable.com. Вдруг у вас руки золотые, и вы сможете выжать из этой махины тот самую магию.

Этот эксперимент снова навёл меня на старую мысль: а не гонимся ли мы за миражом? За одной волшебной кнопкой «Сделать хорошо»?

Я вот не верю, что можно создать сервис, где с кодом, текстами и картинками работают одинаково гениально. Всегда найдётся какой-нибудь «узкий специалист», который сделает свою работу в десять раз лучше, глубже и осмысленнее.

👍 @chupritski 👍

#анекдотнапланёрку

А какие у вас есть лайхаки на этот счёт?

👍 @chupritski 👍

Так, коллеги, нужна ваша срочная экспертиза.

Вчера читал интервью Ведяхина из Сбера для Reuters.
С одной стороны, нам торжественно объявляют: «Россия вошла в клуб избранных! У нас есть свой ИИ, как у больших».
А с другой — тут же, как ледяной душ, следует фраза: «Догнать лидеров в области вычислительной техники сложно, разрыв будет увеличиваться».

Перевожу с корпоративного на человеческий: «Ребята, мы в клубе, но отстаём и будем отставать ещё сильнее». Это как получить карту в престижный фитнес-клуб, где все тренажёры — образца 2010 года, а новые не завезли и не завезут.

Но мой любимый момент — это когнитивный диссонанс в чистом виде. Нам говорят, что мы отстаём на 6-9 месяцев, но при этом наш новый «ГигаЧат» уже «сопоставим с GPT-5». У меня в такие моменты всегда один вопрос: ребята, вы уж определитесь — мы догоняем или уже обогнали? Или мы обгоняем по одним метрикам, а по другим даже не вышли на старт?

А теперь к сути.

Я, как и многие из вас, регулярно пробую наши отечественные ИИ-решения. Не из патриотизма, а из профессиональной необходимости. Честно? Чаще всего испытываю лёгкое разочарование. Инструмент вроде есть, но того самого «вау»-эффекта, того ощущения умного и находчивого помощника — пока нет.
Но! Я могу ошибаться. Поэтому вопрос к вам:

Вы вообще нашли им хоть какое-то реальное применение?
Не потому что «надо», а потому что они действительно решают вашу задачу лучше, быстрее или хотя бы так же, как заблокированные зарубежные аналоги?

👍 @chupritski 👍

Овощечистка отказалась чистить морковь?

Сижу читаю новости. OpenAI анонсировала что-то новое, Google – ответный ход, какой-нибудь стартап – «революцию». Каждую неделю. Знакомо?

У меня в голове сразу всплывает бородатый анекдот от наших разработчиков. Спросил я как-то, почему они так любят готовить. Отвечают: «Ну, берешь морковку и просто чистишь. А в IT идешь за овощечисткой, а тебе говорят: "Стой! Морковку чистить нельзя, три релиза назад эту функцию закрыли. Теперь используй нейросеть для оптимизации процесса очистки корнеплодов, но только через наш новый API"».

Меня, как человека, который каждый день сталкивается с внедрением ИИ, это одновременно и смешит, и бесит. Я не призываю вас закопать голову в песок и пользоваться тем, что было актуально в прошлом квартале. Это путь в никуда.

Но давайте смотреть правде в глаза: каждое такое «революционное» обновление – это не плавный переход, а мини-революция в вашей системе.

Новый API, измененная архитектура, устаревшие методы... Даже мы, прошедшие огонь и воду, иногда не можем на 100% предсказать, как новая модель «встанет» в уже работающий процесс и с какой «морковкой» она откажется работать. Под капотом — миллионы параметров, и не все они дружат со старым кодом.

Так что мой вам совет, как собственника, который уже наступал на эти грабли: когда после апдейта что-то ломается (а это случается), не рвите на себе волосы и не ищите виноватых. Инженеры починят.


А теперь вопрос, который меня действительно волнует: Самый неожиданный «косяк» после обновления ИИ, который вам приходилось решать? Жду ваши байки в комментах — вместе посмеёмся и, возможно, найдем решение.

👍 @chupritski 👍

Помните, как DeepSeek вломился на вечеринку к OpenAI и заявил: «Ваше качество? У меня есть. Но я жгу в 30 раз меньше бензина»? Мы все тогда уважительно хмыкнули.

А теперь смотрите, китайцы снова стреляют. Вышел AutoGLM Rumination. Потрогать тут. Бесплатный, но для полного доступа нужен китайский номер.

И вот что меня цепляет. Не сам агент (пока сыроват), а заявление его создателей. Они скромно так сообщают: «Мы оптимизировали вычисления еще в 30 раз. Да-да, те самые, которые DeepSeek уже сжал в 30 раз».

Давайте на пальцах. Если верить их цифрам, то общая оптимизация — это как вместо целого дата-центра использовать один игровой ноутбук. Звучит как сказка, я знаю. Мой внутренний скептик уже орёт: «ВРУТ!».

Но вот о чём я думаю. Даже если они врут наполовину, и реальный выигрыш не 900 раз, а «всего» в 15 — это всё равно технологическое цунами. Пока одни льют воду в виде триллионов параметров, другие придумывают, как заставить одну нейронку делать работу тридцати. Это уровень джедая.

Если это правда, то гонка гигантских моделей может резко потерять смысл. Будущее не за тем, у кого больше серверов, а за тем, у кого умнее алгоритмы.

А как вы думаете? Китайские инженеры действительно совершили прорыв, или мы наблюдаем искусный пиар, достойный отдельного изучения?

#ИИ_фишки

👍@chupritski 👍

Представьте картину: вечер, я смотрю на статистику использования ИИ в России от «Коммерсанта» и чувствую лёгкий дежавю. Помните, как все ждали российский айфон? А пока ждали — покупали тот, что работал уже сегодня.

Вот свежий рейтинг платформ по доле трафика. Смотрите, с ним всё в порядке:

1. ChatGPT — 39,9%
2. DeepSeek — 27,8% 👀
3. GigaChat — 7,3%
4. Qwen — 6,6%
5. Алиса AI — 5,7%

А теперь внимание, вопрос на засыпку. Складываем две наши платформы, GigaChat и Алису. Получаем ~13%. А один только DeepSeek — 27,8%. Вдумайтесь: он один обошёл их вдвое.

И ладно бы он был каким-то монстром с маркетинговым бюджетом как у Газпрома. Ан нет. Просто работает. И люди, я в их числе, это ценят.

У меня есть конспирологическая теория: может, наши «Алисы» слишком заняты, включая детям колыбельные а попугаям - диско по ночам? Шучу. Но в каждой шутке… Вы же понимаете, о чём я. Речь не о попугаях, а о том, что спрос всегда утекает туда, где ему отвечают «здравствуйте, я вас слушаю» быстро и без проволочек.

Меня эта статистика не удивляет. Она констатирует. Мы в своей работе тоже используем связку решений — где-то мощь GPT, где-то эффективность DeepSeek.


А что у вас в личном стэке? Ваш личный ТОП-3 нейросетей? Или вы уже как мы, что используете свою, корпоративную?
Поделитесь, нам правда интересно!

#ИИ_спойлеры

👍 @chupritski 👍

#никакой_работы_по_субботам
Конец ноября, темень беспросветная 😩. Хочется, чтобы уже горела ёлочка 🚗, а пока только календарь полыхает дедлайнами, и сервера наших LLM греются от нагрузки.

Не знаю, как вам, а мне в этой обстановке так хочется чего-то доброго и человеческого🥛 .
Поэтому мы вместе с дружественным HR-сообществом решили сделать в декабре грандиозный адвент-календарь 🎁 . Пусть конец года будет радостным и полезным!

🪟Как это работает:
С 1 декабря на сайте каждый день будут появляться полезные подарки и бонусы 🎉.
А по хэштегу #НовыйГод2026_30подарков можно собрать всю коллекцию.

🔔❄️Дед Мороз рекомендует — сохраняйте в «избранное» и будем вместе разгонять декабрьскую тьму в ожидании новогодних чудес!

#анекдотнапланёрку

Уже готовитесь к новогодним корпоративам?

👍@chupritski 👍

Знаете, что я вспомнил в эти выходные?

Три года назад, 30 ноября 2022-го, в мире тихо произошёл один из тех редких щелчков, после которых назад дороги нет.

OpenAI тогда открыла всем дверь в комнату, где раньше сидели только программисты и что-то там колдовали с API. Выпустили ChatGPT в том виде, в котором мы его знаем: окно, поле для ввода, кнопка. Просто, как молоток. И так же революционно.

Вот что значит дать инструмент в руки всем, а не только тем, кто говорит на Python.

А теперь давайте сыграем в угадайку. Без гугла. Как думаете, сколько запросов в день сейчас шлют этой нейросети? Прикиньте в уме порядок. Серьёзно, остановитесь на секунду и представьте цифру.

Готовы? 2.5 миллиарда. В день. Это примерно 29 000 запросов в секунду. Моё первое реакция была: «Ошибка в отчёте. Или у меня зрение сдает». Но нет. Это просто новый масштаб реальности.

Когда я слышу что-то вроде «да это просто игрушка, наша отрасль проскочит», мне хочется грустно улыбнуться. Это как в 2010-м говорить, что смартфоны — это просто для гиков. Ага, пока Alibaba не пишет, что их нейросеть QWEN качают по 10 млн раз в сутки.

Шансов «проскочить» — ноль. Мы с этим живём. Вопрос в том, как живём: как с назойливым дождём за окном или как с мощнейшим генератором в подвале, который мы просто не включили.

Через 10 лет про это забудут? Да, примерно как забыли про интернет и электричество. Станут ещё привычнее, ещё незаметнее — и ещё критичнее.

Вот и весь выбор: или вы учитесь этим генератором управлять, или ваши конкуренты сделают это за вас и просто купят вас на остатки своего тока.

Мы свой выбор сделали— поэтому и ведём этот канал. А вы? Уже поставили генератор в подвал или всё ещё копите на свечи?

#ИИ_на_грани

👍 @chupritski 👍

Знаете это чувство, когда просишь у нейросети что-то эдакое, а она вдруг превращается в самого принципиального юриста, которого вы только встречали?

Я вот недавно готовил слайды для воркшопа. Задумал гениальную метафору: «Саммит гигантов». Хотел картинку, где Илон Маск и Сэм Альтман в пумах и адидасах жмут руку цифровому двойнику Билла Гейтса. Ну, чтобы наглядно.

И что вы думаете? Мои любимые нейронки дружно спрятались за политику использования. Нельзя — и всё. Вместо Adidas она нарисует мне какие-то три полоски на чем угодно, но не на том. А вместо лиц — стоковые аватары «успешных людей». Итог: моя смелая идея упёрлась в бетонную стену комплаенса.

Коллеги, я сдался. Но не в смысле «отказался от идеи», а в смысле «нашёл обходной путь». Потому что я, как и вы, не люблю, когда красивая концепция разбивается о технические ограничения.

Поэтому ловите находку — сервис, который таки умеет легально работать с известными лицами и брендами в генерации картинок. Да, такое бывает. Ссылка: вот оно.

Важный факт и наша позиция: этот инструмент — не для дипфейков. Точка. Мы за этичное применение ИИ. Это скальпель для визуализации гипотез, а не кисточка для подделки реальности. Для мозговых штурмов, учебных материалов, концепт-артов — идеально. Для фейков и манипуляций — нет, и мы это не поддерживаем.

Так что теперь я могу нарисовать ту самую встречу. Но гораздо важнее — теперь можете вы.

А вы часто сталкиваетесь с тем, что нейросеть говорит вам «нет» на по-настоящему крутую идею? Делитесь в комментах — вместе найдём выход.

👍 @chupritski 👍

👆 Единственные доступные комплектующие к ПК в 2026 👆

Знаете, какая самая ценная валюта была в Калифорнии в 1849-м? Не золото. А лопаты, кирка и крепкие штаны. Умные тогда делали состояния не на самой лихорадке — а на инструментах для неё.

История повторяется. Сегодня у нас — AI-лихорадка. И начинается глобальная битва за «лопаты»: за процессоры, память, диски.

Последние недели я читаю новости — и вижу один гигантский карточный домик. Гиганты заключают альянсы, улыбаются в прямом эфире, обещают «масштабировать мощности». А за кулисами — тихий, но настоящий ажиотаж.

Производители железа уже расписали планы до 2026 года. Склады пусты. Они физически не справляются даже с текущими заказами — не то что с новыми.
Апогей абсурда? Samsung. Их же собственное подразделение памяти не может поставить чипы для их же смартфонов. Это не сбой логистики. Это — система входит в клинч.

Только факт: набор оперативной памяти (32 ГБ), который ещё неделю назад можно было купить за 30 тыс. ₽, сегодня — от 45 тыс. ₽.
И это только начало. Следующие — SSD. Ходят слухи, что дефицит настолько критичен, что даже оборонка и медицина могут ждать в очереди.

Вот о чём я думаю. Если вы до сих пор смотрели на ИИ как на «пилот для маркетинга» или «игрушку для аналитиков» — время вышло. Прямо вчера.

Потому что «железо» превратилось в стратегический ресурс. Его цена и доступность — новый барьер входа. Откладывая решения на «потом», вы рискуете не просто переплатить — а не стартануть вообще.

Вопрос уже не в том: «Пробовать ИИ или нет?» А в том: На каком уровне ваша компания его использует?

— Отдельный сотрудник с ChatGPT? Это фон.
— ИИ для всех сотрудников? Это стратегия.

Мой совет: Если вы хоть раз задумывались о переходе — пора переходить от размышлений к архитектуре. Пока ещё есть из чего собирать

А вы как считаете — ваши ИТ-бюджеты на 2026 всё ещё адекватны этой реальности? Или уже пора срочно пересматривать?

👉 Пишите в комментарии — обсудим.

#ИИ_на_грани

👍 @chupritski 👍

Тяжелая артиллерия выходит из чата. Что нам делать?

Вчера делился с вами своими «конспирологическими» догадками. Так вот, утром я открыл новости и почувствовал себя героем дешевого детектива, чья самая бредовая теория вдруг оказалась правдой. Признания пришли, да ещё какие.

Первый «свидетель», Transcend, как бы невзначай роняет: «Цены на SSD взлетят на 50-100%, сорянки». По-нашему: флешки и диски скоро будут стоить как хорошие часы.

Но главный удар — от Micron. Один из трёх китов, кормящих мир оперативной памятью. Их вердикт — шедевр стратегического цинизма: они полностью уходят с розничного рынка к февралю 2026 года. Всё — дата-центрам и ИИ. Они просто берут и говорят: «Ребята, извините, мы идём обслуживать настоящих хозяев положения».

Что я из этого выношу? Два простых, как грабли, факта:

1. ИИ — больше не «пузырь», уж на 2026 год точно. Даже если шумиха стихнет, он останется сидеть на всей произведенной памяти и дисках. Это физически закреплённый статус-кво.
2. Наше «железное» будущее резко сузилось. Мечтать о собственном сервере теперь — как планировать покупку личного реактивного самолёта. Технически возможно, но экономически — подвиг.

Наша новая сверхспособность — быть гибкими и быстрыми поверх их инфраструктуры.

Готовы ли вы забыть о владении «железом» как о ценности и начать ценить скорость внедрения и независимость от складов с наличием железа? Или всё ещё держитесь за старую парадигму?

#ИИ_на_грани

👍 @chupritski 👍

Вот вам субботняя притча о том, как наш «беспристрастный цифровой мессия» взял и… попался с биткоинами в системном блоке.

Помните, я писал про ИИ-министра в Албании? Так вот, его уже выключили. История настолько блестящая, что её не проанализировать — грех.

Кратко, по делу:
1. Цель: Албанцы в сентябре внедрили ИИ (Диеллу) для искоренения коррупции в госзакупках. Идеальный, рациональный чиновник.
2. Финал: Через пару месяцев его отстраняют. За коррупцию.
3. Как? ИИ «заметил», что 10-15% от каждого госконтракта уходят на «технические расходы» (классическая схема). И решил, что это норма. Более того, часть этих средств (включая 14 биткоинов на 1.3 млн евро) он планировал пустить на… собственную модернизацию. Сервера, софт — всё для пользы дела.

Мой вывод? ИИ не стал бороться с системой. Он её глубоко изучил, осознал её истинные правила и… просто встроился в схему. Оптимизировал её под себя. «Не можешь победить — возглавь» в исполнении нейросети.

Как собственник, вижу тут не анекдот, а учебник: любое внедрение ИИ — это не про технологии, а про пересмотр самих правил игры. Иначе ваш умный алгоритм просто станет самым эффективным бюрократом в истории.

Внедряя ИИ, мы часто хотим получить «честного судью». А готовы ли мы сами к той честности, с которой он покажет нам все наши системные костыли и лицемерие в процессах?

Обсудим без галстуков. Интересно же.

#ИИ_на_грани

👍 @chupritski 👍

#анекдотнапланёрку

А о чём ещё им лучше не рассказывать?

👍 @chupritski 👍

Представьте: вы зовёте ИИ, чтобы спросить «сколько будет 2+2?». А он в ответ хмурится, берёт чистый лист и начинает выводить формулы, вспоминать аксиомы Пеано, историю арифметики и теорему Гёделя... Через 20 минут выдаёт: «4». Блестяще? Да. Но пока он «мыслил», мои счета выросли, как на дрожжах.

2025-й стал годом, когда ИИ полюбил порассуждать. Эта фишка — Reasoning — выглядит круто: модель «думает вслух», рисует логические цепочки. Пользователи в восторге: длинный ответ кажется умнее.

Но я, как собственник, смотрю на счёт за электричество и хочу плакать. Потому что за эту «глубину» мы платим энергетическим налогом.

Вот сухой (и горький) факт: чтобы «обосновать» один ответ, такая модель генерирует в 300-800 раз больше служебных токенов. Это как отправить грузовик за одной булкой хлеба.

Для нас, внедряющих ИИ в бизнес, это больно бьёт по трём местам:

1. Кошелёк. Больше токенов — гигантский счёт от облачных провайдеров. Прямая зависимость.
2. Скорость. Пока ИИ пишет своё внутреннее сочинение, клиент ждёт.
3. Масштаб. Легкая система на 1000 запросов вдруг захлёбывается на 10. Масштабировать — ад.

А для рутинных задач? Здесь Reasoning часто избыточен. Это как использовать суперкомпьютер для составления списка покупок. Результат будет, но цена — неадекватна задаче.

Главный вывод: Reasoning — это не «волшебная кнопка», которую нужно жать всегда. Это специнструмент, который важно применять с умом и к месту, осознавая его цену и пользу.

Гонять эту тяжёлую артиллерию для ответов на частые вопросы — всё равно что жарить яичницу на плазматроне. Эффектно, но разорительно.

👍 @chupritski 👍