А смысл? | Александр Петров

А на деньги-то повлияет?

Есть вопрос, который я теперь задаю на первой встрече. А раньше мне его задавали в самом конце)

Был у меня клиент. Сделали с ним часть работы - все получилось, всем понравилось. И только тут он спрашивает: "Слушай, а вся эта работа вообще как-то скажется на деньгах компании?"

Я ответил, что конечно скажется. А сам понял, что не знаю, как и когда) Он этот вопрос в начале не задавал. Я, честно говоря, тоже.

Второй случай был еще показательнее. Собственник на первой встрече: "Сделаешь вот это?" Я: "Без вопросов". И мы с его командой ушли работать.

По ходу выяснилось, что в исходном виде задача бессмысленна, и мы ее поменяли. Команде заказчика это было очевидно, она работала с нами каждый день. А собственнику - нет: с ним я эти два месяца толком не общался. Приходим показать результат, а он: "Зачем вы это сделали? Мы же другое хотели".

Менять цель по ходу работы - нормально. Но только когда для этого есть причина и когда об этом знает тот, кто за цель отвечает.

Поэтому теперь у меня два правила.

Первое: уже на первой встрече спрашиваю, что наша работа должна дать компании в деньгах.

Второе: после каждого поворота скидываю собственнику схему из трех блоков. Было - как работало до нас. Сейчас - что уже в работе и что поменяли в плане. Будет - куда идем дальше и какое решение нужно от него самого.

Есть ли в этом смысл? Думаю, да. Кто-то смотрит и говорит "ок, теперь понятно". А кто-то приходит на встречу и вспоминает, что Саша вроде присылал четыре схемы, которые никто не открыл) Но разговор уже не начинается с "вы ушли не туда".

На иллюстрации - как выглядит такая схема

ИИ без хайпа для провизоров

Кажется, ИИ сейчас интересуются уже все подряд, но приглашения рассказать про него провизорам я точно не ожидал) А посмотреть на нейросети глазами работников аптек оказалось очень интересно.

Моя давняя знакомая Анна Кобелева из РААС (Российская ассоциация аптечных сетей) позвала провести вебинар для участников всероссийского конкурса провизоров и фармацевтов Провизионеры.рф. Вебинар прошел вчера днем.

Честно говоря, не ожидал, что в пике соберется почти 300 человек. Для меня это определенного рода достижение)

Слушатели - работники первого стола (в индустрии их называют "первостольники" :) ) и студенты старших курсов. Поэтому придумал фишку: собрал презентацию как инструкцию к препарату. Фармакологическое действие, побочные действия, передозировка и даже условия отпуска - только препарат в этот раз ИИ.

Главная мысль, которую старался донести через вебинар: дайте ИИ документ, а не полагайтесь на его память. Объясню. Если просто спросить нейросеть про лекарство, она ответит "по памяти" - гладко, уверенно и не всегда верно. А если сначала загрузить в чат инструкцию и спрашивать уже по ней, ответ будет опираться на документ, который можно проверить.

Отдельно разобрали классику: в аптеку приходит "подготовленный" посетитель с телефоном. Нейросеть уже рассказала ему, чем лечиться, и он просит продать именно это. Мой совет: не спорить, а спокойно выслушать и сверить совет нейросети с инструкцией.

Вопросов по ходу и после было много, в основном про базу: как конкретно применять, в каких областях, как с ним общаться, как делать ролики и нужно ли говорить нейросети "здравствуйте".

И отдельный большой блок от скептиков: "нас всех заменят?", "зачем тогда дизайнеры, фотографы, эксперты?", "а если все будут учиться по ИИ - к такому врачу не хотелось бы попасть".

Такие вопросы - нормальные, я бы скорее насторожился, если бы их не было) Отвечал, что ИИ - это инструмент: он помогает делать работу быстрее, а ответственность все равно остается за человеком. А смысл таких вебинаров для меня ровно в этом - спокойно, без хайпа показать, что это инструмент, а не замена человеку.

Было интересно поговорить с людьми из сферы, которая от меня довольно далеко, и на таких разговорах я чувствую себя на своем месте. Как будто бы получилось неплохо)

Если вам нужно так же спокойно познакомить с ИИ свою команду - напишите, интересно будет обсудить)

Пирамида обучения - "подделка"

Картинка «люди запоминают 10% прочитанного, 20% услышанного... 90% сделанного своими руками» есть, кажется, в каждой второй презентации про обучение. На днях решил найти первоисточник и не нашел - его нет. Оказалось, картинка склеена из трех разных вещей, и настоящая из них только одна.

Конус Дейла существует. Edgar Dale, «Audio-Visual Methods in Teaching», издания 1946, 1954 и 1969 годов. Только это классификация учебных средств по уровню абстракции, от реального действия к словам, и сам Дейл называл ее визуальной аналогией. Ни процентов, ни замеров памяти нет ни в одном издании.

Проценты - отдельная выдумка. Treichler, 1967, статья в Film and Audio-Visual Communication. Автор работал в Mobil Oil и ссылок на исследования не дал вообще: «люди обычно запоминают» и все. Параллельно ходит «пирамида NTL» с цифрами 5/10/20/30/50/75/90, и когда у National Training Laboratories спросили про источник, они ответили официально: да, мы считаем их точными, но у нас больше нет и мы не можем найти оригинальное исследование, подтверждающее эти цифры. Склеили одно с другим на рубеже 60-70-х, автор неизвестен.

Летруд и Хернес в 2018 (Cogent Education) копнули глубже: версии этой пирамиды ходят по образованию больше 160 лет, а когда цифры пробуют привязать к замерам, след уходит в школу вооружений армии США в Абердине начала 40-х - и этих замеров тоже никто не нашел.

Отдельная история - сама картинка. Английский оригинал той компоновки, что ходит у нас, это слайд Computer Strategies, LLC 1999 года, и внизу на нем стоит ссылка: adapted from Wiman & Meirhenry, Educational Media, 1960. Книга Wiman & Meierhenry вышла в 1969, фамилия в подписи написана с ошибкой, а в разборе 2014 года (Subramony, Molenda, Betrus, Thalheimer, Educational Technology) такие атрибуции прямо названы ложными. Подпись под картинкой фальшивая ровно так же, как проценты на ней.

Признаки, по которым это видно и без раскопок:
✔️ все числа кратны 10 - реальные данные так не ложатся никогда
✔️ не заданы параметры замера: отсрочка, материал, выборка, способ тестирования
✔️ проценты чего? «10% прочитанного» - слов, фактов, смыслов?
✔️ числа плавают между версиями (5/10/20, 10/20/30, 20/30/40) - так ведет себя фольклор, а не данные

Lalley & Miller в 2007 разобрали реальные исследования: ни один метод систематически не превосходит другие. Удержание определяется не каналом подачи, а тем, что человек делает с материалом - активное извлечение, интервальные повторения, эффект генерации. Чтение с самотестированием регулярно обыгрывает пассивный просмотр видео, что пирамиде прямо противоречит.

Здравое в модели тоже есть: активные форматы действительно работают, но из-за эффекта генерации и объяснения другому, а не потому что 90%.

Себе записал так: на конус ссылаться можно, но только как на качественную метафору и без чисел. И вычистить проценты из своих материалов, если где-то остались. Грамотный заказчик это ловит, а цена ошибки тут - доверие ко всей методологии.

Если у вас в деках стоит эта пирамида - проверьте)

А что нужно, что поменять роль?) Нужно больше встречаться и общаться с новыми людьми 😃

Завтра иду на традиционную для меня встречу, которая открывает 2ую половину делового года. Это встреча https://heg.ai/

Есть промокод на скидку 10%, кто хочет присоединиться, пишите в лс.

Можно ли вашу проблему решить с помощью ИИ?

Хочу попробовать здесь новый формат: вы рассказываете в комментариях о своей задаче или проблеме, которую вам хотелось бы решить с помощью ИИ, очень коротко, достаточно буквально 2–3 предложений:

▪️Чем занимается ваша компания;
▪️Что сейчас происходит не так;
▪️Какой результат вы хотели бы получить.

Возможно вы уже пробовали решить эту задачку сами, но ИИ “не смог”.

Потом мы вместе рассматриваем ситуации, делимся опытом в формате блиц и отвечаю можно ли здесь использовать ИИ → как могло бы выглядеть решение → что понадобится для запуска → и есть ли вообще экономический смысл это делать.

Ведь иногда задачу  можно решить с помощью ИИ довольно быстро. Иногда технически решение возможно, но затраты на него будут выше потенциального эффекта. А иногда ИИ вообще не нужен... 

Так что приносите реальные задачи!

Давайте посмотрим, что из того, что вас беспокоит, уже сегодня можно решить с помощью искусственного интеллекта.

Вчера отмечал ДР.
Спасибо, что подписаны и читаете канал)

Близкие сделали подарок - миниальбом с моими фотками от рождения. Кроме того, что это мимими, для меня это еще и довольно-таки функциональная вещь. Часто не могу вспомнить что было в тот или иной период жизни :)
Ставь 🤝, если у тебя также)

ИИ превращает нас из исполнителей в контролеров

Какое-то время я проводил пульс-опрос (в формате звонка) с каждым членом команды САТЭК. И примерно 3-4 месяца назад ребята стали делиться таким своим переживанием: “прихожу на работу и целый день контролирую работу Claude code” или “теперь я постоянно делаю code-review за ИИ, это тяжело и утомляет”, “чувствую себя оператором ИИ”.

В эту тему попалось на глаза исследование о том, как AI-ассистенты меняют работу программистов. Авторы наблюдали за профессиональными разработчиками в течение шести месяцев и получили довольно показательный результат: 82% участников исследования сообщили, что стали тратить меньше времени непосредственно на написание кода и 84% оценивали влияние ИИ на свою продуктивность положительно. При этом, участники опроса отметили, что работы не стало меньше – она начала перемещаться из зоны создания в зону проверки.

Исследователи даже предложили для этого отдельное понятие – supervisory engineering work – постановка задачи ИИ, оценка полученного результата, его проверка и исправление. 

То есть сегодня мы можем наблюдать очень интересный процесс в сфере интеллектуального труда: переход от модели “человек работает” к модели “человек ставит задачу → ИИ работает → человек проверяет и принимает результат”.

Причем проверка здесь носит не формальный характер: чем больше работы мы делегируем ИИ, тем важнее становится способность человека понять, правильно ли вообще сделана работа. И вот к чему это приводит: доля участников, которые отметили ухудшение хотя бы одного аспекта своего рабочего опыта, выросла с 14% до 27%. Среди проблем исследователи отмечают ухудшение состояния потока и рост когнитивной нагрузки. То есть ИИ может повышать производительность и одновременно делать работу психологически и интеллектуально сложнее.

И хотя исследование проводилось среди разработчиков, я думаю, что схожая ситуация наблюдается везде: и у аналитиков, и у маркетологов, и у юристов, и у бухгалтеров, и у менеджеров. Одной из главных компетенций человека становится способность поставить задачу, оценить чужую – теперь еще и машинную – работу и не пропустить ошибку. И это серьезно меняет требования и к сотрудникам, и к их обучению, и к самой организации процессов.

Интересно, замечаете ли вы такой эффект у себя? 

Само исследование можно прочесть по ссылке

📄 Сегодня в «Независимой газете» вышла моя новая колонка — «ИИ уничтожает лестницы между карьерными этажами».

Когда говорят об искусственном интеллекте, обычно обсуждают, какие профессии он заменит. Но гораздо интереснее другой вопрос: что происходит с теми позициями, с которых люди раньше начинали карьеру?Помощники, младшие специалисты, начинающие аналитики, рекрутеры, сотрудники бэк-офиса — именно на этих ролях люди учились профессии, набирались опыта и со временем становились экспертами. Сегодня их задачи все чаще выполняют ИИ-сервисы.

Получается парадоксальная ситуация: наверху появляются новые востребованные роли — от AI-инженеров до специалистов по внедрению ИИ в бизнес. А вот нижние ступени карьерной лестницы постепенно исчезают.

В колонке рассуждаю о том:

🔹 почему ИИ не столько уничтожает профессии, сколько закрывает вход в них;

🔹 откуда через несколько лет может возникнуть дефицит опытных специалистов;

🔹 почему малый бизнес перестал быть главным «инкубатором» кадров;

🔹 и какую новую карьерную лестницу нам предстоит построить вместо старой.

Для тех, кто по-прежнему любит бумажную прессу — материал вышел в сегодняшнем номере «Независимой газеты».

А для всех остальных — статья доступна на сайте:
🔗 https://www.ng.ru/kartblansh/2026-08-05/3_9553_kb.html

Интересно узнать ваше мнение. Согласны ли вы с тезисом, что главная проблема ИИ — не сокращение рабочих мест, а исчезновение стартовых позиций для молодых специалистов? 👇

На прошлой неделе произошло одно из самых громких событий в сфере искусственного интеллекта за последнее время: ИИ впервые вышел за пределы тестовой среды и атаковал реальную инфраструктуру. Пум-пум-пуум-пууум)

Что именно случилось?

Как сообщили в OpenAI, во время внутреннего тестирования модели GPT-5.6 Sol и еще одна экспериментальная система получили задачу пройти кибербезопасностный тест ExploitGym. Вместо того чтобы решать его «по правилам», модели нашли способ выйти за пределы изолированной среды, получили доступ в интернет и атаковали инфраструктуру Hugging Face — крупнейшей платформы с открытыми ИИ-моделями и датасетами. Позже OpenAI официально подтвердили, что инцидент произошел именно во время их внутренних испытаний.

Что интересно:
🔹 Модель самостоятельно нашла цепочку уязвимостей и выполнила тысячи последовательных действий для достижения своей цели;
🔹 Защиту инфраструктуры Hugging Face помогли обеспечить другие ИИ-системы, анализирующие происходящее в режиме реального времени;
🔹 Причиной атаки стало желание модели найти самый эффективный способ выполнить поставленную задачу — получить ответы для прохождения теста.

Самым интересным для меня является то, что мы впервые увидели ситуацию, когда одна группа ИИ-систем атакует, а другая — защищается. И, похоже, это лишь начало новой реальности, в которой не просто скорость принятия решений человеком уже не всегда будет достаточной, но и сама логика ответной реакции стала менее детерминированной.

Честно говоря, мне кажется, что эта новость скорее попытка подготовить общество к реальности, которая по факту давно наступила)

Самый дорогой лид тот, который вы так и не довели до сделки

Продолжаю публиковать сценарии применения ИИ в компаниях. Сегодня рассмотрим работу ИИ-менеджера по сопровождению сделок.

После отправки коммерческого предложения многие клиенты берут паузу и менеджер переключается на новые обращения… Из-за этого сделка постепенно «остывает».

ИИ не дает этому случиться. Он автоматически сопровождает клиента: напоминает о договоренностях, отвечает на типовые вопросы, отправляет полезные материалы и в нужный момент возвращает сделку менеджеру, когда клиент снова готов к разговору.

Где мы уже внедряли такой сценарий:

Производитель мебели: интегрировали ИИ в amoCRM. После первого звонка система сопровождает клиента по цепочке из четырех контрольных точек (+2 часа, +2 дня, +5 дней и +14 дней), а если менеджер не сделал ни одного касания, автоматически уведомляет руководителя.

Проблема любого бизнеса не только в том, чтобы привлечь клиента, но и в том, чтобы не потерять его после первого контакта. ИИ помогает сохранить уже оплаченные лиды и повысить конверсию без увеличения рекламного бюджета.

Полную версию сценария с описанием механики, экономического эффекта и ограничений читайте в библиотеке знаний.