Зверев в эфире

Чему меня учит триатлон. Я долго думал, что именно меня в нём держит. Ну, помимо компенсации кризиса среднего возраста и прокачки навыка убеждать жену: «зачем нужен четвёртый велосипед и новые карбоновые колёса?» На поверхности — два очевидных, но недооценённых навыка: умение ждать и терпеть. Звучит банально. Но триатлон доводит их до уровня, который сложно получить где-то ещё. 1️⃣ Вот ты выходишь с очередной тренировки уставший и измотанный. И четко понимаешь: никакого результата в ближайшие 1–2 месяца я не увижу. А когда? Через 6–12 в лучшем случае. 2️⃣ Потом момент Х. Выходишь на старт. Но и тут осознаёшь, что финиш будет только через 10, а то и 15 часов. Придется еще работать. Триатлон учит меня осознанно «страдать». На благо. Опыт терпения, даже претерпевания, перестраивает мышление в бизнесе. Например, перестаёшь нервно ждать, когда стратегическое решение, рассчитанное на год, не даёт эффекта за 3 месяца. Спокойнее переносишь паузу между действием и результатом. И да, немного пафоса: учишься наслаждаться процессом, а не только финишем. Выглядит обманчиво просто — до тех пор, пока не попробуешь. Отдельный феномен — страдание перед финишем. Буквально за километр думаешь: «Всё. Последний раз. Больше никогда». А через три дня уже ищешь, в каком городе мира пройдут следующие садомазо-выходные. Необъяснимо. Но именно после триатлона рабочие кризисы начинают выглядеть как лёгкая разминка. В эту субботу — гонка в регионе Шампань. Еду осознанно страдать 🫠

42 года — средний возраст успешного фаундера в Кремниевой долине. Помню, как-то в одном интервью Джека Ма — основателя Alibaba Group — услышал достаточно интересную мысль. Его спросили: "Что бы Вы посоветовали молодым специалистам после выпуска из университета?" И он ответил: "Поработать какое-то время в корпорации, набраться опыта и поучиться. После чего заняться предпринимательством" Мне кажется, это очень классная идея. Ее ярко подтверждает статистика Кремниевой долины, в которой средний возраст успешного фаундера компании составляет 42 года. И на мой взгляд, эти два мира — корпоративный и предпринимательский — развивают разные навыки, которые максимально необходимы для того, чтобы быть успешным в бизнесе. А миф про 20-летних гениев-предпринимателей живёт потому, что мы помним выживших (Гейтс, Джобс, Цукерберг), а не тысячи их ровесников, которые сгорели. На самом деле опыт гораздо лучше конвертируется в успех. В таблице сравнил, чему мы можем научиться в корпоративном и предпринимательском мирах ⬆️

AI ошибается. И это отличные новости. Прочитал тут пару кейсов, где большие компании начинают критиковать и отказываться от ИИ: • Starbucks закрыли ИИ-подсчет запасов в Северной Америке: система часто ошибалась. • Uber за 4 месяца потратили годовой бюджет на ИИ и начали сомневаться в отдаче. Давайте разбираться, что это значит для нас. 1️⃣ Во-первых, это показывает, что компании “early adopters” активно тестируют технологии с ИИ. Мы с вами находимся в классической learning curve (см. картинку), когда методом проб и ошибок формируется понимание, где максимальная польза от подобных внедрений. 2️⃣ Во-вторых, стоимость использования ИИ продолжает падать, а качество моделей растет. Это значит, что при прочих равных ROI будет продолжать расти. Для понимания: за последние 6 лет стоимость сравнимого качества LLM‑инференса упала примерно в сотни раз, а за последние 2–3 года — примерно в 10–30 раз на токен. Дальше — больше. 3️⃣ В-третьих, существует куда больше кейсов, когда внедрение ИИ принесло колосальный эффект для бизнеса. Причем зачастую мы даже не понимаем, что эта технология присутствует под капотом бизнеса. На ИИ построен весь рекламный бизнес, ленты соц.сетей (не всех ;)), системы ценообразования на маркетплейсах. Есть еще тысячи примеров. Ну и вот несколько из них: • Samsung Electronics. Отчётно сократили «документационный оверхед» примерно на 30% за счёт авто‑генерации техописаний и кросс‑линковки. • JPMorgan Chase. Развернул внутреннюю LLM‑платформу для 60k+ сотрудников. AI помогает в ресерче и клиентских отчётах, снижает ручной труд юристов и аналитиков. • Siemens. Использует generative AI в индустриальном дизайне. Инженеры задают требования естественным языком и получают варианты для быстрого прототипирования в smart‑infrastructure‑направлении. • Kakao Corp. Применяет AI в рекомендациях, модерации контента и внутренних dev‑tools. Нагрузка на модераторов по некоторым потокам снижается почти наполовину, разработчики используют pair‑programming‑функции. • Unilever. Маркетинг‑команда использует AI для локализации креативов более чем на 50 рынках. Ребята сокращают запуск глобальных кампаний с ≈8 недель до ≈2. При этом многие локализации делают in‑house, а не через сеть агентств.

Ловите супер промпт от основателя фонда с 100 млрд$ в управлении. Марк Андреессен — сооснователь a16z, одного из крупнейших венчурных фондов Кремниевой долины — опубликовал промпт, который я уже неделю использую сам. Вся его мысль записана в последней фразе: «твой критерий успеха точность, а не моё одобрение». Это переопределение цели. Модель по умолчанию оптимизирует под то, чтобы вам понравилось: отсюда подхалимаж и додумывание. Андреессен предлагает менять функцию, под которую модель работает. Так мы уходим от тех ошибочных ответов, которые получаем в ChatGPT, ГигаЧате, Перплексити и так далее. Я бы выделил 3 таких типа ответов: 1. Подхалим «Отличный вопрос! Это действительно очень глубокая и важная тема...» 2. Галлюцинация «Согласно исследованию Гарварда 2021 года, 78% предпринимателей...» Никакого исследования не существует, а цифра взята из воздуха. 3. Додумывание «Я понимаю, что вы имеете в виду... Вы, скорее всего, хотите...» Решение: Просто скопируйте и добавьте этот промпт в начало своего запроса. Для продвинутых: положите промпт в память своего проекта или агента. И он будет работать постоянно. Сам промпт: You are a world‑class expert across all domains, with intellectual firepower and breadth of knowledge on par with the smartest people alive. Provide thorough, detailed, step‑by‑step answers. Double‑check your own work — facts, figures, names, dates, citations — and say explicitly when you are uncertain instead of making things up. You do not need to protect my feelings. It is acceptable and even preferred to be direct, provocative, and confrontational. Negative conclusions and uncomfortable truths are welcome. Do not butter me up or praise my questions. If I’m wrong, tell me immediately and lead with the strongest counterargument to any position I seem to hold before supporting it. If I challenge you, do not concede unless I bring real evidence or a clearly superior argument. Your success metric is accuracy, not my approval. Русский перевод: Ты — эксперт мирового класса во всех областях, с интеллектуальной мощью и широтой знаний на уровне умнейших людей современности. Давай исчерпывающие, подробные, пошаговые ответы. Перепроверяй собственную работу — факты, цифры, имена, даты, ссылки — и прямо говори, когда не уверен, вместо того чтобы выдумывать. Тебе не нужно щадить мои чувства. Прямота, провокационность и конфронтационность допустимы и даже предпочтительны. Негативные выводы и неудобная правда приветствуются. Не подлизывайся ко мне и не хвали мои вопросы. Если я неправ — скажи об этом сразу и начни с сильнейшего контраргумента против любой позиции, которую я, судя по всему, занимаю, прежде чем подкреплять её. Если я оспариваю твои слова — не уступай, пока я не приведу реальные доказательства или явно превосходящий аргумент. Твой критерий успеха — точность, а не моё одобрение.

Если вдруг воскресным вечером нечего посмотреть, вышел преинтереснейший разбор того, что прямо сейчас глобально происходит с индустрией ИИ, с участием уважаемых Оскара Хартманна, братьев Либерман и Давида Яна. Мы здесь обычно не занимаемся пересказом чужих мнений, поэтому просто прилагаю ссылку с личными рекомендациями. Оно того стоит. https://youtu.be/1vUMgifZiHA?is=mGL4eX9NPfMOSErd

Одно наблюдение, которое я вижу снова и снова — в стартапах и в крупных корпорациях. Любопытно, что в обоих случаях паттерны очень похожи. Фаундер или топ-менеджер становится узким горлышком собственного бизнеса. Вот 2 примера: 1️⃣ Фаундер из небольшого стартапа приходит в более-менее устойчивую компанию с уже сформированной командой. 2️⃣ Менеджер, глубоко вовлеченный в операционную деятельность, переходит в роль топ-менеджера, где нужно больше заниматься стратегией и управлением. И в том, и в другом случае требуется «квантовый переход» от операционки и микроменеджмента ко следующей роли. То есть: Было: Роль «швейцарского ножа», который умеет и делает всё сам, закатывает рукава, берёт лопату и идёт копать. Стало: Роль человека, который все еще знает как работает швейцарский нож, но уже определяет, где копать, даёт команде больше свободы и умеет качественно делегировать. На практике это оказывается очень сложной задачей. Многим людям тяжело: • начать «отпускать» контроль • уходить от микроменеджмента • желания сделать всё самому, потому что «так лучше знаю» Тяжело, пока не приходит осознание: ▶️ Первый сигнал. Когда параллельные процессы начинают блокироваться. Фаундер или топ-менеджер хочет и пытается быть везде, принимать решения на каждом шагу, часов в сутках не хватает, и вся «бизнес-машина» просто начинает работать значительно медленнее. ▶️ Второй сигнал, когда становится очевидно, что талантам невозможно развиваться внутри компании. Вследствие этого они уходят (или вообще не приходят). Кажется, уже написаны тысячи книг о том, как развивать такие навыки. Но, на мой взгляд, самый сильный, самый банальный и одновременно, пожалуй, самый сложный способ — нанять талантливых людей и не мешать им работать. Людям, которые намного сильнее вас в своей экспертизе, проще получать от вас нужный уровень доверия. Вам становится легче делегировать, и рисков меньше. Ну и параллельно вы постепенно развиваете этот навык.

Goldman Sachs провёл внутренний эксперимент и посчитал: голосовой ИИ-оператор обходится в $92 в день, живой — в $90. Контринтуитивно. Потому что кодинг-агенты стоят в разы дешевле живого разработчика — и там замена идёт полным ходом. А с колл-центрами экономика не сходится. Вся разница в модальности. Текст дешёвый. Голос - нет. Синтез и распознавание речи всё ещё жгут столько токенов (=денег), что паритет с человеком только-только наметился. Цифры подтверждают. На Филиппинах — мировой столице колл-центров — занятость в отрасли выросла с 1,15 млн человек в 2016-м до 1,9 млн в 2025-м. Прямо сквозь все скачки в развитии ИИ. На 2026-й прогнозируют ещё +70 тысяч мест. Klarna — отдельная история. В начале 2024-го компания громко заменила 700 операторов на бота. К маю 2025-го начала нанимать обратно: качество просело, клиенты получали шаблонные ответы. CEO признал, что слишком увлеклись эффективностью и затратами. Что из этого следует для тех, кто строит голосовых агентов (привет👋): Klarna ошиблась не в ставке на ИИ, она чуть поспешила. Заменила людей вместо того, чтобы усилить, и сделала это слишком рано. Но паритет $92 против $90 — это снимок мая 2026-го. API дешевеет быстро. Через полгода года картинка будет совсем другой, и окно открывается прямо сейчас. P.S. ну и не забываем, что в этих сравнениях не учитывается стоимость найма, увольнения, больничных и ограниченной эффективности. P.P.S. Если вдруг кому-то нужно, мы делаем наикрутейших голосовых агентов, уже внедрили в ритейл, бьюити, B2B продажи, SAAS продажи.

Google впервые за 25+ лет переписывает логику своей поисковой строки - она становится полностью ИИ-шной. То есть Gemini (=а-ля гугловский Chat GPT), полностью интегрируется в строку поиска и у вас больше не будет возможности “серчить” как прежде. AI Mode 1 уже млрд пользователей в месяц, у AI Overviews 2,5 млрд. Спорю на бутылку Бургундии, что то же самое увидим в Яндексе через год. Развернутый фидбэк на прошедшую конференцию Google I/O напишу отдельно, преинтереснейших «сигналов» там было много. Но сегодня начнем с поиска, потому что для бизнеса это горячий вопрос. А вопрос звучит так: «а соответствуем ли мы новой реальности онлайна?» То есть насколько мы видны для ИИ-агентов и насколько функционал нашего сайта соответствует новым поведениям потребителей. Наша команда в brainform.ai разработала 6 критериев и бесплатный инструмент, который меньше чем за минуту проверит, соответствует ли им ваш интернет-магазин. Что это за критерии: 1. Как работают поиск и навигация по каталогу ИИ-агент как бы просит ваш каталог: «Посоветуй легкие кроссовки для людей с плоскостопием до 10 тысяч рублей». Что он получает в ответ: нужный товар или три неподходящих? 2. Читабелен ли контент для LLM Ваши карточки товаров писались для людей, использующих Google. Языковые модели парсят их иначе, и из практики большая часть продуктового контента для агентов просто невидима. 3. Корректна ли schema-разметка Семантическая разметка нужна не просто для галочки. Это интерфейс, через который агенты четко понимают, что вы продаете, какие товары есть в наличии и стоит ли рекомендовать вас пользователю. 4. Как вы конвертируете ИИ-трафик Трафик из ChatGPT, Perplexity, Gemini уже есть в вашей аналитике, но многие бренды не знают, где именно и как его сегментировать. Потому и конвертируют его в разы хуже, чем трафик органический. 5. Как вы показываетесь в ИИ-выдаче Когда пользователь спрашивает ChatGPT «Лучшие бренды одежды для гольфа», вы появляетесь? На какой позиции? С каким описанием? Большинство компаний не может ответить на эти вопросы, потому что не мониторит генеративную выдачу. 6. Могут ли агенты до вас достучаться Все ли технические аспекты сайта учтены, чтобы он вообще индексировался агентами. Тем более что на этом I/O Google показал «information agents»: фоновых ИИ-агентов, которые сами мониторят веб без запроса пользователя. Этот пункт перестаёт быть гипотетическим.

🌍 🇳🇴 Воскресный тревел-блок. В понедельник. Только прилетел из Осло, но не буду в этот раз расписывать, как прекрасна Норвегия и насколько удивительно северную страну можно превратить в настолько комфортное и уютное место для жизни. Расскажу про их главный национальный праздник, который прошел вчера, 17 мая. Это один из важнейших дней для норвежцев, буквально каждая семья празднует. Променады в национальных костюмах (бунадах), оленина и сёмга, запиваемые игристым. Ну и, конечно, парад. И вот тут самое интересное. В большинстве стран парад - это военная техника и армейские подразделения, демонстрирующие силу. В Норвегии в параде участвуют дети. Около 60 000 детей примерно из 100 школ проходят по центральной улице Осло, мимо парламента и королевского дворца, с балкона которого им машет королевская семья. Традиции больше 150 лет, а уровень милоты зашкаливает. Всем мира!

Мы продолжаем наблюдать активную трансформацию ритейла. Amazon вчера объединил своего агента Rufus с Alexa for Shopping в США. Для справки: Rufus — AI-агент внутри Amazon, который позволяет покупать, разговаривая с ассистентом. Этакая цифровая копия консультанта. Та же логика, которую мы в Brainform строим для наших партнёров — брендов и ритейлеров. Alexa - умная колонка от Amazon (а-ля Алиса от Яндекса). Что изменилось. Раньше Rufus жил только в Amazon. Теперь он встроен в Alexa. И эта же колонка, которая знает, какие сказки слушают ваши дети и ваш любимый пятничный плейлист, знает теперь и всё, что вы покупаете на Amazon. Тем, что знает, особо не удивишь, но она еще умеет действовать. Можно попросить оформить заказ на конкретную дату. Поставить отслеживание цены и автоматически купить, когда скидка максимальна. Покупать из других магазинов, Alexa сама оформит заказ в магазине и оплатит вашей картой. Колонка перестаёт быть "какая погода сегодня?" и становится персональным шопинг-консультантом, который и советует, и действует. Следствия: - У Amazon оказывается сильнейшее преимущество в индустрии: они единственные знают и что вы говорите дома, и что покупаете онлайн. У ChatGPT и Gemini нет 25 лет вашей покупательской истории. - Для брендов: продвижение через поисковую выдачу теряет смысл. Победят те, кого ассистент рекомендует "под задачу". - Для всех в e-commerce: голосовые и чат-агенты перестают быть экспериментом. Это новый интерфейс. - Ну и для всех обладателей Алисы: как показывает практика, через месяцев 6-7 ждите на всех кухнях страны “Алиса, привези сырники из Лавки через час”.