ИИ работает за тебя | Внедрение ИИ в бизнес

Галлюцинаций больше не будет. Метод HardFlow, который заставляет ИИ соблюдать строгие правила Наткнулся на прикольное исследование от MIT. В нем пытаются улучить качество результатов генеративного ИИ. А именно заставить его соблюдать строгие условия, которые нельзя нарушать. Например, маршрут должен быть ограничен по длине и времени, а изображение не должно менять лицо человека. В чем суть? Если у вас ИИ не хочет соблюдать важные для вас условия, или выдает в результате не то, что вы хотите. В таком случае немного измените подход. Обычная генеративная модель создаёт результат постепенно. И дальше вы шаг за шагом редактируете результат. Проблема в том, что даже хороший промпт не гарантирует выполнения всех требований. Вы можете написать "не меняй логотип" или "не изменяй лицо", но модель проигнорирует это. HardFlow просто меняет принцип контроля. Вместо того чтобы жёстко ограничивать модель на каждом шаге, ей дают свободу на генерации множества предварительных вариантов. Но процесс направляют так, чтобы в финале результат обязательно соответствовал жестким заданным условиям. HardFlow работает на более низком техническом уровне: во время сэмплирования он управляет самой траекторией генерации и задаёт формальное условие допустимости финального образца. Авторы описывают метод как training-free и plug-and-play на этапе запуска модели: веса предобученной модели не нужно дообучать. Однако работа сфокусирована прежде всего на flow-matching-моделях и их ODE-сэмплинге; это не универсальная настройка, которую можно включить в любом потребительском интерфейсе генератора изображений. Как использовать в своей работе? Пока нет какого-то скила или готового плагина HardFlow. Но его логику можно повторить, сделать "HardFlow-подобный" рабочий процесс без доступа к исходному коду модели. Сначала генерировать несколько вариантов, затем строго проверять обязательные условия и исправлять только то, что не прошло проверку. Практический процесс выглядит так: 1. Сгенерируйте 5-10 вариантов 2. Автоматически или вручную проверьте обязательные условия 3. Отбросьте всё, что не прошло проверку. 4. Для лучших вариантов точечно улучшите только слабые места. 5. Опубликуйте финальный результат, только когда он проходит финальный чек-лист. Для ИИ-агентов этот подход тоже работает. Например, агент сначала пишет несколько постов для Telegram, затем отдельный проверяющий этап контролирует длину, язык, ссылки, факты и запрещённые формулировки. Только после проверки лучший пост отправляется вам на утверждение или в публикацию. Полное исследование на английском можно почитать тут, а краткая статья на русском с выводами вот тут. P.S. Если вы занимаетесь созданием ИИ-контента, то вакансии с заказами можно найти в боте МиллИИон. Откликайтесь первыми и находите постоянных заказчиков: @milliion_freelance_bot

Уволил сотрудника, поставил ИИ, через два года зовёшь обратно и платишь больше. Gartner в свежем Hype Cycle for the Future of Work прогнозирует: к 2029 году 30% сотрудников, уволенных из-за замены ИИ, придётся нанимать повторно. И часто заметно дороже, чем они стоили до увольнения. Сокращение даёт красивую строчку в квартальном отчёте, но вместе с людьми компания теряет институциональное знание: кто, почему и на каких условиях принимал решения последние десять лет. Рост мировой рабочей силы замедляется, в некоторых регионах уже идёт вниз. Возвращать специалистов приходится с рынка, где за них конкурируют. Сверху рекрутмент, обучение и онбординг заново. Компании ранней эпохи ИИ решили, что задача - автоматизировать работу, хотя настоящая возможность заключалась в усилении сотрудников. Отдельный материал Gartner по кадровым рискам ИИ выделяет 3 сценария: → ИИ помогает работать - падает мораль, растёт workslop (сгенерированный мусор, который потом разгребают люди), усиливается предвзятость. → ИИ перестраивает процессы - навыки атрофируются, джунов перестают нанимать, цепочки преемственности рвутся. → ИИ создаёт новую работу - увольняют лишних, репутация компании, которая меняет людей на модели, культура тает. Многие спешат с внедрением. Готовят персонал - значительно меньше. Разворачивать ИИ среди неподготовленных сотрудников - значит сжигать бюджет и одновременно тормозить его освоение. Четыре сдвига из нового релиза Gartner, которые стоит закладывать в планы: → ИИ как напарник - ответственность остаётся на человеке. → Постоянное переобучение - сотрудники должны осваивать новые инструменты по мере их появления. → Сохранение контекста и человеческого контроля - там, где решения нельзя отдать модели. → ИИ-фундамент - каждый следующий кейс должен запускаться дешевле, быстрее и безопаснее предыдущего. Вывод: заменить человека - ещё не значит заменить его знания. Посчитайте на своих: во сколько сегодня обойдётся вернуть сотрудника, которого заменили моделью год назад. С рекрутментом, онбордингом и новой зарплатой по рынку. P.S. Пост взял тут с канала @ReymerDigital P.P.S. Чтобы не переживать за свою работу, стоит освоить новые навыки, связанные с ИИ. И дополнительно брать заказы на фрилансе, не уходя с текущего места. Найти все свежие вакансии для ИИ-креаторов и фрилансеров можно в моем боте МиллИИон. Откликайтесь первыми и находите постоянных заказчиков: @milliion_freelance_bot

Завтра в 12:00 по Москве выступаю на бесплатной онлайн-конференции «ИИ для бизнеса». Тема: «Как внедрить ИИ в бизнес в 40 раз дешевле и в 2 раза надежнее» Эры ИИ-агентов не будет. Лучшая автоматизация часто работает почти без ИИ, и стоит она в десятки раз дешевле. Разберу • ROAI: где ИИ дает измеримый эффект, а где усложняет процессы и растит расходы • компилируемый подход: почему он выходит в 40-50 раз дешевле агентов • кейсы, где модель проектирует решение и пишет код, а дальше задача идет без нее Что еще будет на конференции Три дня, больше 20 выступлений, 14 направлений внедрения: • как поднять конверсию в продажу с помощью ИИ, не докупая трафик • что можно и что нельзя показывать нейросетям и кто отвечает за утечку • какую рутину уже можно снять с людей и во сколько это обойдется 🔗 Смотреть бесплатно, регистрация: https://biz.megdunami.ru/iibiz0926/?utm_source=solovyov_i

OpenAI: новый генератор изображений ChatGPT Images 2.5 и исторический прорыв Две крутых новости от OpenAI вышли вчера. 1. Вышло обновление лучшего генератора изображений ChatGPT Images 2.5. Особенности - упор на точное редактирование, меняешь конкретный элемент с меньшим риском, что всё остальное сломается. Последовательные правки в цепочке тоже лучше сохраняются и меньше деградируют от шага к шагу. Еще генерация стала быстрее и лучше сохраняются лица. В API 2 модели: Flare и Sunburst. - Flare - самая быстрая, для повседневных генераций. - Sunburst - лучше и дольше. Цена в API не фикс за картинку, а токенная - зависит от размера и качества результата, количества выходных референсных изображений, текста запроса, повторных генераций и редактирований. Выходит примерно 0,02$ - 0,08$ за изображение в 1К. 2. Про исторический прорыв OpenAI заявила, что её новая модель решила проблему Навье- Стокса - одну из 7 задач тысячелетия. Работа занимает 165 страниц. Над задачей около 88 часов параллельно работали 10 000 ИИ-агентов. Вычисления стоили миллионы долларов. Но официального подтверждение еще нет. Доказательство должны проверить независимые математики. Даже если не подтвердится, то инфоповод есть, и это топовый маркетинговый ход от компании. А если всё подтвердится, то получается одну из задач тысячелетия решит ИИ, а не человек. С другой стороны смотрю, как у многих GPT-6 Astra выдает странные результаты, совершает детские ошибки, тратит тысячи долларов на агентских зацикливаниях и т.д😄 И не пойму, AGI всё-таки или нет...

Все вокруг говорят, что пора внедрять ИИ. Первые эксперименты впечатляют, а до денег доходит не каждый. «ИИ для бизнеса»: 15–17 сентября, онлайн Три дня про внедрения, которые уже случились: что делали, сколько потратили и что пришлось переделывать. Больше 20 спикеров: предприниматели, руководители и практики, которые внедряли у себя и у клиентов. 🔗 Участие в прямом эфире бесплатное, нужна только регистрация: https://biz.megdunami.ru/iibiz0926/?utm_source=solovyov_i Что разберем • Заявки есть, продаж нет: как поднять конверсию с помощью ИИ, не докупая трафик • Непонятно, с чего начинать: какой процесс отдать ИИ первым и что это даст в деньгах • Команда сопротивляется: как перевести людей на новые инструменты и не потерять их • Страшно отдавать данные: что можно показывать нейросетям, что нельзя и кто отвечает за утечку • Люди заняты рутиной: какую часть уже можно снять и во сколько это обойдется Всего 14 направлений внедрения. Мое выступление 🎤 15 сентября, 12:00 по Москве. Тема: «Как внедрить ИИ в бизнес в 40 раз дешевле и в 2 раза надежнее». Покажу на кейсах, где ИИ дает измеримый эффект, а где только увеличивает расходы. Как участвовать ✅ Регистрируетесь по ссылке и приходите на те слоты, которые нужны. Сидеть все три дня не обязательно, участие в эфире бесплатное. 🔗 https://biz.megdunami.ru/iibiz0926/?utm_source=solovyov_i

Как ИИ может помочь повысить доход - 4 способа без волшебных таблеток Давно хотел написать на эту тему. Есть куча статей и видео на Ютубе, как заработать с ИИ. Почти всё это хрень, типа снимай ИИ-мультики и зарабатывай на монетизации, либо кликбейтные видео с продажей своих курсов. У меня есть четкий ответ на этот вопрос, как больше зарабатывать с помощью ИИ. Всего я вижу только 4 варианта. Ни в одном из вариантов не будет "нажми одну кнопку и нейросеть будет делать работу за тебя, а деньги получаешь ты". Придется работать. Других вариантов нет. Если хотите халявы, то бесплатный сыр сами знаете где, ищите дальше🤷‍♂️ 1. Увеличить доход в своей профессии. Если вы работаете в найме, то цель - повысить стоимость своего часа работы. ИИ тут - инструмент, который поможет повышать экспертизу и обучаться новому, делать больше за то же время, брать более сложные задачи, повышать ценность для работодателя. Стоимость часа повышается с ростом з/п, новыми доп проектами, либо переходом на более высокооплачиваемую работу в другом месте. Использование ИИ почти в любой сфере до сих пор может быть вашим конкурентным преимуществом. 2. Обучиться новой профессии. Опять речь про обучение. Есть куча нейросетей, которые составляют курсы и обучают чему-угодно. Либо просто попросите ChatGPT составить вам курс с заданиями и тестами. При этом появились новые профессии - промпт инженеры, специалисты по внедрению ИИ-агентов, ИИ-креаторы и т.д. Либо электрик - очень актуально и прибыльно, без шуток. Опыт вам всё равно придется получать, искать вакансии и набивать шишки. Просто с ИИ это можно сделать быстрее. Поверьте, очень мало людей вообще тратят время на обучение чему-либо. 3. Увеличить прибыль от бизнеса. Если вы не в найме, а собственник бизнеса или хотите им стать. Если бизнеса нет, то ИИ поможет с открытием бизнеса по шагам. Капитал не всегда нужен, я большинство бизнес-проектов открывал вообще без вложений. Некоторые из них даже выжили😄 Если бизнес есть, то ИИ уже куда только не внедряли. Напомню, прибыль растет не только от роста доходов, но и от снижения затрат. Команда из пары человек с ИИ может опережать по чистой прибыли большие корпорации с сотней сотрудников и большими оборотами. Тут же упомяну про концепцию one-man business или соло-бизнес, о ней писал тут. Ждем появление бизнеса из 1 человека с капитализацией 1 млрд $. 4. Стать самозанятым / фрилансером. Для этого даже не нужно уходить с текущего места. Можно совмещать. На первых дешевых заказах нарабатываете портфолио и отзывы, и потом уже берете хорошие проекты. Опять же появились новые направления: создание ИИ-видео, ИИ-дизайнов, внедрение ИИ-агентов, вайбкодинг и многое другое. Вот эту часть я решил автоматизировать сам. Сделал проект с поиском вакансий для фрилансеров и ИИ-креаторов: https://t.me/milliion_freelance_bot. Он мониторит 1000+ ТГ-каналов и мгновенно присылает свежие вакансии в один бот. ИИ фильтрует спам и скам, а вы выбираете только нужные категории. Откликайтесь первыми и находите постоянных заказчиков. Сутки можно пользоваться бесплатно. Если решите остаться - по промокоду MILLION15 скидка 15%. Уверен, эта интеграция моего бота будет многим полезна. Но во всех 4 вариантах вам придется работать. И что-то делать, чтобы увеличить свой доход. Напомню, что нейросети - просто множитель, который приумножает вашу экспертизу. Если у вас ее нет, то ИИ * 0 = 0. Если что-то не упомянул, или у вас есть волшебная таблетка и фото ИИ-фермы, генерирующая миллионный трафик без вложений и работы, то пишите в комментариях👇

Новый ChatGPT! OpenAI представила GPT-6 Astra По бенчмаркам всё невероятно круто. И круче, чем Fable 5.1. Но таким бенчмаркам мы не верим, сами проверим😉 Доступ пока открыли некоторым компаниям. Скоро откроют для всех с платными подписками ChatGPT. Цена в API такая же, как у Claude Fable 5.1: 10$/50$ за млн токенов, а за кешированные токены 1$. А еще возможно выйдет обновленный генератор изображений. Президент OpenAI говорит, что с этой моделью мы уже в эре AGI (общего искусственного интеллекта). Верим?

Anthropic выпустила Claude Fable 5.1 и Mythos 5.1 Как и в прошлый раз, общедоступна только Fable. Anthropic говорит, что Fable и Mythos - одна и та же модель, но с разным уровнем защиты. Цены по API в Fable 5.1 не изменились: $10 за 1 млн входных токенов и $50 за млн выходных токенов. Но за счёт снижения цены на чтение кэша Fable 5.1 может выходить на 25% дешевле предыдущей версии. Чтение кэша стоит $0,25 за 1 млн токенов. Для "неугодных" и "мегаопасных" задач остались прежние ограничения - их будут передавать моделям Opus. По бенчмаркам всё круто - сильно лучше чем Fable 5 и Opus 5. Но кто сейчас верит бенчмаркам. Да и всё равно дорого, большинству Опуса за глаза хватает. 👇Напишите, есть ли те, кто пользовался API Claude Fable 5 с их ценами? И для каких задач?

ИИ-заводы работают, пока люди спят Не путать с контент-заводом, тут речь про автоматизацию работы и бизнеса. Мне нравится смотреть чужие кейсы, кто как внедряет ИИ в бизнес. И что-то перенимать. Вот кейс про ИИ-завод, который понравился в последнее время. Мысли взял из интервью Армена Амирханяна, директора по развитию ИИ Московской биржи. Полное интервью можно посмотреть здесь: видео–подкаст «По проводам». Несколько интересных мыслей: - Автоматизировать процессы с помощью ИИ-завода. Это виртуальная организация из агентов. Внутри могут быть аналоги CEO, разработчиков, тестировщиков, аналитиков и специалистов по безопасности. Агент-руководитель разбивает общую цель на задачи, распределяет их и контролирует результат. - Человек остаётся "наблюдательным советом". Люди задают стратегию, цели и ограничения, проверяют результаты и корректируют направление. ИИ берёт на себя исполнительную работу, но не финальную ответственность. - Днём сотрудники планируют и проверяют работу, а ночью и в выходные агенты выполняют задачи. Получается эффективная работа 24/7. - Критерий успешности внедрения - не только сэкономленные часы, а финансовый эффект: сколько ИИ помог заработать или сэкономить с учётом стоимости серверов, моделей и специалистов. - Нужен harness - система памяти, правил, тестов, проверок безопасности, поиска по коду и контроля качества. Она уменьшает количество ошибок и позволяет довести прототип до стабильного продукта. Как я писал ранее, ИИ-компания - не должна создавать ИИ-продукт. Это компания, в которой бизнес-процессы перестроены под использование ИИ. Рекомендую посмотреть полное интервью.

Все вокруг говорят про ИИ-агентов. ИИ-агенты везде. Но не у вас? У меня есть правило, и даже пункт в трекере привычек - автоматизировать хотя бы 1 процесс в неделю. Раньше решалось с помощью делегирования, регламентов сотрудникам или внешних сервисов. Сейчас каждую новую неделю новый ИИ-агент или автоматизация. Для бизнеса, контента, личных финансов или бытовой рутины. Если повторяющаяся задача большая и сложная, то можно автоматизировать по маленькому кусочку. И нет, нейросети еще не делают всё за меня, еще много задач в планах. Давайте лучше на примерах. Что у меня сделано. Для бизнеса: план поставок товаров, план-факт по продажам и расчет юнит-экономики, автоматизация финансов бизнеса (всё отовсюду сводится в одну таблицу с динамикой, графиками) и т.д. Для контента: на основе моих идей и набросков - план сценария видео с хуками и элементами удержания, пост с анонсом новых видео в соцсети; из голосового сообщения - создание текстового ТГ поста в моем стиле с картинкой для поста; парсинг новостей про ИИ; поиск взлетевших Ютуб видео иностранных авторов. Для финансов: анализ рынка акций, присылающий уведомления при сильном падении, чтобы купить упавшее; учет инвестиций, заполнение семейного бюджета. Пока писал, понял, что есть еще куча всего, всё не перечислить. И это только в формате агентов. К чему это я? К тому, что если вы вручную делаете большое количество рутины, то ее можно избежать и сэкономить себе кучу времени. Самый простой способ - сделать себе ИИ-агента через Claude Code. Как это сделать? Посмотреть мое новое видео на Youtube. Вы узнаете: ➖ Как собрать и запустить агента без кода: от простого примера до сложной автоматизации ➖ Как улучшить качество, чтобы агент не ошибался, не терял контекст и не тупил. ➖ Как агент вызывает любые другие нейросети по API ➖ Подключение любых сервисов к агенту, в том числе российских ➖ Как сделать агента полностью автономным, без запуска вручную ➖ Сколько денег стоит такой агент в месяц на практике ➖ Готовые примеры агентов, которые можно скопировать себе [СМОТРЕТЬ ВИДЕО НА YOUTUBE] Будет полезно не просто для выполнения каких-то разовых задач, а именно для автоматизации повторяющейся рутины.