e/acc

Как я работаю с агентами Каждый мажорный релиз модели (в данном случае Astra и Opus 5.5) меняет возможности моделей, но главный эффект - это меняет КАК и КАКАЯ работа может быть сделана с помощью ИИ. Помните, на заре этого рынка была такая профессия как промт-инженер. Сегодня, очевидно, это не просто бесполезная, а вредная история (есть пейперы которые доказывают что скилы и длинные промты делают результат ощутимо хуже). Потом были всякие контекст инженеры, RAG-монтажеры и n8n-ниндзя. Не сказать, что это прям активно вредно, но для 99% задач никакой пользы это не дает. Выясняется, что модель из коробки решает эти задачи лучше чем накостыленный софт. Сегодня эра мультиагентов, динных сессий, но все еще без continual learning (апдейта весов модели/лоры в процессе работы), нативной коммуникации агентов (градиентами и весами), и это все придет в ближайшие год-два. Прямо сейчас почти любая сессия, которую я запускаю - это: - оркестратор оркестраторов, то есть есть менеджер с которым я общаюсь, у него есть субагенты на отдельные куски проекта (например, разные сделки, разные типы работы, разные части продукта или исследования). на скрине - одна сессия, которая создает субсессии, которые сами создают субсессии и все между собой общаются. я в чужие чатики не лезу, у меня есть ответственный менеджер. - я не читаю чат агентов, только чат с оркестратором. у типичной задачи 20-40 субагентов, они работают от пары до 40-50 часов на задачу, читать весь этот слоп так же бесполезно как читать код для меня - мне важен результат - моя работа это выставить правильные гейты Вкуса, то есть договориться с агентом на каком этапе он мне показывает результат, собирает с меня фидбек и направления дальнейшей работы. без этого сессия на 60 часов уйдет в неправильное направление после первого шага и вы потратите недельный лимит на слоп - половина работы агентов - автоматизации. каждый день это полтора десятка автоматически запускаемых задач: ревью всех новых сделок и заявок, ответы в почте и тг, анализ трафика и кампаний, подготовка целей на день и неделю, трекинг проектов, читалка важных новостей по рынкам и т.д. Мораль: то, чем является работа и как меняются бизнес-процессы зависит от текущего состояния моделей. Именно в этом и есть ИИ-нейтивизация, а не в том чтобы натянуть РАГ на Слак.

Никто не хочет про это слышать (потому что это не укладывается в их пессимистичную повесточку), но реальный рост рабочих мест от ИИ в США составил больше 500,000 с 2023 года. Некоторые из них не останутся с нами навсегда (так же сегодня почти нет смысла в профессиях переводчиков, иллюстраторов или операционистов). Например, лейблинг данных был крайне важен, но сегодня реальный спрос либо на роботические данные (коих нужно в разы больше, чем текста и картинок), либо на продвинутые RL среды типа финансов, медицины. Другие же, наоборот, только появляются. Например, людей создающих крутой ИИ контент или умеющих внедрять агентов в сложные старые и "несексуальные" бизнес-процессы критически не хватает, и за опытного человека бизнес готов платить прилично. Глобально, в краткосрочной перспективе я все равно ожидаю общее падание занятости в интеллектуальной сфере во всех странах, но это вопрос перехода, а не конца света.

Нобелевеский лауреат по экономике Дарон Ачемоглу (который год назад предсказывал что эффект ИИ на экономику будет около 1%) разразился серией статей и твитов на тему того переживет ли демократия столкновение с ИИ. Если кратко, он пишет что один из самых недооцененных эффектов AI - не безработица, а концентрация экономической власти. Интеллект становится дешевле и доступнее, но инфраструктура, лучшие модели, капитал и данные концентрируются у очень небольшого числа компаний. И если AI действительно станет основным фактором производства, то несколько компаний потенциально будут контролировать все большую часть создаваемой экономикой ценности. А дальше экономическая власть довольно быстро превращается в политическую. Еще интереснее, что происходит со странами. США и Китай хотя бы контролируют значительную часть собственного ИИ стека. Для большинства остальных стран сценарий может быть странным: производительность растет, компании активно используют ИИ, ВВП потенциально тоже растет, но все большая часть интеллектуального труда фактически импортируется. Страна может стать богаче и одновременно более зависимой не имея чипов, компьюта и моделей. Это справедливо на всех уровнях. Человек может выдавать лучший результат с ИИ, но терять собственную экспертизу. Компания может резко увеличить производительность, но потерять moat, потому что тот же интеллект доступен всем. Страна может получить экономический рост, но потерять часть контроля над собственной экономикой. Поэтому главный вопрос ближайших лет, кажется, не только насколько умным станет ИИ, а кто будет им владеть, кто будет определять его цели и кому в итоге достанется большая часть созданной им ценности. Отсюда вопрос: переживет ли вообще демократия столкновение с ИИ? Демократия построена вокруг идеи, что власть в конечном счете распределена между миллионами людей. ИИ потенциально двигает нас в обратную сторону - к миру, где несколько компаний и несколько тысяч их акционеров контролируют капитал, инфраструктуру и все большую долю интеллектуального производства. Пока совершенно не очевидно, что политические институты, придуманные для индустриальной экономики XX века, смогут переварить такую концентрацию власти.

В какие AI-стартапы больше всего инвестируют? Захотел разобраться, какие AI-стартапы реально финансируют, и в каких доменах есть рост инвестиции год к году. Сделал так: 1) Открыл Claude 2) Подключил его через MCP к Anysite.io 3) За пару часов сделал разбор 7 740 AI-стартапов по 20 разным юзкейсам, которые они решают (например, voice generation и т.д.) Самое сочное: — Anthropic, xAI и Project Prometheus забрали $138 млрд. Это 43% всех денег AI-стартапов с 2020 года — В 2025-м денег в AI стало вдвое больше, а сделок — всего на 20%. Деньги уходят в мега-раунды — По числу сделок быстрее всех растут голосовые агенты (+59%) и роботы (+41%), а по инвестициям разрывает Legal AI: +423% за год — Публичная информация о выручке нашлась всего по 30 компаниям. У Anthropic $65 млрд в год, у Cursor $4 млрд В удивительно время живём. Ресёрч уровня инвестфонда теперь собирается за полдня и без команды аналитиков. Промпт Клоду и доступ к Crunchbase и новостям через Anysite.io. Обязательно посмотрите файлик с отчётом — это просто кайф. Если хотите собирать такие же исследования для своего GTM — используйте free trial Anysite.io на 7 дней + по промокоду ANYCC вы получите месяц бесплатного доступа на тарифе MCP $30. А ещё через этот сервис можно парсить соцсети, искать почты, и в целом полностью закрывать GTM и outbound потребности. #реклама

3. Цели ИИ трансформации меняются. Если в 2022-2025 годах это в первую очередь были конкретные функциональные KPI, типа «больше правильных ответов поддержки за меньше денег» или «больше принятых в продакшен фич меньшим штатом», то в этом году это сменяется в сторону изменения бизнес-модели. Компании осознают, что ИИ в первую очередь это не инструмент автоматизации бек-офиса, а инструмент изменения рынка. Причем доступный и им, и конкурентам. Соответственно, самый дорогостоящий вопрос это не про то как мне встроить очередную автоматизацию, а про то как выжить и преуспеть на рынке, где интеллект растет а его стоимость падает в 10,000 раз, софт и код не стоят почти ничего, а экономика проходит шок адаптации к новому фронтиру. - Как сделать не автоматизацию задачи, а автоматизацию функции? - Как создать некопируемое преимущество на основе данных, экспертизы, оркестраций и харнесов? - Как создать компанию вокруг измеримых и автоматически оптимизируемых с помощью ИИ бизнес-метрик? При этом, обогнать и защитить её от конкурентов? Я хоть и не знаю всех ответов в мире, но обожаю эти вопросы. Если у вас компания 200+ человек и бизнес вне СНГ, то буду рад созвониться и постараться помочь в этом.

Код дешевеет в 100 раз, дистрибуция дорожает в 10 Первая половина этой фразы уже случилась: мультиплеерную игру на Астре собирают за сутки, а релизов в App Store за год стало больше на 50%+. Со второй сложнее, ведь внимания у людей больше не стало, и продукт, до которого никто не дошёл, стоит ровно столько же, сколько теперь его код. Найти тех, кто заплатит, пробиться к ним через шум и сделать так, чтобы они вернулись: теперь узкое место здесь. Промптом его не расшить, тут нужны годы на живых бюджетах. Костя Сухачев расшивает его каждый день: будучи корпоративным предпринимателем, отвечает за стратегию и рост в Overgear, то есть за выручку и всё, что приносит компании деньги, от новых клиентов до бренда. Игр Overgear не делает, но зарабатывает на них больше $30M в год: игроки со всего мира приходят туда прокачаться в World of Warcraft (да-да, он жив и здравствует) и других больших играх. При этом ждать, пока ему кто-то внедрит AI, он не умеет и пилит сам внутренние решения: кабинет для команды вместо интегратора, агентов, которые запускают рекламу и даже окупают кампании, квартальное планирование за пару дней вместо двух недель и ролик про Overgear одним промптом (промпт лежит в канале). Ещё из интересного: • Порог входа упал, порог выживания нет • Узкое место переехало из «создать» в «доставить» • Если фичу скопируют за год, это не преимущество • Нейронка уже отговаривает людей покупать • Почему личный x2 от AI не доезжает до прибыли Чтобы ваш продукт стоил дороже своего кода → @sukhachevk #реклама

2. С ИИ люди становятся более универсальными. На графике ниже из исследования OpenAI видно, что по мере использования ИИ люди все чаще начинают выполнять задачи из смежных областей. Например, продажник начинает самостоятельно делать качественные (в разы лучше любого отдела дизайна!) маркетинговые материалы, может проверить на ошибки сложный контракт или написать красивое письмо назнакомом языке. Исторически, компании строились на разделении труда и отделах маркетинга, финансов, юристов, инженеров. Функции не меняются и не исчезают, но кросс-функциональная работа требовала медленной и дорогой коммуникации. Саму коммуникацию вместо людей все больше делают агенты, а те места где взаимодействие отделов не слишком важно, оно схлопывается до эффективной связки IC<>агент.

ИИ не сокращает рабочие места. Кликбейтные заголовки от «ИИ заменит всех» (что неизбежно) до «ИИ не заменит никого» не рассказывают ничего о реальности. Я инвестировал в кучу ИИ-нейтив компаний и хочу поделиться несколькими трендами, которые, кажется, подтверждаются исследованиями. 1. Найм растет, но только для сеньорных позиций. Джуны не нужны никому, поэтому количество начальных позиций в ИТ компаниях сократилось на 10%, а реальная занятость упала на 2.5%, тогда как сеньорные открытые позиции выросли на 6.7%. Про это говорится в недавнем исследовании Стенфорда на эту тему. Никому не нужен аналитик, маркетолог, программист — эти вещи в разы лучше (а еще и дешевле) делает китайский опенсорсный бот, но зато вместо одного, любая адекватная компания должна нанять 10 человек уровня СТО, каждый из которых создает команды из пары инженеров, тысяч агентов и деливерит результаты для бизнеса. То есть, не нужен джун который умеет программировать, но нужен СТО, который не раз был фаундером, понимает бизнес и продажи, ультраумный и глубокий в технологиях и может организовать ИИ процесс вокруг новых продуктов, R&D или полностью оунить клиента без посторонней помощи. Отсюда и ответ на вопрос «откуда возьмутся новые сеньоры» — это будут те самые сотни тысяч билдеров, которые продают свои стартапчики направо и налево в лабы, учатся кодить одновременно с обучением продавать привередливым клиентам, одновременно с обучением менеджерить и рейзить.

Завтра, в среду очередной онлайн-воркшоп Building AI-Native Startups. От фаундеров для тех, кто строит компании, делает AI-native продукты или перестраивает рабочие процессы вокруг AI. Бесплатно, в лайве, без презентаций и лекций, только практика, никто ничего не продает, никаких спонсоров и курсов. Три фаундера покажут, как у них устроена работа: - CEO DoltHub расскажет, как рой агентов за 2000 пул-реквестов собрал форк SQLite с гитовским версионированием, а он сам делал это в свободное от управления компанией время. - Бывший инженер Meta и Google Research покажет фабрику софта, где агенты-менеджеры берут цель и доводят флот кодинг-агентов от спеки до релиза - CEO Interfaze (YC) покажет, как нанимать с помощью AI и не терять сильных кандидатов. Без теории, только скриншейр живого экрана. 90 минут с вопросами после каждого демо. Приходите посмотреть, как другие строят свои компании, и забрать что-нибудь полезное себе. Регистрация: https://luma.com/3wh1rjkv

Легендарная штука от Антропика: теперь создание любого приложения или бизнес-процесса это автоматическая оптимизация, а не написание кода промтами. В ML любая система создается через обозначение количественных метрик (эвалов) и последовательность экспериментов, которые приближают к ним (карабкание по топологическому холму, hillclimb). Антропик добавил две этих команды (eval и hillclimb) в API Клод-кода, так что теперь вы можете определить цель своего приложения, например, 100% клиентов которые хотят оплатить доходят до конца процесса. Клод будет анализировать тикеты поддержки, логи, трейсы и прочие данные, формировать гипотезы и автоматически создавать изменения, проверяя каждый раз насколько улучшилась метрика. Именно такой подход автоматической оптимизации это то, что необходимо для создания эффективных software factories, самоуправляемых продуктов и AI-нейтив организаций. Это не делает работу полностью автоматической — скорее, наоборот, ваше участие тут становится только важнее. Но вместо придумывания гипотез или, боже упаси, их реализации, задача владельца продукта или процесса сводится к установлению четких метрик и критериев их достижения, которые нельзя обмануть или оверфитнуть.