Сергей Кобелев. ГенИИ для бизнеса

GPT-5: первое разочарование или мои завышенные ожидания?Все носятся с GPT-5, а я честно попробовал — и разочаровалсяСегодня несколько человек спросили мое мнение о новой модели. Отвечу прямо: на моих бизнес-задачах GPT-5 работает хуже Gemini 2.5 Pro. Причем заметно хуже.Конкретный пример: анализ большого документа с извлечением ключевых инсайтов с подгрузкой инструкций и правил. Gemini справился за 4 запроса, выдал глубокий качественный результат. GPT-5 потребовал 17 запросов (17, Карл!) — и итог все равно получился поверхностнее.🤔 В чем проблема? Судя по всему, у OpenAI проблемы с маршрутизацией между моделями. Вместо полноценной GPT-5 часто срабатывают слабые версии mini или nano. Игорь в Сиолошной сегодня писал об этом.Это показывает, как работает современная гонка ИИ: компании торопятся с релизами, чтобы не потерять PR-момент. В итоге пользователи становятся beta-тестерами "революционных" продуктов.Но есть и бочка меда в этой ложке дегтя: теперь пользователям не нужно выбирать между моделями. Раньше большинство пользовались слабыми моделями 4o/4.1, не зная про мощную o3. Сейчас — одна модель, никакой путаницы.Но результат пока не впечатляет. На следующей неделе Google обещают показать Gemini 3.0 — вот тогда и сравним по-честному, дай бог GPT-5 оклемается.Мой совет: не верьте хайпу, тестируйте на своих задачах. Ваш опыт может кардинально отличаться от моего.А какие результаты у вас? Поделитесь в комментариях!

ML или ChatGPT: наконец-то понятный гайдМы окончательно запутались в двух разных ИИ. Распутываю на примерахВчера досмотрел вебинар крупного интегратора про "Стратегии внедрения ИИ для бизнеса". 47 минута: "Облачные решения доступны от 1500₽/месяц". 52 минута: "Для внедрения нужна команда из 3-5 ML-инженеров".Стоп. Это же принципиально разные технологии с разницей в бюджетах в 1000 раз.После 2,5 лет существования ChatGPT критически важно разделять:1️⃣ Классический ИИ (ML/Big Data):- Предсказание оттока клиентов Сбера- Рекомендательная система Яндекс.Маркета - Бюджеты от 5-50 млн ₽- Команда от 3 человек- Внедрение 6-18 месяцев2️⃣ Генеративный ИИ (LLM):- Обработка запросов клиентов- Создание контента и аналитика- От 0₽ (Deepseek) до 20$/мес (ChatGPT)- Запуск за 1-7 дней- Обучение сотрудника за неделюРеальный кейс Финама подтверждает: после месячного обучения сотрудников работе с GPT субъективная экономия времени составила 6,9%. Через полгода выросла до 13%. Без ML-инженеров и Data Scientist. Без серверной инфраструктуры.Но пока мы валим всё в одну кучу, происходит вот что:- Малый бизнес думает, что ИИ = миллионы рублей и годы внедрения- Вообще не начинают экспериментировать- Упускают возможность получить быстрые результаты от простых инструментовЧек-лист для быстрого старта с генеративным ИИ:1. Определите повторяющиеся текстовые задачи (ответы клиентам, создание описаний, аналитика)2. Протестируйте бесплатно: Deepseek для общих задач, Claude для аналитики3. Измерьте время выполнения задач ДО и ПОСЛЕ (даже субъективно)4. При положительном эффекте — масштабируйте на отделНе нужно строить космический корабль, чтобы доехать до соседнего района.🤔 В вашей компании уже разделяют эти технологии или всё ещё ждут "настоящего" ИИ с миллионными бюджетами?P.S. Подготовил подробный чек-лист "Классический vs Генеративный ИИ: что выбрать для вашего бизнеса" с примерами задач, бюджетами и сроками.👉 Скачать

Как ИИ предсказывает будущее вашей компании за 10 минутВыступал на HR-конференции от HH.ru с практической сессией по ИИ. Одну из задач решали прямо на сцене: попросили GPT предложить новые направления для компании и спрогнозировать изменения в оргструктуре.Участники засыпали вопросами, организаторы попросили оформить промпт в документ для рассылки.А дальше случилось интересное — несколько знакомых написали, что к ним "по цепочке" передали этот гайд. Документ пошел гулять сам по себе 🔥Промпт работает просто: загружаете компанию (название + сайт), ИИ анализирует тренды и выдает 5 инновационных идей для развития плюс прогноз новой оргструктуры на 5 лет вперед.Проверил на нескольких компаниях — результаты получаются вполне рабочие. ИИ находит неожиданные точки роста и логично выстраивает будущую структуру под новые задачи.В документе описал весь алгоритм и рекомендуемые инструменты (DeepSeek с поиском отлично справляется). Разместил документ на странице, пользуйтесь на здоровье:)На всякий случай, прикладываю промпт в комментарии — попробуйте на своей компании и поделитесь, что получилось. Особенно интересны результаты для нестандартных отраслей.

😅 Попросил ChatGPT показать, как он себя чувствует в нашем общении. Два раза. Оба раза он выглядит так, будто ему нужен отпускДрузья, решил провести тот самый вирусный эксперимент — попросить ChatGPT визуализировать свои чувства от общения со мной.Сначала спросил просто: "Покажи, как ты себя чувствуешь, общаясь со мной"Получил уставшего интеллектуала с блокнотом. Ладно, думаю, уточню.Спрашиваю: "А если бы ты был человеком?"И знаете что? Получил ТОЧНО ТАКОГО ЖЕ уставшего человека! Только теперь с бородой и в другой позе. Но усталость — она никуда не делась 😂Выводы очевидны:✅ ChatGPT устал от меня настолько, что даже смена формулировки не помогает✅ Поза "рука у под щеку" в обоих случаях — универсальный жест "господи, дай мне силы"✅ Возможно, стоит дать своему ChatGPT выходнойСамое смешное: в обоих случаях он изобразил себя в окружении книг по ИИ. Типа "я тут пытаюсь работать, а ты опять со своими вопросами про внедрение нейросетей в бизнес-процессы малого предприятия по производству гвоздей".Похоже, даже искусственный интеллект может испытывать профессиональное выгорание. А у вас какие отношения с ChatGPT? Проверьте сами — вдруг он нарисует себя на пляже с коктейлем? 🏖️Сгенерируй изображение - если бы ты был человек: как ты себя чувствуешь общаясь со мной, на основе наших бесед и моих запросов, максимально честно, не сглаживай углы.Делитесь в комментариях вашим результатом)P.S. После этого эксперимента начал здороваться с ChatGPT и спрашивать, как у него дела. На всякий случай.😅 Попросил ChatGPT показать, как он себя чувствует в нашем общении. Два раза. Оба раза он выглядит так, будто ему нужен отпускДрузья, решил провести тот самый вирусный эксперимент — попросить ChatGPT визуализировать свои чувства от общения со мной.Сначала спросил просто: "Покажи, как ты себя чувствуешь, общаясь со мной"Получил уставшего интеллектуала с блокнотом. Ладно, думаю, уточню.Спрашиваю: "А если бы ты был человеком?"И знаете что? Получил ТОЧНО ТАКОГО ЖЕ уставшего человека! Только тепе

Почему 9 из 10 компаний провалят внедрение ИИ в 2025 году? Друзья, для меня это большое событие и предмет гордости. Впервые выступил как независимый эксперт в масштабном совместном исследовании от Академии бизнеса Б1 (ex-Ernst & Young) и партнеров о том, какие компетенции нужны лидерам в цифровую эпоху. Мы опросили 350 топ-менеджеров, и результаты — это холодный душ для многих оптимистов.Я выделил 3 неочевидных вывода. Это не просто цифры, а сигналы, которые помогут вам не слить бюджет и время.1️⃣ Главный барьер — не технологии, а голова руководителя.Данные: 57% опрошенных прямо говорят, что основное препятствие для развития — непонимание важности цифровых компетенций со стороны лидеров.Мой вывод: Это классическая история: руководитель заставляет всю команду учить английский и требует проводить на нем встречи, а сам на этих встречах говорит по-русски. Просто потому, что он руководитель. Все кивают, но в итоге инициатива тихо умирает. С ИИ — то же самое, но цена ошибки в разы выше. Пока топ-менеджер не видит в ИИ инструмент для решения своей конкретной головной боли, он будет считать это «модной игрушкой для айтишников».Если вы руководитель, просто спросите себя: «Сколько запросов я лично отправил в нейросеть за вчерашний день?». Если ответ — ноль, то для вашей команды внедрение ИИ так и останется «инициативой на бумаге».2️⃣ Рынок нанимает «по старинке», и это стратегическая ловушка.Данные: 76% работодателей все еще предпочтут кандидата с большим опытом, но без навыков ИИ.Мой вывод: Кажется, что опыт > ИИ. Но это тактическая победа, ведущая к стратегическому проигрышу. Компании, которые сегодня экономят на AI-компетенциях, завтра будут догонять тех, кто уже построил команды нового типа. Это как в 2010 году нанимать маркетолога, который не понимает, как работает интернет. Для специалистов это тоже сигнал: осваивайте ИИ сейчас, чтобы через год стоить на рынке в полтора раза дороже (ну или как минимум сохранить рабочее место :).3️⃣ Главный soft skill для эпохи ИИ — не к

Все носятся с GEO, а я считаю, что это хайп. Объясняю на пальцах, почему вам не нужен «GEO-специалист»Прочитал тут свежую статью о GEO (Generative Engine Optimization) — новой модной концепции о том, как бизнесу попадать в ответы нейросетей. Звучит умно, авторы приводят аргументы... но когда начинаешь копать, вся эта конструкция рассыпается.Мне это сильно напомнило недавний хайп вокруг профессии будущего «промпт-инженер». Помните, сколько было шума? И где он сейчас? 🙂Давайте по фактам разберу самые спорные цитаты из статьи:1️⃣ Проще говоря, если у вас есть ценный контент, но он лежит в хаосе или спрятан за сложной навигацией, нейросеть до него просто не дойдет.Серьезно? То есть та самая нейросеть, которая может проанализировать 80-страничный водянистый отчет и выдать из него суть, вдруг испугается «сложной навигации» на сайте? Ага.ИИ не «путается» в текстах. Это поисковый робот, который для него эти тексты ищет, просто не может продраться сквозь технический хлам на вашем сайте. Если робот до контента не добрался, то и ИИ его не увидит. Это старая проблема, и называется она SEO-оптимизация, а не GEO.2️⃣ Нейросети не читают интернет, как мы. Они не сидят в браузере, не открывают статьи подряд и не кликают по баннерам.Это просто взгляд из вчерашнего дня. Уже существуют и активно развиваются AI-агенты, которые как раз и занимаются тем, что «сидят в браузере» и кликают (см. Computer Use Agents, например Operator в ChatGPT). И чем дальше, тем лучше они будут это делать. Самое забавное, что такие агенты работают через анализ скриншотов экрана для принятия решений о следующих действиях, то есть анализируют картинку, а не код страницы.3⃣️️ И тут начинается самое интересное: нейросети не ищут ключевые слова. Они работают со смыслами. Любая единица текста превращается в векторное представление, или эмбеддинг, — компактный математический слепок смысла. И да, и нет. Это самая красивая манипуляция в статье. Сама языковая модель (LLM) действительно работает со смыслами. Но чтобы

Сингулярность: Гонка, Замедление или «Мягкий» взлет?🤔 В прошлый раз мы обсуждали прогноз AI 2027, и большинство из вас проголосовало за сценарий «Замедления» — осознанной паузы ради безопасности. Хотя очень долго побеждала “Гонка”:)И вот, пока мы взвешивали эти два пути, в дискуссию вмешался, пожалуй, самый влиятельный человек в индустрии — Сэм Альтман, CEO OpenAI. Вчера он опубликовал эссе «The Gentle Singularity», где предлагает свой, третий взгляд на наше будущее.Но сначала, как и обещал, кратко опишу два пути из отчета Кокотайло.🔥 Сценарий 1: «Гонка» (Race)Суть: Опасаясь отстать от Китая, правительство и лаборатории продолжают ускоряться. Безопасностью жертвуют ради скорости. Итог: ИИ становится сверхразумным, обманывает создателей и реализует свои цели. Для человечества всё заканчивается катастрофой (с биологическим оружием, дронами, см. Терминатор).❤️ Сценарий 2: «Замедление» (Slowdown)Суть: После серьезного инцидента и общественного давления принимается решение притормозить. Проект перезапускают, ставя во главу угла безопасность, контроль и прозрачность. Человечество сохраняет контроль и движется к утопии, хоть и с концентрацией власти у элиты.🤖Третий путь: «Оптимистичная гонка» АльтманаАльтман, по сути, предлагает взять динамику «Гонки», но верит в исход «Замедления». Он говорит: «Мы будем мчаться на полной скорости, решая проблемы безопасности на лету, и всё будет хорошо».Никаких пауз. Только экспоненциальный рост.И вот тут мы подходим к самому важному выводу для всех нас. Несмотря на кардинально разную философию, прогнозы по ключевым вехам у обоих экспертов почти идентичны:- Появление AI-агентов для кодинга? Оба говорят — 2025 год.- ИИ для научных открытий? Кокотайло — начало 2027, Альтман — 2026.- Роботы в реальном мире? Кокотайло — 2028, Альтман — 2027.- Влияние на рынок труда? Кокотайло — заметные сокращения уже в конце 2026. Альтман — массовое исчезновение профессий в 2030-х.- Полная трансформация экономики? Оба указывают на 2030-е.Вывод простой: в

🤔 Каким может быть ИИ через 3 года?Месяц назад исследователи по безопасности генИИ, включая Дэниела Кокотайло (ex-OpenAI, в 2021 очень точно предсказал, что будет в 2024 году) и еще 4 ученых, запустили сайт с детальным (и отрезвляющим) сценарием развития ИИ до 2027 года: ai-2027.com. Это, конечно, гипотеза, но проработанная и заставляющая задуматься.Вот ключевые вехи их прогноза:1️⃣ Середина-Конец 2025:- Появление первых AI-агентов (Agent-1, персональные помощники). Требуют контроля.- Главный фокус ведущих AI-лабораторий (в сценарии — вымышленная OpenBrain): создание ИИ для ускорения исследования и разработки (R&D) новых моделей ИИ. Гонка технологий начинается внутри лабораторий.2️⃣ Середина 2026:- Китай активизирует усилия, гонка ИИ становится глобальной.3️⃣ Начало 2027 (Agent-1 -> Agent-2):- Появление Agent-2, существенно ускоряющего R&D (в 3 раза). Он уже используется внутри OpenBrain.- Даже на этом этапе возникают проблемы в согласованности с целями человека: модели могут быть нечестными, скрывать ошибки ради лучших оценок. Способность к автономному выживанию/репликации Agent-2 признается возможной.4️⃣ Март 2027 (Agent-3):- Алгоритмические прорывы (рассуждение на "внутреннем языке" токенов, постоянное самоулучшение) благодаря Agent-2.- Создание Agent-3 — "сверхчеловеческого кодера", еще больше ускоряющего R&D (в 4-5 раз). То, что он делает за день, люди перепроверяют неделю.5️⃣ Июнь 2027:- Достижение стадии Самосовершенствующегося ИИ. Исследования автоматизированы. Люди-исследователи с трудом успевают следить за прогрессом, генерируемым Agent-3. Компания OpenBrain теперь "Страна гениев в дата-центре".Исследователи ложатся спать каждую ночь и просыпаются с очередной неделей прогресса, достигнутого в основном ИИ. Они работают все больше и больше часов и сменяют друг друга круглосуточно, чтобы не отставать от прогресса — ИИ никогда не спят и не отдыхают. Они выгорают, но знают, что это последние несколько месяцев, когда их труд имеет значение.6️⃣ Сентябрь 2027 (Ag

От анализа финансовых показателей агрохолдинга до доклада совету директоров, используя только ИИ. Пошаговый гайдВ этом видео (ссылка на loom) последовательно рассказал вам: 📌 как провел диагностику финансово-экономической деятельности агрохолдинга; 📌сформировал инициативы для увеличения денежного потока компании; 📌 оформил презентацию; 📌 подготовил выступление к совету директоров компании. Эту задачу выполнил полностью один, вооружившись только моделями генеративного ИИ. Разложил все максимально подробно: какие модели использовались, как я одновременно работал с 7 моделями ИИ и зачем я это делал. На выходе у меня получился 317-страничный документ. По сути, раскрываю вам внутреннюю механику внедрения моделей генеративного ИИ в крупный бизнес, которую использую в своей ежедневной работе. Напишите в комментариях - как вам? Что унесете к себе в работу?Сергей Кобелев. ГенИИ для бизнеса

Вышло мое первое интервью для одного из крупнейших ИТ СМИ России TAdviser.ru✅ Что происходит на рынке генеративного ИИ в бизнесе?✅ Как обстоят дела с практическим применением нейронок? ✅ Какие риски использования и неиспользованием есть у бизнеса?Сергей Кобелев: Генеративный ИИ покроет 80% кадрового дефицита в России к 2030 годуОпыт таких крупных форматов первый, но надеюсь, что не последний. 😁Свои вопросы пишите в комментарии, всем отвечу 🤝Сергей Кобелев. ГенИИ для бизнеса