Я уже пробовал ИИ
В конце 2024 года на обучении ТОПов я объяснил базу и показал возможности СhatGPT. Руководитель компании удивился: по его прежнему опыту чат не мог связать пару слов, а тут такие возможности. Я спросил, когда он работал с чатом. Оказалось, годом раньше, попробовал и разочаровался.
Первое впечатление вполне могло быть справедливым. Только за год инструмент успел измениться, а мнение о нём осталось прежним.
ChatGPT тогда было всего два года. С тех пор прошло ещё почти два — по нынешним меркам история из эпохи Мезозоя, не меньше)) А вот инерция привычек меня до сих пор удивляет. Мы оцениваем возможности ИИ, иногда даже не уточнив, когда с ним познакомились, чем пользовались и что поручали.
Даже в один и тот же момент люди видят совершенно разный ИИ. Андрей Карпати, исследователь ИИ в Anthropic, написал пост об этом разрыве. Он набросал четыре группы. Числа — его приблизительная прикидка, не результаты исследования, но масштаб различий они передают хорошо.
— Около 6 млрд человек почти не сталкивались с языковыми моделями.
— Около 1–2 млрд изредка используют бесплатные чаты: что-то найти, помочь с текстом и тому подобное.
— Около 20 млн профессионально работают с ИИ-агентами в программировании и математике. По оценке Карпати, они уже видят, как агенты справляются с проектами, прежде занимавшими недели или месяцы.
— Около 5 тыс. имеют доступ к передовым внутренним системам ИИ-компаний.
С Карпати я не совсем согласен. Между второй и третьей группами я бы добавил ещё одну: тех, кто уже купил подписку, но продолжает использовать ИИ как чат для отдельных вопросов. Платный доступ и переход к работе с агентами — разные шаги. Можно оплачивать сильную модель и по-прежнему просить её поправить текст письма. А можно поручать большую и сложную задачу целиком: разобрать материалы, выполнить несколько шагов и подготовить результат, который ты проверишь. Сама по себе подписка этого перехода не делает.
При этом не всем нужен ChatGPT. Кому-то вполне хватает бесплатной версии, а кому-то и она не нужна. Платная подписка и агенты тоже нужны далеко не всем — всё зависит от задач.
И из успехов в коде и математике ещё не следует, что агент так же хорошо решит любую задачу руководителя. Там особенно важна возможность проверить результат: код можно запустить, а качество стратегии таким способом не проверишь.
Но если вы решаете сложные рабочие задачи и всё ещё уверены, что «ИИ не работает», я бы это перепроверил. Взял одну задачу, на которой он раньше не помог, дал исходные материалы и поручил подготовить ответ — например, собрать из них презентацию для встречи. Затем проверил, что получилось. Если снова плохо — это тоже результат, не надо уговаривать себя, что перед вами прорыв. Но у мнения появится свежая дата.
P.S. Если пробуете через ChatGPT, выберите Work — режим работы над задачей. В меню под полем ввода выберите GPT-6.1 Sol или Astra и глубину рассуждения High, если они доступны вашему аккаунту. Это вариант для сложного анализа: приложите материалы, опишите ожидаемый результат и дождитесь ответ, даже если он думал долго :)
В конце 2024 года на обучении ТОПов я объяснил базу и показал возможности СhatGPT. Руководитель компании удивился: по его прежнему опыту чат не мог связать пару слов, а тут такие возможности. Я спросил, когда он работал с чатом. Оказалось, годом раньше, попробовал и разочаровался.
Первое впечатление вполне могло быть справедливым. Только за год инструмент успел измениться, а мнение о нём осталось прежним.
ChatGPT тогда было всего два года. С тех пор прошло ещё почти два — по нынешним меркам история из эпохи Мезозоя, не меньше)) А вот инерция привычек меня до сих пор удивляет. Мы оцениваем возможности ИИ, иногда даже не уточнив, когда с ним познакомились, чем пользовались и что поручали.
Даже в один и тот же момент люди видят совершенно разный ИИ. Андрей Карпати, исследователь ИИ в Anthropic, написал пост об этом разрыве. Он набросал четыре группы. Числа — его приблизительная прикидка, не результаты исследования, но масштаб различий они передают хорошо.
— Около 6 млрд человек почти не сталкивались с языковыми моделями.
— Около 1–2 млрд изредка используют бесплатные чаты: что-то найти, помочь с текстом и тому подобное.
— Около 20 млн профессионально работают с ИИ-агентами в программировании и математике. По оценке Карпати, они уже видят, как агенты справляются с проектами, прежде занимавшими недели или месяцы.
— Около 5 тыс. имеют доступ к передовым внутренним системам ИИ-компаний.
С Карпати я не совсем согласен. Между второй и третьей группами я бы добавил ещё одну: тех, кто уже купил подписку, но продолжает использовать ИИ как чат для отдельных вопросов. Платный доступ и переход к работе с агентами — разные шаги. Можно оплачивать сильную модель и по-прежнему просить её поправить текст письма. А можно поручать большую и сложную задачу целиком: разобрать материалы, выполнить несколько шагов и подготовить результат, который ты проверишь. Сама по себе подписка этого перехода не делает.
При этом не всем нужен ChatGPT. Кому-то вполне хватает бесплатной версии, а кому-то и она не нужна. Платная подписка и агенты тоже нужны далеко не всем — всё зависит от задач.
И из успехов в коде и математике ещё не следует, что агент так же хорошо решит любую задачу руководителя. Там особенно важна возможность проверить результат: код можно запустить, а качество стратегии таким способом не проверишь.
Но если вы решаете сложные рабочие задачи и всё ещё уверены, что «ИИ не работает», я бы это перепроверил. Взял одну задачу, на которой он раньше не помог, дал исходные материалы и поручил подготовить ответ — например, собрать из них презентацию для встречи. Затем проверил, что получилось. Если снова плохо — это тоже результат, не надо уговаривать себя, что перед вами прорыв. Но у мнения появится свежая дата.
P.S. Если пробуете через ChatGPT, выберите Work — режим работы над задачей. В меню под полем ввода выберите GPT-6.1 Sol или Astra и глубину рассуждения High, если они доступны вашему аккаунту. Это вариант для сложного анализа: приложите материалы, опишите ожидаемый результат и дождитесь ответ, даже если он думал долго :)
🔥13❤10👍1👏1
Что подсмотреть у создателей Claude
Прежде чем фантазировать о внедрении ИИ, я бы посмотрел, какую работу уже изменили те, кто пользуется им каждый день.
Anthropic, создатель Claude, опубликовала исследование работы своей команды. Примерно за полгода, с декабря 2025-го, число изменений кода (коммитов) на инженера выросло в 5,1 раза, обработанных договоров на сотрудника юридической функции — в 3,1 раза, сделок на продавца — в 1,7 раза.
С кодом всё ожидаемо. Но договоры и продажи уже гораздо ближе к тому, чем занята обычная компания.
Один продавец рассказал об автоматизации подготовки писем и работы с CRM. Другой — о том, что освободилось время на личное общение с клиентами. Здесь понятен смысл внедрения: убрать часть работы вокруг продажи, чтобы больше времени осталось на самих клиентов.
Конечно, это Anthropic. Фанатики ИИ в хорошем смысле :) Они сами создают Claude, а их бизнес за это время быстро рос. Весь прирост записывать на счёт ИИ нельзя. Переносить эти множители в бюджет своей компании я бы не стал.
Но конкретную работу у них подсмотреть можно. Выбрать похожую задачу под нужный бизнесу результат и проверить её у себя, учитывая время на настройку и проверку.
И заранее решить, куда пойдут выигранные часы. Можно быстрее заполнять CRM и так и не добраться до клиентов, на которых раньше не хватало дня.
У первого лица здесь своя работа: определить цель, назначить ответственного и выделить время на пробу. Надеяться, что команда сама всё придумает и перестроит, я бы не стал.
По исследованию собрал руководство на пяти страницах: где искать первую задачу, почему после ускорения работа может упереться в человека и на что выделить время при внедрении.
Прежде чем фантазировать о внедрении ИИ, я бы посмотрел, какую работу уже изменили те, кто пользуется им каждый день.
Anthropic, создатель Claude, опубликовала исследование работы своей команды. Примерно за полгода, с декабря 2025-го, число изменений кода (коммитов) на инженера выросло в 5,1 раза, обработанных договоров на сотрудника юридической функции — в 3,1 раза, сделок на продавца — в 1,7 раза.
С кодом всё ожидаемо. Но договоры и продажи уже гораздо ближе к тому, чем занята обычная компания.
Один продавец рассказал об автоматизации подготовки писем и работы с CRM. Другой — о том, что освободилось время на личное общение с клиентами. Здесь понятен смысл внедрения: убрать часть работы вокруг продажи, чтобы больше времени осталось на самих клиентов.
Конечно, это Anthropic. Фанатики ИИ в хорошем смысле :) Они сами создают Claude, а их бизнес за это время быстро рос. Весь прирост записывать на счёт ИИ нельзя. Переносить эти множители в бюджет своей компании я бы не стал.
Но конкретную работу у них подсмотреть можно. Выбрать похожую задачу под нужный бизнесу результат и проверить её у себя, учитывая время на настройку и проверку.
И заранее решить, куда пойдут выигранные часы. Можно быстрее заполнять CRM и так и не добраться до клиентов, на которых раньше не хватало дня.
У первого лица здесь своя работа: определить цель, назначить ответственного и выделить время на пробу. Надеяться, что команда сама всё придумает и перестроит, я бы не стал.
По исследованию собрал руководство на пяти страницах: где искать первую задачу, почему после ускорения работа может упереться в человека и на что выделить время при внедрении.
🔥13❤5👍2👏2