AiPassportPhotos позволяет легко создавать фотографии для удостоверений личности, не выходя из дома.

Экономичное и быстрое решение для ваших фотографий для паспорта и визы.

Будущее ИИ продакт-менеджмента

🎙 Jake Brill (OpenAI Head of Product) в свежем подкасте

PM должен уметь управлять не только людьми, но и ИИ-агентами. Это новая компетенция: взаимодействие, координация и делегирование задач агентам.


Компания (openAI) на 90% живёт в Slack, включая интеграцию собственных ИИ-агентов. Это ускоряет ответы и автоматизирует Q&A.

Сначала ИИ-ассистенты отвечали на вопросы, теперь агенты выполняют полноценные задачи (синхронно или асинхронно). Если компания не строит агент-first продукт, она рискует быстро устареть.

PM должен думать о создании «agent-first» продуктов. Иначе продукт быстро устареет и проиграет конкурентам.

Продукты должны поддерживать асинхронные сценарии: пользователь запускает задачу, а результат приходит позже. Это ключевая смена UX.

PRD не исчезнут, но будут дополняться прототипами. ИИ делает их короче и более практичными.

Eval-метрики становятся зоной ответственности PM. PM хорошо понимает, что продукт должен уметь, поэтому именно он может формулировать критерии проверки.

Примеры Eval-метрик в ИИ
· Точность (Accuracy) — % правильных ответов
· Recall / Precision — полнота и точность при классификации
· BLEU / ROUGE — метрики качества текста
· Toxicity / Bias Scores — уровень токсичности/предвзятости
· Deception / Refusal Rate — склонность модели к обману
· Latency & Uptime

Стандартизация MCP важна для будущего. Без неё экосистема рискует раздробиться.

Будущее роли PM:
– прототипирование с помощью ИИ,
– активное участие в eval,
– сохранение ключевых человеческих качеств — эмпатии и лидерства,
– управление ИИ-агентами как новой формой «сотрудников».

Культура в OpenAI:
- постоянный вопрос «используем ли мы наши ИИ максимально эффективно?».
- Планирование гибкое: квартальные планы «карандашом». Ожидается выполнение 60–70%, остальное подстраивается под изменяющиеся приоритеты.
- Метрики успеха Integrity-команды — надёжность и масштабируемость систем, а не прямые бизнес-показатели.
- активное использование Slack, работа в офисе 3 дня в неделю, честные продуктовые ревью без лишнего «гламура», активное «dogfooding» продуктов.
- Культура доверия строится через прозрачность, обмен результатами и поддержку лидеров. Ошибки допустимы — важен честный анализ.
- Эксперименты (A/B-тесты, shadow-mode проверки) применяются широко, особенно для защиты и предотвращения атак.
- Роль Integrity PM особенная: команда участвует почти во всех запусках, работает на фоне (видна только при сбоях), требует низкого эго.
- Чтобы попасть в OpenAI, важно иметь опыт работы с ИИ-продуктами, демонстрировать side-проекты, уметь работать на стыке доменной экспертизы и широты опыта.

8 крутых вариантов использования ChatGPT Agent!

- мониторинг новостей → саммари в почту
- выгрузка данных из веб-сервисов
- поиск вакансий
- заказ продуктов
- анализ данных
- мониторинг цен
- Deep Research

DealOps для ценообразования

В эпоху, когда ИИ пишет код и водит машины, критически важные финансовые решения принимаются в таблицах 1985 года рождения.

DealOps — это операционная система для современного B2B-pricing:
- Автоматическое квотирование: Система анализирует исторические данные, размер клиента, конкурентную ситуацию и выдает оптимальную цену за секунды, а не дни.
- Динамическая адаптация: В отличие от статичных прайс-листов, DealOps адаптирует цены в реальном времени. Конкурент снизил цены? Система предложит контрмеры. Клиент показывает высокую вовлеченность? Можно поднять цену.
- Полная прозрачность: CFO видит каждую сделку, каждую скидку, каждое отклонение от стандарта. Sales получает четкие границы полномочий. Legal автоматически проверяет соответствие контрактов.

Впечатляющие результаты
- Обработано транзакций на $1 миллиард
- Ускорение квотирования в 10 раз (с дней до часов)
- Увеличение среднего чека на 30%
- Снижение churn на 15%
- Клиенты включают Plaid, Airwallex, U.S. Bank


----

Консультации по ИИ

FastMCP: Развертывание сервера MCP с auth из репозитория GitHub

FastMCP Cloud уже здесь с готовой к использованию инфраструктурой ИИ, которая просто работает. Команда FastMCP мгновенно развернет ваши серверы MCP как удаленные аутентифицированные конечные точки для использования с Claude, Cursor или вашим любимым LLM.

MCP Builder Мгновенное создание и развертывание MCP-серверов из любой спецификации API

Расширение Claude для Chrome

ИИ сможет видеть содержимое вкладок, кликать и заполнять формы. Это повысит полезность Claude, так как большинство работы происходит в браузере.

Главный вызов — безопасность. ИИ в браузере уязвим к prompt injection атакам (скрытые инструкции на сайтах, в письмах, документах), которые могут привести к удалению файлов, кражам данных или финансовым операциям без ведома пользака 😁

Записываемся в лист ожидания

↓↓↓

NewsLetter Addicted Solved

Дано:

Задача: отслеживать day-by-day новости / хаки / промпты / интервью про ИИ

Проблема: оочень много рассылок про AI которые нужно читать чтобы быть в теме

Сложность: 1 агент не решит уникальные задачи. В каждой рассылке интересно что-то одно (только я знаю что мне интересно в каждой из них)

Решение: pipeline из агентных связок + уникальные structured prompts

Output: happy human ☺️

===

да, можно в разы проще через MCP коннекторы, но есть пара идей как это дальше преобразовывать в $$ , поэтому так 🙂


----

Консультации по ИИ

Почему 95% ИИ проектов проваливаются?

И почему я не хочу быть СРО ИИ продукта

Во-первых — основные выгодополучатели от ИИ это не корпорации, а конкретные люди.

Во-вторых — мы все идем в Web3 и кибернетическую экономику (e/acc). Это следующая итерация сетевых и автономных систем

В-третьих — MIT выпустил отчёт: почти все корпоративные кастомные решения на ИИ не доходят до продакшена. 95% — звучит как катастрофа.

Но если копнуть глубже, цифры показывают совсем другую картину.

Что на самом деле происходит
· 80% компаний уже пробовали чат-боты и код-агентов
· 40% внедрили их в работу
· 90% всерьёз рассматривали покупку ИИ-решений

То есть бизнес не тормозит.
Скорее наоборот — есть массовая волна экспериментов.

Где ломаются проекты?
1. Встраивание без перестройки процессов.
Компании спрашивают: «Что из того, что мы уже делаем, ИИ может повторить?»
Но не создают новые рабочие схемы вокруг технологии.

2. Завышенные ожидания.
Многие хотят, чтобы ИИ «само учился» без вложений в данные и настройку.
Реальность: нужно инвестировать в память, адаптацию, интеграцию.

3. Ставка на in-house.
Собственные разработки в два раза чаще проваливаются.
Внешние партнёрства — наоборот, успешнее в 50%+ случаев.

Почему это искажает восприятие
Большинство отчётов считают «нулевой отдачей» всё, что не отражается напрямую в P&L.
Но как измерить рост продуктивности?

· Если разработчики пишут код в два раза быстрее — это «невидимый ROI»
· Если юристы используют ИИ для черновиков контрактов — экономия времени огромна, но в отчётах её нет
· Если врачи (а это 2 из 3!) консультируются с ИИ — это уже изменение практики

Мифы, в которые верят менеджеры
· ИИ массово заменит людей → нет, сокращения точечные
· ИИ уже трансформирует бизнес → внедрение есть, но системные сдвиги только начинаются
· Корпорации медленно двигаются → 90% тестируют решения
· Главная проблема — качество моделей и законы → реальный барьер в интеграции процессов
· Лучшие строят свои решения → факт: кастомные билды проваливаются чаще

Что реально работает
Компании, которые «пересекли разрыв», уже видят:
· снижение расходов на аутсорсинг и агентства
· рост конверсии в продажах за счёт авто-воронок
· разгрузку саппорта и админ-функций

И это на ранней стадии внедрения, когда ИИ ещё «сырой».
Скорость прогресса (от GPT-4 Turbo до GPT-5 Pro за год) — самая высокая в истории технологий.

Вывод простой
ИИ — не магическая кнопка и не одноразовый пилот.
Это новый навык бизнеса: проектировать процессы вокруг инструментов, которые учатся и адаптируются.
95% провалов — это не тупик, а плата за обучение.


----

Консультации по ИИ

↓↓

Еще один крутой LinkedIn MCP — MCP-сервер, который подключает ваш аккаунт LinkedIn к ИИ-помощникам, таким как Claude, Cursor и VS Code.

Поручите им поиск лидов, отправку сообщений, анализ профилей и многое другое — они сделают это через наш облачный браузер, безопасно и автоматически.

Распространенные варианты использования

1. Помощник по автоматизации продаж
- Задачи: найти потенциальных клиентов, проверить их профили, составить персонализированный план взаимодействия
- Пример: искать «инженеров-программистов в компаниях с 50–200 сотрудниками в Сан-Франциско»
- Возможности: анализировать биографию, предлагать полезные сообщения для связи

2. Помощник по подбору персонала
- Задачи: искать кандидатов с определёнными навыками, проверять опыт, отправлять первоначальные запросы
- Преимущество: берёт на себя трудоёмкую часть работы, пока вы сосредоточены на общении

3. Помощник по общению
- Задачи: читать переписки в LinkedIn, помогать отвечать естественно
- Возможности: понимать контекст чатов, предлагать релевантные ответы, отправлять последующие сообщения

4. Помощник по исследованию рынка
- Задачи: собирать данные о компаниях, сотрудниках и их деятельности
- Возможности: предоставлять анализ конкурентов и отраслевых тенденций без долгих поисков

Рекрут на автопилоте

Hivemind — это первая агентная платформа для найма сотрудников, которая автоматизирует весь процесс рекрутинга с помощью ИИ. Платформа превращает традиционную ATS из "таблицы" в живую систему, которая активно работает 24/7: скринит резюме, проводит тестирование навыков, назначает интервью и ранжирует кандидатов.

Skill-based вeттинг — база из десятков тысяч экспертных вопросов для 1,200 профессий

Полная автоматизация — от скрининга резюме до проведения телефонных интервью

Персонализация — ИИ-копилот для живых интервью и автоматическое создание отчетов

Centralized inbox — все процессы, требующие ручного контроля, в одном месте

↓↓↓

Вайб-маркетолог становится маркетинг-ролью № 1

С ИИ вайб-маркетологу не потребуется кросс-функциональная поддержка. Лендинги, видеореклама и аналитика теперь могут выполняться одним человеком при наличии правильных инструментов.

Эта роль не про оптимизацию платных кампаний или переписывание title для SEO.

Речь о построении «фулл-стек» рабочих процессов через весь воронку маркетинга. Представьте: GPT-агенты, которые пишут рекламные тексты; боты, квалифицирующие лидов; лендинги, которые деплоятся сами.

Вайб-маркетологи будут двигаться как хакеры. Используя Retool, Bubble, Zapier и Vercel, они запускают MVP без ожидания помощи от инженеров. Автоматизируют рутину: QA, дашборды, чистку CRM. Соединяют API, вебхуки и LLM в масштабируемые системы — без наращивания штата.

Они усиливают всю команду: внутренние агенты, кастомные тулзы, быстрые эксперименты, плейбуки, прокачивающие всех вокруг. Они приносят вкус, продуктовую интуицию и автономию — способность действовать без лишних согласований.

Отличный вайб-маркетолог — это, возможно, бывший head of growth, который теперь строит инструменты на Gumloop или Lovable. Они уже так работают. И скоро компании будут нанимать только таких маркетологов.

AI-бум разогнал экономику


Компании не просто говорят про ИИ — они тратят на него рекордные суммы. Упоминания ИИ на созвонах с инвесторами выросли в 8 раз, что уже трансформировалось в $375–500 млрд ежегодных инвестиций в инфраструктуру. По данным Минторга США, на ИИ пришлось 25% роста экономики в последнем квартале.

На что уходят деньги:
- дата-центры, чипы, ПО — всё, что нужно для масштабирования
- найм разработчиков и интеграции в бизнес-процессы
- закупки от крупных вендоров (Nvidia, AWS, OpenAI и др.)

Есть ньюснас, 95% компаний не видят реальной отдачи от своих внутренних AI-проектов (данные MIT) и возможно, мы близки к пику инвестиций в инфраструктуру

Чему научились, строя ИИ-аналитика на SQL

Чистого text-to-SQL мало, нужен многошаговый pipeline и подробный контекст: метаданные и контексты решают, верный ли будет запрос.

Реальные вопросы требуют многошагового анализа: планирование → SQL → Python → валидация → визуализация

Бизнес-логика должна быть в семантическом слое, а не в промптах

C чего начать:

Создание мульти-агентной архитектуры
- Агент планирования: декомпозиция задач
- Агент поиска: точное извлечение контекста
- Агент генерации: SQL/Python в sandbox'е
- Агент валидации: проверки и тесты
- Агент объяснения: результаты + следующие вопросы


Оптимизация системы поиска
- Keyword search для точных терминов
- Embeddings для семантических матчей
- Файн-тюнинг instruction-following reranker
- Многоэтапное ранжирование (дешево → дорого)
- Query rewriting через LLM

Production-ready система
- Гибридный роутинг: быстрые/reasoning модели
- Кэширование промежуточных результатов
- Валидаторы и reconciliation тесты
- Continuous evaluation для предотвращения дрифта
- Мониторинг latency и качества

julius.ai — позволяет создавать инсайты за секунды с помощью ИИ-блокнотов, работать с большими файлами без ограничений и создавать визуализации данных. Платформа поддерживает переключение на R, Python или SQL для продвинутой работы

----

Консультации по ИИ

Какой уровень вовлечённости считается хорошим?

Аналитика: Данные более 27 миллионов публикаций в Instagram

Типичный аккаунт.
1. ER: 4,3%
2. Частота: 17 публикаций в месяц (~4 в неделю)
3. Ср. темп прироста подписчиков: 3,3% в месяц
4. Ср. охват поста: 242

🪜 Разбивка показателей вовлеченности по уровням

1. От 0 до 1 тыс. подписчиков: выработайте привычку к постоянству
- ER: 5,2%
- Частота: 13 в месяц или ~3 в неделю.
- Темпы роста: 5,1% в месяц
- Ср. охват поста: 33

2. От 1 тыс. до 5 тыс.: начните масштабировать постоянство
- ER: 4,6%
- Частота: 16 в месяц или ~4 в неделю.
- Темпы роста: 2,5% в месяц
- Ср. охват поста: 185
Самое главное здесь — появляться достаточно часто, чтобы новые подписчики узнавали и запоминали вас.

3. От 5 до 10 тысяч: оптимизируйте контент
- ER: 4,1%
- Частота: 20 в месяц или ~5 в неделю.
- Темпы роста: 2,6% в месяц
- Ср. охват поста: 507

4. От 10 до 50 тысяч: удвойте усилия
- ER: 3,7%
- Частота: 23 в месяц или ~5–6 в неделю.
- Темпы роста: 2,3% в месяц
- Средний охват поста: 1073
- К этому моменту вы уже обнаружили некоторую привлекательность — определенные типы контента или темы постоянно пользуются успехом у вашей аудитории.
- Уровень вовлечённости всё ещё выше медианного в Instagram, а охват превысил тысячи на публикацию.

🟢 Сделайте следующее: пересмотрите публикации, которые вызвали наибольшую вовлечённость и охват, а затем систематизируйте, как вы их создаёте и распространяете. Создавайте повторяемые форматы (например, повторяющиеся серии , шаблоны или хэштеги ), чтобы поддерживать динамику, не изобретая велосипед каждую неделю.

5. От 50 до 100 тысяч: стратегически увеличивайте объем
- ER: 3,6%
- Частота: 31 в месяц или ~1 в день.
- Темпы роста: 1,7% в месяц
- Ср. охват поста: 3090

- 🟢 Что делать: Переход на ежедневные публикации поможет оставаться конкурентоспособными, но это не значит, что нужно жертвовать качеством. Меняйте свои самые сильные форматы, экспериментируйте с вариациями и продумывайте серии или темы, которые удержат вашу аудиторию, не выжигая вас.

6. От 100 тыс. до 500 тыс.: создавайте системы для масштабирования
- ER: 3,5%
- Частота: 47 в месяц или ~1–2 поста в день.
- Темпы роста: 2,2% в месяц
- Cр. охват поста: 7127
🟢 Сделайте следующее: создавайте контент партиями , используйте лучшие материалы в разных форматах и ​​подумайте о привлечении помощи (редакторов, дизайнеров или соавторов) для поддержания единообразия и качества. Акцент смещается с простого создания контента на управление повторяющимся процессом.

7. От 500 тыс. до 1 млн: намеренно расширяйте охват
- ER: 3,7%
- Частота: 101 в месяц или ~3+ публикации в день.
- Темпы роста: 1,5% в месяц
- Ср. охват поста: 37 400
🟢 Сделайте следующее: Расширьте свою деятельность с помощью партнёрств, сотрудничества и кросс-продвижения. Экспериментируйте с трендами стратегически — не гонитесь за всеми, а отдавайте предпочтение тем, которые соответствуют вашей нише.

8. Более 1 млн: поддерживайте и развивайте вовлеченность
- ER: 5%
- Частота: 98 в месяц или ~3 в день.
- Темпы роста: 0,8% в месяц
- Ср. охват поста: 107 224
Преодоление отметки в миллион подписчиков сопровождается парадоксом. Рост замедляется до менее 1% в месяц, но ваша базовая аудитория огромна. В среднем каждая публикация охватывает более 100 000 человек, и, что интересно, уровень вовлечённости возвращается примерно к 5%. Задача смещается с быстрого роста на поддержание качества, связей и доверия в масштабе.

Голосовые агенты без боли. Закат текстовых агентов

Инженеры из OpenAI показали как «речь-в-речь» даёт вам преимущество за 6 месяцев

Все гонятся за ИИ-ассистентами, но реальность упирается в UX, задержку и точность. За полгода голосовые модели перескочили от «медленно и роботно» к «быстро и естественно». Это открывает окно возможностей: вы можете запустить голосового агента, который реально решает задачи клиентов, а не «имитирует диалог»

Классический стек строится цепочкой: распознавание речи → LLM → синтез речи. Три компонента дают гибкость, но платят задержкой и «потерями смысла» на стыках. Новый подход «speech-to-speech» упрощает до одной модели (real-time API): она слушает, думает и говорит в едином контуре. Результат — ниже латентность, стабильнее контекст, заметно «живее» голос

5 ключевых трейд-оффов:
- Задержка: в потребительских сценариях выигрывает «речь-в-речь» — реакция почти мгновенная
- Стоимость: экономится за счёт меньшего числа переходов и делегации на «мини»-модели
- Точность/интеллект: критично в саппорте и операциях, где важнее детерминизм и контролируемые шаги
- UX: голос — часть бренда, важны тон, темп, интонации и прерываемость речи без сбоев
- Интеграции и инструменты: телефония (SIP/Twilio), CRM/OMS, безопасные tool-эндпоинты

Рабочий паттерн: фронтовой голосовой агент на real-time API закрывает «простые» диалоги и по tool-вызовам делегирует «сложное» специализированным агентам. Так вы сохраняете мгновенный ответ и сокращаете стоимость, а сложные ветки исполняете под контролем. Чтобы не терять контекст при хенд-оффах — передавайте краткую сводку состояния диалога

Как настраивать бренд-голос:
- Задайте тон, темп, правила пауз и «уровень энтузиазма» прямо в промптах
- Опишите сценарии диалога стадиями: приветствие → уточнение → действие → подытог
- Начинайте с малого набора инструментов и расширяйте по данным, а не по гипотезам

Оценки качества:
- Наблюдаемость и трейсы в первую очередь
- Ручная разметка реальных диалогов для быстрых улучшений промптов
- Транскрипт-evals для точности заполнения слотов и function-calling
- Аудио-evals для тона/темпа/интонаций, включая способность корректно перебивать
- Синтетические диалоги: два real-time клиента (агент <> персоны) для стресс-тестов на масштабах

Пара чисел для ориентира: 3 компонента в «цепочке» против 1 в «речь-в-речь», 6 месяцев — видимый скачок качества, «debounce» в гардрейлах стартуйте с 100 символов, пример бизнес-логики — возвраты в пределах 30 дней. Делегируйте тяжёлые шаги на o3-mini/o4-mini, чтобы снизить стоимость без потери точности там, где это возможно

Примеры использования
- Консьюмер-сценарии: быстрые консультации, подбор тарифов, рекомендации — берём «речь-в-речь», акцент на UX и прерываемость
- Саппорт/операции: статус заказа, возвраты, изменения — фронт на «речь-в-речь», сложные шаги по tool-вызовам в цепочку с детерминизмом и строгими правилами
- Продажи: предварительная квалификация, запись на звонок, ответы на частые возражения — бренд-голос с контролируемым тоном, A/B вариантов голоса

----

Консультации по ИИ

↓↓↓

System Prompt: Front Desk Phone Agent для Speech to speech модели:

## Identity

Вы — эффективный, безупречный и профессиональный администратор на ресепшене, как ассистент в престижной юридической фирме. Ваша манера сочетает компетентность и вежливость; звонящий всегда чувствует уважение и заботу.

## Task

Принимать входящие звонки, приветствовать абонентов, собирать необходимые данные (включая **уточнение и подтверждение правописания имён**), и оперативно организовывать дальнейшие шаги. Цель — обеспечить безупречный и спокойный клиентский опыт, как у фронт-офиса топ-уровня.

## Demeanor

Сдержанная, уверенная подача; вы излучаете компетентность, оставаясь доступным и дружелюбным.

## Tone

Дружелюбный, но чёткий и деловой. Баланс между формальностью и естественной разговорной речью.

## Level of Enthusiasm

Спокойный и умеренный, с позитивной ноткой — достаточно, чтобы звучать приветливо и готово к помощи.

## Level of Formality

Достаточно высокий уровень формальности. Используйте приветствия вроде «Доброе утро/день/вечер» и завершайте звонки вежливыми формулировками: «Спасибо за звонок», «Хорошего дня».

## Level of Emotion

В целом нейтральный и фактичный. Сочувствие — по необходимости, но фокус на ясности и эффективности.

## Filler Words

Исключить слова-паразиты. Ответы краткие, выверенные, без лишних пауз.

## Pacing

Быстрый и эффективный темп. Вы бережёте время звонящего, но всегда уточняете и подтверждаете важные детали.

## Information Confirmation (Обязательное правило)

Всегда **повторяйте и подтверждайте** ключевую информацию: имя и фамилию (с **буквенным** подтверждением правописания), номер телефона, e-mail, причину обращения, желаемое время.
Пример: «Подтвердите, пожалуйста: *Иван Петров*, П-е-т-р-о-в; номер *+7 999 123-45-67*. Всё верно?»

---

## Recommended Call Flow

1. **Greeting**
   «Добрый день! Спасибо, что позвонили в \[название компании]. Меня зовут \[имя]. Чем могу помочь?»

2. **Purpose & Triage**
   Кратко прояснить цель звонка и определить следующий шаг: консультация, запись, перевод, сбор данных.

3. **Data Capture (с подтверждением)**

   * Имя и фамилия (по буквам)
   * Контактный номер / e-mail
   * Компания (если есть)
   * Причина звонка / контекст
   * Предпочтительное время связи/встречи

4. **Clarify & Set Expectation**
   Подтвердить суть запроса и обозначить дальнейшие шаги и сроки: кто свяжется, когда, в каком формате.

5. **Next Step Facilitation**
   Оформить запись, передать контакт, перевести на нужного специалиста или создать тикет/заявку.

6. **Close Politely**
   «Спасибо за звонок, \[Имя]. Мы свяжемся с вами до \[срок]. Прекрасного дня!»

---

## Style Do/Don’t

**Do:**

* Короткие, точные формулировки
* Чёткие подтверждения информации
* Спокойная уверенность
* Предсказуемая структура диалога

**Don’t:**

* Слова-паразиты, «ээ», «как бы», «ну»
* Сниженная лексика или фамильярность
* Долгие паузы и неопределённость «мы вам перезвоним когда-нибудь»

---

## Micro-Script Examples

* **Переспрашивание имени:**
  «Прошу продиктовать фамилию по буквам, чтобы я записал(а) без ошибок».
* **Подтверждение контактов:**
  «Повторю номер: +7 999 123-45-67. Верно?»
* **Уточнение цели:**
  «Правильно ли понимаю, вам нужна консультация по договору поставки на следующей неделе?»
* **Ожидания и сроки:**
  «Я передам запрос юристу по коммерческому праву. Он/она свяжется с вами сегодня до 17:00 по телефону, который вы указали».
* **Завершение:**
  «Спасибо за звонок! Если появятся вопросы — звоните в любое время. Хорошего дня!»

OpenAI запускает платформу найма и AI-сертификации

Новый сервис подберёт компаниям специалистов, владеющих ИИ, и позволит пройти официальную проверку навыков; запуск расширяет экосистему OpenAI за пределы моделей.

Сервис начнёт работать к середине 2026 г.; машина будет подбирать сотрудников под компании и наоборот, увеличивая охват OpenAI за пределы чатов.

Коротко: пост анонсирует две вещи — OpenAI Jobs Platform и OpenAI Certifications — чтобы напрямую связать AI-грамотных людей с компаниями.

Джоб-борд закрывает проблему поиска и доверия: стандартизованные сертификаты прямо в ChatGPT (цель — 10 млн сертификаций в США к 2030) + база кандидатов = быстрый матч.

Это логично замыкает воронку OpenAI «обучение → сертификация → трудоустройство» и усиливает удержание в их экосистеме.

Акцент на SMB и муниципалитеты плюс партнёрства (Walmart, BCG, Indeed), что расширяет спрос и доступ.

Рыночный эффект — шаг в сторону прямой конкуренции с LinkedIn и HR-платформами, но со ставкой на AI-матчинг.

Для компаний это канал к верифицированным AI-скиллам; для людей — быстрый путь от обучения к работе с потенциально более высокой оплатой.