Тихая возможность в автоматизации рабочих процессов на базе ИИ

Недавно я прочитал статью о том, как использовать Хэштег#n8n для автоматизации рабочих процессов на базе ИИ в низкотехнологичных компаниях, и она сильно откликнулась в моём опыте.

! ?️Большинству бизнесов не нужен «ИИ повсюду», вместо этого акцент на простой повторяющейся автоматизации рабочих процессов может повысить эффективность компании.
Им нужно:
• 🤝 Меньшее количество ручных передач
• 📂 Меньше таблиц и шагов копирования-вставки
• 💻 Системы, которые реагируют, а не просто выполняют

Работая практически с n8n + ИИ, я увидел, что даже простые автоматизации могут устранить ежедневные трудности — синхронизация данных, обогащение решений с помощью ИИ и возможность небольшим командам работать с гораздо большим рычагом.

Интересная часть — не сама технология.
Вопрос в том, насколько доступной стала такая автоматизация.

ИИ не обязательно должен быть сложным, чтобы быть полезным.

Три ключевых сигнала 2026

Стратегический понедельник

Сигнал 1: Великий раскол (The Great Fracture)
Средний сегмент исчезнет — рынок разделится на два полюса без переходной зоны.
› Принять жёсткое решение: для какой стороны раскола строим продукт (не обсуждение, а решение с распределением ресурсов)

Корпоративные расходы на AI достигнут $2.5 трлн, но 63% потребителей не видят необходимости в AI → бедност разума → эконом сегмент.


Сигнал 2: Премия за человечность (The Human Premium)
AI коммодитизирует скорость, эффективность и стоимость
Доверие становится единственным настоящим конкурентным преимуществом
Доверие теперь проблема supply chain — потерять легко, купить обратно невозможно

Сигнал 3: Пост-социальная эра (The Post-Social Shift)
Публичные платформы умерли, 96% аудитории не увидят контент без оплаты
Реальное влияние мигрирует в приватные каналы: newsletters, Discord, SMS-списки, закрытые комьюнити
Массовый охват работает только для охватов, настоящее вовлечение в "темных" каналах

Маркетолог показывает как Claude управляет проектом

Всё просто. MCP с Asana + Claude

Даже женщины уже разобрались

Кривой интерфейс при вайбкодинге большого кол-ва экранов — та ещё проблема

ИИ забывает контекст, даже если md описаны, есть гайдлайны, то всё равно наблюдаются проблемы. Благо в Антигравити есть DOM парсер, для Вrowser Use Tool в отладчике, но Антигравити весьма ограничен по миру (меня уже банили), поэтому нужны альтернативы (особенно тем, кто пишет в Cursor / Claude Code).

Notte — унифицированная инфраструктура для создания веб-агентов на базе ИИ. Платформа решает главную проблему современных LLM: они плохо «видят» и понимают сырой HTML веб-страниц. Notte преобразует веб-интерфейсы в структурированные карты данных (structured maps), понятные для ИИ, и берет на себя всю «грязную работу» по обходу блокировок, капч и масштабированию браузеров. Это слой-посредник, позволяющий превратить любой сайт в API для вашего ИИ-агента

УТП №1: ИИ-зрение и восприятие DOM: Notte не просто скачивает HTML, а использует «слой восприятия» (perception layer), чтобы перевести визуальный интерфейс сайта в текстовую карту, которую легко обрабатывает LLM. Это снижает количество галлюцинаций модели при навигации

УТП №2: Платформа предоставляет готовые headless-браузеры, которые уже настроены на обход детекторов ботов (stealth mode), решение капч и ротацию резидентских прокси.

Фича: Notte дает визуальный интерфейс (Studio), где можно смотреть, как агент взаимодействует с сайтом в реальном времени, и править его логику

+ Serverless по принципу докера (пишете логику агента, а Notte управляет масштабированием сессий. Это позволяет запускать сотни агентов параллельно без настройки собственных серверов)

Сценарии:
- парсить то, что не имеет API / закрыто от парсинга (сбор профилей с LinkedIn, мониторить упоминания бренда в закрытых группах)
- может заходить на корпоративные порталы (где нет API) и заполнять типовые формы за сотрудников
- авто сбор резюме с работных сайтов и их первичная фильтрация по критериям

Я щас решаю такую задачу: web.telegram.org → Notte навигирует, вытаскивает историю → LLM анализ → n8n → отчёты в Telegram/Notion .

Опубликовал статью:

Как мы перестали терять 40% звонков и причём тут ИИ

1. ИИ не даёт потерять звонки
2. ИИ выявляет ЧТО влияет на CR в закрытие сделки (сентимент) → формирует список → отправляет в маркетинг отдел → они меняют креативы / сниппеты
3. А/В тест скриптов в реальном времени (думает КАК лучше общаться с клиентами)
4. ИИ моментально шлет клиентам персональные follow-up (SMS/email) и по содержанию разговора закрывает «окно намерения» и ускоряет сделку.
5. ИИ ОКК (контрль кач-ва) — оценивает стиль общения (приветствие, паразиты, работа с ценой) и даёт точечные рекомендации, что повышает конверсию и NPS
6. Готовит темы для коучинга команды по реальным диалогам

🔗 Статья

У McKinsey уже 25 тыс. ИИ-агентов

Это на штат из 60 тыс. сотрудников. ИИ агенты поддержки 60k консультантов.
Каждый получит минимум одного агента. Это повышает эффективность, автоматизируя анализ и задачи, с планами на полное покрытие для трансформации консалтинга.

Типы которые внедрили:
- Copilot-агенты (индивидуальные): по сути ИИ помощники
- Copilot — для черновиков, кода или поиска знаний.
- Agentic workflow: Оркестраторы процессов
- Gen AI-native агенты для доменов (например, AI-системы customer service)
- AI-virtual workers: "виртуальные сотрудники" — выполняют целые функции автономно.
- AI-native enterprises: вплетены в всю модель компании, перестраивая процессы end-to-end.

Архитектура
- Agentic AI Mesh от QuantumBlack. Ключевые компоненты: оркестрация (LangGraph, CrewAI, Google ADK), фреймворки (Langchain, Autogen, Agentspace), протоколы (Agent2Agent — A2A для коммуникации агентов, Model Context Protocol — MCP для интеграции, Open Telemetry для мониторинга)
- AI Asset Registry для управления промптами/тулами

Примеры агентов и их функций:
- HR: Просеивание резюме
- Юр. задачи: Проверка контрактов — разбирают документы, выявляют риски, предлагают правки на основе обратной связи от юристов. Пример: В сервисе альтернативного разрешения споров агент фиксирует правки пользователей, категоризирует отзывы, обновляет промпты и базы знаний для эволюции юридической экспертизы.
- Агенты для продаж и маркетинга: Составление email для продаж на основе данных о клиенте. Также используются для онлайн-кампаний: Агент разрабатывает, тестирует и итеративно улучшает идеи кампаний, собирая insights для стратегий, копирайтинга и дизайна.
- Агенты для аналитики и исследований: синтез и компиляция данных (data compilation), генерация графиков (сгенерировано 2,5 млн чартов за 6 месяцев). Сохраняют 1,5 млн часов в год на поиске и синтезе.
- Агенты для финансов и рисков (compliance, KYC)
- Агенты для разработки и модернизации legacy систем
- Агенты для клиентского сервиса

Innovating with AI

Купил курс Роба Говарда - Innovating with AI, профессиональный ИИ консультант, который обучает внедрению ИИ в бизнес-процессы.

Давно за ним наблюдаю. Впервые узнал про него от Dru Riley (фаундер Trends.vc).

Роб — генеральный директор HDC , компании по веб-разработке, которая обслуживала Гарвардский университет, Массачусетский технологический институт, Всемирный банк и Marriott. Его ПО использовалось для создания более 100 000 веб-сайтов, включая сайты Intel, Facebook

==

К слову, ИИ консалтинг в tier-1 странах cр. чек ~10 000$. Рынок огромный, всем надо. Экспертов крайне мало

OpenWork — Open-source альтернатива Claude Work

десктопный агент, который автоматизирует рутинную работу на вашем компьютере (macOS, скоро Windows). Он умеет управлять файлами, создавать документы и искать информацию в браузере, работая локально. Вы используете свои собственные API-ключи (xAI, OpenAI, Anthropic, Gemini) или полностью бесплатные локальные модели через Ollama

== Кейсы применения ==

1. Маркетинг - сбор информации о конкурентах: агент сам серфит сайты и собирает сводную таблицу цен и фич в Excel.
2. HR - первичный скрининг: агент проходит по папке с 100+ резюме (PDF/Docx), выделяет кандидатов с нужным стеком и формирует шорт-лист.
3. Продукт - анализ User Voice: агент читает папку с транскриптами интервью и выгружает топ-5 проблем пользователей в Notion-формате.
4. Продажи -подготовка к встрече: агент ищет последние новости о компании-лиде, проверяет их годовые отчеты и готовит "разбиватель льда" для звонка.
5. Operations - наведение порядка: агент сканирует папку "Загрузки", переименовывает файлы по их содержимому (например, "Договор_ИмяКлиента_Дата.pdf") и раскладывает по папкам

СВДГ во время ИИ бума

минутка рефлексии после просмотра 100+ ютуб англ. роликов про ИИ в Вскр за последние 2 недели.

Отмечу что маньячить тему ИИ ооочень тяжело: 60 стр. А4 только текстовых новостей + 50+ ютуб роликов (это с учетом того что я жестко фильтрую авторов, добавляю только тех, кого рекомендуют умные чуваки)

(Если хотите получить доступ к 2 этим тг каналам с отобрным видео и постами — напишите мне в ЛС)


какой вывод я могу сделать?

Если вы сейчас не откроете свой разум всему, что происходит, просто потому что вы скептически к этому относитесь и отталкиваете это, это не значит, что этой революции не произойдёт.

Этот год будет просто сумасшедшим. Люди жалуются мне в личных сообщениях: как мне с этим справиться? Как мне это сделать? Как мне то сделать?

Единственные способы — принять это, принять скорость и понимать, что LLM не исчезнут. Мы никогда не вернёмся назад. Пузырь не лопнет. Всё будет только ускоряться. Чем более квалифицированы вы, тем больше шансов что у вас будет работа = вы будете зарабатывать деньги.

Если у вас еще не развился СДВГ, это вопрос времени.

54% руководителей ждут увольнений из-за ИИ

Отчёт WEF «Four Futures for Jobs in 2030» (январь 2026)

Доля задач, выполняемых ИИ, доходит до 90%. Люди управляют портфелями ИИ-агентов и становятся «agent orchestrators». Об этом писал в 2025: ​Будущее менеджмента в эпоху ИИ. Пипл менеджеры vs Менеджеры моделей

==

Из опроса 10 000 руководителей:
- 54% ожидают, что ИИ вытеснит рабочие места
- 12% верят в рост зарплат
- Спрос на AI literacy вырос на 70% за год

Прибавка к зарплате для AI-ready специалистов +56%.

WEF даёт 9 стратегий, но суть одна: учите ИИ, встраивайте в работу, масштабируйте то, что работает.