Статьи об искусственном интеллекте, машинном обучении и применении ИИ в бизнесе
«Ты – опытный Python-разработчик». «Act as a senior HR specialist». Такие фразы вы видели тысячу раз. Но работают ли они? Или это психологическое плацебо для пользователя?
Спойлер: работают. Но не так, как вы думаете.
Читать полностью
AI-артист Breaking Rust возглавил чарт Billboard Country Digital Song Sales. На его странице в Spotify –небритый мужчина в стетсоне, похожий на Дэвида Бекхэма из рекламы парфюма. Одна проблема: Breaking Rust не существует. Его голос, музыка и даже фотография сгенерированы искусственным интеллектом.
Вы когда-нибудь получали от ChatGPT ответ, который был «ну такое»? Вроде бы верно, но слишком общо, скучно или вообще не то, что нужно. Вы не одиноки – это одна из самых частых жалоб на генеративный AI.
Проблема не в нейросети. Проблема в том, как мы формулируем запросы.
108 тыс. просмотров. 481 пост. 69 дней эксперимента. 15 разных AI-моделей.
Два месяца назад я загорелся идеей: а что если полностью автоматизировать SMM в Threads с помощью AI? Написать код, который будет сам находить новости, генерировать посты, оценивать их качество и публиковать – без моего участия. Идеальная машина для контент-маркетинга.
Компании вложили $30–40 миллиардов в генеративный ИИ. ChatGPT используют 80% организаций. Пилотные проекты запускают все, от стартапов до Fortune 500. Заголовки в LinkedIn кричат о революции. Но вот что показывает исследование MIT NANDA из 300+ проектов внедрения: 95% организаций получают нулевую отдачу от инвестиций в корпоративный AI.
Традиционные подходы к образованию перестают работать. ИИ пишет эссе и сочинения за минуты – и это навсегда изменило смысл креативных заданий в школах. Запрещать нейросети не получается, изоляция от технологий не работает. Вопрос не в том, использовать ИИ или нет. Вопрос в том, как использовать, чтобы технология развивала навыки учеников, а не заменяла их мышление.
Пока корпорации тратят месяцы на согласование внедрения Microsoft Copilot или разработку собственных LLM, проектные менеджеры (ПМ) уже живут в будущем. Они не ждут. Они открывают ноутбук, логинятся в личный аккаунт ChatGPT Plus или Claude Pro и решают задачи за 15 минут вместо четырех часов.
Этот феномен получил название BYOA (Bring Your Own Agent) – по аналогии с BYOD (Bring Your Own Device). Это ситуация, когда личные инструменты сотрудника превосходят корпоративные по мощности, гибкости и скорости.
Dejan.AI совместно с Anthropic провели исследование того, как профессионалы на самом деле используют искусственный интеллект на работе. Опросили 1 250 человек: обычных сотрудников, креативщиков и учёных. Результат? AI – это не автономный агент, который всё сделает за вас. Это младший стажёр, которому нужна постоянная проверка.
Мы в mysummit.school уже разобрали Stanford (37% личное использование), Brookings (57% используют, 19% видят результат), Wharton (82% руководителей еженедельно) и Gallup (45% хотя бы раз в год). Dejan.AI добавляет новый ракурс: как именно люди встраивают AI в рабочий процесс и почему большинство относится к нему с осторожностью.
Gallup – одна из старейших социологических служб в США – опубликовала свежие данные об использовании искусственного интеллекта американцами в 2025 году. Мы в mysummit.school уже разобрали Stanford (37% личное использование), Brookings (57% используют, но только 19% видят результат) и Wharton (82% руководителей используют еженедельно). Теперь у нас есть данные Gallup – и они показывают важный тренд: использование растёт, но медленнее, чем кажется из хайпа.
Третий год подряд Wharton School of Business и GBK Collective изучают, как американские компании внедряют генеративный ИИ. Свежие данные за октябрь 2025 показывают: технология перешла из стадии экспериментов в ежедневную практику. В предыдущей статье мы разбирали разрыв между использованием AI рядовыми сотрудниками (19% видят результат) и корпоративными проектами (80% успешны). Новый отчет Wharton показывает, как именно компании достигают этих 80% – и почему результаты различаются по отраслям.