Рынок наводнен AI-сгенерированными изображениями. Каждый день тысячи менеджеров создают иллюстрации для презентаций, контент для соцсетей, визуалы для маркетинговых материалов. Но мало кто задумывается о юридической стороне вопроса: а можно ли эти картинки использовать коммерчески? Кто их владелец? И что, если завтра платформа или конкурент предъявит претензии?
Читать полностью
Представьте: вы – менеджер по закупкам. Каждую неделю выбираете поставщиков из списка, который сами же и составили. Три-четыре знакомых компании. Привычные условия. Понятные риски.
А теперь представьте другую картину: AI анализирует рынок и предлагает вам 12 вариантов, включая поставщиков, о которых вы даже не слышали. С прогнозом цен на полгода вперёд. С оценкой рисков по каждому. С рекомендацией оптимальной комбинации.
Вы по-прежнему принимаете решение. Но выбираете из меню, которое не вы составляли.
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.
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.
Мы в mysummit.school постоянно отслеживаем исследования об использовании AI – нам важно понимать, где реальность, а где хайп. В предыдущей статье мы разбирали данные Stanford о 37% использования AI. Теперь у нас есть два свежих исследования с противоречивыми выводами – и это противоречие многое объясняет.
Мы в mysummit.school постоянно следим за исследованиями в области AI – не ради красивых графиков, а чтобы понимать, как на самом деле люди используют искусственный интеллект. И вот свежие данные от Stanford University и WFH Research за ноябрь 2025 года, которые стоит обсудить.
79% российских компаний в 2024-2025 годах экспериментировали с ChatGPT API, но только 11% реально внедрили его в продакшн – по данным аналитиков Yandex Cloud. Остальные 68% застряли на этапе proof-of-concept, потратив от 100 тысяч до 2 миллионов рублей впустую.
В конце 2024 года я интегрировал ChatGPT в систему поддержки клиентов одного интернет-магазина. Ожидали сократить нагрузку на операторов на 70%. Реально получили 23%. Парадокс, не правда ли?
Проблема оказалась не в качестве ответов модели, а в том, что клиенты задавали вопросы иначе, чем мы прописали в промптах. Пришлось переделывать всю логику.
В этой статье – пять рабочих паттернов интеграции ChatGPT API с кодом на Python, которые я протестировал на реальных проектах в 2024-2025 годах. Без хайпа: что сработало, что провалилось, и сколько это стоит на самом деле.