Круглый стол. На сцене — Кирилл Мозалёв (red_mad_robot AI), Женя Смолькин (Lab Industries / Henkel) и Константин Куликов (Альфа-Банк).
Три вещи, которые зацепили.
Константин из Альфа-Банка сказал штуку, над которой я потом долго думал. Менеджеры принимают ИИ лучше экспертов. Почему? Менеджеры привыкли делегировать — им нормально «ставить задачу» машине. А эксперт всю жизнь делал руками. Ему физически сложно отдать контроль. Парадокс: чем выше экспертиза — тем выше барьер входа.
Женя рассказал про хакатон внутри Lab Industries: 110 участников, 13 команд, 4 месяца. Мы с командой его проводили — обучали, помогали собирать агентов, трекали прогресс. Из 13 кейсов 6 дошли до финала. Служба качества генерировала изображения дефектов упаковки для роботов. Закупки собрали систему, которая сама координирует цепочку поставок. Конкретные цифры: задача с 2 часов сжалась до 45 минут. Ответ от закупок — раньше от 15 минут до трёх дней, теперь мгновенно.
Кирилл обозначил тренд 2026-го: не отдельные ИИ-ассистенты, а системы, где несколько ИИ-агентов работают вместе. 2025-й был годом агентов, 2026-й — год агентов, которые обращаются к другим агентам. Пример провала: одна такая система сделала 10 000 попыток согласовать дизайн кнопок. Поэтому вместо одного большого универсального агента — набор маленьких специализированных, каждый делает свой кусок.
—
Где ИИ уже реально зарабатывает? Кирилл назвал три направления: контент (маркетинг, тексты, видео), офисная работа и поиск информации, разработка софта. Самый ощутимый эффект — там, где час сотрудника стоит дорого. Типичный прирост — 30-50% по скорости. Не потолок, а средний результат по реальным проектам.
—
Из чата: «Перестал искать через ИИ, часто ошибается. Что реально работает?» Кирилл: ИИ хорош для исследований, где много шагов и материалов. Для конкретного адреса Google быстрее. Лайфхак: скажи модели «основывайся только на надёжных источниках» — сразу отсечёшь мусор.
Вопрос из чата про безопасность данных — могут ли провайдеры использовать загруженное? Кирилл: чувствительные данные — в локальные модели. А идея сама по себе ничего не стоит, важна реализация. Мы в AlpinaGPT, кстати, видим то же самое — корпоративные клиенты начинают с этого вопроса, и правильно делают.
Спросили про джуниоров: если Cursor за $200 в месяц делает ту же работу, есть ли смысл нанимать? Кирилл: никто не убирает человека. Требования просто растут — теперь надо мыслить архитектурой, а не строчками кода. Новый уровень абстракции.
Запись • Транскрипт • Саммари
🔥 — полезно ❤️ — уже знал
➡️ Готовим ИИшницу ⬅️
#ИИТрансформация #круглыйстол
Оригинал: пост в Telegram · подписаться на «Готовим ИИшницу»