Как компании используют AI-агентов в бизнесе

Я, наверное, хотел бы сделать акцент, что, а, по моему мнению, скилы надо делать не абы на всё, да, а на те повторяющиеся, вот как твой кейс моделью, да, на те повторяющиеся задачки, которые ты точно знаешь, что тебе надо будет делать вновь.

Если в ноябре там было там большинство там, не знаю, половина программистов такие: "Я там соя ий советуюсь, другие там я на ия пишу", то сегодня там 99% всех людей, которых я знаю, которые являются софтоинженерами, они так или иначе используют агентов там в разной форме. Кто-то чуть-чуть сложнее, кто-то проще.

И ещё важнее возникает вопрос: а что именно делать и что не делать? Вот этот вот это решение, по моему мнению, будет за людьми. По крайней мере, >> у тебя многие фултайм роли заменяются на такую аренду экспертизы, типа, я ценен, потому что без меня я не смог бы решить эту задачу. С другой стороны, эти данные теперь не мои данные, а данные антропика. >> Можно остаться в негативе, да, почему не а можно остаться в режиме, что я могу сделать, чтобы это стало лучше.

А, всем привет. Спасибо, что подключились. Значит, мы сегодня, меня зовут Степан Гершуни, со мной Байрам Анаков. Я попрошу Байрама рассказать тоже пару слов о себе.

А, пару слов обо мне. Я занимаюсь инвестициями в киберфонде. Мы инвестируем в AI стартапы ранней стадии PRIT, Сит, а причём не только в AI. Мы ещё инвестируем в стартапы, которые вообще делают всю экономику программируемой. Мы это называем кибринетическая экономика. Например, AI делает, программируем им то, что вы делаете головой и руками, и мышкой, и клавиатурой. Роботы делают, программируем то, что вы делаете физической силой, там коробки носить, туалеты мыть. А крипта3 делает программируемым рынки финансы, платежи и всю, собственно, экономическую платформу.

Э сегодня тема самоуправляемое компании. А-а, я подумал, что есть такая аналогия с автомобилями. Значит, автомобили у них есть разный уровень самоуправления. Например, ну, были автомобили, там просто обычный, короче, Жигуль, вот у него никакого самоуправления, а потом появился, допустим, ОБС-система или круиз-контроль, и это уже какая-то небольшая кнопочка, которая чуть-чуть помогает сохранить время работы водителя. А потом появилась Тесла. Ну и вот есть уровни, как бы они там где-то прописаны в в законах, в том числе, что такое самоуправляемое как бы а транспортное средство. И мне кажется, сегодня то же самое происходит с на уровне агентов, на уровне бизнеса, на уровне вообще того, что люди делают своей головой. То есть у тебя был Excel, и Excel тебе помогал там складывать циферки, а, и считать финансовую модельку.

Но сегодня я запускаю клоальный кейс, что я делал в пятницу. у меня, ну, венчерными инвестициями занимаемся. Я взял Клода и и научил его делать финансовую модель в Google Sheets. Довольно сложно с дольше всего меня занялось сделать так, чтобы он красиво, значит, всякие оформил там, а, ну, там цветом выделил какие-то столбцы, чтобы, ну, в общем, как бы, чтобы это была не просто точно посчитанная финансовая модель, там с размытием акций, с несколькими раундами, то есть довольно сложная штука, но ещё и презентабель, чтобы можно было там показать. И все такие: "О, наверное, ты сидел всю ночь, эту модельку колупал, а я всю ночь сидел, но я делал скилл для клода". И теперь, соответственно, каждый раз, ну, поскольку эта задача часто э появляется, я могу её повторять. Вот это пример.

А, наверное, прежде чем мы туда пойдём, э, будет классно, если расскажешь пару слов о себе, чем ты занимаешься, что там тебя как бы в этой теме вдохновляет. И дальше как бы такой в свободном формате мы часик пообщаемся.

>> Да, меня зовут Байрам. Мы занимаемся автоматизацией sales функцией. То есть мы, наша цель - это сделать sales отдел автономным. А сразу скажу, до этого ещё идти идти, но вот ориентируясь на те шесть уровней э самоуправляемых автомобилей, мы как раз тоже заземлили этот фреймворк. И я бы сказал, что сейчас наши, а, клиенты находятся где-то на втором, третьем уровне. Сами мы где-то на третьем, четвёртом. И цель, безусловно, вот моя личная - это понять, как построить э вот этот роadap и реализовать его в реальности для того, чтобы добиться ситуации, когда это мечта любого собственника бизнеса, бизнес сам работает, а я я как бы только смотрю, как растёт мой банковский счёт, как сказал один из участников моего курса. И поэтому вот это моя цель, но именно в функции sales, потому что я считаю, что Sales - это центральная функция в любой организации. Вот. Помимо этого я занимаюсь некоторой просветительской деятельностью. Скорее, для меня это попытка, а, отрефлексировать и, а, передать другим какие-то, а, инсайты, а, и вместе с участниками поразмышлять на разные темы.

Вот, например, ты сказал про финансовую модель. Я вчера делал три отчёта для кастомеров. И выглядело это так. Первый я действительно делал, а, а потом в конце первого я попросил просто, а, Клод обернуть прорефлексировать обо всём, обернуть это скилл и уже этот скилл как начальная, скажем так, штука запустил на двух других. Правда, всё равно понадобилось кастомизировать, а, и докрутить, но, грубо говоря, 80% пути мы прошли благодаря первому. И вот я, наверное, хотел бы сделать акцент, что, а, по моему мнению, скилы надо делать не абы на всё, да? А на те повторяющиеся, вот как твой кейс моделью, да, на те повторяющиеся задачки, которые а ты точно знаешь, что тебе надо будет делать вновь. И второе, конечно, что это гораздо более правильная форма организации, вот именно организации, потому что ты получаешь по сути повторяемый процесс, а, между разными контекстами, да? И да, он пока не на 100%, но точно это гораздо лучший способ скейлить процессы и знания людей, как что-то делать, нежели там классические условно SOP и обучение. Вот, наверное, мой фокус такой.

>> Да. Да, супер. А я тогда предлагаю, а поговорить на тему как раз уровня автономности. То есть, ну, мне кажется, очень похожий тезис. То есть, ээ, наверное, как бы почему это важно? Буквально два слова. То есть мне кажется, что этот процесс неизбежен. То есть замена бизнес-процессов ручных, а-а, человеческих на агентов неизбежно по, э, четырём, мне кажется, причинам. Первое - это масштабируемость. То есть, если вы один разделали агента, который может там делать финансовую модельку или делать реarch или отправлять там оферы или дам или неважно там драфте договора, то дальше Ctrl C, Ctrl V, у вас их тысячи. А для того, чтобы сделать 1.000 юристов или 1.000 продажников или тыся, а, не дай бог венчурных инвесторов, а это нужно их десятилетиями обучать и и ещё они там, не знаю, болеют, там уходят декретный отпуск, в общем, куча проблем. Обедать им надо спать. В общем, с людьми сплошные проблемы. Вот это это матабируется, это дешевле. Ну, там где это, потому что там, где это не дешевле, там это никто не будет делать. То есть я не буду делать клода для того, чтобы он мне, а, я не знаю, а же сложно придумать, где я не могу использовать агента. Ну, допустим, там выступал на конференциях, потому что просто для этого непонятно, как это сделать. Вот. И, э, я, кстати, забыл что я ещё хотел сказать. Но это эффективнее, это масштабирумей, это предсказуемее, это навык, который из чего-то, что находится внутри человека, вдруг становится по сути таким API. То есть это квантифицируемо, то есть я просто плачу за то. Я знаю, что чтобы мне сделать landing page, я должен заплатить 3 доллара в виде токенов там десяти реагентам, которые сделают дизайн, там профридинг, валидацию, тестинг, разметку, маркетинг и так далее. А, и мне кажется, что сегодня, ну, вот буквально как будто всё это началось там в ноябре с опуса 45-5. А-а, примерно все компании в мире, с которыми я общаюсь, неважно портфельные компании, у нас внутри, а, какие-то большие, там STPE, блог, Google, а они они вот резко произошло сознание, если в ноябре там было там большинство там, не знаю, половина программистов такие: "Я там соя ий советуюсь", другие там я на ия пишу, то сегодня там 99% всех людей, которых я знаю, которые являются софтнженерами, они так или иначе используют агентов там, в разной форме. Кто-то чуть-чуть сложнее, кто-то проще. И что происходит последние там, наверное, месяца два суперактивно- это то, что это проникает во все функции. Это и продажи, и логистика, и маркетинг, и операции, и продукты, и всё остальное. И это происходит довольно хаотично. То есть часто такой: "О, типа, и яй, мы опоздали, нам нужно бежать. Почему мы это не делаем?" говорит фаундер или директор, э, все такие вокруг него там, ну, и а, ну вот я там в чат GPT там написал в прошлом году, сколько буквы, сколько в в словестробери букв Р. Ну, он мне неправильно сказал, как я ему буду доверять там, допустим, ревю какого-нибудь важного договора. А, то есть у людей как бы есть какоя-то ментальная модель, но часто вот это вот движение происходит очень неравномерно в разных разных областях. И дальше вот эти сами агенты, то есть от них у меня есть агент, допустим, у меня есть агент, который подготовит звонкам, у меня есть агент, который помогает мемы написать, у меня есть агент, который отслеживает трекн компании, но добиться, предсказуемости, надёжности работы, чтобы каждый раз это было прямо, ну, вот настолько же круто, как человек, которому я супер доверяю, м это требует времени, это требует обычно там недель, месяцев как бы постоянного тюнинга. А, и мне было бы интересно поговорить на тему того, как, а, как ты видишь вот эту вот прогрессию, то есть от, э, компании там сотрудника, менеджера, фаундера, который такой, о, типа я, что-то можно сделать до стадии, не знаю, какой сейчас лучший пример. Ну, допустим, там есть польза компания, которая там один человек, куча агентов зарабатывает миллион долларов. в год, а, и, ну, сейчас там у них очень быстро растётR или до уровня там страйпа, когда у них там большая часть пиаров сейчас делаются бэкграунд-агентами, миньонами их называют. Там весь инжениринг по сути переделан. А-а, и, ну, вот особенно особенно мне кажется в продажах интересно, потому что я как бы, честно говоря, не очень понимаю, как как вообще это используется.

Ну, во-первых, я хотел сказать про вот несколько тезисов про самоуправляемые компании и вот это автономные организации. Мне кажется, важно не забывать, что, а, по крайней мере, пока у моделей или агентов нету, а, тот той самой агентности в том плане, что им сложно, а, сказать, что такое хорошо и что такое плохо и что делать. То есть, скорее всего, это говорит человек, даёт задачу. И мне кажется, что даже в той компании, в которой все процессы будут автономные, роль человека будет это что мы делаем и что мы не делаем. Потому что это тоже важный вопрос, когда ты Потому что чего я иногда беспокоюсь, что а когда ты, ну, имеешь возможность делать всё с помощью агентов, вкодить любой продукт, любую идею, это возникает ещё сложнее или ещё важнее возникает вопрос: а что именно делать и что не делать? И вот этот вот это решение, по моему мнению, будет за людьми, по крайней мере, пока это первый тезис.

Второй тезис, что что мне нравится, одна из сил агентов, это то, что если мы можем, вот как ты описал, если мы можем автоматизировать какую-то когнитивную функцию и скейлить её, то мы не только можем скейлить этот процесс, мы можем получить, ну, то, что называется M of N, да, мы можем получить 30 разных результа и выбрать лучший. И мне кажется, это классная возможность, которая не всегда, то есть value от скейлинга не только в том, что мы одно и то же можем прокопировать 30 раз, а что мы можем получить, в принципе, 30 разных альтернатив на какую-то тему. Это может быть разные способы ответить на возражение клиента. Это могут быть разные способы, какой сегмент кастомеров искать. Это могут быть разные способы, как интерпретировать одну и ту же информацию. Ну, например, а можно интерпретировать информацию, что нам сказали, что это предложение нам нерелевантно как отказ, а можно интерпретировать как непонимание. а-а, релевантности и непонимания проблемы, да, которая это, то есть, когда человек не понимает её. И, э, поэтому вот мне нравится в а в возможности автоматизировать когнитивную функцию, что я могу параллельно исследовать большее количество альтернатив. Можно действительно говорить, что они в целом в той или иной мере пока конвертся в похожие, а всё зависит от стартовых условий. Иногда наоборот, чем меньше контекста ты даёшь, тем более разные результаты у тебя, а, получаются. Появляются там формы, как это делать. И в целом э та штука, которая мне нравится. А, а, безусловно, там, учитывая падение стоимости токенов и так далее, всё больше и больше новых задач мы будем подвергать автоматизации. Как может кто-то помнит мой любимый пример с машин-рнинга с эпохи, а, распознавания картинок, когда в китайском туалете, а, туалетную бумагу выдают по фейс сканнингу, чтобы не воровали туалетную бумагу и выдают столько, сколько положено, а, и определяют. То есть мы не видим инсталляции Интелидженса в местах, которые из-за падения стоимости это становится make sense делать, вместо того, чтобы использовать человека, который контролирует этот процесс.

Но возвращаясь к твоему основному вопросу, как я вижу этот путь, вот если говорить прос процессы, то на самом деле мы фокусируемся на B2B Sales. По моему опыту, 70% работы B2B Sales - это достаточно такая административная работа. И эта работа может быть и должна быть автоматизирована. А, поиск лидов, анализ аналитики, анализ звонков, анализ квалификация входящих лидов и так далее и тому подобное. Все эти процессы, они автоматизируемы. И основное наша задача - это высвободить. Если сейчас 30% sales тратит на реальные митинги или онлайнзвонки или просто звонки, то А70 на админную работу, то мы должны перевернуть этот как бы этот это соотношение. И вот многие из моих кастомеров, когда ты им задаёшь очень простой вопрос: "А что, что вы хотите от AI в части sales?" Ответ очень простой. Я хочу, чтобы все мои Слзы, в кавычках Слзы, были такие же, как самые лучшие.

>> Вот как бы А это про то, что ты сказал, что если мы научимся каким-то образом скелить и, э, масштабировать, как бы серийно сделать производство самого лучшего, а, СЛЗА, то вот это то, что нужно многим владельцам бизнеса. И поэтому, э, наверное, путь к автономии, а, по крайней мере, sales организации, а, идёт примерно так. Сначала берутся функции, в которых, э, человек обычно всё, что делает, делает на компьютере без взаимодействия с другими людьми. Ну, самый низковисяй фрукт - это квалификация входящих, э, э, лидов. Э или вот у меня на одном из курсов был, а участник, он у него онлайн-магазин с кучей этих парс, ну запчастей, то есть это десятки тысяч запчастей. И а он реализовал агента, который, собственно, отвечает на запросы потенциальных клиентов по поводу, а, ну, того, к чему они обращаются. И он на этом сократил до секунд время ответа, сэкономил там 1500 баксов в месяц, потому что у него это, то есть я не говорю про какую-то супербольшую компанию, это применимо на как бы когда у тебя интернет-магазин там малого среднего объёма. Но суть в том, что ты начинаешь с функцией, где а или уже коммуникация строится в digital формате, или вообще нет никакой коммуникации с, ну, с человеком. и заменяешь эти функции сначала, а дальше двигаешься по очень простому фреймворку. Это пересечение а импак и повторяемости. То есть, грубо говоря, в первую очередь мы автоматизируем самые повторяемые и самые с точки зрения добавленной ценности или объёма костов, а самые большие операции. Вот в этот квадрант мы идём. И там будет липквалификация, а, или аналитика по продажам, допустим. Но дальше становится сложнее. Вот как как только ты вот эти низковисящие фрукты съел, начинаются сложности, потому что пока, по крайней мере, модели и агенты они ограничены в как в интеллекте, а так и в обратной связи, которая позволяет им самоулучшаться. И наша задача сейчас как разработчиков больше, наверное, разработчиков как дизайнеров процесса, я бы так сказал, процесса самообучения, а, это реализовать вот ту инфраструктуру, которая позволит давать и смотреть в это зеркало. То есть для меня, что такое обратная связь и агенту? Надо ему дать зеркало, потому что вот классный пример. Ээ в конце прошлого года я стал пробовать презентации на свои выступления делать в код-коде. И постоянно, кто хоть раз пробовал эту задачу, а тексты заходят на картинки, картинки сплющенные, слишком много текста и так далее. И казалось бы, никакие там, э, надо было много тратить усилий или самому в итоге открывать и всё это делать. Простая штука. Я ему добавил, э, инструкцию: "Сгенерируй тамбнейлы", да, то есть микро, э, как сказать, ярлычки всех слайдов. Просмотри их и исправь. И вот это добавив в его цикл, а по сути, что я сказал, у тебя есть эта информация, ты просто на неё посмотри, как зеркало, да? Посмотрись в зеркало и причешись. Я утрирую, да? Соответственно, посмотри в И вот наша задача как речеров, дизайнеров этого процесса настроить вот эти инструменты, соединить вот эти источники обратной связи. чтобы дать ему, как вот Илья Суцскевер говорит, а модель хочет учиться, да, дать этому агенту то над чем на чём учиться. И вот я бы сказал, до третьего уровня автономии можно без вот этого автоматизировать, но вот на этом этапе уже возникает то, что сейчас и ты о чём пишешь, называется инженеринг, когда нам нужно дать реализовать инженерные системы, которые поставляют обратную связь агенту о его собственной работе. И пока модельки не так хороши, ну, в плане интеллекта.

>> Да. Да, да. А-а, вот это мне кажется супер интересно, потому что а вот ты сказал, что у многих людей, а, то есть очень часто, чтобы сделать что-то крутое, надо чётко определить цель, куда я как бы мечусь. Иногда эта цель может занять 30 лет, как там Стив Джобс, там вот у него было видение, и ему там 30 лет, потому что технологии не догоняли. Мм, иногда с AI всё происходит, как правило, сильно быстрее, чем люди предполагают. Вот ты сказал, что часто цель - это я хочу, чтобы вот был мой самый лучший сотрудник, его полностью положить в агента и умножить на 10.000 раз. А мне кажется, что можно на самом деле ещё более нужно на самом деле ещё более амбициозную часть цель ставить, потому что если мы исходим из такого, то мы говорим про автоматизацию. То есть автоматизация с помощью машин лернинга каких-то там задач, ну, существует последние там много десятилетий и прекрасно работает. Но это не про создание самоуправляемой компании, это просто про оптимизацию, оптимизацию процессов, как бы, ну, там был была лопата, стал экскаватор. То есть такой подход. Мне кажется, что и я и тут немножко как бы вот в этом смысле кардинально другая модель. Цель не в том, чтобы сделать лучшего сотрудника, а цель в тобы сделать сверхчеловека то, что с помощью сотрудника сделать вообще невозможно.

из продаж у меня был на прошлой, нет, на позапрошлой, по-моему, неделе звонок. А, значит, у меня у товарища, он фаундер банка довольно крупного в Германии. Соответственно, они занимаются продажами битубишными, и они использовали AI агентов, причём там довольно большая система, там миллионы агентов, которые параллельно работают для того, чтобы находить э новых клиентов там. Ну, конкретно у них кейс такой, что, а, типа есть компании зарегистрированные, которые можно там где-то в реестре там в каком-то найти, а есть большое количество предпринимателей, которые, ну, это легально в Германии, которые не являются юридическими лицами. А причём некоторые компании довольно крупные, это могут быть какие-то рестораны, там, не знаю, водители фурт, в общем, а их миллион лишним. То есть это огромный рынок, это миллион компаний, каждый из которых может быть клиентом банку, каждый из которых может быть там миллионы до евро обороты. И они вот использовали агентов для того, чтобы их найти и реально нашли новую точку роста. Потому что эти агенты, то есть как раньше автоматизированные системы там для банков искали клиентов, они заходили в какой-нибудь реестр и там реестры гических лиц и обзванивали фаундеров или генеральных директоров. А а здесь, соответственно, они там пошли там, значит, в Инстаграме, Google Maps, то есть всякие такие места, где как бы бизнес существует, но юридического лица нет. Ты можешь по Google Maps пойти и увидеть, о, типа, там ресторан. Ну, просто я вот глазами вижу, что здесь ресторан, даже если компания не зарегистрирована, но если ресторан есть, значит у него есть касса, значит её надо обслуживать, значит это потенциальный клиент. И получается, что за счёт этого а как бы они, ну, по сути, для себя нашли новую довольно большую как бы нишу на рынке. И я вот в таком формате как бы думаю про всё. То есть, что такое, допустим, не значурный фонд. Венчурный фонд на основе я, ну, венчурные фонды маленькие компании нам проще. А, то есть, ну, когда в компании пять человек, можно сказать: "Всё, там, все используют и все используют". А когда у тебя в компании 500 человек, то вот у меня много знакомых, с которыми я общаюсь, и у них много проблем всякого организационного, такого человеческого, менеджерского. Там кто-то против, у кого-то нет времени, у кто-то не понимает зачем, кто-то там наоборот там настолько в энтузиазме ушёл в, что всё сломал, там все данные компании куда-нибудь утекли. как бы это прям отдельный класс проблем, с которыми, мне кажется, все, а, рано или поздно сталкиваются. Но вот ставить амбициозную цель, а, и как будто вот сегодня сложно придумать сверхамбициозную цель. То есть мне сложно придумать что-то, что является, э, что кажется технически неисполнимым, просто учитывая скорость роста. То есть то, что мне касалось год назад, займёт там 5 лет, оно оно произошло. Вот, например, в случае венчурного фонда у нас там сорсинг, мы читаем там миллион аккаунтов в Твиттере каждый день, из них смотрим, кто там фаундер там ушёл из, допустим, XAI, там начал новую компанию, что-то проект написал, что-то выложил в Гитхабе, значит, автоматический сорсинг, автоматический resarch, автоматический, э, проверка бэкграунда фаундера, автоматическая проверка рынка, а автоматическое как бы сообщение, это давай созвонимся после там подготовка к звонку, после звонка создание мема, после мема, а, соответственно, анализ звонка нашего внутреннего инвесткомитета. Оттуда автоматически у меня выгребаются, значит, вопросы, которые мои коллеги, значит, задают, типа, вот что там надо проверить. У меня есть, соответственно, на следующий звонок уже список каких-то там узких ме мест, про которые мне нужно узнать. Плюс там дополнительный resarch, а плюс, соответственно, когда мы проинвестируем в компанию, каждый звонок с ней записывается. И, э, я скорее стараюсь смотреть не на то, что можно автоматизировать, потому что автоматизировать, если подумать, то можно почти всё, что сегодня делают люди в офисе. Вопрос там, ну, не всё нужно, как бы некоторые вещи просто делаешь там раз в год, и это, наверное, не стоит. А, но для меня вопрос: а что остаётся неавтоматизируемым? И на что нужно как бы на чём нужно фокусироваться. То есть, например, я свою работу больше вижу, а, то есть у меня работа, я не не программист, но при этом вот у меня прямо сейчас открыто терминал, и там открыто четыре терминала: Open CД, Clod, Gumini. И вот они там работают. Ну, сейчас уже закончили, но, в общем, работали полчаса назад. И и я свою работу вижу как такого оркестратора. А, то есть я я у меня есть понимание, куда нужно двигаться для Яй, потому что у них этого нет. Они как бы готовы услужить. Ты им ты ничего не скажешь, они готовы всё делать. Первое у меня есть. Второе, у меня есть какое-то чувство вкуса. То есть я могу сказать: "Вот это как бы вот вот так не делай". Потому что опять-таки у AI задача просто генерировать следующий токен. Он как бы он как ему скажет, он так и будет делать. И третья у меня работа - это как бы как будто вот эти вот новые возможности, которые появились, вот это латентное пространство бизнес-возможностей, попытаться приземлить в какую-то м ну, по сути, как из этого сделать продукт и как из этого сгенерировать какую-то, не знаю, прибыль или ценности или

>> А лучше сфокусироваться сейчас на синице в руках, чем в небе. А, во-первых, что вижу, а, это то, что, например, почему я не совсем с тезисом один человек миллиардная или десятимиллиардная компания. Потому что обычно проблема в том, что вот один человек не знает, какие вопросы задавать, то есть не знает всех вопросов, которые надо задать. Вот лучше, мне кажется, более синица в руках - это я понимаю, на что у меня тратится много времени и денег. Я это автоматизирую, чтобы это делать быстрее и дешевле. Вот такая

очень приземлённая, утилитарная позиция.

Теперь, да, тут на самом деле я просто я хотел, ну, может быть, для слушателей ещё немножко пости, то есть мне кажется, что обе тут как будто есть два немножко разных майндсета. То есть вот, если мы говорим про компанию существующую, ну, даже вот у нас, у нас уже есть компания, у нас уже есть процесс. Всё, что я делаю, по сути, я просто автоматизирую свою работу. Ну, и там коллег.

А особенно, если это enterprise, если у вас там, не знаю, какая-нибуд там поезда, пароходы, тысячи сотрудников, там нужно заполнять какие-нибудь формы таможенные. Ну, конечно, я генты все эти формы будут заполнять там в 100 раз дешевле. Это займёт время, это не заработает с первого раза, но это неизбежно нужно делать, потому что как иначе.

А с другой стороны есть, и я точно уверен, что в среди аудитории есть стартаперы. Вот, допустим, я делаю новую компанию. То есть я, когда делаю новую компанию, вот у нас сейчас мы там инвестируем, да, типа зачем этой компании нужен? Вот если эта компания какая-нибудь там B2B или даже не B2B, какой-нибуд Deepк и так далее, вот им не нужно нанимать маркетолога, но у них будет и я агент, который ведёт Twitter, генерирует классные видео, пишет PR-прасрелизы, отправляет их журналистам, и это закроет 90% э задач по там 5% бюджета. Даже не пяти, а там, а 1% бюджета.

Да, с с с одним только условием. Они должны знать, что им надо это делать. То есть кто-то фаундер этой, он должен знать, принять решение, что это делал. А второе, как ты говорил, он должен иметь вкус говорить: "Этот пост это не мы. Я так не говорю". Если, допустим, он founder voice. И получается, что я с тобой полностью согласен, что вместо со0ка человек теперь нужно четыре. Там нас пять человек, и мне более чем достаточно. Я знаю, когда мне придётся, например, взять юриста, но пока-код плюс я хватает, чтобы это.

Но если ты попросишь код-кода, ты получаешь от от твоего поставщика, твоего кастомера а редлайны к договору и там кастомер делает асимметричный лабиilти, то есть у него лаябиility ограничен, а у тебя нет. С первого паса я тебе гарантирую, если много других проблем в этом документе, тебед не скажет: "Эй, смотри, у тебя асимметричный лабиil, на это ты должен дать обрат". Но поскольку я был в ситуациях, когда я подписывал документы с асимметричным билити, я уже знаю. И вот мой поинт, что, а, нужно вот это нужно знать, какой вопрос задать или нужно знать, какую инструкцию дать. Именно не детально, как написать промт. Нет, я не про это, а про то, что нам надо делать, мы диптех и нам надо делать Twitter. Ну, допустим, если это так, я не знаю, я не делаю диптех. Вот этот направление, а куда автоматизировать, направление, что делать, направление, где имплоить и агентов, я считаю, что остаётся за нами. И чем больше как бы возможностей дел, вот знаешь, как эта книжка Ренж, да, прожиралистов, что а чем больше возможностей что-то делать, тем больше становится делать легко. Ну, например, в любой момент открыть Википедию, это предыдущее, да, поколение, тем больше встаёт вопрос: а что в Википедии открыть условно? И вот мне кажется, что правильный вопрос, правильная модель размышления и копания, вот, по крайней мере для меня, это как мне тренировать скилы, которые позволят мне задавать правильные вопросы и направления, куда применить реагент. Вот я скорее Дада.

У меня у меня интересный такой инсайт. Вот я как бы у меня как будто это вот сейчас красиво формируется идея. Ну опять это пока галлюцинация. Но а мне вот я в 100% согласен, вот есть огромная разница. То есть она как бы она такая нелинейная разница. То есть у тебя с точки зрения цены ты можешь автоматизировать 90% работы, а, и сохранить 90% денег, ну, времени на этом. И это как бы ну не то чтобы просто, но это вот можно сделать сегодня с агентами в очень большом количестве областей, практически во всех функциях. Что-то можно такое найти. Но добиться полной автономности, вот эти последние там 5-10%, даже часто очень 1%, это как бы ээ с точки зрения цены, с точки зрения времени, которое тратишь в месяц на эту работу, это 1%. Ну, например, в случае там венчурного фонда принятие решения об инвестициях - это, ну, даже меньше, это там какие-то там, не знаю, там пару часов в месяц. А, но это решение невозможно отдать агенту. То есть не задать агенту: "Вот держи там 100 млн долларов и проинвестируй, чтобы, значит, мы все, э, чтобы, чтобы они умножились 10 раз." Мм, он, ну, то есть делать можно, он просто сделает плохо. И вот похожее происходит абсолютно везде. Вот эта вот последняя граница автономности, я думаю, что она как будто вообще нерешаема, пока у нас не будет какой-то recursive selfim improvement. То есть там модели сами себя обучать не начнут в разных областях.

И в этом плане я, мы сейчас прорабатываем такую программу типа как акселератора. Я понимаю, что есть огромная ценность именно fractional knowledge, то есть, а вот я, например, у меня есть этот самый, я использую Google Stech, чтобы сделать дизайн, и я понимаю, что мне этот Google Steitch можно бесплатно сгенери он, ну, в смысле, уже я его попросил, он мне сгенерировал 500 макетов. И все 500 макетов в целом прикольные. Они как бы, ну, симпатичные. То есть это не то, что клод, там прямо реально, ну, какая-то есть дизайнерская идея в каждом своя. Или там варе, ну, я писал про про эти все сервисы, но я не могу из них выбрать, потому что я не понимаю, как бы, как оно будет в продукте жить, как из этого дизайн систет выглядеть, как что там хорошо в мобильном телефоне работает, потому что у меня просто ноль опыта в дизайне. И мне нужен, по сути, вот дизайнер, который придёт и на 5 минут, ну или там на 5 дней в месяц скажет, что вот делай вот так. Просто я знаю, поверь мне, как бы ты не хочешь проживать то, что я или там мне придёт юрист и посмотрит на всю ту работу, которую сделал Клод за 2 месяца там, и скажет: "Вот тут как бы точно будут проблемы, как бы попроси его переделать".

И и в этом плане мне кажется, что в создании стартапа и, может быть, даже в бизнесе у тебя многие фултайм роли заменяются на такую аренду экспертизы кратковременную. Да? То есть, то есть не полная автономность, а автономность почти с вот как Tтеesla, она как бы она там нету полной автономности, там всё равно, ну, насколько я сейчас помню, это меняется, но типа там всё равно вот она может там пикнуть и, значит, сказать там, возьмись за руль. Вот вот это был там 10 лет, по крайней мере.

Да. Я я думаю также, как вот с э с дирижёром, да? То есть дирижёр, э, он как бы не может за каждого, наверное, так же хорошо играть на скрипки и так далее, но а его задача знать, как комбинация и темп и ну когда вот он, ну, он даже визуально показывает. Вот сейчас ты погромче грубо говоря, я не спец, поэтому сорри, если кого афнднул э таком таким упрощением. Но суть именно в этом, что его задача - это понимать, как какое место заданный музыкальный инструмент играет в его интерпретации заданные композиции и скоординировать усилия этих, в кавычках, агентов, а, фрекtнали, доступных ему на вот этот выступление. Ведь он, ты знаешь, что там многие кондукторы, многие дирижёры, они, а, твлят и с другими оркестрами играют, да? То есть это в целом вот такая акшal модель. Поэтому я с тобой полностью согласен. И получается, что с одной стороны у нас сильно повышается, а нагрузка сштребования на кондуктора, на дирижёров с другой стороны, а и их фракшal время будет только увеличиваться в стоимости. С другой стороны, э, ну, те, кто исполняет это или, ну, падёт сильно, а, стоимость этой работы, или это будет просто, мм, скажем так, источником, где люди могут взаимодействовать с людьми. Ну, что с музыкой, я считаю, в целом и случилось. Поэтому согласен. Мне кажется, правильная модель.

И, а, вот мне, наверное, интересней, э, такой вопрос: а какую часть вот этого пути мы могли бы пройти быстрее? То есть пути, конечная точка которого 1% самое важное, 99 делают эгенты. Какую часть этого пути мы можем сейчас делать, чтобы быстрее пройти этот путь? Потому что, в конце концов, конкуренция, ну, мы же в итоге хотим зарабатывать на этом, правильно? Конкуренция, а это временная игра. То есть, условно, пока кто-то этого не делает, если я это делаю, я могу как бы получить лучше маржинальность и и все связанные с этим взаимоусиливающие эффекты. Поэтому вот что я сейчас должен делать, а, и как чтобы как можно быстрее двигаться к точке 1 к 99. Вот это самая интересная часть, ну, такая для меня, по крайней мере, этого вопроса.

Да. Да. Ну, я думаю, что это самое важное, потому что это самое такое про деньги, типа, типа о'кей, всё хорошо, как на этом заработать. А, и мне кажется, что этот вопрос можно ещё переформулировать, что что такое mode. То есть, если, допустим, написание кода, да, то есть у нас, очевидно, какие-то пропадают, например, там, ну, не то чтобы каждый, но типа репликация софта становится сильно проще или м там принятие рациональных решений становится сильно дешевле, потому что я могу попросить агента проанализировать 50 вендеров, пообщаться с ними, там, собрать какой-то тендер, провести. То есть раньше это было просто долго и нудно, а сейчас это типа может автоматизировать. И почему бы и нет? То есть даже если я хочу купить там, не знаю, подписку, значит, на премиум там в Телеграме или что-нибуд не знаю, разместить там рекламный пост на на 100 долларов, я могу агенту попросить сделать там, не знаю, написать там 10.000м каналов, собрать с них там расценки, собрать всю статистику, короче, сделать кучу работы, которая, ну, моего времени стоила бы слишком дорого.

А мне кажется, что многие существующих рвов мод вот этих защитных конкурентных как бы защитной конкурентной позиции, они остаются, например, регулиторика. То есть если у вас банк и этот банк имеет лицензию, то с агентами без агентов всё равно у вас банк будет с лицензией, а конкурента будет очень сложно. Там, не знаю, там Ревалют уже там гигантская компания, какие-то сотни миллиардов долларов. И до сих пор они мучаются, значит, у них там нету там лицензии, допустим, в этой самой в банковской лицензии в Великобритании, хотя они вообще, ну, британская компания, они там начали. Вот потому что, ну, как бы бюрократия, она неизлечима. Там агенты, не агенты и там ничего не пот, только инопланетяне спасут.

А ещё, мне кажется, это вот такой вот дата мод. То есть и я вот не очень понимаю, как это сделать, но звучит в целом логично, что если у тебя есть агентская система, например, в инвестициях, у тебя есть, значит, resarch, аа появляются какие-то стартапы, ты с ними общаешься, то есть у тебя появляются какие-то проприетарные данные, которых нет у других, например, общение с фаундерами. Дальше все эти данные я записываю, а каким-то образом анализирую, извлекаю там ошибки и и и и и паттерны и и какие-то секреты, короче, из этого. А то в теории звучит так, что из этого можно встраивать систему, которая будет лучше, чем у конкурентов, потому что мои данные будут лучше. На практике у меня вопрос, потому что как бы есть ощущение, что та скорость, которой может обучаться небольшая компания, и та скорость, с которой Anтропик делает foundation модели на основе тех трейсов, которые я им отдаю, они же видят все мои звонки, они видят все мои вопросы, они видят те вопросы, которые где я поправил опусы. То есть я им говорю: "Ты дурак, в эту сторону не думай, думай в эту". Да, я вроде как своё знание туда как бы, ну, типа я ценен, потому что без меня я не смог бы решить эту задачу. С другой стороны, эти данные теперь не мои данные, а данные антропика, и они их видят в масштабе там миллионов пользователей и миллиардов этих чатов. И вот у меня как бы мне кажется, что вопрос бизнес-модели, маржинальности, где можно заработать, очень сильно зависит от на самом деле, а, стратегического сценария развития модели. Потому что если мы в мире, в котором, э, рекурсивное самоулучшение моделей типа либо уже случилось, либо там случится в ближайшие там 3-6 месяцев, плюс вот этот вот л на трейсах будет давать результат, который будет такой же прыжок, как опус 4 и 45 каждые там, не знаю, полгода или около того или 3 месяца, то как будто [смех] уже мало что поможет. реально нужно получать лицензию банковскую там или ка-нибуд нефте месторождение нефтяное.

Я думаю. Во-первых, ну м есть вот в системе мышления такой принцип, что каждая, а система порождает антисистему. А-а, я думаю, что вот этот сценарий, например, который Тринис опубликовал или который ты говоришь, он, а, в головах действительно людей. И они на это готовят свой ответ. То есть вот почему мне нравится изучать Complexity Theory, да? А потому что очень простоймент у Complexity theory. Из-за того, что действие каждого агента, там агент немножко другое, то, что мы имеем в виду, но из-за того, что действие каждого агента, а адаптивно по отношению к тому, что произошло, б. Рационально ограничено той информацией, которая доступна в этот момент. При определённом минимальном количестве, вот как знаешь, три тела в физике, да, достигается точка, в которой невозможно предиктить э поведение, потому что система настолько сложная, я обернулся, посмотреть, не обернулась ли она, посмотреть, не обернулся ли я. А так параллельно десятки, сотни компаний или тысячи и потребителей, с другой стороны миллионы, то получается, что вот эта система, она постоянно, а, само адаптируется, самоусложняется в какой-то мере. И поэтому, э, ситуации, когда есть э однозначно исполняющий сценарий, мне кажется, невозможно.

А резюме, что я пытаюсь с этим сказать, что на каждой цитрине, как мы и увидели, а будет два ответа от тех, кому надо защищать свой, да, от цитадели и Брок, которым надо защищать свою shareholder value. И из-за этого начнётся ряд подводных действий, которых мы даже половины не видим, которые будут стеснять сценарии, которые подводные действия, ты имеешь в виду, в смысле какое-то проактивное действие или скорее как descent? Просто естественно? Нет. А я имею в виду рациональное в попытке защитить свой бизнес. Ну, например, а оно может быть влияние на регуляторов, оно может быть, а, обеспечение медиа определённого корриджа, оно может быть профсоюзы на натравить. Вот мой любимый кейс из авиации, что механики как бы раньше нужно было лицензию механика, чтобы помогать парковаться самолёту. Ну, то есть как бы ну там не нужна лицензия механика, как ты понимаешь. Но профсоюзы защищали.

И мой поит, что даже если, а, модель на, во-первых, а, ну, крупные организации активно или так, э, проверяют контракты, чтобы на их данных не обучались модели э как бы ну основных лабораторий или же они начинают двигаться, и поэтому растёт бизнес того, что называется он преммоделей и так далее, которые начинают мешать вот этому лупу, который ты описал, да, мешать ему стать реальностью. Поэтому мне кажется, что вот это противодействие, которое будет порождаться вот этим сценарием, оно будет не сделает возможным этот сценарий. А какой, я даже не готов предсказывать, потому что сложная система. Вот я сразу говорю, что это невозможно сделать. из моего предположения. Поэтому как бы не верю, что а модель натренированная на как бы эти заменит полностью весь процесс. Но точно верю в то, что а не только интеллект модели будет, а то есть ценность интеллекта будет снижаться. в смысле intelligence модели. А ценность всех вот этих в широком смысле подпорок харнесов, она будет повышаться, но только не только инженерных харнесов, типа объединить MCP через MCP или CLI одну систему с другой, чтобы агент мог легко ходить между ними, а организационно, а, ну, то есть другие бизнес-процессы, которые, а, ну, нужно будет или нужно менять таким таким образом, чтобы, а, не позволить вот того будущего, что модель любой может купить модель и воспроизвести а самую дорогую компанию мира.

А какие это? Ну там, знаешь, можно на простых вещах, что любой человек в B2B знает, ну, в B2B продажах софтвеare знает, что скопировать софт - это не самая сложная задача с точки зрения Go to Market. Даже VC. Ну вы же вопросы, которые вы задаёте, по крайней мере, с тобой я не знаю, но с другими. Это вопросы про to market, вопросы про атеншены и так далее, то есть про какие-то метрики сшспекты, которые не касаются, а софта. И вот моё мнение, что самые интересные вопросы, как это не только даже дейта моты, а вот какие инфраструктурно бизнес-модели прайсинга и же с ними юридические харнесы мы делаем, когда делаем компанию и нам надо их пересмотреть, чтобы обеспечить так, что имея самую лучшую модель всё равно было невозможно стать достаточным конкурентом для моей компании. Вот это вопрос как бы защитного характера, который я бы сказал. И самое смешное, что если вспомнить resarch вот моего любимого Кристнсона, что он пытался ответить, как большим компаниям защититься от дипшена, да? И вот мне кажется, это тот вопрос, на который сейчас думают многие там стратежи офисеры крупных компаний.

Да, ну у меня как бы мне кажется, что как бы финал плюс-минус очевиден. Ну вот то есть вот куда всё это пускается. То есть там как бы никакого моута уже нет. Ну и, собственно, и ну то есть это как бы, то есть оно не, ну я не вижу как бы вариантов, чтобы этот поезд там кто-то мог остановить, потому что здесь нету какого-то человека, там есть там, не знаю, Илья там или кто-то или Дар или кто-то, кто его там толкнул, но дальше всё, оно едет. И там финальная точка для меня, по крайней мере, плюс-минус, ну, я буду очень сильно удивлён, если она будет какой-то другой, нежели чем просто вот оно всё будет работать и и и как бы и мы будем наслаждаться, а, и ну наблюдать за этим, скажем так. Вот. Но прямо сейчас, с другой стороны, возможности построить миллиардную там или многомиллиардную или стомилрд трионную компанию лучше никогда в истории челочества не было. Потому что любое любая возможность для дизрафшена и построения огромного бизнеса, она построена, она всегда возникает момент, когда появляется новая технология, но ещё у неё нету адопшена. Сейчас появилась самая мощная технология как бы из тех, которые были изобретены за последние, по крайней мере, там аэ сотни лет. И, э, при этом они ещё не коммерциализированы, и можно построить огромное количество там крутых штук. А а как защищаться? Ну да, то есть это как бы это отдельный вопрос.

А мы можем поотвечать на вопросы. Я себе один вопрос записал интересный. А вопрос, что делать? Хороший вопрос. Ответа нету. [смех] Можно ни у кого. В общем, я вот прямо сейчас я вижу два аспекта, которые аэ важны. Первое - это как бы у меня есть друг, который э заметил будет звучать немножко странновато, смешно, может быть, да, но попробуйте уловить, что в глубине, я пытаюсь сказать. Короче, он мне всегда задавал вопрос, типа, как ты выходишь за пределы макс 20 подписки на клодкоде, то есть за неделю? Я, говорит, не понимаю. Вот я прямо сяду, пытаюсь его добить и не получается. При этом он как бы работает в крупной компании, и я ему всегда говорил, что тебе не хватает mental space, cognitive space. чтобы реализовать своё любопытство. Угу. Для которого появился супер инструмент. И не все эти эксперименты чем-то закончатся хорошим. Но я тебе обещаю, что как только вот этот Mental Cognitive Space откроется, а он обычно открывается или ты уйдёшь на длинный отпуск, да, какой-нибудь, или ты уйдёшь из компании. Я не рекомендую уходить из компании, если у вас нету, а, ну, подушки денежные и так далее, но я вам точно говорю, что первая стратегия, которая я бы рекомендовал - это, а, с этими всеми инструментами пытаться решать ежедневно те вопросы, которые у тебя это и ударяться в ограничения, может быть. Но эти ограничения будут вами кровью. написаны, а не абстрактные размышления на тему. Вот, знаете, многие, когда говорят про или возьмите меня полтора года назад, я бы, наверное, тоже говорил, что да, пятый уровень в sales точно сделаем. Но я, когда вижу каждый день какие-то кейсы, когда наши агенты неправильно делают, мы пробуем с помощью модели, чтобы она сама улучшалась, но всё равно нам приходится, вот сейчас недавно был звонок, с Лёшей сесть, читать эти логи и генерировать решения и потом, а, как бы, оценивать их и так далее. И вот этот knowledge, вот этот, а, вот эту как бы близкую коже опыт нерешения или решения какой-то любой задачи, по которой у вас есть экспертиза с помощью AI, вот это сейчас бесценно, потому что оно, во-первых, вы, как сказал один из участников моего курса, на серьёзных сможете отвечать на вопросы, почему это не взлетит, да? А, но можно остаться в негативе, да? Почему не вз? А можно остаться в режиме, что я могу сделать, чтобы это стало лучше. Вот. А на гитхабе моём я сделал плагин, который назвал Clреf. В декабре- январе он имел смысл, вот правда. -э потому что не было этой э самой улучшающейся части про коррекшены, которые это делаете в клодкоде, но сейчас в клодкоде это появляе и я понимаю, что этот плагин, я использовал этот плагин. Да-дада. Вот со к чему, что погружаться руками в этот процесс не короче меньше теоретизировать, больше делать, меньше говорить, почему не взлетит, а больше получить вот этот уникальный собственный персональный опыт и взгляд на решение проблемы. И вот после этого уже сделать зумаа и сказать: "О'кей, а вот что я понимаю, из этого у вас могут появиться гораздо более интересные идеи продуктов, которые решают конкретные проблемы и недостатки, которые есть, и понимание, в какую полочку в своей голове положить опус, положить Gemini, положить чат GPT и так далее. Вот это, наверное, такой вопрос.

Это и второе, что делать - это повышать свою свой exposure к тем типам экспириенсов, которые у модели ограничены. То есть какие это, ну, пока это, во-первых, в основном оффлайнэкспириенсы, да? То есть подумать, как повысить мои мой экспо. Вот, допустим, э я отказываюсь от того, чтобы выкладывать а, короче, проводить вебинары, выкладывать записи, в смысле и продавать запись. Я считаю, что записи - это всё, это уже как бы, ну, это контент, который будет легко создаваться. А вот, а, единственный ценность, которую может принести преподаватель - это в realтайм взаимодействии. И потому что он сам некоторые вещи приходят, доходят до него. Вот, как ты сейчас сказал, я сейчас вот эту мысль про fractional knowledge, э, этот её ты же её, потому что у тебя какой-то тести knowledge, ты решаешь в стиче какие-то задачи, у тебя возникает вот этот накапливается в голове вот этот проблемный спейс, который потом спускается на конкретное решение или конкретную фразу, концепт, который, а, ращается. Поэтому, резюмируя, а повышать вот с одной стороны руки погружать глубоко внутрь, чтобы лично на своей коже понимать, где и делать зумаа, а второе подумать, какие экспириенсы а ограничен доступу моделей и повышать свой экспорс к этим экспириенсам. Travel, выступление, общение в оффлайне и так далее и тому подобное.

А вот мне кажется, что, ну, я бы, наверное, ту же самую мысль просто, то есть как бы будет ли, если ваша работа заключается в том, что вы там делаете что-то мышкой и клавиатурой, то ваша работа рано или поздно неизбежно будет как бы автоматизирована. Нету ничего, там депутат, президент там, ну, типа просто вопрос времени. И, ну, понятно, что каких-то профессий слишком мало, чтобы их автоматизировать и, мм, э-э, там, наверное, это это останется. Но типа как, то есть, вот, ну, у нас есть как бы бизнес-контекст, да, вот мы говорили там, как строите и венчурный фонд, как строите A ий в продажах, как строить, а я и в банках, как строить, да, это всё такие, ну, как бы скучные вещи, но их надо делать, потому что они там позволяют миллионы долларов аа а заработать, значит, компаниям. А вот на персональном уровне кажется, что что вам гарантирует незаменимость ближайшие там 3 года, ну пять, не знаю, сколько это продлится, это если вы будете в компании человеком, ну там в компании, в команде, не знаю, среди кофаундеров, человеком, который больше всех

просто времени, часов потратил, значит, общаясь с Клодом, потому что если вы знаете, то есть условно вот там отдел продаж, да, вот там его автоматизируют, но вы знаете, как конкретно что, ну, какие скилы там на гитхабе, если ты зайдёшь сегодня и попросишь там дай мне, э, там SDR каких-нибудь скилов, их там будет, я не знаю, 10.000 разных. И 99,999%, ну, короче, все из них, кроме там, может быть, парочки, они абсолютно бесполезны, потому что это какой-то промт, который был написан самим Клодом, и просто люди там фармят звёздочки.

А поэтому как бы если вы руками попробовали, сделали 10.000 ошибок и 10.000 отераций и сделали скилл и и он у вас работает вот в вашей там, не знаю, э бизнесе по продаже там, не знаю, каких-нибудь окон пластиковых, мм, то, ну, наверное, всех продажников уволят, на вас оставят. Ну, как бы мне кажется, это самая просто такая очевидная, банальная мысль.

А при этом для меня такой же как бы ответ был бы и для фаундера с поправкой на то, что фаундера, ну, как бы он скорее он должен быть суперглубоко где-то в чём-то одном. То есть он должен быть лучшим в мире. Ну, его продукт, по крайней мере, э в чём-то, чтобы там стать суперуспешным. И не всегда эта вещь может быть автоматизирована. Может быть, это там какой-нибудь, я не знаю, вы там лучше всех умеете продавать там контракты государству, да, и тогда, наверное, я и тут может быть не сильно полезен. Но зато вы можете всё остальное автоматизировать, и ваша компания будет эффективнее, чем конкуренты, потому что вы тратите меньше всех. То есть реально это вопрос же аа кастов и эффективности.

И я вижу, что с кем я общался? А я общался с компа, ну, короче, вот, например, всякие разные там компании на на рынке регулируемых ценных бумаг, да. Вот у меня вчера был звонок очень интересный, аа тоже AI Native компания, она автоматизировала, ну, большую часть своего compliance процесса. И для, то есть, что у них, у них работают постоянно клоды, а, которые постоянно мониторят, значит, во-первых, ну, рынок, состояние рынка, во-вторых, всю регуляцию, потому что сек или всякие там регуляторы публикуют каждый день тонны, значит, макулатуры, и в какой-то момент ты тебе приходит юрист, прибегает: "Ой, нам завтра нужно там, не знаю, все наши 400.000 клиентов там спросить у них там дату рождения их бабушки и всё". И это как бы катастрофа. А почему? Потому что не существует такого бизнес-процесса, который вы могли бы настроить в своём фонде, банки или инвесткомпании, который бы гарантированно читал всё, что публикует всех. А просто это невозможно прочитать руками, потому что а регуляций очень много. Ну или там любой другой регулятор, в какой области вы работаете. Вот.

А >> можно я три тезиса маленьких буквально на эту же тему добавлю? А что мне кажется классный кейс вот в Shopify Reflexive AI, что когда вы просите ресурсы, а вы должны доказать, почему я это не сделает. Вот ведите себе само >> это второе. Когда вы поболтали с клодом на что угодно, если это повторяющаяся задачка, попросите его типа: "А теперь отрефлексируй обо всём, о чём мы болтали, и давай сделаем скилл из-за этого". Вот это вторая вещь, которую, ну, я бы рекомендовал сделать. Мне кажется, вот в этом лежит наша сейчас задача и задавать им вопросы. А про что, что я забыл спросить? То есть какая саморефлективный луп? И не демонстрируем ли мы в этом утверждении как раз те самые антисистемы, защищаясь от обесценивания интеллекта?

А вот я как бы Ну да. Скажи, что думаешь? Ну, на текущий момент мешает объём знаний, которые есть в головах людей, которые ещё не оцифрова. Второе - это интеллект-модели. Вот две два ограничения. Как быстро они будут сняты, я не знаю. Может быть, мы, как люди, начнём защищать свои knowledge и говорить при каждом пункте, что перед тем, как я с тобой говорю, ты должен подтвердить, что у тебя не включена гранола. - а-э, и так далее и тому подобное. Ну, вы поняли идею. То есть я буду активным вот как этот какой-то актёр, а за лицензировал своё лицо от мемов, чтобы оно не по не появлялось в мэмах. Забыл, кто. Ну, то есть он по сути пытается, это такая ласточка в ту же сторону, что возможно, э, то есть, возвращаясь к вашему вопросу, правильный абсолютно вопрос, я себе его тоже задавал и сказал бы, что, а, вот время и стоимость ошибок от незадавания этого вопроса, а вот тот knowledge, который это и есть То есть то, что нам мешает.

И а есть ещё аспекты работы модели, что моделя оче, ну, по крайней мере, текущая архитектура очень path dependent, то есть в зависимости от того, что я до этого ей говорил, она очень сильно предопределяет итоговый результат, потому что она так работает, она предсказывает следующие, >> ну и даже не то, что ты говорил, то есть всё-таки есть, то есть то есть то есть как бы мне кажется такой нудный, но типа технически верный ответ на этот вопрос это просто как бы out of, ну типа out of distribution, как как бы смлинг, то есть, то есть, чтобы я не задал модели, у неё есть определённый притре, то есть это, ну, это статистическая модель, которая выдаёт какую-то дистрибуцию, и получить как бы результат вне этой дистрибуции невозможно. Ну, или там супер маловероятно. Поэтому, если я буду спрашивать там GPT2 или GPT1 там красный, то он следующее слово всегда будет писать зелёный или что-то такое.

>> Но когда там триллионы параметров, всё это немножко меняется. И и и как бы я ещё вот мне кажется, что всё в мире - это machine learning в конечном счёте. То есть то есть в плане того, что э то есть машин - это данные, на которых ты обучаешь какую-то модельку и и ты её как-то можешь провалидировать и, ну, какой-то, в общем, back propagation, который у тебя там работает. А, ну, есть разные механики. Очевидно, что человек у человека механика они немножко другая, нежели чем обучение как бы нейронки. Но а в конечном счёте это всё вот как бы можно упростить до очень простых вещей. То есть у нас есть задача там решить какую-то сложную проблему. Я могу попросить Клода. Клод мне показывает, подсказывает решение. Какой способ, какой единственный способ мне улучшить решение клода? Это дать ему каких-то данных. То есть можно сказать, то есть как у меня сделано, у меня есть клод и у меня есть там субагент judge. Вот прямо сейчас skкиill вот, ну, вчера я делал, да? То есть у меня есть клод, он пишет текст, у него есть пять судей. Эти пять судей, соответственно, критикуют, насколько там корректно, насколько правильно, насколько там пунктуация, насколько стиль сохранён. Потом всё это отправляется обратно, он снова переписывает, они снова критикуют, и, в принципе, я могу это запустить до тех пор, пока у меня токены не кончатся. Проблема в том, что оно как бы перестаёт работать. Но как типа это улучшить? Я вот с коллегой сегодня общался. По сути, единственный способ улучшить такую систему самокритики, значит, и самоулучшение агента - это использовать какое-то знание. То есть то есть единственный способ для меня это улучшить - это сделать систему, которая, допустим, пишет там, не знаю, а, коммерческое предложение, критикует его. Потом я смотрю на результат критики, и я говорю: "Вот эта критика упустила вот этот момент". То есть я не говорю Клоду, что переделать, а я говорю судье, а что ты в критике либо акцентировался на том, что неважно, либо пупустил какую-то важную вещь. То есть по сути я своё какое-то знание перекладываю в судью агента, который судт потом уже агента, который э выполняет и перевыполняет и переделывает эту задачу. И таким образом без притрейна и без, ну, по сути, я делаю л, но в в это в человеческой форме очень медленно, очень неэффективно, очень много калорий используется по ну то есть очень сколько ват, значит, энергии требуется мой мозг против там чипавия, но но работает. И кажется, вот единственное, что вот на этом этапе работает.

>> Можно я два важных поинтакину? Первое, есть типы задач, которые не computationally, то есть, а-а, с точки зрения вычислений, время на вычисление равно времени, которое пройдёт. То есть, грубо говоря, если бы мы попытались компьютером проиграть время, чтобы понять будущее состояние, оно равно име полное как бы >> не это один из, это один из есть много других таких. И наука, в чём цель науки - это находить а шорткаты во времени. То есть, >> а вот эти pockets of reduceability, как у Льфра, да? Да, у, да, это. И теперь давай. То есть первый поинт, есть такие области нашей деятельности. И я считаю, что это как раз есть сложные системы, complex systems, которые которые невозможно невозможно просто а заредюсить или мы пока не научились. И точно текущие системы этого не умеют. Но есть второй аспект. А вот как ты когда сказал про контекст, у меня в голове, конечно же, родилась эволюция, да, как процесс. Эволюция, мы с вами знаем, что она в целом, это условно 90, наверное, плюс про - это эксплойт, то есть более приспособленные становятся ещё более приспособленными, но 1 тире5% - это мутация. это какое-то изменение, а, комбинация изменения контекста, то есть окружающей среды и трейтов, а, ну, вот этого как бы организма, которые хорошо сошлись, и поэтому этот организм стал это в том числе, потому что, например, эта окружающая среда убила предыдущий локальный оптимум, то есть динозавров, условно. И что я пытаюсь сказать, что в пути, где мы учимся только от того, что есть, то есть бесконечно критикуемк критика критикуем критика создателя, мы никогда мы в итоге прийдём к локальному оптимуму. И мутации здесь может быть это внешний контекст, внешний совершенно другой, который не был даже в этой системе. И второе - это, а, некоторое естественное или заложенное механистически, а, способ склонность к мутации. Вот, наверное, мой поинт. Почему я не думаю, что как бы мы за ведь это теория игр, то есть как только все знания как бы то есть это не статическое равновесие. Как только все знания будут в модели, появятся новые необходимость в новых знаниях, которые обыгрывают других с этой же моделью. Да. И вот вот этот клуб, мне кажется, он как бы >> не ну бесконечный.

>> Ну да, да, да, я 100%. Да, да, да. Вот я то же самое хотел сказать, что как бы ну это у Дэвида Дойча, то есть у него вот эта книжка про начало бесконечности. И основная идея, что как бы спрос на знания бесконечен, э поэтому переживать не стоит. А искусственный интеллект - это просто, ну, в моём понимании, это как бы стадия между тем, как там появилась первая бактерия и начала эволюционировать до стадии, когда ээ получение нового знания стало каким-то индустриализированным процессом. Как это сделать? чих эти ка-ь сферу дайна построить энергии хватало в общем мы вот >> самым кажется интересным такой переломной точки когда это шло вот так и вот сегодня оно там начинает идти вот так но это как будто [смех] тема для отдельного а для отдельной передачи а мы полтора часа поговорили на тему того как применять агентов в продажах банках фондах в бизнесе куда это всё Это идёт, а, харнесы, значит, самые улучшаемые модели, а, как бы теория комплексити, рынки, аа, жутко интересно. Аа, спасибо большое Байрам за участие, за супернтересные мысли и такой, наверное, практический как бы подход. А, спасибо большое всем, кто поучаствовал, э, послушал. Я даже не ожидал, что будет столько столько народу, а, и столько вопросов. Я понимаю, что поскольку у нас тема была такая очень абстрактная, то все пришли сразны, кто-то такой типа: "Как мне там, не знаю, работу сохранить, кто-то там, как мне там мою там многомиллиардную компанию там как-то там двигать". -Э но, э, мне кажется, что мы сейчас все находимся в таком поиске. А, и это очень интересно.

>> Супер. Спасибо, Стёп. Спасибо и спасибо за вопросы. По-моему, получилось хорошо.