🔥 На всех площадках! "Шашков & Головко" запустились в YouTube, Дзен, Rutube и ВК!
Показываем, как использовать ИИ для повышения личной эффективности. Никакой воды – только работающие инструменты и реальные результаты.
Стримы в ТГ, их записи на YouTube и Rutube, а развернутые разборы кейсов – в Дзене.
А теперь к вам! Какие задачи хочется автоматизировать, но всё руки не доходят разобраться? Делитесь в комментариях – сделаем классный контент именно под ваши запросы!
✔️ Присоединяйтесь к нам на всех площадках:
YouTube
Дзен
Rutube
ВК
Будет полезно и интересно!
#ИИ#AI#Нейросети
———
#События
✍️Подписывайтесь: @aiforproduct
🔍O3, GPT-4o, O1 – разбираемся, какая модель лучше для вас
Моделей в ChatGPT стало больше и нужно понимание, где использовать GPT-4o, o3-mini, o3-mini-high и o1.
🔖O3-модели: быстрые и точные
Если вам важны четкость, структура и работа с цифрами — выбирайте o3-mini или его усиленную версию o3-mini-high. Эти модели не запоминают контекст разговора, то есть каждый запрос они обрабатывают заново. Это делает их идеальными для аналитических задач, но не подойдет, если вам нужно поддерживать связный диалог.
➡️Когда использовать o3-mini?
Если задача требует структуры, расчетов и краткости. Он четко сформулирует ответ без лишней воды.
• Составить отчет по KPI — быстро соберет данные, сформирует краткие выводы.
• Рассчитать ROI рекламной кампании — четко и без лишней информации.
• Ответить на быстрый рабочий вопрос — например, "какая средняя цена привлечения клиента в B2B?".
o3-mini — это "аналитик". Если ваша работа связана с цифрами и отчетами — он справится идеально.
➡️А когда нужен o3-mini-high?
Когда хочется всего того же, но с повышенной точностью. Он лучше справляется с сложными расчетами, логическими задачами и программированием.
• Написание и отладка кода.
• Глубокий анализ данных.
• Создание технической документации.
➡️GPT-4o: стратег, креативщик и знаток контекста
Если o3 — это четкий аналитик, то GPT-4o — ваш стратег, креативщик и эксперт в длинных диалогах. Он умеет запоминать детали разговора, адаптируется к вашему стилю общения и разбирается в более сложных темах.
Когда использовать GPT-4o? Когда вам важны гибкость, креативность и глубокий анализ.
• Разработать рекламную стратегию — предложит нестандартные решения.
• Написать пост — сделает текст живым, вовлекающим.
• Создать сценарий рекламного ролика — учтет эмоции, тренды и формат площадки.
• Написать мотивационное письмо — подберет правильные слова, чтобы вдохновить команду.
GPT-4o — это модель, с которой можно "разговаривать". Она умеет запоминать контекст, адаптироваться и выдавать сложные логические цепочки.
➡️А зачем тогда o1?
Кажется, что между четкостью o3 и гибкостью GPT-4o уже есть все необходимое. Но иногда o3 бывает слишком сух, а GPT-4o слишком многословен. Вот здесь и появляется o1 — компромиссный вариант между аналитикой и логикой.
💡Важно: В ChatGPT Plus у o1 есть лимит на количество запросов.
Когда использовать o1?
• Создать roadmap продукта — o3-mini слишком сух, GPT-4o может уйти в детали.
• Написать деловое письмо — если o3-mini слишком формален, а GPT-4o слишком "разговорный".
• Анализировать рынок и тренды — глубже, чем o3-mini, но без избыточной информации.
Если вам нужен баланс между логикой и анализом, но вы готовы мириться с лимитами в подписке — o1 подойдет.
ИТОГО:
▫️Если вам нужна четкость, расчеты и структура → o3-mini.
▫️Если вам нужны те же аналитические функции, но с максимальной точностью → o3-mini-high.
▫️Если важен сложный анализ, креативность и возможность продолжать разговор → GPT-4o.
▫️Если нужен баланс между структурой и глубиной, но есть лимиты в подписке → o1.
#ИИ#AI#Нейросети#ChatGPT
———
#Инструменты
✍️Подписывайтесь: @aiforproduct
💸Попадёт ли ваш сайт в AI-выдачу? Google и Яндекс уже решают за вас
Мы разобрали, как это работает — и разница оказалась важной:
😮У Google подход мягче. Алгоритм «раздувает» запрос и собирает источники по подтемам. Шанс попасть в AI Overviews есть даже у сайтов, которые не в топ-3.
😮У Яндекса правила жёстче. Алиса любит структуру: списки, таблицы, явные шаги. Плюс — schema.org. Без разметки FAQ или HowTo ваши шансы резко падают.
Это не игра в «новое SEO». Это напоминание старого: индекс, сниппеты, ясный текст. Но теперь без лени: алгоритмы сразу видно, кто сделал структуру, а кто оставил абстрактный поток слов.
🔜И ещё одно: клики из AI Overviews в Google считаются в Search Console как обычный Web-трафик. Но сами переходы качественнее — пользователи дольше остаются на сайте.
Всё это заставляет разработчиков и владельцев сайтов задуматься: а хватает ли нам только «классического SEO», или пора структурировать контент иначе?
Подробный разбор в нашем Дзене “Шашков и Головко. AI в решениях”.
#ИИ#AI#Нейросети
———
#Инструменты
✍️ Подписывайтесь: @aiforproduct
Андрей Иванов, исследователь, специально для "Суммы Технологий":
"В постоянной работе я использую эти нейросети:
1. Hailou. Работаю с ним потому, что Deepseek в последнее время перегружен, они запустили кроме своей модели (minimax 01) на своих серверах deepseek r1 (они к нему, кстати распознавание картинок, а не только текста, прикрутили). У Hailou есть интересный видео-генератор и синтезатор голоса.
2. Claude 3.7 sonnet. Он отлично работает с текстами, даже умеет писать стихи, не гениальные, конечно, но рифмуются. Он платный. Цену свою на 1000% отбивает.
3. ChatGPT, его неплохо прокачали в математике (хотя 3.7 sonnet его догнал).
4. Grok3 от Илона Маска не сильно умнее Deepseek, хотя там есть свои фичи (у меня тоже вебприложения установлено).
5. Deepseek, он активно развивается, и сейчас он реально догнал ChatGPT o1. Но через него я в основном мелкие разные вопросы решаю, что бы не тратить токены Claude.
6. Qwen (2.5 мах) , он достаточно умный, но пользуюсь им редко.
Наши Gigachat и Яндекс GPT - ими не пользуюсь: цензура по любому поводу, работать просто невозможно, и по интеллекту на самом низком уровне."
#ai#ии
Обучение нейросетей: тупик или новые горизонты?
Сооснователь OpenAI Илья Суцкевер заявил об исчерпании традиционных методов обучения искусственного интеллекта на больших данных. По его словам, «как нефть является конечным ресурсом, так и объем контента в интернете ограничен». Это подчеркивает необходимость поиска принципиально новых подходов к обучению моделей, так как текущие методы уже не могут обеспечить дальнейший прогресс.
Суцкевер отмечает, что следующее поколение ИИ-систем станет «агентным» и получит возможность автономного принятия решений. Такие системы будут обладать навыками рассуждения, что сделает их работу более похожей на человеческое мышление, а не на простое сопоставление шаблонов. Это означает, что ИИ сможет не только обрабатывать информацию, но и анализировать её, формируя собственные выводы и рекомендации.
Интересно, что Суцкевер провел параллель между развитием ИИ и эволюционной биологией, изучая зависимость массы мозга от массы тела у разных видов. Как гоминиды нашли уникальный путь развития, так и ИИ может выйти за рамки традиционного масштабирования. Например, современные исследования показывают, что увеличение объема данных не всегда приводит к улучшению качества моделей, что подтверждает необходимость в новых подходах.
В дополнение, стоит отметить, что многие исследователи в области ИИ уже работают над концепциями, которые включают элементы самообучения и адаптивности, что позволит системам более эффективно реагировать на изменяющиеся условия и требования. Это открывает новые горизонты для применения ИИ в различных сферах, от медицины до финансов, где автономные системы могут значительно повысить эффективность и точность решений.
#ии#ai
👾 AI-агенты в продакшене: как сэкономить 250+ млн ₽ с помощью LLM?
Сейчас почти каждая команда экспериментирует с AI и пытается автоматизировать все подряд. Но у большинства все заканчивается на уровне прототипов. До реального продукта, и тем более экономического эффекта, доходят единицы.
17 апреля мы выступим на Product Focus Club 2026 и разберем кейсы, где AI действительно дошел до продакшена и начал приносить деньги.
В докладе:
— как находить AI-кейсы с реальной экономикой
— как превращать LLM-прототипы в стабильные продуктовые сервисы
— как выстраивать взаимодействие product, data и engineering
— как масштабировать AI через платформенный подход
А еще разберем несколько реальных кейсов AI-агентов подачи сервисных заявок для сотрудников, поддержки и поиска по базе знаний, а также кейс создания платформы-конструктора AI-агентов для масштабирования AI в продуктовых командах
О конференции Product Focus Club 2026 – главное событие весны про будущее продуктов и бизнеса в эпоху перемен и AI
Формат: очно в Москве / онлайн
📌Среди спикеров также будут собственники и директора из: Финам, Точка Банк, Rostics, Мегафон, OKKO, Вкусвилл, Персона, Ростех, ВК и др.
4 тематических трека:
— Продуктовая, бизнес- и AI-трансформация
— Лидерство и команда в кризис
— Стратегия прорыва и точки роста
— AI & тренды
📌 На конференции вы:
— Узнаете, как другие встраивают AI в продукт, команду и бизнес-процессы
— Найдете новые точки роста и уточните свою стратегию
— Увидите рыночные тренды, поймете, "куда двигаться дальше"
— Переосмыслите продукт, команды или бизнес в контексте AI и рыночных изменений
— Насытитесь закрытыми и прикладными кейсами от лидеров рынка
🔒Все участники проходят модерацию, что обеспечивает качественный нетворкинг и сильное окружение равных.
А для подписчиков канала действует промокод на скидку 20%:
AIPRODUCT
Приходите, будем знакомиться и обсуждать будущее продуктов и бизнеса вместе!
👉Узнать подробнее и оставить заявку
#ИИ#AI#Нейросети
———
#События
✍️ Подписывайтесь: @aiforproduct
ИИ в России и мире: что год нам принес
🇷🇺Что у нас
Mediascope недавно поделились цифрами, и они весьма показательные. Запоминаем, чтобы потом можно было сравнить динамику.
По данным исследования, 26% россиян старше 12 лет используют ИИ хотя бы раз в месяц. Среди молодёжи 12–24 это уже больше половины. ИИ окончательно перестал быть игрушкой для гиков.
Чем пользуются: Алиса AI — 14%, DeepSeek — 9%, GigaChat и ChatGPT — по 4%, Perplexity и Character.ai — по 1%.
Российские сервисы лидируют по массовому охвату, зарубежные — заметно смещены в профессиональную аудиторию.
Mediascope также отмечает поведенческие различия: женщины чаще говорят ИИ «спасибо», мужчины — «привет». ИИ всё ещё воспринимается скорее как собеседник, а не как поисковая строка.
🪩Что в мире
Рост числа пользователей совпал с серьёзным технологическим сдвигом.
2024 — год RAG
Модели научились «ходить» за информацией в документы, базы знаний и интернет, а не полагаться только на параметры модели. Источник.
2025 — год агентов
ИИ, который умеет планировать, использовать инструменты и выполнять цепочки задач самостоятельно. Индустрия постепенно смещается от «prompt engineering» к более широкому «context engineering», где важен не только текст запроса, а весь контекст работы агента. Источник раз.Источник два.
В конце 2024 года Anthropic представила Model Context Protocol (MCP) — открытую спецификацию для передачи контекста между ИИ-моделями, инструментами и агентами.
В 2025 году вокруг агентных систем и протоколов взаимодействия в целом началась активная консолидация: индустрия ищет общие подходы к тому, как ИИ работает с контекстом, инструментами и средой. Один из примеров этого движения — инициатива Agentic AI Foundation под эгидой Linux Foundation. Источник три и четыре.
🔴Реальность vs ожидания
MIT Technology Review назвал 2025 годом «коррекции хайпа». Исследования показывают: автономные агенты пока плохо справляются с рабочими задачами в одиночку. Зато в связке «человек + агент» результаты оказываются заметно лучше.
К чему все это
ИИ пока еще не волшебная замена человеку. Предположим, что следующий этап развития ИИ - это грамотно встроенные в реальные процессы связки «человек + мультиагентные системы», где ключевые решения остаются за человеком.
Графики от: Mediascope, и Mckinsey.
#ИИ#AI#Нейросети
———
#События
✍️ Подписывайтесь: @aiforproduct
❤️Из скептиков в верующие
Друзья, вышли с длинных выходных и сразу тема на подумать. В конце декабря Сэм Альтман (тот самый, из OpenAI) поделился откровенным постом в своем блоге. Много там интересного, но зацепила одна фраза: "Многие скептики стали истинными верующими".
Помните, как девять лет назад OpenAI заявили, что создадут ИИ умнее человека? Все только посмеивались. Ну да, ну да, скажите тоже…
А что сейчас? За последний год аудитория ChatGPT выросла со 100 до 300 миллионов активных пользователей в неделю. Каждую неделю! И это не просто цифры. В три раза за год, а сколько таких прибавится еще? Про ИИ сейчас только ленивый не говорит.
🔴А теперь самое интересное.
Мы уверены, что знаем, как создать искусственный интеллект в его традиционном понимании. Мы верим, что уже в 2025 году первые ИИ-агенты присоединятся к рабочей силе и существенно изменят производительность компаний.
Не знаю как вы, но мы в команде уже готовимся к роботу-коллеге. А вы как – готовы к такому повороту?
А пока думаете, вот ещё три откровения от Сэма.
О скорости перемен:
Два года в OpenAI равны примерно десятилетию в обычной компании. Когда технологии развиваются с такой скоростью, каждый месяц приносит что-то новое.
О том, что кажется невозможным:
Да, сейчас это звучит как научная фантастика, и говорить об этом кажется немного безумным. Но ничего страшного — мы уже бывали в такой ситуации и готовы снова через это пройти.
О масштабе изменений:
С суперинтеллектом мы сможем сделать всё что угодно. Эти инструменты могут радикально ускорить научные открытия и инновации, выведя нас на совершенно новый уровень процветания.
И знаете, что подкупает больше всего? Вот эта честность:
Когда мы только начинали, мы и понятия не имели, что нам придется создавать продуктовую компанию; мы думали, что просто будем заниматься отличными исследованиями.
❕То есть ИИ не пойдет просто как инструмент для исследований. Это полноценный продукт. Со всеми атрибутами: маркетингом, сервисами и так далее.
Похоже, 2025-й будет горячим. Следим за обновлениями? Оставайтесь с нами, мы поможем вам быть в теме!
✅
#ИИ#AI#Нейросети#ChatGPT
———
#События
✍️Подписывайтесь: @aiforproduct
Как ИИ применяется в аналитике?🤖
Спросили у нашего эксперта Василия Саутина:
Какие задачи бизнеса можно решать с помощью ИИ в аналитике?
К примеру, в маркетинге ИИ не просто "видит" целевую аудиторию — он предугадывает ее поведение и строит персонализированные стратегии, удивляющие точностью и результативностью. В логистике ИИ наводит порядок в хаосе складов, делая их управление точным, а маршруты доставки — быстрыми и экономичными. В управлении персоналом ИИ предварительно оценивает резюме, оставляя HR-специалистам больше времени для общения с кандидатами.
В чем плюсы ИИ в аналитике по сравнению с традиционными методами?
Если раньше процесс анализа зависел от ручной работы специалистов и узконаправленного ПО, то ИИ выводит этот процесс на новый уровень.
Чего стоит скорость и масштаб обработки данных! ИИ анализирует огромные массивы информации за считаные секунды, а с помощью персонализации компании изучают поведение клиентов, предлагают им релевантные продукты и услуги. Прогнозы спроса, рыночных изменений, поведения клиентов — и это далеко не все, что становится реальным благодаря ИИ.
С какими трудностями сталкиваются компании при внедрении ИИ в аналитические процессы?
Ключевая - это ограниченное понимание искусственным интеллектом специфики бизнеса. Модели работают только в рамках предоставленных данных и не видят бизнес так, как его видят сотрудники. Не общаются с заказчиками, зачастую не могут глубоко оценить бизнес-требования. Поэтому проработка сложных процессов и написание требований по-прежнему требует участия специалистов.
Первоначально внимание компаний было сосредоточено на ИИ-ботах, которые не раскрывали весь потенциал технологии, и тем самым сформировали недоверие у пользователей. Дополнительно сказывается ограниченный доступ к продвинутым западным моделям. Однако российские разработчики активно адаптируют технологии под локальные потребности, постепенно устраняя эти барьеры и расширяя возможности для внедрения ИИ.
Больше по теме#ИИ#AI
🅰️Что 122 тысячи запросов к нейросетям говорят про поведение пользователей
На Хабре вышло исследование, которое редко встретишь. Обычно пишут "мы внедрили AI и всё стало хорошо". А тут компания открыла реальные логи использования. 527 сотрудников, 7 месяцев, каждый запрос посчитан. Видно кто, что и сколько спрашивал у нейросетей.
Можно читать это как кейс про внедрение. А можно как исследование поведения пользователей. Второе интереснее.
➡️Люди не переключают то, что работает
Сотрудникам дали доступ ко всем моделям. Дорогим и дешёвым. Угадайте, сколько запросов пошло через дешёвые?
4%.
Не потому что они хуже. Просто дорогая стояла по умолчанию. И даже для задачи "напиши письмо клиенту" люди жали самую мощную модель. Выбор вроде есть, но никто им не пользуется.
Для руководителя это напоминание: если хочешь, чтобы пользователи что-то выбирали, мало положить опцию рядом. Выбор по умолчанию и есть настоящий выбор.
➡️Большинство не знает, что спросить
Якоб Нильсен (тот самый, который про юзабилити) говорит: только 20% людей могут нормально сформулировать запрос к нейросети. Остальные пробуют пару раз, не получают результат и уходят.
В этом исследовании из 527 человек активными стали 416. Остальные потыкались и забили.
Но кто распробовал, те остаются. 85% продолжают пользоваться после первого месяца.
Получается, что вовлечение в AI-продукт это не "вот вам чат, пишите". Это помощь с барьером "а что вообще спросить" и "как сформулировать, чтобы получить нормальный ответ".
➡️Картинки съедают бюджет
74% сотрудников хотя бы раз генерировали картинки. Включая бухгалтерию. Это вдвое выше среднего по рынку.
И тут интересно: треть запросов (картинки) съела две трети бюджета.
Почему так? Люди выбирают максимальное качество и сразу 4 варианта, потому что "а вдруг пригодится". Никто не думает про стоимость, пока её не покажешь в лоб.
Если в продукте есть "тяжёлая" фича, нужны ограничители. Не прятать её, но показывать цену решения.
➡️Что ещё есть в исследовании
Там много всего. Сравнение моделей по стоимости, расчёт окупаемости, графики по часам активности и кривая Парето по расходам. Рекомендуем полазить, особенно если думаете про внедрение AI в команде.
p.s. Графики из оригинальной статьи.
#ИИ#AI#Нейросети
———
#Исследования
✍️ Подписывайтесь: @aiforproduct