Как Nano Banana и n8n превращают идеи в деньги | Алексей Евдокимов

Добрый день. Меня зовут Николай Хлебинский. Вы находитесь на канале Экtion план. Сегодня обсуждаем искусственный интеллект. У меня в гостях сегодня Алексей Евдокимов, эксперт в нейросетях и AI архитектор корпоративных решений. Алексей, привет. — Обязательно в бизнесе должен быть то, что называется вот базовый минимум AI гигиены. — Очень важно не доверять нейронкам. Важно иметь свой стержень на неделю заперся в какой-то пещере, что-то там вайп-кодил, вайпкодил, вайпкодил и залил, который сотни тысяч, значит, долларов выручки собирает. — Не надо вот с этими бегать вилами и факелами и кричать: "Искусственный интеллект нас всех заменит". Искусственный интеллект никого не заменит. — Ты можешь сделать сложный пром. всё это настроить. Нейронка начинает захлёбываться. Короче, это вот сейчас будем записывать, получается, следующий выпуск. Тут за спиной у меня стоят ребята, зашли в гости, вот, передают вам привет.

Спасибо, что пришёл к нам сегодня в гости. Расскажи, что такое AI архитектор корпоративных решений. Что эта фраза значит? Я такую впервые слышу. Это означает, что когда бизнес-процессы внутри корпораций, внутри крупных компаний, внутри малого бизнеса определённым образом запутываются, их нужно каким-то образом архитектурно выстроить, так чтобы они заработали более правильно, скажем так. И можно говорить про классическую автоматизацию, а можно говорить про AI архитектуру, которая наслаивается на бизнес-процессы и помогает им работать более оптимально. Соответственно, я не иду именно в сторону классической автоматизации, а помогаю решать какие-то насущные и простые какие-то задачи чаще всего не с помощью каких-то там банальных промтингов, а с помощью интеграции разных цепочек из разных решений. Это вот такая, можно сказать, архитектура, э, как слой, который помогает оптимизировать бизнес-процессы. — Как давно ты этим занимаешься? — Я этим занимаюсь на самом деле всю жизнь. Ээ, потому что я в целом в IT лет 20. Я действительно занимался много бизнес-процессами и работал в крупных интеграторах, э, условно какой-нибудь там Оптима, IBS, вот такие ребята. А, работал в Майкрософте, но всегда это была классическая история, не про конечно, не про AI. AI занимаюсь последние 3 года, наверное. То есть когда вот первые версии GPT публичные начали, — когданищ были не публичные, кстати. То есть я получил доступ к первому GPT. Это были ребята из Майкрософта тогда ещё, которые работали и над ним, по-моему, уже Open я и оттуда вышел. И они мои знакомые, хорошие. Я попросил: "Да, мне супер интересно, мне было интересно всё потестить". И мне дали, знаешь, не ещё не чат GPT ещё тогда первое, что выпустили, это был Дали, — если ты помнишь. И вот с этого всё началось. — В Дале, это был генератор изображений. — Да-да, да, такой ещё супер ужасных и некрасивых. — Чем-то это напоминает вот то, что произошло буквально на этой неделе или на какой, на прошлой неделе, да, вот до записи этого подкаста по всем соцсетям пронеслось вот это видео с роботом гуманоидным, который вышел на сцену, как будто пьяный, упал, куча народу злораствует в комментариях. Значит, какой это ужас. На самом деле, если вы вспомните первые версии вот этих вот найронок, они выглядели тоже очень неказисто. Они эволюционируют так быстро. Всё верно, слушай, — что — абсолютно точное сравнение. Я вообще никогда не злорадствую. Я считаю, что круто, что-то делают ребята. Я понимаю, что там были за проблемы, и они потом объяснили, в чём была проблема. — Ну, это уже никому не интересно. — Это никому не интересно, конечно. Первое м впечатление. Есть первое впечатление. — Но зато если бы он не упал, мы вообще бы не узнали. Да, мы вообще бы не узнали, что есть такая компания. Ну, просто мне кажется на фоне вот этих всех китайских прыгающих безумий в стиле кунфу и роботов каких-нибудь, я уж не говорю про этих классиков из Boston Dynamics. Всё это, конечно, выглядит так немножечко. — Я только что был в Китае, вот буквально месяц назад мы заезжали в Ютеek, который вот находится прямо на острие роботатехники. И они показывают там, на самом деле, предыдущие модели, которые у них были 2-3 года назад, они тоже такие вот выглядят очень странно, неказисто, с очень скованными движениями. Они, конечно же, ну, сейчас стоят у них в музее, — да. — Вот последние модели у них выглядят очень круто. — Э, но я вас уверяю, все эти штуковины несколько лет, и они все научатся очень быстро бегать. Они, кстати, уже умеют быстро бегать. У них сейчас скорость их бега ограничена искусственно. Специально научатся преодолевать препятствия, которые люди не смогут преодолевать, и им ещё и в руки всем дадут то, зачем они на самом деле создаются. И это будут не коробки на складе, которые надо будет передвигать, и не инструменты для Мас уже сказал, да, что вот он для этого всё и готовится. Очевидно, что все остальные это делают тоже. Скажи, пожалуйста, а вот есть ли на твоей практике реализация каких-то историй через вебкодинг, каких-то сайтов, каких-то приложений, каких-то мобильных или веб, ээ, приложений, может быть, мини-апов для Телеграма или каких-то других платформ, в которых э удалось сгенерировать какой-то финансовый результат? Потому

что я часто слышу, что кто-то вот сел на неделю, заперся в какой-то пещере, что-то там вайпкодил, вайпкодил и залил а, который сотни тысяч, значит, долларов выручки собирает. — У меня ээ интересный опыт в этом плане. Приложение, которое я сделал, называется SН. И его суть в том, что по сути он заменяет собой плод. Если знаешь, что это тот девайс знаменитый, который цепляется на телефон, позволяет тебе ввести все звонки, любые встречи и потом тебе делать просто сари. Но мне было интересно не просто заменить девайс, потому что по сути в наших часах, в телефонах везде классные микрофоны, и зачем нам какие-то девайсы, если по сути есть классный а. Но я пошёл дальше. Я сделал, во-первых, я подключил туда сильную модель на тот момент 2,5 5 GI Pro. И там внутри агентная система, которая понимает суть встречи и понимает, как, ну, то есть у тебя разные встречи имеют разный контекст. Условно, деловая встреча - это одно, наша с тобой беседа сейчас - это другое. Агенты сами понимают, что за контекст встречи. У них есть очень глубоко и тонко настроенные промты, где появляются интересные штуки типа инсайтов или типа каких-то паттернов, которые ты на этой встрече не заметил. И по сути это твой бади, который присутствовал на этой встрече, он тебе указывает на какие-то вещи, которые стоит обратить внимание. И люди, которые начали этим пользоваться, они это используют каждый день. И я вижу, ну, эти люди дают нереальный фидбк именно того, что такого ничего они не использовали до этого, чем они только не пользовались. Ээ, и это суперудобно. — А как ты пришёл к этой идее? — Ну, просто личная боль по классике

знаешь. Мне хотелось не Firefli и прочию всякую фигню, которой пользоваться невозможно. Ну, все как пользуются Fireflies и прочими вот этими, — да, они просто TLDR, что только нет. Ээ, делают транскрипцию, идут в chт GPT, условно какой-нибудь. Но Chat чат GPT тоже не даёт всей глубины, потому что он — А ты куда идёшь? Ты идёшь в — Джемини 2,5 Pro. Да, — в этом ключевое отличие, — конечно. Но я никуда не хожу. Я всё делаю автономно в один раз и в моменте. Ты здесь можешь ещё красиво свёрстный документ получить, сразу его отправить. У тебя все прокидывается в Яндекс Cloud, в, ну, в смысле, Яндекс Drive или Google Drive и так далее. Ну, есть какие сервис, да? Ну, какой-то сервис. — У меня примерно такой же опыт, только он был на выходных. Ээ есть на канале отдельный ролик про это. Значит, я тут увлёкся

падал теннисом, и вдруг оказалось, что очень сложно договориться с тренером, когда ты только входишь вот в эту вот историю о занятии, потому что тренеры всё время кого-то тренируют, — они отвечают на сообщения очень мало. Ну, как в какие-то промежутки времени. Я сам всё время сижу на звонках, кортов не хватает. И вот ты открываешь как бы расписание, вот вроде как есть корты, которые попадают под твой график. Ты ему говоришь: "Давай вот тогда, тогда или тогда?" Угу. — Он отвечает через 2 часа, когда у него закончилась тренировка, что о'кей, давай тогда. Я смотрю, корта этого уже нет. И вот как бы можно так неделю целую пытаться состаковаться с тренером. Никакой автоматизации нет. — Всё это просто в Телеграме. Я из тоже из своей боли, прямо под запись. Я запрелил Telegram бота, который идёт в уголка календарь, смотрит на свободные слотыгу — и предлагает — прикольно — записаться. и ставят после выбора слота ставят в Google календарь в тот запись там с некоторыми деталями. Короче, всё это есть на канале, посмотрите. Кто не видел, очень прикольно, но смысл такой, что ээ календли - это сервис для синхронизации календарей для выхода на онлайн-конференции с выручкой около 300 млн долларов в год. Ээ я, конечно, не говорю, что я собралгу — бизнес на 300 млн долларов в год. Я говорю, что 80% его функциональности, которая вот основную ценность несёт, было собрано за 3 часа. с помощью вайб-кодинга. Вот что это такое. Я не инженер, я не программист, я ни одной строчки кода не написал. И теперь мы все стали программистами с появлением новая реальность реальност. Это новая реальность. И здесь есть проблема. И здесь есть и классные стороны, как всегда. — Давайте, значит, ээ несколько внесём здесь вот таких вот ясностей. Во-первых, на вайбкодинге не получится собрать высоконагруженные решения, которые какие-то критичные задачи ээ в больших объёмах решают. Второе, как будто бы это и не требуется в большинстве случаев. То есть дело в том, что вот такой вот Telegramбот, который я сделал, — Угу. — ты можешь его как проект копировать от человека к человеку, и там никогда не будет высокой нагрузки. Там будут какие-то несколько действий в день и всё. С контролем качества в отделе продаж то же самое. Ты под отдельную компанию делаешь отдельный проект, просто копируй его и всё. Вот сделать приложение, положить его в веб-сторы, чтобы там было 100.000 пользователей, — которые тебе гоняют 100.000 аудиофайлов, которые тебе надо распознавать 100.000 раз в день в текст качественно на русском языке. Вот это вот уже задачка не для вайбкодига. — Ну почему? Може моё же приложение подтверждает, что это реа реалистично. Там не было 100.000 человек. — Да, я говорю про высокую нагрузку. — Я — просто это будет экономически неэффективно. Надо — Ну я тебе просто скажу, как я это решил проблему. То есть изначально я как раз хотел, чтобы это всё было iPhone only и всё с телефона уходило на сервера и обрабатывалось где-то. Но проблема iOS в том, что в когда он тебя уходит в спячий режим, то тридцатисекундный тайм-аут полностью убивает все процессы, какие бы то ни было. То есть очень сложно приложению закрепиться в работе телефона в заблокированном виде. А файлы могут быть большие, там может быть разговор 2-3 часа и так далее. Он не успевает ничего просто не обработать, не запинговаться и так далее. И единственное рабочим единственным решением - это использовать какие-нибудь сервера типа там Яндекс Cloud в нашем случае, потому что Amazon нам теперь недоступен. И это позволило делать высоконагрузочные ээ истории, потому что туда всё отправляется из сервера вся идёт обработка и пингуется на телефон только когда всё готово. То есть телефон для просто как ну внешний такой внешний фронт история. Короче, надо кое-чего понимать, чтобы подключить правильно Яндекс Cloud. — Ну, это непростая история, конечно. То есть там не только Яндекс Cloud, там ещё и RenderC, там много всего, — то, что просто в консоли Яндекс Cloud разобраться, это уже как бы надо кое-что понимать в жизни. И то, что, — ну, слушай, тоже вопрос. Я искал, конечно, апи Яндексуда, который позволит вайп-коду самому, ну, условно, моему агенту самому туда пройти и всёделась руками, но, к сожалению, не получилось Но он изучил документацию и подсказал мне, где что там надо поделать. Такая тема.

— Что думаешь про последнее обновление Нейрона Гугла? — Ну, я сильно впечатлён. Конечно, сильно впечатлён. — Там какой-то вообще космос. Ну, — я считаю, — давай тебе покажу, что — я сегодня увидел. Смотри, сейчас сделаю. Значит, бахну сейчас селфи прямо здесь на записи. Беру вот это селфи, которое только что сделал на телефон. Загружаю в Gemini. Здесь надо выбрать, что здесь надо выбрать, во-первых, нанобана, создать изображение. Во-вторых, вот эту вот версию выбрать думающая модель 3 с размышлениями. 3 Pro это вот то, что только что вышло. Вот такой вот промт сюда вписываем. Промт лежит, если что, у меня в Telegram-канале. Ссылочка на Telegram-канал под этим роликом в описании. А мы смотрим, что получится. Ну что, вот он сделал вот из этой вот фотки вот, которую ээ я только что сделал э на телефон прямо здесь вот на записи в студии. Он сделал фотку вот такую. Они ждут тебя, да. Короче, это вот сейчас будем записывать, получается, следующий выпуск. Тут за спиной у меня стоят ребята, зашли в гости, вот передают вам привет. Вот в этой версии — Угу. — не сняли ограничение на лица знаменитости. И мне кажется, это сделано специально. — Якобы забыли, — но как будто бы вот этот вот тренд сейчас так хайпит, что это не просто так. Ты знаешь, я много игрался с нано бананы и вообще что можно делать. И, ну, на самом деле, это какой-то прямо совсем уже magicк в плане создания логотипов, создания идентики, создания каких-то вещей, которые не просто ты там пошёл в чат GPT и сделал мне логотип. Это будет булшит, скорее всего. А ты можешь прямо подгрузить референс и тебе в этом стиле сделают какой-нибудь летринг, логотип. Это, короче, вот с точки зрения идентики суперкруто. Я уже не говорю про какие-нибудь создания там карточек, Wibberриies там, вот это всего. Опять же, ребят, есть на канале на этом видео, где я делал логотип для стартапа для своего через там чаat GPT пишет ТЗ, а потом я иду в Мими Джорne, и получилась просто конфетка. Вот я её чуть-чуть ещё в фотошопе его потом дорисовал, там тоже искусственный интеллект есть. — Вот. Но это прямо конфетка. — Мне кажется, можно попробовать повторить твой кейс. Давай что-нибудь придумаем. Просто — не А давай сделаем. Почему нет? Потому что с доступом к Дмини — у многих проблема, — да, — и в целом прикольно было бы иметь какого-нибудь там Telegram бота или какой-нибудь веб версию, которая последние трендовые какие-то штуки. Вот загружаешь своё селфи и вот оно тебе там последние трендовые штуки делает или даже по произвольному промту дают что-то

сделать. — Какой подход с N, который для меня показался довольно интересным? То есть раньше для того, чтобы нам создать какую-либо автоматизацию, мы берём либо какой-то готовый workflлоow, что-то здесь настраиваем, подтюниваем, либо, допустим, сами начинаем собирать, постепенно добавляя ноды. N - это инструмент создания workflow автоматизации через визуальный редактор с помощью диаграмм. То есть мы выстраиваем драгондропом, перетаскивая те или иные действия вот такими квадратиками-прямоугольничками, которые позволяют нам какие-то собирать приложения. Причём функциональность может быть очень разная. — Чего только нельзя делать, действительно, — и здесь же можно подключать в том числе и чат GPT, и все остальные иишки. Да, на самом деле прямо сильно заточен под работу с LLM, с разными действительно системами AI, и они прямо вообще большие молодцы, постоянно интегрируют много всего нового. В чём сложность? То, что в этом разбираться всём, ну, довольно тоже как бы так непросто. То есть тебе надо поучить тюториал и так далее. Я нашёл очень интересный способ, которым пользуюсь, когда мне надо прямо быстро что-то сделать. Э, допустим, я просто открываю клод. Мы возьмём сейчас плюс-минус ту же задачу. И здесь мы выберем, наверное, самую сильную модель OPС 41. И сейчас проверим. Проверь, есть ли у тебя доступ к MCP, о котором мы говорили. NA10. Можно отдельно посмотреть, как подключить MCP. Сейчас не будем на этом останавливаться. Это очень простой процесс. тоже там, э, — то есть ты можешь, а, вот что — я могу любые сведения, то есть MCP сервер N1 - это сервер с последними любыми обновлениями, которые, э, по всей документации, по всему, по всему всё, что там появляется. Вот он говорит, есть доступ, он зашёл сейчас в эту базу данных, посмотрел, что — то есть ты предоставляешь к лоду доступ к своему Nat? — Не совсем так. Он, конечно, мог бы туда и ко мне пройти и всё сделать, но здесь сейчас у него есть доступ именно к базе знаний N. И мне по сути всё, что нужно сделать сейчас, мы сейчас — А эта база знаний откуда взялась? — Ээ её сделал N, и они создали свой MCP-сервер. И Клод теперь может пойти в MCP сервер и оттуда всё забрать. Хочу создать красивый веб-сервис. Ну ладно, мы веб-сервис не будем сейчас создавать автоматизацию. которая будет использовать последний Nanноба Bananaна Pro. Я буду загружать в Telegramбот фотографию. А и задача бота по системному промту обработать, показать, ээ, ну и обработать её. Допустим, простейшая какая-то история. Вот со мной промт. Сейчас мы здесь уточним. Nнобана pro gemй. Создай. Внимательно изучи документацию Гугла, документацию N и создай готовый JON, который я импортирую. свой workflow. Покажи готовый файл, только убедишься, что всё гарантированно работает. То есть ты сейчас просишь клод подготовить автоматизацию для тена, он тебе выдаст — что-то, ты его туда скопипастишь и оно должно будет работать. — Ну это — мы думаем, — мы надеемся, что он будет работать. Ну — да. — Может быть, он не заведётся с первого раза, но — сейчас посмотрим. Он пошёл потестить пока — в целом. Могу сказать, что не обязательно для этого использовать клод. Мы можем точно также использовать для этого Gemy, можем использовать для этого Deeps можем использовать для этого чат

GPT. Более того, я сам, когда игрался с N10 — Угу. — Ээ там очень быстро запутаться, очень много, где что-то может пойти не так. Вот там, когда я в какой-то тупик заходил и всё, я не понимаю, что делать. — Угу. — Я делаю скриншот своей автоматизации, отдаю чат GPT и говорю: "У меня ни хрена не работает. Найди, пожалуйста, причину и скажи мне, что сделать пошагово, чтобы её исправить. И всё это срабатывает. Вообще, короче, ребят, в 2025 году нет никакого смысла не спросить у чат GPT, как решить любую проблему, с которой вы столкнулись. У меня, знаешь, что произошло? — Значит, я купил холодильник, мне поставили этот холодильник. Ээ когда меня не было, значит, кухня была обесточена. Всё, я прихожу, включаю рубильники, холодильник пищит. Пип-пип-пип.

Пип-пип-пип. Я думаю, что такое? Может, он это, ну, что-то не так с ним. Открываю, ничего непонятно, инструкций никаких нет. Какая-то лампочка красненькая мигает. Сейчас найду тебе, опять же, пошарю ээ разговор свой с чат GPT на эту тему. — Пока ты ищешь, знаешь, как я бы сделал подход какой. Я недавно узнал, что Gemini может обрабатывать видеофайлы до 1 Гб. Как они это делают, я не до конца понимаю. То есть они обрабатывают и аудио в связке с картинками, скорее всего, нарезая на сегмент там типа по одной, по 3 секунды, что-нибудь такое. И он очень глубоко и контекстуально понимает, что происходит. Я бы, скорее всего, снял на видео прямо вот с этим пи-пи-пи, показал бы Джаминай, сходи в интернет, посмотри, что это такое. И он прямо понимает. Ну то есть вот это для меня такая magic история. Но ты, я думаю, сейчас там это продвинулся, скорее всего. — Я отправил ему фотографию — Угу. — и голосом на телефон надиктовал. Говорю: "Я включил новый холодильник, у неё мигает сверху лампочка красная с надписью аларм". — И раз в несколько секунд раздаёт два коротких звуковых сигнала. Что с этим делать? Как это починить? Потому что я пишу установщикам, они говорят: "Мы всё подключили, типа по инструкции всё работает как надо. Если что-то не так, обращайтесь к продавцу". К какому продавцу? Это техника встраиваемая. Она вместе с мебелью туда уже упакована. Почему никто ничего не проверил на приёмке? Короче, у меня паника, что у меня холодильник дорогущий, который вот только включился. Что эта зараза говорит? Судя по фотографии, холодильник Bosch, потому что нашла там надписи Vit FRH XXL и немецкий флажок. — Прикольно. — По поэтому определила. А дальше говорит, что это стандартное предупреждение о повышенной температуре внутри холодильной камеры. То есть, короче, там была установлена температура 4°, холодильник новый, только что включился, поэтому в холодильной камере комнатная температура. Вот он и пищит. Это предупреждение, чтобы продукты не испортились. Это встроено в этот холодильник Bosch. Эта пищалка, если вдруг там становится тепло, потому что это типа небезопасно для здоровья, продукты могут испортиться, там появятся какие-то бактерии, типа заболеешь, это будет вредно. Всё, говорит, закрой дверь, не открывай 6 часов иди спокойно живи свою жизнь. — А эти ребята даже просто не знали. — Никто ничего не знал. Я сам, как бы, я последний раз холодильник такая штука, мне кажется, честно говоря, это вообще первый холодильник, который я купил, потому что до этого вот ты когда, ну, живёшь, съёмная квартира 1/2, приезжаешь, там холодильник есть. Я никогда в жизни не покупал холодильник. Вот первый у меня такой опыт. Прожил, блин, почти 40 лет. Не, вообще теперь, зная это, всё очень логично, что всё сделано, всё правильно, всё пищит, всё супер. Так, ты спросил ещё, что это сколько я общаюсь чат GPT? Значит, я искал, ну, первый опыт использования Чат GPT, он был в качестве поиска информации. То есть ответ на какой-то вопрос, причём такой странный, знаешь, типа что подарить типа там племяннику 16 лет? который вроде как там всё есть. И вот там — это я помню первая яркая моя эмоция была, что такое своди в VR-стрелялку. Я думаю, у прикольно, я бы и сам сходил. И офигенно мы там в виаре постреляли. Второй яркий опыт у меня был, значит, ээ когда ввели возможность голосом общаться с чат G5 P. Не голосовой записывать. — Да, это было в этом году. Я начал использовать значительно активнее — в режиме диалога. Какой сценарий у меня использования? Я иду куда-то. Мне надо там вот из точки А в точку Б ходить, ну там минут 30-40, чтобы я свои 5-10.000

шагов нашагал. Я общаюсь с чат GPT, поток сознания ему свой выгружаю и прошу его структурировать. Какие-то делаю Telegram посты, какие-то пишу регламенты, какие-то обдумываю презентации, которые я буду делать, накидываю тезисы для выступлений. Просто иду вот полчаса и рассказываю все свои мысли и говорю им: "Сейчас тебе поток создания отдам. Ты, пожалуйста, лаконично структурируй и мне выдай в классный результат". Вот тогда я начал пользоваться гораздо больше. Ну — то есть по сути такой уверенный пользователь в этом году, да, стал всей этой историей, — да, я думаю. Да. — Сходим в клод, там уже должно быть готово. Вот у нас Джейсон тот самый. Мы его отсюда просто сохраняем. — О'кей. То есть Nend сделал ээ автоматизацию, вернее CLД сделал автоматизацию в формате JSON, — да, — и мы его просто скачиваем в виде файлика. — И — сейчас подгрузим, — да? Просто мы здесь импортируем его просто как файл. А где он? — Вот внизу, наверное, да, какой-то из этих. — Ну, наверное, вот это, да, — вот это, да, 1702. — Ну, вот какая-то тут сложнотека. То есть по сути, что у нас здесь происходит? срабатывает Telegram-тригр. Он смотрит, ээ, проверяет сообщение, — отправляет какой-то, что тайпинг, типа он принял, — проверяет фото. Если нет фото, он запрашивает фото. Если он принял фото, он отправляет Gemini и Gemini начинает анализировать. Тут какой-то код — сложный. — А здесь, ну, отдельно это он сделал ветку если мы хотим со stable diffusion, это нам не надо. Ну, короче, финально он отправляет вот это, наверное, лишнее там stable diffusion у нас куда-то здесь подкрутилось. Вот у нас в Джейсоне как раз тот самый промт, который нужен. Вот. Ну, по сути, это вот такая готовая автотизация, которую мы бы руками очень долго собирали. — Короче, здесь надо какие-то подкрутить, наверное, API и Telegram бота куда-то вставить. И причм, если непонятно, что дальше с этим делать, можно дальше спросить у того же Клода или уча зависимости от того, где вы это делали. Объясни мне, что сделать дальше, чтобы это заработало. Пошагово мне скажи и так далее. Натер инструмент он всё-таки уже такой не для новичка. Там есть некоторые требуются знания, но это можно обойти. Всё-таки он интуитивно понятный, и это можно обойти через те же самые чат GPT. Вот как я на примере с холодильником объяснил. Скажи, пожалуйста, а вот ты можешь привести пример какого-то самого яркого кейса, где больше всего эффективности удалось вынуть из внедрения и технологий — в бизнес в корпорации? И давай обратный

пример, где был самый большой фейл. Вот бились, вообще ничего не вышло. Ну, пока что такой самый крутой пример - это, конечно, ээ то, что для одной компании, которая занимается строительством ЦОДОДов и в очень большом объёме, у них очень сложные корпоративные договора именно, ну, скажем так, короче, с большим количеством нюансов, я бы это так назвал, на много-много десятков страниц. И у них целый юродел, который там 30 человек юристов, очень скрупулёзно, долго и со сложностями эти все договора разруливает. И это и интересный кейс с точки зрения эффективности, и интересный с точки зрения, э, неожиданных проблем. Во-первых, если раньше такая проверка такого договора занимала примерно там, понятно, недели две и какая-то его аккредитация там для следующего релиза, там согласования с контрагентом, то сейчас это происходит всё понятно, там в течение нескольких минут. И я просто сделал там несколько сервисных решений, которые позволяют разные типы договоров э определённым образом обрабатывать и давать свои рекомендации. подсвечивает критерии риска, подсвечивает то, на что, ну, прямо красные какие-то линии, там жёлтые, зелёные, что можно, что нельзя. Есть условно идеальные версии договоров в каждом случае. И вот вместе с ними, в том числе, система сверяется и подсвечивает, как лучше делать в разных ситуациях. Но без, э, начальника юридической службы это всё нереально было сделать, потому что она властитель знаний, понимает, что и как должно быть. И буквально с первых тестов она стала игнорировать этот чат наш, ну, где рабочий чат, где всё происходило. И это продолжалось несколько недель. То есть мы как-то работаем, апеллируем к ней, а, ну, она всё поняла просто к чему всё это идёт. То есть, несмотря на то, что это супероптимизация работы её отдела, а для неё это сильный, мм, потенциальные, конечно, э потенциальная проблема там с сокращением штата и прочего, потому что, ну, наверное, столько юристов не нужно, чтобы это обслуживать. Акционеру и SEO невыгодно, конечно, было ругаться там или как-то идти на конфликт, потому что, ну, понятно, что это очень важный человек в компании. Но интересно, что, несмотря вот на такую всю историю, им пришлось там политически как-то договариваться. Ну, в общем, это такой один из самых эффективных, на мой взгляд, действительно полезных, не просто про какие-то там, э, оптимизация процессов, что вот быстрее провернулось, а у них сильно ускорились ээ контракты в проведение контрактов, и, конечно, они стали больше зарабатывать прямо естественно. — Ну, это вот прямо классический, мне кажется, кейс, на самом деле. AI технологии, если посмотреть на вот их какой-то график распространения, они распространяются быстрее, чем интернет, быстрее, чем электричество, быстрее, чем какие-то предыдущие вот технологические волны, но главный разрыв он не в распространении, а в умении их утилизировать. — Угу. Все, кто нас сейчас смотрит, пожалуйста, вот не будьте таким, как персонаж вот из этой вот истории юрист, потому что эта стратегия очень невыгодная, долгосрочная. Это технологическая волна, которую проигнорировать не получится. Это технологическая волна, которая говорит: "Ты руководитель, в твоей зоне ответственности можно сделать X 2, 3, 5, 10 к эффективности бизнес-процессов, которыми ты управляешь. И если ты не возглавляешь эту волну, если ты ей сопротивляешься, ты становишься, ну, менее конкурентоспособен на рынке, потому что следом за тобой придёт руководитель новый, который скажет: "Ребята, хотите иём по эффективности?" Мы это сделаем. Это не будет завтра, это не будет, может быть, даже на следующей неделе, но жить по-старому уже нельзя. Поэтому обязательно в бизнесе должен быть то, что называется вот базовый минимум A и гигиены. эээ, резюмирование, черновики писем, подготовка к встречам. Это, — ну, самое такое, да, — это самое то, что должно происходить. И если сотрудник это игнорирует, вот на сегодняшний день на уровне топ-менеджмента, на уровне акционеров, на уровне SEO, надо признавать, что человек добровольно снижает свою продуктивность. То есть он как бы стреляет себе в ногу и говорит: "Я буду работать медленнее, если я это не использую". Не говоря уже о том, человек прямо это откровенно саботирует под какими-то разными там — предлогами, но на самом деле в мышлении нужно делать какие-то изменения, это уж точно. — Ну это ещё всё зависит, мне кажется, от персоналей. Знаешь, в каждой компании, в которой я так или иначе заходила, я захожу туда и с точки зрения консалтинга, в том числе, то есть не обязательно внедрение, но просто люди хотят разобраться и понять, что вообще к чему. И всегда есть либо один человек какой, знаешь, амбассадор, который горит. У него просто он хочет это как-то интегрировать, и он всех остальных как амбассадора за собой начинает тащить. Либо это группа. Да, — не надо вот с этими бегать вилами и факелами и кричать: "Искусственный интеллект нас всех заменит". Искусственный интеллект никого не заменит. Он не может заметь эксперта. Он может увеличить продуктивность эксперта. И надо говорить не что он нас заменит и что такое вообще эти нейросети, а как нам стать с их помощью продуктивнее. Потому что если эти юристы начинают быстрее пропускать договора по своим процессам, бизнес начинает зарабатывать больше денег, ээ начинает брать больше заказов, становится больше договоров и нужно, блин, больше юристов. — Да-дада. Это классически этот — меньше, они меньше. Вот в чём дело. — Дадада. — И этого особенно никто не понимает. Ты меня просил назвать ещё, знаешь, самое что-то такое не

— Да, самый фейл. — Фейл. Я не могу назвать это фейлом. У меня там прямо фейлов таких не было, чтобы это было плохо. Но вот у меня есть проект, с которым я просто, ну, это вот прямо дичь и сложность. То есть я 5 месяцев им, наверное, занимаюсь, может даже полгода. Не буду называть клиента, но смысл в том, что это очень структурированные, глубокие данные, которые мы определённым образом почистили, нарезали, загрузили в рак. И есть огромное количество нюансов о том, как эти данные должны работать в чатботе, с которым работают пользователи. И казалось бы, ну, вообще простейшая задача. Ну, типа рак. Ну, о'кей, что тут такого? Все уже давно научились это делать через какого-нибудь даже просто ассистента там в Open AI, не говоря уже там о сложных каких-то через Superbase нарезать, там как-то сделать, подготовить базу и как-то с ней там взаимодействовать через Telegramбо. — Давай на всякий случай расскажем, что такое рак, зачем он нужен. — Это векторная база данных, которая позволяет ээ LLM-моделям использовать не только знания, на которых они обучены, но и те знания, которые мы в них подгрузили. условно знания компании или там любые текстовые какие-то материалы, которые определённым образом нарезаются и подгружаются в эту векторную базу. Нейронка по определённым правилам ищет конкретные токены и выдаёт максимально

релевантную запрос информацию. Это если кратко. — Короче, это подключаемая база данных, в которую можно скормить ваши внутренние регламенты. Или, например, если есть какой-то очень сложный большой продукт, которого на 200 страниц описание технических характеристик и всяких особенностей, вот можно туда отдать это. И тогда Ишка сможет, руководствуясь этими данными, формировать ответы. Но тут надо оговориться, что есть но. Я так подозреваю, что оно с фейлом как-то связано, что э как бы это не гарантирует, что ответ будет в точности руководствоваться данными. И таких примеров очень много, — да, на самом деле это прямо сложнейшая проблема раксистем, потому что по-настоящему классные, эффективные подходы в данном случае только когда у тебя используются реляционные базы данных и векторные, когда у тебя есть поиск сначала контекстуальный, потом у тебя куда-то там переходит векторный. Я не сильно умею настраивать подобные сложные истории. Я вот, ну, как бы на уровне векторных базданых довольно глубоко продвинулся. Но проблема здесь даже не совсем в том, что, э, она в 90 там 9 пс процен случаев находит, в общем-то, релевантные данные, но тебе, конечно, надо подготовить корректно эти данные, тебе надо прямо их почистить, чтобы не было никаких там суперзадвоений, потому что нейронка, ну, ей, скорее всего, условно, мы говорим про какой-нибудь там, а, годовой отчёт, ээ, что-нибудь там по автоматизации. И у нас есть где-то услуга, прописанная с этими словами, а есть действительно годовой отчёт. Она может и туда, и туда пойти нам и дать какую-то не совсем там релевантную информацию. Поэтому сами данные, качество их подготовки, это суперважно в данном случае. Но речь не про это, а речь про то, что у этой компании было огромное количество э требований к этому чату, которые должны определённым образом выполняться. То есть там нельзя определённых иноагентов, не знаю, там упоминать, там нельзя там ещё что-то. Ещё, ещё. И таких требований порядка тридцати. Вот когда

таких требований порядка тридцати и вроде бы казалось, ну, ты можешь сделать сложный промт и всё это настроить, но вот как раз создавая даже сложный промт нейронка начинает захлёбываться. У неё есть огромная промт на входе, очень сложный, требовательный, критически важные вот эти все истории, какие-то блоки, и она так себя сама загоняет, как бы ты там не выставлял так называемую температуру или ещё что. Ну, сейчас не будем в детали, что она начинает очень сильно как бы сдерживать себя. И из этого возникает куча проблем. То есть в одном месте что-то отваливается, в другом что-то работает. Ты подкрутил одно место, другое отвалилось. И это какой-то бесконечный процесс. Ээ, казалось бы, вот то, о чём ты тоже в начале говорил, когда я создал систему автотестов, э, которые, мм, проверяли качество работы этого бота по там 30трицати параметрам. И эта система ранжировала ээ определёнными коэффициентами ээ там на релевантность, точность попадания, что-то ещё, ещё. И это были разные вопросы из разных категорий. И я создал как раз журнал промтов, который как раз-таки, ну, чтобы видеть общий скор, понять, ну, типа мы продлились вперёд куда-то или мы там откатились назад, потому что иначе как бы когнитивно просто смотря на результаты этих ответов, ни фига не понятно. Это типа мы куда-то движемся. Ну, вроде работает, вроде нет. — Значит, в традиционной разработке программного обеспечения есть такое понятие, как юнит-тесты. когда мы нашему приложению, ээ, на вход отдаём что-то, какую-то информацию, какие-то запросы, заранее зная, что должны мы получить на выходе. И когда система становится большой, сложной, когда что-то выводится на продакшн, какая-то новая функциональность, тысячи, как правило, тестов прогоняются, чтобы убедиться, что всё работает стабильно. Так вот, на прошлой неделе, опять же, на момент записи этого подкаста, вышла новая версия Chat GPT 5.1. И сообщество разделилось прямо на две части. Одни люди довольны, а вторые недовольны очень сильно. Говорят о том, что вот эта версия CH GPT может по своему усмотрению взять и изменить тональность, по своему усмотрению взять и как-то изменить своё поведение. И что получается? Получается, что мы находимся когда мы делаем какие-то вот приложения на базе искусственного интеллекта, мы становимся заложниками чьего-то роудмапа. И вот для этого в и решениях тоже нужны автотесты. И они вот так реализуются. Мы берём промпты, заранее заготовленные запросы и проверяем, что на эти запросы Иишка выдаёт заранее одобренные нами ответы, которые мы считаем идеальными. И вот как в примере у Алексея есть сколько? 30 сказал, да, запросов. Ишка выдаёт ответы, и эти ответы сверяются. Ну, грубо говоря, ответил правильно, получил один балл. — Ну, там сложнее, конечно, потому что там прямо глубоко всё проверяется, но в целом, да, вот смысл такой, конечно, — то есть важно вот такие вот тесты запросов в своих приложениях генерировать. — У меня, знаешь, есть интересный сейчас классный кейс. Я над ним работаю. Э, как раз это прямо сильно неважно чем, э-э

кто может заниматься. Это релевантно для любого предприятия, для любой компании. Ко мне обратилась студия звукозаписи суперзвестная. У них, э, огромный поток входящих запросов по там семи типам их услуг. И у них там выезная запись, какая-нибудь аранжировки, какая-нибудь там студийная запись, что-нибудь такое. И у них есть много менеджеров, которые их обрабатывают. И ребята, э, владельцы студии, они придумали, есть такой Ильяхов, по-моему, или Илиясов, я не помню, пиши, сокращай. Помнишь такая книга? Вот у него есть классная методология, которая называется — понимание задачи. По сути, это такой дебриф, по большому счёту, когда менеджер должен собрать и уточнить все нюансные вопросы и клиенту на входящий запрос дать просто некий фидбэк, что мы вот так поняли вашу задачу. примерная оценка по стоимости. Вообще в целом мы вас услышали. И знаешь, это оказывается так редко кто делает. Ну потому что все сразу идут там что делать КП какие-то и так далее. А вот для начала просто синхронизироваться именно понимание задачи повышает конверсию, очевидно, сделки, ну, во много раз. Потому что, ну, когда тебе говорят, что ты прямо тебя точно поняли, это круто. Как в любом деле, есть огромная куча нюансов у всех. И вот здесь условно какой-нибудь там выезная запись. Надо подумать: "Так, а скорее всего, если это находится где-то в Подмосковье, на такси должно быть X там сколько-то". Нужно, если это какое-то корпоративное мероприятие, надо взять какие-нибудь может быть они захотят бэкстейдж какой-то снять на видео, не только звук, надо поставить какие-то ловушки, которые будут там всё улавливать и так далее. Ну, короче, есть какие-то вот нюансы, которые менеджер зачастую не знает. И менеджер идёт к руководству и вот спрашивает вот это уточняющие какие-то вопросы. Это очень долгийтерационный процесс, потому что вот пока они это всё сделают, ну, там есть оди два-три каких-то классных специалистов, которые отвечают на эти все вопросы. А здесь идея такая, что мы оцифровали по сути знания этих специалистов, и агентная система уже понимает на входе, что это за задача, отправляет к конкретному агенту, который только про неё сформулирован. У неё есть рак отдельный, где там всё прописано по сценам, по всему, по всему. И как раз-таки через цепочку итерационных вопросов он сразу формирует в Google Доксе готовое понимание задачи, документ. И это такой вот просто из свежих прикольных, то, что там прямо видно суперскоростная какая-то история. И это не совсем, знаешь, такая стандартная, что ли, история, как мне

кажется. — У меня на канале есть ролик, в котором я показываю, как сделать кастомного GPT. Ээ, я ему загрузил все книжки, которые нашёл по Тризу, — да, — и у меня получился такой и агент, который по бизнес-тризу меня консультирует. То есть — работает тебя интересно. — Работает интересно, потому что в Тризе же такая методология, где тебе, грубо говоря, предлагается абстракциями какими-то обложиться для того, чтобы посмотреть, как через эти абстракции можно задачу решить. То есть она тебе говорит, грубо говоря, соедини, вот подумай, как ты здесь можешь соединить твёрдое с горячим. Мне казалось, там конечное количество методологии, типа 60, да, по-моему, ну, это инструменты называются, — да? Да, инструменты. — Ну, — альтшлер же, да, по-моему, — да, это основоположник этой идеологии. И вот когда у меня есть какая-то бизнес-задача интересная, я могу прямо, ну, вот идти где-то и прямо общаться с бизнес сконсультантом личным, спрашивать его, как сделать вот это, как сделать вот то, какие инструменты здесь подойдут. И штука в том, что он же тебе не говорит решение, он тебе как раз говорит один из этих шестидесяти инструментов, которые типа здесь подойдут, а ты уже дальше сам думай, как применить вот эту вот штуку можно здесь. — Ты знаешь, ээ я таким образом делал подход по бренд-стратегии типа вот года два, наверное, назад. Я не знаю, как сейчас, просто я уже перестал так делать. Конечно, я GPT сейчас уже не особо не создаю, но тогда, возможно, сейчас уже всё классно работает, но тогда это работало очень избранно. Ну то есть у тебя какие-то вещи классно подсвечиваются и прямо даёт, а ты при этом знаешь, что есть очень точную ты книгу дал, прямо конкретно вот по этой теме, но он почему-то в эту книгу вообще не заглядывает, а берёт какие-то там общие сведения, потому что нейронка, конечно, ну не смотрит целиком всю книгу, то есть она смотрит какие-то наиболее релевантные куски где-то, которые соответствуют запросу. Иногда она может не доходить до той какой-то дальней условной книги, где это точно есть. И вот это не круто. Не знаю, как сейчас. Ну, просто сама физика-то модели не изменилась. Они по-прежнему как работали, так работают. Ну, сама технология. Вот, может быть, сам ум моделей прокачался. Может быть, сейчас как-то по иначе. Не, не тестировал. Короче, интересно. — Так, ну что я думаю, что со всех сторон обсудили ээ важные вот эти вот темы, — это точно, — которые мы сегодня поднимали. Может быть, есть у тебя какой-то ещё вот какая-то вишенка на торте, мыслью которой хочешь обязательно поделиться

которая из разговора сегодняшнего следует? — Очень важно не доверять нейронкам. Вот важно иметь свой стержень и смысловой, и какой-то бэкграундный у себя в голове. И нейронки - это круто, но центральная мысль и первая акцентная мысль должна быть от нас самих, от человека. А неронка должна это просто усиливать, развивать и как-то там делать. Вот это самый ключевой момент, который мне бы хотелось подсветить, потому что я стал испытывать когнитивные искажения, конечно, поскольку я постоянно этим занимаюсь. Я считаю, что важно любыми способами держать в себе возможность генерировать идеи, самостоятельно что-то создавать. Нейронки будут просто помогать в этом плане. нейронкий, искусственный интеллект, большие языковые модели - это всё для того, чтобы усилить человека через автоматизацию часто повторяющихся задач. Экспертиза и креатив - это всегда будет уделом человека. Поэтому, друзья, давайте дружить с роботами, эффективно с ними взаимодействовать, никого не заменят. Пожалуйста, нажмите на лайк, нажмите на колокольчик, обязательно подпишитесь на этот канал, то, что большая часть смотрит видео на моём канале не подписанном. И увидимся с вами в следующем ролике. Спасибо.