Почти месяц меня не было в канале — накрыло новыми проектами, перформанс-ревью и л-е-е-е-е-т-о-м, которое хочется проводить с детьми. И так, чтобы без чувства вины перед остальными делами. Кванты любви всем родителям — на это нужны силы! ❤️ Но есть две темы, которые сейчас меня занимают в работе и не могу не поделиться. Хочу в ближайший месяц вместе с вами погрузиться в одну из них — выберем вместе, с какой начнём! Обе про AI, через призму реальных изменений и практик, которые наблюдаю и в том числе пробую сама. 1. Интеллект над иерархией Главный риск внедрения AI-агентов в ежедневную рутину я вижу в управлении страхом: «освой, иначе проиграешь» или «не научишься — вылетишь». Страх может ускорить первые шаги, но не создаёт ни мечты, ни любопытства. Как вместо этого создавать созидательный нарратив? И тут мне нравятся две идеи. Первая — практика заряженных моментов, я называю их «эвриками с полей». Когда кто-то приходит и говорит: «Даша, вау, смотри, что мы сделали!» — и показывает то, что без AI или разработки раньше было невозможно, а теперь не только дало новые возможности, но ты ещё и чувствуешь себя автором и создателем. Помню первые эврики в своей команде. Коллега из внутрикома собрал модель, которая анализирует инфополе компании, видит связи между людьми, находит лидеров мнений и скрытые сообщества. А команда устойчивого развития сделала скилл для проверки НКО, запрашивающих гранты Яндекса: раньше валидация занимала около 40 минут, теперь — минуты. Таких кейсов сейчас уже десятки! Можно ли их провоцировать? Мне лично очень помогает разгонять это вопросами на 1-1s или командных встречах — о том, какие ограничения мы хотим снять:

Что в нашей работе бессмысленно съедает время?

Что мы давно хотим сделать, но не можем получить ресурс? Какую идею мы не проверяем, потому что проверка слишком дорогая? Что раньше казалось невозможным? А вы как у себя стимулируете эксперименты и «эврики»? Вторая — идея интеллекта над иерархией. Сейчас мы работаем над тем, чтобы внутренние AI-агенты не только делали транскрибации встреч, но и находили связанные обсуждения, определяли, кому важен этот контекст, собирали фоллоуапы, экшн-планы и напоминания для команд. Знание будет двигаться не сверху вниз, а туда, где оно нужно для решения задачи. Я верю, что через 3–5 лет в компаниях станет меньше слоёв и бюрократии. Руководитель перестанет быть хранителем информации и узким горлышком — человеком, встречи с которым иногда ждёшь неделями, чтобы узнать, что решили на стратегической сессии. Кстати, как считаете, в чем будет ключевая роль руководителя в будущем? Интеллект над иерархией — это среда, где возможность знать, влиять и действовать определяется не высотой роли, а близостью к задаче и качеством мышления.

Если выбираем эту тему, соберу гайд по AI adoption на опыте Яндекса. 2. Качество суждения На днях мне пожаловалась студентка курса, что в переписке со своим руководителем про сложные отношенческие вопросы получает Claude-like ответы — признание эмоций, три аккуратных тезиса, предложение следующих шагов — вместо того, чтобы руководитель занял позицию и взял бы на себя риск сложного разговора. Я и за собой замечаю, что всё чаще первым движением иду посоветоваться с нейронкой. Чем больше задач мы передаём машине, тем важнее вопрос: что происходит с нашим мышлением? Риск ослабления привычки думать самостоятельно обсуждают HBR и McKinsey, исследуют MIT и Microsoft Research. Думаю, вслед за внедрением AI в компаниях появится запрос на инфраструктуру качества мышления: дебаты, философские клубы, этические дилеммы, симуляции решений, premortem-практики. Это станет зоной ответственности команд L&D и культуры, потому что способность сомневаться, аргументировать и отвечать за выбор — это качество всей организации. Если выберем эту тему, то проведём с вами здесь мысленный эксперимент: почелленджим аналитическое мышление и разберём не только что выбираем, но и как думаем. 1 — Интеллект над иерархией + гайд по AI adoption 2 — Качество суждения + мысленный эксперимент 1 или 2? Жду в комментариях 👇

«Какой ИИ - с жиру бесятся, тут бы выжить» Такую реакцию часто вижу в глазах людей из реального сектора, когда рассказываю про нашу работу. Производство, розница, офлайн услуги. Расскажу в ответ на это историю. У нас есть клиент - дистрибьютор напитков, занимается оптовыми поставками пива в региональные магазины. Пол-ярда оборот, хорошо растут. Только есть нюанс - работают на приграничной территории. И они захотели делать умную сверку заказов: чтобы когда торговые представители оформляю 50 ящиков темного в магазин «Продукты у тети Тани», происходила автоматическая проверка - правильный ли заказ? Может, магазин обычно светлое заказывает, а тут ошиблись? Или выбрали 500 ящиков вместо 50 по ошибке. Или наоборот не учли, что жара будет и летом больше обычного берут. Понятно, что там много факторов, нужна история заказов, нужна предиктивная аналитика и все это берется из разных учетных систем, где люди допускают ошибки. Только вот сложность проекта оказалась не в мат.моделировании спроса, а в том, что заказчик работает на территории под обстрелом. И у них регулярные отключения интернета, а то и электричества в целом. В итоге, сервер недоступен, работы стоят. И тут самое интересно. Несмотря на отсутствие электричества, проект не сворачивают. Не говорят «нам бы выжить», понимая, что нужно развиваться и что ошибки в заказах стоят дорого. Автоматизация становится не вишенкой на торте, как бывает в гос.корпорациях, а реальной потребностью. В итоге, мы продолжаем налаживать систему, работая в промежутках, когда есть интернет и электричество.

От бесконечности к конечности: как математика помогает в тестировании Приложение принимает 10 параметров, у каждого по 10 значений. Комбинаций получается 10 миллиардов, и даже по секунде на тест полный перебор растянулся бы больше чем на 300 лет. Проверить всё невозможно физически, и весь тест-дизайн вырос как ответ на этот тупик. Дальше выясняется забавное. Техники, которыми тестировщик пользуется интуитивно, как таблицей умножения, придуманы не в IT. Эквивалентное разбиение опирается на теорию множеств XIX века, таблицы решений уходят к булевой алгебре 1854 года, тестирование состояний восходит к Эйлеру и семи мостам Кёнигсберга, а массивы для pairwise вообще пришли из планирования статистических экспериментов. Разберёмся, как выбрать горстку тестов, которая поймает большинство дефектов вместо 300 лет перебора.

😎16 шагов поиска: скилл Hyper Research превращает Claude Code в автономный R&D-отдел В сеть выпустили скилл Hyper Research для Claude Code, который прокачивает консольный инструмент от Anthropic до уровня полноценной аналитической группы. Вместо поверхностного сбора первых попавшихся ссылок ИИ задействует 16-этапный алгоритм глубокой инвентаризации темы.

🟦Матрицы покрытия: Агенты разбивают сложный запрос на сетку подзадач, формируют гипотезы и параллельно обрабатывают сотни источников. 🟦Кросс-проверка: Все данные и ссылки сопоставляются между собой, а исходные материалы автоматически сохраняются в локальное хранилище. 🟦Саморефлексия и ревью: Перед выдачей результат проходит внутренний аудит. Система сама проверяет выводы на достоверность, отсеивает галлюцинации и дорабатывает читаемость отчета.

На выходе получается готовая аналитическая записка с полной базой пруфов и сохраненными первоисточниками, а не сырой черновик с выдуманными фактами. 🦔 CyberYozh

ИИ делает разработчиков сильнее или ленивее? 🤔 Давайте порассуждаем на эту тему? Когда появились первые инструменты, способные генерировать код, многие разработчики начали спорить о том, что произойдёт с профессией. Одни увидели в ИИ помощника, который берёт на себя рутинные задачи и освобождает время для более интересной работы, а другие решили, что люди постепенно разучатся программировать самостоятельно. Мне кажется, что обе стороны в определённой степени правы. ИИ действительно способен сделать разработчика сильнее, если человек использует его как инструмент для ускорения собственной работы. Можно быстрее разобраться с незнакомой технологией, найти несколько вариантов решения, проверить идею или сгенерировать рутинный фрагмент кода, который раньше отнимал много времени. При этом тот же самый инструмент легко превращает разработчика в человека, который просто копирует готовые решения и надеется, что они каким-то образом заработают. В такой ситуации постепенно теряется понимание происходящего, потому что необходимость разбираться в проблеме исчезает. Интересно, что многие люди уже сегодня используют ИИ именно как замену собственным знаниям, хотя, возможно, гораздо полезнее было бы воспринимать его как очень быстрого коллегу, который иногда уверенно предлагает полную ерунду. А что думаете вы?

⛽️ Новатэк испытывает налоговое давление Король СПГ представил отчет по МСФО за первое полугодие Новатэк (NVTK) ➡️Инфо и показатели Результаты - выручка: ₽1836,3 (+4%); - EBITDA: ₽430,4 млрд (-8,8%); - чистая прибыль: ₽218,7 млрд (-3%); без курсовых разниц: ₽216,5 млрд (-8,6%); - чистый долг: ₽-43,4 млрд (против ₽108,4 млрд за 1п25г). Бумаги Новатэка (NVTK) падают на 1%.

🚀Мнение аналитиков МР Результаты в рамках ожиданий, поэтому существенных сюрпризов для рынка нет. Давление на чистую прибыль оказал заметный рост налоговых расходов: на 51,7% выросли отчисления, кроме налога на прибыль (до ₽153,5 млрд) и на 115% — расходы по налогу на прибыль (₽46,5 млрд). При этом эффект от подорожания СПГ пока еще не полностью отразился в финансовых результатах, поскольку ценообразование в рамках этих контрактах происходит с лагом. Свободный денежный поток оказался под давлением (-32,5%, до ₽80,5 млрд) из-за снижения операционного денежного потока и продолжающегося роста капитальных затрат. Во многом это вероятно связано с увеличением оборотного капитала, поэтому считаем такую динамику временной, а не отражающей ухудшение бизнеса. Мы ожидаем, что уже во 2 полугодии результаты компании улучшатся по мере того, как в отчетности проявится эффект более высоких цен на СПГ. Даже при сохранении высоких капитальных затрат Новатэк, на наш взгляд, сможет показать сильный свободный денежный поток, которого будет достаточно для сохранения высоких дивидендных выплат.

📍 Подписаться на канал | Мы в MAX

“Джерри Магуайер”: как поджечь успешную жизнь и уцелеть Память ужимает фильм до двух реплик. “Покажи мне деньги!” и “Ты покорил меня с первого слова” и все расходятся уверенные, что смотрели романтическую комедию с Крузом и милым ребенком в очках. Но… Все начинается с бессонной ночи. Спортивный агент на вершине карьеры вдруг садится и пишет меморандум. Название почти как явка с повинной: “То, что мы думаем, но не говорим: будущее нашего бизнеса”. Меньше клиентов. Больше внимания к каждому. Честность вместо выручки. К утру он размножает его для всей фирмы. К обеду его увольняют - ошибки система прощает, искренность почти никогда Кстати, в кадре не просто пачка бумаги. Кэмерон Кроу действительно написал все двадцать пять страниц меморандума, еще до съемок, а позже даже опубликовал. Но вот нюанс: Кроу ничего не придумал, а вдохновлялся настоящей историей В январе 1991-го глава киностудии Disney Джеффри Катценберг (мы уже говорили о нем в выпуске подкаста “Анатомия возмездия: и почему эго - это плохая инвестиция”), вымотанный раздутыми бюджетами и провалом дорогущего “Дика Трейси”, написал служебную записку на двадцать восемь страниц: “Мир меняется: некоторые мысли о нашем бизнесе”. Смысл - ровно тот же, что у Джерри, только про Голливуд: мы потеряли душу в погоне за прибылью, хватит гнаться за блокбастерами, вернемся к ремеслу и хорошим историям. Мы лечим проблемы деньгами, а не идеями Записка предназначалась горстке топ-менеджеров, включая всесильного босса Майкла Айснера. Ее слили. Variety напечатал выдержки, и за считанные дни это стал самый копируемый текст Лос-Анджелеса: секретарши, агенты, продюсеры тайком делали ксерокопии и передавали друг другу из рук в руки - ну совсем как клерки в конторе Джерри. Город потешался: жесткий корпоративный хищник вдруг заговорил как философ-идеалист. Но в кулуарах признавали, что он прав А дальше, как и положено, расплата... Прочитать историю целиком можно здесь: https://open.substack.com/pub/goodadvice4u/p/9f3 __ #фильмнедели #ДжерриМагуайер #JerryMaguire #пивот #executivecoach #бизнеспсихолог #goodadvice

Алкоголик покупает ящик водки: вот деньги, вот ящик, обменялись, пошли дальше. NVidia продает свои GPU: — вот видеокарты (NVidia —> покупатель) — если у вас не получится их сдать в аренду, то мы гарантируем минимальную выручку (NVidia —> покупатель) — если вы будете сдавать их в аренду дороже минимума, то нам доля с разницы (покупатель —> NVidia) — за счет гарантированной выручки от NVidia кредитор дает деньги в долг покупателю, у того есть чем расплатиться в любом случае (кредитор —> покупатель) — вот вам деньги (покупатель —> NVidia). Ещё NVidia мог бы в покупателя проинвестировать, но в данном случае нет. https://newsletter.semianalysis.com/p/nvidia-gpu-debt-backstop-unleashes

Обсуждали вчера программу одной дружественной конфы. Предложил центральными темами программы сделать три: 1. Денег ни у кого нет, мы все внимательно анализируем пользу и выгоду в пересчете на траты как времени, так и внимания. 2. Бюджеты сокращают, людей тоже — давление и со стороны ИИ и со стороны финансирования. 3. Но жить можно и нужно. а значит надо повышать качество "заказчика" — то есть буквально учить и обьяснять, почему заниматься сообществами не просто выгодно, а ультравыгодно. Но мне уже надо было бежать, так что центральная мысль родилась в жанре "подьездного остроумия": потребности у всех нас остались те же, но из ресурсов которыми мы можем поделиться как пользователи/потребители (да и заказчики) у нас стало меньше денег, но больше внимания, доверия и любви. Кроме, конечно, злобных буратин, но они такие из-за дефицита этих штук. Бизнес ими сыт не будет, но, знаете, если селлер потерял доступ к товарам и витрине, например, Вайлдберис, то он — всё. А если это не просто селлер, а селлер с аудиторией которая еще и сообщество, то это не только сохранение контроля над каналом дистрибуции, но еще и возможность пройти кризис совместно. Ни нас с вами, ни остальных — совершенно не волнуют проблемы незнакомых людей. А проблемы "своих" — да. Поэтому кризисы, будь вы крупными или мелкими, проходить легче вместе. Так что раз на рынке у нас дефицит денег, но есть спрос и предложение на любовь, доверие и внимание — давайте создавать и зарабатывать любовь, доверие и внимание.

Напоминаю о плейлистах на YouTube моего авторства, которые будут полезны как новичкам, так и опытным специалистам, аккумулировавшим более 16.000.000 просмотров и прошедшим проверку временем: Тестировщик с нуля. Профессиональный курс Также данный плейлист есть в виде курса на Stepik с тестами, заданиями и тестовым конспектом Собеседования на тестировщика. Вопросы и ответы Руководство по трудоустройству Разборы резюме подписчиков Postman для тестировщика (с обновленным курсом 2025 года) Базы данных для тестировщика bash для тестировщика git для тестировщика И еще 40+ плейлистов и 300+ видео на канале youtube.com/@rusau Если на Youtube видео не открываются, то их всегда можно смотреть в ТГ @qa_video #обучение | сайт |материалы по тестированию

✔️ OpenAI открыла публичный доступ к функции Health in ChatGPT Все совершеннолетние пользователи США получили доступ к разделу Здоровье в ChatGPT. Инструмент позволяет подключать электронные медкарты, Apple Health и фитнес-трекеры для расшифровки анализов, оценки сна и подготовки анамнеза для лечащего врача. Маршрутизация запросов зависит от тарифа. В бесплатной версии данные обрабатывает GPT-5.5 Instant, в платной - флагманская GPT-5.6 Sol. Обе обходят врачей в бенчмарке HealthBench Professional. Из-за EU AI Act и европейских законов о защите данных функция полностью заблокирована в ЕС. OpenAI гарантирует, что не использует загруженную биометрию для обучения будущих моделей и таргетинга рекламы. openai.com ✔️ Black Forest Labs выпустила FLUX 3 Немецкая компания представила мультимодальную модель FLUX 3 для работы с изображениями, видео, аудио и физическими действиями в рамках единой архитектуры. В основе метод Self-Flow - расширенный вариант flow matching для одновременного вычисления пространственных структур, динамики времени и акустики. Модель генерирует 20-секундные ролики с синхронизированным звуком, анимирует статику, интерполирует ключевые кадры и создает мультиязычные диалоги. FLUX 3 также работает как базовая модель мира для физического ИИ - предсказывает действия и выступает ядром управления робототехникой. Релиз проходит поэтапно. Сначала запустят API для генерации видео, затем добавит генерацию изображений и опубликуют FLUX 3 Dev, версию для локального развертывания. запросить ранний доступ можно тут. bfl.ai ✔️ Anthropic обновила голосовой режим Claude Обновление перевело Voice Mode на модели Sonnet 5 и Opus 4.8. Заявлена интеграция со сторонними сервисами через коннекторы для Slack, Gmail, Notion и других платформ. Взаимодействовать с рабочими пространствами можно в процессе аудиодиалога, выполняя многоступенчатые задачи голосовыми командами. Например, модель может проанализировать пропущенные сообщения в Slack, сделать выжимку из документа в Google Workspace и переслать результаты в рабочий чат. Функция в стадии беты и доступна в веб-версии, мобильных и десктопных клиентах. Также добавлена поддержка общения на испанском, французском, хинди и японском языках. ClaudeAi в сети Х ✔️ Google опубликовала индекс использования ИИ Исследование AI & Economy ATLAS, основанное на анализе 15 млн обезличенных запросов к Gemini говорит, что ИИ применяется в 68% профессий, в которых делегируется около 21% рабочих задач. Менее 10% запросов направлены на полную автоматизацию - пользователи предпочитают применять ИИ для планирования, поиска информации и брейншторминга. В сфере физического труда специалисты чаще используют мультимодальные функции для визуальной диагностики оборудования и устранения неполадок в реальном времени. 86% взаимодействий с моделями происходит вне офиса. Дома люди обращаются к ИИ для разбора документов и работе с государственными сервисами. Статистика ставит под сомнение концепцию цифрового разрыва - темпы освоения ИИ в ряде развивающихся стран оказались сопоставимы с показателями богатых государств. blog.google ✔️ Армия США израсходовала годовой запас токенов за один месяц Американские военные сожгли всю годовую квоту на внутренней платформе Ask Sage, которая агрегирует доступ к LLM (включая Gemini, Llama и API от OpenAI). Система сертифицирована для работы с несекретной информацией и применяется для управления закупками, кадрового делопроизводства и классификации должностей. Из-за нехватки вычислительных ресурсов ИТ-департамент ведомства отменил безлимитный доступ к и вернул лимиты на генерацию. По неофициальным данным, в период Иранской операции Пентагон тратил до 20 млрд токенов в сутки. Пользователи платформы отмечают частые галлюцинации и нестабильность языковых моделей. Зафиксированы случаи, когда система отчитывалась о выполнении порученной задачи, не приступая к ней. wired.com @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

Русский рок В школьном дворе я был почти единственным, кто умел играть на гитаре. А это значит бесконечные батарейки, сплины, кино и другие песни про хтонь, депрессию и смерть. Люди поют эти песни на автомате: деды пели и мы будем, зачастую не вслушиваясь в текст. Сиди играй свой ля минор. Выдача ChatGPT о популярных гитарных песнях просто убивает. Следующий шаг: звери, стрыкало, пятница. Чуть больше задора, но уже давно баян. Кидаю вам гитарный чит-код для любой компании. Почему-то их не поют под гитару, но там те же 3-4 аккорда. Результат всех сильно удивит.

Катя Лель. Серебро. Фабрика. Ранетки. Винтаж. ВИА ГРА. Блестящие. Пошлая Молли. И другие.

🤩 начал собирать плейлист на я музыке. Мб и вам пригодится