Неудачи и ошибки Общение определение ошибки — это не достижение целевого состояния, когда результат не равен цели. Давайте разберем на простом примере: мы хотим сварить кофе в кофе-машине. Что может пойти не так? Мы можем не сварить кофе, сварить не то кофе: не того объема, не того вкуса, неправильной температуры, не поставить чашку и т.д. Самый печальный результат будет если мы сломаем кофе-машину. Почему не получилось сварить кофе, как хотелось? Ошибка может быть на разных уровнях: 1. Мы можем не знать, как пользоваться машиной, не понимать как с ней работать. Надписи могут быть запутанными, множество кнопок. 2. Мы можем ошибиться в действиях: случайно нажать не на ту кнопку, поставить чашку не туда и так далее. 3. Сама кофе-машина может не работать или не работать плохо: не залили воду, просто сломана, необходимо засыпать кофе, засорилась и т.д. 4. Окружение может повлиять на задачу: в здании отключилось электричество, перед кофе-машиной стояла большая очередь, ко мне подошел начальник и попросил зайти в кабинет к нему. То есть, ошибки могут быть двух видов: ошибка результата и ошибка различного рода в процессах. Чтобы разграничить их дальше, ошибки результата дальше мы будем назвать неудачей. Не получилось сварить чашку кофе. Чтобы дальше было яснее, нужно разграничить 2 типа ошибок: 1. финальная ошибка, состояние когда результат не равен цели. Этот тип ошибок будем называть неудачи. Не получилось. 2. ошибка или отклонение самом процессе. Вот как раз тот набор отклонений от нормального процесса сварить кофе. Сама по себе ошибка процесса может быть неприятной, но не фатальной. Мы нажали на не ту кнопку, потом нажали на правильную. В машине нет воды — налили ее. Ошибка в процессе не всегда приводит к неудаче — не достижению цели. Да и сама неудача может различаться по своим параметрам: одно дело мы вообще не сварили кофе, другое — когда сварили кофе не того объема. Мы хотели сварить большую чашку, а сварили маленькую. В ряде случаев мы даже не посчитаем это как неудачу. Если брать цель как построение безошибочных систем, то это не значит, мы не должны не допускать ошибок вообще. Нам нужно сделать, чтобы все ошибки не превращались в значительные неудачи. #ЧФ #ошибки

🤝 Норникель: производство идет по плану Компания представила производственный отчет за полугодие Норникель (GMKN) ➡️ Инфо и показатели Результаты • никель: 85 тыс. тонн (-2%) • медь: 203 тыс. тонн (-5%) • палладий: 1,2 млн тройский унций (-14%) • платина: 281 тыс. тройских унций (-16%) Прогноз на год • никель: 193-203 тыс. тонн • медь: 336-356 тыс. тонн • палладий: 2,41-2,46 млн тройский унций • платина: 616-636 тыс. тонн Бумаги Норникеля (GMKN) растут на 2,8%.

🚀 Мнение аналитиков МР Результаты ожидаемые. Существенных сюрпризов нет: снижение производства по отдельным металлам было заранее заложено инвесторам и связано с переходом компании на более бедные руды. При этом Норникель подтвердил производственный прогноз на 2026 год, что мы оцениваем позитивно. То есть компания пока движется в рамках намеченного плана. Во втором полугодии по отдельным металлам динамика может немного улучшиться, однако в целом мы ожидаем сохранения текущих темпов производства. На наш взгляд, компания способна выполнить заявленный прогноз по итогам года.

📍 Подписаться на канал | Мы в MAX

Мы с Наташей вернулись в агентство спустя 3 года 🔵Для тех, кто знает нас только по клубу: кроме Галеры у нас с Наташей есть агентство Белый Квадрат. Мы строим его уже 10 лет, с 2016 года. Чувствую себя старым)) Так вот, три года назад мы отдали операционку управляющему партнёру, а сами ушли в стратегию: встречи раз в неделю, стратсессии раз в квартал. За эти три года агентство и без нашего ежедневного участия притащило крутых клиентов - известные бренды, которые вы наверняка знаете (можете глянуть у нас на сайте). А в этом году мы вернулись. Уже не наблюдать со стороны, а самим перестраивать агентство под новую модель. Почему? Потому что хоть агентство и неплохо работало без нас, внутри кое-что тихо сломалось... Модель, на которую мы поставили несколько лет назад, уперлась в стену. А тут ещё и нейросети добили то, что приносило нам основные деньги. Мы не стали делать вид, что всё под контролем, а начали пробовать новое, тестировать гипотезы одну за другой. И каково же было наше удивление, когда часть из них выстрелила буквально за пару месяцев и принесла деньги)) Всё это я решил рассказать серией постов. Честно, с цифрами, ошибками и удачными идеями. Чтобы показать, как оно было на самом деле. Если вы сейчас в похожей точке, скорее всего, узнаете себя) Дальше буду разбирать всё по шагам: как мы выходили из операционки, почему наш дорогой продукт перестал продаваться и что мы стали делать вместо него. Ставьте 🔥 если вам интересна эта серия и пишите, что вам интересно узнать по теме.

🎨💰 Искусство как актив Инвестиции в искусство — это не только красиво, но и выгодно. Картины, скульптуры и инсталляции становятся активами, которые со временем увеличиваются в цене. Главный плюс — низкая корреляция с традиционными рынками: даже при экономических кризисах искусство часто сохраняет свою стоимость. Начать стоит с изучения рынка и консультации с экспертами. Популярны работы современных художников, цены на которых растут вместе с их известностью. Аукционные дома, галереи и арт-фонды — основные площадки для покупки. Важно помнить о долгосрочной перспективе: искусство требует терпения. Также учтите расходы на страховку и хранение. Но результат может превзойти ожидания: вложения в искусство — это возможность не только заработать, но и прикоснуться к вечному. Фаундер | Бизнес и Стартапы

Физик Джон Уилер - тот, кто придумал термин «чёрная дыра», - однажды ночью позвонил своему ученику(!) Фейнману: «Знаете, почему все электроны во Вселенной одинаковые? Потому что это один и тот же электрон. Он бегает вперёд и назад по времени: вперёд - электрон, назад - позитрон. И потому успевает быть сразу везде». Фейнман, правда, нашёлся, что возразить: тогда во Вселенной должно быть поровну электронов и позитронов - ведь электрон, чтобы успеть везде, обязан ровно столько же раз пройти назад по времени. А их не поровну. Идея оказалась неверной. Но именно о таких догадках и мысленных парадоксах наш сегодняшний выпуск. По традиции на день рождения проекта к нам приходит физик Алексей Семихатов (ОСНОВЕ - четыре года). Тема: может ли информация лежать в основе мира? Правда ли, что мы живём в Матрице - и почему ответ «нет»? Почему компьютер не может не греться? Почему в чёрную дыру можно бросить что угодно - хоть тёмную материю, - а снаружи она покажет всего три числа? И при чём тут голограмма? Можно ли собрать само пространство из одной только квантовой информации? Что на самом деле произошло, когда в апреле 2026 «телепортировали» фотон? И почему нельзя телепортировать даже одну молекулу из 270 атомов? И если Вселенная - гигантский квантовый компьютер, значит ли это, что она просто вычисляет сама себя? Просмотра! https://youtu.be/NutQkIla5xU https://youtu.be/NutQkIla5xU https://youtu.be/NutQkIla5xU

Токенмаксинг – все? WSJ выпустили матеариал о том, что американские компании массово переходят к новому тренду на thrift-maxxing Thrift переводится как "бережливость". Суть в том, что если еще несколько месяцев назад тратить много токенов на топовые модели было модно, и в компаниях даже создавались лидерборды по сжиганию токенов, то сейчас все подостыли, вспомнили, что бюджет не резиновый, и теперь переходят к более дешевым моделям. В основном речь, конечно, при Китай. WSJ приводит несколько конкретных примеров компаний и стартапов, где полностью отказались от инструментов OpenAI/Anthropic и пересели на DeepSeek, Kimi или GLM. Некоторые используют мощные модели только для планирования, а всю остальную работу отдают моделям попроще и подешевле. Даже по общедоступным цифрам тренд видно хорошо: OpenRouter, например, сообщает нам, что доля США (Google+OpenAI+Anthropic) в американском энтерпрайз-сегменте упала с ~70% в июне 2025 до ~30% в июне 2026. При этом доля Китая, как вы понимаете, наоборот, растет (https://t.me/data_secrets/9445). Вот вам и истинная причина, почему Anthropic не подписывает письмо об опенсорсе ☕️

81 920 ядер на стойку: HPE представила узлы Cray Supercomputing GX5000 на базе AMD EPYC Venice 9006 Компания HPE обновила суперкомпьютерную платформу HPE Cray Supercomputing GX5000 нового поколения. Система высокой плотности ориентирована на НРС-задачи и ресурсоёмкие нагрузки, связанные с ИИ. В основу положены серверы с процессорами AMD EPYC Venice 9006. В конфигурации с чипами EPYC 9996 (256 вычислительных ядер) суммарное количество ядер на серверную стойку достигает 81 920. По заявлениям производителя, это на 40 % больше по сравнению с ближайшей конкурирующей системой высокой плотности. #hardware #hpe #amd #epyc #venice #instinct #суперкомпьютер #ии #mi400 #hpc #servernews via @servernewsru 📎Подробнее

У меня тут сломался ноут: macbook pro m3 max. Полетел дисплей. Сигнал на встроенный экран просто перестал идти, при этом сама машина работает: грузится, шумит, я даже вижу открывающиеся окна как светлые пятна на чёрном экране, будто всё в сильном блюре. В этот момент у меня были запущены claude и codex, оба синхронизированы с телефоном. Как же это меня выручило 💛 Во-первых, это помогло сделать диагностику удалённо. Буквально считать все запущенные процессы, прогнать тесты и предположить, в чём проблема. Во-вторых, работа почти не остановилась, а целиком переехала в телефон. Кроме той части, которая требует входа через корпоративный браузер. Так как по всем оценкам сервисов диагностика и ремонт займут от десяти дней, нужно было срочно найти замену. Мой старый интеловский макбук не подходит: почти вся работа сейчас в кодексе, а приложение на интеловских маках не запускается. Нам в целом в семью нужен был новый макбук на процессоре m. Поэтому я через тот же телефон отправила codex и claude искать macbook air 15 m5 с 24+гб памяти. Оказалось, таких на весь остров было ровно две штуки в наличии, почти везде ожидание шесть-семь недель. Короче, на острове остался только один такой эир в наличии. А у меня теперь три ноутбука apple в трёх градациях серого. Перенесла всю систему на новый комп и понимаю, что продолжаю работать с телефона 😅 @wealldesigners

Ищите свою зону гениальности Увидел короткую заметку на NYT про давнишний бестселлер Гая Хендрикса «The Big Leap», и его центральную идею — Zone of Genius. Мне книга когда-то очень понравилась. Тем более она короткая, и легко читается. Короче говоря, я во всё это верю и исповедую. Суть весьма простая: • Есть зона компетентности — это работа, которую вы делаете достаточно хорошо. • А есть зона гениальности — где вы исключительно продуктивны. Там ваши таланты усиливаются личными принципами и смыслом. В этой работе вы чувствуете себя свободно. И создаёте собственные правила и подходы. Там вы ловите «Zest» — особый уровень энергии и мотивации (как поток у Михая Чиксентмихайи). • Хендрикс говорит, что надо выстраивать стратегию так, чтобы уходить от зоны компетентности в сторону зоны гениальности. И будет большой успех. В комментариях вы найдете перевод статьи и книгу в epub. Плюс, на эту книгу у Smart Reading есть саммари. → https://www.nytimes.com/2026/07/19/business/step-into-the-zone-of-genius-before-ai-takes-your-job.html

Понравилась мысль Кагана из свежего эссе. Он, как и многие, ждал, что AI станет уравнителем и обесценит преимущество компаний с сильными инженерами и продуктовой культурой. Но вышло наоборот — они увеличили отрыв. Преимущество сильных никогда не сидело в скорости производства. Оно сидело в способности выбрать, что производить: культура, стратегия, discovery. AI кратно ускорил первое и не тронул второе, то есть работает мультипликатором, а не уравнителем. По факту команды используют AI, чтобы быстрее производить артефакты проектной модели (бизнес-кейсы, роадмапы, PRD, код). Проблема проектной модели в том, что модель заточена на output, а не на outcome. Ускорение output при неизменном качестве суждения, что строить, даёт ровно ноль. Отсюда расслоение вместо уравнивания. По итогу строить стало так легко, что теперь легко бежать не туда в десять раз быстрее. У Atlassian в исследовании 89% руководителей говорят, что AI ускорил работу, и только 6% уверены, что могут показать конкретный ROI в масштабе организации. Скорость есть, результата нет. Правда, есть два нюанса. Первый — лаг. Ещё в 1987-м умные люди заметили, что компьютерный век виден везде, кроме цифр производительности, или моторы, которые были доступны с 1880-х, но прирост производительности пошёл только к 1920-м, когда заводы наконец перестали навешивать эти самые моторы на старую схему и перестроили цеха. Второй: если AI ускоряет всех симметрично, преимущества не получает никто, а выигрыш утекает к потребителю. Оба варианта дают то же самое «работаем быстрее, а метрики стоят». svpg.com/the-ai-productivity-paradox

Давайте посмотрим на цифры и как на это реагирует мир: 1. OpenAI и NVIDIA строят 10-гигаваттный датацентр в Огайо за $600 млрд. Мощность одного этого датацентра будет выше, чем среднеее потребление э/э во всей Финляндии, Австрии или Бельгии 2. Сэм Альтман: «мы уже в сингулярности», он сказал на подкасте на прошлой неделе, что сверхинтеллект неизбежен 3. Маск: «мы в начальной стадии сингулярности, мы используем только одну миллиардную энергии солнца» 4. У топ лаб за этот год выручка выросла в 3-4 раза и одновременно с этим на 60+% выросла маржинальность. И это не пузырь: у бигтеха PE в 2001 был около 80, а сегодня у ИИ компаний в среднем 20-30. Эти компании видят увеличивающийся спрос, растущую contribution margin (!!!), большая часть умственной работы людей будет автоматизирована, это титаническая трансформация и она уже неостановима. Вопрос в навигации во время изменений и того что самое амбициозное и крутое могу сделать в этой ситуации лично я?