Роботы заменят нас? Если с нейросетями в профессиях всё более-менее понятно, но вот что будет, когда повсеместно начнут внедрять роботов? Вообще роботы давно среди нас, просто они, за ненадобностью — не атропоморфны. Почему именно сейчас их хотят сделать человекоподобными? Всё просто — унификация. Такого робота можно и на склад грузчиком отправить и заставить работать домработницей. А благодаря нейросетям и компьютерному зрению стало проще обучаться различным действиям и нештатным ситуациям. Человеческие действия, в том плане — отличная база для обучения. Вытеснит ли робот человека? Вопрос спорный. Для этого стоимость труда робота и стоимость его ошибок должна стать гораздо дешевле стоимости человека. А стоимости там много: помимо железа и оболочки есть ещё софт, который в будущем может стоить дороже, чем сам робот, ибо без софта робот — это просто железяка. Ну, и юридический аспект — кто, например, будет в ответе за смерть по неосторожности робота? Компания владеющая софтом, железом (могут быть разные организации) или владелец конечной продукции?

Косты можно сокращать только до 0 Когда то давно мне сказали очевидную, казалось бы, мысль: что косты можно сокращать только до 0, поэтому нужно больше тратить времени на то, чтобы думать, как качнуть выручку. В последнее время часто думаю об этом в контексте AI автоматизации: с одной стороны можно продавать сокращение затрат, с другой - высвобождение для более ценной деятельности или для возможности поменять характер скейлинга --> грубо говоря, делать больше с тем же количеством ресурсов. У разных людей и клиентов разный взгляд на этот вопрос в зависимости от эмоционального и финансового состояния Проблема в том, что только второй тип автоматизации, по моему, сохраняет конкурентоспособности сотрудников и компаний. В эту же тему исследование про бухгалтеров и кладовщиков собственно, а вы что продаете в этом контексте, и главное, что лучше продаётся? :)

Thrive Holdings привлекла 2 миллиарда на внедрение AI в обычный бизнес Thrive покупает традиционные компании — например, бухгалтерские и IT-фирмы, и внедряет AI в их процессы. OpenAI владеет долей в Thrive и даже отправляет туда своих сотрудников помогать с внедрением. Сейчас у Thrive больше 70 компаний. В бухгалтерском направлении AI-агенты обработали 7 тысяч налоговых деклараций с заявленной точностью 98% и сократили время подготовки на 30%. В IT-направлении AI ускорил решение заявок техподдержки в 36 раз. Часть новых денег Thrive собирается потратить на компании, связанные с материальными активами — строительством, дата-центрами, энергетикой, водой и транспортом. https://techcrunch.com/2026/08/12/openai-backed-thrive-holdings-raises-2b-to-bring-ai-to-the-enterprise/

Замена роботов Аналитики посчитали, что 8% полок во всех магазинах реально пустуют, пока учетная система думает, что там стоит товар. Это стоит сетям триллион долларов выручки в год. Сумма, мягко говоря, круглая. Починить её “легко”, надо просто почаще смотреть на полки и сравнивать то, что видишь, с тем, что программа показывает. При расхождении – чинить. Основной вопрос – а кто, собственно, будет смотреть. Walmart даже роботов специальных для этого делал. Американский #стартапдня Augmodo придумал идею красивее. Он вешает на обычного сотрудника специальный бейджик с двумя камерами. Человек ходит по залу по своим делам, онлайн-заказы, например, собирает. Бейдж в это время снимает стеллажи по пути, а Умные Алгоритмы собирают из этого карту магазина: что где реально стоит, где дырка, совпадает ли живая выкладка с планом. В итоге, если сравнивать с роботом, – не надо покупать специальную железку, не надо её заряжать, не надо обслуживать. Человек выполняет все те же функции совершенно бесплатно и по пути к основной работе. Вся нагрузка – лишние сто грамм на шее, зарплату наверняка ни на копейку не поднимают. Стартапу три года, оценка в последнем раунде – 350 миллионов долларов. https://www.augmodo.com/ #магазин #офлайн #железо #roundb #сша

Еще вот таким балуюсь на досуге. Хочу автоматизировать создание роликов-туториалов для новой платформы stepimy.com не за все деньги мира, т.е. бесплатно, локально и относительно быстро. Готового сервиса нет, но есть два бесплатных куска, собранных вместе. Облачный диктор Google Chirp 3 HD читает мой текст: миллион знаков в месяц бесплатно, это примерно полторы тысячи роликов. Дальше Chatterbox под лицензией MIT перекрашивает чужой голос в похожий на мой. Ему нужны 20 секунд моей начитки как образец, и всё. Считает локально. Первое, обо что споткнулся при выборе, – это лицензии. Русских бесплатных голосов много, но ролик для платного сервиса, а это коммерческое использование. Silero и Piper ruslan – CC BY-NC, нельзя. У Piper irina права вообще не указаны, тоже мимо. Остались CC0-голоса Piper, MIT у Chatterbox и Chirp по бесплатному тарифу. Перед тем как брать голос, обязательно читайте лицензию корпуса, на котором он обучен. Второе: как понять, что синтез не сжевал слово. Готовую озвучку прогоняю через распознавание и сверяю со сценарием. Автотест на речь. И само собой слушаю сам. Три вещи, которые нашлись только замерами. 1. Теги пауз модель не понимает. Вместо тишины в записи слышно, как она читает тег вслух. 2. Знаки препинания дают разную тишину: запятая 0,15 секунды, тире 0,24, точка с запятой от 0,3 до 0,7, точка 1,25. Поэтому в тексте для голоса запятые заменены на точку с запятой, а на экране в субтитрах остались нормальные запятые. 3. Слово "хэшем" модель приняла за аббревиатуру и прочитала по буквам: "х-э-ш-е-м", полторы секунды вместо полусекунды. Лечится написанием через "е". Далее чтобы не искать только ухом, сборка сама ищет в распознавании подряд идущие однобуквенные "слова" и называет виновника. Картинку тоже никто не записывает руками. Сценарий ролика – это код: открыть страницу, навести курсор на кнопку "Создать доступ", нажать, подождать. Браузером управляет Puppeteer, клики настоящие, курсор дорисован прямо в странице, кадры снимаются с движка и потом собираются в видео. Поменялся интерфейс – ролик переснимается командой, а не заново записывается руками. Итого: бесплатно, локально, считайте безлимитно для моих задач. Да, не elevenlabs, но в этом случае и не надо.

Давненько я этим не занимался... тестированием 😁 Кстати, прикольную штуку можно делать для удобства, если вы тестируете свои продукты локально. Для каждого тестового пользователя можно создавать отдельное окружение с алиасом и нормально тестировать в каждой отдельной вкладке отдельного пользователя с правами, внутри вашего браузера. Бесплатно. Главное, чтобы компьютер не взорвался,конечно :) А еще в таком чек-листе по нажатию на пользователя сразу переводит на нужное окружение и креды. В конце тестирования просто копирую отчет, скармливаю обратно клод, он фикситт и дает комментарии по фиксам в чек-лист. И так по новой... В целом, у меня уже все покрыто автотестами, но так как ролей много надо и самому убедиться.

Стала ли я тупее из-за искусственного интеллекта? Научного ответа на этот вопрос пока нет. Все исследования, которые сейчас публикуются на тему влияния ИИ на интеллект, мозг и когнитивные способности, я бы пока не воспринимала всерьез. Слишком мало времени прошло. Но мне и не нужны исследования — я и так знаю, что больше не смогу работать без искусственного интеллекта. Если бы меня сегодня взяли на новую работу, я бы пальцем о палец не ударила, пока меня не подключат к Клоду. Я больше никогда не сяду сама писать текст, не сяду сама делать исследования и запускать рекламу. Это также дико, как идти в библиотеку за недостающим знанием. Мне уже не надо думать, как подойти к решению задачи — мы выбираем тактику с клодом. Мне не надо думать, как эту задачу реализовать — это делает клод. Мне даже не надо особо думать, как ее проверить. Я написала себе агентов, которые проверяют большую часть задач с разных углов: как редактор, маркетолог, рекламщик, аналитик. Я не знаю, стала ли я тупее, но я точно стала ленивой. Моя работа сильно упрощена — мне больше не нужно делать тот объем ручного труда, который был раньше. Мне не надо столько стараться. Мне не надо столько уставать. У меня высвободилось два-три рабочих часа в день. В дивном правильном мире я бы после работы занималась саморазвитием. Пилила pet-проекты, читала умные книги, осваивала навыки или набрала бы миллион халтурок. Но я после работы занимаюсь ручным трудом. Например, еду косить траву коню, хожу в лес и собираю грибы и чернику, стала больше готовить. А еще мне нравится подметать полы дома — вот это моя любимая активность, сопоставима с питьем вина по уровню удовольствия. В общем, я настолько откатилась в своем развитии, что вернулась к образу человека-собирателя, который кормится своим ручным трудом. И у меня даже есть объяснение, почему мне это нравится. Потому что ИИ меняет привычный формат работы, обесценивает мои скиллы, меняет само ожидание и понимание рабочего процесса. Не очень понятно, кем ты становишься, если огромная часть того, что раньше требовало от тебя часов работы, теперь делается за несколько минут. А ручной труд почему-то очень успокаивает.

Как интернет был когда-то создан для чего-то великого, но превратился в просмотр ленты из котиков, так и нейросети были созданы для чего-то великого, но станут лишь инструментом их генерации. Аминь. А если серьёзно, то давно не было слышно тейка о том, что нейросети полностью уничтожат огромное количество профессий, скоро мы все окажемся на обочине рынка труда, а экономики всех стран ждёт тотальный крахъ. Если посмотреть исторический срез, то мы сразу вспомним, что с развитием научно технического прогресса действительно вымирали некоторые профессии: телефонистки, машинистки, лифтеры, фонарщики, наборщики в типографиях, кучеры, косари и так далее. Но, факт в том, что такое исчезновение не влияло массово на экономику и наоборот создавало другие рабочие места и инструменты, которые двигали человечество вперёд. Да и само исчезновение было не мгновенным процессом и по мере автоматизации плавно подталкивало людей переходить на другие рабочие места.

Немножко статистики: за последнее время всего 8% компаний получили реальный профит от внедрения ИИ в свои процессы, для остальных это было либо неэффективно, либо затраты на внедрение превышали полученный объём конечной пользы.

Самый большой буст получили в сфере программирования. При этом, нельзя сказать, что программистов массово сокращают. Да в крупных западных компаниях постоянно происходят сокращения перед очередным инвест отчётом, но там обычно увольняют просто неэффектиных людей, которых можно было уволить и без внедрения ИИ, чтобы повысить рентабельность для возможного привлечения новых денег. Стали ли программисты меньше работать? Скорее нет, чем да. Задач выполняет больше, времени на проверку выполненной работы тоже стало больше, времени на постановку задачи ИИ-агенту уходит ещё больше, потому что неверно поставил задачу — потратил квоту токенов впустую. Нейросети массово не вытесняют человека, а автоматизируют легкоповторяемый и проверяемый результат работы, как было с другими устаревшими профессиями. Ну, и бонусом мы получаем аквариумных котиков :)

Открытие дня. Все же знают dependabot, который обновляет зависимости всего и вся на гитхабе? Причем речь не только про пакетные менеджеры всех языков, но и например github actions и даже версии образов в Dockerfile. Так вот есть такое же решение, не привязанное к вендору. Небольшая предыстория. Помимо гитхаба у нас есть свой гитлаб с большим количеством реп, в котором так же находится инфраструктура запуска практик Хекслета. В нее входит репа с кучей Dockerfile под разные экосистемы, которые мы используем как базовые образы для практик запускающихся в браузере. В этой репе есть просто все что только можно себе представить: версии образов, версии дев тулов, версии зависимостей, причем часто указываемые напрямую в Dockerfile. Обновлять все это добро раньше было отдельным приключением. С иишкой стало проще, но один фиг это процедура, которой надо заниматься. А на днях делая очередное обновление, я подумал какого хрена, по-любому должно же что-то быть. Попросил клод найти и он нашел. Оказалось что есть такая штука как Rennovate, которая очень похожа на dependabot, но работает еще круче. Мало того, что она может обновлять все версии в стандартных случаях, так эта фигня умеет обновлять версии, которые заданы числами в разных местах за счет спец разметки:

# renovate: datasource=maven packageName=org.apache.maven:maven
ARG MAVEN_VERSION=4.0.0-rc-6
# renovate: datasource=java-version packageName=java-jdk
ARG JAVA_VERSION=25

Все это расставил сам клод и написал мне такую таску:

make deps-check 
images/base/Dockerfile            setuptools       83.0.0  -> 84.0.0
images/java-base/Dockerfile       java-jdk       25      -> 25.0.4+7.0.LTS
images/multi-language/Dockerfile  java-jdk   25      -> 25.0.4+7.0.LTS

Ну и все это добро отлично подключается к ci и шлет пулреквесты с обновками. Пользуйтесь