🚀 Динамика рынка Индекс Мосбиржи падает на 3,25% с начала торгов 🔥 Общий фон: монетарная политика выходит на первый план Продолжается распродажа российских акций на фоне отсутствия позитивных геополитических сигналов и опасений по поводу инфляции. В ЦБ предупредили, что прогноз по ключевой ставке может быть пересмотрен уже в июле. Также регулятор признал, что проблемы на топливном рынке уже негативно сказались на экономике. Это усиливает сомнения рынка в скором снижении ставки. Дополнительным фактором стало решение Минфина сократить покупки валюты по бюджетному правилу с 7 июля: ₽5,4 млрд в день вместо 9,9 млрд. На этом фоне рубль укрепился до ₽77 за доллар, что создает дополнительное давление на российских экспортеров. 📈 Растут • НКНХ; • ПИК; • Мосбиржа; • Россети. 📉 Падают • Транснефть; • Астра; • Т-Технологии; • Татнефть ао; • ММК. Бумаги Транснефти могут падать на фоне неопределенности рынка: многие инвесторы считали, что компания объявит рекомендацию по дивидендам еще 30 июня, однако этого до сих пор не произошло. 📍 Подписаться на канал | Мы в MAX

🍾 Проблема узких мест в бизнес-процессах Ошибочные управленческие подходы ежегодно обходятся компаниям в миллионы рублей и крадут до 20% рабочего времени у руководителей. Корень проблемы — в так называемых «узких местах», возникающих из-за недостаточной ясности в коммуникациях, отсутствия четких регламентов или чрезмерной концентрации решений на отдельных людях. Как побороть эту проблему? Первый шаг — составление схемы процессов. Важно выявить, где именно происходят задержки, какие действия дублируются и какие этапы можно оптимизировать или исключить. В результате процессы становятся понятными и предсказуемыми, что снижает риск неразберихи. Второй шаг — внедрение вспомогательных инструментов: чек-листов, алгоритмов принятия решений, структурированных моделей данных. Эти средства помогают удерживать фокус на ключевых задачах и минимизировать вероятность ошибок. Итог — решения принимаются быстрее, увереннее и мотивируют команду, одновременно экономя время. Фаундер | Бизнес и Стартапы

Боинг MAX Катастрофа Боинг MAX — хороший пример аварии, вызванной нарушением баланса между прибылью и поддержкой. Чтобы разобраться в этом случае, необходимо немного углубиться в историю. В 90х годах прошлого века были тяжелые времена для авиастроителей. Падение спроса в гражданской авиации, сокращение военных заказов. В 1995 году сократили более 70 тыс. рабочих. В 1997 Боинг купил компанию МакДоннелл-Дуглас. В объединенной компании ведущую роль начали играть менеджеры из МакДоннелл-Дугласа — они были более понятным для аналитиков с Уолл Стрит. В компаниях начали вводить различные программы сокращения затрат, увольнения опытных сотрудников (с самыми большими зарплатами) и так далее. Потихоньку инженерная школа Боинга проиграла в культурной войне финансовой школе МакДоннелла. В 2004 Боинг запускает разработку нового самолета 787 Дримлайнер. Однако, из-за проблем с проектированием (что не удивительно), поставки начались только в 2011 году. Airbus же в 2010 выпустила среднемагистральный А320, более экономичный. А320 составил основную конкуренцию 737 и DC9 МакДонелл-Дугласа Боинг в ответ хочет выпустить новый самолет, еще более экономичный чем Airbus, и хочет выпустить максимально быстро. Чтобы сократить время разработки и сертификации, новый самолет запускают как обновление 737. Для экономии делают двигатели большего размера. Разместить их под крыльями уже не получалось, поэтому их вынесли вперед и выше. Это изменило аэродинамическую модель самолета — он все время задирал нос вверх. Это было видно даже на испытаниях моделей самолета в аэродинамической трубе. Чтобы избавиться от этого недостатка, разработали MCAS: система улучшения характеристик маневрирования. Сообщать об этой системе пилотами и компаниям не стали? так как это потребовало бы дополнительного обучения пилотов и сертификации в FAA — мы же помним, нам надо быстрее. Сама система MCAS написала не очень хорошо — по команде от одного датчика система начинала опускать нос вниз. И продолжала это делать каждые 5 секунд с маниакальным упорством. Чтобы добить всех, главный технический пилот Boeing написал, что обучение работе с MCAS на симуляторе не требуется. После первой катастрофы с Lion Air Боинг предпочел обвинить в аварии пилотов индонезийской компании, обновлений в системе не было. Только после второй аварии Боинг MAX поставили на прикол до исправления ситуации. Отвечая на вопрос The Washington Post о том, почему компания не остановила полеты MAX, когда она впервые узнала о софте, убившем 189 человек, президент компании Дейв Калхун сказал: «Я не жалею об этом решении. И я не думаю, что мы ошиблись в то время и в том месте». #ЧФ #системная_модель #управленческая_дилемма

Любопытная работа от Университета Мэриленда и Google DeepMind (pdf), где сравнили человеческие и AI-сгенерированные истории по структуре сюжета, и смогли отличать AI-тексты почти в 93% случаев. Наверное многие это интуитивно чувствовали, особенно в лонгридах, что проблема AI не только и не столько в AI формулировках. Главные наблюдения: 1️⃣ AI объясняет детально, а человек нередко использует не утверждения в лоб, а отсылки, недосказывания, междустрочный смысл и т.д. Еще AI придерживается линейного сюжета/развития мысли, а человек использует флэшбеки, тупиковые линии сюжета, перепрыгивания таймлайна. И человек чаще просто говорит про эмоции, и читателю все сразу ясно. А AI приводит аналогии и метафоры, чтобы объяснить. Человек чаще вплетает внешний мир (упоминает актуальные книги, фильмы, бренды, места). И люди чаще ломают четвертую стены, обращаясь к читателям. 2️⃣ При этом все модели больше похоже друг на друга, чем на человека (см. картинку). То есть все далеки от умения человека рассказать историю. Клод чуууть-чуть ближе к человеку, и при этом самый отличающийся от других LLM. А "голос" GPT многие наверное уже быстро отличают, потому что несколько лет это самые популярные модели нейрослопа. 3️⃣ В работе тексты датасета переписали, убрав стилистические признаки нейрослопа. Но все равно по сюжетам и структуре слоп легко определялся. Кажется не так-то просто будет заменить хороших текстовых авторов. И наверняка будут более важными другие аспекты "человечности" текстов, например личность самого автора, его бэкграунд и уровень эмпатии и симпатии, который испытывает читатель. 4️⃣ По другим работам мы знаем, что уже пару лет уровень генерации текстов почти не приближается к человеческому. И кажется, что в этом мире нейрослопа хорошие тексты и эссе будут цениться еще больше. А как это повлияет на нас, написал Пол Грэм, почти три года назад в эссе Writes and Write-Nots. tldr: AI может резко разделить людей на тех, кто умеет писать, и тех, кто почти совсем разучится, а средний уровень уйдет. А мы помним, что writing is thinking, и навык письма (в т.ч. хороших имейлов) тренирует ясное мышление. AI уберает принуждение, которое раньше заставляло людей учиться ясно думать. Поэтому умение писать станет чем-то вроде интеллектуального фитнеса: им будут обладать только те, кто специально занимается. @kyrillic

Intel добавит в линейку Nova Lake два 18-ядерных процессора со bLLC кэшем Линейка десктопных процессоров Intel Core Ultra 400S (Nova Lake-S) пополнится двумя 18-ядерными чипами. По информации инсайдера Jaykihn, обе новинки войдут в семейство Core Ultra 5 и получат технологию bLLC (Big Last Level Cache). Процессоры построены на одном вычислительном кристалле, получат конфигурацию 6P+8E+4LP-E и 144 МБ кэша bLLC. Модели разделят по уровню энергопотребления и возможностям разгона: старшая получит теплопакет 125 Вт и разблокированный множитель, а младшая ограничится TDP в 65 Вт. Полноценный релиз однокристальных версий Nova Lake запланирован на начало 2027 года, а более мощные варианты с двумя вычислительными чиплетами и кэшем 288 МБ bLLC появятся на рынке на несколько месяцев позже.

“Русский Венчур” проанализировал путь победителей рейтинга 30 до 30 журнала Forbes 2021 года в категории “Предприниматели”. Разный старт, разные сферы деятельности, разные бизнес-стратегии и очевидно разные отношения с инвесторами и партнерами - все это повлияло на развитие проектов участников рейтинга. Кто-то как, например, основатель Manifest OS Даниэль Мишин закрыл один из крупнейших раундов последнего времени в истории ИИ-стартапов с российскими корнями. Кто-то провел несколько лет в судебных разбирательствах как в случае с конфликтом между основателем Legionfarm Алексеем Белянкиным и TMT Investment, оставшись в игре. Картина очень разная, но вывод, основанный на событиях в профессиональной жизни стартаперов, однозначный: все остались в той или иной роли в индустрии, пройдя как предпринимательский, так и личный апгрейд. О том, чем занимались и чего добились победители 30 до 30 за последние 5 лет, читайте в нашем материале @rusven