Как Ford признал, что сам себя переиграл В 1964 году Ford выпустил бестселлер - Mustang - машину, которую придумала команда под руководством молодого управленца по имени Ли Якокка. Он пришёл в компанию инженером, но быстро понял, что его сила в понимании потребностей клиентов, и перешёл в продажи и маркетинг. Именно вера в интуицию и опыт команды, а не только в инженерные расчёты, принесла Ford рекорд тех времён - более 400 тыс. проданных авто за первый год, лучший результат компании со времён Model A. Свой успех Ли Якокка описал в книге "Карьера менеджера", кстати, рекомендую. Но спустя 60 лет Ford забыл про человеческую интуицию и чутье и решил поиграть во всеобщую игру под названием "ИИ заменит рабочих" и заодно и издержки, и с 2024 года сократил 20 тыс. рабочих мест. К чему это привело? Брак, с которым Ford борется уже много лет, не уменьшился - в 2025 году компания официально отзывала бракованные партии 152 раза - это самый высокий показатель в США. А вот обучать ИИ стало просто некому, т.к. под сокращение попали те самые грамотные инженеры с интуицией, которые лучше любого ИИ чуйкой понимали где искать причину. Примерно как Якокка ставил свою карьеру на кон, настаивая именно на такой форме Мустанга, а не той, которую хотел Генри Форд младший. Сочетание вернувшихся "gray beards" опытных инженеров, задача которых теперь была обучить ИИ, автоматизации "умными" камерами и перепрошивка систем контроля на основе реального производственного опыта, которого не было в исходных данных без людей, дало результат - уже в этом 2026 году Ford впервые с 2010 года занял первое место среди массовых брендов в рейтинге качества J.D. Power. В общем, Ford - ещё один пример компании, показывающий, что технология усиливает мастерство, а не заменяет его. Алгоритм может обработать данные, но не может обработать опыт, которого в этих данных никогда не было. Да и смысл соревноваться с ИИ там, где решает человеческая интуиция, если можно встроить человека в процесс и получить от технологии максимум? Пусть Ford ещё поработает. Да и нравится мне Ford Mustang, нет в нем ничего лишнего, ИИ уж точно 😉 Согласны? Что скажете? #истории ®️ Фанат сервиса| MAX| Клуб| Обо мне Личный путь лидера - В моменте

✔️ OpenAI анонсировала клавиатуру под Codex Создатель ChatGPT cовместно с производителем периферии Work Louder выпустит клавиатуру Codex для разработчиков. Официальная презентация и публикация характеристик запланированы на 15 июля. Судя по тизеру, контроллер базируется на мини-клавиатуре Creator Micro 2. В базовой версии девайс оснащен 13 механическими переключателями, аналоговым джойстиком и сенсорными панелями для настройки макросов и быстрых команд. Ожидается, что устройство получит аппаратную интеграцию с моделями OpenAI для генерации кода и вызова ИИ-ассистентов в одно нажатие. OpenAI Developers в сети Х ✔️ Anthropic представила среду для научных вычислений Claude Science - ИИ-среда для научных исследований, в которой представлены более 60 настроенных навыков для геномики, протеомики и хемоинформатики. Платформа интегрирована с Nvidia BioNeMo и дает доступ к моделям Evo 2, Boltz-2 и OpenFold3. Среда позволяет анализировать литературу, визуализировать данные и писать черновики статей, а встроенный агент верификации проверяет точность расчетов и цитирований. Приложение запускается локально на macOS или Linux и подключается к удаленным серверам. Чувствительные данные остаются во внутренней инфраструктуре, облачной модели передается только необходимый контекст. Нагрузка масштабируется от одного до сотен GPU. Бета-версия доступна на тарифах Pro, Max, Team и Enterprise. До 15 июля Anthropic распределит до 50 грантов по 30 000 долларов в виде вычислительных кредитов. anthropic.com ✔️ Релиз LongCat-2.0: первая LLM, обученная на китайских чипах Китайская компания Meituan представила модель на 1,6 трлн параметров с контекстом 1 млн токенов. Полный цикл претрейна и инференса прошел на кластере из 50 тыс отечественных ASIC. Поставщик ускорителей не назван, но использование библиотеки HCCL указывает на архитектуру Huawei. Ранее локальное железо массово применяли преимущественно для инференса, а обучение оставалось слабым местом. По тестам LongCat-2.0 обходит Gemini 3.1 Pro в кодинге и агентных сценариях на Terminal-Bench 2.1 и SWE-Bench Pro. Модель пока уступает GPT-5.5 и Claude 4.8 Opus. LongCat-2.0 доступна через API Meituan и OpenRouter. Веса ожидаются на Hugging Face. longcatai.org ✔️ Генерация изображений в Gemini стала бесплатной для пользователей США Google открыла базовым аккаунтам из США бесплатный доступ к персонализированной генерации изображений в Gemini. Ранее инструмент на базе движка Nano Banana был доступен только в тарифах Plus, Pro и Ultra. Для формирования контекста Gemini анализирует данные из Gmail, YouTube, истории поиска и Google Фото. Система напрямую подтягивает снимки пользователя из облака, заменяя ручную загрузку исходников. Функция работает в рамках инструмента Personal Intelligence, развертывание которого идет с весны. Доступ к данным определяет пользователь, он сам выбирает приложения для интеграции с ассистентом. blog.google ✔️ Ford вернул в штат 300 инженеров после неудачного внедрения ИИ Автопроизводитель вернул в штат QA-инженеров после неудачного внедрения автоматизированного контроля качества. Ранее компания установила сотни CV-камер для проверки производственных деталей на соответствие проектным требованиям. Системам машинного зрения не хватило данных о специфических и реальных дефектах. Большинство опытных специалистов покинули Ford до того, как их экспертизу формализовали и перенесли в обучающие датасеты. Сейчас вернувшиеся занимаются сбором данных, дообучением CV-алгоритмов и менторством младшего персонала. bbc.com @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml