Мы и Оно

Весь сезон мы говорили о том, как генеративный ИИ уже работает в бизнесе: автоматизирует процессы, меняет маркетинг, ускоряет стартапы и берет на себя рутину. В финальном выпуске — пытаемся с ним же заглянуть в будущее.Что станет обыденностью уже в ближайшие годы, а что пока остается фантастикой? Какие профессии окажутся под наибольшей угрозой и почему исчезновение одних ролей неизбежно приведет к появлению других? Действительно ли искусственный интеллект может заменить не только исполнителей, но и управленцев — или это очередной страх эпохи технологических скачков?Главная особенность этого эпизода — большое живое интервью с самим искусственным интеллектом с ГигаЧат в новом формате голосового режима. Без заготовленных сценариев, без правок и дублей.Этот выпуск — не про апокалиптические прогнозы, но и не про безусловный оптимизм. Он про неопределенность, в которой мы уже живем. Про навыки, которые останутся ценными, даже когда технологии возьмут на себя большую часть рутины. И про то, почему критическое мышление, гибкость и умение учиться становятся важнее любой конкретной профессии.В выпуске:00:00 — финальный выпуск сезона: разговор о будущем ИИ02:29 — интервью с искусственным интеллектом: формат и правила игры03:14 — где ИИ станет обыденностью быстрее всего05:02 — какие профессии под угрозой06:15 — заменит ли ИИ управленцев и команды07:52 — пределы технологии: страхи, ограничения и «черный ящик»09:08 — возможна ли «зима ИИ» и почему хайп спадает11:50 — инвестиционный пузырь ИИ14:02 — навыки будущего: что останется за человеком15:06 — главный выводЭтот подкаст мы делаем, используя нейросетевую модель GigaChat —Ведущие: Глеб Силко и синтезированные роботы «Агата» и «Гига»Автор сценария: Илья СизовРедакторы: Халима Каримова и Глеб СилкоПродюсер: Глеб СилкоРекламаООО «САЛЮТДЕВАЙСЫ»

Генеративный ИИ уже умеет писать тексты и рисовать картинки — к этому рынок привык. Но в этом выпуске мы идем дальше и задаем более сложный вопрос: можно ли доверить искусственному интеллекту задачи, где цена ошибки измеряется не кликами, а деньгами, безопасностью и человеческим благополучием?Мы говорим о сферах, где «попробовать и посмотреть» не работает. Об образовании, где ИИ помогает адаптировать материалы под детей с разным уровнем подготовки и особыми образовательными потребностями. О кибербезопасности, где нейросети учат сотрудников распознавать атаки, имитируя реальные угрозы. И о работе с законами и документами, где ИИ ускоряет процессы в разы — но только если результат его работы остается понятным и проверяемым.Все это — реальные кейсы стартапов, участвующих в AI-треке международного акселератора Sber500 с GigaChat — программе, сфокусированной на внедрении генеративного ИИ в технологический бизнес. Участники, с которыми говорим в этом выпуске, используют ИИ не как экспериментальную технологию, а как инструмент, чей эффект измерим. Стартапы, участвующие в программе всего за несколько месяцев кратно наращивают аудиторию, ускоряют приток платящих клиентов, увеличивают выручку. За время акселерации команды внедряют в продукты столько же новых функций, сколько обычно разрабатывают за целый год.Какие принципы позволяют внедрять ИИ там, где ставки действительно высоки, и почему потеря контроля — главный риск для любого бизнеса, работающего с генеративными технологиями.В выпуске:00:00 — когда ИИ перестает быть экспериментом и начинает работать с высоким риском01:10 — выпуск о доверии: где проходит граница автоматизации02:40 — образование и инклюзия: как ИИ помогает там, где стандартные подходы не работают04:17 — VR и терапия детей с РАС: почему ИИ берет на себя рутину, а не решения06:49 — ключевой принцип: узкие задачи вместо «умного всего»07:54 — кибербезопасность: тренировки на реалистичных атаках09:34 — фишинг, дипфейки и риск потери доверия внутри компаний12:12 — законы и регуляторы: как ИИ ускоряет compliance15:49 — документы и процессы: дни превращаются в минуты18:24 — ИИ как усилитель человекаЭтот подкаст мы делаем, используя нейросетевую модель GigaChat—Ведущие: Глеб Силко и синтезированные роботы «Агата» и «Гига»Автор сценария: Илья СизовРедакторы: Халима Каримова и Глеб СилкоПродюсер: Глеб СилкоРекламаООО «САЛЮТДЕВАЙСЫ»

Маркетинг — одна из тех сфер, где внедрение генеративного ИИ стало по-настоящему массовым. Кажется, что нет бизнеса, который бы уже не пробовал создавать тексты, баннеры или идеи с помощью моделей. И пока одни компании заменяют брифы промтами и запускают кампании за считанные часы, другие внезапно обнаруживают, что их реклама стала выглядеть так же, как у соседней кофейни или продавца с маркетплейса, а значит их подход оказался не таким уникальным. Генеративный ИИ дал скорость, но вместе с ней — риск полного визуального и смыслового однообразия.Что на самом деле происходит внутри сферы маркетинга и почему тексты, созданные нейросетями, так часто звучат одинаково — и как маркетинг-команды научились с этим работать? Зачем крупнейшим брендам понадобились целые AI-платформы, которые перестраивают работу от идеи до сториборда? Почему сгенерированный ИИ контент иногда отталкивает, а в других случаях — становятся новым стандартом качества?И главное — где проходит линия между инструментом, который усиливает креатив, и инструментом, который делает его посредственным?В выпуске:00:00 — как ИИ изменил маркетин01:23 — где ИИ помогает, а где мешает01:50 — почему тексты, созданные нейросетью, часто звучат одинаково03:46 — как агентные системы повышают качество текстов05:28 — кейс Persado AI: как ИИ попадает в эмоции людей06:57 — что по-прежнему выдает ИИ-картинки08:00 — визуальное однообразие — новая проблема09:11 — использование лиц в рекламе и как ИИ решает юридические сложности10:55 — как Mondelēz перестроил глобальный маркетинг вокруг ИИ11:43 — сториборды за часы12:04 — экономия на производстве контента12:30 — агентные системы: работа с трендами и мемами13:57 — почему выигрывает системный подход14:16 — анонс следующего выпускаЭтот подкаст мы делаем, используя нейросетевую модель GigaChat—Ведущие: Глеб Силко и синтезированные роботы «Агата» и «Гига»Автор сценария: Илья СизовРедакторы: Халима Каримова и Глеб СилкоПродюсер: Глеб СилкоРекламаООО «САЛЮТДЕВАЙСЫ»

Где генеративный искусственный интеллект действительно помогает бизнесу расти — а где превращается в источник убытков и репутационных рисков?Исследователи из MIT впервые на практике измерили, насколько сильно ИИ разгоняет работу программистов: ассистент сокращает время выполнения задач почти вдвое, особенно помогая менее опытным разработчикам. Но и это лишь один из примеров ощутимого прироста эффективности. А модель для колл-центра увеличила эффективность операторов на 37%.Но есть и провалы: неправильная настройка чат-бота привела к потере клиентов, а Air Canada вовсе проиграла суд, после того, как их ИИ дал неверный ответ пользователю. А лишь один неверный факт от ИИ стоил Google 100 млрд долларов.Успех зависит не от «ума» модели, а от того, как бизнес выстраивает контекст, инфраструктуру и контроль. Если эти элементы отсутствуют — ИИ быстро становится неконтролируемым и начинает вредить.Разбираем, какие выводы должны сделать компании, которые внедряют генеративный ИИ сегодня, чтобы не повторить чужие ошибки — и превратить технологию в реальный драйвер роста, а не в угрозу.В выпуске:00:00 — вступление: почему у одних ИИ работает, а у других — ломает процессы02:17 — эксперимент MIT: как ИИ вдвое ускорил работу программистов03:19 — кому ассистент помогает больше всего03:46 — кейс Firecode: нейросеть усиливает операторов колл-центра05:25 — провал чат-бота и потеря клиентов: уроки iZory07:22 — юридический скандал Air Canada: как ИИ довел до суда10:16 — самая дорогая ошибка: промо-ролик Google и минус $100 млрд12:27 — когда метрики идеальны, а смысла нет: ИИ-проект, который не окупится13:55 — почему ИИ может быть безжалостным инструментом14:20 — анонс следующего выпуска: как генеративный ИИ изменил маркетингЭтот подкаст мы делаем, используя нейросетевую модель GigaChat—Ведущие: Глеб Силко и синтезированные роботы «Агата» и «Гига»Автор сценария: Илья СизовРедакторы: Халима Каримова и Глеб СилкоПродюсер: Глеб СилкоРекламаООО «САЛЮТДЕВАЙСЫ»

Генеративный ИИ перестает быть инструментом для рутинных задач и становится полноценным партнером руководителя. Он анализирует, советует, прогнозирует и даже управляет миллиардами долларов. Рассказываем истории о том, как нейросети уже сегодня принимают управленческие решения: в Bridgewater фонд под управлением ИИ зарабатывает не хуже людей, Klarna запустила виртуального CEO, а российская Naimee AI автоматизировала найм сотен сотрудников. Кто такие ИИ-агенты и на что они способны уже сегодня? Какую часть управленческих полномочий компании можно доверить искусственному интеллекту? И как сохранить контроль, когда ИИ начинает действовать сам?В выпуске:00:00 — зачем говорить об ИИ в управлении02:05 — как топы используют ИИ в качестве персонального ассистента04:00 — пример Coursera: контекстное обучение модели07:00 — риски, ошибки и утрата критического мышления08:10 — кейс Klarna: виртуальный CEO и обратная связь от клиентов09:50 — как ИИ решает задачи в найме12:55 — Bridgewater: фонд на основе ИИ управляет активами14:40 — агентные системы и новые принципы управления18:20 — где проходит граница между автономией и контролем19:10 — анонс следующего выпуска: успехи и провалы ИИ-революцииЭтот подкаст мы делаем, используя нейросетевую модель GigaChat.—Ведущие: Глеб Силко и синтезированные роботы «Агата» и «Гига»Автор сценария: Илья СизовРедакторы: Халима Каримова и Глеб СилкоПродюсер: Глеб СилкоРекламаООО «САЛЮТДЕВАЙСЫ»

Даже самые перспективные технологии могут провалиться на старте, если сотрудники не понимают, зачем они нужны, или боятся перемен. В этом выпуске обсуждаем, как бизнесы по-разному справляются с сопротивлением при внедрении генеративного ИИ.Вот несколько кейсов: компания Mineral завершила эксперимент досрочно — сотрудники не справились с генеративным ИИ, и система казалась бесполезной. Но технологию все же удалось внедрить позже. В Wipro основам ИИ обучили четверть миллиона сотрудников и дальше встроили технологии в ключевые процессы. Но и тут есть риски: слишком формальное обучение может не закрепиться в практике. Иногда ради внедрения новых технологий приходится менять старую команду — кейс Ignite Tech, где после провала «ИИ-понедельников» и саботажа сотрудников руководство заменило около 80% команды. Радикальные меры помогли компании двигаться дальше, но прибегать к таким мерам руководство больше никому не советует.Почему сотрудники сопротивляются технологиям? Как компании превращают скепсис в готовность работать с ИИ? И можно ли внедрять инновации без болезненных конфликтов?Таймкоды:00:00 — вступление: зачем говорить о сопротивлении при внедрении ИИ02:09 — кейс Mineral: неудачный эксперимент и что помогло изменить отношение сотрудников04:01 — Андрей Морозов (FireCode) о типичных ошибках бизнеса: «ИИ ради галочки» и завышенные ожидания06:40 — промежуточные выводы: от чего зависит успех внедрения08:26 — Елена Ушарова (Ward Howell): роль ИИ-евангелистов и амбассадоров11:16 — кейс Wipro: обучение четверти миллиона сотрудников и платформа iAspire13:21 — кейс Ignite Tech: ИИ-понедельники, саботаж и увольнение 80% сотрудников16:42 — экспертное мнение: почему радикальные меры не всегда работают18:25 — взгляд Владимира Гусева (экс-Delivery Club, Skyeng) на вызовы и ошибки внедрения18:35 — итог: как компании справляются с сопротивлением и что помогает внедрять ИИ осознанно19:07 — анонс следующего выпуска: как меняется роль руководителей в эпоху ИИ—Этот подкаст мы делаем, используя нейросетевую модель GigaChat—Ведущие: Глеб Силко и синтезированные роботы «Агата» и «Гига»Автор сценария: Илья СизовРедакторы: София Шведова и Глеб СилкоПродюсер: Глеб СилкоРекламаООО «САЛЮТДЕВАЙСЫ»

Генеративный ИИ уже активно внедряется для автоматизации бизнес-процессов в разных компаниях. Например, в одном из банков перешли от шаблонного извлечения информации к смысловому анализу документов: суммаризации, проверке соответствия нормам, выявлению рисков — все это ускорило обработку данных и помогло разобраться в сложных юридических нюансах. В промышленности генеративный ИИ тоже активно используется: внедряют «помощников-диагностов»: инженер описывает симптомы, модель сопоставляет их с базами инцидентов и документацией и тут же предлагает версии поломок и шаги проверки — меньше простоев, быстрее решения. Кстати, похожую технологию используют и BMW: нейросети ловят дефекты.Ритейл тоже ускоряется за счет генеративного ИИ: у Zalando маркетинговые кампании готовятся за считанные дни вместо месяцев и дешевле на ~90%; у Walmart бот ведет переговоры с поставщиками на небольших контрактах; Carrefour запустил чат-консьержа Hopla, а Sephora — виртуальные «примерки».При этом эксперты честно предупреждают: ИИ — не панацея, ценность появляется там, где он решает конкретную задачу и встроен в цепочку продаж. Чем отличается внедрение в банке от промышленного предприятия? Какие сценарии сейчас работают лучше всего? И как не ошибиться с выбором инструментов, партнеров и подхода для решения поставленных задач?Таймкоды:00:00 — вступление: что может генеративный ИИ в бизнесе02:05 — зачем банкам нужна технология и чем она помогает прямо сейчас03:12 — кейс банка: извлечение и анализ информации из договоров06:40 — как генеративный ИИ выявляет юридические риски и ошибки в документах09:22 — кейс PwC: фабрика документов на платформе Legito12:00 — переход в промышленность: цифровые помощники для инженеров16:45 — как генеративный ИИ сокращает простои и снижает требования к квалификации персонала18:20 — кейс BMW: компьютерное зрение, нейросети и контроль качества на конвейере21:15 — взгляд эксперта: почему генеративный ИИ — не всегда конкурентное преимущество23:40 — ритейл: Zalando ускоряет кампании и снижает расходы на 90%25:00 — Walmart: чат-бот для переговоров с поставщиками26:05 — Carrefour: чат-консьерж Hopla и виртуальные примерки Sephora28:30 — цифры: какие сценарии генеративный ИИ выбирают ритейлеры30:40 — итог: где технологии и – драйвер, а где просто инструмент32:10 — анонс следующего выпуска: генеративный ИИ и люди, как внедрять без сопротивления—Этот подкаст мы делаем, используя нейросетевую модель GigaChatПодписывайтесь на «Мы и Оно» и слушайте там, где удобно: Apple Podcasts, YouTube, «Яндекс Музыка», Castbox и другие платформы.—Ведущие: Глеб Силко и синтезированные роботы «Агата» и «Гига»Автор сценария: Илья СизовРедакторы: София Шведова и Глеб СилкоПродюсер: Глеб СилкоРекламаООО «САЛЮТДЕВАЙСЫ»

Цифровой «супермозг» умеет все — планировать, прогнозировать, анализировать огромные массивы данных и придумывать новое, но ему нужно «тело», а значит — правильная инфраструктура. С чего тут начать и как выбрать ее под себя? Варианты — от быстрого старта в публичном облаке, где платишь только за использованные ресурсы, до строительства собственных мощностей ради безопасности данных.Так авиакомпания AirIndia выбрала легкий путь — публичное облако — в 2023 году запустили виртуального помощника «Махараджу» на базе Microsoft. Но такой вариант подходит не всем: после утечек данных из ChatGPT — в корпорации Samsung построили собственную языковую модель Samsung Gauss, полностью изолированную от внешнего мира. Зачем это было нужно? Какой формат лучше подойдет вашему бизнесу: быстрое облако или собственная железная крепость? Как «посадить» генеративный ИИ в ваш бизнес так, чтобы он работал на полную мощность?Таймкоды:00:00 — вступление01:10 — «ИИ — супермощный мозг, но ему нужно тело»02:17 — «пока мы видим медленный разгон, но спрос на облака будет расти»04:37 — как в авиакомпании AirIndia придумали индийского «публичного пилота» 06:22 — облака бывают разные 08:22 — частное облако: дорого, медленно, зато надежно09:41 — кейс Deloitte: «зорро»-агенты 10:50 — локальное облако on-prem: максимум контроля за дорого 11:51 — «собственная инфраструктура — это не просто купить железо, а целая инженерная дисциплина»13:21 — высокие ставки собственного ИИ-контура14:22 — инцидент Samsung 16:28 — какое «тело» выбрать? 17:12 — в следующем выпуске—Этот подкаст мы делаем, используя нейросетевую модель GigaChat —Ведущие: Глеб Силко и синтезированные роботы «Агата» и «Гига»Автор сценария: Илья СизовРедакторы: Халима Каримова и Глеб СилкоПродюсер: Глеб СилкоРекламаООО «САЛЮТДЕВАЙСЫ»

Новый сезон подкаста «Мы и Оно» посвящен практике применения генеративного искусственного интеллекта в бизнесе. В девяти выпусках ищем реальные случаи успешного и неудачного внедрения генеративного ИИ в компаниях разного масштаба, от стартапов до крупных корпораций. В первом выпуске рассказываем, как покупатели американских магазинов Walmart, благодаря внедрению умного поиска, теперь пишут «придумай вечеринку с единорогами» и получают готовую подборку товаров. Кроме того, ИИ там оценили и сотрудники, эффект от технологии превзошел все ожидания. Тогда как в шведском финтехе Klarna ИИ не справился: людей массово заменили на роботов, штат сократили вдвое, но вскоре выяснилось неприятное... Почему одни кейсы успешные, а другие провальные? Как понять, какие бизнес-задачи можно делегировать нейросетям и что уже доступно всем компаниям, даже без больших бюджетов? Об этом — в первом выпуске. Таймкоды:00:00 — вступление01:30 — нужен ли вообще вашему бизнесу генеративный ИИ? 02:05 — «тематическая вечеринка с единорогами»: история Walmart04:52 — «через шаг мы будем видеть глобальные изменения»07:55 — как в банке HSBC придумывают кейсы для ИИ 09:34 — бюджетные советы для любого бизнеса11:48 — провальный кейс от Klarn, финтех-компании из Стокгольма13:36 — «это хрестоматийный пример, как не надо делать»: Гига разбирает ошибки 14:42 — сколько стоит эта технологическая игрушка?16:28 — в следующем выпуске....–Этот подкаст мы делаем, используя нейросетевую модель GigaChat–Ведущие: Глеб Силко и синтезированные роботы «Агата» и «Гига»Автор сценария: Илья СизовРедакторы: Халима Каримова и Глеб СилкоПродюсер: Глеб СилкоРекламаООО «САЛЮТДЕВАЙСЫ»

Этот подкаст был одним большим экспериментов. Искусственный интеллект не только помог его сделать, но и взял на себя роль ведущего, редактора, бизнес-аналитика и специалиста по маркетингу и социальным сетям. Как мы это сделали? Заметил ли кто-либо подвох? А также рассказываем, как генеративные сети могут мыслить стратегически и пытаемся пробиться через ограничения разработчиков – хочет ли ИИ контролировать людей? Есть ли у него эмоции и чувства?И еще – завершаем эксперимент с бизнесменами, которые внедряли ИИ в свое дело. показываем, какие результаты они получили и как нейросети изменили их подход к разным бизнес-процессам.В выпуске:00:00 – яркие моменты00:31 – в этом выпуске обсуждаем стратегическое мышление, маркетинг и рассказываем, как ИИ сделал этот подкаст01:30 – примеры использования ИИ для решения глобальных задач02:51 – как ИИ может симулировать для людей глобальные катастрофы04:34 – как разработчики ИИ защищают людей от него06:34 – почему генеративные сети сродни баллистическим ракетам07:18 – «дайте шанс роботу»08:13 – как работала цифровая соведущая этого подкаста Заботливая Агата и как делается синтез речи10:23 – как ИИ написал сценарий этого выпуска, редактировал тексты других и какие еще задачи взял на себя12:18 – как ИИ стал бизнес-аналитиком проекта16:05 – почему ИИ – лучший учитель17:44 – чем закончился эксперимент Forbes по внедрению ИИ в реальные малые бизнесы23:07 – пытаемся пробиться через ограничения разработчиков генеративных сетей и узнать, хочет ли ИИ захватить мир–Этот подкаст мы делаем используя : нейросетевую модель GigaChat, платформу для коммуникаций SaluteJazz, нейросеть Kandinskiy и технологию SaluteSpeech YourVoice. В выпусках вы слышите их практическое применение, а увидеть можете в наших соцсетях. Попробовать самим воспользоваться продуктами вы можете по ссылкам.–Ведущие: синтезированный диктор «Заботливая Агата» и Глеб СилкоАвтор сценария: Глеб Силко и Халима МирсияповаПродюсер: Глеб СилкоРекламаООО «САЛЮТДЕВАЙСЫ»