Меня зовут Алексей Доскин, мне 47 лет и я живу в Ярославле. Моя специальность по образованию — информационные системы в экономике. В вузе я изучал различные информационные технологии для решения экономических и управленческих задач. Тогда кодил в основном на Turbo Pascal, который сегодня наверно уже никем не используется. Никаких Python, no-code инструментов и, тем более, искусственного интеллекта тогда попросту не существовало. Однако все эти знания со страшной силой помогли мне на старте карьеры, потом были забыты до последнего байта, и, спустя четверть века, я опять в IT.
Моя карьера делится на два сезона: первый — финансы и банковское дело, второй — маркетинг, реклама, СМИ и коммуникации. И сейчас я живу в интересном мире, где баннеры и пресс-релизы встречаются с digital и искусственным интеллектом.
Почему я поверил в ИИ
Когда искусственный интеллект без предупреждения просочился в нашу повседневность, я быстро понял: это не просто хайп, а новый инструмент для бизнеса. Промпт-инжиниринг, no/low-code инструменты, автоматизация — все это стало must-have для современного предпринимателя. Сначала я пытался изучить все сам, но быстро понял, что без поддержки экспертов буду долго топтаться на месте. А с «Зерокодером» познакомился на одном из вебинаров Кирилла Пшинника.
Так я оказался в университете на курс по созданию своей AI-студии. Для меня курс не только возможность прокачать свои скиллы, но и диверсифицировать свой клиентский портфель и продуктовую линейку, и предложить своим заказчикам что-то новое. Применение ИИ в бизнесе все активнее развивается, все больше становится решений различных задач и если бизнесу нужно «бежать со всех ног, чтобы только оставаться на месте, то чтобы куда-то попасть, надо бежать как минимум вдвое быстрее».
Если и вам интересно, как ИИ влияет на мир бизнеса — приходите а нашу открытую лекцию «Свой бизнес на AI». Там СЕО «Зерокодера» Кирилл Пшинник поделится своим видением рынка, расскажет, за что готовы платить заказчики и как заработать на введении ИИ в бизнес в 2025 году.
- ПОКАЖЕМ, КАК РАЗВЕРНУТЬ МОДЕЛЬ нейросети DEEPSEEK R1 ПРЯМО НА СВОЁМ КОМПЬЮТЕРЕ
- Где и как применять? Потестируем модель после установки на разных задачах
- Как дообучить модель под себя?
Учеба и бизнес
Сейчас я на финальной стадии обучения. Процесс шел непросто и я много обсуждал это со своим куратором. Курс построен из нескольких блоков: первый — это базовое погружение в Python, второй и основной блок посвящен основам нейросетей, промпт-инжинирингу, no-code и low-code разработке, третий — созданию самой AI-студии.
Здесь у меня возникло расхождение с основным фокусом программы — курс в первую очередь рассчитан на опытных разработчиков и фрилансеров, которые хотят уйти в бизнес, открыть свою студию и выстроить бизнес-процессы с нуля. У меня же ситуация иная — блоки про открытие ООО, выбор налоговой системы, онбординг сотрудников и построение процессов я пролистывал быстрее, чем Terms & Conditions в новом приложении.
А вот блоки по Python и промпт-инжинирингу оказались куда более сложными. Python я никогда не изучал, и хотя он немного напоминает языки, которые я знал ранее, это направление далось мне нелегко. Поэтому я переопределил свою роль в курсе — я про бизнес-логику, процессы, продажи и деньги, а кодом и разработкой пусть занимаются те, кто шарит.
Зачем бизнесу нейросети?
Многие до сих пор не понимают, зачем бизнесу ИИ. Это немного напоминает мне ситуацию из 90-х, когда интернет и первые сайты считались баловством для гиков. И сейчас происходит все то же самое — технологии меняются, но осознание их потенциала приходит далеко не сразу.
Крупные технологичные компании уже давно в теме. У них работают целые департаменты и инхаус-студии, которые закрывают задачи по ИИ. А вот малый и средний бизнес только начинает просыпаться, и здесь я вижу огромный потенциал.
Не верю, что просто заявив «Мы делаем AI» — сработает. Бизнесу нужны доказательства в рублях, выработке и прочих OKR, поэтому на старте запуска студии решил нанять продуктового маркетолога — специалиста, с которым вместе сможем выработать узконишевое предложение. На прицеле — стройка, автодилеры, e-com и услуги. С недвижкой у меня давние дружеские отношения, поэтому пример, как ИИ будет полезен для застройщиков:
MVP для девелоперов: от чат-бота до умной аналитики
Первое решение — простой чат-бот, который работает 24/7, консультирует клиентов, считает метры, деньги и ипотеку, собирает документы и приводит клиента в офис продаж, где менеджер завершит сделку. Все это конечно же с интеграций в CRM-систему застройщика, всеми возможными базами объектов и прочей актуальной инфой.
Второе — приложение для дольщиков: статус стройки, уведомления, апсейлы (от парковки до отделки и мебели), а также вплоть до создания внутреннего чата дома, подъезда, этажа.
Решение для руководства — приложение для умной аналитики продаж, конкурентов, остаткам, ценам, прогнозы и стратегии продвижения, визуализация рынка и все остальное прочее, необходимое для эффективной деятельности. У крупных застройщиков такие штуки уже есть, а средние пока отстают. И это огромное поле для деятельности.
Как я уже использую ИИ и автоматизировал целую редакцию
Очень не хотелось быть «сапожником без сапог» — уж если я предлагаю бизнесу решения на базе ИИ и no-code, то должен быть в теме. Ряд редакционных задач в издательстве, которое я возглавляю, хотелось автоматизировать уже давно, но возможным стало только при появлении нейронок. И первый результат я смог получить уже в феврале-марте — мне удалось автоматизировать рутину, которая ранее отнимала у журналистов очень много времени.
Первое, что сделал — автопостинг в соцсети. Казалось бы, задача простая, и для нее давно существуют стандартные и дешевые решения. Но я решил реализовать это иначе: вместо обычной «копипасты» подключил нейронку, которая выполняет рерайт исходного текста под каждую площадку: Telegram — один стиль, «ВКонтакте» — другой. Достойный результат получил только спустя пару-тройку десятков тестов. Итого экономия — час рабочего времени в день на каждого корра. Тюнинг системы продолжаю до сих пор: баги, новые фичи — все, как у взрослых IT-команд.
Второй кейс более сложный — автоматизация работы с региональными нормативными актами. Ранее журналисты вручную разгребали соответствующие ресурсы в поисках ключевых указов, приказов, распоряжений и постановлений. Это очень сложно и нудно — я и сам подобным образом искал информацию. Сейчас все делает нейросеть: находит, распознает, парсит, выдает саммари документа и отправляет во внутренний Telegram-канал. Время на обработку — минуты вместо целого дня. Бонусом — свежие инфоповоды — наш хлеб, которые другие редакции могли пропустить.
Заменит ли нейросеть журналиста?
Спойлер — нет. Без работы в поле, критического мышления и уникального стиля никакая нейросеть не напишет настоящий журналистский материал. Да, вести свой блог с ИИ — легко. Но настоящая журналистика это про экспертизу, контекст и личный контакт.
ИИ — это не волшебная палочка и не человекозаменитель. ИИ также не нужен просто чтобы быть. ИИ это инструмент, который экономит время, деньги и позволяет бизнесу расти быстрее, чем без ИИ. Главное — не бояться экспериментировать и тестить гипотезы — баги бывают, но апдейты всегда под рукой. Как в крутых командах.
- Освой нейросеть Perplexity и узнай, как пользоваться функционалом остальных ИИ в одном
- УЧАСТВОВАТЬ ЗА 0 РУБ.
- Расскажем, как получить подписку
- ПОКАЖЕМ, КАК РАЗВЕРНУТЬ МОДЕЛЬ нейросеть DEEPSEEK R1 ПРЯМО НА СВОЁМ КОМПЬЮТЕРЕ
