Askerych про AI в бизнесе

Универсальный ИИ — миф, который отвлекает от реальных возможностей

Много разговоров о «глобальном» искусственном интеллекте, который якобы заменит всё и всех. Но опыт показывает, что для бизнеса ценность — в узких, специализированных решениях, которые дают прогнозируемый результат здесь и сейчас.

ИИ — это платформенная технология. Она убирает устаревшие фреймворки и создаёт новую инфраструктуру, на которой можно быстро строить продукты под конкретные задачи. История технологий подтверждает: самые сильные сервисы рождаются там, где фокус усилий максимально узкий.

Попытки сделать «одного агента для всего» уже показывали слабый результат: универсальные системы теряют точность и ценность, когда их переносят в новые домены. Поэтому даже если промт-инжиниринг не станет отдельной профессией, он должен войти в набор стратегических метанавыков. Это новый язык общения с технологиями, который позволяет из любой языковой модели собрать инструмент под конкретный бизнес-процесс. Для руководителя это значит: анализ рынка за день вместо недели, автоматизированные сценарии принятия решений, экономия времени ключевых сотрудников.

Будущее — за решениями, заточенными под узкую область. В промышленности это могут быть ИИ-системы для контроля качества на конвейере; в финансах — ассистенты по управлению кредитным портфелем; в медицине — помощники для эндокринологов с полной базой знаний, актуальными исследованиями и методологией.

Хороший пример подхода — стартап WHOOP: трекер без экрана, который круглосуточно собирает данные, анализирует их с помощью ИИ и прогнозирует состояние пользователя. Тот же принцип можно масштабировать на корпоративный уровень — от мониторинга состояния оборудования в реальном времени до прогнозирования сбоев в цепочках поставок. Это не «ИИ ради ИИ», а инструмент, который меняет все подходы в конкретной нише.

2 weeks ago | [YT] | 0

Askerych про AI в бизнесе

Кейсы - как крупный бизнес использует ИИ для аналитики и принятия решений

За 2023–2024 годы ИИ превратился из экспериментального инструмента в операционную основу для компаний, которые серьезно подходят к масштабированию. Особенно это заметно в отраслях с высокой степенью повторяемости процессов от промышленного производства до логистических цепочек.

Почему ИИ показывает хороший результат в аналитических задачах?

Ключ в архитектуре интеграции. Когда системы правильно обучены на исторических данных компании и подключены к внутренним базам, задачи, которые раньше требовали многодневных циклов обработки, закрываются за минуты. Это создает операционную модель, где человеческий интеллект сосредоточен на принятии решений, а рутинная обработка данных происходит без участия персонала.

Кейс 1. Поставщик промышленного оборудования

Компания ежемесячно обрабатывала порядка 3000 комплектов документации. 90% поступало через ЭДО-платформы, остальное на корпоративную почту. До автоматизации один комплект требовал до трех часов обработки: классификация, внесение в учетную систему, синхронизация между платформами.

После внедрения ИИ-архитектуры весь цикл стал автономным: прием документов, определение типа, распределение по базам данных, синхронизация систем. Сотрудники выполняют только контрольные функции.

Измеримый результат: скорость обработки выросла в 4–6 раз, количество ошибок снизилось в 3–5 раз, экономия составила 500–700 человеко-часов ежемесячно. Это эквивалентно высвобождению 3–4 штатных единиц для стратегических задач.

Кейс 2. Оптовая торговля метизной продукцией

Компания работает с десятками тысяч товарных позиций и ежедневно выставляет около 2000 счетов. До автоматизации каждый запрос проходил ручную проверку: наличие на складе, актуальность цен, корректность артикулов, соответствие оформления стандартам. Себестоимость обработки одного счета составляла около 2000 рублей с учетом фонда оплаты труда и инфраструктурных затрат.

ИИ-система взяла на себя проверку наличия, валидацию запросов, формирование документации. Себестоимость операции снизилась до 40–100 рублей, экономия составила 90–95% в зависимости от сложности заявки.

Практические выводы

ИИ в принятии решений это не замена управленческой экспертизы. Это архитектурная оптимизация, которая убирает информационный шум и дает руководителям прозрачную картину для быстрого реагирования на изменения рынка.

Внедрение стоит начинать с одной операционной задачи, где рутинная нагрузка измеряется десятками часов в месяц. Результат становится заметен уже в первый квартал работы системы.

Внедрение ИИ в аналитические процессы сокращает операционные издержки и высвобождает ресурсы для стратегических задач. Ключевой фактор успеха — правильная архитектура интеграции с существующими системами компании.

Оцените потенциал автоматизации в вашей компании. Мы проведём экспресс-аудит целевого процесса за 90 минут с конкретным планом внедрения. Записаться можно по ссылке aistrata.tech/strategic-business-process-diagnostics.

2 weeks ago | [YT] | 0

Askerych про AI в бизнесе

Как я вытаскиваю суть из текста — и почему больше не читаю «в лоб»

Бывает, читаешь экспертный текст — отчёт, методичку, пост на 6 экранов — и не сразу ясно: что здесь главное, а что просто инфошум.

По мере работы с ИИ я понял, что чаще и чаще прибегаю к двум техникам, которые позволяют не просто «читать», а разбирать текст как конструкцию — доставать из него смыслы, структуру, логику.

Сначала делал это интуитивно. Теперь — осознанно.
Особенно, когда готовлю:
- стратегию или сессию
- контент-план
- сценарий выступления
- или просто анализирую экспертный материал

Вот эти два приёма.

1. Семантический анализ

Это способ понять, _о чём текст на самом деле_. Где повторяющиеся смыслы, где связки, где ядро.

Я применяю его, когда:
- вытаскиваю из устного потока тезисы
- разбираю экспертные материалы
- готовлю структуру поста, речи или обучающего блока
- анализирую собственные заметки — чтобы увидеть темы, к которым возвращаюсь

Например, при формировании своей ролевой модели я прошёл по всем своим постам и заметкам, вытащил ключевые темы, которые повторялись — и на их основе выстроил скелет будущих смыслов и направлений.

Если коротко - семантический анализ помогает убрать лишнее и оставить суть. Не на уровне «пересказа», а на уровне: что здесь важного? Что можно использовать?

2. Принцип M.E.C.E.
(взаимоисключающее и совместно исчерпывающее)

Я использую его, когда передо мной объёмная задача или размазанная идея. Разбиваю её на составляющие - так, чтобы не было повторов, и чтобы не осталось белых пятен.

Когда MECE ye;ty:
- при разборе стратегии
- в разработке нового продукта
- при построении обучающей логики
- в контенте — для устранения дублирования
- при принятии решений: не упускаем ли что-то?

Этот принцип помогает мне буквально «навести порядок в голове», особенно если вы работаете с массивами идей, документов, текстов.

Я использую эти методы в связке: сначала семантика, потом MECE — так из текста выходит не поток, а готовая архитектура. На ней можно строить что угодно - от текста до системы.

ИИ здесь - лишь инструмент. Он усиливает, но мышление, как и ответственность за смысл, — остаются за вами.

Аскер

P.S. Завтра в клубе "Капсула" будем разбирать практическое применение этих методов. Попасть в Капсулу можно по ссылке aistrata.tech/capsula-ecosystema

3 weeks ago | [YT] | 0

Askerych про AI в бизнесе

Как я проверил, потяну ли клиентов с оборотом 10 млрд.

Три месяца искал способ честно и точно оценить свои управленческие навыки. Без буллшита.

Коучи уровня McKinsey? Два миллиона в месяц. Спасибо, нет.

Ассессмент-центры? Поверхностные выводы и генерализированные матрицы.

360-обратная связь? Субъективщина, кто как проснулся — так и оценит.

А мне нужно было конкретно: готов ли я, как управленец, вытянуть проекты с большими ставками?

Собрал ИИ-инструмент под себя.

Пара недель на промпт-инжиниринг, точная настройка, и вот у меня уже есть система, которая даёт глубину анализа, сопоставимую с дорогими коучами. Только без их фраз «а что ты сейчас чувствуешь?» и «послушай своё тело».

Что получилось:

47 управленческих навыков. Каждый — оценка от 0 до 100. Сильные стороны. Слепые зоны. И самое главное — приоритизация, что качать в первую очередь, чтобы выйти на новый уровень.

Пример?

«Стратегическое планирование — 73/100. Сильная сторона: вижу, куда иду. Слабая — слабо расшивается на операционку. Что делать: изучить OKR по Водтке, внедрить на текущих проектах.»

Хочешь так же? Делай по шагам:
1. Определи, какую роль ты хочешь занять. CEO, операционный директор, венчурный инвестор — под каждую роль ИИ создаст свой профиль навыков.
2. Пройди кастомное интервью. Вопросов будет много — больше 200. Да, это не тест на айкью в Instagram. Это нормальная взрослая работа над собой.
3. Отвечай честно. Преувеличишь — обманешь только себя. ИИ не судит, но и не угадывает.
4. Загрузи ответы в модель и получи таблицу: навык → балл → комментарий → рекомендация.

А потом — план развития на 6–12 месяцев. Прямо как тебе бы выписал личный коуч за миллион, только без медитаций под гонг.

Важно:

Это не замена живого наставника. Это подготовка к работе с ним. Или альтернатива, если никого подходящего пока нет (или не хочешь платить за обёртку).

Для кого:

Для руководителей от middle до C-level. Проверил на себе и ещё двух управленцах из моей команды.

Действие — единственный путь к росту. А всё остальное — симуляция контроля.

Аскер.
CEO AiStrataLab.
Делаю ИИ полезным.

P.S. Записывайтесь на консультацию, если хотите такую же диагностику. Сделаем вам не просто анализ навыков, но и готового ассистента соберем, чтобы вы самостоятельно могли с ним работать.

Пока держу цену в 25000₽, но скоро подниму.

Для связи выбирайте удобный канал aistrata.tech/ceo

4 weeks ago | [YT] | 0

Askerych про AI в бизнесе

Как оценить эффективность искусственного интеллекта в бизнесе: кейсы, частые ошибки и рекомендации

Часть 2: Реальные кейсы и ошибки внедрения ИИ: как измерить результат

Во второй части разбираем практические примеры:
- ADNOC (+$500 млн прибыли за счёт ИИ-оптимизации)
- NIB (экономия $22 млн на автоматизации поддержки)
- Stitch Fix (рост повторных покупок через AI-аналитику трендов)

И ключевые ошибки:
▸ KPI после запуска
▸ Метрики без связи с целями
▸ Отсутствие ответственного за результаты

Чеклист для постановки KPI — в материале.

Ссылки на полный тексты статьи:
На сайте aistrata.tech/tpost/5mk2uno3g1-kak-otsenit-effekti…
В рассылке linkedIn bit.ly/3UzAG5y

#ИИвбизнесе #цифроваятрансформация #KPI

1 month ago | [YT] | 0

Askerych про AI в бизнесе

🤯 Вы все еще делаете ЭТО вручную?! Серьезно?!

Привет, друзья!
Сегодня в 19.00 по мск проведу в клубе "Капсула" МК на тему: Какие задачи отдать ИИ. Определяем и отбираем.

На МК расскажу, как определить, какие процессы и задачи лучше всего передать искусственному интеллекту, чтобы сэкономить время и ресурсы.

Что будет на встрече:
✔️ Разберём, как оценивать задачи для автоматизации.
✔️ Разберем весь процесс по шагам
✔️ Получите готовые инструменты и шаблоны для анализа и визуализации.

Это отличный шанс прокачать навыки работы с ИИ и сделать бизнес-процессы эффективнее. Приходите — будет полезно!

Как попасть на МК, если вы не в клубе "Капсула":
1. Зайти в клуб: платите 1 раз - посещаете все мероприятия. Никаких подписок и скрытых платежей. aistrata.tech/capsula-ecosystema
2. Покупаете МК в записи. Нужно написать мне в лс телеги t.me/aistrata

Ждём вас!

1 month ago | [YT] | 1

Askerych про AI в бизнесе

📹 Друзья, приглашаю вас на первый live по live-prompting!
Сегодня в 19:00 я проведу прямой эфир, в котором покажу, как в непринуждённой и лёгкой обстановке без предварительной подготовки собираю работающий сценарий на основе ИИ.

Будем делать всё вживую — вместе, в моменте.

🎯 Что на повестке?

Мы поработаем над новой версией моего персонального бота — Аркадия Анатольевича. Это бот-ассистент компании AI Strata Lab. На эфире:

⁠Настроим его как отвечателя на часто задаваемые вопросы
⁠Добавим запись на консультацию (через простой вывод на сервис планирования встреч)
⁠Протестируем взаимодействие в Telegram — каркас уже готов, собрали его в n8n

Покажу, как работать с базой знаний, расширим предварительно подготовленную структуру, обсудим промпты, интеграции и всякие тонкости.

⁠💡Если вам интересно, как на ходу запускать ИИ-продукты, подключаться к задачам и собирать MVP прямо в прямом эфире — обязательно приходите!
Будет практично, живо и местами весело. Увидимся в субботу! 👋

▶️ Live-эфир по промптингу t.me/phaseone_chat/11932

1 month ago | [YT] | 0

Askerych про AI в бизнесе

Холодный аутрич с ИИ: собираем базу потенциальных клиентов

Между тем я продолжаю изучать отчёт о холодном аутриче.

Там действительно довольно много инструментов — как для сбора данных, так и для их анализа, автоматизации, персонализации и так далее. По мере переработки материала я внедряю полученные знания в практику и готов показывать, что из этого получается.

Сегодня поговорим о первичном сборе данных о потенциальных клиентах. Тут важно понимать, что у вас уже должно быть чёткое представление о том, с кем именно вы работаете.

Для себя я уже определил целевую аудиторию — это компании из двух сегментов по масштабу деятельности:
1. С годовой выручкой 0,3–1 млрд рублей.
2. С годовой выручкой от 1–10 млрд рублей.
3. Численность сотрудников — от 50 до 2000 человек.

Ниша и отрасль пока не играют роли, потому что я фокусируюсь на процессах back-office.

Кстати, прямо сейчас, не спеша, я формирую глобальную карту процессов back-office — это станет хорошим ориентиром и фреймворком для моих потенциальных клиентов, когда воочию нужно увидеть, где и какие процессы могут проседать.

Кроме компаний я выделяю конкретных лиц, принимающих решения на стратегическом уровне:
- CEO
- COO
- Chief Digital Transformation Officer
- Head of HR

Исходя из этих критериев я составляю список из 50 компаний в конкретном сегменте.

Как я это делаю?
1. Я захожу в одну из нейросетей и задаю простой промт: "Выступи в роли маркетингового аналитика и составь список из топ-50 компаний с выручкой в диапазоне от 0.3-1 млрд рублей." Как вариант, можете использовать сервисы по поиску лидов clay или snov.
2. Затем я указываю, какие именно данные о потенциальных клиентах и ЛПР должны быть в таблице. Для такого анализа отлично подходит инструмент Deep Research.
3. После того как таблица собрана — например, с данными о лицах, принимающих решения внутри компаний — я переношу её в Google-документы и прикрепляю к новому чату в нейросети.

Стоит ли упоминать, что мы используем только платные аккаунты?


На этом шаге использовать Deep Research нет необходимости, но выбирать стоит рассуждающие модели, например, ChatGPT o3. Развёрнутый список моделей искусственного интеллекта и задач, для которых они могут быть использованы, я привёл по ссылке aistrata.yonote.ru/share/c0087768-e4d5-4c48-8a65-5…

В итоге у вас должна получиться обогащённая таблица. Единственное — данные в Google-таблицу придётся переносить вручную. Эту задачу можно автоматизировать с помощью различных платформ оркестрации, например, n8n или make.com.

На этом пока всё — про сбор первичной базы. Далее поговорим о первом контакте. Если вам интересен такой контент — нажмите лайк.

1 month ago | [YT] | 0

Askerych про AI в бизнесе

Как ИИ помогает принимать решения — но не решает за человека

Тут важно сразу зафиксировать одну вещь: решение ≠ автоматизация. Есть задачи, где ИИ может сам «принять» решение и выполнить его (вроде расчета плана производства). А есть такие, где решение — это ответственность, и её всегда должен нести человек.

Речь вот о чём:
ИИ — не замена управленца, а инструмент, который помогает просчитать сценарии, учесть все вводные и предложить наиболее логичные исходы. Причём делает это за секунды. Без эмоций. Без искажений. Без усталости.

Пример. Когда сценариев много — и каждый имеет последствия

У вас на столе лежит несколько вариантов развития событий. Что делает ИИ?

- Анализирует вводные: цели, ресурсы, ограничения, уровень допустимого риска.
- Просчитывает ветки решений: где выигрыш, где просадка, где компромисс.
- Объясняет выбор: почему рекомендует конкретный путь и чем он лучше других.

Эта логика лежит в основе так называемой техники “дерево размышлений”. Я её использую постоянно в своих продуктах, особенно в тестировании гипотез.

Пример из жизни: как я выбираю, куда вкладываться

У меня стоит чёткая цель: к концу года — 1–3 продукта, которые лягут в основу роста в следующем году. Что я делаю в команде со своими ИИ-ассистентами:
- Первый бот оценивает идею по 8 критериям: от масштабируемости до барьеров на вход.
- Есть второй бот, который сравнивает идеи между собой и говорит: «вот эта — сильнее, вот эта — рискованная, а вот эту можно усилить вот так».
- Далее — мой шаг: смотрю, потяну ли я усиления, которые бот предлагает, и сам принимаю решение.

ИИ помогает мне думать. А не решает за меня.

Вывод: Мы живём в реальности, где правильно поставленный вопрос к ИИ = половина управленческого решения.

ИИ:
- помогает просчитать;
- выдать логичную картину;
- показать последствия.

Но ответственность — всегда на человеке. Если вы руководитель — переносите методики из теории принятия решений в формат ИИ-помощников. Вы удивитесь, насколько это усиливает мышление и экономит время.

Мы такое остоянно делаем в клубе для управленцев и предпринимателей по изучению возможностей ИИ в бизнесе "Капсула" Ссылка тут aistrata.tech/capsula-ecosystema

1 month ago | [YT] | 0

Askerych про AI в бизнесе

Какие бизнес-процессы в корпорациях чаще всего автоматизируют с помощью ИИ?
— и почему именно там

Часто звучит вопрос: в каких сферах чаще всего используют ИИ. И тут надо прояснить — если под "сферами" мы имеем в виду индустрии (финтех, логистика, ритейл и т.п.), то честный ответ: индустрия вторична. Важна не столько «сфера», сколько тип задачи и структура процессов внутри компании.А теперь конкретно:
ИИ в 2025 году применяется в первую очередь в бэк-офисных задачах. Это всё, что связано с:
- документооборотом,
- извлечением и обработкой данных,
- рутинными коммуникациями (поддержка, онбординг и пр.),
- внутренними сервисами — ассистентами, ботами, агентами и т.д.

Почему именно бэк-офис?

Потому что:
1. В бизнес-практике эти процессы уже оцифрованы: данные есть, процессы повторяемые, цифровые следы — в наличии.
2. Они легко поддаются алгоритмизации.
3. Дорогие в обслуживании. Много ручного труда = много затрат, высокая вероятность ошибок, и вообще всё медленно.
4. Или они критично влияют на ключевые бизнес-метрики. Особенно если завязаны на масштаб.

На моём счету уже под 2000 задач, которые можно автоматизировать с помощью ИИ - AI first, и этот список постоянно пополняется. Некоторые из них специфичны под отрасли, но подавляющее большинство — универсальные. Поддержка, онбординг, согласование договоров, аналитика — работают везде. Главное, чтобы у вас был цифровой процесс — дальше уже дело техники.

Если обобщить:
ИИ = инструмент для интерпретации и обработки цифровых данных.
Там, где данные есть — ИИ уже начинает работать. Там, где их нет — пока рано.

1 month ago | [YT] | 0