Заметки
Короткие тексты о методологии и архитектурных решениях в AI-системах, которые я довожу до продакшена: спецификации, evals, мультиагентная оркестрация, LLM-интеграции и дисциплина работы с coding-агентами.
15 июня 2026 г.
Виновата не модель. Виноваты твои данные.
Большинство ИИ-проектов проваливаются — MIT нашёл, что 95% генеративных пилотов не дали измеримой прибыли, а RAND оценил общий процент провалов примерно в 80%. Когда что-то идёт не так, инстинкт — винить модель: недостаточно умна, не та, плохие промпты. Данные говорят иначе. Самая часто называемая причина провала — плохое качество данных, и лишь около 12% организаций имеют данные, достаточно чистые, чтобы вообще тянуть ИИ. У тебя, скорее всего, не проблема с моделью. У тебя проблема с данными в одежде проблемы с моделью. Как это распознать.
- architecture
- methodology
15 июня 2026 г.
«Решено» — а клиент хотел человека
Компании обожают цифру: наш ИИ сам закрывает 76% обращений. Клиенты рассказывают другую историю. За 2026-й доля тех, кто предпочёл бы живого человека, выросла до 85%, раздражение от ИИ-агентов поднялось до 59%, а больше половины бросят даже решённый чат с одним лишь ИИ, если путь к человеку кажется перекрытым. «Закрыто ботом» и «довольный клиент» — не одно и то же. Вот метрика, которую ты, скорее всего, упускаешь, и как перестать оптимизировать себя в бэклеш.
- business
- methodology
15 июня 2026 г.
Тратят больше, уверенности меньше
Компании заливают в ИИ деньги — бюджеты резко вверх, некоторые удваивают год к году. И тем же дыханием 51% CIO говорят, что внедрение уже движется слишком быстро, чтобы им управлять. Странное сочетание: те, кто подписывает чеки, считают, что финансируемое ими их обгоняет. Рефлекс — прочитать это как «притормозите». Данные говорят обратное. Быстрее всех движутся не осторожные — а те, кто сначала построил ограждения. Вот настоящий урок, спрятанный в противоречии.
- business
- methodology
15 июня 2026 г.
Агент поддержки за $3.6 млрд
У Salesforce уже есть Agentforce — платформа, чтобы строить ИИ-агентов самому. А 15 июня компания заплатила $3.6 млрд, чтобы купить готового. Fin — агент поддержки, бывший Intercom — сам закрывает 76% обращений на собственной модели. Компания, которой было проще всех такого построить, решила, что купить проверенного готового агента стоит на $3.6 млрд дороже, чем ждать, пока его соберут. Это самый ясный сигнал «строить или купить» за год. Разбираем, что это значит для всех остальных.
- business
- agents
15 июня 2026 г.
Приложение, которое сжигало $15 млн в день
OpenAI построила самое распиаренное ИИ-видео-приложение в истории и через полгода тихо его закрыла. Sora, по оценкам, сжигала около $15 млн в день на компьют, а собрала примерно $2.1 млн — не в день, всего. Люди его обожали, и оно всё равно теряло деньги на каждом ролике. Это урок, которому классический софт нас не учил: у генеративной фичи есть реальная цена за каждое использование, и «вирусность» не лечит «теряем деньги на каждом клике». Вот как проверить свою ИИ-фичу, пока она не повторила это.
- business
- ai-native
15 июня 2026 г.
Скучная победа ИИ — это бумажки
NHS только что подписала контракт на £120 млн, чтобы дать 505 000 сотрудников ИИ-ассистента. Не диагностировать болезни — делать бумажную работу. На тестах средний человек экономил 43 минуты в день, а одно отделение срезало завал с выписными письмами на 62% за месяц. Это та ИИ-история, которую никто не ставит в кейноут: устойчивая, внедряемая ценность обычно в нудной, объёмной рутине, а не в эффектной демке. Разбираем, почему скучный сценарий — тот, что реально окупается, и почему стоит искать свой.
- business
- methodology