Недавно дал интервью Business Insider про то, что на самом деле происходит с AI-увольнениями. Расскажу здесь основное.

В Customertimes мы консультируем компании из Fortune 500 по внедрению AI и каждую неделю разговариваем с их финансовыми директорами, CIO и CEO.

Так вот, почти никто из них не говорит, что заменяет людей на AI. За закрытыми дверями разговор устроен совсем не так, поэтому публичная истерия вокруг AI-увольнений выглядит странно.

Что я вижу на самом деле, так это компании, которые объясняют через AI ту реструктуризацию, что была запланирована и без него.

Процесс перестал иметь смысл, компанию реорганизовали, а решение упаковали в разговоры про искусственный интеллект. В самой реорганизации ради эффективности ничего необычного нет, бизнес занимался этим всегда.

Проблема в том, что многие нечестны с сотрудниками и акционерами насчёт настоящей причины.

С деньгами история такая же. Считается, что компания режет штат, кладёт сэкономленное в карман и выписывает руководству бонус побольше.

А за кулисами эти же компании получают гигантские счета от AI-провайдеров. Финансовые директора регулярно признаются мне, что недооценили стоимость токенов, и многие сожгли свои AI-бюджеты куда быстрее, чем планировали.

Некоторые называют это token maxxing, когда годовой бюджет на AI улетает за пару месяцев, а обещанного прироста продуктивности так и не случилось.

Плюс они платят за то, чтобы их знания остались внутри компании, и содержат отдельную внутреннюю инфраструктуру, чтобы собственные процессы не утекали в публичные модели. Дёшево это не стоит.

Так что экономия часто вообще не доходит до бонусов руководству, её съедают инфраструктура, лицензии и счета за токены.

Я считаю, что компаниям стоило бы публиковать простую отчётность о том, куда реально ушла экономия от AI: в премии сотрудникам, в снижение цен для клиентов или в реинвестиции.

Когда компания объявляет увольнения, показывает рекордную прибыль и ничего не объясняет, образуется информационный вакуум, а его всегда кто-нибудь заполняет.

Помолчишь подольше и теорию заговора про тебя напишут за тебя.

Ещё одно, что стоит сказать.

AI прекрасно справляется с повторяемыми задачами, но он не берёт на себя ответственность.

Презентацию CEO можно автоматизировать AI-аватаром, а вот ответственность за управление компанией автоматизировать не выйдет.

@maxvotek | linkedin | substack

прочитал на hackernews о дизрапции вендоров оборудования для боулингов

Инженер из Америки купил заброшенный боулинг на восемь дорожек. В его городке семьям было некуда пойти вечером — и он решил это исправить. Здание со всем оборудованием обошлось в 105 тысяч долларов.

Боулинг был заброшен не просто так: крыша текла, проводка искрила, а машинам, которые ставят кегли, — семьдесят лет. Система подсчёта очков — та, на экран которой мы смотрим во время игры, — была установлена в 8-м году и стоила шестизначную сумму. Заменить её на новую — от 80 до 120 тысяч долларов. Столько же, сколько весь боулинг целиком, со зданием и землёй.

Чувак задумался. Что эта дорогущая система реально делает? Она камерами распознаёт кегли и считает скорость шара. Но семидесятилетней машиной она управляет через одно-единственное реле. Один электрический щелчок: «поставь кегли». Всё остальное — чистая механика прошлого века. Запчасти при этом — 4000 долларов на пару дорожек.

Чувак по профессии следит за серверами крупных компаний, придумал оригинальное решение. Копеечные микроконтроллеры, датчики на инфракрасных лучах, обычные реле, одна Raspberry Pi на весь зал. Собрал работающий аналог — 200 долларов на пару дорожек. В пятьсот раз дешевле.

Ремонт теперь занимает пять минут: достал запасную плату из ящика, воткнул, играем дальше. Интерфейсы легко меняются. Захотел неоновое оформление «как в Троне» на тематический вечер — сделал сам. Все данные — его, всё оборудование — его.

Проект он назвал OpenLaneLink и собирается выложить в открытый доступ — чтобы маленькие боулинги не тратили деньги на железо, которое морально устарело ещё до их открытия.

Цена такого оборудования — это не цена технологий внутри. Это цена того, что покупатель не знает, как оно устроено. Как только кто-то разобрался — оказалось, что вместо 100 тысяч достаточно двухсот долларов и пары выходных.

Точно так же как цена работы интеграторов и консультантов - знать код, который они когда то создали. Новому подрядчику было очень трудно разобраться в нём. Это приводило к зависимости. Теперь благодаря инструментам вроде claude code и codex - изучить что то старое всё легче и легче. Рынок меняется.

Сергей Булаев AI 🤖 - об AI и не только

Падение Accenture - не самая интересная часть этой истории.

Интереснее то, что рынок начал переоценивать саму модель IT-консалтинга.

После снижения прогноза акции Accenture резко упали, а вместе с ними просели Cognizant, EPAM, Capgemini, Wipro и другие крупные игроки.

Все обсуждают слабый квартал, но за этим, по-моему, стоит куда более фундаментальная штука.

Последние двадцать лет экономика консалтинга была устроена предельно просто: продаём часы умных людей.

Чем больше консультантов и чем сложнее проект, тем выше выручка, и все метрики: загрузка, headcount, utilization - выстроены вокруг этой идеи. AI ломает ровно её.

Архитектуру, документацию, разработку, тестирование и часть внедрения сегодня можно сделать в разы быстрее, и клиенты прекрасно это видят.

Как только себестоимость проекта падает, они начинают требовать фиксированную цену или оплату за результат вместо time & materials.

Но самое сложное для крупных компаний вовсе не внедрить Claude, Cursor или ChatGPT - это сегодня умеют почти все.

Гораздо труднее перестроить систему мотивации, которая десятилетиями поощряла продавать больше часов и нанимать больше людей. Переход к AI окажется для многих не технологической задачей, а организационной.

При этом рынок, по-моему, пока недооценивает ещё один актив.

Люди были главным капиталом консалтинга и останутся ими. Просто ценность теперь у тех, кто умеет дирижировать агентами, и у своего слоя знаний, на котором эти агенты работают.

Не база документов и не RAG, а проверенная система отраслевой экспертизы, лучших практик, конфигураций, шаблонов и накопленного опыта, на которой работают тысячи агентов.

С понятной моделью монетизации и достаточно уникальная, чтобы её нельзя было заменить очередной новой моделью Anthropic, OpenAI или Cursor.

Вот здесь и будет формироваться новая стоимость бизнеса.

Через несколько лет инвесторы станут смотреть не только на количество сотрудников и EBITDA, но и на то, сколько уникального контекста принадлежит компании, насколько глубоко он встроен в работу агентов и способен ли приносить деньги независимо от того, какая LLM окажется лидером рынка.

Возможно, этот интеллектуальный слой станет для консалтинга тем же, чем данные когда-то стали для Google, а рекомендательные алгоритмы для Netflix.

@maxvotek | linkedin | substack

Прилетел на несколько дней в Сан-Паулу вместе с сыном, и город оказался одним из самых приятных сюрпризов за последние годы.

Сан-Паулу - техностолица Бразилии: топ‑универы, море инженеров и один из сильнейших финтех‑рынков Латинской Америки, куда программисты целенаправленно переезжают ради карьерного роста.

Чем больше путешествую, тем чаще ловлю себя на готовых ожиданиях от мегаполисов в развивающихся экономиках: хаос, грязь, тяжёлый трафик, постоянное напряжение в воздухе.

Сан-Паулу оказался совсем другим.

Местные, конечно, предупреждают: лишний раз телефон на улице не доставай, с безопасностью тут свои особенности. Но при этом удивительно, насколько расслабленно ведут себя люди.

Кафе полны посетителей с ноутбуками, многие спокойно идут по улице, уткнувшись в экран. Города, который живёт в постоянном страхе, тут не чувствуешь.

Ещё сильнее удивила чистота. Для города, где живёт больше 12 миллионов человек, улицы выглядят очень ухоженными.

Отдельная история - это еда. Огромные итальянская, японская и арабская диаспоры сделали своё дело, и хороших ресторанов здесь невероятное количество почти на любой вкус.

Цены при этом приятно удивляют: после США ужин в приличном месте кажется почти символическим.

Погода сейчас идеальная. Бразильская зима больше похожа на европейскую весну около +20 °C, гулять можно весь день, без жары и духоты.

Несколько фактов, которые меня удивили:

• Это крупнейший город Южного полушария - в агломерации живёт больше 22 миллионов человек. Больше, чем население многих стран.

• Здесь делают около 12% ВВП Бразилии. Финансовая столица Латинской Америки со штаб-квартирами крупнейших банков региона.

• Запрет на наружную рекламу действует с 2007 года и считается одним из самых необычных городских законов в мире. Ни билбордов, ни огромных баннеров.

• Одна из крупнейших в мире систем вертолётного транспорта. Сотни площадок на крышах, и состоятельные жители летают на работу, чтобы не стоять в пробках.

• Крупнейшая японская диаспора за пределами Японии. Район Либердади больше похож на Токио, чем на Бразилию.

• Итальянское влияние не меньше: говорят, в городе ежедневно выпекают сотни тысяч пицц, и многие считают Сан-Паулу одной из мировых столиц пиццы.

Есть ещё деталь, которая меня зацепила: в городе почти нет наружной рекламы, её просто запретили. Казалось бы, мелочь, а без бесконечных билбордов город выглядит заметно спокойнее.

Пока что Сан-Паулу неожиданно выходит у меня в топ городов, где я был. Иногда самые сильные впечатления оставляют именно те места, от которых меньше всего ждёшь.

@maxvotek | linkedin | substack

Я много писал о жизни во Флориде и по-прежнему считаю Бока-Ратон одним из лучших мест для жизни.

Но у неё есть своя цена, и называется она сезоном ураганов.

Когда живёшь здесь несколько лет, начинаешь принимать решения совсем иначе.

1. При покупке дома первым делом смотришь, есть ли генератор.
2. При выборе машины невольно прикидываешь, увезёт ли она всю семью, собак, вещи и запас топлива, если придётся срочно эвакуироваться.

Кстати, огромное количество больших внедорожников тут вовсе не от американской любви к здоровым машинам. Во время эвакуации в такую можно загрузить детей, животных, документы и чемоданы и уехать за сотни километров.

Проблема в том, что из Южной Флориды на север ведёт всего несколько скоростных коридоров - I-95, Florida's Turnpike и I-75, причём последняя сначала уходит на запад через Alligator Alley к Нейплсу и только потом поворачивает наверх.

Когда объявляют эвакуацию, миллионы людей одновременно пытаются покинуть штат, и дорога, которая обычно занимает несколько часов, легко растягивается на восемнадцать-двадцать.

Билеты на коммерческие рейсы при этом исчезают за считанные часы или начинают стоить тысячи долларов.

На этом и построили новую бизнес-модель.

Стартап PriorityEvac продаёт что-то среднее между страховкой и подпиской: за $1 250 в год вам заранее резервируют место на эвакуационном рейсе.

Если Национальный центр по ураганам объявляет определённый уровень угрозы, вас с семьёй вывозят частным самолётом ещё до того, как встанут дороги и переполнятся аэропорты.

Звучит странно ровно до того момента, пока не сравнишь стоимость такого членства с ценой большого генератора, переплатой за внедорожник или одной экстренной эвакуацией семьи. Тогда идея перестаёт выглядеть безумной.

Меня в последнее время всё сильнее увлекают именно такие модели.

Как хобби я вместе с Claude пишу софт для торговли опционами, и чем глубже погружаюсь, тем яснее вижу, что опцион - это тоже разновидность страхового полиса: кто-то платит за защиту от плохого сценария, а кто-то берёт этот риск на себя и получает за это премию.

PriorityEvac делает ровно то же самое.
Компания оценивает вероятность события, заранее резервирует ресурсы и продаёт людям спокойствие.

Мне очень нравится, что для такого бизнеса не нужно производить ни самолёты, ни генераторы, ни машины - достаточно правильно посчитать риск, взять его на себя и продать клиенту защиту от неопределённости.

Похоже, таких бизнесов дальше будет только больше.

@maxvotek | linkedin | substack

Ищу к нам в Customertimes - Senior Data Delivery Manager.

Ищем человека, который возьмёт на себя живую, работающую платформу данных. Задача простая на словах и сложная на деле: чтобы цифрам верили без перепроверок.

Три вещи, которые для нас важнее строчек в резюме:

1. Вёл крупные, сложные data / BI-программы от начала до конца, отвечая и за объём работ, и за бюджет, и за клиента.

2. Поднимал настоящий Databricks в проде и читает счёт за вычисления так же спокойно, как другие читают диаграмму Ганта.

3. Умеет превратить тяжёлую встречу с клиентом в план, не выходя из переговорной. Спокоен под давлением и разговаривает с архитекторами на равных.

Удалёнка вне РФ, таймзоны EU/UK. Английский C1+.

Полное описание роли, стек и как проходит интервью на карточках выше.

Буду благодарен, если порекомендуете подходящего человека или просто поделитесь постом. Откликнуться можно в личку @Mkitt

@maxvotek | linkedin | substack

Когда AI становится слишком дорогим активом, чтобы играть по правилам

Apple подала в суд на OpenAI, и самое интересное тут не сам иск.

По версии Apple, бывший глава по железу OpenAI просил кандидатов на собеседованиях приносить физические компоненты устройств и объяснял, как обходить системы безопасности.

Другой фигурант нашёл баг в облаке Apple и продолжал качать оттуда документы, уже работая у конкурента. Причём поймали его не детективы - Apple увидела это в собственных логах серверов.

Но это только видимая часть.

В феврале Anthropic заявила, что три китайские лаборатории - DeepSeek, Moonshot AI и MiniMax - завели 24 000 фейковых аккаунтов и отправили 16 миллионов запросов к Claude. Никакого взлома и никаких инсайдеров, просто API и грамотные промпты.

Называется это distillation: ты систематически опрашиваешь чужую модель, собираешь ответы и обучаешь на них свою, получая рабочий клон без долгих лет исследований и без миллиардов на вычисления.

Когда Anthropic обновила Claude, MiniMax за сутки перекинула половину своего трафика на новую версию.

Получается промышленный шпионаж, где орудием служит твой же публичный API. Такой вор вообще не оставляет следов в системах безопасности - он просто платит по тарифу.

Вернёмся к Apple. Она требует не денег, а чтобы OpenAI доказала происхождение каждого инженерного решения в новом устройстве с Джони Айвом. Такой запрет способен заморозить релиз, ради которого заплатили $6,5 млрд.

Раньше казалось, что преимущество в AI-гонке даёт скорость найма лучших инженеров, но вместе с людьми из компании уходят её архитектура, процессы и секреты производства, а сегодня всё это можно скопировать вообще без людей.

Значит, конкурировать скоро начнут за происхождение знаний и компаниям придётся доказывать уже не что они создали, а каким путём к этому пришли.

Clean room development, когда разработка ведётся независимо и история каждого решения задокументирована, вполне может стать таким же обязательным стандартом, как финансовый аудит.

Именно это и придётся однажды показывать в суде.

@maxvotek | linkedin | substack

Что делать, если AI доломает экономику IT-компаний?

Если завтра привычные бизнес-модели в IT перестанут работать, что я буду делать, чтобы построить стабильный, регулярный доход?

Скорее всего, куплю скучный бизнес, где основатели устали и собираются на пенсию.

Например:
- ремонт и обслуживание кондиционеров
- бухгалтерскую фирму
- компанию по борьбе с вредителями
- сервис по уборке домов и квартир
- медицинские спа-салоны
- любой бизнес, который каждый месяц стабильно генерирует прибыль

Когда все обсуждают AGI, роботов, AI-агентов и будущих единорогов, идея купить компанию, которая чистит кондиционеры, звучит почти странно.

Но AI сегодня резко снижает стоимость интеллектуального труда. Написать код, сделать маркетинговую кампанию, провести исследование или собрать презентацию становится всё дешевле.

А вот заменить человека, который приезжает к вам домой чинить кондиционер, обслуживает лифт, забирает бельё из прачечной или отвечает за безопасность здания, гораздо сложнее.

Я писал про мастера в Бока-Ратоне, который приехал ко мне менять трубку кондиционера на новом Ford F-150 Raptor за $110k. 30-40 минут работы это $2000.

Получается парадокс.

Самыми устойчивыми могут оказаться не самые технологичные компании, а те, которые соединяют цифровой интеллект с физическим миром.

При этом AI как раз способен сделать такие бизнесы значительно эффективнее:
- автоматизировать бэк-офис
- заменить диспетчеров AI-агентами
- оптимизировать маршруты
- прогнозировать спрос
- автоматизировать продажи и поддержку клиентов

AI не уничтожает такие компании, а увеличивает их прибыльность.

Мне кажется, уже появляется новая волна предпринимателей, которые будут не создавать очередной AI-стартап с нуля, а покупать традиционные компании, чтобы AI сделал его в два раза эффективнее.

@maxvotek | linkedin | substack

Посмотрел новое интервью Алекса Карпа из Palantir.

Я уже писал, что общество легко записывает необычного человека в чудаки и травит за двадцать секунд странного поведения на сцене, так и не услышав, что он вообще сказал, хотя именно такие люди чаще всего и двигают мир вперёд.

Как бы к нему ни относились, в этом интервью он проговорил вещь, которую стоит услышать каждому, кто строит бизнес.

Покупая AI у больших лабораторий, вы своими руками отдаёте им то, на чём стоит ваш бизнес.

Карп называет это «альфой», а проще говоря - это всё, что делает вас вами: ваши данные, ваши процессы, то, как именно вы зарабатываете там, где конкурент не умеет.

Прогоняя всё это через чужую модель, вы показываете ей внутреннюю кухню своего бизнеса и ещё платите за это по счётчику.

Вот его удар по всей этой экономике токенов:

«Если это так ценно и я могу принести тебе миллиард - почему бы мне не сказать: принесу миллиард, но хочу 30%? Почему они берут за токены, если это так ценно?»

Если бы модель правда приносила миллиарды, её продавали бы за долю в этих миллиардах, а раз продают по счётчику - значит настоящие деньги не там.

Настоящая цена для клиента спрятана в другом - в том, что завтра его бизнес окажется внутри чужой модели и повторить его сможет кто угодно.

Отдать поле боя своей страны «консенсусу Кремниевой долины» он называет полным безумием, а одну и ту же модель, по его словам, спокойно продают и тебе, и твоему противнику.

Предприниматели, с которыми он говорит без камер, в бешенстве и говорят ему, что платят за токены, которые не приносят ничего, пока эти люди тащат веса и альфу их бизнеса.

Когда ведущая замечает, что он злится, Карп отвечает, что злится не он, а через него говорит американский бизнес.

Сэма (OpenAI) и Дарио (Anthropic) называет прямо, но добавляет, что спорить с Дарио для него удовольствие и претензия не к ним лично, а к тому, что вся конструкция поехала не туда.

Вместо всего этого он предлагает строить свой собственный слой поверх модели, который держит данные у вас, не даёт модели их запоминать и уносить и позволяет менять одну модель на другую без потерь.

У Palantir этот слой зовётся онтологией, и зарабатывают они именно на нём, а не на самой модели, и ровно поэтому у них сделка с Nvidia и ставка на открытые модели, где веса контролируешь ты, а не поставщик.

Всегда интересуйтесь, кто продаёт вам AI, кто владеет данными, где они лежат, защищены ли промпты и не утекает ли всё это к нему.

Модель сегодня можно арендовать у кого угодно, а вот данные, процессы и свою альфу арендовать нельзя, и держать их при себе - это теперь и есть работа собственника.

@maxvotek | linkedin | substack

Давно слежу за тем, как AI заходит в биомедицину.

Большую часть своих данных по ДНК и здоровью и данных из медицинской карты стараюсь анализировать c Claude Code, а по совету друга, который глубже в теме - перепроверяю результаты в Codex.

Анонс Claude Science от Anthropic удивил широким покрытием научных инструментов и тем что постарались собрать все в одном месте.

Биомедицина и медцинскиая статистика - это много рутины. Десятки баз данных, каждая со своей схемой. Форматы файлов, под которые нужны отдельные пайплайны загрузки.

В Claude Science один агент анализирует литературу, гоняет многошаговые исследования, собирает графики и черновики статей вплоть до готового к публикации.

Внутри 60+ баз и специализированные агенты по геномике, протеомике, химинформатике. Отдельный агент-ревьюер проверяет цитаты и расчёты.

После анонса, Anthrpoic в тот же день объявили, что берутся разрабатывать лекарства сами.

Пионеры отрасли вроде Insilico Medicine, где есть медицинские лаборатории и проприетарные модели уже показали, что можно значительно ускорить цикл от изобретения лекарства до вывода на рынок до нескольких лет, но AI компаний мы здесь еще не видели.

Обычно AI-компания даёт инструмент, а искать препараты идут небольшие компании, у которых молекулы покупают фармгиганты, а тут Anthropic запускает собственные доклинические программы и целится туда, куда фарма традиционно не смотрит в редкие и забытые болезни.

Cистема здравоохранения заточена подмассовое и стандартное, а всё редкое и неудобное отсекает первым.

Пациентов мало, выгодной мишени нет, а бремя болезни для тех, кто с ней живёт, абсолютно реальное.

Наняли Эрика Каудерера-Абрамса руководить life sciences, купили стартап Coefficient Bio за ~$400 млн и открыли собственные лаборатории.

Биологию он называет самым важным направлением в Anthropic и обещает сократить сроки разработки лекарств в 10 раз. Ресурсы под ставку есть: выручка $42 млрд и оценка $965 млрд - дороже любой health-компании, кроме Eli Lilly.

Очень интересно, сможет ли Anthropic со своей финансовой мощью, лабораториями и моделями изменить картину там, где остальная индустрия отказалась.

@maxvotek | linkedin | substack

О клонах, которые убивают сделки.

Раньше хороший enterprise-софт считали дорогим, медленным и сложным для копирования. Поэтому за такие компании платили большие мультипликаторы.

Вчера увидел новость, о том что консультанты Bain & Company тихо вайбкодят замену тех самых компаний, которые их private equity клиенты собираются покупать.

Не весь продукт и не базу клиентов, только ядро функциональности, собранное через описание задачи AI-инструменту. Чтобы ответить на один неприятный вопрос до сделки: стоит ли нам вообще это покупать или это легко скопировать?

Начиная с 2023 этим занималась отдельная команда Claude Code эти проверки стали значительно быстрее и проще.

Если маленькая команда поднимает правдоподобную версию твоей платформы за пару дней, то, что ты продавал как преимущество, было просто форой. А фора быстро заканчивается и это уже убивает сделки по покупке компаний.

Инвесторы рассказали FT, что теперь проверяют AI-риск в каждой цели на поглощение: если риск подтвержден, то выходят из сделки. В одном из примеров клон аналитической платформы сделанным при помощи coding assistants прямо повлиял на отказ от инвестиций в компанию.

Понятно, что клон легко повторяет то, что видно на экране: кнопки, интерфейс, набор функций и почти не повторяет то, что под ним. А под ним обычно и есть вся ценность. Базы, которые не разваливаются под нагрузкой. Данные, которым реально доверяют и именно это работает годами.

Есть вещи, которые не склонируешь в принципе. Контракты. Лицензии и разрешения. Данные, которые ты собирал годами и которые больше никто легально не соберёт. Привычка пользователей, которую пока не пропишешь промптом.

Именно за это и платят. Когда SpaceX купил Cursor за $60 млрд, он платил не за интерфейс редактора. Илон покупал дистрибуцию, уже подключённые 67% Fortune 500 и место в своём вертикальном AI-стеке.

Каждой продуктовой компании пора начать проверять насколько их софт легко скопировать по доступной документации, интерфейсу, опубликованным научным статьям и тп.

@maxvotek | linkedin | substack

О недоступности Claude Code

Поймал себя на интересной мысли: за последние месяцы Claude Code незаметно превратился для меня в одну из ключевых операционных систем бизнеса.

Для меня он не просто инструмент, а основной интерфейс, через который проходят десятки процессов.

По сути, это консоль, в которой я провожу значительную часть дня.

Сегодня утром он оказался недоступен, X мгновенно наполнился шутками про forced digital detox, а я вспомнил начало эпохи SaaS и первые крупные внедрения Salesforce.

Тогда для многих компаний Salesforce тоже становился критической частью инфраструктуры и когда что-то ломалось и на статус-панели загорались красные индикаторы, доверие мгновенно падало.

Клиенты нервничали, рынок реагировал, акции проседали.

Anthropic сейчас находится примерно в такой же точке. Рост фантастический, но вместе с ростом приходит ответственность за надежность инфраструктуры.

Доверие в enterprise-мире зарабатывается не качеством демо, а годами стабильной работы без сбоев. Но сегодняшний инцидент заставил меня задуматься еще об одном.

Насколько опасно строить свои процессы вокруг одной AI-операционной системы, особенно учитывая, недавную блокировку новой модели, которой успел повосхищаться пару часов.

• Claude Code мой основной инструмент.
• Codex я использую почти исключительно для code review.
• Cursor открыл для меня мир vibe coding и является по сути привычным резервом
• Gemini Coding Assistant пока даже не пробовал.

При этом вижу коллег, которые уже делают крупные Salesforce-проекты практически полностью через Cursor, без разработчиков и тестировщиков.

Возникает логичный вопрос: если одна платформа недоступна, насколько быстро можно пересесть на другую и продолжить работу?

А может быть, правильный путь - вообще строить собственную консоль и навыки вокруг панели из нескольких инструментов включая локальные модели.

Кстати, про резервирование.

Недавно заказал для домашней лаборатории пару ASUS Ascent GX10 (пока пришел только один) и развернул несколько open-weight моделей.

Первое впечатление удивило: субъективно уровень ChatGPT прошлого года уже вполне достижим локально. Работает быстро, компактно, энергопотребление небольшое и низкий уровень шума.

Пока это не замена лучшим моделям Anthropic. Но для многих рутинных процессов уже вполне рабочий резервный контур.

Все данные по ДНК и здоровью постараюсь сначала анализировать локально, учитывая, что Fable запретили отвечать на медицинские вопросы.

Emergency GPT Kit потихоньку становится реальностью и необходимостью, чтобы не стать жертвой процессно ориентированной медицины страховых компаний, которые исключают все нестандартные вопросы врача в поиске диагнозов.

Похоже, что AI-native компания ближайшего будущего и образованный человек будет оцениваться не только качеством использования AI, но и способностью продолжать работать тогда, когда очередная модель, API или облако внезапно становятся недоступны.

@maxvotek | linkedin | substack

Про автоматизацию и библиотеку решений.

Недавно разбирал статью Наделлы про «капитал в токенах». Если коротко, то главный актив компании не модели, которые она арендует, а та система обучения, которую она строит поверх них.

По совету друга прочитал ещё одну статью - автор отталкивается ровно от этой мысли Наделлы, но дожимает её до неудобного вывода про автоматизацию, и я с ним во многом согласен.

Вокруг все бросились автоматизировать: код, тесты, документацию, консалтинг. Я и сам этим плотно занимаюсь.

Только вот фокус в том, что как только процесс хорошо автоматизирован - он становится коммодити по цене токенов. Через год так будут делать все, и никакого преимущества тут не остаётся.

Преимущество сидит в том, что Наделла и называет внутренним контуром - в нескольких критических решениях, которые определяют исход. Продлит ли клиент контракт, выстрелит проект или заглохнет, того ли человека ты поставил руководить.

Развилок таких немного, но цена ошибки на них огромная.

Вот их-то под пошаговую инструкцию не загонишь. Спроси сильного продавца, почему он закрыл сделку, или консультанта, почему клиент ему доверяет - внятного алгоритма не услышишь.

Это тот самый judgement, о котором я писал.

Вот тут появляется идея Resolution Library. Каждое крупное решение по проекту фиксировать со всей историей вокруг. Что у клиента происходило, какой архитектурный вариант выбрали, от чего отказались.

Потом, когда становится ясен результат, дописывать чем всё закончилось. Где-то понятно через месяц, где-то только через пару лет.

Собрать такое автоматически не выйдет, в этом весь смысл. Приходится себя приучать: закрыл важный вопрос - потрать полчаса, опиши почему пошли этим путём и чем дело кончилось. Занудно, отдачи сразу никакой, поэтому обычно на это и забивают.

Не надо гнаться за автоматизацией всего подряд. Гораздо важнее понять, какие признаки за полгода предсказывают срыв проекта, какие действия Customer Success реально поднимают NPS, какие комбинации ролей дают успешный go-live.

Я уже писал об этом в посте про свидетелей выручки: когда срезаешь всё лишнее, остаётся только то, что реально создаёт ценность.

Будущее за теми, кто лучше всех собирает и накапливает историю правильных и неправильных решений, а это требует времени и терпения, которое есть далеко не у всех.

@maxvotek | linkedin | substack