ИИ – деньги

RAG – «поиск + генерация»: модель отвечает на основе вашей базы.

Агент – сценарий из нескольких шагов с использованием инструментов.

Глава 2. Кто лидеры и почему – США, Китай, Европа, Росиия; где мозги, где деньги, где правила

Если смотреть на ИИ как на глобальную игру, поле делится на три оси: мозги (исследования и таланты), деньги (инвестиции и инфраструктура) и правила (регуляции и этика). У разных регионов разные сильные стороны. Именно из этого «перекоса» рождаются их продукты, темп внедрения и стиль принятия решений. Ниже – карта без лишних слов и без мифов.

Где «мозги»

США – это «вершины и сборка». Там сосредоточены самые «тяжёлые» лаборатории и индустриальные команды: исследователи, способные не просто написать статью, а довести идею до реально работающей модели и сервиса. Культура быстрой итерации и доступ к вычислениям позволяют рождать заметные модели и обновлять их темпом, к которому остальные регионы вынуждены подстраиваться.

Китай – это «широкий фронт». Огромный поток исследований, инженерных решений и прикладных разработок в компаниях, которые опираются на свои гигантские пользовательские базы. Там умеют брать идею и быстро превращать её в массовый сервис, локализованный под местный рынок, язык и привычки.

Европа – это «глубокая инженерная школа». Много сильных центров в университетах и индустрии, акцент на методологии, безопасности и открытых весах. Европа реже стремится к эффектным «чемпионским» моделям, но часто задаёт стандарт качества в процессах: документирование данных, воспроизводимость, ответственность.

Где «деньги»

США – крупнейший частный капитал в ИИ, плюс гиперскейлеры с бесконвейерным доступом к облакам и кремнию. Это ускоряет всё: от первого прототипа до глобального релиза. Там проще поднять раунд, найти партнёров и встроиться в чужую инфраструктуру через API.

Китай – другой тип топлива: мощные государственные программы, плотная кооперация корпораций с регионом, быстрый запуск вертикальных решений в e-commerce, логистике, финтехе, городских сервисах. Ключевая черта – прагматичное отношение к стоимости инференса: умеют выжимать максимум из имеющегося железа и оптимизировать модели под массовую нагрузку.

Европа – деньги распределены тоньше: гранты, корпоративные фонды, отраслевые консорциумы. Старта это не ускоряет, зато формирует устойчивость и доверие в b2b-продажах, особенно там, где требуются доказуемые процедуры безопасности и качества.

Где «правила»

Европейский союз играет роль «законодателя». Подход риск-ориентированный: чем выше возможный вред, тем жёстче требования к разработке, данным, документации и прозрачности. Бизнесу это кажется «тормозом», но на дистанции такая ясность превращается в конкурентное преимущество: легче продавать корпоративным клиентам, страховать риски и выходить в регулированные отрасли.

США идут путём стандартов и саморегулирования. Вместо единого жёсткого закона – рекомендации, отраслевые гайды, влияние институтов стандартизации и договорная ответственность. Это даёт скорость и разнообразие подходов, но переносит часть заботы о комплаенсе на плечи компаний и их контрагентов.

Китай строит разрешительный режим для публичных генеративных сервисов. Провайдеры проходят оценки, соблюдают набор требований и работают в заданных границах контента. Сильная сторона – предсказуемость для внутренних игроков и быстрое массовое внедрение. Слабая – ограничение на «острые» сценарии и темы.

Россия : что предпринимается в сфере ИИ

У России своя логика движения: опора на прикладные задачи, локальную инфраструктуру и образование, с учётом ограничений по оборудованию и софту.

Стратегия и проекты. На государственном уровне принята долгосрочная повестка развития ИИ. Внутри – поддержка исследований и пилотов, обновление образовательных стандартов, стимулы для компаний внедрять ИИ в промышленности, госсекторе и сервисах. По сути, это «каркас», задающий приоритеты и позволяющий регионам и корпорациям синхронизировать действия.

Модели и продукты. Крупные технологические игроки развивают собственные языковые и мультимодальные модели, сервисы для бизнеса (поддержка клиентов, поиск по документам, помощники для разработчиков), а также инструменты для работы с данными. Делается ставка на малые и средние модели, которые дешевле в эксплуатации и лучше подходят для локальных сценариев и русского языка.

Облака и вычисления. Идёт наращивание отечественных дата-центров и облачных платформ, оптимизация стека под доступные GPU/CPU, локальные решения для деплоя ИИ ближе к данным (edge/он-прем). Это не гонка за «самым большим числом параметров», а инженерная работа по снижению стоимости инференса и повышению надёжности.

Отрасли-локомотивы. Банковский сектор, e-commerce, телеком, промышленность, логистика, медицина и образование. В ходу компьютерное зрение (склад, касса, безопасность), предиктивная аналитика (поломки, спрос), автоматизация обработки обращений, поиск по внутренним базам, «умные» помощники для сотрудников.

Образование и кадры. Университеты запускают специализированные программы по ИИ и анализу данных, школьные и студенческие олимпиады поднимают «входной поток», растут корпоративные кафедры и стажировки. Прямая цель – закрыть дефицит инженеров, продакт-менеджеров и «переводчиков» между бизнесом и моделями.

Правила и этика. Появляются рекомендации по обработке биометрии, работе с персональными и медицинскими данными, эксперименты с «регуляторными песочницами» для пилотов с ограниченным риском. Фокус – прикладная безопасность и ответственность на уровне организаций.

Ограничения и ответ на них. Главный вызов – доступ к топовым чипам и некоторым компонентам. Ответ – рационализация: сжатие моделей, дистилляция, кэширование, узкие доменные решения, гибридные схемы «поиск + генерация». В результате российские команды часто выигрывают в цене владения и стабильности на реальных нагрузках.

Коротко: Россия делает ставку на практичность, локализацию и стоимость владения. Это менее эффектно в заголовках, но эффективно в счёте на электричество и в SLA.

Что с этой картой делать бизнесу

Брать скорость в США. Учиться темпу: короткий цикл «идея – прототип – A/B». Подключать готовые модели через API и сразу считать влияние на P&L.

Брать масштаб у Китая. Планировать не фичи, а сценарии с большим трафиком и ранней оптимизацией стоимости инференса.

Брать доверие у Европы. Встраивать документацию, трассируемость данных и риск-процедуры. Это продаёт.

Приземлять по-русски. Думать про локальные данные, языковые особенности, цену одной генерации и реальную эксплуатацию. Маленькая модель, работающая стабильно и дёшево, в кассе ценнее «самой большой», если ваша задача – ежедневная рутина.

Лидеров нет «во всём сразу». США – про передний край и капитал, Китай – про скорость прикладного масштаба, Европа – про правовые стандарты и инженерную культуру, Россия – про выносливую практичность в реальных условиях. Побеждает не тот, у кого «самый умный ИИ», а тот, кто соединяет эти преимущества в своей практике: быстро пробует, экономно масштабирует, документирует ответственность и строит процессы так, чтобы инструмент окупался каждый день.

Дальше берём эту карту и встраиваем в наш инструмент – метод R.A.T.E.. Он переводит красивые слова про «мозги, деньги и правила» в четыре простых шага: результат, действия, инструменты, доказательства. Это и есть мост от карты мира к вашим ежедневным «ИИ-деньгам».

Глава 3. Ближайшие 3–5 лет простыми словами – что ждёт бизнес и на что делать ставку

Представьте, что у каждого сотрудника есть невидимый стажёр. Он пишет письма, делает конспекты встреч, проверяет таблицы, собирает посты. Это и есть ближайшее будущее. Побеждает не тот, у кого «самая большая модель», а тот, кто умеет ставить задачу и проверять результат.

Что изменится:

Ответы подешевеют, порядок подорожает. Генерация текста, кода и сводок станет почти бесплатной. Деньги уйдут в интеграции (CRM, учёт, документы) и контроль качества (чистые данные, права доступа, логи действий).

Вместо одного гиганта – рой маленьких. Лучше десяток узких ботов: «по встречам», «по актам», «по контенту», «по поддержке». Это оркестр шагов: прочитал – сверил – оформил – записал в систему. Стабильно, дёшево, прозрачно.

Текст+картинка+голос+видео = стандарт. ИИ поймёт скриншот кассы, фото витрины, голосовую заметку, фрагмент созвона. Там, где одному тексту тесно, эффект будет особенно быстрым.

Свои данные – главный «ров». Шаблоны, договоры, FAQ, переписки, кейсы, чем лучше собраны, тем полезнее ИИ именно для вас. Базовая схема: «поиск по своим материалам + ответ», чтобы не фантазировал.

ИИ ближе к месту действия. Часть задач уедет на телефон, кассу, терминал, камеру. Это быстрее, приватнее и часто дешевле облака. Магазины, логистика, производство – первые в очереди.

Процессы перерисуют «под ИИ». Не «пришить модель к старому», а заново нарисовать процесс: человек ставит цель и проверяет ключевые точки; агент делает рутину; следы действий пишутся автоматически.

Правила станут строже – и это нормально. У компаний будут «паспорта ИИ-систем»: что делают, на чём обучены, как проверяются. В b2b это язык доверия, а не тормоз.

Люди останутся главными. ИИ снимает рутину, но не ответственность. Продажи – больше живых разговоров; маркетинг – роль редактора смысла; операции – работа с исключениями. Побеждает тот, кто ставит задачи ассистенту и честно мерит результат. Люди останутся главными.

Очень кратко: что говорят лидеры ИИ

Демис Хассабис (Google DeepMind): AGI может появиться через 5–10 лет.

Джеффри Хинтон: видит существенные риски в горизонте десятилетий (оценка порядка 10–20% тяжёлых последствий).

Янн Лекун (Meta): одного масштабирования LLM недостаточно; нужны новые подходы к «разуму» машин.

Дженсен Хуанг (NVIDIA): у каждой компании будет «фабрика ИИ»; бизнесы станут производителями интеллекта.

Дарио Амодеи (Anthropic): многие начальные офисные роли могут резко измениться в ближайшие 1–5 лет.

Куда делать ставку

На результат, а не «вау»: одна денежная метрика на один сценарий.

На оркестр маленьких ботов, а не одного «всезнайку».

На порядок в данных: шаблоны, инструкции, база возражений, кейсы.

На безопасность и прозрачность: доступы, логи, мини-документация.

Так разговоры про будущее превращаются в ежедневные «ИИ-деньги»: меньше магии, больше пользы.

Часть II. Главный инструмент

Глава 4. Метод R.A.T.E. – Result – Action – Tools – Evidence

ИИ не читает мысли. Он честно делает то, что вы попросили – иногда слишком честно. Метод R.A.T.E. нужен, чтобы просьба превратилась в понятную, измеримую задачу. Это как ремни безопасности для проектов: занимает пару минут, зато экономит дни.

1) Result – Результат

Простой вопрос: что должно появиться в конце?

Говорите не “сделай хорошо”, а предметно:

– вид результата: «письмо-резюме встречи на 150–180 слов»;

– кому это: «для клиента строительной компании, без жаргона»;

– сроки/рамки: «не позже 15 минут после звонка»;

– ограничители: «без выдуманных фактов, только из стенограммы».

Формула Result:

(Артефакт) для (аудитории) объёмом (N) с (ограничениями) к (сроку)

Хороший Result: “Пост для VK: 900–1100 знаков, 3 абзаца, 1 CTA, язык простой, без англицизмов. Дедлайн сегодня к 17:00.

Плохой Result: “Нужен классный пост”.

2) Action – Действия

Кто что делает, в каком порядке и где это заканчивается.

Здесь появляется процесс: шаги человека и шаги модели.

Пример Action (после встречи):

– Человек выгружает запись/заметки из Zoom.

– Модель делает конспект по шаблону (проблема – решение – риски – следующий шаг).

– Человек правит 2–3 фразы и жмёт “Отправить”.

– CRM автоматически ставит задачу с дедлайном и ответственным.

Критерий качества Action: любой сотрудник, читая шаги, понимает, что делать без звонка автору.

3) Tools – Инструменты

Какая модель и какие сервисы участвуют.

Не нужно “самое модное”. Нужны доступные и достаточные.

Подумайте о трёх вещах:

– Модель: большая/маленькая, русская/мультиязычная.

– Контекст (данные): что мы даём модели “в руки” – стенограммы, шаблоны, FAQ, прайс.

– Интеграции: CRM, документы, календарь, почта (куда писать результат).

Правило: сначала выбираем контекст и место назначения, потом модель. Не наоборот.

4) Evidence – Доказательства

Как поймём, что задача дала пользу?

Это цифры и факты, а не ощущения. Мини-набор:

– KPI результата: например, «15 писем-резюме за неделю», «+20% ответов на follow-up».

– KPI качества: доля правок примерно 15%; доля “возвратов” примерно 5%.

– Срок: неделя проверки гипотезы.

– Журнал: кто, когда, что сгенерировал и что ушло клиенту.

Правило взрослого: если Evidence не сошлись – меняем задачу/данные/модель, а не пишем оправдания.

Быстрый шаблон “паспорт задачи” (копируйте и вставляйте перед любым обращением к ИИ)

R – Result:

Артефакт: …

Для кого: …

Объём/форма: …

Ограничения: …

Срок: …

A -Action:

… 2) … 3) … 4) …

T – Tools:

Модель: …

Контекст (какие файлы/шаблоны даём): …

Интеграции (куда пишем результат): …

E – Evidence:

KPI результата: …

KPI качества: …

Период проверки: …

Журнал/ответственные: …

Хитрость: храните такие карточки рядом с задачами – через неделю видно, что реально работает.

Как превращать R.A.T.E. в разговор с моделью

Правильный запрос = Result + контекст + роль модели + формат ответа.

Пример (письмо-резюме встречи):

Роль: Ты помощник по продажам.

Задача (Result): Составь письмо-резюме встречи на 150–180 слов для клиента строительной компании. Тон – деловой, простой. Контекст: вот стенограмма и 5 пунктов из брифа. Не добавляй фактов, которых нет. Формат: 4 блока: «Проблема», «Наше решение (3 фразы)», «Риски», «Следующий шаг (дата, ответственный)».

Проверь себя: текст должен влезть в одно письмо, без жаргона и англицизмов.

Три живых кейса (как это выглядит в деле)

Кейc 1. Продажи: письмо после встречи

R: Письмо-резюме на 150–180 слов, 4 блока, без фантазий, до конца дня. A: выгрузка стенограммы – черновик модели – правка 2–3 фраз – отправка – задача в CRM. T: модель + шаблон письма + интеграция с почтой и CRM.

E: доля встреч с согласованным next step ≥ 70%; ответ на письмо 24 ч у 40% адресатов; доля правок примерно 15%.

Кейc 2. Контент: «1 идея – 10 форматов»

R: набор из 10 коротких форматов вокруг одного тезиса (VK-пост, рилс-скрипт, карусель и т. д.). A: формулируем “ядро смысла” – модель делает 10 черновиков – редактор режет лишнее – план публикаций. T: модель + ваш глоссарий + примеры «тона бренда».

E: скорость подготовки контента 2 часа на пакет; сохранения/ответы в топ-3 постах +20% к базовой неделе.

Кейc 3. Операции: сверка актов и отчёт

R: таблица расхождений (xlsx) + краткий отчёт на 120–150 слов. A: загрузили два файла – модель отмечает несоответствия по правилам – человек подтверждает – отчёт уходит в почту. T: модель + правила сверки + доступ к шаблону письма.

E: время сверки минус 60%; ошибки 2%; все письма отправлены в день обнаружения.

“Десятиминутная версия” R.A.T.E. (когда времени нет)

– Напишите один чёткий Result одной строкой.

– Список действий в 3–4 шага (Action).

– Назовите модель и что ей даёте (Tools).

– Запишите одну метрику на неделю (Evidence).

– Только теперь -обращайтесь к ИИ.

Это лучше, чем долгий созвон без выводов.

Частые ошибки и как их лечить

Смешали всё в одну просьбу. Разделите: сначала конспект, потом письмо, потом запись в CRM.

Нет контекста. Дайте стенограмму, шаблон, FAQ, без этого модель “додумывает”.

Расплывчатые метрики. Замените “лучше” на конкретное “+20% ответов за 7 дней”.

Перфекционизм. Сначала черновик 0.7; доводка – после проверки цифр.

Безопасность “потом”. Сразу ограничьте доступы и включите журнал.

Как оценивать выгоду (очень просто)

Цена задачи = (инференс + интеграция + поддержка) ÷ число выполненных задач.

Сравните “как было” и “как стало” за 2 недели. Если стало быстрее и дешевле, оставляйте в постоянный процесс; нет, меняйте R/A/T/E и пробуйте снова.

R.A.T.E. для команды

Владелец задачи пишет Result и Evidence.

Оператор ИИ настраивает Action и Tools.

Ответственный за данные хранит шаблоны, стенограммы, правила.

Руководитель раз в неделю смотрит метрики и решает: оставить/переделать/удалить.

Сделайте один общий документ с короткими карточками R.A.T.E. – это “панель управления” вашей системы.

R.A.T.E. это 4 коротких вопроса перед любой просьбой к ИИ.

Ответили, получаете предсказуемый результат, а не сюрприз.

Повторили это десять раз и у вас уже система, а не набор трюков.

Дальше мы возьмём R.A.T.E. и применим его к «трём быстрым внедрениям за 72 часа»: лид-магнит, «1 идея – 10 форматов» и переговорный навигатор. Там вы увидите, как четыре буквы превращаются в первые измеримые “ИИ-деньги”.

Глава 5. Три быстрых внедрения за 72 часа лид-магнит, «1 идея – 10 форматов», переговорный навигатор

Ниже три «миссии». Каждую можно сделать за вечер. Вместе они дают поток входящих, порядок в коммуникациях и нормальный темп публикаций.

Миссия 1. Лид-магнит-диагностика (заявки без рекламы)

Зачем это нужно: людям проще пройти короткий тест «самодиагностики» и получить персональные советы, чем «оставить номер телефона». Вы даёте пользу – получаете контакт и тему для разговора.

Что получится в конце (Result)

– Один мини-тест из 7–10 вопросов «да/нет» по главной боли клиента.

– Автоматический ответ с 3–5 персональными рекомендациями.

– Короткий пост-приглашение на диагностику.

Что вам понадобится (Tools)

– Любая форма (Google/Яндекс-форма или простой опрос в соцсети).

– Модель/ассистент для текстов (чтобы собрать чек-лист и рекомендации).

– Почта/мессенджер для ответов.

Как сделать за 60–90 минут (Action)

Выберите боль. Одна фраза: «Падает конверсия с сайта», «Дорого обходятся заявки», «Контента много – продаж мало».

– Соберите чек-лист. Попросите модель: «Сделай самодиагностику для ниши (ваша ниша) по проблеме (боль). 10 вопросов «да/нет», без жаргона. В конце добавь: «Как исправить» 3–5 коротких пунктов для типичного набора ответов.»

– Сделайте форму. Каждый вопрос – отдельный пункт. В конце запросите имя и удобный контакт.

– Подготовьте автоответ. «Спасибо за ответы! Судя по ним, у вас слабое место – (Х). Рекомендую: 1). (Совет 1), 2). (Совет 2), 3). (Совет 3). Если хотите, проведём 15-минутный разбор – напишите удобное время.»

– Короткий пост: «3 минуты чтобы понять, где теряются деньги. Бесплатная самодиагностика для (аудитория). 10 простых «да/нет» + план на одну неделю. Ссылка внутри. Опубликуйте приглашение. – Ответьте первым 10 людям персонально. Предложите короткий созвон или личный план на неделю.

Как поймём, что это работает (Evidence)

– 100+ показов поста – 10–30 прохождений – 3–10 тёплых диалогов.

– Из диалогов: 1–3 встречи/заказы в течение 7–10 дней.

– Улучшение поста каждые 48 часов: переформулировать боль, усилить первый экран формы.

Частые ошибки и как их избежать

– Слишком длинный тест. Оставьте 7–10 вопросов.

– Сложные слова. Пишите как другу.

– Никакого «позвоните нам». Только польза – затем предложение короткого разбора.

Миссия 2. Конвейер «1 идея – 10 форматов» (стабильный контент)

Зачем это нужно: одна сильная идея способна превратиться в ленту на неделю. Вы не придумываете заново – вы расфасовываете смысл под разные носители.

Что получится в конце (Result)

– Один «ядро-смысл» (главная мысль/кейс).

– 10 черновиков форматов (пост, рилс-скрипт, карусель, письмо, лендинг-блок и т. п.).

– План публикаций на неделю.

Что понадобится (Tools)

– Модель/ассистент для раскладки по форматам.

– Ваши примеры «тона бренда» (2–3 лучших поста).

– Любой планировщик постов (или просто календарь).

Как сделать за 60–90 минут (Action)

Сформулируйте «ядро». Одна фраза: «Как мы снизили цену заявки на 30% за 2 недели».

Разложите в 10 форматов. «Возьми идею: (ядро). Сделай 10 черновиков: – короткий пост (до 700 знаков), -длинный пост (1100–1400 знаков), – сценарий рилса на 45–60 сек., – карусель из 5 слайдов (по 1 тезису на слайд), – email-письмо (120–150 слов), – заметка для руководителя (5 пунктов «что делать»), – FAQ (5 частых вопросов + ответы), – мини-лендинг (заголовок, подзаголовок, 3 буллета выгоды, CTA), – кейс на 200 слов (проблема → решение → цифры), – короткая реклама (3 варианта по 60–80 знаков). Пиши простым языком, без жаргона, в нашем тоне (см. примеры ниже)»

Отредактируйте 0.7 – 1.0. Уберите повторы, добавьте одну цифру из вашей практики.

Сверстайте карусель. 5 слайдов: заголовок – 3 шага – итог – призыв.

Составьте сетку на неделю. Пн/Ср/Пт – посты, Вт/Чт – короткие видео; письмо – в четверг утром.

Как поймём, что это работает (Evidence)

– Подготовка контента на неделю за 2 часа.

– Доля «сохранений» и «ответов» в топ-3 постах выше на 20% к прошлой неделе.

– Минимум 1 входящее обращение в ответ на каждое письмо или кейс.

Частые ошибки и решения

«У нас нет цифр». Возьмите мини-измерение: время выполнения задачи, количество ошибок, скорость ответа.

Слишком «рекламно». 80% – польза, 20% – призыв.

Один и тот же текст везде. Немного меняйте угол: для руководителя – «что решаем», для исполнителя – «как сделать».

Миссия 3. Переговорный навигатор (каждая встреча с «следующим шагом»)

Зачем это нужно: многие сделки «умирают» после встречи, потому что никто не зафиксировал, что делать и когда. Навигатор превращает разговор в план.

Что получится в конце (Result)

– Автоматическое письмо-резюме встречи на 150–180 слов.