ii.dominator

Статья от 3 апреля 2025 на сайте AI-2027. Статья огромная, сделал краткое ее изложение самого интересного!

— Середина 2025. Первые ии-агенты, способные выполнять задачи автономно. Эти системы ещё несовершенны, но уже демонстрируют потенциал для масштабного применения. Компании начинают активно собирать высококачественные данные для обучения новых моделей, это становится основой для будущих прорывов.

— Конец 2025. OpenBrain создаёт модель Agent-1 - основа для дальнейших разработок. Фокус смещается на качество данных: компании тратят миллиарды долларов, чтобы обучить модели решать долгосрочные задачи.

— Начало 2026. В США ставка на использование ИИ для ускорения исследований ИИ начинает окупаться. Появляются первые ии-системы, способные заменить лучших программистов.

— Середина 2026. Китай осознаёт важность гонки за AGI (искусственный общий интеллект). Все крупнейшие исследователи объединяются под руководством DeepSeek или другой китайской компании, чтобы делиться алгоритмами, данными и вычислительными ресурсами. Начинается автоматизация рабочих мест, особенно в IT-сфере. Люди, которые умеют управлять ии-командами, становятся высокооплачиваемыми специалистами.

— Конец 2026. ИИ начинает массово заменять людей на рабочих местах, но одновременно создаёт новые профессии. Акции компаний, связанных с ИИ (например, OpenAI и Nvidia), растут на 30%. В США проходит крупные анти-ИИ протесты: 10 000 человек выходят на митинг в Вашингтоне из-за страха потерять работу.

— Январь 2027. OpenBrain запускает Agent-2, который никогда не "заканчивает обучение". Модель постоянно улучшается благодаря огромным объёмам синтетических данных.

— Март 2027. Появляется первый "суперкодер" (SC) — ИИ, способный выполнять задачи лучших человеческих программистов быстрее и дешевле. Алгоритмические прорывы позволяют Агентам работать всё эффективнее.

— Июль 2027. Agent-3-mini становится доступен публике. Это упрощённая версия Agent-3, которая в 10 раз дешевле, но всё ещё превосходит среднего сотрудника OpenBrain. Конкурирующие компании пытаются догнать OpenBrain, но безуспешно.

— Август 2027. Появляется первый сверхчеловеческий ИИ-исследователь (SAR), способный проводить исследования лучше лучших учёных-людей. США осознают геополитические последствия гонки за ИИ.

— Октябрь 2027. Власти обсуждают необходимость правительственного контроля над ИИ. Безопасность становится главной темой: страны боятся кражи весов моделей и шпионажа.

— Декабрь 2027. Появляется искусственный суперинтеллект (ASI), который превосходит человека во всех когнитивных задачах. Это становится точкой невозврата в развитии технологий.

📌 Пишу про лучшие ИИ в своем авторском канале (ссылка в профиле)

— Определить ключевые преимущества товара или сгенерировать их предварительным запросом в ChatGPT.

— Сделать фотографии продукта. Тут либо вручную на белом или любом другом фоне (однотонном), либо поискать уже готовые в поиске.

— Заполнить шаблон промта ниже и отправить его в ChatGPT:

— Если результат не удовлеторил ожидания, то можно карточку товара, которая понравилась, и попросить заменить текст или ориентироваться на этот стиль в дополнение к промту выше

Промт

Сделай карточку продукта. Фото [прикрепил скриншот]. Центр кадра. Реалистичный 3D стиль. [Фон и атмосфера].

Добавлены элементы инфографики с иконками и текстом преимуществ: ["Первое", "Второе", "Третье", "Четвёртое"].

Вверху — крупный заголовок: ["Название товара"]. Яркий свет на [товар], высокая контрастность, акцент на деталях.

Композиция сбалансирована, в центре — товар, по краям — инфографика.

📌 Пишу про лучшие ИИ в своем авторском канале (ссылка в профиле)

Если составлять такие запросы, то можно повысить качество ответов и сэкономить время на их получение.

Правильный запрос состоит из:

1) Цель. Поставить четкую цель, какую задачу нужно выполнить?
2) Результат. Привести примеры результата, который хотелось бы получить (если такой есть). Если такого нет, то нужно его описать.
3) Негативный промт. Описать то, чего не хотелось бы получить, что не нужно делать нейросети, некие ограничения и барьеры.
4) Контекст. Это могут быть какие-то инструкции, документация, системные требования. Сейчас нейросети могут обрабатывать тысячи слов, можно этим воспользоваться.

Вот, какой результат мне выдал GPT:

Улучшение процесса продаж IT-решений

Анализ воронки продаж:
— Выявите этапы (от лидогенерации до допродаж), где теряются клиенты.
— Основные проблемы: некачественные лиды, слабая подготовка менеджеров, поверхностное выявление потребностей, нецелевые презентации, затянутые переговоры, неуверенное закрытие, отсутствие повторных продаж.
— Решения: Улучшить квалификацию лидов, внедрить консультативные продажи (SPIN) и гибкие алгоритмы вместо жестких скриптов, готовить персонализированные предложения с фокусом на ROI и бизнес-боли клиента, активно управлять переговорами (PoC), четко прописывать выгоды и шаги, развивать сопровождение.

Инструменты и Аналитика:
— Используйте CRM для контроля и отчетности по воронке. — Анализируйте звонки (Call Analytics) для выявления проблем в коммуникации.
— Отслеживайте поведение на сайте/в рассылках (Web/Email Analytics).
— Собирайте обратную связь (опросы клиентов).

Ключевые метрики:

— Конверсия по этапам и общая (CR).
— LTV (ценность клиента).
— CAC (стоимость привлечения).
— Средний цикл сделки.
— NPS (лояльность клиентов).

Успешные B2B тактики:
— Фокусируйтесь на Pain Points клиента.
— Четко демонстрируйте ROI.
— Вовлекайте клиента (воркшопы, кейсы).
— Работайте со всеми ЛПР, активно сопровождая решение.
— Показывайте экспертность (мероприятия, вебинары).

Вывод:
— Устраняйте «узкие места» в воронке через консультативный подход, ориентированный на проблемы клиента.
— Используйте CRM и аналитику для отслеживания прогресса и метрик.
— Демонстрируйте ценность и ROI, особенно важно для сложных IT-решений с длительным циклом продаж (3-6 мес.).

📌 Пишу про лучшие ИИ в своем авторском канале (ссылка в профиле)

Гипотетический момент, когда ИИ по своим возможностям начнет превосходить человека. После этого начнется стремительный взрыв инноваций: машины сами создают и совершенствуют новые технологии, ускоряя прогресс в геометрической прогрессии.

Что такое технологическая сингулярность?

— Гипотетический момент, когда ИИ по своим возможностям начнет превосходить человека. После этого начнется стремительный взрыв инноваций: машины сами создают и совершенствуют новые технологии, ускоряя прогресс в геометрической прогрессии.

Плюсы сингулярности

— Решение глобальных проблем. Эксперты считают, что ИИ мог бы помочь человечеству преодолеть нехватку ресурсов, предложить эффективные способы лечения болезней и обеспечить энергетическую стабильность.
— Новые изобретения. Машины смогут «думать» и экспериментировать быстрее людей, они способны открыть новые материалы, технологии и методы, которые человек не может представить.
— Экономический рост. Автоматизация всех процессов приведёт к росту производительности и снижению затрат, а новые технологии создадут уникальные возможности для бизнеса и науки.

Минусы сингулярности

— Проблема контроля. Если ИИ выйдет из-под контроля, он может принимать решения, которые противоречат интересам человечества. Например, система может решить, что люди - Угроза для планеты, и попытаться ограничить нашу активность. Факт: Илон Маск уже называл ИИ "самой большой угрозой человечеству".
— Рост неравенства. Доступ к суперинтеллекту может концентрироваться у избранных— крупных корпораций или государств, усиливая социальное и экономическое расслоение.
— Безработица. Автоматизация может привести к массовой безработице, особенно для низкоквалифицированных профессий.

Прогнозы даты наступления

— Верн Курцвейл в книге «The Singularity Is Near» (2005) прогнозирует, что технологическая сингулярность может произойти примерно в 2045 году.
— Анализ результатов опросов среди AI-экспертов отражают, что "сильный ИИ" может появиться к 205-2070 году.

Пугает ли вас такое будущее или вдохновляет? (веду свой канал про ии, можно найти в шапке профиля)