Стал ли AI game-changer'ом для сейла в корпоративном сегменте?
Сразу же напишу, что персонально для меня ответ 70% - нет, 30% - да. Теперь будем шаг за шагом раскрывать этот тезис.
Начнём с фундаментальной вводной.
Несмотря на моё высшее экономическое образование я - не методолог и не финансист. Говорить на одном языке с финансами я могу до определённого порога и порог этот не то, чтобы высокий. То есть я предпочту сказать "я не знаю", нежели пойти в тяжёлую дискуссию по юнит экономике. Надо быть реалистом.
Какой опыт использования ИИ у меня есть за последний год-два в целом?
Здесь ответ - "достаточно богатый". Начинал я с промптов в Алисе и Шедевриуме. Игрался много и долго. Поэтому, когда начали выходить уже вдумчивые модели gpt и gemini - к этому моменту овладел вариациями написания промптов. А также запросами на написание этих самых промптов. Затем имел опыт разворачивания моделей на локальной машине, но т.к. у меня не MAC, а всего лишь 32гб ОЗУ + 8gb видео, то этот вариант отмёл. Моделька, конечно, работала быстро, но очень простенькая. Под задачи не подходила. Сейчас я могу сделать красивую презентацию или видео (прикрепляю) без проблем.
Какие подписки на данный момент у меня есть во всём этом стеке? Какая инфраструктура в целом?
Ключевое. У меня есть отдельные аккаунты на Я и G для разных нейронок. Сделано это в целях безопасности, чтобы при отключении какого-то ресурса, вся экосистема не пострадала. Первый аргумент лезет - подключить что-то типа gpt туннеля, но нет, мне он некомфортен.
У меня подключены на данный момент годовые Gem + Perp. Gem работает с браузера, на котором установлен #КВН#, Perp - приложение. Обе подписки сносились, но я покупал повторно. DeepSeek с основного браузера работает, но куплены токены, чтобы через API подключаться к Obsidian.
Отдельно стоит Obsidian с персональной базой знаний. Тут я раскрою, что прыгал с бубном две пары выходных, чтобы понять как строить связи, накатывал много плагинов. Остановился сейчас на простом подходе - что закидываю нужную мне информацию в разные разделы, а затем через Copilot и связку с Deepseek ищу только нужную мне информацию, именно по моей персональной БЗ.
Моя персональная БЗ - это мои книги, статьи, вычитки, выжимки, заметки. Историчность порядка 15 лет. Всё то, что представляет для меня ценность.
Под большим вопросом добавлять ли туда Канбан + хочется голосовой ввод.
Сейчас Канбан и голосовой ввод на личные задачи у меня в Singularity. Дублировать не хочу. Если я пойму, что всё можно занести в Obsidian и от этого процесс не пострадает, то получится прекрасная сборка. Отдельно моя мечта купить Plaud и использовать нейронки как личного ассистента. Я думаю, что это вопрос текущего года. Слишком уж много начало мыслей теряться. Мне есть что надиктовать, определённо.
Как это всё проецируется на профессиональную деятельность?
В первую очередь как поисковик. Да, поисковик, который надо перепроверять. Но я никогда в жизни так быстро не найду 100 неочевидно связанных между собой компаний в рамках одной группы. Допустим, берём perplexity + deep seek + gemini, ставим задачу найти компании одной группы. Нейронки мне дают по 15 компаний с рынка. Свожу. Причём не в эксельке, а кросс-закидыванием в нейронки. На второй итерации расширяю запрос "добавь туда неочевидно связанные компании" - добавляет ещё 15. Потом ставлю задачу найти 100 компаний в группе. И нейронки отрабатывают. Добавляют всё подряд - из новостей, из различных ресурсов, но с задачей справляются. После этого вступает в работу человек (то есть я), который всё фильтрует. И на выходе получает необходимый результат.
Или возьмём кейс с отстройкой от конкурентов. А что? Это актуально на все времена. Здесь берём и начинаем шерстить доступные материалы в интернете, потом загоняем это в ИИ и гоняем по матчасти. А где OLAP проигрывает? А где выигрывает? А почему платформа лучше этой коробки?
