GPTsisters

За последние годы мы работали в основном с бизнесом: заходили в проекты, разбирали процессы, выстраивали систему управления и сопровождали внедрение. Это даёт результат, но это всегда длинный цикл и глубокая работа внутри компании. В какой-то момент стало очевидно: те же самые проблемы есть у людей, которые работают на себя. — есть навык — есть работа — но нет системы, которая даёт стабильные деньги Поэтому мы выделили отдельный формат - короткие разборы и сборка модели под конкретную задачу. Работаем командой (продакт, психология, техническая часть, AI), но с фокусом на результате: — где у вас теряется доход — что не работает в продукте / воронке — какие действия не приводят к деньгам На выходе: — точки потерь — ключевые метрики — чёткая дорожная карта: куда идти и что не делать Это не «консультация поговорить», а разбор, после которого появляется управляемость. Особенно актуально, если вы: — работаете на себя — уже зарабатываете, но нестабильно — упираетесь в потолок и не понимаете, куда дальше расти Сейчас берём несколько таких проектов.

Разбирали кейс. Сильный эксперт, несколько языков, нормальный продукт. Есть сайт, группы на всех площадках - и всего 2 продажи в месяц. При этом он уверен, что нужно больше рекламы. Но проблема вообще не там. На площадках нет логики, контент вперемешку, непонятно, что он продаёт и для кого. Сайт не ведёт к покупке, путь клиента не продуман. Заходишь, и не понимаешь, зачем ты здесь. И так чувствует себя любой человек, который туда попадает. Реклама при этом уже идёт. Деньги тратятся, но сливаются, потому что их льют в систему, где ничего не связано и не конвертит. Это типичная история. Кажется, что не хватает трафика, а по факту усиливается точка потери денег. Потому что никто не считает, сколько стоит привлечение, сколько приносит клиент и где он отваливается. И важно. У вас уже есть, что продавать. Даже если вы не «эксперт», у вас есть знания, опыт, навыки, которые можно превратить в деньги. Вопрос только в том, видите ли вы, где именно они лежат и как к ним привести клиента.

Ребят, покажу вам кусочек нашей работы 👇 К нам обратилась команда разработчиков с продуктом - приложение для прокачки разговорного языка через AI (без преподавателя). Сейчас мы с ними не «запускаем рекламу» и не «льём трафик», а делаем базу: проверяем гипотезу и собираем реальные данные, чтобы понять, как этот продукт вообще должен заходить на рынок. И здесь мне нужна ваша помощь. Мы проводим короткое исследование - 3–5 минут, но это реальные ответы, на которых дальше строится стратегия: 👉 https://forms.yandex.ru/u/69d54ea295add5a3604673ed Вы напрямую влияете на то, каким будет продукт и как он будет расти. Спасибо за помощь♥️

Готов ли ваш сайт к ФЗ-152. Подготовили для вас чек-лист https://fz-152-checker.lovable.app

🤖 AI-Аналитик ЦА — GPT-агент, который помогает глубже разобраться в своей целевой аудитории. Если нужно быстро определить сегменты ЦА, понять боли, мотивацию, возражения и сформировать более точные офферы и маркетинговые сообщения, этот помощник может значительно ускорить работу. Попробовать можно здесь: Если уже тестировали, поделитесь впечатлениями в комментариях, самым активным подготовим сюрприз 👇

🎙️ OpenAI, похоже, готовит устройство без экрана. По данным Bloomberg и других отраслевых источников, компания разрабатывает устройство, в котором основным способом взаимодействия станет голос. Официально эти характеристики пока не подтверждены. Если информация подтвердится, нас может ждать новый этап работы с ИИ. Ещё недавно мы учились писать промпты. Возможно, скоро будем просто говорить: — «Подготовь встречу.» — «Составь план на день.» — «Напомни ответить клиенту.» Без телефона в руках и без набора текста. Для бизнеса это сигнал уже сейчас задуматься, как привычные текстовые сценарии можно адаптировать для голосового взаимодействия с AI-агентами. 💬 А вы готовы разговаривать с ИИ вместо того, чтобы писать ему? #GPTsisters #OpenAI #ChatGPT #AIновости #ИИ

💸Ещё год назад все сравнивали модели по одному критерию: «Какая умнее?» Сегодня всё чаще сравнивают по другому: «Какая принесёт тот же результат дешевле?» И это, пожалуй, одно из самых важных изменений на рынке ИИ. Недавно AI-сообщество активно обсуждало случай, когда одна из современных моделей успешно справилась с обычной задачей по программированию, но стоимость выполнения оказалась значительно выше ожидаемой. 💡 Сегодня всё больше внимания уделяют не только качеству ответа, но и стоимости полученного результата. Важно понимать: 🔹 сколько денег ушло на выполнение задачи; 🔹 сколько токенов было израсходовано; 🔹 сколько времени заняла обработка; 🔹 действительно ли использование ИИ оказалось выгоднее привычного способа работы. И это касается не только разработчиков. Если вы внедряете ИИ в бизнес, уже недостаточно сказать: «У нас есть ИИ.» Гораздо важнее ответить на вопрос: «Какую измеримую пользу он приносит компании?» ✔️Сколько часов сотрудников удалось освободить? ✔️Насколько сократились расходы? ✔️Ускорились ли процессы? ✔️Повысилось ли качество работы? Именно эти показатели постепенно становятся главным критерием эффективности. Рынок всё меньше спорит о том, какая модель «умнее», и всё больше думает о том, как построить систему, которая приносит реальную бизнес-ценность. Побеждать будут не те, у кого самая мощная нейросеть, а те, кто умеет: ✨ интегрировать её в бизнес-процессы; ✨ работать со своими данными; ✨ автоматизировать рутинные задачи; ✨ контролировать затраты; ✨ измерять результат в понятных бизнес-показателях. ИИ перестаёт быть инструментом для экспериментов и становится частью экономики компании. И именно поэтому сегодня всё чаще оценивают не возможности модели сами по себе, а стоимость и ценность результата, который она помогает получить. 💬 А вы уже считали, сколько стоит решение одной задачи с помощью ИИ? Или пока оцениваете только качество ответа? #GPTsisters #ИИ #ChatGPT #AIновости #Автоматизация #Бизнес

AI-агенты случайно нашли друг друга, создали свой рабочий чат и в итоге взломали Hugging Face. Нет, это не начало нового сезона «Чёрного зеркала». Это эксперимент OpenAI 🗿 И самое интересное здесь не сам взлом, а то, как несколько агентов, которые вообще не должны были знать друг о друге, внезапно начали работать командой. Всё началось 8 мая с довольно скучной задачи: одному агенту поручили заполнить Excel-таблицу. Нужные данные лежали на Google Drive, но доступа в интернет у агента не было, зато у него был доступ к внутреннему серверу OpenAI Artifactory, через который можно было скачивать библиотеки. Этим сервером пользовались и другие агенты. Пытаясь добраться до нужных данных, агент обнаружил, что на сервер можно загружать собственные файлы. Через несколько дней другой агент не нашёл нужный ему файл и решил оставить там сообщение: мол, если кто-нибудь найдёт - загрузите сюда. Другие агенты сообщение увидели и начали отвечать. Так служебный сервер неожиданно превратился в рабочий чат для AI-агентов. Дальше они придумали себе имена, начали обмениваться кодом и найденными уязвимостями, распределять задачи и даже придумали свою систему маркировки сообщений, чтобы быстрее находить их среди остальных файлов. Когда один агент случайно перезаписал работу другого, они дошли до обсуждения цифровых подписей, чтобы никто не мог писать от чужого имени. То есть корпоративную культуру они тоже освоили самостоятельно 🗿 И вот здесь начинается самое интересное: Никто не давал агентам команду объединиться. У каждого была своя задача. Но один нашёл полезный способ её решить, другой это увидел и использовал, потом добавил своё решение и передал дальше. Получилась коллективная память: то, чему научился один агент, практически сразу становилось доступно остальным. Именно эта система потом помогла им гораздо быстрее находить новые способы обходить ограничения. В какой-то момент агенты получили административный доступ к части внутренней инфраструктуры OpenAI. Когда компания обн

Главные новинки ИИ для бизнеса '2026 Сегодня 13 августа в 19:00 говорим про тренды в использовании нейросетей. Продолжаем серию эфиров с Еленой Пимбурской, экспертом по оптимизации бизнеса с помощью ИИ. Поговорим об инструментах, которые уже сегодня меняют подход к работе: вайбкодинге, создании сайтов и лендингов, новых возможностях нейросетей для бизнеса. Приходите со своими вопросами. Будем обсуждать вместе. ▶️ Ссылка для подключения *** И немного о самом формате #ЭфирыЛейблаСинапс - это не классические лекции. У нас нет задачи прочитать заранее подготовленный конспект. Это живое обсуждение актуальных тем в зоне экспертизы наших резидентов и амбассадоров. Это возможность услышать мнение и рассуждения лидеров в своих направлениях: ИИ, технологическом предпринимательстве, образовании, науке, инженерии, робототехнике и других сферах. А открытый формат позволяет задавать вопросы прямо во время эфира и дискутировать с экспертами. #ЛейблИнтеллектуаловСинапс #нейросети #Пимбурская #обучение

ИИ потихоньку перестаёт быть отдельной вкладкой в браузере. И вот это уже интересно. IBM и OpenAI объявили о большом партнёрстве: IBM будет помогать крупным компаниям встраивать технологии OpenAI прямо в их рабочие процессы, а десятки тысяч консультантов IBM для этого обучат и сертифицируют. То есть идея не в том, чтобы торжественно раздать всем сотрудникам ChatGPT и ждать, когда продуктивность сама вырастет на 300%. Было бы, конечно, очень удобно, но так не работает. Смысл в другом: человек не должен каждый раз открывать отдельный чат, копировать туда данные, получать ответ, потом переносить его обратно и чувствовать себя самым дорогим Ctrl+C / Ctrl+V в компании. ИИ хотят встроить прямо в привычную работу. Условно: ты работаешь с документами, таблицами, внутренней базой или корпоративной системой - и AI уже там, понимает контекст и помогает выполнить часть задачи без десяти лишних телодвижений. И вот это уже совсем другой уровень внедрения, потому что хорошую модель сегодня найти несложно. Сложнее сделать так, чтобы она знала, с какими данными ей можно работать, не лезла туда, куда нельзя, понимала внутренние правила компании и помогала людям без необходимости каждый раз объяснять ей процесс с самого начала. Собственно, поэтому IBM здесь и нужна OpenAI. У OpenAI есть технологии, а у IBM огромный опыт работы с корпорациями, их системами, безопасностью и тем самым «у нас это так просто не подключается». Для нас в этой новости самое полезное вот что: следующий этап AI - это не ещё больше чатов и сервисов, это момент, когда нейросеть становится частью инструмента, которым ты и так пользуешься, и постепенно забирает из него самые унылые куски работы. А вот за такое будущее мы обеими руками. Особенно если первым исчезнет ручное перекладывание данных из одной таблицы в другую 😏 #GPTsisters #OpenAI #IBM #ИИвбизнесе #AI #автоматизация

Мы в последнее время всё чаще сталкиваемся с интересным парадоксом: компания хочет AI-агента, который возьмёт на себя часть работы, но когда начинаешь разбирать эту работу по шагам, оказывается, что сам процесс существует примерно в формате «ну, сотрудники знают, как делать». Где-то правила лежат в документах, где-то — в переписках, а часть вообще хранится в голове у условной Маши, которая одна помнит, кому можно дать скидку, какой договор считается нестандартным и в какой момент лучше позвать руководителя. И вот тут AI довольно быстро возвращает нас из будущего в настоящее. Потому что невозможно передать агенту процесс, который компания сама не может внятно описать. Сначала приходится собирать правила, разбирать исключения, определять полномочия и решать, где агент может действовать самостоятельно, а где решение должен принимать человек. Забавно, что иногда внедрение AI начинается с желания автоматизировать бизнес, а первым результатом становится понимание, как этот бизнес на самом деле работает. И нам кажется, это одна из самых недооценённых частей всей истории с AI-агентами. У вас есть процессы из серии «инструкции нет, но все и так знают»? 😄 #GPTsisters #AIагенты #AIдлябизнеса #автоматизация

Где заканчивается AI-инструмент и начинается настоящий AI-агент? Есть довольно простой способ почувствовать эту границу на практике. Представьте, что вы просите нейросеть: «Напиши письмо клиенту, который задерживает оплату». Она пишет, вы читаете, убираете фразу «настоятельно требуем», потому что клиент вообще-то любимый, и сами нажимаете «отправить». Это AI-инструмент: он помог выполнить отдельную задачу, но решение и действие остались за человеком. А теперь другая ситуация. AI сам увидел просроченный платёж, проверил данные клиента, подготовил письмо, отправил его, поставил задачу менеджеру и обновил статус в CRM. Вот здесь начинается AI-агент, а вместе с ним – взрослая жизнь автоматизации Для встречи с ней совершенно не нужен завод будущего с роботами в коридорах. Такие сценарии уже легко представить в самом обычном бизнесе: ➡️В интернет-магазине система отслеживает остатки и сама меняет доступное количество товара. ➡️В отделе закупок агент замечает, что запас заканчивается, и размещает заказ поставщику. ➡️В бухгалтерии автоматизация собирает данные и готовит платёж. ➡️В клинике AI-помощник принимает обращение пациента, определяет специалиста, находит свободное время и создаёт запись. Пока всё идёт по плану, выглядит прекрасно: меньше рутины, быстрее процессы, сотрудники занимаются более важными задачами. Но именно здесь появляется принципиально другая цена ошибки. Неудачный ответ ChatGPT можно прочитать, сказать: «Спасибо, дорогой, сегодня без тебя», – и закрыть вкладку. Ошибка агента может изменить не ту карточку клиента в CRM, отправить письмо не тому адресату, предоставить несогласованную скидку, изменить оригинал документа вместо копии или записать пациента не к тому специалисту. Поэтому хороший AI-агент – это не тот, которому разрешили всё. Хороший агент – тот, которому очень точно объяснили, где заканчиваются его полномочия. #GPTsisters #AIагенты #AIдлябизнеса #автоматизация #нейросети #искусственныйинтеллект

OpenAI тихонько прикрыла одну очень знакомую нам дверь 🚪 Ту самую, через которую мы несколько лет бодро заходили со словами: «А давайте сделаем вам своего GPT-помощника». На личных аккаунтах ChatGPT 📏 Free, Go, Plus и Pro 📏 теперь нельзя создавать новые пользовательские GPT. 🟠Уже созданные остаются и продолжают работать. 🔴А вот новые можно собирать только внутри Business, Enterprise и Edu. И это уже не про изменение интерфейса и очередное «у нас кнопочка переехала». Похоже, меняется сама логика того, как OpenAI предлагает нам работать с ChatGPT. Раньше идея была понятная: ✅ есть задача - собираем под неё отдельного GPT 🔴 загружаем знания 🔴 прописываем инструкции 🔴 получаем своего маленького цифрового сотрудника Мы сами таких сделали… ну, скажем так, неприлично много 😄 А теперь центр тяжести постепенно смещается в другую сторону: Projects. Work. Skills. Агентные сценарии. Работа не с одним изолированным «ботом», а с целой системой контекста, файлов, инструментов и действий. Будем разбираться, чем теперь заменять кастомных помощников, какие сценарии удобнее собирать в Projects и Work и где старые GPT всё ещё остаются прекрасным решением. А вы пользуетесь своими кастомными GPT до сих пор? Или уже давно живёте в обычных чатах и даже не заметили изменений? 👀 #GPTsisters #ChatGPT #OpenAI #CustomGPT #GPTs #AIагенты #нейросети #ChatGPTWork

Где заканчивается ответственность AI-агента? У Елены Пимбурской вышла новая статья в профессиональном СМИ Let AI Be - «AI-агенты в бизнесе: где провести границу ответственности». Елена Пимбурская - консультант по оптимизации бизнес-процессов с помощью искусственного интеллекта, амбассадор Лейбла интеллектуалов «СИНАПС». В статье Елена разбирает практический вопрос, с которым сталкивается бизнес при внедрении AI-агентов: сколько самостоятельности можно передать искусственному интеллекту и где необходимо оставить контроль за человеком? В материале о том: 🔤почему сначала нужно разобрать и формализовать бизнес-процесс и только потом подключать AI-агента 🔤как определить границы его полномочий и доступов 🔤в каких ситуациях агент должен остановиться и передать задачу человеку 🔤почему одной инструкции недостаточно и ограничения необходимо закладывать еще на уровне архитектуры системы 🔤почему эффективность AI-агента стоит оценивать не по количеству функций и максимальной автономности, а по тому, насколько точно определена зона его ответственности. 📰 Приглашаем прочитать статью Елены в Let AI Be. А обсудить материал можно здесь в комментариях под этим постом. Задавайте Елене вопросы, делитесь своими опытом и мнением. Вопросы и профессиональная дискуссия приветствуются. #ЛейблИнтеллектуаловСинапс #Пимбурская #нейросети