Я - инженер, теолог, физик, логик.
Я призрак истин сплавил в стройный бред.
ИИ-трансформация маркетинга
Методы генеративного искусственного интеллекта трансформируют маркетинг, органично вписываясь в набор технологий MarTech. При этом их трансформирующее влияние выходит далеко за рамки привычной уже автоматизации отдельных маркетинговых задач. ИИ-агенты и персональные технологии генеративного ИИ, преобразуют традиционные каналы сбыта, требуют изменения хода проведения кампаний и новых подходов к данным и контенту.
Иллюзия контроля
«Первое правило магии: чем ближе зритель, тем меньше он видит.» — Дэниел Атлас, «Иллюзия обмана»
Искусственный интеллект означает конец поиска в Интернете в том виде, в каком мы его знали
Несмотря на меньшее количество кликов, споры об авторских правах и иногда сомнительные ответы, ИИ может открыть новые способы получения всех мировых знаний. Перевод статьи Мэта Хонана, опубликованной 6 Января 2025 года в MIT Technology Review
Искусственный интеллект не сокращает объем работы — он ее интенсифицирует
Перевод статьи Аруна Ранганатан и Синци Мэгги Е., опубликованной 9 февраля 2026 года в Harvard Business Review (https://hbr.org/2026/02/ai-doesnt-reduce-work-it-intensifies-it?ab=HP-hero-for-you-1)
Туристический маховик: самообучающаяся бизнес-модель меняет отрасль
Искусственный интеллект перестал быть просто инструментом автоматизации в туризме. Он становится ядром принципиально новой бизнес-архитектуры — «цифрового маховика», способного к самораскручиванию и автономному росту. Вместо линейной цепочки «поиск-бронирование-сервис» возникает непрерывный цикл, где каждый шаг пользователя улучшает следующий. Роль ИИ как «двигателя» маховика заключается в создании замкнутого цикла: захват внимания → глубокая персонализация → совершение сделки → сбор данных → ещё более точная персонализация → рост лояльности. Этот цикл превращает разовую транзакцию в долгосрочные отношения, а данные клиента — в основной актив.
Искусственный интеллект в туризме: глобальная трансформация и российские реалии
Искусственный интеллект перестал быть технологией будущего в туризме — он стал его настоящим. Мировой рынок ИИ в этой сфере оценивался в $3–3.4 млрд в 2024 году, а к 2030 году ожидается его пятикратный рост до $13.4–13.9 млрд. Эта революция меняет всё: от планирования путешествия до впечатлений на месте. ИИ — не просто инструмент оптимизации, а драйвер фундаментального перераспределения ценности в экосистеме онлайн-путешествий. Успех будет зависеть от способности компаний сочетать технологические инновации с глубоким пониманием эмоциональных потребностей путешественников.
Без стратегии, но с бюджетом: почему российский бизнес не может масштабировать искусственный интеллект
Исследования и экспертные мнения свидетельствуют: российские компании массово инвестируют в искусственный интеллект, но лишь немногие понимают, зачем он им нужен и как извлечь из него реальную пользу. Большинство проектов остаются разрозненными экспериментами без измеримого результата. Ведомости: «Три четверти российских компаний не знают, зачем им искусственный интеллект».
Будущее ИИ в 2026 году: пять ключевых трендов
По мнению экспертов MIT Technology Review, 2026 год станет переломным для искусственного интеллекта. Вот основные тенденции, которые будут определять развитие отрасли.
Тренды ИИ на 2026 год: готовность к изменениям и поиск баланса
В 2026 году компании продолжат внедрять искусственный интеллект, стремясь получить от него максимальную отдачу. Эксперты Harvard Business School выделяют несколько ключевых трендов, которые будут определять успех организаций в этом году.
Предметно-ориентированные языковые модели: от универсального интеллекта к специализированной экспертизе
Большие языковые модели (LLM) — это тренд 2024 года. Мощные системы подобные GPT-4 продемонстрировали впечатляющие, но подчас поверхностные знания во многих областях. Ответом на эту дилемму стали предметно-ориентированных языковых моделей (Domain-specific language models, DSLM) — новое поколение генеративного ИИ, предназначенных для глубокого понимания и генерации языка в контексте конкретных профессиональных сфер. DSLM меняют генеративный ИИ, превращая универсальные большие языковые модели в модели, адаптированные под конкретные отрасли, функции или бизнес-процессы. Такой индивидуальный подход обеспечивает более высокую точность, снижает затраты на логические выводы и разработку, а также ускоряет окупаемость критически важных...