#невошедшее про AI-пузырь думаю вот завести новую рубрику. потому что регулярно готовлю спикерам разные тезисы про маркетинг, бренд, клиентский опыт, AI, горизонты будущего и стратегии настоящего. но неприлично много всего в итоге уезжает «в стол». так что расчехлим сегодня чутка пользы по мотивам новостей. хочу поговорить про AI-пузырь, о котором активно все говорят. популистские в основном истории, что мол как лопнет — так все. но, увы, при всем скепсисе в отношении AI — не соглашусь. потому что несмотря на вот этот обвал на фондовом рынке после Q3 отчетов компаний (картинки как раз про это дело) — настроения оптимистичные. и многие этот пузырь прогнозировали, потому что бизнес-эффект от AI приходит к нам не всегда как Coca-Cola, а только через такт и при соблюдении ряда параметров. ускорение отдельного сотрудника эффекта не даст — нужны хорошие данные для начала, выстроенные процессы и регламенты, воля лидеров и еще ряд вещей (пошерю чуть позже наш роскошный ресеч по теме с Data Insight). и на уровне C-suite по всему миру это хорошо осознают. что видим по данным свежайшего Pulse of change от Accenture: 🟡 49% глобальных управленцев сказали, что продолжат инвестиции в AI, даже если пузырь лопнет; 🟡 76% считают, что AI принесёт больше выручки, чем сокращение затрат; 🟡 75% планируют увеличить инвестиции в AI в следующие 12 месяцев; 🟡 больше 60% во всех городах-весьях ожидают бизнес-эффект от AI в горизонте 1-2 лет. вот тут можно пощелкать подробнее ожидания в разных регионах. но краткосрочными категориями мыслят меньшинство. так что все вот эти обвалы на фондовый рынок влияют, конечно, но на инвестиции в AI — not really. 🍋 кстати, кто особенно просел в своих отчетах 29-30 октября: 🔵 Intel обвалился на 30% или $137млрд капиталиции; 🔵 Google потеряли около $500 млрд капитализации; 🔵 Amazon ушел в минус на $42,4 млрд; 🔵 Nvidia на -3%; 🔵 Microsoft -1,5% (но Azure растет не хуже российского телесмотрения кхе-кхе). 〰️ Nasdaq до $1 трлн потенциальных потерь может тоже словить, пишут. а вот все равно живем. все равно AI надолго в корпоративных мирах. просто во всем нужен «ум да бережь». гонка за лучшие LLM-модели закончилась, теперь соревнования — за лучшую инфраструктуру и кибербезопасный контур. игра в долгую. такие дела 🐰

про хейтеров кажется, у меня наконец-то появился первый хейтер. принимаю поздравления! 💚 волнительный момент, давно ждала-хотела-надеялась, и вот — случилось! потому что пока нет хейтера — значит, ты что-то ровное делаешь, безликое. вообще хейтеры — the best! самые преданные фанаты, следят за творчеством как не в себе, дают просмотры, читают внимательно и выискивают свежие поводы для токса. активно ставят реакции. правда, в деловой-бизнесовой среде реже комментируют, к сожалению. так что не прям здесь растет ER по всем фронтам, но для более развлекательных каналов — просто находка! вкидывают говнину обычно анонимно, конечно, но виральность растет, полемика, все как мы любим. что хочу сказать про хейтеров тем, кого мысль про них не радует: помним простое правило — люди хейтят тебя за то, где у них болит. страшненькие по внешности проезжаются, старенькие по возрасту, глупенькие по интеллекту. у кого все хорошо — не будет тратить время других обсуждать, осуждать. нет потребности за чужой счет самоутверждаться. нет позыва других принизить, чтобы себя норм ощущать в пространстве. поэтому когда узнаю, что некий человек, который врет про свой бэкграунд на собеседованиях и встречах, говорит всуе, что я так-то не оч профессионал (хотя мы ни разу не пересекались с ним/ней по работе, даже в одной компании не работали в разное время, ну те проверить матчасть и глубину глубин — вообще без вариантов). резко растет самооценка 💛— значит, заставляю нервничать и сомневаться в своей экспертизе даже понятным легким контентом здесь. тем, который адаптирую под самую широкую аудиторию, потому что знаю почти всех подписчиков лично, и лишь нано-процент маркетологи. а что было бы если бы насиловала всех метриками Эренберга-Басса, CEPами, SCRами, SoSами, eSOV, 5B brand equity, правилами Биннета-Филда, инкрементальным MMM, да даже банальными BHT и brand lift’ами? страшно представить. но оставим их для использования по случаю — знания и опыт никуда не денутся. вообще нравятся здесь цитаты Альберта Эйнштейна и Курта Воннегута. оба писали о том, что если ты не можешь объяснить свои знания так, чтобы тебя понял 6-8 летний ребенок — не очень-то сам разбираешься. что, кстати, абсолютно нормально — не разбираться. у всех свой пул знаний и опыта, и каждый собеседник несет с собой тонну пользы. главное уметь слушать, чтобы услышать, а не чтобы ответить. «под самым красивым хвостом павлина скрывается самая обычная куриная жопа. так что меньше пафоса, господа» (Фаина Раневская) такие вот дела 🐰

AI в 2027: гонка за контролем by InfoTech вышел тут свежий Infotech Tech Trends 2027, и прям оч совпадает с ресечем моих талантливых коллежек из СберМаркетинга и Data Insight. тоже пишут о том, что сила AI уже совсем не в мощности конкретных моделей, а в том, как выстроены AI-инфраструктуры. вот здесь как раз начинается основной отрыв больших корпораций от небольших брендов — модели те же, обвязка совсем другая. на первом плане — вопрос безопасности, качества процессов, независимости от внешних поставщиков и экономики процессов, токеномики. потому что AI не бесплатный — токены стоят денюжек. например, Bloomberd выяснил, что Uber, оказывается, за 4 месяца израсходовал годовой бюджет на AI. и логично следом внедрил лимит на $1 500 на сотрудника. и в целом расходы растут быстрее понимания бизнес-эффекта от AI. логично, что контроль за денежками выходит на первый план. по данным FinOps Foundation 98% участников контролируют расходы на AI (в 2025 таких было только 31%). а еще AI не просто ошибается, а может наделать делов. Replit летом снес всю базу данных по проекту, несмотря на то, что его просили заморозить код. а во время испытаний OpenAI вышла за пределы изолированной для испытания среды и совершила около 17 600 действий за 5 дней. так что доступ к системам должен быть под строжайшим контролем, бэкапим все и вся. но если для SMB это как раз может быть не так критично — объемы данных в целом меньше, то для корпораций — риск уже совсем другого уровня. сами модели все ближе друг к другу по всем ключевым параметрам. здесь данные Stanford AI Index взяли. так что новая гонка — не найти лучшую, а выстроить лучшие свои уникальные системы и процессы. контролируемые, безопасные. а еще электричества вся эта махина жрет дай боже. потребление электроэнергии дата-центрами в 2025 было около 485 ТВт/ч, а к 2030 ожидают порядка 950 ТВт/ч. и его нужно где-то брать. а это вопрос еще и геополитический — че-как будет с этими центрами в отдельных странах. в общем, есть нюансы. overall, хочется любимого дедулю процитировать (который, кстати, был инженером на первых советских комьютерах, и отвечал как раз за электрические нюансы) «во всем нужен ум, да бережь». как никогда актуально. а полная версия, как водится, в первом комменте 🐰