1

OpenAI выпустили руководство по созданию агентов — вот короткое саммари

OpenAI выпустили гайд по «агентам» — автономным LLM-системам, которые выполняют задачи вместо человека. На уровне технологий документ полезный. Но есть проблема: бизнесу не очень понятно, как из этого извлечь пользу. Дальше, по традиции, краткое саммари этого документа, а снизу мой тейк на то, как бизнесу вообще извлечь максимум пользы.

Agents are systems that complete entire workflows on your behalf.

Основные идеи:

1. Три ключевых компонента агента

Agent foundations consist of three core components: Models, Tools, Instructions.

- Model — язык модели (LLM), которая делает выводы
- Tools — внешние функции и API
- Instructions — правила, по которым агент действует

2. Когда стоит строить агента

"Build agents for: complex decisions, messy rules, unstructured data.

Если кратко:
- Когда ручной труд повторяется 100+ раз в день
- Когда нельзя описать всё в виде простой формулы
- Когда нужны осмысленные решения, а не «если А, то Б»

Примеры:
- Обработка support-запросов с нестандартными формулировками
- Автогенерация маркетинговых отчётов
- Проверка заявок по неформализованным критериям
- Сканирование PDF-контрактов на нестандартные условия

3. Оркестрация: один или много агентов

Start with single-agent systems, scale to multi-agent when needed.

- Один агент — обрабатывает end-to-end кейс
- Несколько агентов — каждый отвечает за свою часть (например, сбор данных, анализ, репортинг, коммуникация)

4. Инструкции — это ядро

Instructions should define clear steps, edge cases, and actions.

Чем чётче промпт — тем стабильнее поведение агента.

5. Guardrails

Relevance, safety, PII protection, moderation.

- Фильтруем лишнее
- Предохраняем от небезопасных действий
- Защищаем персональные данные

6. Manager pattern

One central agent delegates to specialists.

Можно строить архитектуру, где один «менеджер-агент» распределяет задачи между другими. Похоже на микросервисы, только в мире LLM.

Почему это пока сложно применять напрямую.

Гайд — хороший, но не даёт ответов на главные бизнес-вопросы:

1. Где в компании применить первого агента?
2. Как понять, что агент сэкономил деньги/часы?
3. Кто будет поддерживать его логику, инструменты, обновления?
4. Как встроить агента в текущую систему (CRM, BI, workflow)?

По сути, бизнесу не хватает карты капитализации: где value, где ROI, где первые win-ы.

Мой POV (как тот, кто строит таких агентов в проде)

1. Начинать нужно не с модели, а с задачи.
Например, «каждую неделю мы вручную готовим отчёт — давайте заменим это агентом».
А не «давайте построим мультиагентную систему с memory и feedback loop».

2. Один хороший use case > десяти экспериментов.
Лучший способ начать — взять один скучный, повторяющийся процесс (support, reporting, резюме, заявки) и заменить его агентом.

3. Без кода долго не проживёшь.
No-code решения хороши для прототипа. Но реальный бизнес-агент — это продовая система: с логикой, ошибками, интеграциями, fallback-ами.

Но если хотите почитать все-таки полный гайд, то ссылка на него ниже.

Скачать оригинальный PDF-гайд от OpenAI.

Как упростить маркетинговый репортинг с помощью MCP + Claude + Google Analytics

Один из самых частых вопросов — как быстро получать маркетинговые отчеты, не перелопачивая вручную 10 табличек и 3 дашборда.

Вот кейс, как за 1 час собрать систему, которая:
– автоматически собирает данные из GA
– обрабатывает их через Claude
– выдает читабельный отчет в текстовом виде
– по запросу делает визуализацию
– и может обновляться каждый день в реальном времени

Шаг 1. Настрой MCP-сервер

1. Установи сервер по инструкции из моего предыдущего поста
2. Подключи Google Analytics как data source через N8N
3. Проверь, что данные подтягиваются корректно (например, трафик за последние 90 дней)
4. Протестируй, чтобы Claude получал запросы и отвечал

Шаг 2. Используй промпт для сбора и анализа данных

Вставь этот промпт прямо в Claude с подключенным MCP:


You are a marketing analyst.

Based on the provided Google Analytics data for the past 90 days, generate a summary report.

Please identify:
- Key traffic sources
- Traffic trends (growth/decline)
- Best-performing landing pages
- Bounce rates
- Returning vs. new users
- Mobile vs. desktop usage
- Notable anomalies or traffic spikes

Summarize the top insights in a structured format. Use a professional, concise tone suitable for stakeholders.


Шаг 3. Как выглядит результат

Claude выдаст готовый текстовый отчет, например:


— Traffic increased by 18% compared to the previous 90-day period
— 62% of traffic came from organic search
— Top landing page: /pricing (22.4k visits, 3.1% bounce rate)
— Spike on March 15th from Product Hunt referral
— Mobile traffic dominates (74%)
— Returning users grew from 32% to 46%


Можно сразу вставлять в еженедельный апдейт для команды или рассылку инвесторам.

Шаг 4. Построй визуализацию

Добавь следующий промпт:


Visualize the trends from the 90-day GA traffic report.

Create:
- A bar chart for top landing pages
- A line chart for traffic trend over time
- A pie chart for device distribution

Include chart titles and short captions.


Claude сгенерирует описание + JSON/Chart.js-конфиг, который можно вставить в сайт или отправить дизайнеру/BI.

Шаг 5. Как улучшить систему

Вот идеи, чтобы сделать это не просто промпт-репортом, а реальным инструментом:

- Сделай автозапуск каждое утро в 9:00 через MCP + N8N
- Добавь мониторинг аномалий: если трафик падает/взлетает — выделяй красным
- Разбей отчет на части: общая сводка, источники, страницы, устройства
- Добавь сравнение с предыдущим периодом
- Подключи Telegram-бота, который присылает короткую версию отчета

Примерами того, что у меня получилось, делюсь в скриншотах в комментариях. А те, кто хочет настроить аналогичную историю, то рекомендую подать заявочку в наше комьюнити, пока не поздно.

Выше я писал про MCP — вот ещё один пример его возможностей. Один парень просто подключил Claude и настроил MCP с Blender, где теперь создаёт 3D-работы исключительно по промпту.

Скорее всего, интерфейсы большинства продуктов в будущем будут основаны на промптах.

Сделал быстро небольшой гайд по тому, как писать крутые промты, из чего он должен состоять, каких разделов на основе рекомендаций от OpenAI, и ниже пример промта.


You are an AI assistant tasked with analyzing SEO strategies of maestra.io competitors. You will be provided with SimilarWeb data for Klaviyo, Customer.io, and OmniSend. Your goal is to identify their top-performing SEO strategies and provide actionable insights.

Follow these steps to complete the analysis:

1. For each competitor (Klaviyo, Customer.io, and OmniSend), analyze:
a. Top organic traffic sources
b. Most visited pages
c. Keyword profiles

2. Identify patterns across the competitors:
a. What types of content are driving traffic?
b. Which landing pages seem to be converting well?
c. Are there common themes in their keyword strategies?

3. Summarize 3-5 key SEO tactics for each competitor based on your analysis.

When conducting your analysis, use SimilarWeb-style reasoning. This means focusing on data-driven insights, comparing metrics across competitors, and identifying trends in traffic sources, content performance, and keyword strategies.

Be thorough in your analysis and don't stop until you have extracted all possible insights from the provided data. If you need to make assumptions or inferences based on the data, clearly state them as such.

Remember to maintain a focus on SEO strategies throughout your analysis, and ensure that your insights are actionable and relevant to improving SEO performance.


Пользуйтесь ⚡️

OpenAI выкатили GPT-4.1 Prompting Guide — вот саммари по ключевым пунктам

Прочитал весь гайд и выделил то, что реально пригодится в работе. GPT-4.1 — самый управляемый и "послушный" ИИ на сегодня. Но чтобы он работал как надо, нужны корректные промпты.

1. GPT-4.1 теперь буквально следует инструкциям

Модель перестала «угадывать». Если результат отличается от ожидаемого — чаще всего достаточно одной чёткой фразы, чтобы всё стало как надо.

Пример:


If your output is different from the desired format, redo the response until it's correct. Do not stop early.

2. Agentic workflows: когда GPT работает как исполнитель, а не просто отвечает

Agentic означает, что модель сама берёт инициативу: планирует действия, использует инструменты и доводит задачу до конца без дополнительных подсказок.

Например, если вы строите ассистента или внутреннего AI-бота — он не просто отвечает на один вопрос, а решает задачу от начала до конца.

Чтобы это заработало, задайте в system prompt чёткие роли и правила:


You are an agent. Keep going until the user’s query is completely resolved.
If you’re not sure about something, use your tools to gather information. Do not guess.
Plan before each action. Reflect after every step.

3. Tool calling — без костылей

GPT-4.1 умеет пользоваться внешними инструментами (поиск, базы, калькуляторы), если передавать их через tools. Не нужно встраивать их описание в текст вручную.


{
"name": "search_docs",
"description": "Search for relevant documents",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"query": {
"type": "string",
"description": "Search query"
}
},
"required": ["query"]
}
}

4. Long context на стероидах

GPT-4.1 справляется с контекстом до 1 миллиона токенов. Это позволяет загружать большие документы, отчёты или переписки — и получать структурированный анализ.

Рекомендации:
- Ставьте инструкции в начале и в конце.
- Если нужно ограничить модель только данным контекстом — так и напишите.

5. Chain of Thought — must-have

Если задача требует логики, анализа или нескольких шагов — добавляйте пошаговое мышление в промпт.


Think step by step before answering.


Модель будет сначала строить план и только потом давать ответ.

6. Instruction Following усилилось

GPT-4.1 строго выполняет то, что написано. Без точных указаний может пойти по неожиданному пути.

Структура, которая работает стабильно:


# Role and Objective
# Instructions
# Reasoning Steps
# Output Format
# Examples

7. Используй структурные разделители — это помогает

GPT лучше понимает структуру, если ты используешь заголовки, списки и блоки кода. Это не косметика — это навигация для модели.


## Step 1: Collect data
## Step 2: Analyze
## Step 3: Output


Из всех вариантов лучше всего работают markdown-заголовки (`##`), списки (`-`, `1.`), и блоки кода (```). JSON хуже работает для больших массивов данных.

8. Не перегружайте

Сложные шаблоны, повторяющиеся форматы и параллельные действия без пояснений могут ломать поведение модели. Если что-то нестандартное — тестируйте отдельно.

9. Исправляйте поведение прямо

Если ответ получился не таким, как ожидалось — не переписывайте весь prompt. Часто достаточно добавить одну фразу.


Do not respond until the analysis is complete.


10. GPT-4.1 не «думает» сам — но вы можете это включить

По умолчанию модель отвечает без пояснений. Но вы можете попросить её показать ход мыслей:


Before responding, write out your reasoning process step by step.


Это особенно полезно при принятии решений, аналитике и работе с большими объёмами информации.

Репостите пост и ставьте огонёчки! 🔥
Если наберём много реакций — поделюсь нашими готовыми шаблонами промптов и парой своих любимых конструкций agentic tasks.

Например, один из шаблонов помог нам сгенерировать ролик, который набрал миллион охвата и 50 000 кликов. Используем во всех задачах от исследований и генерации инсайтов до вирального контента.

Тут два ссылочка на оригинал, кто хочет почитать на сайте open ai https://cookbook.openai.com/examples/gpt4-1_prompting_guide

За 8 минут в видео показал, как работает MCP и как его настроить ⚙️

Штука, которая нашумела в AI

Сейчас супер популярен протокол MCP, который стал операционным мозгом для AI.
Он позволяет моделям не просто отвечать в чате, а взаимодействовать с внешними системами: Slack, ClickUp, Notion, Google Docs и другими.

Ты пишешь одну команду — AI сам находит нужные данные, обновляет статусы, пишет коллегам и создаёт документы.
Без доп. ручной настройки, без скриптов, всё происходит внутри одной модели.

MCP даёт доступ к действиям, а не только к информации.
По сути, это инфраструктура, которая подключает нейросеть к реальному рабочему процессу.

Ключевое отличие от Zapier и других решений в том, что ничего не нужно настраивать вручную.

AI сам понимает, что делать, потому что у него есть память, контекст и доступ к действиям, а не просто цепочка “если-то”.

Пример:

Ты пишешь в чат:
«Сдвинь встречу, ответь Коле в слэке, добавь таску по фиче и собери письмо команде».

Обычный ChatGPT с этим ничего не сделает. MCP — сделает. Потому что у него есть доступ ко всем этим сервисам.

И вот что важно: под каждую сферу есть свои MCP. Для работы с ClickUp, Notion и так далее. Базовый MCP не знает всех нюансов, поэтому появляются надстройки — мини-модули под конкретные статусы, процессы и правила. В итоге у тебя не просто один ассистент, а кастомный AI-оператор, который говорит на языке твоей команды. Можно и без модулей но так он лучше разбирается во всех нюансов сервиса.

Зачем это вообще надо? Юзкейсы:

— Личный AI, который следит за твоим графиком, задачами и даже внутренней коммуникацией.
— Командный AI, который помогает менеджерам закрывать процессы, обновлять статусы и писать recap'ы.
— Продажи, где AI сам пишет follow-up'ы и обновляет CRM.
— В саппорте — вытягивает нужные данные из Notion и отвечает на тикеты в реальном времени.
— И просто фоновая магия: ты что-то подумал — AI уже понял и сделал.

Если раньше AI был как студент на стажировке — умный, но бесполезный, — то теперь он как middle-сотрудник, который умеет в систему.

Давайте наберём побольше огоньков на посте и я запишу видео как это настроить за пару минут.

За 3 минуты показал, как собрать демку с помощью AI, и дальше ещё кастомизировать. Такие демки можно делать под каждый сценарий продукта, ведя трафик на все фичи, демонстрируя их и анализируя, по каким привлечение будет дешевле ⚡️

🧠 Мы решили поделиться 5 AI-workflow, которые реально работают у нас в маркетинге.

Агенты — это круто. Но бывает, что нужно не «автоматизированный исполнитель», а просто рабочий сценарий, который можно взять, внедрить и получить результат:
вот проблема → вот как AI помогает → вот сервис, бери и запускай.

Каждый из этих воркфлоу мы реально внедрили — либо у себя, либо с клиентами.
Они сэкономили десятки часов, сняли головную боль и ускорили запуск.

Workflow 1: Презентации без боли

Проблема:
Слайды — это вечный ад. Внутренние отчёты, клиентские презентации, вебинары.
Время уходит на выравнивание, подбор визуала, структуру.

Как помогает AI:
Пишешь короткое ТЗ — получаешь готовую презентацию. Визуал, графики, текст, озвучка.
Быстро, эффектно и в браузере.

Рекомендованный сервис:
Tome — AI для создания презентаций. Работает как лендинг, можно добавить видео-комментарии и смотреть аналитику.

Workflow 2: Лендинги и тулзы без разработчиков

Проблема:
Каждый маркетинговый MVP упирается в разработку. Даже простой лендинг или база знаний требует времени и рук.

Как помогает AI:
Собираешь сайт или внутреннюю тулзу из готовых блоков.
Подключаешь Airtable, Google Sheets, добавляешь фильтры и формы. Можно даже по промпту.

Рекомендованный сервис:
Softr — no-code + AI конструктор. Идеален для лендингов, директорий, калькуляторов, баз знаний.

Workflow 3: Креативы за минуты

Проблема:
Баннеры и видео требуют дизайна, адаптации и согласований. Всё это тормозит тесты и рост.

Как помогает AI:
AI генерирует десятки вариантов под твой бренд.
Подбирает тексты, стили, размеры. Даёт аналитику по результатам.

Рекомендованный сервис:
Bestever — AI для создания рекламных креативов и видео. Заточен под performance и адаптацию под платформы.

Workflow 4: ABM без ручного ада

Проблема:
Персонализированные кампании вручную — это боль.
Подарки, письма, адреса, отслеживание — всё долго.

Как помогает AI:
AI сам выбирает подарок, подбирает момент, запускает отправку и синхронизирует с CRM. Всё автоматом.

Рекомендованный сервис:
Sendoso — платформа для автоматизированного direct mail. Работает с Hubspot, рекомендует подарки и следит за статусами.

Workflow 5: Демо без продакшна

Проблема:
Показать продукт — сложно. Видео дорого, гайды долго, интерактив — нереально без dev-команды.

Как помогает AI:
Записываешь экран, AI добавляет подсказки, озвучку, персонализацию.
Получается полноценная демка — вставляешь на сайт или в письмо.

Рекомендованный сервис:
Storylane — AI для создания интерактивных демо. Легко обновлять, вставлять, адаптировать под любого клиента.

Для примера — вот кейс с одним из сервисов:

Наш клиент — продукт с AI-ассистентами для трейдинга.
Интерфейс сложный, многофункциональный, не сразу понятно, как всё работает.

Лендинг был красивый, но почти не конвертил. Пользователи не понимали value.

Решение: сделали 3 версии интерактивной демки через *Storylane*.
Каждая версия показывала отдельный сценарий:
— настройка агента
— торговля
— аналитика

Storylane позволил быстро итерировать, не трогая продакт.
Добавили подсказки, озвучку и немного персонализации.

📈 Что получилось:
— поняли, что лучше всего работает walkthrough с торговым сценарием — оставили его как основной
— вся сборка заняла 2 дня, без вовлечения техкоманды
— конверсия выросла в 2 раза

🔥 Если наберём много огоньков — расскажу, как мы сделали агента, который сам анализирует тренды, находит виральные ролики и под ключ делает их монтаж.
В результате — миллионы органики в просмотрах, без бюджета на продакшн.

Как реально расти с помощью AI в маркетинге

Teamlex AI провели исследование 500 технологических компаний из Северной Америки и Европы, которые внедряют AI в свои маркетинговые процессы. Разные масштабы — от hungry growth-stage до enterprise-гигантов. Дмитрий Нерезько, CMO & Founder of Teamlex AI, поделился своими наблюдениями.

1️⃣ Вход через контент (Eat&Win), но настоящая ценность — дальше

Почти все начинают с генерации лендингов, постов, email.
Но только 10% дошли до workflow automation, гиперперсонализации и предиктивной оптимизации.
Именно они сейчас строят ту самую unfair advantage.

2️⃣ Growth-stage выигрывают за счет скорости

Они быстрее адаптируют пайплайны, легче меняют стек, не боятся собрать своё на базе open-source.
Enterprise-маркетологи сосредоточены на governance: контроль, комплаенс, стабильность бренда.
Safeguarding customer data + on-brand messaging — топ-проблема для них.

3️⃣ Кастомные AI-инструменты теперь не только для Big Tech

С тулзами типа Cursor, Lowable, команды из 3–5 человек создают свои AI-системы. Без подписок, без подрядчиков, без “ML team in a box”. Это меняет экономику.

4️⃣ Комьюнити и публичность = мультипликатор роста

Компании, которые рассказывают о своих AI-инструментах (через статьи, доклады, подкасты), получают:
• больше входящего трафика
• интерес от инвесторов
• inbound от сильных специалистов

Продолжение — в нашем канале по маркетингу.

🔥 На конференции Epic AI Conference 2.0 Дмитрий разберет, как построить такую систему с нуля. Следите за анонсами и полезными материалами, чтобы ничего не упустить!

⚪️ Закрытая группа для компаний и топ-менеджеров, которые хотят внедрять AI

Мы создаём пространство для тех, кто понимает, что нужно внедрять AI как можно скорее.

Если вы:
– фаундер или C-level
– отвечаете за рост (BD, маркетинг, продажи)
– работаете в AI / tech / digital
– строите B2B-продукт

Присоединяйтесь к нашей закрытой группе, где мы вместе будем интегрировать AI и делиться работающими практиками.

Вход — только через анкету после прохождения отбора.

→ Заполните короткую гугл-форму по ссылке: https://forms.gle/kPW2CX9g1sJfcdsv9

AI-агенты — это буллшит. Почти всегда.

Половина LinkedIn и X сейчас завалена контентом про «AI-агентов».
Все вдруг резко начали обучать, запускать и показывать, как они работают.
На деле — показывают банальный workflow automation.

Давайте разложим по полочкам.
Что такое workflow automation, а что — AI-агенты.
И где между ними пропасть.

Workflow automation — это когда ты чётко задаёшь сценарий:

1. Пришло письмо →
2. Скачай вложение →
3. Закинь в облако →
4. Пни в Slack.

Или:

1. Новая заявка на сайте →
2. Создай лид в CRM →
3. Отправь письмо →
4. Обнови таблицу →
5. Прикрепи КП.

Так работают сервисы вроде N8N — удобные визуальные редакторы, где ты собираешь цепочку из нод.
Работает чётко, безошибочно. Но никакого интеллекта в этом нет.

AI-агент — это другое.
Это уже не сценарий, а автономный ассистент, который:

— Понимает, что ты от него хочешь (на естественном языке)
— Сам решает, как это сделать
— Сам выбирает нужные инструменты (в том числе воркфлоу)
— Помнит, о чём вы говорили до этого
— Может запрашивать уточнение, если что-то пошло не так

Ты говоришь:
Проверь, сколько у нас новых заказов, и отправь отчёт

Он сам пойдёт, найдёт, соберёт данные, вызовет нужный воркфлоу, сгенерит отчёт и отправит.
Без если новое письмо — тогда скачай файл.

Мы используем оба подхода.

Например, для одной из компаний мы настроили полностью автоматизированную цепочку контент-продакшна:
— Анализ трендов по метрикам
— Генерация сценариев
— Автосъёмка и озвучка
— Автопостинг

Результат: рост с 1M до 19M охвата за 4 месяца.

Но это всё ещё workflow automation.

А вот если бы агент сам понимал, что нужно снять видео про тренд дня, сам собрал бы данные, инициировал воркфлоу, проверил бы результат и понял, когда и где выложить — это уже AI-агент.

Вот пример реального AI-агента в маркетинге, который мы реализовали:

Агент по управлению рекламными кампаниями и креативами.

Каждое утро он:

— Анализирует, какие креативы и офферы сработали у конкурентов
— Сравнивает с нашими запущенными рекламными кампаниями
— Выявляет, какие гипотезы не отработали, и предлагает новые
— Если гипотеза подтверждена, сам инициирует нужный воркфлоу:
подбирает инсайты, генерит креативы, пишет тексты, запускает тест
— Через сутки анализирует результат и сам меняет приоритеты

Это уже не ассистент. Это полноценный медиабайер + аналитик + продюсер в одном флаконе.
Без постоянного контроля. С памятью, контекстом и способностью принимать решения.

Все такие шутки работают.
Но пока это не массовый продукт.

Слили внутренние материалы Shopify, где CEO четко формулирует:

AI — это уже не опционально, это базовое ожидание от каждого.

— При сабмите задач нужно указывать, использовал ли ты AI
— Использование AI — часть performance review
— Прототипы без AI — не считаются полноценными
— Перед тем как просить людей или бюджет — объясни, почему это не решается через AI-агента

Сейчас всё чаще вижу, как появляются роли вроде
AI in Marketing Ops, AI in DevOps, AI in Product Ops.
И почти всегда задача одна — внедрить AI в процессы и снизить workload.

Это не просто тренд — это смена операционной модели.
Дальше будет только быстрее.

🚨 AI уже не тренд — это новая база

10 поинтов, как маркетинг поменялся прямо сейчас

1. Исчезла фаза «гадания»
Раньше маркетинг строился на интуиции: «а давай попробуем».
Теперь AI анализирует данные, предсказывает результат. Меньше угадываний, больше точек роста.

2. Генерация идей — на стероидах
Не сидишь над пустым документом. Промпт — и уже есть десятки заголовков, постов, креативов.
Твоя задача — не придумать, а выбрать лучшее.

3. Брифы стали живыми
ИИ сам вытаскивает информацию из сайта, исследует конкурентов и готовит бриф,
с которым сразу можно работать. Это экономит часы.

4. Каждый креатив теперь гипер-адаптируемый
Один баннер — десятки версий под разные аудитории.
Разные тексты, формулировки, триггеры. И всё тестируется одновременно.

5. Контент стал быстрее. И сильно дешевле
Тексты, видео, лендинги — MVP запускаются за день.
Идея → генерация → корректировка. Быстрое производство стало нормой.

6. SEO — не только про ключи
ИИ находит слепые зоны на сайте, показывает, где теряешь трафик,
и какие темы конкуренты уже съели. Это стратегическая штука, не про заголовки.

7. Email-маркетинг стал по-настоящему персональным
Письма с разными формулировками, темами, стилем — каждому своё.
И AI сам учит, кто на что реагирует.

8. Customer journey — больше не догадки
ИИ показывает, где пользователь завис, ушёл, или наоборот — сконвертировался.
Маркетинг теперь строится на этом, а не на предположениях.

9. Маркетолог = стратег + оператор AI
Контент, цифры, каналы — всё делает ИИ.
Ты — тот, кто задаёт ему направление и собирает систему из инструментов.

10. Скорость — это новая метрика качества
Кто может запускать тест за день — тот выигрывает.
Медленные процессы больше не работают.

AI не заменил маркетинг. Он убрал лишнее. И оставил тебе главное — думать.

Поэтому если вы хотите в это прокачаться глубже, что вам сегодня вас на нашей мини конференции. Три спикера и три темы.

⚠️ Без записи – только прямой эфир!

👉 Регистрация по ссылке

Мы сделали ресерч компаний, которые используют AI и хотим поделиться их драйверами роста

Недавно мы провели вебинар о внедрении AI — показали кейсы как другие компании растут за счет использования AI тулов и получили много позитивных комментариев. Теперь готовим онлайн-конференцию по AI сразу с несколькими спикерами, которые:

– Запустили продукты с 19K+ пользователей $500K+ инвестиций

– Имеют 15 лет опыта в создании и запуске цифровых сервисов

– Работают с Meta, Savills и другими единорогами

– Знают, как внедрять ИИ так, чтобы это драйвило продажи, а не тратило бюджет.

Спикеры:

Макс — фаундер студии продуктового дизайна, которая превращает стартапы в крутые бренды

Давид - Фаундер компании Databar, которая уже давно растит продажи компаниям за счет AI

Дмитрий — фаундер компании Teamlex, которая разрабатывает AI-агентов и сочетает их с командами экспертов, чтобы помогать бизнесам расти быстрее за счёт автоматизации рекламы, SEO и продаж.

Почему нельзя пропустить:

0% воды — только кейсы, цифры и живые примеры

Без записи — приходите онлайн, чтобы иметь возможность задать вопросы

👉 Зарегистрироваться по ссылке

P.S. Если вы хотите перестать тратить 80% времени на рутину — это ваш шанс узнать про самые востребованные AI тулы. И да, в прямом эфире мы покажем как компании уже используют AI в продажах, маркетинге и дизайне

Как внедрять AI в маркетинг и продажи?

Мы собрали 100+ слайдов с лучшими практиками и готовы делиться. А чтобы сделать эфир еще полезнее, пригласили нескольких экспертов:

- Фаундер Databar.ai – платформы, которая помогает собирать, обогащать данные и автоматизировать рассылки с помощью AI. Он покажет реальные юскейсы, которые они используют в компании.
- Мила – эксперт по AI-автоматизации в sales. Расскажет, как компании внедряют AI в свои процессы, какие ошибки совершают и как их избежать.
- Еще один гость поделится реальными кейсами использования AI в продажах.

Мы постарались сделать эфир максимально практическим. Будет много конкретики и инсайтов.

Присоединяйся: @ai_impact_bot

Как расти в 2 раза быстрее, используя AI, который мало кто внедряет

В январе я провел закрытый воркшоп для 20+ фаундеров и топ-менеджеров компаний с выручкой от $1M до $100M+.

Главный вопрос, который волнует всех:
Как расти еще быстрее, не тратя деньги на найм, рекламу и большие команды?

Один из ответов — использование AI в маркетинге и продажах.

90% компаний даже не представляют, как можно внедрять AI, кроме как для написания текстов в ChatGPT.

Но есть реальные стратегии и инструменты, которые позволяют уже сейчас расти быстрее, чем конкуренты, пока они не начали их использовать.

Поэтому мы с Милой решили провести открытый и бесплатный вебинар, где разберем:

- Как компании внедряют AI и получают рост — реальные кейсы, цифры, примеры.
- Пошаговый план автоматизации маркетинга и продаж, который можно применять сразу.
- Как AI генерирует лидов и помогает их закрывать без участия менеджеров.
- Как внедрить AI без сложного технического погружения и зарабатывать больше.

Что реально работает? Примеры с прошлого воркшопа

👉 Simon Semochkin (Head of Marketing, Maestra.io, $1M+ ARR, США)
Воркшоп полностью изменил взгляд на маркетинг и автоматизацию. Осознал, что AI автоматизация стирает границы между ролями маркетолога, копирайтера и рекламиста, превращая их в продукт-оунеров. Теперь строит процессы через AI, внедряя системный подход к автоматизации. Получил конкретные инструменты, которые помогут масштабировать бизнес и разгрести бэклог быстрее конкурентов.

👉 Osman Binnatov, CEO (GConf, обучение AI, 1000+ учеников): Прошел двухдневный воркшоп и внедрил AI-решения в бизнес. Получил четкое понимание, как работают AI-агенты, как автоматизировать процессы и применять это в обучении. Теперь использует технологии для масштабирования и повышения эффективности работы своих компаний.

👉 Стас Лето (Co-founder Teleporto & Facultét): Воркшоп взорвал голову и дал четкое понимание, что AI – это ключевое конкурентное преимущество. Полученные инструменты и знания позволяют ускорить развитие бизнеса в 10 раз. Внедрение AI-решений даст фору конкурентам на 1,5-2 года вперед. Теперь AI – обязательная часть стратегии масштабирования.

Мы собрали все ключевые фреймворки и инструменты и дадим их вам на вебинаре.

Дата и время: 4 марта 2025 во вторник в 18:00 СЕТ.
Регистрация: Присоединяйтесь.

Пока другие только пробуют ChatGPT, вы можете использовать AI так, что через 3-6 месяцев будете в другой лиге. Присоединяйтесь!

Что на самом деле продает ваш продукт

Маркетинг существовал задолго до биткоина, интернета и даже колеса. Когда первобытный человек обменивал камень на шкуру — это уже был маркетинг. Менялись эпохи, технологии, каналы, но суть оставалась прежней: продукт → сообщение → форма.

ИИ не убьет маркетинг — он просто добавит новые инструменты и формы в этот вечный цикл.

Маркетинг всегда трансформируется. Мы уже прошли несколько таких изменений:

- Веб 1.0 принес первые баннеры, SEO и каталоги.
- Веб 2.0 взорвал рынок соцсетями, контекстной рекламой и email-маркетингом.
- Сейчас, в эру Web 3.0, на первый план выходят AI-контент, AI Search и агенты.

Но база остается неизменной.

Продукт — всё ещё король. Неважно, продаете вы камни или SaaS, если он не решает боль, даже ChatGPT не поможет.

Сообщение — это история, которая цепляет. 40 тысяч лет назад её рассказывали у костра, сегодня — в TikTok.

Форма — единственное, что эволюционирует. Раньше билборды на Route 66 продавали мечту о свободе. Сегодня это креативы, которые ты видишь в ленте соцсетей.

Что меняется в маркетинге прямо сейчас?

- Автоматизация процессов — мы уже создаем TikTok и Instagram-аккаунты, которые работают без людей и генерируют миллионы охватов с конверсией в 5%.
- Аналитика ускоряется в разы — AI анализирует аудиторию, тестирует гипотезы и прогнозирует конверсии за секунды.
- Контент теперь генерируется нейросетями — тексты, видео, баннеры создаются без участия человека.
- Появляются новые каналы — сейчас AI Search приносит трафик для проектов, дальше будет все больше новых каналов или форм для донесения сообщения.

Маркетинг становится быстрее, точнее, дешевле. Но означает ли это, что старые методы больше не работают?

Технологии меняются, но старые нарративы все равно остаются.

В одном бутиковом отеле наткнулся на книгу Movement. Ее сделала компания, которая предлагает High-End подборку музыки через эксклюзивный Apple-интерфейс. Вместо digital-рекламы они вложились в физическую книгу — с иллюстрациями, историями о команде и философии бренда. Гость завтракает, листает, погружается в историю… и доверие к компании растет без всякого ретаргета.

Главный урок: маркетинг не делится на «старый» и «новый». Это эволюция, где ChatGPT и бумажные открытки — просто инструменты. Ваше преимущество — понимать, когда нужен алгоритм, а когда — история, рассказанная у костра.

P.S. ChatGPT напишет 1000 писем за минуту, но рукописная книжка до сих пор вызывает мурашки.

Что на самом деле продает ваш продукт

Маркетинг существовал задолго до биткоина, интернета и даже колеса. Когда первобытный человек обменивал камень на шкуру — это уже был маркетинг. Менялись эпохи, технологии, каналы, но суть оставалась прежней: продукт → сообщение → форма.

ИИ не убьет маркетинг — он просто добавит новые инструменты и формы в этот вечный цикл.

Маркетинг всегда трансформируется. Мы уже прошли несколько таких изменений:

- Веб 1.0 принес первые баннеры, SEO и каталоги.
- Веб 2.0 взорвал рынок соцсетями, контекстной рекламой и email-маркетингом.
- Сейчас, в эру Web 3.0, на первый план выходят AI-контент, AI Search и агенты.

Но база остается неизменной.

Продукт — всё ещё король. Неважно, продаете вы камни или SaaS, если он не решает боль, даже ChatGPT не поможет.

Сообщение — это история, которая цепляет. 40 тысяч лет назад её рассказывали у костра, сегодня — в TikTok.

Форма — единственное, что эволюционирует. Раньше билборды на Route 66 продавали мечту о свободе. Сегодня это креативы, которые ты видишь в ленте соцсетей.

Что меняется в маркетинге прямо сейчас?

- Автоматизация процессов — мы уже создаем TikTok и Instagram-аккаунты, которые работают без людей и генерируют миллионы охватов с конверсией в 5%.
- Аналитика ускоряется в разы — AI анализирует аудиторию, тестирует гипотезы и прогнозирует конверсии за секунды.
- Контент теперь генерируется нейросетями — тексты, видео, баннеры создаются без участия человека.
- Появляются новые каналы — сейчас AI Search приносит трафик для проектов, дальше будет все больше новых каналов или форм для донесения сообщения.

Маркетинг становится быстрее, точнее, дешевле. Но означает ли это, что старые методы больше не работают?

Технологии меняются, но старые нарративы все равно остаются.

В одном бутиковом отеле наткнулся на книгу *Movement*. Ее сделала компания, которая предлагает High-End подборку музыки через эксклюзивный Apple-интерфейс. Вместо digital-рекламы они вложились в физическую книгу — с иллюстрациями, историями о команде и философии бренда. Гость завтракает, листает, погружается в историю… и доверие к компании растет без всякого ретаргета.

Главный урок: маркетинг не делится на «старый» и «новый». Это эволюция, где ChatGPT и бумажные открытки — просто инструменты. Ваше преимущество — понимать, когда нужен алгоритм, а когда — история, рассказанная у костра.

P.S. ChatGPT напишет 1000 писем за минуту, но рукописная книжка до сих пор вызывает мурашки.

YC 2025: Где искать миллионы ARR, если вы не строите ИИ с нуля

YC только что обновил список идей, которые хотят видеть в новых стартапах. Если раньше все гнались за «улучшением ИИ», теперь фокус сместился — как применить существующие модели так, чтобы перевернуть целые отрасли. Рассказываю, куда стоит смотреть, какие проекты ищут в YC.

Три кита, на которых стоит будущее
1. ИИ-агенты вместо сотрудников
Не помощники, а полноценная замена. Речь о задачах, где люди годами следуют шаблонам: проверка документов, анализ данных, рутинная отчетность. Если ваш продукт может полностью исключить человеческий фактор — вы в тренде.

2. Инфраструктура для «массового ИИ»
Пока все соревнуются в мощности моделей, YC ищет тех, кто строит «железные дороги» для их внедрения:
- Инструменты для управления тысячами ИИ-агентов;
- Оптимизация затрат на вычисления;
- Системы безопасности для данных, которыми оперируют нейросети.

3. B2A (Business-to-Agent)
Скоро клиентами компаний станут не люди, а другие ИИ. Подумайте, как ваше решение может обслуживать алгоритмы: от API для автоматических платежей до платформ для заключения договоров между ботами. Посмотрите, например, демо Operator от OpenAI, где агент делает задачи от лица человека напрямую из браузера.

Стратегия для не-гениев
- Ищите «дыры» в регулируемых отраслях. Чем больше бюрократии (финансы, здравоохранение, энергетика), тем выше спрос на автоматизацию.
- Дробите большие процессы на микрозадачи. Не пытайтесь заменить целый отдел — начните с одной функции, которую ненавидят все сотрудники.
- Используйте open-source как основу. Не тратьте время на разработку моделей — берите DeepSeek, OpenAI и обучайте их под узкие кейсы.

Где прячется масштаб
- Комплаенс и аудит. 1% мировой рабочей силы занят рутинной проверкой документов. ИИ может сократить эти затраты на 90%, но почти никто не предлагает готовых решений.
- «Теневая» автоматизация. Например, сервисы, которые работают в фоне, исправляя ошибки в данных до того, как их заметят люди.
- Интеграция с legacy-системами. Большинство компаний до сих пор используют софт 2000-х. Если ваш ИИ умеет с ним работать — вы решаете боль, о которой молчат.

Что делать сегодня
1. Задайте себе два вопроса:
- Какую задачу в моей нише выполняют 100 одинаковых людей?
- Где ошибка стоит дороже, чем внедрение ИИ?
2. Соберите MVP за 4 недели. Используйте готовые API и фреймворки — не изобретайте велосипед.
3. Тестируйте на «голодных» клиентах. Ищите тех, кто уже платит за аналогичные инструменты, но недоволен скоростью или точностью.

P.S. YC больше не верит в стартапы, которые «улучшают ИИ». Будущее за теми, кто берет готовые технологии и применяет их к проблемам, о которых все забыли. Ваш ход — найти такую проблему, прежде чем это сделает кто-то другой.

🚀 Как масштабировать стартап с $0 до $10 млн ARR: 3 ключевых рычага на каждом этапе

В Teamlex мы не раз проходили путь от нуля до 8-значных цифр в годовой выручке. Наша команда строит маркетинг с AI, и за 4 года мы нащупали четкую схему, которая работает даже в «скучных» нишах — там, где стартапы годами топчутся на месте. Рассказываю, как это работает, без воды и абстракций.

Этап 1: Органика + лид-магниты ($0 → $300K ARR)
Главная задача — доказать, что ваш продукт решает конкретную боль. Не пытайтесь охватить всех. Например, в одном из проектов мы фокусировались на автоматизации проверки документов. Вот что делали:
1. Искали «кричащую» аудиторию — общались с теми, кто ежедневно проклинает Excel.
2. Давали мгновенную ценность — бесплатные шаблоны, калькуляторы убытков, мини-боты для микро-задач.
3. Снимали 60-секундные видео с решением одной проблемы («Как сэкономить 10 часов в неделю»).
За 3 месяца такой подход дал 500 лидов и $200K ARR. Никакой магии — просто показывали результат до/после.

Этап 2: Таргетированная реклама ($300K → $3M ARR)
Когда вы поняли, какие триггеры цепляют аудиторию, масштабируйтесь через платные каналы. Но не бросайте бюджет на всё подряд. В том же проекте:
1. Удваивали ставку на страх потерь — ролики в стиле «Как ошибка в договоре может стоить вам $50K».
2. Тестировали 3 формата — видео-кейсы, текстовые посты с цифрами, демо-доступ к инструменту.
3. Оптимизировали под $3 за лид — если креатив давал 2% CTR, вкладывали в него 80% бюджета.
Так за полгода вышли на $2.5M ARR. Ключ — не креативность, а повторение того, что уже работает.

Этап 3: Вебинар-воронка ($3M → $10M ARR)
Холодные лиды не купят дорогой продукт. Нужно превращать их в фанатов. Как:
1. Вебинар-история — 30 минут о том, «Как компании X сэкономили $1M за год». Никаких продаж в лоб.
2. Демо на живом примере — показываем, как клиент загружает документ → получает анализ за 2 минуты.
3. Ограниченное предложение — «Первые 50 участников получат миграцию бесплатно».
Такие вебинары конвертировали 15% аудитории в сделки. А дальше — повторные продажи (апсейл) и выход в смежные ниши.

Главные ошибки, которые тормозят рост:
- Пытаться «убедить» рынок. Ваш продукт должен закрывать уже существующую боль.
- Тратить бюджет на креативы без проверки гипотез. Сначала добейтесь хороших результатов органически.
- Делать вебинары длиннее 45 минут. Люди верят историям, а не лекциям.

Что дальше?
Если вы уже на $10M ARR — переключайтесь на глубину:
- Добавляйте фичи, которые клиенты используют чаще всего (например, интеграцию с их CRM).
- Автоматизируйте onboarding — пусть клиенты начинают получать ценность в первый же день.
- Переходите в смежные ниши, где 70% вашего кода уже работает.

Мы в Teamlex называем это «принципом айсберга»: 20% усилий — на видимый рост, 80% — на оттачивание механик, которые уже дали результат.

P.S. Если ваш стартап застрял на одном уровне — скорее всего, вы пропускаете один из этих этапов. Пишите в комментариях, разберем ваш кейс.

Как заменить одну строку в Excel и построить бизнес с $10M ARR

Вы когда-нибудь задумывались, почему некоторые отрасли десятилетиями топчутся на месте? Не страхование или логистика — речь о тех, где до сих пор файлы переименовывают вручную, а договоры проверяют глазами. Мир называет их «скучными», но именно здесь рождаются дизраптив AI-стартапы.

Парадокс 2024 года:
Пока все обсуждают AGI, реальные миллионы зарабатывают те, кто заменил одну строчку в Excel. Не верите? Посмотрите на этот пример: команда разработала цепочку из 4 микро-агентов для автоматизации проверки договоров аренды. Никакого ИИ общего назначения, только:
1. Скрипт, который находит скрытые комиссии в 100+ PDF.
2. Алгоритм, сравнивающий условия с 20 тыс. исторических сделок.
3. Авто-генератор писем арендодателям с юридически корректными возражениями.

Результат: $8M ARR за два года, клиенты — топ-10 управляющих компаний коммерческой недвижимости США.

Почему это работает?
- Они не продают «технологию». Их агенты — это цифровые клерки, которые делают то, что люди ненавидят.
- Цена ошибки = лояльность. Один пропущенный пункт в договоре стоит клиенту $100K. Их продукт снижает риски — клиенты платят, даже если интерфейс выглядит как Windows 95.
- Ниша глухая к трендам. Здесь нет ChatGPT-истерии, зато есть бюджеты на автоматизацию, которые утверждали еще до пандемии.

Как повторить этот успех?
1. Станьте «археологом» рутины.
Спросите у миддл-менеджеров: «Какая задача заставляет вас проклинать понедельники?». Примеры из практики:
- Сводка данных из 50+ Google-таблиц в одну.
- Поиск аномалий в отчетах, где 90% строк — шаблонные.
- Ручная проверка compliance в документах.

2. Раздробите боль на микрозадачи.
Не создавайте «умного ассистента» — соберите бригаду узких специалистов:
- PDF-шахтер (парсит данные).
- Алгоритм-параноик (ищет отклонения).
- Текстоплет (генерирует ответы по шаблонам).

3. Займите позицию «цифрового антидепрессанта».
Ваш маркетинг должен кричать: «Мы убьем вашу самую тупую задачу». Как:
- Снимите 10 видео «До/После»: покажите, как 3 часа работы превращаются в 3 клика.
- Раздавайте «таблетки от рутины»: мини-боты, которые решают одну микро-проблему (например, проверяют договор на 5 ключевых рисков).
- Запустите «анти-вебинар»: «Как перестать терять $20K в месяц из-за человеческого фактора».

Философия масштаба:
Эта команда сейчас запускает агента для страховых полисов. Код повторно используется на 70%, но для клиентов это «новый продукт». Так растут в 10x:
1. Горизонтально: автоматизируйте смежные процессы в своей нише (аренда → страхование объектов → логистика).
2. Вертикально: углубляйтесь в специфику (добавьте анализ локальных законов для 50 штатов).
3. Партнерски: станьте White Label-решением для софтверных компаний, которые 20 лет продают CRM для этой отрасли.

Главный секрет:
Люди платят не за AI, а за отсутствие головной боли. Ваш продукт — это аспирин, а не волшебная таблетка.

P.S. Пока вы читали этот пост, где-то менеджер ввел неверную формулу в Excel и потерял $15K. Ваш AI-агент уже мог бы это предотвратить. Время — единственный невосполнимый ресурс.

Сейчас — лучший момент для внедрения AI. Вот почему

Помните 2006 год? Все tech-гиганты гнались за продажей серверов. А потом пришел AWS и сказал: «Зачем покупать железо? Берите столько мощностей, сколько нужно, за копейки». Так родилась эра приложений вроде Airbnb и Netflix — они решали реальные проблемы, а не парились с инфраструктурой.

Что происходит сейчас с ИИ:
- Модели становятся дешевле воды. DeepSeek уже предлагает open-source LLM за $0.14/млн токенов — в 25 раз дешевле GPT-4.
- Скоро они будут бесплатными. Как SSL-сертификаты или Google Analytics.
- Деньги перетекают в «врапперы» — продукты, которые решают узкие задачи через ИИ.

Примеры будущего:
- «ChatGPT для юрконсалтинга» – AI-ассистент, который за 2 клика создает юридические документы с учетом законов 150+ стран. Он адаптирует контракты, подсказывает риски и автоматически обновляет их под новые нормы. Юристы теперь решают стратегические задачи, а не редактируют шаблоны.
- «Uber для HR» — AI-рекрутер, который мгновенно находит идеального кандидата. Он анализирует LinkedIn, резюме, кейсы, а также голосовые сообщения, чтобы оценить soft skills. Рекрутинг превращается в точную науку..
- «Netflix для контента» — AI-система, генерирующая видео, статьи и посты под ваш бренд. Она анализирует, что лучше заходит аудитории, и сама предлагает форматы, стили и тональность. Полноценная контент-машина, работающая 24/7.

Как этим пользоваться уже сейчас:
1. Ищите «слепые зоны» в своей нише. Где до сих пор всё делают вручную? (Совет: спросите клиентов, что их бесит).
2. Сфокусируйтесь на одной боли. Не пытайтесь автоматизировать всё — сделайте идеальный инструмент для одного сценария.
3. Забудьте про «крутой ИИ». Пользователям всё равно, на какой модели вы работаете — им нужен результат за 15 секунд.

ИИ уже не просто тренд, а новая платформа, которая меняет правила игры. Он не только автоматизирует процессы, но и открывает двери для новых бизнес-моделей.

Что это значит для бизнеса?:
- Правило 80/20: 80% стартапов в ИИ умрут, пытаясь конкурировать с бесплатными моделями. 20%, которые выживут, будут делать гиперспецифичные продукты (например, ИИ для аудита кофеен).
- Новая валюта — UX. Когда все имеют доступ к одинаковым технологиям, побеждает тот, кто сделает самый простой интерфейс.
- Рынок перевернут: теперь маленькие команды могут биться с корпорациями — если найдут ту самую «узкую боль».

Ваше действие на сегодня:
Возьмите ручку и запишите 3 рутинные задачи в вашем бизнесе, которые:
- Занимают > 10 часов в неделю,
- Требуют шаблонных решений,
- Раздражают всех причастных.

Это и есть ваше поле для «вараппера».

P.S. Пока Meta и Google спорят, чья модель круче, кто-то уже зарабатывает $1M/год на ИИ для автоматизации скучных Zoom коллов. Время не ждет.

Как стартап из 200 человек перевернул рынок за 2 года

Вы слышали про DeepSeek? Эта LLM-модель за месяц взорвала интернет. И вот почему:

OpenAI потратила 10 лет, $6.6 млрд и 4500 сотрудников. А DeepSeek — всего 2 года, 200 человек и меньше $10 млн, чтобы создать модель, которая обгоняет ChatGPT в большинстве задач. При этом их код — открытый, а стоимость использования смешная.

Что нужно знать о DeepSeek R1:
1. Полностью open-source — можно запустить даже дома.
2. Дешевле OpenAI в 96% ($0.14 за миллион токенов vs $3.5 у GPT-4o).
3. 128K токенов контекста — анализирует документы размером с «Войну и мир».
4. Топ скачиваний в App Store США и Китая, обогнав ChatGPT.
5. Бесплатный API для частных лиц — идеально для стартапов.

Почему это меняет правила игры?
- Для малого бизнеса:
- Чат-боты для поддержки клиентов, которые не тупят на сложных вопросах.
- Анализ данных за минуты (прощай, Excel-ад).
- Автоматизация рутины: от генерации писем до идей для контента.

- Для стартапов:
- Можно кастомизировать ИИ под нишевые задачи (медицина, логистика, ритейл) без зависимости от Big Tech.
- Эксперименты с ИИ теперь почти бесплатны — идеально для MVP.

Где подвох?
1. Надежность ≠ открытый код
«Свободно» не значит «безопасно». Если вы запускаете нейросеть для контроля доставок или медицинских диагнозов - один баг может стоить денег или репутации. А исправлять ошибки в opensource-коде придется самим.

2. Кто успеет первым?
Логисты и заводы хватаются за дешевые инструменты быстрее всех — там каждая минута простоя = убытки. А вот юристам или банкам придется десять раз подумать: готовы ли они рисковать ради экономии?

3. Кто будет чинить?
Представьте: вы купили конструктор «Собери ИИ-помощника», но инструкция написана на 50 страницах технического китайского. Так и с opensource — если нет сильного сообщества, сложные задачи (вроде интеграции с корпоративными системами) превращаются в квест.

Проще говоря:
DeepSeek — как «Икеа» среди ИИ: собрать можно самому и дёшево, но для серьёзных задач нужен свой инженер.

А для тех, кто хочет прокачать бизнес с помощью AI. В посте выше раздаю последние слоты на звонок на этой неделе. Пообщаюсь лично с фаундерами и топами, расскажу, как внедрить ИИ в ваш проект, и запишу на обновленный воркшоп.

P.S. Если ваш маркетолог еще не тестирует DeepSeek для генерации идей — он уже отстал. Бегите пробовать API, пока бесплатно 😉

Как прошёл наш воркшоп по AI?

Это было реально круто! За 7 часов мы разобрали кучу вопросов, провели мощные сессии и подготовили конкретные рекомендации, которые участники уже начали внедрять.

Результаты уже пошли:
На следующей неделе после воркшопа участники начали тестировать AI-связки и получать первые результаты.

Кто был в группе?
Собралась сильная команда:
- Семён, экс-руководитель маркетинга в Mindbox, сейчас CMO и RevOps в Maestra.
- Женя, основатель Nbmr и бывший СЕО Qummy с $9M привлечённых инвестиций.
- Никита, руководитель маркетинга Эйч.
- Стас, фаундер сервиса по релокации и офлайн-школы новых профессий.
- Фаундеры 7-figure e-commerce брендов и предприниматели из разных ниш.

В целом был полный солд-аут и это круто!

Чем отличился этот воркшоп?
Мы показали то, чего пока нет на рынке СНГ: конкретные AI-связки, которые работают здесь и сейчас. Многие участники сказали, что не знали, что такие решения вообще возможны.

Снизу делаюсь роликом с обратной связью участников. А ещё планирую выкладывать кейсы и результаты, чтобы показать, как AI реально трансформирует бизнес.

Что дальше?
Мы уже дорабатываем контент и готовимся к запуску второго потока.

Зачем мне это всё?
1. Мы развиваем продукт для автоматизации SEO. Он находит крутые инсайты с рынка, экономит 180+ часов на стратегию и генерирует контент.
2. В Teamlex мы внедряем AI-стратегии в маркетинг, помогая компаниям строить команды будущего. Мы собираем и тестируем use cases, чтобы лучше понимать, что действительно работает.

Все это отлично работает вместе, позволяя сразу внедрять готовые связки в продукт или услуги и тестировать гипотезы в массовом масштабе.

Если интересно обсудить внедрение AI в ваш проект, я открыл свой календарь для бесплатных консультаций. Раз в месяц готов созваниваться с фаундерами и топ-менеджерами, чтобы помочь. Можно забронировать слот для бесплатного звонка: https://cal.com/dmitrii-digital/30min