Делюсь собственным анализом рынка промпт-инженеров в РФ

Краткая версия:
Можно быстро (относительно уже сформированных рынков) стать топ 5% спецом и выйти на топовые доходы. Это как 90-ые, только больше шанса вживых остаться 🙂

---------------------------------
Срок эксперимента - 8 дней.
Воронка ~ 2 млн рублей (общая стоимость зп на рынке)
Конверсия в разговор ~ 38%
На этапе обсуждения оффера ~ 11% (2шт)
Офферов пока 0, но это вопрос времени

Обновляемость: +4 вакансии за 3 дня

Средний чек:
- part-time ~$500, задачи от недели
- full-time ~($1000 – 3000)

Full-time ~64%
Part-time ~27%
Проектная/Гибкая ~9%
---------------------------------

Выводы моего AI-HR-ассистента, который просмотрел все вакансии

🔍 Общие выводы о рынке:
- Рынок перегрет и разрознен. Требования в большинстве вакансий выглядят слабо, нет чёткого стандарта к опыту и навыкам. Впечатление, что компании часто сами не до конца понимают, кого именно ищут.
- Порог входа низкий. Многие компании готовы брать новичков или тех, у кого опыт работы с LLM всего 1-2 года, что для быстроразвивающейся отрасли довольно скромно. Есть даже предложение “без опыта” с обучением за неделю.
- Разброс зарплат огромный. От 200 $ до 3000 $. Такой разброс показывает отсутствие консенсуса о ценности промпт-инженеров.

📊 Опыт и ожидания:
- Опыт: В большинстве вакансий от 1 до 3 лет. Есть предложения без опыта с последующим обучением.
- Глубина знаний: Часто требуется поверхностное понимание LLM и базовые навыки написания промптов, но некоторые вакансии требуют глубокого погружения (например, опыт с Chain-of-Thought, файн-тюнинг).
- Компании требуют от 1 до 3 лет опыта, но соглашаются даже на новичков, предлагая обучение за неделю.

💼 Специализация:
- Контент-генерация (тексты, изображения, видео)
- Разработка чат-ботов
- Автоматизация бизнес-процессов
- Работа с маркетплейсами и e-commerce

⚖️ Рынок слабый или нет?
- Да, требования слабые. В большинстве случаев это говорит о незрелости рынка. Компании не до конца понимают, какие hard-skills необходимы, и поэтому берут людей “на вырост” или с минимальной базой.
- Большой разброс в зарплатах показывает, что рынок ещё формируется — нет чёткого понимания ценности промпт-инженера для бизнеса.
- Отсутствие стандартизации. Вакансии охватывают широкий спектр обязанностей — от генерации контента до сложной интеграции LLM в продукты, что затрудняет объективную оценку кандидатов.
- Порог входа ниже, чем в других IT-ролях. Это привлекает новичков, но создаёт риск засорения рынка специалистами с поверхностными знаниями.

🧠 Что это говорит о рынке?
- Рынок в стадии хайпа. Компании массово ищут промпт-инженеров, но часто не понимают, зачем и какие именно задачи они должны решать.
- Есть возможность зайти с минимальным опытом. Это шанс для новичков, но для бизнеса — риск.
- Нужно выделяться: У кандидатов с глубоким знанием LLM, опытом в файн-тюнинге моделей и интеграции API сейчас конкурентное преимущество — таких специалистов мало.

📌 Итог: рынок перегрет, требований мало, но это открывает возможности для умных и амбициозных специалистов. Компании платят за сам факт “работы с нейросетями”, а не за результат. Но через год-два рынок отсеет слабых игроков и останутся только те, кто реально умеет решать задачи с помощью LLM.

❗️❗️❗️Для специалиста, который сможет получить 1-2 сильных кейса, это сейчас золотая возможность закрепиться на рынке и выстроить себе долгосрочную карьеру в сфере ИИ. 🚀

-------------------
Накидайте 🍌, если интересно узнать, как зайти на рынок и забрать лучшие офферы:
1) Стратегия развития новичка на рынке промпт-инженера
2) Будущее рынка (краткосрочно-среднесрочно-долгосрочно)
3) Риски
4) Возможные тренды и новые ниши

Как заработать с помощью ИИ в телеграм + кейс автоматизации тг канала
Разбираю вопрос от подписчицы.

1. Авторский канал + ИИ = контент, который цепляет вашу ЦА

Вот схема, как ИИ с помощью анализа конкурентов поможет сделать крутой контент телеграм канала.

Шаг 1. Анализ ниши через TGstats + ChatGPT
1. Заходите в TGstats, покупаете подписку, выбираете свою нишу и находите топовых блогеров (важно, чтобы они вам самим нравились, тк вам с этими данными работать).
2. Выгружаете статистику по постам и сами посты за последний год.
3. Загружаете данные в ChatGPT (версия o1 или o3-mini-high).
4. Разбиваете данные на небольшие порции, потом собираете выводы в одном чате (так будет лучше качество)

Что получите на выходе?
• Топовые темы, которые заходят вашей ЦА.
• Оптимальную длину постов и стиль написания.
• Частоту постинга и паттерны, влияющие на вовлечённость.

Шаг 2. Создаем контент-план
Просите ChatGPT составить план постов с учетом анализа.

Шаг 3. Генерация постов с помощью ИИ
1. Создаете GPT-ассистента под задачу помогать писать посты (как сделать написал тут)
2. Загружаете в него тексты 10 топовых постов из анализа + вам чтобы были вам близки по стилю
3. Пишете посты своими словами, загружаете ассистента, он помогает шлифовать стиль и доводит текст до идеала.

💡 Важно: Авторский контент = ваша уникальная мысль. ИИ здесь — это помощник, а не автор.

Итог: У вас есть контент, который точно попадет в интересы вашей аудитории, но при этом сохранит ваш стиль.

--------

2. Полностью автоматизированный новостной канал

Здесь ИИ берет на себя ВСЁ — от сбора информации до публикации. Вы просто следите за результатом.

Суть: в новостных каналах важна не авторская мысль, а оперативно полученные качественные факты по теме.

Это можно реализовать в связке из 4 модулей: сбор информации + обработка и анализ + создание поста + постинг.

Например, есть рынок стартаперов/фаундеров, которые ищут идеи для бизнеса. Если крутой фонд инвестирует в какую-то идею в США, и в РФ есть такой рынок, однозначно стоит присмотреться к реализации этой идеи у нас.

1) Делаем модуль, который парсит инфу из топ 10 новостников по теме/крутых инвест фондов в англоязычных источниках.
2) ИИ модуль анализирует полученную информацию и отбирает только то, что нужно
3) Следующий модуль ИИ пишет пост по заданному стилю (а стиль понимаем из анализа конкурентов из первого пункта)
4) Последний модуль публикует посты.

Запускаем обновление раз в 15 минут, а постинг раз в сутки - готово.

💡 Идеи для ниш:
• Новости криптовалют.
• Стартапы и инвестиции.
• Финансовые отчёты и рынки.
• Кино, мода, музыка — что угодно.
• Отслеживание новостей конкурентов

💰 Монетизация автоматических каналов:
• Нативные интеграции.
• Платная подписка.
• Платные партнёрские материалы.

Хотите стрим, где покажу, как собрать такой парсер с автопостингом?

Накидайте 🍌 — если интересно.
Если не интересно — 💩

За 25 бананов сделаю стрим 😁

Есть свои кейсы или идеи? Пишите в комментах!

Друзья, дело серьезное, времени терять не будем

Отчет о применении AI в бизнесе (тут ссылка на отчет):
- Расходы на ИИ $2,3 млрд -> $13,8 млрд (рост х6 за год)
- 72% владельцев бизнеса прогнозируют массовое внедрение ИИ-инструментов в ближайшее время.
- Агенты и автоматизация – топ тренд (о чем мой канал)
- Ожидается дефицит экспертов по ИИ с ростом зарплат в 2-3 раза.

Давайте начнем обучаться!
- Вы начнете внедрять автоматизацию в своей работе и сразу же получать бенефиты в виде свободного времени и возможностей заработать денег.
- Начнете внедрять в своем бизнесе и быстрее расти.
- Получите навыки профессии будущего (уже настоящего).

Я прошелся по вакансиям промпт-инженера в РФ – воронка на 2 млн рублей.
Исходя из требований рынок очень сырой. То есть сейчас можно быстро получить опыт и вырваться вперед. Потому что реальных кейсов еще мало у кого есть, рынок только зарождается.

Сделаем так.
1. Заполните опросник (следующим постом) об уровне понимания ИИ, чтобы я знал каким языком писать посты.
2. Напишите в комментах под этим постом, чем вы занимаетесь и что бы хотели автоматизировать в своем деле.
3. Я выберу кейс и мы вместе его автоматизируем, буду делиться в постах как это делаю.

За личной консультацией - @a_sirinchuk

Как легко создать GPT-ассистента, заточенного под конкретную задачу

ChatGPT помогает нам в работе и экономит время. Но есть проблема, когда мы решаем повторяющиеся задачи: нужно каждый раз искать нужный тред/заново писать контекст задачи. При этом результат может быть разным, а хочется стабильности.

Решение - создать GPT-ассистента, который заточен под конкретную задачу. Это быстрее, качественнее и результат получается предсказуемым. А также можно пошарить этого ассистента с коллегами и клиентами и вообще заработать на нем.

Как это сделать

1. Формируем системный промпт.
Открываем ChatGPT и пишем:
«Я хочу создать GPT-ассистента, который [описание задачи]. Помоги мне сделать системный промпт, задай необходимые вопросы».
2. Отвечаем на вопросы и получаем готовый промпт.
3. Создаём ассистента:
В веб-версии ChatGPT → аватар → My GPTs → Create a GPT → вставляем промпт. Готово!

Примеры, каких ассистентов я использую регулярно: создание постов, обучение персонала, мое обучение в конкретных программах, создание тектсов писем, помощник по поиску лидов, спам-тестер.

Вы можете легко улучшать качество ответа, дополняя системный промпт.
❗️Но довольно быстро ваш промпт превратится в кашу, некоторые вводные могут противоречить друг другу. Поэтому периодически скидывайте свой промпт ChatGPT и спросите все ли тут ок, пусть поправит, структурирует

PS. Просите перевести финальный промпт на английский, он так лучше поймет.

Пост для новых подписчиков

Добро пожаловать! Я Андрей, делаю AI-автоматизацию для бизнеса, заменяю рутину и целые команды. А также помогаю наемным сотрудникам сократить рабочее время.

Все слышали про ChatGPT, но только 5% реально внедряют ИИ в свою работу. А тем временем уровень нейросетей уже позволяет полностью заменить целые команды и кратно сократить расходы бизнеса.

Это колоссальная точка роста. Если вы начнете использовать AI-автоматизацию раньше других, то получите супер конкуретные преимущества просто от факта ее использования.

Ценность этого канала:
1. Кейсы автоматизации, которые вы можете копировать и применять в своих процессах прямо сейчас.
2. Вы получите понимание, что уровень ИИ уже вышел за рамки просто использования ChatGPT и генерации картинок - и что конкретно работает, а что хайп.
3. Я научу создавать AI-агентов под конкретные задачи
4. Создавать чат-ботов, которые все знают о вашей компании и продукте, которых можно использовать для онбординга новых сотрудников и саппорта клиентов.
5. Писать уникальные статьи человеческим языком с помощью ИИ

И расскажу про другие продукты автоматизации.

Дайджест полезных постов

Кейс замены команды прогрева лидов – поиск/анализ новостей, создание и отправка писем, анализ результатов

Кейс автоматизации email-маркетинга – создания продающих текстов писем, проверки на спам-слова и хьюманизации текста

AI-HR-агент, который помог сделать крутую вакансию, проанализировать кандидатов, провести собеседование и подготовить подходящий под кандидата оффер.

Комбинация AI-инструментов, которая ходит на вебинары/лекции за вас и сообщает, что там было интересного.

-----
Я также консультирую бизнес и наемных сотрудников, как правильно внедрить ИИ в свои процессы. Пишите - @a_sirinchuk
-----

Кейс полной замены команды прогрева лидов

И настал тот момент, когда я стал участником того, чего многие боялись и обсуждали в интернете. И по ощущениям это самое крутое, что я создавал в жизни 🔥

ROI вырос с 1592.31% до 10900%
Сокращен расход на команду $65k/год

Суть процесса
Один из ключевых БП инвесторов в акции - работать с компаниями в период их публичной отчетности за квартал. Если все идет гуд, компания растет, их гипотезы роста, объявленные кварталом ранее, хорошо отрабатывают - также растут их акции. Поэтому важно отслеживать новости по отчетам, прогнозы аналитиков, промежуточные результаты, ожидания инвесторов, слухи - и все это вовремя поставлять своим клиентам в виде имейл/тг рассылки. Таким образом, идет прогрев лидов и дальнейшая покупка акций. Такой БП приносит 12% от общего количества сделок.

Процесс обслуживают 3 человека: один анализирует новости, другой пишет текст и отправляет письма, третий переводит на несколько языков.

Такой БП занимает в среднем 8 часов каждый день, и часто с задержками на 1-2 дня.

Автоматизация
1. Обращаемся по API на новостной ресурс и забираем расписание отчетов на ближайший месяц.
2. Мы точно знаем список из 50 компаний, которые могут быть интересны клиентам, поэтому следующим шагом фильтруем компании с этим списком
3. Сделающий модуль ищет новости по этим компаниям, все самое важное, что я перечислил в первом абзаце, с цифрами. И передает следующему модулю большую пачку данных для анализа
4. На этом шаге мы анализируем новости по определенным критериям с целью определить горячие на покупку/продажу компании с обоснованием
5. Далее передаем в группу модулей, которые пишут письма. Здесь пишем текст сообщения, мы точно знаем, что цепляет: нейминг, цифры, обоснование, сколько символов, тон оф войс. Потом проверяем на спам, делаем хьюманизацию текста и переводим. Показываем оператору итог в тг боте.
6. Следующий модуль формирует письмо в системе отправок и отправляет, выдает статус отправки.
7. Через 24 часа присылает отчет со статистикой и бенчмарком.

Это пока mvp сборка, работаем над промптами. И следующими шагами уже улучшаем систему, делая ее эффективнее человека:
1. Подключаем модуль флэш-новостей, который моментально отправит, если произошло что-то супер важное. Человек отправляет такие сообщения с большой задержкой.
2. Подключаем ИИ анализ базы, чтобы кому-то отправлять письма чаще и на более широкий спектр новостей, исходя из его активности, кому-то реже.
3. ИИ анализ базы также подскажет новые гипотезы работы над LTV.

Что делать команде, которая осталась без работы? Расскажу, как-нибудь в следующих постах.

---
Кто хочет научиться делать такую автоматизацию, напишите мне в личку, мне нужны люди в команду.

Кто хочет автоматизировать свои процессы - тоже пишите.

@a_sirinchuk

Продолжать делиться такими постами? Поддержите пост реакциями, чтобы я понимал, что вам интересно

AI-автоматизация для агенства по email-маркетингу

Мы заменили процесс генерации текста, перевода, проверки на спам, очеловечивания текста, стилизации под ЦА и генерации нескольких тем писем для АБ теста.

Чистым временем этот процесс занимал ежедневно ~2,5 часа, а с паузами в ожидании задач от переводчика до 7 часов.

Это рутинные задачи, которые повторяются из раза в раз и обеспечивают базовую выручку клиентам.

Теперь весь процесс занимает 15 минут. Машинный процесс проходит 25 секунд, качество ответа 90% на сегодня, в течение месяца работы с промптами доведем его до 95%. Остальные 14 минут уходят на мелкие правки итогового варианта.

Предварительно тесты показали, что ai-перевод не хуже по качеству, чем от переводчика.

Что это дало:
1. Сокращение расхода на переводчика $10k/год
2. Сокращение time-to-market с 7 часов до 15 минут. Это 96.4%!
3. 4 маркетолога теперь имеют 30% рабочего времени. Это 12 человеко-часов в день! Не просто выигрыш времени, а возможность делать гипотезы роста, глубокий анализ, тестировать больше идей. Все это напрямую ведёт к увеличению прибыли компании.

Это ахрененски круто! Я очень кайфовал делать такое.

Как был сделан процесс:
1. Декомпозиция рабочего процесса команды
2. Приоритезация на основе частоты, времени и ценности процесса
3. Выбор приоритетных направлений на автоматизацию
4. Создание карты процессов автоматизации
5. Создание ai-агентов под каждую задачу
6. Сборка агентов в одну цепочку

Имитация реальных пользователей от ИИ. Сокращение тестового периода продукта.

Мне нужно было протестировать ИИ-финансового ассистента, который анализирует траты за счет паттернов поведения и то как пользователь справляется с заданными лимитами на категории. "Докрутить" промпт, чтобы бот выдавал супер ценные рекомендации.

Выгрузки из банков не подошли, тк ни один из банков не выдал нормальных, структурированных по категориям данных.
Заносить траты вручную - это долго.

Как я поступил
1. Сделал несколько трат в приложении, чтобы в базе данных были примеры записей.
2. Попросил ChatGPT сгенерировать базу данных из 6000 записей по примеру. Да так, чтобы он имитировал реального пользователя, который регулярно превышает лимиты.
3. Он придумал персонажа Алексея "Макса" Громова, который много тусуется и живет на широкую ногу 😂. Пример промпта.
4. Залил базу в бота и получил офигенный результат (см скрин).
5. Далее мы тестировали разных персонажей, что позволяло мне испавлять ошибки и "докручивать" логику работы системы рекомендаций.

Вместо запланированного месяца на тесты, мы на 90% справились с задачей за 2 дня.

На скриншоте часть рекомендаций, который выдал бот для Макса

Примеры работа AI-HR-агента из поста выше

Кейс с наймом. Разработка простого AI-агента на базе chatGPT.

Недавно я первый раз нанимал себе сотрудника без помощи HR. Рассказываю как ChatGPT мне в этом помог.

1. Для начала мне нужно было составить вакансию. Я накидал черновик и попросил ChatGPT сделать резюме по фреймворку
Who: The A Method for Hiring. В ответ он задал уточняющие вопросы:
- Какие цели у этой вакансии?
- Какой результат я хочу получить через 3 месяца?

Это помогло мне взглянуть на вакансию иначе. На основе планируемых целей, задач и прочего контекста накидал требования к кандидату, которые я даже править не стал, потому что они были супер.

2. Следующий шаг — автоматизация.
Я попросил:
«Хочу сделать GPT-агента, который поможет мне подобрать идеального кандидата. Напиши вопросы, которые нужно учесть в промпте».
В результате мы вместе прописали промпт с такой логикой:
- Роль (какие функции выполняет AI-агент)
- Задача (что он анализирует)
- Контекст (информация о вакансии и бизнесе)
- Фреймворк решения (как агент будет оценивать кандидатов)

Я создал AI-агента в ChatGPT, загрузив туда описание вакансии и анкету.

3. Далее я взял анкету по совету Ильи, в которой есть крутые проверочные вопросы. Их нужно было адаптировать под мою вакансию. Я попросил уже готового HR-агента сделать вопросы по аналогии. Просто заливал вопросы один за другим, а он переписывал их под меня.

4. Вакансия и анкета были опубликованы. Я начал получать отклики и ответы на анкету. И сразу заметил предвзятость к некоторым кандидатам. Например, я даже не смотрел ответы 18-19-летних, или людей, чьи фото или имена у меня ассоциировались с неприятными людьми из прошлого. Это была ошибка и ИИ-агент сразу мне это показал.

Я скармливал ему ответы на анкеты и резюме и получал супер полезный анализ, который я бы в жизни не сделал. Чем хорош кандидат, в чем есть риски. Какими вопросами эти риски проверить. Мои вопросы на собеседование были персональные под каждого кандидата. И я получал их максимально быстро.

После собеседований оказалось, что лучший кандидат из сотни была девушка 19 лет, резюме которой я бы даже не стал смотреть.

5. Далее я проводил собеседования вместе с Mymeet. Задавал вопросы, которые мне рекомендовал чатик. После собеседования отдавал ему запись, он добавлял их к профайлу кандидата и делал заключение.

6. Выбрав победителя мне важно было составить правильный оффер, сделав акценты на том, что важно для кандидата. Я залил в чат фреймворк определения мотивации и даже фотографию с собеседования, чтобы оценить как человек одевается. И получил рекомендацию на чем делать фокус в оффере.


Итоги: что сработало?
Декомпозиция процесса: чёткое разделение этапов найма.
Промпт-инжиниринг: точные запросы к AI = точные ответы
Фреймворки: использование проверенных методик.
Комбинация инструментов: GPT+mymeet

Как я делегировал вебинары и улучшил понимание английского с AI

Коля с Антоном попросили кейсы не из маркетинга, начну с них.

1. Оцифровка звонков: фиксация договоренностей без споров

Проблема:
Я часто сталкивался с ситуацией, когда после встречи непонятно, кто за что отвечает и какие были ключевые мысли. Легко потерять важные детали, когда приходится одновременно слушать, думать и записывать. Или ситуации “ничего такого я не говорил/я на это не подписывался”.

Решение:
AI-бот, который записывает встречу, делает транскрипцию и саммери. Например, mymeet.ai.

А в процессе использования я нашел дополнительные возможности.

2. Живые конференции на английском: как понимать больше и не терять контекст

Проблема:
Я посещаю англоязычные конференции, но понимание держится на уровне 60%. Через 20–30 минут я устаю и начинаю терять нить разговора.

Решение:
Я записываю речь на диктофон, загружаю в MyMeet, а затем в ChatGPT с вопросами:
— Что полезного я могу узнать отсюда как маркетолог/владелец бизнеса/отец?
— Какие здесь были ответы на вот такие вопросы?

В итоге получаю выжимку ключевых идей и дальше задаю вопросы по ситуации.

📱 Диктофон + 🎙️ MyMeet + 🤖 ChatGPT

3. Вебинары без меня: AI-замена для рутинного обучения

Проблема:
Тема AI-автоматизации мне интересна, но 9 из 10 вебинаров не дают ничего нового. Терять время не хочется, но и пропускать вдруг что-то важное тоже не вариант.

Решение:
Отправляю на вебинар MyMeet вместо себя (только надо админа попросить пустить бота), затем анализирую расшифровку в ChatGPT. Спрашиваю прямо:
— Были ли там ответы на вот такие вопросы? И кратко, расскажи о чем была речь.

И потом раскручиваю вопросами, если что-то было интересное.

Супер экономия времени.

4. Собеседования: как не упустить важное при найме

Проблема:
Я использовал AI-HR-агента для отбора кандидатов. Чтобы агенту сделать финальный вывод, мне приходилось пересказывать ответы с собеседований. Это занимало время, и я мог что-то упустить.

Решение:
Добавляю транскрибацию в профайл кандидата. AI-агент получает суперподробный input и выдает более точную рекомендацию.


🤖 AI-HR-агент + 🎙️ MyMeet

Какие задачи отдать ИИ на автоматизацию? Анализ процессов

Прежде чем внедрять ИИ, важно понять, какая проблема действительно требует решения. Не ищите способ «пристроить» технологию – сначала разберитесь, какие рутинные задачи отнимают больше всего вашего времени.

Идем от проблемы
Разложите свои процессы на составлящие. Анализ сам по себе полезен: вы разберёте, из чего складывается ваш рабочий (или домашний) ритм, поймёте, что важно, что можно делегировать, что автоматизировать, а что вообще исключить. Задолго до внедрения ИИ вы уже наведёте порядок и освободите время.

Когда подключать технологии?
Только после того, как приоритеты определены. Подбирайте технологию под задачу, а не наоборот.

Автоматизировать можно и без ИИ. Например, если одной из ваших рутинных задач является сбор данных у клиента, вы можете автоматизировать этот процесс с помощью бота. Это конечно может делать ИИ, но вам не обязательно тратить на него деньги. ИИ можно подключать, если в процессе у бота возникли проблемы.

В начале 2023 года, когда я впервые попробовал ChatGPT, произошло две вещи:
1. Я почувствовал смелость браться за более амбициозные задачи.
2. Я понял, что скорость и качество моего развития теперь зависит не только от меня, но и от того, насколько эффективно я использую ИИ.

Первая попытка запуска бизнеса сопровождалась постоянными вопросами к GPT-3. Это был мой личный советник — пусть и несовершенный, но доступный всегда и которому я доверяю самые сокровенные вопросы. С тех пор привычка консультироваться с ИИ стала частью моей работы: от стратегических решений до прикладных задач.

Я писал в посте про планирование, что ментор - это один из ключей к развитию. 95% лауреатов Нобелевской премии имели наставниками других нобелевских лауреатов. Офигеть. Именно по такой схеме, одним из моих менторов стал GPT-3.

Сейчас я автоматизирую и свои процессы и процессы клиентов с помощью системы из ИИ-агентов. ИИ уже не просто мой ассистент, а целая экосистема инструментов: один ассистент помогает нанимать, команда других ищет новости, пишет текст, переводит, проверяет на спам-слова. Третий анализирует базу клиентов и предлагает идеи для коммуникации.

В серии постов я расскажу, как именно использую ИИ-агентов и какие решения помогают экономить время, деньги и ресурсы.

Привет, я Андрей!

Делаю AI и RPA-автоматизацию для бизнеса, заменяю рутину и целые команды.

AI-автоматизация неизбежна. Как когда-то люди пересели с печатных машинок на компьютеры или стали считать на калькуляторе. Те, кому нужно жить в зоне комфорта, останутся с печатной машинкой. Все кто конкурирует за ресурсы, так или иначе будут использовать AI-автоматизацию.

Если вы начнете использовать ее раньше других, вы получите супер конкуретные преимущества просто от факта ее использования.

Ценность этого канала - кейсы автоматизации, которые вы можете копировать и применять в своих процессах прямо сейчас.