Это нужно знать каждому предпринимателю: как AI меняет правила игры для бизнеса

Искусственный интеллект постепенно стает обязательным условием выживания в новой бизнес-реальности, и 2025-й год — точка невозврата в этом контексте. Уже сейчас компании, которые активно внедряют AI, получают в разы лучший ROI. Ну а те, кто наблюдают и сомневаются, рискуют так и остаться за бортом.

В этой статье вы в деталях узнаете, как правильно внедрять AI в свой бизнес: мы разберем все, от базовых техник prompt-инжиниринга до продвинутых решений с использованием API и кастомных моделей. Эта статья — ваш гид по трендам, без которых в наше время уже невозможно представить успешный бизнес.

Почему бизнесу нельзя игнорировать новые технологии 

Вам может не нравиться искусственный интеллект, вы можете считать его очередным хайпом или даже слегка побаиваться, но факты — штука упрямая. AI — это уже не будущее. Прямо сейчас лидеры рынка вкладывают огромные суммы, чтобы мощно рвануть вперед и оставить конкурентов далеко за горизонтом. И, конечно, делать они это собираются именно с помощью искусственного интеллекта.

Инвестиции в AI: основной показатель того, что нас ждет

Прошлый год вошел в историю как год искусственного интеллекта. Разработчики больших языковых моделей (LLM) привлекли почти 12 миллиардов долларов инвестиций — это, кстати, в 12 раз больше, чем за предыдущий год. 

💸 Только представьте эти масштабы:

• OpenAI — $10 миллиардов;
• Стартап Anthropic — $450 миллионов;
• Cohere — $270 миллионов;
• Mistral AI — $114 миллионов.

Эти цифры ясно говорят нам об одном: бизнес определился. Крупнейшие компании мира сделали свои ставки, и все они — на искусственный интеллект.

AI уже приносит компаниям деньги

Если вы до сих пор сомневаетесь, что AI вам нужен, просто взгляните на статистику. Компании, которые сделали упор на искусственный интеллект в своих рабочих процессах, в среднем получают в 3,5 раза больше прибыли на каждый вложенный доллар. Неплохо, правда? 🤑

Вот что конкретно AI дает бизнесу уже сегодня в разрезе трех самых крупных его частей:

1. Маркетинг и продажи. AI генерирует персонализированный контент, прогнозирует поведение клиентов и увеличивает конверсию.
2. Операционная деятельность. Технология сокращает до минимума рутину, оставляя управленцам время для важного — стратегических решений и творчества.
3. HR и рекрутинг. С искусственным интеллектом подбор сотрудников становится быстрее, точнее и дешевле. AI мгновенно определяет, кто именно нужен компании — без лишних вопросов и ошибок.

Кстати, искусственный интеллект помогает не только предпринимателям. Пользоваться AI-сервисами для упрощения своей рабочей рутины сегодня могут практически все digital-специалисты. В том числе и веб-дизайнеры: специально для них у нас есть статья «AI в UX/UI дизайне: как использовать технологию правильно».

Короче говоря, AI — это уже давно не просто очередной инструмент, который можно взять или отложить на потом. 

Пришло время выбирать: или вы идете вперед вместе с искусственным интеллектом, или скоро придется гадать, почему ваша компания резко сдала позиции.

Большие языковые модели (LLM): что это и как это работает?

Особого внимания в мире искусственного интеллекта заслуживают LLM (Large Language Models). ChatGPT, Claude, Mistral, Cohere — еще пару лет назад об этих продуктах никто не знал, а сегодня они диктуют новые правила игры в маркетинге, продажах, HR и операционке.

Большие языковые модели — это умные алгоритмы, обученные на гигантских объемах текста. Представьте себе самого начитанного и эрудированного человека в мире, который перечитал миллионы книг, статей и писем, запомнил каждое слово и теперь готов общаться с вами в любое время дня и ночи. Это и есть LLM.

Модели умеют:

• отвечать на вопросы и давать советы;
• создавать тексты в разных стилях и форматах;
• анализировать огромные объемы данных за секунды;
• вести диалог на уровне живого собеседника.

Главная «суперспособность» таких моделей — понимать и воспроизводить человеческую речь естественно и осмысленно, предугадывая ваши желания даже до того, как вы их полностью сформулировали.

Input & Output

Работа с большими языковыми моделями похожа на обычный диалог. Вы задаете вопрос или даете инструкцию — это называется вход (или input). В ответ модель генерирует решение, совет, текст или другую полезную информацию — это выход (или output).

Чем точнее ваш вопрос, тем лучше ответ. Понимать технический язык и знать сложные коды для общения с AI вовсе необязательно. Теперь ваша главная задача — максимально подробно и ясно формулировать задачи, чтобы грамотно вести диалог с искусственным интеллектом.

Общение с AI — это новое программирование

Больше не нужно писать код, чтобы заставить технологии работать на вас. Достаточно просто правильно с ними «поговорить». И в этом заключается самый важный бизнес-навык ближайших лет — prompt-инжиниринг.

👉🏻 Prompt-инжиниринг — это искусство задавать правильные вопросы и формулировать четкие инструкции, чтобы получать нужный результат от AI. По сути, каждый ваш запрос, каждое слово — это команда, которая программирует поведение модели. Чем лучше вы владеете этим навыком, тем более мощный результат получаете от взаимодействия с искусственным интеллектом.

Освоив prompt-инжиниринг, вы сможете:

• автоматизировать десятки рутинных задач;
• быстро тестировать гипотезы;
• принимать качественные решения, основанные на точных данных;
• создавать мощный контент, по которому не считывается стиль робота.

Именно поэтому бизнесу важно не просто «поиграться» с LLM, а научиться использовать эту технологию осознанно, эффективно и стратегически. В искусственном интеллекте сегодня содержится полноценный процесс управления будущим вашего бизнеса.

4 уровня использования AI в бизнесе

Но, все же, искусственный интеллект не доллар, чтобы всем нравиться (ну, почти 😅). Чтобы внедрить AI в ваш бизнес правильно и эффективно, нужно понимать, с чего вообще стоит начать. 

Специально для этого существует система из четырех уровней использования больших языковых моделей (LLM):

• Уровень 1: prompt-инжиниринг — базовые навыки общения с AI;
• Уровень 2: prompt-инжиниринг с API — для более глубокого контроля;
• Уровень 3: fine-tuning — тонкая настройка модели под ваши задачи;
• Уровень 4: собственная языковая модель — высший пилотаж, доступный единицам.

Каждый следующий уровень требует большего погружения, но и дает гораздо более мощные результаты. Начинают обычно с простого prompt-инжиниринга — именно его сегодня должен освоить абсолютно каждый предприниматель.

Уровень 1: Prompt-инжиниринг — базовые навыки общения с AI

Prompt-инжиниринг — это умение грамотно формулировать запросы к AI, чтобы получать именно тот результат, который вам нужен. 

Представьте, что вы даете четкие инструкции талантливому сотруднику. Чем лучше поставлено задание, тем круче будет результат. Взаимодействие с AI работает точно так же.

Этот навык может освоить каждый из нас без серьезных вложений. Чтобы кратно повысить эффективность работы с искусственным интеллектом, достаточно знать всего пару основных техник — о них и поговорим дальше.

Техники prompt-инжиниринга (+примеры для бизнеса)

📌 Few-shot prompting (демонстрация примеров)

Вы показываете AI несколько образцов нужного вам результата, а модель повторяет их стиль и формат.

Например: если вы хотите быстро проанализировать отзывы клиентов, покажите AI некоторые из них и объясните принцип оценки их тональности (от позитивной до негативной). Модель сама проанализирует остальные отзывы, выявив ключевые проблемы и претензии в адрес вашей компании.

📌 Chain-of-thought prompting (техника «шаг за шагом»)

AI решает сложные задачи, последовательно разбивая их на простые шаги.

Например: ваша задача — увеличить продажи интернет-магазина. Вы даете AI запрос: «Давай подумаем как увеличить конверсию, шаг за шагом». После этого сервис детально расписывает, что именно нужно сделать, подсказывая вам следующий шаг.

📌 Self-consistency prompting (техника проверки ответов)

Модель несколько раз отвечает на один и тот же вопрос, используя разные способы рассуждения, чтобы вы могли выбрать самый точный ответ.

Например: вы пытаетесь понять, какие клиенты потенциально могут уйти от вас. AI несколько раз анализирует данные опросов, выявляя закономерности: проблемы с оплатой, неудобный интерфейс или плохая техподдержка.

📌 Iterative prompting (техника диалога и уточнения задач)

Вы постепенно уточняете запросы к AI, корректируя и направляя модель к точному результату.

Например: вы хотите создать продающий текст для нового курса. Сначала задаете модели общий вопрос, а затем постепенно углубляетесь в детали, уточняя каждую часть текста — заголовок, структуру, призыв к действию.

В каких сферах стоит использовать prompt-инжиниринг

Поскольку Prompt-инжиниринг — это первый, самый базовый уровень работы с AI, использовать его можно практически везде. Но эффективнее всего он работает в следующих сферах: 

1. Маркетинг — создание контента, генерация идей для рекламных кампаний, написание креативных сообщений.
2. Продажи — быстрые ответы на возражения клиентов, автоматизированные сценарии общения и обработка входящих запросов.
3. HR — помощь в создании описаний вакансий, первичный отбор кандидатов, составление планов обучения и мотивации сотрудников.
4. Операционка — автоматическое формирование отчетов, аналитика клиентских данных, поддержка при принятии решений.

Освоив prompt-инжиниринг, вы получите универсальный инструмент, способный решить большую часть текущих задач без дополнительных вложений и специальной подготовки сотрудников. 

Это именно тот старт, который нужен любому бизнесу для эффективного внедрения искусственного интеллекта.

Желающим освоить первый уровень работы с AI идеально подойдет наш курс «AI-специалист». Там мы простым и понятным языком расскажем вам, как грамотно формулировать запросы и получать от искусственного интеллекта именно то, что вам нужно. 

Уже через 4 месяца вы освоите ключевые техники prompt-инжиниринга, научитесь автоматизировать контент, ускорять выполнение задач и сможете каждую неделю экономить десятки часов рабочей и личной жизни с помощью AI. 

Уровень 2: Prompt-инжиниринг с API

Когда бизнес уже освоил базовый уровень prompt-инжиниринга, часто наступает момент, когда простых решений модели становится недостаточно. Задачи становятся более специализированными, сложными и требуют постоянного контроля за точностью и стилем ответов AI. 

Именно в этот момент идеальным решением становится prompt-инжиниринг через API — инструмент, который выводит взаимодействие бизнеса с AI на второй уровень.

Как понять, что пора переходить на уровень API?

• вы хотите максимально автоматизировать процессы, сохранив точность результатов и их персонализацию;
• у вас есть большой объем специфических данных, которые нужно постоянно использовать;
• вы хотите управлять не только ответами AI, но и их стилем, тональностью и длиной.

Если у вас три «да», добро пожаловать на новую ступень.

Инструменты и подходы второго уровня

Здесь вам открываются новые возможности, которые дают значительно больше контроля и точности в работе с AI:

1️⃣ Контроль вывода через API (настройка tone of voice, длины ответа)

API позволяет задавать AI особый стиль общения и контролировать длину ответа. Представьте, что вы можете дать AI определенную роль: сделать его строгим финансовым консультантом, дружелюбным менеджером или даже брутальным начальником. После этого система будет всегда отвечать из этой роли.

Например: если вам нужно, чтобы AI отвечал на вопросы клиентов коротко, ясно и без воды, вы просто задаете настройку длины ответов в API и выбираете подходящий вам tone of voice. Теперь каждый раз вы будете получать ответы в вашем стиле.

2️⃣ Гиперпараметры для настройки креативности и точности

У некоторых AI есть ряд гиперпараметров — пользовательских установок, которые можно менять по своему усмотрению. Вот пара самых распространенных:

1. Температура (temperature) — отвечает за креативность. Высокий уровень дает неожиданные и оригинальные идеи, низкий — максимально точные и консервативные ответы.
2. Максимальное число токенов (max_tokens) — позволяет контролировать длину ответа и стоимость использования модели.

Например, если вы хотите запустить A/B-тестирование рекламного объявления, с гиперпараметрами вы получите сразу две версии текста. Дальше останется лишь выбрать победителя по конверсии.

3️⃣ Векторные базы данных для работы с большими объемами контента

Представьте, что вам нужно мгновенно получать точные ответы на вопросы из сотен или даже тысяч документов. Обычный поиск здесь бессилен. В таком случае вам пригодятся векторные базы данных — специальная технология, которая позволяет AI «понимать» смыслы и мгновенно находить нужную информацию в куче разных источников.

К примеру, вы ведете огромный блог и уже успели написать сотни полезных статей про маркетинг (прямо как мы в Genius.Space). Вместо того, чтобы вручную отвечать на комментарии читателей, вы можете загрузить все статьи в векторную базу данных и запустить модель. 

После этого AI автоматически сгенерирует ответы на любые вопросы, точно находя нужный контент за считанные секунды. Но мы, конечно, так не делаем 😅

4️⃣ AI-агенты для автоматизации комплексных задач

AI-агенты — это виртуальные помощники, способные выполнять целые цепочки задач. Они могут сами принимать решения, выбирать подходящие инструменты и автоматически выполнять многоэтапные процессы.

Например, кафе может использовать AI-агента для управления складскими запасами. Агент автоматически отследит остатки продуктов на складе, спрогнозирует их расход и сам оформит заявки поставщикам.

На втором уровне AI из роли простого помощника превращается в мощный инструмент, который не просто освобождает время бизнеса, а и существенно его прокачивает. Но и это — только начало.

Уровень 3: Fine-tuning — AI для специфических задач

Когда даже продвинутого prompt-инжиниринга через API не хватает для решения задач бизнеса, наступает время переходить на fine-tuning. 

Их можно сравнить с хорошей повседневной машиной и спорткаром — первая подходит для большинства рутинных задач, но с мощностью, скоростью и точностью второй не сравнится ничто.

Что такое fine-tuning и когда он необходим бизнесу?

Fine-tuning (тонкая настройка) — это метод адаптации предварительно обученных языковых моделей под конкретные задачи вашего бизнеса. Простыми словами: вы берете готовую модель и дополнительно обучаете ее на своих данных, чтобы она идеально решала именно ваши задачи.

Без fine-tuning не обойтись, если:

• у вас много специфических данных и стандартные AI-модели уже не дают нужный результат;
• требуется максимальная точность ответов на узконаправленные вопросы;
• необходима полная интеграция AI в конкретные процессы вашего бизнеса (например, техническую поддержку или автоматическую генерацию специфического контента).

Fine-tuning нужен маленькому числу бизнесов: как правило, только огромным корпорациям и лидерам рынка. Задачи большинства компаний с лихвой удовлетворяют предыдущие уровни.

Сколько это стоит?

Будем честными: fine-tuning — не самая дешевая история. Реальные затраты бизнеса в этом случае могут варьироваться от $50 тысяч до $300 тысяч и даже выше. 

Почему так дорого? В стоимость входит не только техническая настройка самой модели, но и подготовка данных, тестирование, доработка, а также зарплаты для всех высококвалифицированных AI-инженеров и аналитиков данных.

Но вот что важно понимать: инвестиции в fine-tuning почти всегда оправданы. Их результатом становится мощный AI, который работает исключительно под ваш бизнес и решает задачи с максимально возможной эффективностью. Модель, которая полностью адаптирована именно под ваши процессы — это мощнейший рычаг конкурентного преимущества.

Уровень 4: Собственная языковая модель — вершина развития AI в бизнесе

Если fine-tuning — это спорткар, то создание собственной языковой модели (LLM) — это уже личный космический корабль, который отправит ваш бизнес далеко за пределы возможностей конкурентов 🚀

Но AI-космолет, конечно, нужен далеко не всем — давайте поговорим о том, что это такое и кому он действительно пригодится.

Когда нужно строить собственную LLM

Создание своей модели — это огромный проект, требующий значительных вложений и ресурсов. Такая модель нужна только тем компаниям, которым:

• критически важно иметь полный контроль над AI;
• нужно работать с уникальными или сверхсекретными данными, которые нельзя доверить сторонним сервисам;
• важно иметь конкурентное преимущество за счет абсолютно уникальной модели, которая не будет доступна другим игрокам рынка.

На самом деле, 95% компаний никогда не столкнутся с задачами, которые бы оправдали затраты на собственную LLM. Готовые решения, fine-tuning и API обычно полностью покрывают потребности среднего бизнеса, не уступая в эффективности и скорости внедрения.

Создание собственной языковой модели оправдано в первую очередь для крупных компаний и организаций. Например:

1. Крупные корпорации, работающие с огромными объемами уникальных данных (банки, страховые компании, технологические гиганты).
2. Государственные структуры, которым необходима высочайшая степень безопасности и конфиденциальности данных.
3. Технологические компании и стартапы, которые стремятся построить свою уникальную AI-инфраструктуру и имеют достаточно ресурсов на этот амбициозный проект.

Ну а если вдруг вы видите себя в этом списке, значит, пора начинать действовать 😉

Что нужно, чтобы создать свою собственную модель

Создание собственной LLM — это гигантский проект. Конечно, он требует множество вложений:

• финансов (от нескольких миллионов до десятков миллионов долларов);
• команды высококвалифицированных специалистов (AI-инженеров, разработчиков, специалистов по данным, аналитиков и менеджеров проектов);
• мощной технологической инфраструктуры (специализированные серверы, облачные мощности и современные вычислительные ресурсы);
• длительного времени на разработку (от нескольких месяцев до года и больше).

Это действительно дорого и сложно. Но в результате компании с собственной языковой моделью получают уникальный инструмент, который становится их конкурентным преимуществом и точкой роста бизнеса на годы вперед.

Собственная языковая модель нужна единицам. Но именно эти единицы обычно и становятся лидерами, которые переписывают правила игры и определяют будущее своих отраслей. 

Как бизнесу правильно внедрить AI в рабочие процессы

2025 год диктует свои условия — бизнес либо использует искусственный интеллект, либо теряет деньги, клиентов и перспективы. Чтобы AI стал для вас мощным инструментом роста, подходить к его внедрению нужно максимально осознанно и заранее. Составили для вас примерный план действий — он подойдет большинству бизнесов из различных ниш.

С какого уровня начать

Чтобы не потеряться в возможностях и не переплатить за ненужные решения, перед началом работы с AI задайте себе три простых вопроса:

1️⃣ Какой объем задач вы хотите автоматизировать?

Если вам нужно решать всего несколько типовых задач (например, генерация контента или ответы на вопросы клиентов) — вам вполне хватит уровня 1 (Prompt-инжиниринг в массовых сервисах).

Тем, кто хочет начать с первого уровня, будет полезна наша статья «10 лучших AI-сервисов для малого и среднего бизнеса». Прочтите ее, чтобы получить общее представление о том, чем конкретно искусственный интеллект может вам помочь.

2️⃣ Насколько сложны и уникальны задачи вашего бизнеса?

Если задачи специализированные, но все еще достаточно типовые — вам подойдет уровень 2 (Prompt-инжиниринг с API). Ну а если вам нужно, чтобы AI полностью интегрировался в ваши уникальные процессы и специфику бизнеса, присмотритесь к уровню 3 (fine-tuning).

3️⃣ Насколько вам важно иметь уникальный подход и абсолютный контроль над процессом?

Если ваш бизнес — крупный игрок с уникальными данными и необходимостью полного контроля над AI, стоит задуматься об уровне 4 (собственная LLM).

Как формировать команду для работы с AI

Качество внедрения искусственного интеллекта в ваш бизнес напрямую зависит от людей, которые будут с ним работать. 

Вот что нужно обязательно учесть:

1. Начинайте с небольшой команды. Для начала достаточно одного-двух специалистов, которые освоят базовые навыки prompt-инжиниринга и интеграции AI.
2. Прокачивайте собственные кадры. Организовывайте тренинги и курсы, чтобы ключевые сотрудники разбирались в возможностях и принципах работы AI.
3. Если у вас нет внутренних ресурсов и времени на формирование AI-отдела, лучше сразу найти надежного партнера-разработчика. Это сэкономит вам деньги и значительно ускорит внедрение технологий.

Чаще всего в команде должен быть AI-инженер или Data Scientist (если вы используете fine-tuning или собственную LLM), бизнес-аналитик или продуктовый менеджер, который понимает бизнес-процессы и задачи компании, а также специалист по интеграции или разработчик, который займется техническим внедрением и настройкой.

Не жалейте ресурсов на людей — именно они станут движущей силой вашего бизнеса в эпоху искусственного интеллекта.

Типичные ошибки при внедрении AI и как их избежать

Даже самые перспективные технологии можно превратить в головную боль, если допустить классические ошибки при их внедрении. Изучили истории опытных предпринимателей и собрали для вас три основные ошибки:

Ошибка №1: Начать с самого сложного

Многие компании сразу хотят создать собственную LLM или fine-tuning, хотя на самом деле их задачи легко решаются prompt-инжинирингом.

💡 Начните с самых простых решений и постепенно усложняйте их по мере роста задач.

Ошибка №2: Игнорировать необходимость обучения сотрудников

Даже самый крутой AI будет бесполезен, если сотрудники не умеют правильно им пользоваться.

💡 Регулярно проводите обучение сотрудников и давайте людям возможность практиковаться в работе с AI с разных сторон.

Ошибка №3: Недооценивать затраты на внедрение 

AI требует вложений не только в технологии, но и в команду, инфраструктуру и обучение.

💡 Сразу закладывайте в бюджет расходы на команду, интеграцию и сопровождение проекта, чтобы не возникало неприятных сюрпризов после начала работы.

Немного психологии: как подготовить свою команду к работе с AI

Переход на AI — на самом деле, серьезный психологический стресс для команды. И это неудивительно: насколько часто мы сталкиваемся с настолько глобальными нововведениями в жизни?

Делая ставку на искусственный интеллект, многие компании забывают о главном — их люди скорее всего боятся перемен. Поэтому чтобы AI плавно интегрировался в ваш бизнес, вам нужно грамотно поработать с сопротивлением сотрудников. Рассказываем, как именно это сделать.

Почему сотрудники часто сопротивляются искусственному интеллекту

Причины сопротивления просты и понятны. Чаще всего успешному внедрению технологии мешают следующие переживания:

• страх потерять работу;
• неуверенность в своих навыках;
• боязнь перемен и выхода из зоны комфорта;
• недоверие к технологиям.

Понимание этих страхов — уже половина успеха. А вторую половину обеспечат правильные методы работы с командой. О них говорим дальше.

Методы плавного вовлечения команды и преодоления внутренних барьеров

Чтобы сотрудники не просто приняли AI, а искренне его полюбили и начали активно использовать в своей работе, используйте пять важных рекомендаций.

1. Говорите честно и открыто

Сразу объясните команде, что AI внедряется не для замены людей, а для облегчения их работы и избавления от рутинных задач. Подчеркните, что главная ценность вашей команды — в креативности и решении сложных, нетипичных задач.

2. Вовлекайте сотрудников в процесс принятия решений

Покажите, что мнение команды вам важно. Проводите встречи, где каждый сможет задать вопросы, высказать опасения и предложить свои идеи по использованию AI в рабочих процессах.

3. Запускайте AI постепенно, небольшими шагами

Не пытайтесь внедрить все и сразу. Начинайте с небольших проектов, в которых AI принесет быструю и заметную пользу сотрудникам. Например, автоматизируйте самые скучные задачи, чтобы команда увидела реальную выгоду от использования технологии.

4. Регулярно обучайте и поддерживайте команду

Покажите, что компания готова вкладываться в обучение сотрудников не словом, а делом. Организуйте тренинги, воркшопы и индивидуальные консультации, чтобы люди могли в комфортной обстановке познакомиться с новыми инструментами.

5. Подчеркивайте успехи и позитивные изменения

Регулярно рассказывайте команде об успехах, которых удалось добиться благодаря AI. Показывайте конкретные цифры, экономию времени, улучшение результатов. Людям нужно видеть, что технологии реально делают их работу проще и приятнее.

Подводим итоги. Как искусственный интеллект изменит бизнес в ближайшие 5 лет?

Роль предпринимателя в последнее время изменилась кардинально. Теперь вы не просто управляете командой и принимаете стратегические решения — вы становитесь проводником новых технологий в свой бизнес. 

И главное место среди них занимает AI. Уже сегодня бизнесы, которые активно используют искусственный интеллект, получают результаты, о которых вчера даже не мечтали. Экономия времени, автоматизация рутины, быстрый и многократный рост прибыли — все это становится возможным благодаря умному внедрению новых технологий.

Самая большая ошибка предпринимателя в наше время — считать, что AI подождет. Поверьте, ваши конкуренты ждать не будут.

🔥 Те, кто начинает сегодня, уже завтра будут лидерами. AI дает огромные возможности тем, кто понимает, как работает технология и умеет ею пользоваться. Будущее уже наступило, и именно сейчас решается, кто будет впереди.

Так что если вы хотите не просто наблюдать за изменениями, а управлять ими — самое время освоить профессию будущего и взять внедрение AI в свои руки.

Для тех, кто готов выйти на новый уровень и освоить самую горячую технологию 2025 года, мы создали практический курс «AI-специалист».

Это не просто обучение, а пошаговая система, которая поможет вам:

• освоить ключевые AI-технологии без сложной теории;
• внедрить инструменты AI в свой бизнес и автоматизировать скучные задачи;
• избавиться от рутины и освободить десятки часов своей жизни;
• получить ощутимый результат уже во время прохождения курса.

Хотите стать предпринимателем, который не просто следует за трендами, а задает их? Тогда этот курс — ваш первый шаг в будущее, где AI работает на вас. Регистрируйтесь по ссылке и сделайте технологии мощнейшим инструментом роста для вашего бизнеса и жизни.