Промпт McKinsey, который приносит акционеру МИЛЛИОНЫ| Игорь Никитин

Все промпты будут выложены в телеграм-канал https://t.me/nikolay_khl как только видео наберет 1000 лайков или 1000 комментариев. Гость выпуска - Игорь Никитин, основатель и CEO компаний WMT Group и WMT AI — одной из ведущих российских компаний в сфере разработки и внедрения ИИ-решений для бизнеса. В выпуске разбираем, как бизнесу правильно использовать искусственный интеллект: от первых шагов с большими языковыми моделями до построения многоуровневых систем ИИ-агентов, которые анализируют данные компании, выявляют финансовые риски и автоматизируют сложные процессы. Выпуск для предпринимателей, руководителей и всех, кто хочет понять, как реально работает ИИ-трансформация бизнеса, показываем на конкретных кейсах. Telegram канал Игоря: https://t.me/Nikitinwmt Мы обсуждаем: – Почему 95% внедрений ИИ в крупном бизнесе не дают эффекта – Чем внедрение ИИ отличается от трансформации через ИИ – ИИ-агенты уже пишут код, который сами инженеры не до конца понимают – «Последний экзамен человечества» и как LLM штурмуют последний барьер – Кейс: промпт McKinsey выявил теневую схему в данных компании – Как защитить данные компании при работе с нейросетями – On-premise vs облако: цифры, сценарии и реальная стоимость – Зачем запускать несколько нейросетей одновременно на одну задачу – ИИ как мультипликатор сотрудника, а не инструмент его замены – Три агента в реальном времени закрывают финмодель, продукт и MVP прямо на встрече – Как агент на Open Claw без команды человека нанял фрилансера через биржу – Сейчас — самый неэффективный ИИ, который вы больше никогда не увидите 00:00 — Вступление: что такое ИИ-трансформация бизнеса и кто такой Игорь Никитин 00:49 — Кто такой Игорь Никитин? 03:20 — Что на самом деле означает трансформация бизнеса через ИИ 05:32 — Где мы находимся на пути к AGI и что будет дальше 07:20 — Пять уровней развития ИИ и агенты длинного горизонта 08:52 — Нейросеть пишет код лучше инженера — первый признак ASI 10:59 — «Последний экзамен человечества» и как LLM штурмуют последний барьер 13:36 — Почему мышление «заменим процесс на ИИ» ведёт к провалу 14:25 — Кейс: ИИ-бухгалтер и почему нейросеть отказалась от задачи 17:00 — ПРОМПТ McKinsey: как получить всю правду о компании через ИИ-аудит 20:32 — Какие задачи отдавать ИИ: регламентированные процессы и контроль качества 23:32 — Контекстный анализ: что происходит когда к переписке добавляют ИИ 25:15 — КЕЙС АУДИТА: ИИ-промпт сгенерировал аудиторский отчет за секунды 26:28 — Как ИИ-аудит помогает подготовить компанию к продаже 29:30 — ИИ-агенты мониторят логи и аномалии и сами ставят задачи инженерам 30:45 — Корпоративные данные утекают снизу, пока юристы думают что можно 34:51 — Как защитить данные компании при работе с нейросетями? 39:15 — Как выстроить ИИ-архитектуру для корпорации с защитой данных 41:17 — On-premise vs облако: сколько стоит развернуть ИИ внутри контура 45:55 — Почему первая версия агента даёт точность 80% и что с этим делать 48:48 — Цепочка агентов на реальном кейсе 50:25 — Оркестр нейросетей метод k+1: как военные используют ИИ на высоких ставках 54:25 — Почему руководитель обязан сам разобраться в ИИ, а не делегировать 55:44 — Три агента в реальном времени: финмодель, продукт и MVP 58:28 — ИИ как мультипликатор 01:00:20 — КЕЙС Open Claw: агент развернул виртуальный офис 01:02:46 — Финальные советы