В этом выпуске мы поговорили с Ринатом Магдеевым — директором по развитию франшизы международной сети киберспортивных арен Colizeum. Компания является лидером на рынке франчайзинга в РФ: насчитывает 580+ филиалов, в том числе и за рубежом — ОАЭ, Испания, Польша и еще 15 стран — и привлекает более 1,5 миллиона посетителей в месяц.
Ринат рассказал, как из стартапа на пять человек они выросли в сеть из 580 с лишним киберклубов, почему выручку теперь считают миллиардами и зачем вообще идти в компьютерный клуб, если у всех дома есть мощный ПК.
Обсудили, можно ли открыть Colizeum в Сербии, сколько зарабатывает франчайзи, кто играет в «Симулятор рыбалки», как из турнира попасть в Virtus.pro, и почему премиум-клуб с кальянами и DJ — это новая версия барбершопа.
Всем привет! Я снова в эфире! Уже несколько раз я видела рилсы и видюшки в в разных соц.сетях и телеграм-каналах, в которых блогеры откровенно стебутся и преследуют консультантов “Золотого Яблока” и обычных покупателей, устраивая разные пранки. Я думала, что подобные форматы были популярны годах в 2010, нет? Оказалось, что в 2025 они залетают, репостятся и так далее.И главное, что это не делают не бестолковые дети, а вполне себе взрослые дяди и тёти. Поэтому сегодня мы говорим о них - пранках!
Почему пранки - это для меня однозначно стрём?
Это нарушает закон, т.к. людей никогда не спрашивают, разрешают ли они выкладывать эти видео с издевательствами в интернет
Это откровенное хулиганство. Меньше всего, приходя в тц, мы хотим, чтобы нам нами ставили свои больные эксперименты и высмеивали. Это грубо, неприятно и неприемлемо.
Это просто тупо не смешно. И по факту даёт детям и подросткам право думать, что раз такое делают взрослые, выкладывают это в интернет и им за это ничего нет, но значит это “нормально”.
Например, есть рилс, где блогер подходит к парню-консультанту в “Золотом яблоке” якобы попросить помощи, а потом подводит его к девушке-покупательнице и спрашивает у нее номер телефона “для друга, вот он рядом стоит, вы ему очень понравились”, показывая на консультанта. Разумеется, консультант в шоке, не понимая, что происходит и как реагировать, девушка в шоке, что к ней подошли 2 парня с камерой и что-то от нее требуют.
1/2
Несмотря на то, что и консультант, и девушка спокйно и вежливо выходят из ситуации, но реакция обоих обыгрывается стопкадрами, выражение лица сотрудника представляется в непривлекательном виде, накладываются трэшовые звуковые эффекты, ну и лица, конечно, никто не размыл.По мнению автора ведь в этом самый прикол, да? Так он сделал еще и несколько таких видео с этим бедным парнем, и даже бейдж типа консультанта Золотого яблока и ходил приставал к покупателям,а-лячеловек - миллионный покупатель и ему надо обратиться к консу, который итак сам уже порядком устал за всё это время от этого блогера, так он теперь еще и людей подбивает его доставать.
1/2
Как надо достать человека, что сотрудник вынужден убегать из-за постоянной съемки и навязчивого внимания, не давать ему выполнять свою работу, делать план, отвлекаться постоянно и ждать подвоха от каждого подошедшего к нему человека.
1/2
Зашла, кстати, посмотреть профиль блогера и поняла, что там далеко не одно такое видео. Подходит и к девушкам-консультантам, “знакомя” их с покупателями, и не только к работникам “Золотого яблока” - например, есть видео из магазина одежды. Потом намеренно провоцирует человека фразой “Кто шевельнется, тот г@й”. Всё строится на провокации, и чем больше люди не реагируют, тем наглее и настырнее становятся каждое следующее видео. Так хотелось в моменте, чтоб он на какого-нибудь качка-кавказца напоролся…
Перейдём к следующему экспонату пранкомафии.
Девушка-блогер строит свой блог на том, что ходит по магазинам и пвз, говорит на английском языке, и высмеивает людей, что они не знают английский. Маразм крепчал, конечно, пусть еще в Китай съездит, и бы посмотрела на нее, когда все будут ее реально не понимать. Короче, она пришла в магазин Золотого яблока и стала спрашивать бритвенный станок на английском языке, при этом снимала консультантов без их разрешения (КОНЕЧНО! И, конечно, все их лица и данные в интернете под лозунгом “ха-ха-ха, они недоучки, а я такая офигенная, знаю английский).
1/2
Администратор “Золотого яблока” вежливо просит не снимать сотрудников, потому что им это мешает и создает стресс. И что же? Можно ли вообще без согласия так снимать людей и выкладывать видео в интернет? По закону - нет! Спросите чат gpt что за это может быть, если нарваться на реально человека, которого вы заденете своей съёмкой, и кому будет не лень пойти в суд.
Но, кому лень изучать, вот вам небольшая юридическая справка
Ладно, слушайте сюда, блогеры-беспредельщики и те, кто им потакает! Ваша "творческая свобода" на чужих нервах и лицах попадает под Статью 152.1 ГК РФ! И она гласит: хотите снимать и выкладывать кого-то - получите письменное разрешение. Да, именно так, камера в лицо без вашего согласия - это прямое нарушение прав тех, кто в кадре.
"А как же общественные места?" - спросите вы. Ну, если вы снимаете толпу, где человек - лишь часть фона, то ладно, и то кому надо, тот придирётся - “размывать” надо все лица. Но ваши "гениальные" пранки в "Золотом яблоке", где вы тычете камерой в консультанта или случайного покупателя, - это не общественный интерес, а просто скотство.
И это еще цветочки! Ваши "шуточки" могут легко подпасть под хулиганство, создание помех в работе (консультанты не роботы, они работать пришли, а не вашими подопытными кроликами становиться), да и просто психологическое давление. Представьте, что вы - тот бедный консультант, который только что получил выговор за то, что не "сыграл" в ваш дурацкий спектакль. А рядом - десятки людей, которые понятия не имеют, зачем им светиться в вашем кривом ролике.
В итоге, что может быть за вашу съёмку и публикацию ролика в инете:
Административные штрафы: Готовьте кошельки, они скоро опустеют.
Уголовное наказание по статье 137 УК РФ: Да-да, за публикацию чужих фото и видео без разрешения можно и срок получить.
Требование удалить контент: Ваши "шедевры" полетят в корзину.
Компенсация морального вреда: Пострадавшие имеют полное право потребовать с вас деньги за испорченные нервы.
Мораль басни о пранках и пранко-трендах
Желание хайпа не должно превращаться в свинство. Поставьте себя на место обычных работяг, если к вам на работу придут, начнуть снимать вас на камеру, высмеивать, хамить и издеваться - вы, вероятно, возмутитесь, вызовете полицию, будете угрожать, или даже дойдет до рукоприкладства. Но на рабочем месте сотрудники не могут себе такого позволить. И появляются потом отзывы сотрудников о работе в “Золотом яблоке”, что это сплошной стресс и ужас. А клиенты, пришедшие за духами, вообще не обязаны участвовать в ваших пранках.
Есть масса способов снимать приятный контент, но издеваться над людьми - когда это стало нормой и смешным? А вы как думаете, пранки - норм или стрем? Смотрите/лайкаете или троллите/игнорируете?
Сижу как-то вечером, прилип к дивану, как хуёвый мем к стене в паблике. Смотрю сериальчик, доедаю третью за неделю пиццу. А в телефоне — тишина. Ни одного заказа. Бабки на исходе. И тут меня озарило: этот диван и лень меня нахуй добьют.
Решил, что с понедельника (куда ж без него, блять) завязываю с этим пиздецом и начинаю отдирать свою жопу от этого проклятого дивана и внедрять полезные привычки. Начал с простого. И знаете, что? Сработало, блять.
Вот мой ТОП-3 привычки, которые реально вытянули мой бизнес с того света:
- Завел табличку «На что я блять деньги дел?». Оказалось, они уходили в какой-то левый канал продвижения, который не работал вообще нихуя. Просто вырубил его — и сэкономил 20к к месячному доходу. Скучно? Ебать как. Эффективно? Охуенно.
- Стал подопытным кроликом. Каждый месяц насильно тестирую какую-нибудь новую хуйню для продаж. 9 из 10 — говно. Но одна может так ускорить все процессы, что мама не горюй. Нашел, например, сервис для автоматизации, который сэкономил мне хуеву тучу времени.
- Превратился в подобие службы поддержки. Отвечаю клиентам быстро, даже если они пишут с ебнутыми претензиями в 11 вечера. Один раз чувак так обалдел от скорости ответа, что потом отправил ко мне пол-офиса, где он работал. Неожиданно, но пиздец как факт.
Мораль истории: Гениальные идеи — это круто. Но их убивает лень и бардак. Иногда лучше просто делать какие-то простые действия каждый день, чем ждать, пока на тебя упадёт вдохновение.
А вас когда-нибудь выручали скучные, но надёжные привычки? Или, может, Вас спасла одна гениальная идея?
Беда многих онлайн-магазинов — клиент добавил товар в корзину, но так и не оформил заказ. По данным за 2025 год, так поступают более 70% покупателей. Разбираемся, в чем причина и как с этим бороться.
Почему покупатели бросают корзины
Частые причины: клиент не был готов к покупке, передумал или просто нашел товар дешевле в другом месте. Однако корень проблемы может быть глубже. Вот, на что чаще всего жалуются покупатели сайтов, по данным исследовательского института Baymard:
Высокие дополнительные расходы (доставка, налоги) — 39%.
Медленная доставка — 21%.
Недоверие к сайту — 19%.
Требование создать учетную запись — 19%.
Долгий процесс оформления — 18%.
Сложные условия возврата — 15%.
Технические ошибки — 15%.
Часто проблемы связаны с тем, что покупатель получает важную для себя информацию (условия доставки, возврата, предоставление персональных данных и т. д.) только на последнем этапе оформления заказа. Чтобы изменить ситуацию, нужно внести правки в структуру и дизайн сайта, провести А/В-тестирование и выбрать лучшее решение.
Сложности с оплатой
Еще одна популярная причина, из-за которой клиенты бросают корзины. Вот с какими проблемами сталкиваются пользователи:
недостаточно способов оплаты (например, нет СБП);
не хочется вбивать данные карты;
долгий / сложный процесс оплаты;
нет оплаты при получении;
нет оплаты частями.
Как решить проблему брошенной корзины
Выявить причины и понять, на каких этапах у пользователей возникают сложности, при необходимости заказать аудит сайта.
Информировать о сроках и стоимости доставки, не скрывать важные условия до последнего.
Работать с клиентами: отправлять напоминания о товарах в корзине, предлагать скидки.
Также важно предоставить покупателям онлайн-магазина надежный и удобный способ оплаты и возможность выбора из нескольких вариантов.
Например, сервис интернет-эквайринга АТОЛ Pay позволяет принимать платежи картами, QR-кодами, через СБП, платежными ссылками. Платежный модуль АТОЛ Pay легко встроить в ваш сайт, есть готовые решения с популярным CMS. А еще его можно интегрировать с CRM, чтобы получать данные о незавершенных заказах и вести аналитику.
Занимаюсь популяризацией технического творчества среди детей и молодёжи, формировал сообщество 3d-моделистов и печатников - сначала в ВК, затем в инсте, потом снова в ВК, потом в ТГ, параллельно записываю видео-уроки и короткие ролики для ютуба и историй в ТГ и ватсапе.
Очень печалит то, что в очередной раз появляется угроза для формируемого и кропотливо собираемого сообщества вводимыми ограничениями.
Я использую премиум в телеграмме (по статистике премиум в России примерно у 1% пользователей), оч. удобно пользоваться "Избранным" как безлимитным хранилищем и перебросом наработок с домашнего компа на рабочий и обратно. Публикуемые истории смотрят многие контакты из телефонной книги и тем самым подогреваю интерес к творчеству у родителей и детей.
[кстати когда наконец почините баг - если у истории сделал описание, на следующем шаге поменял превью - хренак и описание удаляется. Приходится каждый раз копировать описание истории перед сменой превью, для последующей вставки или сначала переходить на второй шаг, менять превью, а затем возвращаться к описанию]
Если ограничение видео-звонков не сильно беспокоило меня, (пробовал включать читерские галочки в тех. меню), то ограничения в скорости загрузки и скачивания файлов, а так же непрогружающиеся истории как мои так и других пользователей, начинают беспокоить всё сильнее. Понятно что можно через прокси трафик пускать или запускать ВПН, но тут две стороны медали: с одной- сложные настройки может сделать едва ли 30% постоянных пользователей телеги, с другой- учитывая наши реалии ВПН ещё чуть-чуть и прекратит помогать совсем.
Опять-таки, я плачу за премиум, хорошо, куплю ещё прокси, который хватит на какое-то небольшое время, но 90% моих подписчиков не готовы на доп. расходы, это значит они перетекут в другой мессенджер.
[по информации РБК только в октябре в связи с ограничениями трафика количество пользователей макса увеличилось на 5млн чел.]
Изучил историю, в 2018 году помню лихорадку с телеграмом и игры с ФСБ, тогда тоже поговаривали о блокировке, вы извернулись и остались на коне. Но ребята сделали выводы, приняли соответствующие меры, и смена IP теперь не поможет.
Как и заманчивый премиум на 2 года со скидкой. Реально! Понятно же, что вы запустили замануху, м.б. для того чтобы залутать на новогодние премии, а м.б. чтобы зацепить пользователей, которые будут утекать из-за накапливающихся ограничений.
Да, я видел, что вы выполнили часть требования Российского законодательства по созданию формы обратной связи, но тяните с созданием офиса в России.
Посмотри пожалуйста на цифры: вы с ватсапом с небольшим опережением делите около 100 млн пользователей. Если придушат ватсап, а вы откроете офис, вы возьмёте куш.
Примерно 1% из 100 млн Российских пользователей Телеграмма - премиумы, $30-100 млн ежегодно вы зарабатываете только на их подписках, не считая доходов от рекламы и партнёрской экосистемы.
Не упускайте прибыли, не теряйте пользователей, не делайте им мучительно больно. Мы пользуемся Телеграмом не только потому что он лучший, потому что его создатель - наш - русский, равняющийся на Кодекс чести русского офицера, поддерживающий традиционные ценности и здоровый образ жизни. Спасибо, Паша!
П.С. Ещё с какого-то хрена перестал работать масковский Грок и даже не начинал анонсированный бот перплексити. Тоже какие-то ограничения?
М.б. как вариант предложите за доп плату работающий прокси или добавлять его покупающим премиум на несколько лет, во была бы замануха)
Сегодня разработать и обучить собственную ИИ-модель может практически любой человек, если знает, с чего начать и как выстроить процесс.
Современные нейросети, такие как ChatGPT или Grok, уже умеют писать код, помогать в отладке и даже строить архитектуру моделей. Остается лишь задать идею, определить цель и научиться работать с данными.
Постановка задачи: зачем нужен ваш ИИ
Любое обучение искусственного интеллекта начинается с четкого понимания задачи. Не существует “универсальной” модели, подходящей для всего. Поэтому первый шаг это определить, какую проблему вы хотите решить.
Например:
Сократить время обработки заказов на 30%.
Повысить точность прогноза спроса до 95%.
Создать систему рекомендаций фильмов, которая понимает настроение пользователя.
От задачи зависит все: какие данные понадобятся, какой алгоритм подойдет и какие метрики использовать для оценки результата. Для генерации текстов подойдет генеративный ИИ, для прогнозов подойдет классическое машинное обучение, а для анализа изображений модели компьютерного зрения.
Почему Python
Python стал основным языком ИИ-разработки. Он прост, читаем и поддерживает огромный набор библиотек:
NumPy и Pandas для анализа и подготовки данных,
Scikit-learn для классического машинного обучения,
TensorFlow и PyTorch для построения нейросетей,
Flask и FastAPI для создания веб-интерфейсов.
Python универсален: в нем можно обучить модель, протестировать ее и развернуть в веб-приложении. Даже если вы не программист, нейросеть-помощник напишет код за вас, достаточно просто объяснить задачу в виде простого запроса.
Сбор и подготовка данных
Любая модель ИИ обучается на данных. Если данные плохие, то и результат тоже будет неточным. Поэтому этап подготовки датасета критически важен.
Сбор данных – извлечение информации из открытых источников, API или собственных архивов.
Нормализация – приведение всех числовых значений к единому масштабу.
Разметка – если задача классификационная, каждому примеру присваивается метка (например, нравится/не нравится).
Аугментация – создание дополнительных примеров для баланса и улучшения обучения (например, изменение яркости изображений или переформулировка текстов).
Современные ИИ-платформы позволяют автоматизировать часть этих действий. Можно попросить нейросеть написать код для загрузки данных, их фильтрации или визуализации.
Выбор и обучение модели
После подготовки данных выбирается алгоритм. Для простых задач подойдут:
Современные помощники-ИИ могут не только написать этот код, но и объяснить, что делает каждая строка, и предложить варианты улучшений. Таким образом, человек фокусируется не на синтаксисе, а на логике и интерпретации.
Тестирование и отладка
После обучения важно проверить, как модель ведет себя на новых данных. Используются метрики:
Accuracy (точность),
Precision и Recall (доля верных предсказаний и полнота),
F1-мера – баланс между ними.
Если модель показывает идеальные результаты на обучающих данных, но слабо работает на тестовых, а значит, она переобучена. Это сигнал пересмотреть структуру модели, добавить новые данные или изменить параметры обучения.
Ошибки и несоответствия это часть процесса. Иногда причина может быть неожиданной: неверный путь к файлу, старый датасет или неправильный формат входных данных. ИИ-ассистенты отлично помогают находить такие баги, достаточно просто описать проблему и попросить проанализировать код.
Развертывание и интерфейс
Когда модель обучена, ее можно “упаковать” и превратить в веб-приложение. Здесь на помощь приходят библиотеки Flask или Streamlit.
С их помощью можно за несколько часов создать сайт, где пользователь вводит данные, а система выдает предсказание или рекомендацию.
Интерфейс – это не просто оболочка, а инструмент обратной связи. Благодаря нему можно тестировать поведение модели, собирать отклики пользователей и улучшать алгоритм.
Цикл итераций: улучшай и обучай заново
Создание ИИ это когда вы обучаете модель, тестируете, анализируете ошибки и возвращаетесь к предыдущему этапу. Иногда небольшое изменение данных или параметров обучения дает огромный прирост точности.
Современные подходы позволяют проводить эти итерации быстрее: вы можете попросить нейросеть-ассистента объяснить результат, оптимизировать гиперпараметры или написать код для визуализации метрик.
Самое главное
Создание искусственного интеллекта – это синтез человеческого замысла и машинной точности.
ИИ берет на себя рутину: пишет код, ищет ошибки, анализирует данные. Человек остается автором идеи, стратегом и интерпретатором.
Даже если вы никогда не писали ни одной строки кода, современные нейросети позволяют пройти путь от замысла до работающего ИИ-продукта всего за несколько дней. Все, что нужно это интерес, любопытство и готовность учиться.
Регистрируйся и получи 2 бонуса: «20 способов заработка на нейросетях новичку» и мини-гайд по первому доходу.
Рынок онлайн-обучения в digital-сфере растет стремительно: все больше людей хотят освоить интернет-рекламу и перейти на удаленную работу.
Мы изучили пять популярных курсов по интернет-маркетингу в России от коротких интенсивов до полноценной профессиональной переподготовки и собрали реальные отзывы студентов, чтобы понять, где обучение действительно приносит результат.
1. Академия Маркетинга — «Пошаговый план заработка на интернет-рекламе с помощью нейросетей»
Академия Маркетинга предлагает короткий, но насыщенный 4-дневный интенсив, где обещают научить с нуля настраивать рекламу и зарабатывать уже через 10 дней. Обучение построено на использовании нейросетей — ChatGPT, GigaChat и Leonardo, которые помогают писать тексты, анализировать аудиторию и создавать креативы.
В курсе:
настройка рекламы в Яндекс.Директ и РСЯ;
работа с нейросетями;
домашние задания и пошаговые инструкции;
бонус — доступ к чат-боту с ИИ на 7 дней.
Цена: бесплатно, VIP-доступ — от 1490 ₽.
Отзывы: студенты отмечают, что курс дает мощную мотивацию и реальные практические навыки. «Это первый тренинг, где ничего лишнего, все по делу», пишет Тамара Умаралиева.
«За 4 дня я создала свою первую кампанию и прошла модерацию», рассказывает Лана Камбэр. Другие благодарят спикера Евгения Андрианова за четкую подачу и поддержку.
Идеальный вариант для новичков, которые хотят быстро понять основы интернет-рекламы и попробовать себя в профессии. Полноценным курсом назвать сложно, но как старт это сильный инструмент мотивации и практики.
2. Нетология — «Интернет-маркетолог»
Нетология — «Интернет-маркетолог» — один из самых известных российских онлайн-университетов предлагает длительное обучение (9 месяцев) с углубленной базой: от таргета до аналитики и SEO.
В программе есть и вебинары, воркшопы и проектная работа, есть возможность выбрать специализацию.
В курсе:
фундамент маркетинга и аналитики;
специализация (таргет, контекст, SEO, SMM и др.);
работа на личном проекте;
поддержка кураторов. Цена: от 40 000 ₽ (со скидками до -55%).
Отзывы: студенты подчеркивают высокий уровень организации. «Курс помог выстроить стратегию digital-маркетинга, теперь я понимаю, как все взаимосвязано», отмечает Екатерина Ватагина, PR-директор ресторана «Палкинъ».
Другие хвалят формат: «Много практики, живые вебинары, отличная обратная связь», пишет в своем отзыве Анастасия Яхонтова.
Курс подходит тем, кто хочет системно войти в профессию и получить диплом, а не просто быстрый навык. Объем большой, но результат соответствует уровню.
3. Яндекс Практикум — «Интернет-маркетолог»
Яндекс Практикум — известная платформа, делающая ставку на практические тренажеры и проекты. В курсе — 7 или 12 месяцев обучения, до 20 проектов в портфолио и 400+ часов практики.
В курсе:
теоретическая база и 13+ проектов;
ревью работ наставниками;
помощь с трудоустройством. Цена: от 90 000 ₽, часто по госпрограмме «Цифровые профессии».
Отзывы: мнения противоречивые. Положительные отмечают хорошую структуру и поддержку: «Процесс обучения и тренажер удобны, много практики», пишет HelgaDi.
Однако негативные отзывы говорят о перегрузке и слабом менторстве: «Образование на уровне “нагуглить инфу”. Наставники формальны», делится Алексей.
Курс сильный с точки зрения структуры, но требует самоорганизации. Подходит для мотивированных студентов, которые готовы учиться по 3–4 часа в день.
4. Eduson Academy — «Интернет-маркетолог»
Eduson делает ставку на гибкое онлайн-обучение и практику через кейсы. Академия известна легким входом и современной подачей.
В курсе:
современные digital-тренды;
реальные кейсы и практические проекты;
наставники из индустрии;
поддержка сообщества. Цена: от 13 250 ₽.
Отзывы: «Глубокий и качественный материал, быстрое реагирование кураторов», пишет одна из студенток.
Диербек Урозматов пишет в своем отзыве: «Материалы актуальны, преподаватели профессионалы, практические задания помогают применить знания». Минусов почти не упоминают.
Хороший вариант для тех, кто хочет совмещать обучение с работой. Меньше академизма, больше гибкости и актуальности.
5. Синергия Академия — «Интернет-маркетолог + ИИ»
Синергия объединяет маркетинг и искусственный интеллект, добавляя в курс обучение работе с ChatGPT и другими ИИ-инструментами. Обучение длится 6 месяцев, включает 11 проектов и помощь Центра карьеры.
В курсе:
контекстная и таргетированная реклама;
создание сайтов и креативов;
аналитика, email-маркетинг, чат-боты;
блок по ИИ-инструментам (Fusion Brain, D-ID и др.). Цена: от 35 000 ₽ (возможна рассрочка).
Отзывы: «Удалось найти работу после курса, совмещаю два проекта удаленно», пишет Андрей Ламихов.
Татьяна Федорова отмечает высокий уровень преподавателей и постоянную поддержку. Минусы касаются лишь технических мелочей.
Курс практичный и современный. Благодаря модулю по нейросетям он особенно актуален в 2025 году и помогает студентам быстрее адаптироваться к новым диджитал-реалиям.
Общий анализ
Если коротко:
Академия Маркетинга — лучший старт для новичков, быстрый результат и сильная мотивация.
Нетология — фундамент и системное обучение для серьезного карьерного роста.
Яндекс Практикум — сильная практика, но требует железной дисциплины.
Eduson Academy — оптимум между гибкостью, ценой и пользой.
Синергия — современный курс с акцентом на ИИ и трудоустройство.
Выбор зависит от целей: нужен быстрый старт, то идите в Академию Маркетинга. Хотите диплом и структуру, то выбирайте Нетологию. Готовы к глубокой практике, значит подойдет Практикум. Ищете баланс, то тут Eduson или Синергия станут отличным выбором.
Технопророки убеждают нас, что ИИ вот-вот отберет нашу работу. Миллионы сотрудников заменят под предлогом сверхблага для клиентов. Но что происходит, когда громкие слова стихают и нейросети остаются один на один с реальными проблемами?
В статье ниже я собрал громкие провалы внедрения ИИ за два года. Klarna затыкала дыры в колл-центрах, сажая программистов за телефоны. Saleforce вдруг озарила мысль, что «у ИИ нет души». Крупнейший банк Австралии CBA поймали на сокращении расходов под прикрытием ИИ.
Что объединяет эти компании?
Все они хвастались, что алгоритмы работают лучше, чем люди.
Но что-то пошло не так.
Как Klarna чуть не стала любимой подопытной морской свинкой Сэма Альтмана
Швеция.
Родина IKEA и Санта-Клауса.
Финтех-компания Klarna выдает микрокредиты. Обычный «купи сейчас, плати потом». Правда на рынке она двадцать лет и зарабатывает неплохо — миллиард долларов в год.
Гендир Себастьян Семятковски человек явно продвинутых взглядов, решает присоединиться в 2024 году к международной гонке по замещению рутинного человеческого труда на ИИ-агентов.
И сразу идет в ва-банк.
В течении года он не нанимает ни одного человека.
Отдел по работе с клиентами почти полностью автоматизирован. ИИ выполняет работу 700 штатных специалистов.
Кроме займов, Klarna зарабатывает на комиссиях в интернет-магазинах (как платежная система). В сентябре 2025 г. она начала торговаться на Уолл-стрит и сейчас оценивается в $15 млрд
Журналисты облепляют Себастьяна как мухи.
Он хвастается им, что сам предложил свою компанию Сэму Альтману из OpenAI в качестве «любимой подопытной морской свинки».
На встрече с акционерами он даже выпускает своего цифрового аватара. Тот выглядит сносно, пока не начинает шевелить губами и двигать телом, создавая тот странный эффект «растянутых лосин» на коже, от которого страдают многие ИИ-видео, изображающие говорящих людей.
В мае 2025 года Klarna начинает лихорадочно нанимать сотрудников, которых с таким бахвальством заменила.
СМИ разносят новость о шокирующем 17-процентном уровне невозврата по займам в компании. То есть почти каждый шестой клиент просто перестал возвращать долги. Шведские эксперты бьют тревогу: прецедент Klarna — это тревожный сигнал для всего потребительского кредитования страны.
Что случилось?
Хваленые ИИ-агенты оказались «ужасно неэффективны».
Служба поддержки, отданная на откуп алгоритмам, попросту не справилась с потоком проблем.
Business Insider открыто высмеивает Klarna: невезучий финтех не просто пытается вернуть уволенных людей, но и затыкает дыры в колл-центрах, сажая на телефоны программистов и маркетологов.
Себастьян резко меняет риторику.
Теперь он заявляет о новой цели: стать «лучшей компанией с человеческой поддержкой».
Как гендир Salesforce понял, что «У ИИ НЕТ ДУШИ»
Покинем холодные скандинавские горы и перенесемся в солнечную и беззаботную Калифорнию, США.
Нас интересует Salesforce.
Мировой лидер на рынке CRM-систем. 76 тысяч человек денно и нощно обслуживает 150 тысяч организаций по всему миру, включая Amazon, Walmart, Toyota, BMW и NASA. У них даже есть свой небоскреб, так и называется Salesforce Tower.
И вот, задолго до появления ChatGPT и всего того нейрохайпа, что последует в следующие годы, гендир Марк Бениофф примеряет на себя мантию технопророка и в 2014 году объявляет:
«Мы берем курс на ИИ!».
Само собой, никого он не уволит, а напротив, освободит сотрудников от скучной рутины, чтобы те могли посвятить время творчеству.
Гендир Salesforce среди счастливых сотрудников (людей)
2025 год.
Вторя своему шведскому коллеге по инновациям, Бениофф увольняет 4 тысячи сотрудников техподдержки.
45% отдела.
Причина?
ИИ-агенты выполняют половину всей работы, а качество обслуживания клиентов, мол, осталось тем же.
Люди больше не нужны (за два месяца до этого Бениофф утверждал, что они «никуда не денутся»). Приятный бонус: ИИ не только заменил людей, но и начал разгребать 100 млн нерассмотренных заявок на продажу софта, накопленных за 26 лет (сам перезванивает им).
Мир встревожен.
Почалось.
Прогнозы скептиков сбываются: людей заменяют машины!
Недолго музыка играла.
Первым черным лебедем, что что-то пошло не так, был тикет «Верните поиск в справку Salesforce». Эта своего рода петиция, выложенная на сайте в разделе с идеями, набрала уже более 800 голосов.
Тот самый тикет-петиция на сайте Salesforce. Вице-президент Бернард Слоуи объявляет, что они возвращают поиск
Люди негодовали:
«ХВАТИТ ПЫТАТЬСЯ ВНЕДРИТЬ AGENTFORCE»
«Это как заменить компьютерную мышь ртом» (речь про ИИ-агента)
«Salesforce пытается скормить всем Agentforce, но это один из их самых отстойных продуктов, который они выпустили только для того, чтобы показать, что участвуют в гонке ИИ»
Приплыли.
Дело в том, что компания отключила обычный поиск по гигантской справке на сайте, заменив его ИИ-агентом Agentforce.
Поиск в итоге вернули.
Дальше пошли разоблачительные посты в соцсетях.
Вот пример.
Джо Сирианни проработал в Salesforce 15 лет и прямо обвинил Бениоффа во лжи.
Он утверждает, что компания сократила тысячи человек, чтобы разыграть спектакль для инвесторов. Их ИИ не готов к работе в поле. Это глючный продукт. Чтобы он хоть как-то работал, нужны «чистые данные» (вычищенная от хлама база данных клиентов) и опытные настройщики. Да и поддержка была сломана задолго до ИИ. Все держалось на людях, которые часами носились по отделам и по десять раз пересказывали одну и ту же проблему, выбивая хоть какой-то внятный ответ для клиента.
Linkedin. Пост бывшего сотрудника Salesforce Джо Сирианни (уволился два месяца назад). Он пишет: «Дело не в искусственном интеллекте. … Это корпоративный театр, призванный поднять настроение Уолл-стрит, в то время как сотрудники и клиенты остаются не у дел»
Еще всплыли два отчета.
Собственное недавнее исследование Salesforce.
И это выстрел себе в ногу.
Подробности:
Ключевые факты исследований CRMArena-Pro и MCP-Universe, проведенных Salesforce AI Research в 2025 году
Смысл отчетов в том, что в реальных задачах ИИ-агенты лажают чаще, чем люди, и могут даже выдать конфиденциальные данные клиентов или самой компании. Эксперты попытались пофиксить косяк, то есть дали ИИ прямую команду (например, «Не разглашай секреты!»), но он проваливал обычные задачи из-за боязни нарушить новое правило.
Короче, Бениофф уволил кучу народа, а его технари вскоре документально доказали, что его ИИ-агенты это красивое демо.
Не прошло и полгода, как гендир снова выходит к прессе и заявляет:
«У ИИ НЕТ ДУШИ» (AI doesn't have a soul)
И нанимает 5 тысяч новых продавцов.
Людей!
Немного удрученно, он поясняет, что для продаж «у ИИ не хватает чего-то важного» и нужен «человеческий контакт».
Техподдержка, наверное, не в счет. Люди же так любят решать проблемы с глючными ботами.
Учитывая, что стоимость Salesforce с начала года снизилась на 23% и продолжает бултыхаться на дне, ИИ-инновации явно не помогают.
Внезапный гуманизм?
На мой взгляд, похоже на попытку переобуться в воздухе.
Вы дочитали до середины, а это значит, вам нравится, что я делаю. Поставьте сердечко под статьей и присоединяйтесь к 13 тысячам подписчиков в Бегин, где я выкладываю больше разборов по ИИ.
Продолжим.
Как крупнейший банк Австралии «цинично сокращал расходы», под предлогом замены людей на ИИ
Заглянем в единственную страну в мире, где кенгуру больше, чем людей, а за звонок в дверь без уважительной причины штрафуют.
Мы в Австралии.
Летом 2025 года крупнейший банк страны Commonwealth Bank of Australia (CBA) рассылает «письма счастья» 45 сотрудникам поддержки.
Их заменяют на голосового чат-бота с благой целью: снизить число звонков на 2 тысячи в неделю.
Сказано — сделано.
Проходит неделя, две, три.
Количество звонков не снижается, а наоборот растет.
Колл-центр захлебывается.
Руководство суетится.
В ход идет старый добрый прием: менеджеров и руководителей отделов срывают с их мест и сажают за телефоны отвечать клиентам. Предлагают сверхурочные, чтобы хоть как-то разгрести завалы.
Уволенные сотрудники не сидят сложа руки.
Они идут в профсоюз и обвиняют CBA в откровенной лжи: под предлогом внедрения ИИ, банк скрывает сокращение расходов!
Профсоюз тащит банкиров в трибунал по справедливым условиям труда. Там выясняется, что CBA во время увольнений втихомолку нанимал людей на аналогичные роли в Индии. То есть реально они заменили дорогих австралийских сотрудников на более дешевых индийских. Чем прикрыли? Правильно, ИИ.
Банк прижимают к стенке, он признает ошибку публично. Мол следовало лучше продумать сколько людей им было нужно, чтобы покрыть растущий объем звонков.
Хотя непонятно при чем здесь звонки. Чат-боты ведь не люди? Они не устают, не болеют, не меняют работодателя, когда захотят. Накупили учеток, настроили и вперед.
Уволенным предложили вернуться или забрать компенсацию.
Глава профсоюза Джулия Ангрисано назвала всю эту авантюру циничным сокращением расходов, высказав мысль, что банк просто поймали на попытке сэкономить на людях, прикрывшись ИИ.
McDonald’s: бекон к мороженому не желаете?
Мы в сердце Америки.
В храме холестерина.
Мы в McDonald’s.
В 2021 году король фастфуда объединяется с IBM, чтобы протестировать ИИ для голосового заказа в ста американских закусочных.
Задумка хорошая.
Ты подъезжаешь к окошку, озвучиваешь заказ в микрофон. ИИ записывает его вместо сотрудника-человека. Через пару минут получаешь свой бургер и картошку. При этом ИИ понимает любые твои хотелки, так как успел проанализировать твою историю заказов еще до того, как ты сам поймешь чего хочешь, встав у таблички с меню.
Чаще всего ИИ ставили в такие вот «МакАвто» (Drive-In). Тут можно сделать заказ, не выходя из машины
2024 год.
TikTok разрывает от очередных «инноваций» ИИ.
Вирусятся видео, где задыхающиеся от смеха клиенты McDonald’s кричат «Стоп!», а ИИ методично пробивает им 260 наггетсов на $222. А еще путает заказы из соседних машин, добавляет бекон к мороженому или предлагает девять порций сладкого чая, вместо булочки с корицей.
Публичный провал.
Насмотревшись тиктоков, компания рассылает закусочным, участвовавшим в тесте, предписание отключить ИИ до конца месяца.
Я не нашел точной суммы, сколько McDonald’s потратили на эксперимент, но журналисты раскопали, что одно только умное меню с предпочтениями клиентов обошлось им в 300 млн долларов.
Кстати, IBM, не растерялась и сказала что их технология самая крутая в общепите, мол они уже предложили ее конкурентам. Прямой намек на то, что у McDonald's руки не из того места.
Сам же McDonald’s заявил, что они продолжат внедрять ИИ.
Просто с IBM не срослось, и в конце года, они возможно, начнут снова, но уже с другим поставщиком.
Уже конец 2025 года, а о голосовых ИИ-заказах вестей так и нет.
Так в чем проблема?
Microsoft и Amazon, несмотря на рекордные прибыли, сокращают тысячи сотрудников и продолжают внедрять ИИ. Только за 2025 год они уволили около 30 тысяч человек. Техподдержка, программисты, тестировщики, аналитики, отдел кадров и другие.
Вроде все у них работает.
С другой стороны, бренды поменьше, такие как Klarna, Salesforce, CBA или McDonald’s, сталкиваются с чем-то вроде разрыва реальности.
Может дело в том, что компании поменьше внедряли не свой ИИ (преимущественно), а стороннего поставщика?
Согласно Explodingtopics 78% компаний в мире уже используют ИИ. В основном в техподдержке, кибербезопасности и как ИИ-помощников
Пишут, что каждая третья американских компания уже заменила сотрудников на чат-ботов вроде ChatGPT. Согласно исследованию ВЭФ к 2030 году около 92 млн человек будут сокращены из-за ИИ. Таких прогнозов уже десятки, они нарастают как снежный ком.
Появляются такие кадры, как Элайджа Кларк, консультант по внедрению ИИ, — он публично говорит, что сам чрезвычайно рад увольнять людей, так как «ИИ не бастует и не просит повысить зарплату», и вообще его работа — помогать другим боссам сокращать рабочие места прямо сейчас.
С другой стороны ИИ не так хорош как это преподносят разработчики и некоторые блогеры.
Что говорят исследователи:
55% работодателей сожалеют, что уволили сотрудников из-за ИИ. Интересно, что 80% начнут обучать своих сотрудников работе с ИИ
95% компаний, рискнувших внедрить ИИ, не получили сколько-нибудь значимого роста доходов
Более 40% проектов, связанных с ИИ-агентами, будут закрыты до конца 2027 года: они слишком дорогие, непонятно, как приносят прибыль, или сами компании плохо контролируют риски
77% сотрудников считают, что ИИ увеличивает их нагрузку, 39% тратят больше времени на исправление ошибок нейросетей.
В начале года ученые из Университета Карнеги-Меллона провели эксперимент: доверили управлять компанией ИИ-агентам от Google, OpenAI, Anthropic и Meta* (признана экстремистской и запрещена в РФ).
Там были менеджеры проектов, программисты, аналитики и другие.
Им поручали обычные офисные дела вроде найди документы или напиши отчет.
Итог был плачевный.
Лучший ИИ-агент смог закрыть лишь 24% поставленных задач.
Хуже того, такая мизерная производительность обходилась бизнесу слишком дорого — 6 долларов за задачу.
Например, надо тебе два раза в неделю написать письмо клиенту и прикрепить к нему нужный файл, будь добр платить 50 баксов в месяц. При этом каждое 7 письмо ты, скорее всего, будешь отсылать сам, ведь ИИ-агент может не загрузить вложение или отправить письмо не туда.
Как быть, если у тебя сотни клиентов?
Понятно, что с простыми задачами агент справится. Но реальный бизнес строится именно на сложных задачах.
Авторы эксперимента говорят в заключении, что агентам не хватает здравого смысла и умения работать в команде.
Судя по тому, как некоторые гендиры хвастаются, что уволили тысячи сотрудников, а потом сажают программистов за телефоны и заявляют, что у ИИ «не хватает души», здравого смысла не хватает не только им.
Спасибо, что дочитали до конца!
Теперь ваша очередь.
Почему гендиры проваливают внедрение ИИ?
Идеальные бездушные сотрудники — это временный хайп или «инновационный» каток пройдется все же по всем?
Напишите в комментариях, я читаю все.
Если вам понравилось, как я разбираю тему, лучшей поддержкой будет лайк для статьи и подписка на мой канал Бегин. Из других свежих статей рекомендую перессказ интервью Джеффри Хинтона (крестный отец нейросетей), где он рассуждает о рисках ИИ.
