В 2024 году «Т-Путешествия» (это отдельное юрлицо внутри Т-Банка, бывшего Тинькофф) принесли банку 1,24 млрд руб. выручки и почти 580 млн руб. прибыли. Не сказать, что это большая сумма на фоне общего оборота экосистемы, но и немаленькая. То есть развивают они эту историю явно не в холостую. Кстати, в 2024 году пользователи оформили более 5 млн заказов в сервисе «Путешествия» в приложении Т-Банка.

Сервис включает в себя всё — от продажи авиабилетов (основной источник дохода) до бронирования отелей, аренды авто и туров. Банк зарабатывает в основном на комиссиях — либо от клиентов, либо от партнёров.

Недавно Т-Банк представил нового ИИ-ассистента для путешествий, который может:
«Примерно за пару минут подготовить план поездки «от и до» — от выбора направления и покупки билетов до бронирования отелей и составления плана досуга, а еще:

• подобрать билеты,

• сгенерировать маршрут поездки по интересам, и даже с учетом темпа отдыха и климатической зоны

Вчера была тяжёлая новость: в Индии разбился Boeing 787-8, и из 242 человек выжил только один пассажир — мужчина, сидевший на месте 11A. Такие истории всегда выбивают из колеи — от новостей о катастрофах становится не по себе, даже если сам не боишься летать.

Но как ни странно, именно из каждой подобной трагедии авиация становится безопаснее. Авиастроители всего мира разбирают каждую аварию буквально по винтику — и потом дорабатывают конструкции, меняют стандарты, чтобы подобное не повторилось.

Поэтому сегодня полёты — это самый безопасный вид транспорта

Я решил подойти к этому вопросу с помощью нейросети — разобраться, действительно ли место 11A такое “особенное”, или просто случайность. Заодно понять, есть ли вообще “правильный” выбор кресла, если хочется минимизировать риск.

Сначала я поискал статистику именно по Boeing 787-8, но оказалось, что это была первая в истории Dreamliner катастрофа со смертельным исходом. До этого — с 2011 года — ни одной гибели пассажиров на этом типе не было, несмотря на мелкие инциденты и даже проблемы с аккумуляторами в 2013-м.

Часто, взаимодействуя с людьми, мы не только сотрудничаем, но и дискутируем в самых разных ситуациях: коллеги, клиенты,  строители и продавцы (это вообще высший уровень), и иногда лично у меня там больше эмоций, чем следует. Это отрицательно влияет, как вы понимаете, на эффективное решение вопросов.

Я давно слышал о методе Сократа в дискуссиях, но как-то постоянно не доходили руки разобраться, что это вообще такое. Особенно тепло о нём отзывался Бенджамин Франклин в своей автобиографии: он рассказывал, что этот подход помогал ему практически всегда выигрывать споры — просто за счёт цепочки вопросов и неожиданных выводов (хотя потом он его забросил – споры разъединяют). Казалось бы, ничего сложного, но работает удивительно.

Как-то раз мне попалась реклама курсов, где обещали научить этому методу. Честно — чуть не кликнул на “Записаться”, но потом решил попробовать лайфхак попроще: открыл ЧатГПТ в голосовом режиме и сказал ему примерно следующее:

«Ты опытный тренер по обучению Сократовскому методу дискуссии с самых-самых азов, прям для новичков, и обучение происходит в диалоге. Я новый ученик. Давай начнем обучение.»

Google представила на Google I/O 2025 новую линейку очков на базе Android XR. Возможно, вы помните, что Google Glass появились ещё в 2013 году. Тогда проект провалился — очки оказались дорогими, неудобными, да и в жизни толком не пригодились.

Почему же Google решилась на вторую попытку именно сейчас?

Официальная причина — подешевели компоненты, технологии стали лучше. Но мне кажется, есть причина куда более важная: сегодня у ИИ-компаний заканчиваются данные для обучения нейросетей. Они уже просят правительство разрешить читать/смотреть весь контент (даже под авторскими правами) и готовы платить до 4 долларов за минуту неизданного видео! И Очки — идеальный инструмент, чтобы собирать такие данные прямо из нашей жизни: камеры, микрофоны, динамик, дисплей — ассистент “видит” и “слышит” всё вокруг.
Т.о. главным “потребителем” этих данных становится не человек, а искусственный интеллект.

Нет, это не теория заговора, а просто бизнес. Google пользуется своим преимуществом перед OpenAI: через очки, смартфоны и YouTube она может получить доступ к миллионам сценариев, которые никто ещё не записывал. И мы ему заплатим за это, а не он нам. )

По работе мне постоянно приходится быть в курсе разных нейросетей и простых решений на них,  чтобы подсмотреть часть идей для использования в компании. В феврале я наткнулся на исследование OpenAI под названием SWE-Lancer, в котором ИИ должен был заработать $1 млн .

Что такое SWE-Lancer? Если коротко, то

Опытные специалисты из OpenAI (разработчик ChatGPT) выгрузили с фриланс-биржи Upwork кучу задач. Далее отобрали только те, где в описании есть все данные для решения задачи. Осталось 1488 штуки. После этого начали тестировать как с ними справятся нейросети.

Сколько «заработали» нейросети (в теории)?

Самая лучшая на тот момент, Claude 3.5 Sonnet, успешно справилась с 26,2% задач кодирования  и 44,9% решений по управлению проектами (например: выбор подрядчиков, оценка рисков, распределение бюджета). 

Что меня особенно заинтересовало в этом исследовании: ИИ оказался сильнее в принятии решений, чем в написании кода, при том, что в СМИ рассуждают о программистах, копирайтерах и дизайнерах. У меня на работе больше менеджеров, чем программистов, но есть вероятность, что они не очень будут рады новым возможностям по использованию нейросетей.

Согласно последней годовой отчётности, к концу декабря общая численность сотрудников Shopify сократилась до 8100 человек по сравнению с 8300 годом ранее. 

Возможно эти шаги направлены на повышение эффективности и внедрение автоматизированных инструментов, которые способны заменить рутинные задачи, при этом позволяя работникам сосредоточиться на более интересных задачах.

CEO Shopify, Тобиас Литке, 07 апреля обратился ко всей команде, подчеркивая, что в современных условиях искусственный интеллект становится не просто инструментом, а настоящим мультипликатором возможностей. Основные идеи его обращения можно резюмировать так:

• Эффект умножения: AI способен увеличить продуктивность в 10–100 раз. Если раньше выполнение задачи могло требовать долгих часов кропотливой работы, сегодня нейросети помогают решить её за считанные минуты. Это – качественный скачок в эффективности.
• Стандарт нового времени: Вместо традиционного запроса на расширение команды, Тоби призывает сотрудников сперва доказать, что без AI не обойтись. Такой подход позволяет избежать неэффективности и гарантирует, что каждая новая задача решается с максимальным использованием передовых технологий.