Открыть учебник Записаться

AI Для Менеджеров

GigaChat Ultra Thinking: думает дольше – отвечает хуже?

7 мин чтения

GigaChat Ultra Thinking думает дольше и тратит больше вычислений. Управленческие задачи решает на 3,3% хуже, чем версия без рассуждений. Это не баг и не случайность – это паттерн, задокументированный академическими работами за последние два года.

На этой неделе Сбер представил GigaChat Ultra – новую флагманскую модель с режимом рассуждений (Thinking). Модель доступна бесплатно в веб-версии, мобильных приложениях и через Telegram-бот. Мы сразу добавили оба варианта в наше исследование AI-моделей для менеджеров: прогнали через все 32 сценария по единой методологии, оценили обоими LLM-судьями, сравнили с остальными 52 моделями.

Читать полностью
GigaChat Ultra Thinking: думает дольше – отвечает хуже?
ИИ и ритм проекта: как менеджеру освободить 300 часов в год
12 мин

ИИ и ритм проекта: как менеджеру освободить 300 часов в год

Двенадцать часов в неделю. Столько времени типичный проектный менеджер тратит на отчёты, обновления планов, переписку со стейкхолдерами и отслеживание рисков. Это почти треть рабочего времени, которая уходит не на принятие решений, а на их оформление.

С ИИ это время сокращается до трёх часов. Но только при одном условии: ИИ должен быть встроен в операционный ритм работы, а не использоваться эпизодически – «когда вспомнишь».

Value-to-time ratio: как мы проектируем уроки об AI
8 мин

Value-to-time ratio: как мы проектируем уроки об AI

Большинство онлайн-курсов об ИИ устроены одинаково: час видеолекции, 20 минут на тест, неделя на домашнее задание. Студент тратит 90 минут – и получает понимание, что такое промпт-инжиниринг. Понимание есть. Практики – нет. На следующее утро он открывает ChatGPT и снова не знает, что написать.

Мы проектируем уроки иначе. Ключевой вопрос при создании каждого урока – не «что студент должен знать», а «что студент сможет сделать завтра утром». Эту метрику мы называем value-to-time ratio – соотношение практической пользы ко времени, затраченному на обучение.

Kimi от Moonshot в 2026: K2.6, K2.7-Code и агенты для менеджера
16 мин

Kimi от Moonshot в 2026: K2.6, K2.7-Code и агенты для менеджера

Может ли открытая китайская модель конкурировать с закрытыми флагманами OpenAI и Anthropic? По данным нашего независимого тестирования – да. Kimi от Moonshot AI первой из китайских моделей вошла в элитную группу наравне с лучшими моделями мира – и остаётся лидером среди всех, доступных из России без VPN.

Chat Z.AI (GLM-5) в 2026: китайская модель, которая притворяется Claude
14 мин

Chat Z.AI (GLM-5) в 2026: китайская модель, которая притворяется Claude

6 февраля 2026 года на платформе OpenRouter появилась анонимная модель «Pony Alpha» – бесплатная, без каких-либо подробностей о создателях. ИИ-сообщество немедленно начало её идентифицировать. Способности в программировании вплотную приближались к Claude Opus 4.5. На вопрос «кто ты?» модель отвечала: «Я GLM». Но когда её попросили написать веб-страницу с описанием себя – она написала: «I am Claude, created by Anthropic».

Лучшие AI для менеджера в России: 52 модели, 3300+ оценок
11 мин

Лучшие AI для менеджера в России: 52 модели, 3300+ оценок

Мы провели масштабное исследование: 54 модели, оценки от двух независимых LLM-судей, 8 категорий управленческих задач. Это самый полный русскоязычный рейтинг AI для менеджеров на сегодня.

Вопрос остаётся тем же: какой AI реально работает для руководителя в России – без VPN, без костылей?

5 проблем внедрения AI в школах России, Казахстана и Беларуси: разбор для директора
9 мин

5 проблем внедрения AI в школах России, Казахстана и Беларуси: разбор для директора

Директора школ в России, Казахстане и Беларуси попали в ловушку, которую сами не видят. 80% руководителей образовательных учреждений называют AI-грамотность главным приоритетом. 93% уверены, что их школа использует ИИ эффективно. Звучит как история успеха.

А теперь – взгляд с другой стороны учительской. 57% преподавателей говорят, что не получили вообще никакой подготовки по ИИ. 56% оценивают поддержку со стороны школы как низкую. Между тем 87% студентов уже активно используют нейросети – и не ждут, пока школа догонит.

Это не теоретическая проблема. Это данные Microsoft за 2025 год по академическому сектору. И у школ России, Казахстана, Беларуси ситуация не лучше – она хуже.

ИИ экономит учителю 6 часов в неделю. Но 97% этого не замечают
11 мин

ИИ экономит учителю 6 часов в неделю. Но 97% этого не замечают

Опрос Gallup и Walton Family Foundation (2024–2025, репрезентативная выборка учителей США) зафиксировал впечатляющую цифру: преподаватели, регулярно использующие AI, экономят в среднем 5,9 часов в неделю – эквивалент шести полных рабочих недель за учебный год. Звучит как решённая проблема.

Но параллельный опрос Royal Society of Chemistry (2024, Великобритания) показывает другую картину: 44% учителей пробовали AI, но только 3% сообщили о реальном снижении нагрузки. Учитель математики из Ирландии объяснил разрыв точнее, чем любая статистика: «AI генерирует рабочие листы быстро, но их нужно тщательно проверять – и экономия времени оказывается меньше, чем казалось».

Кто прав? Мы уже разбирали кризис AI в образовании со стороны учеников – 86% школьников используют нейросети, но критическое мышление деградирует. Теперь – сторона преподавателей. За последние два года накопилось достаточно экспериментальных данных, чтобы ответить на этот вопрос не мнениями, а цифрами.

Что такое ИИ простыми словами: объяснение для менеджеров 2026
9 мин

Что такое ИИ простыми словами: объяснение для менеджеров 2026

Тысячи руководителей каждый день гуглят «что такое ИИ простыми словами» – не потому что они недостаточно умны, а потому что технические объяснения из учебников бесполезны для принятия реальных решений. Проблема не в сложности темы. Проблема в том, что большинство объяснений написаны инженерами для инженеров.

Разберёмся без жаргона и формул – с акцентом на то, что менеджеру реально нужно знать.

Сравнение GenAI инструментов 2026: какой ИИ выбрать менеджеру
8 мин

Сравнение GenAI инструментов 2026: какой ИИ выбрать менеджеру

К марту 2026 года на рынке генеративного ИИ – десятки инструментов. Каждый производитель заявляет о лидерстве, а маркетинговые материалы соревнуются в громкости. Как менеджеру выбрать инструмент, который реально решает задачи?