Кейс №1 - это полная автоматизация контекстной рекламы. Я в проекте отвечаю за маркетинг, и раньше чтобы запустить рекламную кампанию в Директе нужно было заходить в кабинет, заводить кампанию, вбивать все настройки, ключевые слова, писать тексты объявлений. Сейчас же запуски/редактирования/остановки кампаний у нас происходят по одному промпту.

То, на что раньше уходили часы, теперь занимает минуты

Кейс №2 - аналитика запросов. Мы подключили Codex к Яндекс Вордстату и можем в любой момент просить его проанализировать тренды, уточнить, по каким запросам еще не показываемся через контекст или через SEO, ну и сразу же запустить кампанию по недостающим ключам используя п.1

Кейс №3 - SEO контент на сайте. Мы научили Codex проводить предварительный анализ рынка по ключевым запросам, выявление паттернов которые выводят те или иные статьи в топ, и применение их в нашем контенте. Как итог, например, получилось вывести ряд статей по запросам, связанным с lovable, в топ выдачи (такие как lovable аналог)

Кейс №4 - глобальная дата-аналитика проекта. У нас есть ряд источников данных: Яндекс директ и другие рекламные кабинеты, Метрика, другие аналитические события внутри кода фронтенда. Все эти события попадают в нашу базу данных на PostgreSQL. Codex имеет полный доступ к этой базе данных и может писать любые запросы, а также создавать новые объекты базы данных. Чтобы иметь доступ к данным регулярно, мы также полностью автоматизировали создание регулярно обновляемых дашбордов через Grafana

Кейс №5 - массовая генерация лендингов под сегменты пользователей. У нас есть свой опенсорс дизайн скилл, который используем для верстки фронтенда под самые разные задачи. Не могу сказать, что Codex так же в этом хорош как например Gemini, поэтому правок вносить приходится немало, но работа тем не менее ускоряется в разы. Вот, например, страницы для партнеров, которую полностью сгенерила нейронка

Мы продолжаем искать новые интересные способы использовать нейронку, тут еще и 5.6 недавно выкатили - буду писать апдейты как найдем что-то еще новое и интересное

Австралийские докеры не требуют остановить внедрение ИИ в портах — они выставили ему цену. Морской профсоюз Австралии (MUA) добивается 28-часовой рабочей недели без потери зарплаты — это условие согласия на планы портового гиганта DP World расширить использование ИИ и автоматизации на терминалах страны, рассказывает Bloomberg.

Ставки высокие: DP World — компания из Дубая, которая обрабатывает почти 40% контейнерного импорта и экспорта Австралии через терминалы в Сиднее, Мельбурне, Брисбене и Фримантле. Компания хочет заменить грузовики с водителями беспилотными машинами с сенсорами, перевести портальные и причальные краны на дистанционное управление и внедрить ИИ для распределения смен и контроля за сотрудниками.

Исследование, заказанное профсоюзом, оценивает угрозу в 1000 рабочих мест — это больше 60% докеров и ремонтников компании. DP World эти цифры оспаривает. Пока спор не решен, профсоюз уже 18 месяцев тормозит автоматизацию через процедуры согласования и обязательные консультации.

При этом по оценкам самого профсоюза, докеры уже работают примерно 32–35 часов в неделю в зависимости от порта. То есть речь не о защите статус-кво: профсоюз хочет конвертировать выгоды от автоматизации в свободное время сотрудников — без сокращения зарплат. Позиция сформулирована прямо: "Если DP World хочет ИИ и автоматизацию, пусть платит социальный дивиденд. Новые технологии не должны стоить нашим членам работы и средств к существованию только ради того, чтобы оператор терминала нарастил прибыль".

Деньгами и часами требования не ограничиваются. Профсоюз добивается права заново открывать коллективные переговоры при каждом внедрении ИИ, расширенного арбитража и доступа к аудиту алгоритмов, которые распределяют работу и оценивают сотрудников.

Торг вокруг ИИ на рабочих местах впервые получил конкретный ценник на уровне целой национальной отрасли: 12 рабочих часов в неделю с сохранением зарплаты. Теперь этот ценник — точка отсчета для всех, кто будет договариваться после австралийских докеров.

P.S. Поддержать меня можно подпиской на канал "сбежавшая нейросеть", где я рассказываю про ИИ с творческой стороны.

Microsoft доверила поиск уязвимостей в Windows системе, внутри которой работают не только собственные ИИ-модели, но и сторонние — от других разработчиков. Об этом сообщил в корпоративном блоге глава подразделения Windows + Devices Паван Давулури.

Система называется MDASH (Multi-Model Agentic Scanning Harness — мультимодельная агентная сканирующая среда). Для нее Microsoft развернула отдельную облачную инфраструктуру, которая непрерывно проверяет критические компоненты Windows.

Работает это в два этапа. Сначала несколько ИИ-моделей независимо сканируют код и помечают подозрительные места. Затем находки проходят "мультимодельные дебаты": модели проверяют выводы друг друга, отсеивая ложные срабатывания. Только после этого кандидаты попадают к живым инженерам — финальное решение по каждому исправлению остается за человеком.

Для пользователей у этого есть прямое следствие: обновлений станет больше. "По мере того как ИИ помогает защитникам находить больше проблем, пользователи увидят больше исправлений в каждом релизе. Это признак того, что защита работает лучше", — пишет Давулури. Компания при этом советует бизнесу отказаться от привычки накатывать патчи раз в месяц и переходить к постоянному обновлению по уровню риска.

Причина спешки — по ту сторону баррикад тоже нейросети. ИИ ускорил не только поиск уязвимостей, но и обратную разработку исправлений: злоумышленники могут вычислить дыру по свежему патчу и атаковать тех, кто не успел обновиться. Скорость выпуска исправлений превращается из вопроса удобства в вопрос выживания.

Ежемесячный ритм обновлений, к которому пользователи Windows привыкали двадцать лет, перестает быть точкой отсчета. Теперь темп задает не календарь Microsoft, а скорость, с которой чужая нейросеть находит очередную дыру.

P.S. Поддержать меня можно подпиской на канал "сбежавшая нейросеть", где я рассказываю про ИИ с творческой стороны.