Астрология и сопутствующие эзотерические практики не имеют научного обоснования. С позиции доказательного подхода это форма шарлатанства, основанная на вере в корреляцию между положением небесных тел и человеческой судьбой. Несмотря на это, рынок подобных услуг существует и оценивается в миллиарды долларов ежегодно. По статистике, каждый третий взрослый человек на планете обращался к астрологии в той или иной форме.

До появления мощных языковых моделей цифровые инструменты в этой области были примитивны — генераторы общих гороскопов, простые расклады карт. Они не могли конкурировать с живыми консультантами по глубине анализа и персонализации. Профессиональные астрологи используют сложные расчеты эфемерид, систем домов, аспектов. Их услуги стоят дорого, так как требуют времени и определенной экспертизы, даже если сама экспертиза построена на непроверяемых предпосылках.

ИИ-ассистенты астрологи, бесплатный разбор нейросетями натальных карт меняют эту экономику. Они способны выполнять точные астрологические расчеты за секунды и генерировать развернутые текстовые трактовки, не уступающие по формальным признакам человеческим. Ключевое отличие — себестоимость такой консультации близка к нулю. Модель не «верит» в астрологию, она лишь обрабатывает данные по заданным алгоритмам и шаблонам, извлеченным из корпуса эзотерической литературы.

В общем, мы по-своему воюем с шарлатанами, обесцениваем их труд. Если сложный расчет натальной карты можно получить бесплатно за несколько кликов, мотивация платить крупные суммы живому астрологу снижается. Это сокращает финансовые потоки в индустрии, оставляя в ней только тех, кто готов платить за ритуал общения с человеком, а не за сам результат вычислений.

Листовки, визитки, баннеры, выставочные стенды — стандартные инструменты для привлечения клиентов. Их используют, потому что они работают. Но вопрос, насколько хорошо они работают, часто остается без точного ответа. Маркетолог видит затраты на печать, размещение, участие в выставке. Обратную связь он получает в лучшем случае в виде обрывочных комментариев от продавцов или роста звонков на общий номер в период кампании. Связать конкретную продажу или заявку с конкретной листовкой или баннером почти невозможно.

Попытка добавить в материалы QR-код — логичный шаг к цифровизации. Но обычный, статический QR-код, не дает информации о количестве сканирований, только если он не ведет на сайт на котором стоит аналитика. В этом случае вы можете отслеживать при помощи UTM меток, но любые другие виды QR кодов не отслеживаемые. Какая из двух листовок с разным дизайном сработала лучше? Баннер на одной улице привлек больше внимания, чем на другой? Сотрудник, раздавший сотню визиток на выставке, установил реальные контакты или просто избавился от пачки бумаги?

QR-коды сегодня применяются в разных сферах: автоматизация процессов, реклама, платежи, быстрый доступ к информации, маркировка товаров, платежи и так далее. Существует огромное количество сервисов (генераторов QR-кодов) для их создания, платных и бесплатных. Если выбрать неподходящий сервис, могут возникнуть проблемы: нечитаемые коды, утечки данных, потеря денег на печати. В этой статье разберем все важные моменты.

Однажды, к нам пришли наши клиенты — юристы и рассказали, что наш агрегатор обходит по эффективности их дорогие нейросетевые юридические сервисы. Но! Всегда ведь есть но, правда?. Говорят — «Ребята», продукт классный, но нам нужно больше. Научите его работать с нашими внутренними шаблонами документов, искать актуальные нормы права, подбирать свежую судебную практику». Мы, если честно, даже и не думали, что нашим B2C продуктом пользуются юристы.

Так родилась задача: сделать конструктор документов на базе нейросетей, такого нейро-помощника для юриста, способного генерировать документы на основе проверенных шаблонов. Путь к ее решению оказался куда более извилистым, чем мы предполагали, и растянулся на семь дней интенсивной работы.

Привет, Хабр! Я генеральный директор digital-агентства Panda Family, и сегодня хочу поделиться нашим практическим опытом внедрения нейросетей в задачах агентства. Речь пойдет не о теоретических возможностях, а о реально работающих кейсах в 5 ключевых процессах: создание экспертного контента, онбординг сотрудников, обработка тысяч товаров, документооборот и дизайн.

Забегая вперед, волшебной пилюли по решению всех проблем не будет, как и рассказов о том, как мы стали зарабатывать в 50 раз больше, тратя на это в 10 раз меньше времени. Но, надеюсь, будет полезно тем, кто собирается внедрять нейросети в свои бизнес-процессы, даже если они не касаются маркетинга и контента. Ведь основная трудность и боль не в технологиях и процессах, а в людях, которые этими технологиями должны пользоваться.