Articles, research, and short notes on artificial intelligence, investing, education, and entrepreneurship.
Приватна мережа Alpha School цієї осені відкриває нові кампуси в США: два години на день дітей навчає ШІ-репетитор, решту дня займають підприємництво, виступи й фінансова грамотність. Розібрав, що в цій моделі відповідає моєму досвіду в освітньому бізнесі, що викликає сумнів, і де проходить межа між ШІ як інструментом і підміною дитячого досвіду.
Генеративний ШІ найкраще структурує неструктуровані дані бізнесу — дзвінки, чати, Excel, листи — і знаходить у них цінність. Шлях корпоративного ШІ: збір, аналіз, продукт і контроль агентів. Приклади з агро, фарми й малого бізнесу; контур OpenAI, Salesforce і maiya.ws.
Anthropic порахувала три сценарії впливу ШІ на економіку США до 2030. Я переказую цифри і відповідаю, де ми зараз і на який варіант розраховувати власнику й інвестору.
ШІ-менеджер інтернет-магазину веде замовлення внутрішнім шляхом: склад, етапи після покупки, ТТН, оплата, рахунок і документи. Чат-віджет - лише один із входів; магазин підключають до агента, а підтвердження оплати й відправки лишають за людиною.
Як обираю компанії: спочатку бізнес і цінність, далі FCF і повернення капіталу, CapEx, три сценарії дохідності, і лише потім ціна акцій.
Чат є у всіх. Галочка у звіті стоїть. А час до прийнятого результату - той самий, що й рік тому.
Коли дозволяєш агенту керувати робочим компʼютером, спочатку закрий монобанк, Приват24, Дію й пошту з кодами або винеси експеримент на окрему машину без живих сесій. Секрети не в чат; хто збирає проєкт — лише в тестовому середовищі.
Навіщо я веду цей блог: показати, як живу, веду бізнеси і шукаю інвестиційні входи. Плюс MCP, щоб ваші агенти могли підключити частину моєї експертизи.
Аспірант з Оксфорда виграв суд у енергетичної компанії, підготувавши позов із ChatGPT і Claude за 175 фунтів. Розбираю, як повторити це без вигаданих норм: хронологія, первинні документи, таблиця тверджень, перевірка кожного правового посилання за чинною редакцією і рішення, яке ухвалює людина.
Показник сну, відновлення або тиску в застосунку носимого пристрою не є медичним висновком. Рамка з шести питань, свіжі приклади з ринку - позов проти виробника розумних кілець, попередження регулятора щодо оцінки тиску, дозвіл на сповіщення про гіпертонію - і практична частина про те, як вивантажити власні дані із застосунку Здоров'я і проаналізувати їх самостійно.
Персональний бот зі своїх листувань, голосу та сімейних правил може підготувати вас до розмови або пояснення, але не має видавати себе за людину, ухвалювати сімейні рішення чи замінювати живий контакт. Практична рамка: згода, приватність, роль бота, взаємодія з дитиною і межі делегування.
Доступ до найрозумніших моделей коштує двадцять доларів на місяць і є у всіх, а розрив між тим, що будують AI-провайдери, і тим, чим компанії реально користуються, сягає трьох-чотирьох поколінь технологій і росте. Розбір графіка Gartner: чому 95 відсотків пілотів не дають результату, чому агентні проєкти скасовують і як керівнику перетворити цей розрив на перевагу.
Сотні матеріалів - це ще не база знань. Корисність архіву визначається швидкістю переходу від питання читача до релевантної відповіді і наступної дії. Починати треба з маршрутів за задачами, а не з декоративного графа зв'язків.
Нове відео на YouTube-каналі: розбираю пізню фазу економічного циклу США, траєкторію ставки ФРС, відновлення економіки України, Clarity Act і структуру збалансованого макропортфеля - від облігацій до AI та Web3.
Дешеві токени і дешева відеогенерація ще не роблять автоматизацію вигідною. Рахувати треба повну вартість результату: дані, інтеграцію, перевірку, виправлення, безпеку й експлуатацію. І що дешевші моделі, то більша частка витрат припадає саме на це.
Коли походження медіа невідоме, ні візуальне враження, ні автоматичний детектор не дають відповіді. Потрібен редакційний протокол: першоджерело, метадані, контекст, альтернативні ракурси, офіційне підтвердження, права і захист тих, кого контент може зачепити.
Практичний маршрут для тих, хто хоче почати працювати з ШІ без технічного досвіду: одна повторювана задача, перший запит, критерії якості, кілька ітерацій, збережений стандарт і безпечне делегування. Без огляду сервісів - тільки послідовність кроків, яку можна пройти за тиждень.
Допс (заявка на статтю). Питання: як відрізнити шоу-кейси гуманоїдів від реальних сигналів для бізнес-рішень? Кут: розібрати ланцюг від рекордів до економіки впровадження. Теза: питання вже не "чи вмiють роботи", а "де юніт-економіка роботизації сходиться раніше, ніж дефіцит людей стає критичним".
Чому AI-процеси коштують дорого і як зменшити цю вартість у рази: розкласти процес на детерміновані та недетерміновані кроки, віддати моделі тільки аналіз і генерацію, а повторювані перетворення й перевірки виконувати звичайним кодом. З прикладами з моїх робочих процесів.
Нижчий P/E регіону часто подають як аргумент безпеки під час корекції. Розбираю, чому це не так: оцінка, якість бізнесу, валютний ризик, ліквідність і фактична поведінка в кризі - це різні речі, і захист портфеля визначається сценарієм, горизонтом та функцією активу, а не мультиплікатором.
Ціна секунди генерації - лише вершина бюджету AI-ролика. Розбираю повну вартість виробництва через етапи: скільки коштують невдалі дублі, чому апскейл хвилини може бути дорожчим за всю генерацію, навіщо ручна ретуш після нейромережі та як enterprise-умови подвоюють ціну кредита. З калькулятором на реальному прикладі 30-секундного ролика.
Практична схема впровадження першого AI-агента в компанії: один процес і одна метрика, мінімальний периметр доступів, точки підтвердження для незворотних дій, журнал аудиту та заздалегідь визначений критерій зупинки. Головна теза: найкращий перший агент - вузький виконавець з обмеженими повноваженнями, а не універсальний помічник.
Особистий досвід побудови AI-контуру для інвестиційних рішень: Perplexity дає живі фінансові дані, Claude і ChatGPT атакують інвестиційну тезу, Interactive Brokers через MCP виконує рішення — на реальному кейсі аналізу Micron (MU).
Сім реальних кейсів використання ШІ з моєї щоденної практики: ранковий брифінг, ведення сайту, аналіз реклами, PLAUD для зустрічей, контент-конвеєр, скіли та робота з телефона — плюс три принципи впровадження і типові помилки.
Про те, хто я, навіщо мені цей простір для думок — і чому я зробив свою базу знань та експертизу доступними не лише людям, а й штучному інтелекту через MCP.
Lev searches Mykhailo Patsan’s knowledge base and shows the material supporting his answer.
Ask a question as you would in a regular chat. For calculations and comparisons, Lev can add a relevant chart, table, or another visual to the canvas.
Do not send passwords, keys, or confidential documents.
Need to speak with a person? Send an enquiry
Describe the problem, desired outcome, and timing. A person will reply.