Пост о внедрении Microsoft Copilot, затраты $1,4 млн в год, обещание 10-кратной продуктивности.

Специалист по кибербезопасности рассказал о том, как на практике происходит внедрение ИИ в компаниях

46b203817d7207198c68caa48b7d3855 42862d7a0c2f9fc56c675beec26ae9be 02ebe40a98ac6ea9d870d8910409a724 e2e3337c1f4b127b461681166b0ba7eb 2451fc076a673f5e4d4e4d6f89e49c62 15f80302a7bfe9e11b2dd03cf8da07c8

Специалист по кибербезопасности рассказал о том, как на практике происходит внедрение ИИ в компаниях. Если кратко — это выглядит смешно и нелепо

Мы решили не пересказывать, а перевести текст целиком, чтобы сохранить весь этот абсурд в первозданном виде:

> В прошлом квартале я внедрил Microsoft Copilot для 4 000 сотрудников.

> Это 30 долларов за пользователя в месяц.

> 1,4 миллиона долларов в год.

> Я назвал это «цифровой трансформацией».

> Совету директоров эта фраза понравилась.

> Они утвердили всё за одиннадцать минут.

> Никто не спросил, что это вообще будет делать.

> Включая меня.

> Я сказал всем, что это «увеличит продуктивность в 10 раз».

> Это не настоящее число.

> Но звучит как настоящее.

> HR спросили, как мы будем измерять эти 10x.

> Я сказал, что мы «будем использовать аналитические дашборды».

> Они перестали задавать вопросы.

> Через три месяца я посмотрел отчёты по использованию.

> 47 человек открывали Copilot.

> 12 использовали его больше одного раза.

> Один из них — я.

> Я использовал его, чтобы он кратко пересказал мне письмо, которое я мог прочитать за 30 секунд.

> Это заняло 45 секунд.

> Плюс время на исправление галлюцинаций.

> Но я назвал это «успешным пилотным запуском».

> Успех — это когда не было заметного провала.

> Финансовый директор спросил о рентабельности инвестиций.

> Я показал ему график.

> График шёл вверх и вправо.

> Этот график измерял «ИИ-вовлечённость».

> Я сам придумал этот показатель.

> Директор одобрительно кивнул.

> Теперь наша компания «с внедрённым ИИ».

> Я не знаю, что это значит.

> Но это есть в презентации для инвесторов.

> Старший разработчик спросил, почему мы не используем Claude или ChatGPT.

> Я сказал, что нам нужна «корпоративная безопасность».

> Он спросил, что это значит.

> Я сказал: «Соответствие требованиям».

> Он спросил — каким именно.

> Я сказал: «всем».

> Он выглядел скептически.

> Я назначил ему «беседу о развитии карьеры».

> Он перестал задавать вопросы.

> Microsoft прислали команду для анализа кейса.

> Они хотели представить нас как историю успеха.

> Я сказал им, что мы «сэкономили 40 000 часов».

> Я рассчитал эти часы, умножив количество сотрудников на число, которое сам придумал.

> Они ничего не проверили.

> Они никогда ничего не проверяют.

> Теперь мы на сайте Microsoft.

> «Глобальная компания добилась повышения производительности на 40 000 часов с помощью Copilot».

> Генеральный директор поделился этим в LinkedIn.

> Ему поставили 3 000 лайков.

> Он ни разу не использовал Copilot.

> Никто из руководства не использовал.

> У нас есть исключение.

> «Стратегическая направленность требует минимального цифрового отвлечения».

> Я написал эту политику.

> Лицензии продлеваются в следующем месяце.

> Я запрашиваю расширение.

> Ещё 5 000 лицензий.

> Мы не использовали первые 4 000.

> Но в этот раз мы «будем стимулировать внедрение».

> Внедрение — это обязательное обучение.

> Обучение — это 45-минутный вебинар, который никто не смотрит.

> Но прохождение будет отслеживаться.

> Прохождение — это метрика.

> Метрики отображаются на панелях мониторинга.

> Эти показатели идут в презентации для совета директоров.

> Презентации для совета директоров помогут мне получить повышение.

> Я стану старшим вице-президентом к третьему кварталу.

> Я всё ещё не знаю, что делает Copilot.

> Но я знаю, зачем он нужен.

> Он нужен, чтобы показать, что мы «инвестируем в ИИ».

> Инвестиции означают расходы.

> Расходы означают приверженность.

> Приверженность означает, что мы серьёзно относимся к будущему.

> Будущее — это то, что я потом им скажу.

> Главное, чтобы график шёл вверх и вправо.

Источник: vk.com

Источник: ai-news.ru

ОСТАВЬТЕ СВОЙ КОММЕНТАРИЙ

Каталог бесплатных опенсорс-решений, которые можно развернуть локально и забыть о подписках

галерея

Загрузка: обход банковских систем кибермошенниками и проблемы с удалением углерода.
Загрузка: обход банковских систем кибермошенниками и проблемы с удалением углерода.
dummy-img
dummy-img
Взаимодействие человека и машины погружается под воду.
Взаимодействие человека и машины погружается под воду.
Дифференциально приватное машинное обучение в масштабе с использованием JAX-Privacy
dummy-img
Следующим узким местом в развитии ИИ станут не модели, а способность агентов мыслить сообща.
Image Not Found
Загрузка: обход банковских систем кибермошенниками и проблемы с удалением углерода.

Загрузка: обход банковских систем кибермошенниками и проблемы с удалением углерода.

Это сегодняшний выпуск The Download, нашей ежедневной новостной рассылки, которая предоставляет вам ежедневную порцию событий в мире технологий. Кибермошенники обходят системы безопасности банков с помощью незаконных инструментов, продаваемых в Telegram. В центре по отмыванию денег в Камбодже…

Апр 21, 2026
Загрузка: обход банковских систем кибермошенниками и проблемы с удалением углерода.

Загрузка: обход банковских систем кибермошенниками и проблемы с удалением углерода.

Это сегодняшний выпуск The Download, нашей ежедневной новостной рассылки, которая предоставляет вам ежедневную порцию событий в мире технологий. Кибермошенники обходят системы безопасности банков с помощью незаконных инструментов, продаваемых в Telegram. В центре по отмыванию денег в Камбодже…

Апр 21, 2026
dummy-img

Взгляд на количественную генетику глазами гена

arXiv:2502.12831v3 Тип объявления: замена-кросс Аннотация: Моделирование эволюции непрерывного признака в биологической популяции — одна из старейших проблем эволюционной биологии, которая привела к появлению количественной генетики. С недавним развитием методов GWAS стало крайне важно связать эволюцию распределения признака…

Апр 21, 2026
dummy-img

Взгляд на количественную генетику глазами гена

arXiv:2502.12831v3 Тип объявления: замена-кросс Аннотация: Моделирование эволюции непрерывного признака в биологической популяции — одна из старейших проблем эволюционной биологии, которая привела к появлению количественной генетики. С недавним развитием методов GWAS стало крайне важно связать эволюцию распределения признака…

Апр 21, 2026

Впишите свой почтовый адрес и мы будем присылать вам на почту самые свежие новости в числе самых первых