EKATERINA SHALEL

💯 Согласна про симбиоз, у меня это оформилось в практику: модель не отвечает за меня, она расширяет пространство, в котором я могу думать и это конечно совсем другая работа но и результаты уже чаще всего радуют

Роман, спасибо, это точнее, чем я сама бы сформулировала. “Профессиональная требовательность, переведённая с ‘*не ошибаться’ на ‘быстро корректировать’*это готовое определение для нового режима работы. Заберу себе в копилку

Сергей, я не приравнивала ум к красному диплому диплом был примером формирования привычки к точности, не определением интеллекта. .И разделение на “творцов” и “пользователей” это утешительная дихотомия в моем понимании В реальности большинство творцов, которых я знаю, проходят через ту же ловушку. Нобелевские лауреаты ловят модели на ошибках с тем же торжеством, что и студенты. Разница не в классе, а в привычке

Виктор я говорю что проблема не в качестве моделей. Даже идеальная модель, которая никогда не ошибается, не спасает от когнитивного долга. Если ты всё делегируешь не важно, хорошо оно сделано или нет, ты не растёшь. Ожидание GPT-6 это возможно уже ловушка. Решение не в технологии, а в привычке думать параллельно с инструментом.

Тезис статьи не в том, что AI ошибается (он ошибается у всех, независимо от промптов) Тезис в том, как мы реагируем на ошибку. Хорошие промпты не отменяют галлюцинации, они снижают их частоту. А ловушка умных именно в реакции на ту единственную галлюцинацию, которая всё равно случится

Точный разбор не спорю
В FMCG согласна полностью, там маркетплейс дожмёт.
А в beauty и fashion чуть сложнее, свои AIслои брендов для D2C будут, это да, но пользователь не выбирает внутри одного бренда. Ему нужно сравнить например La Mer с Augustinus Bader в его контексте. Свой AI La Mer конкурента не покажет.
Это как с Booking у Marriott свой сайт, у Hilton свой, Booking не умер. Нейтральный слой живёт в “между” В beauty будет та же развилка: D2C плюс decision layer поверх

Андрей, по механике согласна полностью ,либо живой краулинг, либо фид через MCP, третьего нет. Но я бы добавила один слой.. Проблема не только в свежести данных, а в праве на них, бренды не отдадут фид маркетплейсу, маркетплейс не отдаст фид бренду. А пользователю нужно знать про остатки и того, и другого. Поэтому технически вопрос решается MCP, но политически только нейтральным слоем, которому обе стороны готовы открыть данные. Это и есть то, почему SKINBOT строится как decision layer, а не как ещё один рекомендательный движок. Без нейтральности MCP не дают

Именно этот момент когда консультант должен объяснять почему аналог лучше и есть точка где теряются и деньги и доверие. И тут SKINBOT появляется раньше консультанта, сужает выбор до того что есть в каталоге и объясняет почему именно это, тем самым консультант получает уже готового к покупке человека

Это именно так - только начало… 💯

И ещё момент который не вошёл в статью что SKINBOT не говорит какой бренд лучше , не сравнивая сами бренды . Он знает что есть в каталоге партнёра и что точно подходит клиенту из ассортимента - это не позиция. Это архитектура“