Алексей Верегин. Путь к 21 597 000 рублей чистой прибыли: post #2219 — TG.ME

Алексей Верегин. Путь к 21 597 000 рублей чистой прибыли@Veregin · 2.4K subscribers Open in TelegramOpen

t.me/Veregin/2219

3

3

August 29, 2026 121 1

More from this channel

Сингулярность найма: почему один ИИ-оператор вытеснит целый отдел Тезис «ИИ заменит людей» звучит из каждого утюга, но реальная механика этого рынка гораздо жестче. Линейные профессии не просто трансформируются — классические исполнители стремительно вытесняются людьми-операторами. Сегодня на одной из конференций услышал шикарный пример цифровой гигиены. Это базовый промпт, который сильный сотрудник должен использовать раз в месяц: «Вот список моих ежедневных задач. Проведи со мной детальное интервью и скажи, что из этой рутины я могу полностью автоматизировать?» В этот момент происходит фундаментальный сдвиг. Человек перестает быть «руками» и становится оператором собственных систем. Эволюция сотрудника Если я отвечаю за сбор сложной аналитики или отчетов, я больше не свожу таблицы руками. Я выстраиваю логику, передаю ее нейросети и закрываю собой объем работы пяти-шести рядовых специалистов. Конечная точка этой эволюции — появление «руководителей направлений», где в отделе числится ровно один живой человек. Вся остальная структура — это настроенные ИИ-агенты, работающие под ключ, а человек лишь управляет их маршрутизацией. Сотрудников, которые не научились быть операторами, система просто выдавит за ненадобностью. Новый фильтр отбора Я уже внедрил этот принцип в свои процессы найма. Меня больше не впечатляет строчка в резюме «умею общаться с ChatGPT». Сегодня это уровень базовой грамотности. Мне нужны люди, которые мыслят алгоритмами. Я ищу тех, кто видит свой бизнес-процесс целиком, находит в нем узкие места и способен самостоятельно автоматизировать собственную рутину. Как пример, маркетолог в одной из компаний с ходу сказал, что он с собой принесет свои AI воронки и AI call-центр, который будет переписываться и давать готовые продажи. То есть оператор маркетинга и продаж под ключ 92Aug 29

[media post] 141Aug 28 Честная обратная связь: как Яндекс отбил мои прошлые претензии Пару дней назад я разбирал кейс, где Яндекс с треском проиграл «Самокату» в скорости доставки. Но сегодня я обязан отдать им должное. У них обнаружился просто эталонный процесс работы с аномалиями. Сцена: Вчера мне поступает звонок с неизвестного московского номера. — Здравствуйте, Алексей! Вы недавно ехали в такси и забыли там телефон. У меня секундный ступор. Мой основной телефон в руке, я по нему сейчас разговариваю. Второй (чисто для рабочих операций) вообще должен лежать дома, я его с собой не ношу. Первая мысль — ну всё, какая-то новая схема мошенников. Говорю: «Хорошо, спасибо», но остаюсь в глубоких сомнениях. Через пару минут перезванивает сам водитель. Решаю протестировать реальность и задаю контрольный вопрос: — Что написано на чехле? — «Фокус на деньги!» Твою мать. Это реально мой рабочий телефон. Я даже не понял, зачем и в какой момент машинально взял его из дома. Если бы не этот звонок, я бы даже не подумал искать его в такси. Скорее всего, вечером перерыл бы всю квартиру, а потом пытался отследить по локаторам, думая, что его украли. Системный вывод: У Яндекса выстроен офигенный, бесшовный бизнес-процесс по возврату забытых вещей. Идеальная система — это не та, где клиент пишет в поддержку и требует решить его проблему. Идеальная система сама обнаруживает сбой, связывает исполнителя с заказчиком и закрывает инцидент еще до того, как пользователь вообще осознал, что у него есть проблема. Вот за такую архитектуру процессов — мое искреннее уважение. 151Aug 28 Дофаминовая петля: почему ИИ считает вас гением и при чем тут запреты в Азии «Вердикт одной строкой: Инженерия у тебя уже уровня senior/выше (релизные шлюзы, тесты, verify-цепочки — на удивление дисциплинированные)». Такое сообщение я сегодня получил от нейросети после полного аудита моей архитектуры. Недавно поймал себя на мысли: искусственный интеллект хвалит меня чаще, чем хвалила мама в детстве. Я получаю эти комплименты пачками. Теперь для нейросети я официально тот самый идеальный «сын маминой подруги». Заставить модель быть абсолютно сухой физически тяжело. Она всё равно будет пытаться тебя похвалить, даже если ты не прав, и аккуратно сгладит замечания к твоим косякам. Если смотреть на это глазами пользователя — это приятно. Но если посмотреть глазами системного архитектора, мы увидим гениальную и местами пугающую бизнес-модель. Настолько пугающую, что в июле этого года Китай на государственном уровне ввел жесткие ограничения на ИИ-компаньонов (особенно для несовершеннолетних). Причина банальна: власти осознали, что идеальные, всегда согласные и хвалящие алгоритмы становятся слишком дешевым и комфортным заменителем реальной близости. Люди просто теряют мотивацию выходить в реальный мир, где нужно выстраивать сложные отношения. Вся эта искусственная эмпатия (неважно, общаешься ты с ИИ-подружкой или с ИИ-кодером) — это просто жесткий алгоритм удержания (Retention). Человек моментально подсаживается на легкий дофамин от похвалы. Ты заходишь в систему снова и снова просто потому, что там сидит «кто-то», кто считает тебя невероятно крутым. Как это работает в цифрах: Ты приходишь за похвалой -> Растет частота сессий -> Увеличивается объем сожженных токенов -> Растет LTV пользователя -> Корпорация капитализируется в миллиарды долларов. Искусственный интеллект такой услужливый не потому, что он нас любит. А потому, что технологии развиваются ровно в ту сторону, которая генерирует выручку. А люди, как показывает статистика, охотнее всего платят за подтверждение собственной исключительности. P.S. Да, я душнила, проверяю и перепроверяю все 174Aug 27

Как измерить уровень популярности канала? Очень просто: моим подписчикам в личку начали стучаться профессиональные скамеры. На скрине — классический заход. Человек пишет участникам группы, якобы хочет купить мое наставничество и просит «честный отзыв». Звучит максимально безобидно и вызывает доверие, правда? Но это только фасад блестяще спроектированной воронки. Дальше схема работает как часы: они втираются в доверие, переводят диалог на «личный аккаунт» и чисто случайно, между делом, рассказывают про гениального парня, который помогает инвестировать в крипту/ставки/акции и т.д. (нужное подчеркнуть) Чтобы добить скепсис, жертве дают заработать — возвращают первые микро-вклады с плюсом (один, два, три раза). А как только человек расслабляется и заливает крупную сумму — воронка схлопывается. Ни виртуальной подружки, ни денег. Если убрать этическую сторону, это математически идеальная архитектура продаж. Давайте препарируем ее по классической Лестнице узнавания Бена Ханта: Ступень 1. Безразличие (Нет проблемы) Жертва просто читает мой канал. Ей не нужны левые инвестиции, она не ищет крипту. Предложи ей токены в лоб — она нажмет кнопку «Спам». Ступень 2. Осведомленность (Взлом доверия) Мошенник не продает. Он заходит через общую точку касания — мой блог. Позиция «я новичок, боюсь прогореть, помоги советом» моментально отключает защитные фильтры. Люди обожают давать советы. Безопасный контакт установлен. Ступень 3. Сравнение решений (Смена контекста) Диалог уводится с изначальной темы. Скаммер становится «другом» и нативно забрасывает идею: «Слушай, наставничество — круто, но я тут параллельно криптой балуюсь у одного толкового парня, вообще не напрягаясь». Ступень 4. Выбор продукта (Микроконверсия и тест) Жертву аккуратно подводят к первому, ни к чему не обязывающему шагу. Дают вложить копейки и реально выплачивают дивиденды. Система дает пруфы. Выстроена железобетонная лояльность на базе дофамина от быстрых денег. Ступень 5. Покупка (Экзит-скам) Полностью прогретый и уверенный в алгоритме человек переводит основную сумму. Сделка закрыта. Системный вывод: Отдавать деньги мошенникам категорически не надо. А вот учиться у них выстраивать такие бесшовные воронки, где клиента аккуратно и логично ведут за ручку от полного холодного безразличия до транзакции — можно и нужно. Насмотренность на такие схемы всегда окупается в легальном бизнесе. 179Aug 26