ШІ історії

Meta купує Manus за $2 млрд. І тут не стільки сума з дев’ятьма нулями дивує, яку Meta вже звикла викидати на вітер, а те, що багато хто називає Manus обгорткою.Але насправді, це зовсім не образа, а більше визнання. Бо з одного боку є моделі, які стають схожими одна на одну. Хтось швидше, хтось дешевше, хтось з довшим контекстом. Але з іншого боку бізнесу потрібна не ще одна розумніша модель, а потрібно зроби роботу і не загубитись на пів дорозі.Тому ось ця обгортка, яку створив Manus, і є справжнім продуктом. Там є і контекст, і памʼять, і вміння працювати з інструментами, права доступу, інтеграції. Тобто все те, що перетворює звичайний AI-чат на систему виконання задач.Тому угода виглядає як ставка на продукт і експертизу, яку Manus здобув за останній рік. І я думаю, що вже ближче до кінця року ми побачимо, як Meta переосмислить свою Ads-платформу або ж зробить щось нове.Тренд 2026 - Agentic Harness - коли двигун (модель) будуть ставити на авто (будувати обгортку).ші історії | youtube | монобаза

Зараз весь твітер репостить Андрея Карпати.В чому суть? Програмування стрімко змінюється, і з’явився новий рівень абстракції. Він включає не лише код, а й агентів, контекст, пам’ять, інструменти, інтеграції з IDE, MCP, плагіни. І все це без нормальної інструкції, як зібрати докупи, особливо коли кожен елемент постійно змінюється, а роботу потрібно робити.І дійсно, у зв’язці, про яку пише Карпати, реально отримати буст продуктивності. Я не думаю, що це буде х10, але 20–40% звучить правдоподібно. На старті команди часто навіть просідають, бо треба налаштувати, звикнути, перебудувати процеси.Але не потрібно забувати про заміри. Навіть якщо ви трішки користуєтесь AI, будь-які прирости в продуктивності лишаються суб’єктивними.І найважливіше, як завжди, людський фактор. Якщо команда не хоче впроваджувати AI і шукає аргументи “чому не працює”, замість “як зробити, щоб працювало”, це майже гарантований сетап ту фейл.Тому, як каже Андрей: закочуємо рукава, щоб не відставати 💪ші історії | youtube | монобаза

Так, Nano Banana стало відкриттям, а GPT-5 не виправдав очікувань.Але я хочу поділитись тим, де AI забрав у мене роботу:🌀Генерую прев’ю для відео в парі з Krea та Banana🌀ChatGPT — основний AI-асистент: від перевірки текстів до розбору медичних питань та вирішення побутових питань. Це вже стало частиною звички. І UX там класний🌀Gemini — більше як хороша альтернативна🌀Ентерпрайз-підписка на ChatGPT та всі інтеграції з даними компанії — це мій буст на роботі🌀Нарешті моя медицина в одному місці — Whoop молодці🌀Відео з аватарами роблю рідко, бо вимагає все ще ручної обробки🌀Переклади відео віддаю в ElevenLabs🌀Для пошуку в інтернеті віддаю задачі Perplexity та AI Mode від GoogleЯ ось порахував, що на першому скріні телефону з 99 іконок 13 — це суто AI. Ну і ще з десяток, які докрутили AI у себе.Власного агента поки не маю, але сподіваюсь, цього року я ще більше зможу делегувати AI. А ще хочу робота.Дякую вам, що стали частиною спільноти! Всіх обіймаю! Бережіть себе!ші історії | youtube | монобаза

Gartner випустили перший Magic Quadrant для AI Application Development Platforms, і Google у лідерах.Чому Google?- Найвища Ability to Execute- Ставка на керовану end-to-end платформу для AI рішень- Можливість будувати складні агентивні сценарії- Широкий вибір моделей- Передбачувана вартість під час масштабуванняЗвісно Microsoft та AWS теж як платформи для AI рішень сюди потрапили і в топі.І взагалі мені здається, що різниця цього квадранту над таким самим два роки тому, це приставка «AI».Це все веде до того, що ринок рухається від “хто зробив найрозумнішу модель” до “хто дає операційну платформу, щоб AI та агенти стабільно жили в продакшені з контролем ризиків і вартості”.І мені трохи дивно, чому OpenAI сюди потрапив. Вони ж позиціонуються як постачальник моделей/API, а не як платформа розробки AI-рішень зі своїм governance, інтеграціями даних, розгортанням, моніторингом і контролем. Тобто зі всього переліку, що мають інші, OpenAI хіба має свій Enterprise оффер.ші історії | youtube | монобаза