Видео

Lenny's Podcast. Хамел Хусейн и Шрея Шанкар проходят весь воркфлоу evals на реальном ИИ-ассистенте по управлению недвижимостью — смотрят трассировки, открытое и осевое кодирование ошибок, решают, когда остановиться, строят LLM-as-judge и валидируют его против человеческого суждения. Это редкий длинный разговор, действительно нацеленный на продактов и тимлидов, а не на ML-инженеров, и он покрывает тот же ритм «30 минут в неделю после настройки», который рекомендует статья.

Liam Ottley. Живая сборка голосового ИИ-агента, который звонит входящим лидам, квалифицирует их и пытается забронировать discovery-звонок — Make.com плюс голосовой провайдер с показом скрипта квалификации и логики передачи. Хорошее дополнение к почтовой стороне: тот же паттерн «обогащение, затем персонализация», другой канал, другие режимы отказа.

Greg Isenberg. Более широкий тур по текущему ИИ-стеку маркетинга — автоматизация воркфлоу, маршрутизация моделей, ИИ-видео и голосовые инструменты, создание рекламы из анализа конкурентов. Хороший способ увидеть, какие инструменты что делают в этой категории, прежде чем решать, куда поставить первые три Zap или n8n-флоу для своей команды.

Big Think. Плотная 8-минутная версия модели «четырёх сценариев» Моллика — статичный, линейный, экспоненциальный, AGI — и почему командам стоит планировать под второй или третий сценарий, а не ставить всё на любую крайность. Полезно, когда нужно, чтобы команда руководителей согласилась, к чему они реально готовятся, прежде чем писать плейбук.

Sana. Час с Молликом о том, как ИИ внутри организаций реально выглядит: почему «срезать костов» — неверная рамка, почему традиционные оргструктуры гнутся и что иначе делают «AI-native» команды. Просмотры ниже обычного порога в 100K, но это самый чистый разговор практического уровня про стратегию внедрения от исследователя, наиболее последовательно цитируемого по этой теме, и вопросы плейбука в статье ложатся почти один-в-один на его рамки.