Кому интересно прочитать полный текст исследования THE SHIFT TO AGENTIC AI: EVIDENCE FROM CODEX, прилагаю файл. В нем еще много интересных фактов и цифр.

Channel
ИИ в финансах и управлении| Марина Одинова
@OdinovaFinance
On this record: Growth · Engagement · Reactions · Stars · Posts · Citations · Cite this entry
946subscribers
-2 since we began measuring on 6 August 2026
Risers and fallers across the register · movement among entries of Under 1,000.
Register entry
| Telegram ID | -1002240514405 |
|---|---|
| Type | Channel |
| Username | @OdinovaFinance |
| Created | Between 1 June 2024 and 30 September 2024— estimated from Telegram’s id allocation, not measured. How this range is calculated. |
| First recorded | 6 August 2026 |
| Last confirmed live | 14 August 2026 |
| Measurements held | 3 |
| Confirmed unchanged | 1 time, most recently 14 August 2026 |
| On Telegram | t.me/OdinovaFinance |
Growth
| Measured (UTC) | Subscribers | Change |
|---|---|---|
| 14 Aug 2026, 15:15 | 946 | -2 |
| 6 Aug 2026, 20:16 | 948 | no change |
| 6 Aug 2026, 20:05 | 948 | first reading |
Engagement
14 posts held, back to 10 July 2026 — the reader has not yet reached the start of this channel’s public history, so older posts may sit further back, unread. Read across 1 pageof Telegram’s post history, 20 posts per page.
- ERR · 30 days
- 16.6%
- avg views ÷ 946 subscribers
- Avg views / post
- 157
- 11 posts measured
- Reaction rate
- 3.44%
- reactions ÷ views · ER floor
- Posts in window
- 11
- of 14 held
ERR is average views per post over the last 30 days divided by subscribers, the definition TGStat uses, so this figure is comparable with the one you will see elsewhere. It falls structurally as a channel grows: a high ERR on a small channel and a low one on a large channel describe reach mathematics, not quality. We publish the figure and the sample it came from and pass no verdict on it.
ER is defined industry-wide as (forwards + reactions + comments) ÷ views— note the denominator is views, not subscribers. Telegram’s public web preview carries views and reactions but not forward or comment counts, so the reaction rate above is the reactions term only and is therefore a floor: the true ER for this channel is higher by an amount we have not measured and will not estimate. It is computed over the 9 of 11 measured posts that carry a reaction reading, and over those same posts' views.
| Window | Rolling 30 days · latest post in window 6 August 2026 |
|---|---|
| Posts held | 14 (10 July 2026 – 6 August 2026) |
| Views total | 1,730 |
| Reactions total | 59 |
| Forwards / comments | not exposed by the public surface — not measured, not estimated |
| Readings taken | 6 Aug 2026, 20:16 UTC |
Views are a single reading per post, taken at the time above. A post published in the last day or two is still accumulating views, which pulls the 30-day average down slightly. That is a property of the standard definition rather than a fault in it, so we keep the definition rather than “correcting” the number into something nobody can reproduce.
Precision. Telegram publishes view counts on its public widget in short form — 8.12K, 3.7M — so any reading at or above 1,000 reaches us rounded to three significant figures, and only counts below 1,000 are exact. Averages and rates derived from them are shown to the same precision rather than to the unit: a figure like 3,701,250 would assert digits nobody measured.
Reaction counts are published per emoji and rounded the same way, so a total below 1,000 is exact and a larger one is a sum that may carry a rounded component from each emoji above 1,000. Because it is a sum, it does not look rounded — read a large reaction total as three significant figures per contributing emoji rather than as the figure it prints.
Reaction mix
111 reactions across 12 posts, in 6 distinct kinds. The most used accounts for 53.2% of them.
| Reaction | Count | Share | Share, drawn |
|---|---|---|---|
| 👍 | 59 | 53.2% | |
| ❤ | 32 | 28.8% | |
| 🔥 | 15 | 13.5% | |
| 🙏 | 3 | 2.70% | |
| 🏆 | 1 | 0.901% | |
| 🤔 | 1 | 0.901% |
No sentiment is inferred, and none should be read in. This table is ordered by count and by nothing else. Emoji do not carry stable meaning across languages or communities — 🙏 is thanks in one channel and mourning in another — so we publish which ones were pressed and how often, and pass no judgement on what an audience meant by them.
Precision. Telegram publishes reaction counts per emoji and short-forms each one — 4.34K, 1.2M — so any single kind at or above 1,000 reaches us at three significant figures, and only counts below 1,000 are exact. The shares above are ratios of those figures and carry the same error. This is also why the total here can differ slightly from a reaction total printed elsewhere on the page: both are sums of the same rounded parts, taken over samples with different edges.
Coverage. Reactions were read on 12 of the 14 sampled posts in this sample. Summed by Telegram’s own count on each post — not by adding up the per-emoji breakdown above — those same posts carry 111reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.
Measured over the 14 most recent posts we hold, published 10 July 2026 to 6 August 2026, using the newest reading held for each. Telegram Stars are excluded: they are a payment, not a reaction, and they have their own section.
Telegram Stars
- Stars received
- 2
- across the posts below
- Posts paid on
- 2
- of 14 we hold a reading for · 14%
- Most on one post
- 1
- single highest reading
A paid reaction is a reader spending Telegram Stars — bought with money — on a post by @OdinovaFinance. Telegram publishes the count on the public post preview alongside ordinary reactions, and this register reads it there. It is the only figure on this site that measures money moving rather than attention.
Stars are not reactions, and the two are never added. They are rendered in the same strip on Telegram and counted in the same shape, but one is a tap and the other is a purchase. The reaction totals and the engagement rate elsewhere on this page exclude every figure in this section, and no rate here is computed against a reaction count.
This is not revenue, and we publish no currency figure. What a Star costs a reader and what it pays a channel are different numbers, Telegram takes a share we cannot observe, and the terms have changed. Converting a Star count into money would be an estimate dressed as a measurement, so the count is where we stop.
Counted over the 14 most recent posts we hold for this entry, published 10 July 2026 to 6 August 2026. Star counts above 1,000 reach us in Telegram’s short form and carry the same three-significant-figure rounding as everything else on this page.
Recent posts
Пока одни задают ИИ вопросы как поисковику, другие уже управляют ИИ-сотрудниками Наткнулась на свежее исследование OpenAI по Codex. Оно хорошо показывает, что сейчас происходит в теме применения ИИ для рабочих задач. Коротко о главном: 📌 за первые полгода 2026 года количество активных пользователей Codex выросло в пять раз. 📌 Доля тех, кто поручает ИИ задачи на 8+ часов работы, выросла с 2% до 26%. 📌 Почти треть…
Совершенно секретно 😎 Постоянно думаю, чем ещё я могу помочь вам в работе. Какую задачу разобрать? Какой инструмент показать? Что предложить по доступной цене, чтобы это можно было сразу применить и получить конкретный результат? Последние несколько недель я крутила несколько идей мини-продукта. Вариантов было много: работа с таблицами и выгрузками, повторяющиеся операции, конфиденциальность, автоматизация, разроз…
❤5
Решение проблемы **Н? Выше писала, что решение есть. На сегодняшний день оно есть у тех, кто успел. Один из сервисов, который сегодня заслуживает внимания, - Kimi AI. Это китайская нейросеть, которая быстро развивается и уже позволяет решать многие профессиональные задачи финансистов и руководителей. Я бы не рассматривала Kimi как универсальную замену ChatGPT или Claude. Но для целого ряда рабочих задач это уже по…
🙏3🔥1
🤔 Не знаете какую модель использовать? Спросите Chat GPT. 9 июля вышло масштабное обновление Chat GPT. Стало непросто выбрать какую модель и режим использовать под разные типы задач. Можно тестировать на разных и я так и рекомендую делать. Но для этого нужно время. А порой нужно срочно качественно решить какую-нибудь задачу с помощью ИИ. И тогда вам на помощь может прийти промпт: Подбери оптимальную конфигурацию Ch…
👍3
Вы уже не тот специалист, которым числитесь? Типичная рабочая неделя финансиста в 202.. году: Понедельник: попросил ИИ написать скрипт для автоматической выгрузки данных из CRM. Среда: сам сделал презентацию для совета директоров - дизайн, структура, всё. Пятница: написал письмо юристам с анализом рисков по новому контракту. Ни одна из этих задач не входит в должностную инструкцию. OpenAI в июле 2026 года опублик…
👍2🤔1
Прошел 1 Этап курса И уже есть первые результаты. Причем у каждого - свои. Сегодня проводила практику - разбор личных библиотек промптов под разные задачи. А в ДЗ помимо сборки библиотеки надо было посчитать - какие задачи и с какой экономией по времени участники обучения решают уже в процессе этого этапа обучения. Несколько результатов на скринах. Думаю, они говорят сами за себя. Второй этап - ИИ в Excel и множе…
❤6👍4
Зачем бизнесу человек, если есть ИИ Вышла еще одна моя статья на Т-Бизнес Секреты: https://secrets.tbank.ru/blogi-kompanij/sinergiya-cheloveka-i-ii/ В ней - примеры того, как к этому вопросу подходят российские компании, которые уже внедрили ИИ в свои бизнес процессы. Читайте, оставляйте свои комментарии и лайки, мне очень важна ваша поддержка 😥
👍9🏆1
ИИ может многое. Но очевидное для вас - не очевидно для него За последние 2 дня увидела этот паттерн у нескольких человек. Это ожидание, что ИИ будет мыслить и действовать как человек. И вот тут подстерегает разочарование. Не смотря на все знания мира и огромные возможности ИИ - не человек. Приведу примеры: - GPT сделал презентацию, а после скачивания человек обнаружил, что данные не редактируемы - я про диаграммы…
👍9❤1
ИИ-агрегаторы в корпоративном обучении: неожиданные ограничения У меня сейчас проходят обучение две корпоративные группы. Для одной из них долго пыталась подобрать варианты - они не хотели работать через **Н и хотели оплачивать доступ к ИИ со счета компании. И если решение первой проблемы нашла (поделюсь в ближайшее время, находка стала неожиданностью для меня самой), то с решением второй пока ничего сделать не у…
👍5❤1
Коллеги, доброго времени суток! Разрабатываю новый продукт и в связи с этим хочу попросить вас о помощи. Мне нужно провести несколько коротких интервью, чтобы лучше понять, что сейчас действительно важно, с какими сложностями сталкиваются мои клиенты и коллеги в работе, какие процессы наиболее трудоемки, какие есть проблемы связанные с применением ИИ если вы его применяете или наоборот не применяете. Встреча займё…
👍6❤2
Нейросети для налоговой оптимизации: мой модуль для Eduson Academy Заключила договор с одной из ведущих платформ онлайн-образования в России - №1 в дополнительном обучении по версии Smart Ranking, более 750 000 выпускников. Подтемы модуля: как бухгалтеру с помощью ИИ прогнозировать налоги, искать льготы, оценивать риски и готовить ответы для ФНС. Процесс оказался непростым. В этом году я прошла обучение по создани…
❤8👍2
Showing the 12 most recent of 14 posts we hold for @OdinovaFinance. View and reaction counts are the latest single reading for each post, not a live figure, and a recent post is still accumulating both. A view count marked ≈ was rounded by Telegram before we ever saw it — t.me prints views in full below 1,000 and to three significant figures above, so ≈1,200,000 means somewhere between 1,150,000 and 1,249,999. Unmarked counts are exact. Text is reproduced from the public post preview and truncated for length.
Stars beside a post are paid reactions — Telegram Stars, bought with money and spent on that post. They are a different unit from reactions and are never added to them, here or anywhere else on this page.
Citation-graph rank
Citation-graph rank — 469,127 of 1,481,217entries in the measured graph. A weighted position computed from the forward and mention edges below — republished posts weigh more than named mentions — and recomputed periodically, over the whole graph. Published only as this ordinal position, never as a score: a position is a fact, and a score printed beside one channel’s name would read as a verdict this register does not make. The two counts beneath stay separate for the same reason mentions are never summed with forwards anywhere else on this page — a named-by count costs nothing to manufacture. The top 100 by this measure, or how it is computed.
Mentions
Named by 1 registered channel — every channel on the register whose own posts have named this one, by its current username or any other username it currently holds, merged from two separately captured readings of the same fact so a namer caught by only one of them is not missed and a namer both caught is not counted twice. A username this channel has since dropped is not matched — that handle may belong to someone else now, and crediting today’s namer to yesterday’s owner would misattribute it.
Named by
Channels on the register whose posts name this channel's handle.
A mention is a weaker signal than a forward and is counted separately for that reason — naming a channel is not republishing it, and a handle in a post body is easy to place deliberately. The post counts beside each row below are distinct posts in which the handle appeared, from posts we have read on both sides — the “Named by N registered channels” figure above is a different count, of distinct NAMING CHANNELS rather than posts, and is not the sum of the rows under it.
Cite this entry
A live page changes as we take new readings, so a citation should name the measurement it is based on, not just the URL. The line below cites the subscriber count as measured 14 August 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.
“ИИ в финансах и управлении| Марина Одинова” (@OdinovaFinance), 946 subscribers as measured 14 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/OdinovaFinance.
Full measurement history, CC BY 4.0. Every reading this register holds for this entry, not just the latest one, as a dated, downloadable record: CSV · JSON. Free to use with attribution to tgregister.com. Each file carries its own generation timestamp, which is the figure to cite for exactly when the data was retrieved.