Антон Ботвин | ИИ для бизнеса

Американцы хотят забрать половину бизнеса у ИИ-компаний 69% американских работников поддерживают идею принудительно забрать 50% акций всех ИИ-компаний и передать их в государственный фонд благосостояния.

Логика людская простая: волна увольнений в ИТ-сфере нарастает, люди боятся остаться без работы и требуют делиться прибылью от автоматизации.

Американцы, которые всегда топили за свободный рынок и капитализм, внезапно одобряют жесткие социалистические меры. Когда ИИ угрожает твоей личной зарплате, принципы свободного рынка быстро отходят на второй план. Люди хотят, чтобы доходы от акций ИИ-гигантов распределялись напрямую гражданам. Похоже, мы приближаемся к моменту, когда ИИ-компаниям придется платить огромный налог просто за то, что они делают мир эффективнее и лишают людей привычной работы. Ну или выключить всё электричество, чтобы убить ИИ и вернуться на пару шагов назад и снова делать всё руками.

Разработчики объявили войну ИИ-текстам На Хакер Ньюс завирусилась тема с предложением добавить специальную пометку для всех статей, которые написаны с помощью ИИ. Пост быстро набрал сотни голосов и вызвал бурную дискуссию в ИТ-сообществе. Суть проблемы в том, что интернет стремительно заполняется серым и безжизненным ИИ-шлаком, который внешне выглядит экспертно, но не несет никакой ценности.  Главные мысли из обсуждения: 🔹 Усталость от копипасты. Читатели хотят тратить свое время на живой опыт и мысли реальных людей, а не на пережеванные алгоритмами чужие тексты. 🔹 Необходимость фильтрации. Специальная плашка позволит пользователям в один клик скрывать из ленты все, что сгенерировано машиной. 🔹 Сложность контроля. Главный аргумент против - до сих пор нет надежных детекторов, которые со 100% точностью отличают хороший человеческий текст от качественной генерации. Ценность живого авторского мнения сейчас растет именно потому, что сгенерировать гладкий, но пустой текст теперь может любой желающий. Тоже самое и с видео контентом, его стало очень много и я уже с трудом отличаю генеренку от авторского контента. P.S. Фото и текст в этом посте сгенерированы ИИ

Домработница на удаленке: как нас обманывают создатели домашних роботов Компания Вив Роботикс открыла предзаказы на домашнего робота Исаак-1 за 450 долларов в месяц. Он должен заправлять кровать, собирать грязные вещи и раскладывать игрушки. Но техногиков взбесила одна строчка на сайте: в сложных ситуациях робот использует удаленный контроль человека. То есть перед нами не революционный ИИ, а обычная веб-камера на колесиках. Любая сложная задача перекидывается на живого оператора из другой страны. И ладно бы обман, но теперь посторонний человек будет круглосуточно смотреть на твой дом через камеры робота. Мы ждали восстания машин и железных дворецких, а получили дешевый ручной труд из развивающихся стран, упакованный в красивый пластиковый корпус.

1950: Компьютер поместится в комнате. 1975: Компьютер поместится на вашем столе. 2010: Компьютер поместится в вашем кармане. 2030: Компьютер поместится в вашем мозгу. 2040: Вы - компьютер. 2050: Компьютер - это вы.

Сижу и смотрю футбол! И мне шутку присылают. Мне очень смешно, решил с вами поделиться. Наши люди умеют находить юмор везде!

ИИ обесценил разработку. Почему твой продукт за вечер ничего не стоит Запустить ИТ-продукт сегодня стало элементарно: обычный студент может собрать рабочий прототип сервиса буквально за вечер с помощью ИИ. Но масштабировать этот бизнес по-прежнему чертовски тяжело. Удержание клиентов, юнит-экономика, выстраивание процессов и доверие аудитории - все это по-прежнему требует реального времени, людей и глубокой экспертизы. ИИ не умеет автоматически масштабировать доверие пользователей к твоему бренду. Логика простая: 🔹 Строить продукты стало проще, но выигрывать конкуренцию - намного сложнее. 🔹 Соревноваться теперь приходится не бюджетами или размером штата, а скоростью твоего мышления и качеством управленческих решений. Можно искренне радоваться тому, что первую версию продукта теперь можно собрать за один вечер. А можно посмотреть по сторонам и осознать неприятную правду: сегодня такой же вечерний стартап собирает каждый второй твой конкурент. Порог входа в разработку упал до нуля. Но порог выживания бизнеса на рынке вырос как никогда.

P.S. Самое забавное, что инвесторы тоже начали это понимать. Красивые презентации и быстро собранные на коленке прототипы с ИИ внутри больше никого не впечатляют. Все сразу смотрят на реальные продажи и удержание пользователей. Эра легких денег на проверку гипотез официально закончилась.

Главная опасность для руководителя сегодня - выпадение из повестки Опасная штука сейчас - это не отсутствие технических знаний, а банальное выпадение из технологической повестки. Инструменты меняются каждые три-четыре месяца. То, что отлично работало в январе, в июне - уже устаревший хлам.  Если ты руководитель, который последний раз разбирался в ИИ-сервисах полтора года назад, ты принимаешь решения на основе устаревшей информации. И даже не догадываешься об этом. Логика простая: 🔹 Тебе не нужно самому писать код и запускать ИИ-поиск по базам документов (RAG) на серверах. 🔹 Но ты обязан понимать, как устроена эта технология, когда она необходима, а когда это просто пустая трата ресурсов. или 🔹 Тебе не нужно самому собирать цепочки из ИИ-агентов и прописывать логику их взаимодействия.  🔹 Но ты должен понимать, почему один универсальный бот работает хуже, чем сетка из пяти узкоспециализированных агентов, и сколько серверов им для этого нужно. Только так, когда к тебе придет подрядчик с коммерческим предложением на 1 млн. рублей, ты сможешь отличить реальное решение задачи от дорогого цирка.

Управленец без понимания актуальных ИИ-инструментов превращается в идеальную мишень для развода на деньги. Мне тут попались ребята, которые пирамидальными способами продают ИИ инструменты, а по факту и близко от ИИ там ничего нет.

Очень важно сейчас включать голову и понимать, за что ты платишь деньги. Под хайповый ИИ заворачивают супер не эффективные истории.

Суперкомпьютер ИИ в твоем гараже Пока вся ИИ-индустрия бьется о нехватку электричества, Тесла придумала гениальный обходной маневр. OpenAI собирается потратить полтриллиона долларов на мега-проект «Старгейт» и годами ждать розетку. Маск просто задействует инфраструктуру, которая уже готова. Стратегия Теслы разворачивается в два этапа: 1️⃣ Проект «Мегапод». Компания тихо подала заявку на этот бренд. Речь идет о модульных блоках ИИ-вычислений, которые будут ставить на существующих зарядных станциях «Суперчарджер». Земля уже оформлена, а розетки на 7 гигаватт согласованы и работают. Никакого ожидания - просто привозишь контейнеры с чипами Нвидиа и подключаешь к сети. 2️⃣ Распределенная сеть из электромобилей. Средняя Тесла простаивает 95% времени. При этом в каждой машине стоит мощный ИИ-процессор для автопилота. Идея в том, чтобы объединить миллионы припаркованных машин в единый децентрализованный суперкомпьютер. Математика простая: если подключить 100 миллионов автомобилей, получится сеть на 100 гигаватт мощности. Это затмит все дата-центры на планете вместе взятые. Причем за недвижимость, процессоры и охлаждение уже заплатили сами покупатели машин. Электрокар стоит ночью в гараже на зарядке и сдает свободные мощности процессора в аренду. Взамен владелец получает пассивный доход, бесплатную зарядку или скидку на полный автопилот. P.S. Самое красивое в этой схеме - перекладывание капитальных затрат на клиентов. Пока инвесторы ломают голову, где взять сотни миллиардов, фанаты Маска сами покупают ему вычислительные мощности, оплачивают их доставку и электричество в своем гараже. Красивый ход.

Чего мы боимся в ИИ: страхи в России и США Вышла интересная инфографика о том, как воспринимают технологии у нас и в Штатах. Если отбросить политкорректность, то люди на обоих полушариях боятся одного и того же - деградации. Вот главные цифры: 🔹 Утрата самостоятельности. 78% россиян и 82% американцев беспокоит, что из-за ИИ человечество разучится думать и делать что-либо своими руками. В этом плане мы едины: перспектива превратиться в ленивых потребителей пугает всех одинаково. Но когда речь заходит о конкретных сферах применения, наши соотечественники проводят четкую границу: 🔹 Полное доверие рутине. ИИ готовы отдать прогнозирование погоды (61% за большую роль), поиск мошенников при выплате пособий (58%) и разработку лекарств (48%). То есть математику, контроль и анализ данных мы делегируем охотно. 🔹 Табу на управление. 59% россиян категорически против участия ИИ в управлении государством. Еще 38% против его участия в отборе присяжных. Логика простая: алгоритмам можно доверить рутинные расчеты и поиск аномалий. Но решать судьбу человека и управлять обществом должны только живые люди. Побеждает здоровый прагматизм. Нам нужен удобный инструмент для работы, а не цифровой надзиратель или электронный правитель. P.S. На самом деле, страх разучиться делать вещи самостоятельно вполне оправдан. Я сам замечаю, что без подсказок языковых моделей уже лень писать даже простые тексты или считать элементарные формулы. Мы меняем свои навыки на скорость, и этот процесс уже не остановить. Главное - не разучиться думать в процессе этой автоматизации.

Роль лидера: почему визионеры больше не нужны Тема навеяна последними консультациями бизнеса по внедрению ИИ. Раньше сильный руководитель работал на уровне чистой стратегии. Рисовал красивые схемы, думал о глобальном и делегировал все детали вниз. И эта схема отлично работала годами. Теперь этого мало. Если ты не умеешь сам настраивать бизнес-процессы с помощью ИИ, у тебя проблемы. Чистое визионерство вышло из моды. Логика простая: человек, который сегодня не готов лезть руками в операционку, моментально теряет компетентность.  Прямо сейчас, а не когда-то в будущем. И это касается не только технических специалистов. Это проблема финансовых директоров, маркетологов, гендиректоров и вообще любых управленцев.  Современный лидер мыслит системами, но при этом способен спуститься на самый мелкий участок работы. Разобраться, как там все устроено, лично внедрить туда ИИ-решения и только потом масштабировать это на всю компанию. Если раньше руководитель разработки мог не знать, как настраивается база данных, то теперь он обязан понимать каждый критический процесс. Не для того, чтобы самому писать код, а чтобы точно видеть, что можно автоматизировать и где находится узкое место. Тот, кто сидит на верхнем уровне и отказывается спускаться на землю, уже безнадежно отстал. Даже если пока этого не понимает.

P.S. Самое сложное для топ-менеджеров старой закалки - это побороть собственное эго и сесть разбираться в промптах и автоматизациях. Проще нанять дорогого консультанта, который нарисует красивую презентацию, но реального выхлопа для бизнеса это уже не принесет. Проверено на собственном опыте…

Три новые профессии в ИИ Все постоянно спрашивают, какие специалисты будут востребованы в будущем. Забудьте про абстрактных «аналитиков данных». На рынке формируются конкретные роли, о которых год назад никто не думал. Вот три профессии, за которые скоро начнется главная война работодателей: 1️⃣ ИИ-разработчик (AI Engineer). Это не те, кто обучает базовые модели. Разработчик берет готовые LLM и собирает из них продукт: настраивает RAG-системы, собирает агентов и делает интеграции. Год назад их называли фуллстеками, которые немного шарят в ИИ. Сегодня за них идет жесткая конкуренция на рынке. 2️⃣ ИИ-девопс (AI Ops). Компании массово выкатывают агентов в продакшн, а в два часа ночи модель начинает нести дичь, и выясняется, что чинить это некому. ИИ-девопс - это классический DevOps, умеющий работать с недетерминированными системами, где на один и тот же запрос модель каждый раз отвечает по-разному. 3️⃣ ИИ-тестировщик (AI QA). Главная боль индустрии. Тестировать поведение ИИ-агентов обычными юнит-тестами не получится, привычный инструментарий тут бесполезен. Нужно проверять стабильность ответов, безопасность промптов и соответствие бизнес-логике. Вакансии висят месяцами - обычные тестировщики с этим не справляются. Рынок меняется слишком быстро. Побеждает не тот, кто обучает модели, а тот, кто умеет их контролировать и встраивать в бизнес. И не просто встраивается ИИ в бизнес, а приносит реальный результат, который можно оцифровать в виде денег или сокращения временных затрат.

Сэм Альтман опять вангует По его мнению, сейчас идеальный момент обогнать старых гигантов, которые не успевают внедрять ИИ. Будь Альтману сейчас 22 года, он чувствовал бы себя самым счастливым парнем в истории. Пару интересных цифр для понимания вопроса: В Китае вовсю идет бум соло-компаний («ИП» из одного человека и сетки ботов). Вот сухие цифры: 🔹 Рынок таких «ботоводов» растет на 40% ежегодно. 🔹 Новых соло-бизнесов появляется около 2 миллионов в год. 🔹 Сейчас они конкурируют со старыми командами из 5-10 человек. Но идея о том, что такой стартап может вырасти в игрока корпоративного уровня и бодаться с гигантами, - новая. И вполне реальная. Раньше для масштабирования из гаража приходилось нанимать сотни людей и строить сложные иерархии. Теперь правила игры меняются. Масштабирование пойдет не за счет найма, а за счет расширения инфраструктуры ботов. Люди нужны только для оригинальных идей и контроля. Рутина, код, аналитика и сборка - на ботах. Окно возможностей открыто прямо сейчас. P.S. На самом деле, управлять сеткой из 50 послушных ИИ-агентов куда проще, чем командой из 10 капризных разработчиков. Боты не просят прибавки, не выгорают по пятницам и не уходят к конкурентам посреди спринта. Мы в своих проектах уже медленно движемся в эту сторону. 😁

Россия и ИИ-гонка Часто слышу мнение, что РФ слила гонку за ИИ, потому что старцы сверху не считают технологию важной. Это так, но не так. Сбер, Яндекс, МТС вливают в разработки миллиарды. Но есть ряд весомых причин, почему всё идет через одно место… В лоб эту историю не выиграть. И вот почему: 1️⃣ Бюджеты. Обучение современной модели стоит около 100 млн долларов за цикл. Но ИИ развивается экспоненциально. Модель следующего поколения потребует уже 10 млрд долларов за один цикл. Страна, претендующая на лидерство, должна вложить около 1 трлн долларов в инфраструктуру в ближайшие годы. Это масштаб советского Бурана. 2️⃣ Энергия. Один цикл обучения будущей супермодели сожрет столько же электричества, сколько Эстония или Словения потребляют за целый год. Только в США потребление дата-центров вырастет до 150 ГВт к 2028 году. ИИ банально сожрет розетку. Идея Маска отправить ИИ на орбиту и там потреблять энергию солнца не так и плоха. 3️⃣ Железо. Бот в телеграме - это не ИИ, а лишь верхушка айсберга. Под ней скрыта война за передел мира. США и Китай крутят рынком как хотят, а нас пытаются отрезать от технологий ради цифровой колонизации. Легально купить топ-процессоры на 2 нм у TSMC сейчас невозможно. На территории РФ ожидается 65 нм не ранее 2028 года. Что делать? Пытаться порвать пупок в одиночку бессмысленно. Наш рынок в 147 млн человек никогда не окупит такие сложные технологии.  Единственный выход - объединяться с другими странами в честные консорциумы, чтобы балансировать интересы. Но это требует колоссальной политической воли и умных людей на ключевых местах, а не лояльных исполнителей, отрабатывающих повестку. Есть еще у меня одна гипотеза - это мирный атом. Мы, как страна, можем стать поставщиками энергии. В каком-то обозримом будущем, энергия будет более важна, чем 2 нм. И ребята на верху это точно знают, сами видите, что из-за углеводородов устраивают. В общем, ничего нового. Нам предстоит очередной подвиг. Справимся!

Amazon ввел KPI на использование ИИ. Задача - 80% разработчиков должны использовать технологию каждую неделю. Внутри компании сделали лидерборды по токенам, а менеджеры начали видеть, кто сколько тратит. Официально заявили: на оценку работы это не влияет. Естественно, начался абсурд. Разработчики стали накручивать метрики на мусорных задачах, просто чтобы висеть в топе. Внутри это назвали tokenmaxxing - соревнованием, кто больше токенов сожрет за неделю. Обычное читерство в корпоративной обертке. Amazon в итоге тихо закрыл командную статистику. Поняли, что получилось не совсем то. Самое смешное, что похожая история сейчас происходит у половины стартапов, просто без официальных таблиц. Фаундер кидает в чат команду «используйте ИИ». Команда начинает использовать. Основатель видит активность в логах и доволен. Толку от этого ноль. Никто не анализирует, стали ли задачи закрываться быстрее и лучше. Люди просто научились выглядеть продвинутыми в отчетах. Измерять внедрение искусственного интеллекта количеством запросов - это как оценивать качество кода по числу написанных строк. Если хотите понять, работает ли технология в вашей команде, смотрите исключительно на результат: 🔹 Задачи стали закрываться быстрее? 🔹 Итераций до запуска в продакшн стало меньше? 🔹 Ошибок стало меньше? 🔹 И главное, есть ли от внедрения финансовый результат? Если не можете это измерить цифрами - просто поговорите с людьми напрямую. Им это реально помогает или они делают это для галочки? Спросить точные размеры листа А4 у нейросети - это не бизнес процесс!

В тему к предидущему посту: Убер увольняет каждого четвертого эйчара. Убер в США сократил 23% сотрудников отделов кадров и подбора персонала. Это уже становится устойчивым трендом - совсем недавно писал о похожем кейсе. Под увольнение попали рекрутеры и специалисты по найму. В масштабах компании это немного - меньше 1% от общего штата в 34 000 человек, но тенденция показательна.

Официально Убер объясняет решение желанием упростить структуру управления и убрать дублирующие функции.

Корпоративные отчеты стыдливо умалчивают о роли искусственного интеллекта в этой истории. Якобы сокращения с ИИ напрямую не связаны. Разумеется, официально об этом никто не скажет, чтобы не злить профсоюзы. Но когда всю первичную работу по отбору резюме и оценке кандидатов забирают автоматические скрипты - держать огромный штат рекрутеров больше нет смысла. Мир меняется 😁

Конец должностей и эпоха оценки по навыкам Есть одна штука, которая зацепила меня, а именно, как меняется рынок труда под давлением ИИ. Это переход на систему оценки по навыкам, а не должностям. Если по-простому - это когда раскладываешь сотрудников не по должностным обязанностям, а по конкретным умениям. Я попробовал ради эксперимента разложить на базовые навыки четыре популярные роли: маркетолога, специалиста по развитию бизнеса, руководителя продукта и кадровика. И обнаружил интересное. Из шести ключевых компетенций у них три-четыре совпадают полностью. Судите сами: 🔹 Коммуникация и переговоры. 🔹 Аналитика данных. 🔹 Исследование потребностей аудитории. 🔹 Управление проектами. Пересечений в реальности гораздо больше, чем различий. Раньше переход из маркетинга в продукт или из кадров в развитие бизнеса считался полной сменой профессии и требовал годов переобучения. По факту же человеку банально не хватало всего одного-двух специфических навыков. И вот тут происходит магия. Эти недостающие навыки сейчас спокойно закрывает ИИшка. Нужно быстро погрузиться в управление технологическим продуктом или настроить базовую аналитику? ИИшка подсветит пробелы, напишет рабочий код и проведет за руку по процессам. Люди получили такую гибкость, которой никогда не было в истории. Границы между профессиями стираются. Но парадокс в том, что компании до сих пор нанимают по древним инструкциям. Основатели бизнеса, ваши должностные требования устареют уже через год. Перестаньте искать людей по жестким названиям должностей. Ищите человека с правильным, сильным набором базовых компетенций и умением думать. С остальным он разберется сам, используя правильные инструменты. P.S. Нанимай тех, кто не боится заходить на чужую территорию. Маркетологи, пишущие код с ИИшкой, или продуктологи, собирающие графику. Это не универсальные солдаты, это просто люди с обновленной операционной системой в голове. 😁

В стартапах новый тренд — на рабочих столах устанавливают микрофоны, чтобы шептать команды ИИ-агентам.  Таким образом можно быстрее и более естественно вайбкодить.  Поскольку большинство современных стартапов работают в формате open space (открытых пространств), тренд рождает новые правила офисного этикета: 🔹Офисный шепот. Чтобы не мешать коллегам и сохранять конфиденциальность, сотрудники учатся говорить очень тихо.  🔹Потребность в шумоподавлении. Компании все чаще закупают направленные микрофоны (которые «слышат» только того, кто сидит прямо перед ними) и софт для фильтрации окружающего гула. О новый мир…

Сантехники и электрики обыгрывают юристов и экономистов Времена, когда для получения высокооплачиваемой работы нужно было оканчивать вуз, прошли - нейросети дают супер быстрый вход в профессии, где для работы нужен только компьютер. Сейчас молодым людям стоит выбирать рабочие специальности. Логика простая: зарплаты квалифицированных рабочих растут с бешеной скоростью. Сейчас бедность грозит именно офисному планктону, а не тем, кто работает на заводах. Зарплаты инженеров и механиков вовсю конкурируют с офисными: за последние несколько лет ЗП сварщиков выросла на 70%, электриков на 55%, плиточников на 50%. Тут наверняка есть еще сезонность связанная со стройкой, но цифры показательны. ТОПовый сварщик уже зарабатывает больше обычного ТОП менеджера. Пока все ломились в менеджеры и маркетологи, мир изменился. Работать руками снова выгодно. 😁 P.S. Фото исключительно для привлечения внимания.

80% работников пострадают от ИИ Эту цифру растащили по всем каналам, и народ решил, что пора паковать чемоданы. Но если разобрать эти данные. Там вообще про другое. Главное понятие здесь - уровень воздействия ИИ на вашу работу. Речь не о том, что вас уволят. Речь о том, что искусственный интеллект может взять на себя часть ваших ежедневных задач. И тут кроется красивый парадокс: чем больше задач может ускорить технология, тем лучше для вас. У хорошего консультанта в работе штук восемь разных дел. ИИшка забирает две-три рутинных задачи. Консультант перестает тратить время на сборку таблиц и оформление документов. Он переключается на то, что реально двигает результат - на стратегию и живые переговоры. В итоге его ценность растет, зарплата растет. Экономисты называют это эффектом уплотнительного кольца. По аналогии с катастрофой Челленджера - там одна мелкая деталь сломалась, и рухнуло все. В нашем случае наоборот: убираешь слабое звено в виде рутины, и вся цепочка твоей работы становится в разы мощнее. Но есть и другая сторона. Дальнобойщик. У него ровно одна задача - довезти машину из точки А в точку Б. Когда ИИ полностью освоит этот трек, работа водителя не изменится и не обрастет новыми навыками. Она просто исчезнет. Беспилотные грузовики уже проехали 100 тысячи километров без водителей и аварий. Это происходит прямо сейчас, а не через пять лет. А вот почему крупный бизнес вложит в автопилоты любые деньги. Логика простая:  1️⃣ Когда автоматизируешь одну задачу из двадцати у офисного сотрудника - ты экономишь 5% зарплатного фонда.  2️⃣ А когда автоматизируешь одну задачу из одной у водителя - ты убираешь всю позицию целиком. Минус налоги, минус страховки, минус человеческий фактор. Математика простая - стимул огромный. P.S. Так что если ваша работа состоит из десяти разных дел за день - выдыхайте, ИИшка сделает вас только богаче. Но если вы изо дня в день делаете ровно одну операцию - мешки кожаные, у меня для вас плохие новости…

Сэм Альтман переобулся. Раньше он пугал всех тем, что ИИшка сожрет большинство профессий, а офисный планктон исчезнет как класс. Но теперь риторика резко изменилась: никакого апокалипсиса не будет, и он рад ошибаться. По словам Сэма, люди слишком ценят человеческое взаимодействие в работе. Плюс внедрение технологий идет намного медленнее, чем все ждали. На фоне массовых увольнений в бигтехе звучит особенно издевательски. Банально попытка успокоить рынок и регуляторов, которые начали задавать слишком много вопросов. Сначала раздуть хайп до небес, чтобы поднять триллионы инвестиций, а потом сказать: «ой, да ладно, мы пошутили, вы нам все еще нужны». Просто бизнес, ничего лишнего 😁