Когда один человек может задействовать десятки ИИ и выполнять работу, для которой раньше требовалась целая команда, по-настоящему дефицитным становится совсем другое.
Раньше обычному человеку, чтобы начать своё дело, нужны были деньги, команда, технологии и каналы сбыта.
Чтобы развивать собственный медиапроект, нужны авторы, дизайнеры и монтажёры; чтобы разработать продукт — программисты, продакт-менеджеры и специалисты по продвижению; чтобы создать небольшую компанию — продавцы, сотрудники службы поддержки и финансисты, а иногда даже команда консультантов.
Но сегодня ИИ постепенно снижает порог входа во все эти сферы.
Можно поручить ИИ изучить рынок, проанализировать конкурентов, написать статьи, создать изображения и видео, написать код и даже выполнить целую цепочку задач.
В 2026 году эта тенденция уже стала реальностью, а не просто идеей.
В сентябре OpenAI представила Agents API для долгосрочных задач; в октябре Google расширила применение Gemini Agent в офисной работе; Anthropic продолжает развивать возможности Claude для программирования и интеллектуальной работы. Тем временем DeepSeek и другие модели развивают мультимодальные функции, эффективность рассуждений и оптимизацию затрат.
Эти изменения показывают, что ИИ превращается из «инструмента для ответов на вопросы» в «систему, которая может участвовать в выполнении работы».
Источники: OpenAI Agents API, Google Gemini at Work 2026, последние обновления Anthropic.
И перед всеми обычными людьми встаёт вопрос:
Когда ИИ становится всё мощнее, в чём заключается наша ценность? Какие возможности открываются перед обычными людьми?
На мой взгляд:
В ближайшие годы наибольшие возможности могут открыться не перед теми, кто лучше всех разбирается в ИИ, а перед теми, кто умеет превращать ИИ в реальную производительность, а производительность — в доход.
Между этими двумя подходами — целый мир бизнеса.
I. Для начала разберёмся, на каком этапе развития находится индустрия ИИ
Если вы до сих пор воспринимаете ИИ как робота, который умеет общаться, писать статьи и рисовать, возможно, вы недооцениваете масштаб происходящих перемен.
ИИ одновременно меняет производство знаний, разработку программного обеспечения, создание контента, работу компаний и взаимодействие людей с машинами.
Сегодня возможности ИИ можно разделить на шесть уровней.
1. Большие языковые модели: превращение знаний и мыслительных способностей в сервисы, доступные по запросу
К таким моделям относятся GPT от OpenAI, Claude от Anthropic, Gemini от Google, а также DeepSeek, Tongyi Qianwen, Kimi, Zhipu и другие.
Они помогают пользователям анализировать проблемы, обобщать материалы, писать тексты, создавать код, обрабатывать документы и составлять планы.
Раньше по вопросам, которые требовали обращения к эксперту, теперь можно сначала попросить ИИ помочь разобраться; материалы, на чтение которых раньше уходили часы, теперь можно сначала поручить ИИ кратко изложить.
Главная ценность ИИ не в том, что он делает каждого экспертом, а в том, что всё больше обычных людей могут с небольшими затратами использовать отдельные возможности профессиональных рабочих процессов экспертного уровня.
Однако у него есть и очевидные недостатки:
Может давать ответы, которые выглядят убедительно, но на самом деле неверны.
Понимание реального мира не всегда бывает надёжным.
Для оценки и выполнения сложных задач по-прежнему необходим человеческий контроль.
Широкие возможности модели не означают, что она действительно понимает вашу отрасль, клиентов и бизнес.
Поэтому самое важное в работе с большими языковыми моделями — не умение задавать вопросы, а понимание того, что именно нужно спросить, как проверить ответ и как применить его в реальных условиях.
2. ИИ-агенты: от ответов на вопросы к выполнению задач
Если большая языковая модель отвечает за мышление, то агент — это модель, дополненная инструментами, памятью, рабочими процессами и способностью выполнять действия.
Например, можно поручить агенту:
Сначала искать информацию об отрасли, затем отбирать конкурентов, систематизировать данные, составлять отчёт и в конце сохранять результат в указанном файле.
Если это позволяют права доступа и инструменты, агент также может взаимодействовать с веб-страницами, обрабатывать файлы, запускать программы и выполнять задачи, состоящие из множества этапов.
В этом направлении работают Agents API от OpenAI, Gemini Agent от Google и различные программные агенты.
Но важно помнить: умение выполнить задачу не означает, что вы можете самостоятельно отвечать за результат.
Агент всё ещё может неправильно понять цель, не справиться с задачей, использовать неверные данные или даже причинить ущерб при ненадлежащих правах доступа.
Ему подходят разложимые на части, проверяемые и повторяющиеся задачи; без контроля ему не следует доверять все важные решения.
Для обычных людей это означает огромную возможность:
Раньше человек мог выполнять самостоятельно лишь ограниченный объём работы; в будущем он сможет проектировать процессы, в которых разные ИИ будут выполнять разные задачи.
Ваша ценность постепенно сместится от «лично выполнять всё самому» к «создавать систему, которая стабильно даёт результат».
3. Программирование с ИИ: возможность участвовать в разработке продуктов даже тем, кто не умеет писать код
Инструменты программирования с ИИ снижают порог входа в разработку программного обеспечения.
Такие инструменты, как Claude Code, Codex от OpenAI и Google Antigravity, позволяют описать задачу на естественном языке, а ИИ помогает написать, изменить и отладить код.
Даже без профессиональной команды разработчиков можно создать простой сайт, инструмент для работы с данными, скрипт автоматизации или даже прототип продукта.
Но здесь важно различать две вещи:
Способность создать продукт не означает способность успешно вести бизнес с этим продуктом.
ИИ может помочь написать код, но не может автоматически найти клиентов, проверить спрос, решить все вопросы безопасности и обеспечить бесперебойную работу в долгосрочной перспективе.
Поэтому обычным людям не обязательно ставить себе цель стать программистами.
Более реалистичный путь — сначала научиться решать с помощью ИИ конкретные проблемы: например, автоматически обрабатывать заказы, анализировать данные о продажах, создавать инструмент для управления клиентами или автоматизировать повторяющиеся ручные процессы.
Технология — это средство, а цель — решение проблем.
4. Изображения и видео с помощью ИИ: затраты на создание контента снижаются
Генерация изображений и видео, озвучивание, цифровые аватары и интеллектуальный монтаж меняют индустрию контента.
Например, инструменты для работы с изображениями в GPT, генератор изображений Google, а также видеосервисы Kling, Seedance и Runway позволяют отдельным людям создавать визуальный контент дешевле.
По состоянию на октябрь 2026 года инструменты генерации видео постоянно совершенствуют управление референсными материалами, создание кадров, видеомонтаж и синхронизацию изображения со звуком. Актуальные функции можно посмотреть в документации моделей и API Runway.
Это означает, что один человек теперь может выполнять часть работы, которая раньше требовала сотрудничества режиссёра, оператора, дизайнера и команды постпродакшена.
Но снижение порога входа в создание контента не означает, что сам контент стал ценнее.
Когда каждый может недорого создавать видео, обычные видео легче затеряются среди других.
ИИ может создавать изображения, но не может гарантировать, что пользователи захотят их смотреть; он может имитировать стиль общения, но не может автоматически завоевать настоящее доверие; он может массово создавать контент, но не гарантирует, что тот приведёт к заказам.
Поэтому конкуренция в создании контента будет постепенно смещаться от вопроса «Кто способен его создать?» к вопросам «Что создавать, для кого и как постоянно завоёвывать доверие?».
5. Поиск и исследования с помощью ИИ: информационное преимущество сокращается
Традиционный поиск в основном помогает ответить на вопрос «Где найти информацию?».
Новое поколение инструментов поиска и исследований с ИИ помогает систематизировать данные из разных источников, обобщать точки зрения, сопоставлять доказательства и составлять отчёты.
Это полезно для исследований, инвестиционного анализа, маркетинга, консалтинга и создания контента.
Но рост эффективности поиска информации не означает, что умение оценивать её стало ненужным.
ИИ может упустить важные материалы, принять корреляцию за причинно-следственную связь или смешать данные за разные периоды и с разными методами расчёта.
Поэтому в будущем будут ценны не те исследователи, которые собрали больше всего материалов, а те, кто умеет находить надёжные доказательства, задавать правильные вопросы и выносить обоснованные суждения.
6. Мультимодальный ИИ: объединение текста, изображений, звука, видео и программного обеспечения
Раньше для работы с текстом, изображениями, аудио и видео обычно требовались разные инструменты.
Теперь мультимодальные модели всё теснее объединяют эти возможности.
Можно описать идею словами, чтобы ИИ создал изображение; использовать изображение как основу для видео; общаться голосом; а затем объединить созданные материалы в полноценный продукт или маркетинговый план.
Это ещё больше расширяет возможности одного человека.
Но появляются и новые вопросы: кому принадлежат авторские права, как бороться с фальшивым контентом, как защищать личную информацию и данные, кто должен проверять результаты генерации.
Чем проще что-то производить, тем важнее оценить, правдиво ли это, соответствует ли правилам и приносит ли пользу.
II. Как выбрать подходящий ИИ? Не стоит бездумно полагаться на одну модель
В сегодняшней конкуренции ИИ ни одна модель не лидирует во всех областях постоянно: разные продукты выделяются в рассуждениях, программировании, работе с длинными документами, мультимодальности, скорости, цене и экосистеме.
Ниже приведён подход к выбору инструментов для обычных пользователей. Это не абсолютный рейтинг: конкретные результаты нужно проверять с учётом задачи, версии, тарифного плана и условий использования.
Инструмент или продукт
Основные преимущества
На какие ограничения обратить внимание
Подходящие задачи
ChatGPT / GPT
Универсальный анализ, написание текстов, взаимодействие с инструментами и решение сложных задач
Факты всё ещё необходимо проверять; доступ к некоторым возможностям зависит от тарифа
Исследования, контент, планирование, рабочие процессы
Claude
Работа с длинными текстами, совместное программирование, сложные интеллектуальные задачи
Доступные функции, цена и способы подключения различаются в зависимости от региона и тарифа
Документы, программирование, анализ
Gemini
Взаимодействие с экосистемой Google, мультимодальность и офисные задачи
Доступность конкретных функций зависит от региона, аккаунта и версии продукта
Работа с материалами, офисные задачи, создание контента
DeepSeek
Рассуждения, выгодное соотношение цены и качества, некоторые сценарии в экосистеме разработчиков
Возможности и способы развертывания различаются у разных версий моделей
Анализ, программирование, недорогой доступ к моделям
Tongyi Qianwen Qwen
Задачи на китайском и других языках, развертывание моделей и приложения для разработчиков
Разные модели имеют различные условия использования и лицензирования
Работа на китайском языке, разработка, локальное развертывание
Kimi
Работа с длинными текстами, исследования материалов и сложные задачи
Результат зависит от конкретной версии, качества входных данных и типа задачи
Чтение, исследования, систематизация материалов
Zhipu GLM, MiniMax и другие
Программирование, агенты, мультимодальность или конкретные бизнес-сценарии
Инструменты нужно сравнивать на реальных задачах, а не только по рекламным показателям
Разработка, голосовые функции, автоматизация и другие задачи
Kling, Seedance, Runway и другие
Генерация видео, управление референсными материалами и создание визуального контента
Необходимо проверять стоимость, стабильность, согласованность персонажей и условия коммерческого использования
Короткие видео, реклама, визуальный контент
Информацию об открытых весах китайских моделей и способах их развертывания можно посмотреть в обзоре «Отслеживание передовых моделей Китая»; актуальные возможности и цены уточняйте в официальных объявлениях компаний.
Вот очень важный вывод:
Не тратьте слишком много времени на поиски «самого мощного ИИ» — ищите ИИ, который лучше всего подходит для вашего процесса заработка.
Одну и ту же задачу можно в небольшом масштабе проверить на двух-трёх моделях, сравнив точность, количество правок, затраченное время и общую стоимость, а затем выбрать наиболее подходящий набор инструментов.
Например:
Одна модель изучает материалы.
Одна модель проводит критическую проверку.
Одна модель готовит итоговый материал.
Автоматизированный процесс отвечает за архивирование, планирование публикаций и повторяющиеся операции.
Вам не нужно каждый день гоняться за всеми новыми моделями. Нужно выстроить стабильный рабочий процесс, который можно использовать повторно.
III. Главное заблуждение эпохи ИИ: думать, что умение пользоваться инструментами уже даёт конкурентное преимущество
Вот над чем стоит серьёзно задуматься.
Представьте, что два человека одинаково хорошо умеют пользоваться ИИ.
Первый каждый день пишет с помощью ИИ десять статей, создаёт десятки изображений и делает несколько видео.
Второй с помощью ИИ изучает узкий сегмент рынка, находит настоящие проблемы клиентов, разрабатывает продукт, выстраивает каналы продаж, а затем использует ИИ для предоставления услуги и послепродажного обслуживания.
Оба используют ИИ, но их результаты могут совершенно различаться.
Первый получает рост производительности.
Второй выстраивает бизнес-систему.
Результаты первого могут быстро обесцениться по мере распространения инструментов; второй же может укреплять своё преимущество, лучше понимая клиентов, находясь ближе к сделкам и накапливая опыт предоставления услуг.
В индексе Work Trend Index за 2026 год Microsoft отмечает, что использование ИИ выходит за рамки создания контента и распространяется на анализ, решение проблем и поддержку принятия решений; участники опроса также подчёркивают важность критического мышления и проверки результатов ИИ.
Источник: Microsoft 2026 Work Trend Index.
Поэтому обычным людям важно развивать не только навыки составления запросов, но и четыре следующих умения.
Первое — умение выявлять потребности.
Понимать, с какими проблемами сталкиваются другие, какие из них стоит решать и кто готов платить за решение.
Второе — умение объединять ресурсы.
Объединять модели, инструменты, данные, каналы и партнёров, чтобы доводить дело до результата.
В-третьих, умение выстраивать доверие.
Почему клиенты вам доверяют? Почему готовы прислушиваться к вашим советам? Почему покупают у вас, а не пользуются ИИ напрямую?
В-четвёртых, умение добиваться результата.
Не просто передавать клиенту документ, созданный ИИ, а помогать ему делать то, что действительно приносит пользу.
ИИ удешевит многие навыки, но умение определять потребности, выстраивать доверие, брать на себя ответственность и добиваться коммерческих результатов не исчезнет лишь потому, что создавать контент стало проще.
IV. Где открываются возможности для обычных людей? На мой взгляд, особенно перспективны шесть направлений
Не каждому подходит разработка больших языковых моделей, и не каждому стоит становиться предпринимателем.
Для большинства обычных людей более реалистичная возможность — опираться на свой опыт, знания отрасли и ресурсы, используя ИИ для расширения своих возможностей.
Возможность 1: создание контента с помощью ИИ — от производства контента к работе с аудиторией
Если вы умеете писать, выступать, изучаете какую-либо область или уже собрали небольшое сообщество, ИИ поможет вам значительно сократить затраты на производство контента.
Но не ставьте себе цель просто публиковать определённое количество статей каждый день.
Вместо этого выстройте полноценную систему создания контента:
Определите конкретную целевую аудиторию.
Постоянно изучайте вопросы, которые её волнуют.
Превращайте результаты исследований в содержательные материалы с аргументированной точкой зрения.
Достигайте аудитории через статьи, видео, сообщества и другие каналы.
Затем зарабатывайте на консультациях, курсах, членстве, услугах или коммерческом сотрудничестве с соблюдением требований.
Например, если вы давно изучаете инструменты ИИ, можно каждую неделю публиковать отчёт о собственных тестах: действительно ли тот или иной инструмент экономит время, кому он подходит, каковы его ограничения и как использовать его с наибольшей выгодой.
ИИ помогает вам собирать материалы, структурировать информацию и писать тексты; вы отвечаете за реальные тесты, собственные выводы и окончательную оценку.
Ваше преимущество не в том, что «я умею просить ИИ писать статьи», а в том, что «я могу постоянно предоставлять заслуживающую доверия информацию в определённой области».
Возможность 2: услуги на базе ИИ — решение конкретных проблем традиционных отраслей
На мой взгляд, многие обычные люди упускают из виду это направление.
Многим малым предприятиям не нужно разрабатывать ИИ самостоятельно или собирать огромную техническую команду.
Их больше волнует другое:
Можно ли сократить объём повторяющейся работы службы поддержки?
Можно ли быстрее упорядочивать информацию о клиентах?
Можно ли автоматически составлять коммерческие предложения и бизнес-отчёты?
Можно ли снизить затраты на создание коротких видео и маркетинговых материалов?
Можно ли систематизировать информацию, разбросанную по документам, таблицам и перепискам?
Для начала выберите отрасль: например, ресторанный бизнес, образование и обучение, трансграничную электронную торговлю, агентства недвижимости, консалтинг или местные услуги.
Найдите в ней повторяющийся, трудоёмкий процесс, результаты которого можно измерить, и помогите клиенту оптимизировать его с помощью уже существующих инструментов ИИ.
В опубликованном OpenAI в 2026 году исследовании о малом бизнесе отмечается, что многие предприниматели используют ИИ как гибкий ресурс для решения бизнес-задач — в маркетинге, общении с клиентами, разработке продуктов и операционной деятельности, — а не просто как отдельный продукт для продажи.
Источник: «ИИ становится первым сотрудником малого бизнеса».
Начать можно с небольшого проекта:
Например, помогите компании превратить обработку обращений клиентов, часто задаваемых вопросов и записей о последующих контактах, которую раньше сотрудники выполняли вручную каждый день, в полуавтоматический процесс с шаблонами, категориями и проверкой человеком.
Сначала докажите, что это действительно экономит время, а уже потом обсуждайте оплату и расширение спектра услуг.
Возможность 3: автоматизация с помощью ИИ — производительность небольшой команды в руках одного человека
Если вы не хотите зарабатывать на охватах и не хотите постоянно оказывать клиентам индивидуальные услуги, попробуйте превратить повторяющиеся задачи в автоматизированные процессы.
Например:
Регулярно собирать общедоступную информацию об определённой отрасли.
Автоматически извлекать ключевую информацию и распределять её по категориям.
Готовить черновики ежедневных или еженедельных отчётов для проверки.
Сохранять материалы в базе знаний.
Отправлять уведомления или обновлять статус задач с помощью авторизованных инструментов.
В дальнейшем можно связать несколько этапов, поручив ИИ исследование, проверку, написание и систематизацию материалов.
Однако автоматизация не означает, что каждый этап нужно поручить ИИ. Главное — чётко разбить процесс на части, определить входные и выходные данные, критерии проверки и порядок действий в случае ошибок.
Для операций, связанных с деньгами, учётными записями, личными данными или публикацией материалов, необходимо установить чёткие права доступа и предусмотреть подтверждение человеком.
Настоящая ценность автоматизации не в эффектности, а в том, что она стабильно экономит время каждую неделю или постоянно приносит доход.
Возможность 4: образовательные продукты на базе ИИ — превращение опыта в продукт, который можно многократно предлагать клиентам
Многие думают, что знания продавать могут только выдающиеся эксперты.
На деле достаточно уметь помогать определённой группе людей решать конкретную проблему, чтобы создать продукт.
Например:
Шаблоны ИИ-процессов для конкретной отрасли.
Проверенная методика создания контента.
Обучение работе с ИИ для специалистов определённой профессии.
База исследовательских материалов по узкой тематике.
Руководство для предприятий определённого типа.
Но не попадайтесь в ловушку: не упаковывайте и не продавайте просто так большие объёмы материалов, созданных ИИ.
Сама информация становится всё дешевле; платить стоит за отбор, проверку, структурирование, адаптацию к конкретным задачам и практические методы.
Полезный образовательный продукт должен помогать пользователям быстрее выполнять задачи, а не давать им ещё больше информации, которую придётся самостоятельно осмысливать.
Возможность 5: программирование с ИИ и небольшие программы — начните с решения собственной проблемы
Если вы готовы освоить немного технологий, это направление стоит изучить.
Не начинайте с идеи создать платформу на миллион пользователей.
Сначала найдите конкретную задачу:
Какую повторяющуюся работу ежедневно выполняют люди определённой профессии? Почему существующие инструменты неудобны? Возникает ли эта проблема часто и насколько она серьёзна?
Затем с помощью ИИ-инструментов для программирования создайте минимально жизнеспособный продукт.
Например, калькулятор стоимости для определённой отрасли, инструмент управления контентом, панель анализа данных или небольшая программа, которая автоматически преобразует файлы заданного формата в отчёты.
Сначала дайте продукт протестировать трём-пяти реальным пользователям, а затем дорабатывайте его с учётом отзывов.
Особое внимание уделите безопасности данных, стабильности программного обеспечения, лицензиям и затратам на обслуживание.
ИИ упростил разработку, но продолжат ли пользователи пользоваться продуктом, по-прежнему зависит от того, решает ли он реальную проблему.
Возможность 6: стать специалистом в своей отрасли, усиленным ИИ
Не все возможности связаны с предпринимательством.
Для тех, кто уже работает, путь с меньшими рисками и, возможно, более быстрым результатом — развить преимущество благодаря ИИ в своей нынешней профессии.
Специалисты по продажам могут использовать ИИ для изучения клиентов, систематизации записей о встречах и подготовки планов общения.
Специалисты по операционной деятельности могут с помощью ИИ анализировать данные, планировать мероприятия и готовить отчёты.
Исследователи могут использовать ИИ для отбора материалов, сравнения точек зрения и помощи в анализе.
Дизайнеры могут с помощью ИИ быстро исследовать творческие направления.
Финансовые и административные специалисты при соблюдении требований могут использовать ИИ для работы с документами, классификации информации и автоматизации повторяющихся процессов.
Ваша цель — не поручить ИИ всю свою работу, а научиться за то же время выполнять больше задач, решать более сложные задачи и добиваться более высокого качества.
Если вы сможете выразить это улучшение в понятных результатах — например, указать, сколько времени вы сэкономили, ошибок избежали или конверсию повысили, — это может стать аргументом для повышения в должности, прибавки к зарплате или смены работы.
V. С чего начать, если нет денег, технических навыков и полезных связей?
Если у вас сейчас нет команды, продукта и выдающихся технических навыков, не советую одновременно гнаться за всеми шестью направлениями.
Сначала выберите путь, который проще всего проверить.
Мой совет:
Сначала используйте ИИ для повышения собственной продуктивности, затем с его помощью решайте проблемы других людей и только после этого думайте о превращении решения в продукт.
Преимущество этого пути в том, что вам не нужно сразу вкладывать большие деньги или делать ставку на грандиозную бизнес-идею.
Достаточно пройти три этапа.
Шаг 1: выберите рынок, к которому вам проще всего получить доступ
Не начинайте с вопроса «Что умеет ИИ?».
Начните с вопросов «Кого я знаю? С какими проблемами сталкиваются эти люди? С кем я могу связаться?»
Если вы разбираетесь в электронной торговле, изучите операционные проблемы продавцов.
Если вы хорошо пишете, изучите процесс создания контента у авторов.
Если у вас есть опыт продаж, изучите, как повысить эффективность поиска клиентов и последующей работы с ними.
Если вы хорошо знаете какую-либо отрасль, прежде всего ищите возможности применения ИИ в ней.
Чем ближе вы к реальным потребностям, тем проще найти коммерческие возможности.
Шаг 2: найдите проблему, которую можно измерить
Например, предприятие тратит десять часов в неделю на систематизацию материалов.
Если вы разработаете надёжный процесс с ИИ, который сократит ручную работу до трёх часов и при этом сохранит качество результата, созданную вами ценность можно будет измерить.
И наоборот: если вы просто скажете клиенту «Я помогу вам внедрить ИИ», но не сможете объяснить, какую именно проблему решите, заключить сделку будет трудно.
Вам понадобится простая формула ценности:
Ценность для клиента = сэкономленное время + предотвращённые ошибки + дополнительный доход − новые затраты и риски.
Сначала не обязательно рассчитывать всё с абсолютной точностью, но возможность проверить результат должна быть.
Шаг 3: превратите успешный метод в воспроизводимый процесс
Первый проект вы можете выполнить самостоятельно.
Начиная со второго проекта, записывайте все этапы.
Начиная с третьего проекта, попробуйте поручать ИИ те части, которые можно стандартизировать.
Вы действительно начинаете строить бизнес, когда можете обслуживать разных клиентов по одному и тому же процессу или неоднократно решать одну и ту же проблему.
Это намного ценнее, чем просто освоить десятки инструментов ИИ.
VI. Практический план действий на 90 дней
Этот план подойдёт тем, кто может выделять один-два часа в день, располагает ограниченным бюджетом и хочет начать с нуля.
Цель не в том, чтобы гарантировать вам определённый доход за 90 дней, а в том, чтобы за три месяца перейти от «умею пользоваться ИИ» к «умею создавать настоящую ценность».
Дни 1–7: создайте собственную рабочую среду для ИИ
Выберите всего три типа инструментов:
Основная большая языковая модель: для анализа, написания текстов, планирования и разложения задач на части.
Профессиональный инструмент, связанный с вашей работой: например, для программирования, работы с изображениями, видео или анализа данных.
Инструмент для управления задачами и материалами: например, документы, таблицы или база знаний.
На этой неделе не пытайтесь освоить все функции.
Каждый день выполняйте с помощью ИИ одну реальную задачу и записывайте три показателя: затраченное время, качество и то, что пришлось исправить вручную.
Результат недели: собственный список инструментов ИИ и как минимум три рабочих процесса, которые можно использовать повторно.
Дни 8–30: найдите конкретную узкую проблему
Выберите конкретную отрасль или группу людей, опросите не менее десяти потенциальных пользователей либо собирайте информацию о проблемах, наблюдая за реальной работой.
Можно спросить:
Какая задача отнимает больше всего времени?
На каком этапе чаще всего возникают ошибки?
Что приходится делать снова и снова?
Как вы измерите ценность решения этой проблемы?
Затем выберите одну проблему и создайте минимальное решение.
Это может быть отчёт, набор шаблонов, услуга по управлению бизнесом клиента или простой автоматизированный процесс.
Не спешите создавать полноценный продукт.
Результат этого этапа: чётко сформулированная проблема, первоначальное решение и отзывы как минимум трёх реальных пользователей.
Дни 31–60: проверьте ценность решения в реальных условиях
Дайте реальным пользователям опробовать ваше решение.
Если это услуга, выполните один-три пилотных проекта.
Если это контент, регулярно публикуйте качественные материалы на одну и ту же узкую тему и следите за настоящими отзывами.
Если это программное обеспечение, дайте его протестировать небольшой группе пользователей и записывайте, с какими трудностями они сталкиваются.
После каждой поставки решения фиксируйте:
Сколько времени пользователь тратил раньше.
Сколько времени удалось сэкономить с помощью решения.
Улучшилось ли качество результата.
Сколько труда вы сами вложили.
Готов ли пользователь продолжать пользоваться решением или платить за него.
Если никто не хочет пользоваться решением, не спешите увеличивать вложения.
Сначала скорректируйте проблему, целевую аудиторию или способ решения.
Результат этого этапа: реальный пример, данные об использовании и чёткое понимание того, что нужно улучшить.
Дни 61–90: создайте минимальный замкнутый бизнес-цикл
Опираясь на результаты первых двух месяцев, выберите способ заработка:
Брать оплату за проект.
Оказывать услуги на ежемесячной основе.
Продавать стандартизированные шаблоны или образовательные продукты.
Проводить обучение и консультации.
Взимать плату за подписку на зрелый программный инструмент.
Устанавливайте цены с учётом ценности для клиента, затрат на выполнение, конкуренции и реального спроса. Не считайте, что продукт должен быть дешёвым только потому, что в нём используется ИИ.
Одновременно стандартизируйте повторяющиеся этапы работы, составьте контрольный список качества и сокращайте ненужный ручной труд.
Результат этого этапа: понятный продукт или услуга, воспроизводимый процесс предоставления и как минимум одна реальная проверка готовности платить либо подтверждённая данными потребность в постоянном использовании.
По завершении 90 дней у вас может ещё не быть успешной компании, но вы должны понимать, какую проблему решаете, кому помогаете, как предоставляете решение и стоит ли продолжать вкладываться или пора скорректировать курс.
Это гораздо ценнее, чем три месяца подряд сохранять уроки по ИИ и следить за новыми моделями, так ничего и не создав.
VII. Как распределить время, если у вас есть всего час в день?
Если у вас уже есть работа, не нужно увольняться, чтобы освоить ИИ.
Для начала можно придерживаться такого расписания:
Время
Задача
Цель
10 минут
Узнать об одной новой возможности ИИ, связанной с вашей областью
Изучать только изменения с практической пользой
20 минут
Выполнить с помощью ИИ реальную задачу
Создать рабочие процессы, которые можно использовать повторно
20 минут
Изучить потребности клиентов или улучшить собственный продукт
Не терять связь с реальным рынком
10 минут
Записать результаты, ошибки и следующие шаги
Создать собственную базу опыта
Раз в неделю проводите обзор и отвечайте на три вопроса:
Первый: на чём ИИ помог мне сэкономить время на этой неделе?
Второй: какой результат, действительно нужный другим людям, я создал?
Третий: привели ли эти результаты к отзывам пользователей, деловым возможностям или доходу?
Если ответ на первый вопрос становится всё длиннее, а по двум остальным ничего не меняется, будьте осторожны: возможно, вы лишь повышаете эффективность, но не создаёте дополнительной ценности.
VIII. Пять ловушек, которых обычным людям следует избегать в эпоху ИИ
Ловушка 1: считать изучение инструментов результатом работы.
Изучение новых моделей, сохранение подсказок и участие в обучении могут быть полезны, но сами по себе они не дают конкурентного преимущества.
В конечном итоге всё должно сводиться к реальным задачам и практическим результатам.
Ловушка 2: считать массовое производство конкурентным преимуществом.
Когда контент можно создавать с небольшими затратами, преимущество в количестве становится легче скопировать.
Контент без самостоятельных взглядов, реального опыта и конкретной аудитории вряд ли обеспечит долгосрочное преимущество, даже если создавать его с помощью ИИ в больших объёмах.
Ловушка 3: сначала создавать продукт, не проверив спрос.
ИИ помогает быстро создать продукт, но не доказывает, что он кому-то нужен.
Сначала найдите пользователей, затем создавайте решение; сначала проверьте спрос, затем увеличивайте вложения.
Ловушка 4: чрезмерно доверять суждениям ИИ.
ИИ может предложить анализ, но не может отвечать за последствия вместо вас.
Особенно в инвестициях, юриспруденции, медицине, финансах и других сферах с высоким уровнем риска необходимо проверять источники, понимать ограничения и при необходимости обращаться к специалистам.
Ловушка 5: считать ИИ коротким путём к богатству за одну ночь.
ИИ действительно снижает стоимость многих видов работы, но конкуренты тоже могут пользоваться теми же инструментами.
Если способ заработка зависит только от нового инструмента, модной идеи или временного информационного преимущества, он может быстро утратить свою ценность.
Вкладываться стоит в то, что со временем накапливает ценность: опыт в отрасли, отношения с клиентами, репутацию бренда, бизнес-процессы и умение добиваться результата.
IX. Что будет дорожать в ближайшие годы?
На мой взгляд, в эпоху ИИ стоит развивать пять навыков.
Первый — реальный опыт работы в отрасли.
Опыт, помогающий понять, как устроена отрасль, почему клиенты покупают и почему бизнес терпит неудачу, позволяет эффективнее использовать ИИ.
Второй — прочные отношения с пользователями.
Когда любой может создавать контент и продукты, важное преимущество получают те, кто умеет поддерживать контакт с реальными пользователями и понимать их потребности.
Третий — способность самостоятельно оценивать ситуацию.
ИИ может предложить множество ответов, но чем их больше, тем важнее уметь определить, каким можно доверять.
Четвёртый — умение объединять ресурсы и добиваться результата.
В будущем вам не обязательно будет лично выполнять каждый этап работы, но нужно будет уметь объединять разные инструменты и ресурсы и в итоге обеспечивать надёжный результат.
Пятый — умение постоянно учиться и быстро адаптироваться.
Инструменты ИИ будут меняться, потребности отраслей — тоже, и процессы, эффективные сегодня, завтра, возможно, придётся обновить.
Вместо того чтобы делать ставку на вечное лидерство одного инструмента, лучше выработать метод постоянного обучения, проверки и корректировки.
Общая черта этих навыков в том, что они не появятся автоматически от знакомства с какой-либо моделью — их нужно развивать, постоянно решая реальные проблемы.
X. И последнее, самое важное
Главная возможность для обычных людей в эпоху большого ИИ не в том, что теперь каждый может бесплатно получить доступ к инструментам, которые раньше были только у крупных компаний.
А в том, что впервые у них появился шанс с небольшими затратами превращать собственные идеи, опыт и суждения в продукты и услуги, которыми смогут пользоваться другие.
Раньше человеку с идеей, возможно, приходилось искать финансирование, собирать команду и ждать завершения разработки.
Теперь можно сначала использовать ИИ для исследований, создания прототипа и проверки спроса, а затем решить, стоит ли вкладывать больше ресурсов.
Это удешевляет эксперименты и позволяет людям пробовать то, что раньше было им недоступно.
Но возможность — ещё не результат.
Чем ниже порог входа, тем острее конкуренция.
Всё больше людей умеют писать статьи, снимать видео и программировать; всё больше людей смогут самостоятельно создавать продукты.
Поэтому в будущем будет важно не то, сколькими инструментами ИИ вы овладели, а сможете ли вы ответить на три вопроса:
Для кого вы решаете проблему?
Какую ценность представляет решаемая вами проблема?
Почему этот человек должен выбрать вас, а не просто воспользоваться ИИ?
От ответов на эти три вопроса зависит, сможете ли вы получить реальную выгоду от технического прогресса.
Если у вас пока нет ответов, не стоит переживать.
Начиная с сегодняшнего дня выберите знакомую вам область, найдите реальную проблему и с помощью ИИ создайте решение, результат которого можно проверить.
Сначала выполните одну задачу, затем реализуйте проект; сначала помогите одному человеку, затем обслуживайте целую группу; сначала создайте работающий процесс, а потом думайте о масштабировании.
Не пытайтесь стать экспертом по ИИ за одну ночь.
Для начала научитесь решать реальные проблемы с помощью ИИ.
Возможно, настоящая граница в эпоху большого ИИ проходит не между теми, кто умеет и не умеет пользоваться ИИ, а между теми, кто воспринимает его как новую игрушку, и теми, кто уже использует его для развития своей продуктивности, отношений с клиентами и карьеры.
Инструменты будут становиться мощнее, затраты — ниже, а перемены — происходить быстрее.
Но вам не нужно успевать за каждым изменением.
Вам достаточно найти проблему, которую стоит решать в долгосрочной перспективе, и с помощью ИИ справляться с ней лучше, чем вчера.
Вот возможность, которой может воспользоваться каждый.