На Silicon Valley Camp 1440 пять экспертов из Кремниевой долины обсудили, как AI меняет бизнес, продукты и работу компаний и какие модели они используют сами.
Время чтения статьи: 8 минут
AI меняется быстро. Инструменты, которые ещё недавно не справлялись с простыми задачами, сегодня пишут код, анализируют документы, проводят исследования и берут на себя часть операционных процессов внутри компаний.
Но главный вопрос не только в том, что AI умеет сегодня. Гораздо важнее, каким он станет через два, три или четыре года — и как к этому моменту изменятся компании, продукты и рынок труда.
В дискуссии встретились разные взгляды на происходящее — исследователя AI, предпринимателей, руководителей технологических компаний и режиссёра.
Роман Ямпольский — профессор компьютерных наук и инженерии в Университете Луисвилля, основатель лаборатории кибербезопасности. Изучает безопасность AI, его предсказуемость и риски дальнейшего развития.
Эшли Снайдер помогает компаниям внедрять AI для роста и масштабирования. До этого 14 лет работала в Salesforce и наблюдала, как компания выросла с 7 000 до более чем 85 000 сотрудников.
Микита Микадо — сооснователь и CEO PandaDoc, платформы для автоматизации работы с документами. Под его руководством компания достигла оценки более $1 млрд и выросла до 800 сотрудников и 50 000 клиентов.
Тимур Бекмамбетов — режиссёр, сценарист и продюсер, основатель Bazelevs. Снял «Ночной дозор», голливудский фильм Wanted и другие проекты, в которых технологии становятся частью языка кино.
Александр Самогин занимается планированием AI-инфраструктуры в Google Cloud.
Как AI меняет продукты, компании и принятие решений?
В начале дискуссии модератор попросил участников коротко рассказать, какие изменения они видят и что ожидают в ближайшие годы.
Бизнесу нужно готовиться не к сегодняшнему AI
По мнению Романа Ямпольского, одна из главных ошибок бизнеса — строить планы, ориентируясь только на модели, которые доступны сегодня.
«Мой совет людям, которые внедряют эту технологию в бизнесе, — не готовиться к тому AI, который существует сегодня. Постарайтесь понять, что произойдёт через два, три или четыре года, и будьте готовы к тому рынку».
Следующее большое изменение он связывает с переходом от AI как инструмента к AI как агенту.
Сейчас человек в большинстве случаев сам формулирует задачу, передаёт её модели, получает результат и решает, что делать дальше. Но в будущем агентная система сможет получить цель, самостоятельно разбить её на шаги, выбрать нужные инструменты и выполнить значительную часть работы без постоянного участия человека.
Ямпольский не исключает, что такие агенты смогут приблизиться к человеческому уровню интеллекта. Это даст компаниям доступ к огромному объёму дешёвого интеллектуального труда. И по мере развития робототехники AI сможет выполнять и физические задачи.
Последствия такого перехода пока сложно оценить. Ведь если труд становится практически бесплатным и его можно масштабировать без привычных ограничений, меняется не только найм. Меняются экономика, стоимость создания компаний, инвестиционные стратегии и само представление о том, что является конкурентным преимуществом.
Первые изменения уже заметны в профессиях, связанных с разработкой. По наблюдениям Ямпольского, возможностей для начинающих программистов становится меньше, а компании осторожнее нанимают специалистов по компьютерным наукам.
Senior-специалисты пока чувствуют себя относительно спокойно, считая, что автоматизация затронет только младшие позиции. Ямпольский с этим не согласен: по мере роста возможностей систем изменится и работа опытных специалистов.
Вопрос будет не только в том, умеет ли сотрудник пользоваться AI. Компаниям придётся заново определять, какая часть работы вообще должна выполняться человеком и за что именно они готовы ему платить.
Использование AI ещё не является стратегией
Эшли Снайдер видит другую проблему. Многие основатели и собственники бизнеса используют AI, но чаще всего воспринимают его как способ увеличить личную и командную продуктивность и скорость.
Но само по себе увеличение скорости ещё не означает, что бизнес стал эффективнее. Можно в два раза быстрее выполнять процесс, который компании вообще не нужен или который давно пора было перестроить.
Поэтому руководителю важно начинать не с вопроса, какой AI-инструмент подключить. Сначала нужно понять, где собственник остаётся узким местом, какие решения продолжают зависеть только от него, какие процессы отнимают время у сильных сотрудников и какие задачи можно передать системе.
Эшли замечает, что многие предприниматели по-прежнему слишком глубоко погружены в операционную работу. Они работают внутри бизнеса, а не над ним, но при этом говорят сотрудникам: «Используйте AI».
Такая формулировка не даёт команде понятного направления. Один сотрудник начнёт писать с помощью модели письма, другой — создавать изображения, третий — готовить отчёты. Но компания от этого не обязательно станет сильнее.
Нужно определить, где именно будет использоваться AI, к каким данным он получит доступ, какой результат от него ожидается и как это изменит роли внутри команды.
В хорошем сценарии AI помогает собственнику выйти из части операционных процессов, а сотрудникам — увеличить собственные возможности. Но для этого внедрение должно быть частью стратегии, а не набором несвязанных экспериментов.
Небольшие улучшения складываются в системный эффект
Микита Микадо выделяет два наиболее заметных результата внедрения AI: скорость и эффективность. Сотрудники, которые осваивают AI и постепенно переходят от простых запросов к более сложным сценариям, могут делать больше за то же время.
На уровне одной задачи эффект иногда выглядит небольшим. Сотрудник быстрее написал письмо, подготовил таблицу или проанализировал документ. Но если такие изменения затрагивают десятки процессов, влияние на компанию становится намного серьёзнее.
«Представьте, что ваш бизнес стал в два раза быстрее или в два раза эффективнее. Это уже большое изменение».
Такой результат появляется, когда AI становится частью ежедневной работы, а не остаётся отдельным окном для разовых запросов. Потому что чем глубже он встроен в процессы и рабочие инструменты, тем заметнее его влияние на бизнес.
Мы спрашиваем, как использовать AI, но редко спрашиваем зачем
Тимур Бекмамбетов посмотрел на тему через опыт работы над фильмом Mercy. В центре сюжета — AI-судья, который принимает решение по делу героев Криса Пратта и Ребекки Фергюсон.
Работа над фильмом заставила его задуматься не только о возможностях алгоритмов, но и об их будущем месте в обществе.
«Мы задаём много вопросов о том, как это сделать и как этим пользоваться. Но мы не знаем зачем».
Обычно закон рассматривает технологию как объект: её создаёт, использует и контролирует человек. Но если система самостоятельно анализирует и принимает решения, её роль меняется.
Бекмамбетов предположил, что со временем обществу придётся обсуждать не только ограничения для алгоритмов, но и возможные права самих алгоритмов.
Сегодня такая идея звучит непривычно. Но ещё недавно так же непривычно звучала мысль о том, что AI будет самостоятельно создавать тексты, изображения, музыку и видео.
Поэтому отношения человека и AI, возможно, придётся описывать уже не только как отношения владельца и технологии.
Капитал уходит в инфраструктуру, а доступ к возможностям становится шире
Александр Самогин видит два больших изменения.
Первое происходит на уровне капитала. Огромные инвестиции направляются в инфраструктуру, без которой дальнейшее развитие AI невозможно: дата-центры, производство чипов и памяти, энергетику, электросети и коммунальные системы.
AI — это новая индустрия, которой требуется огромное количество физических ресурсов. Это влияет не только на венчурный рынок Кремниевой долины, но и на решения крупных корпораций, инфраструктурных инвесторов и фондов прямых инвестиций.
Второе изменение Александр называет демократизацией успеха.
Раньше для запуска сложного продукта часто требовалась полноценная команда: разработчики, дизайнеры, аналитики, маркетологи и другие специалисты. Теперь часть этой работы один человек может выполнять с помощью AI.
Одновременно расширяется доступ к услугам, которые раньше могли позволить себе только очень состоятельные люди: персональный советник, аналитик, помощник в исследовании, консультант по отдельным вопросам.
Уровень поддержки, для которого раньше требовались большая команда и значительный капитал, постепенно становится доступен гораздо большему числу людей.
Какие AI-инструменты участники используют в ежедневной работе?
Люди часто пытаются найти одну лучшую AI-модель. Но ответы спикеров показали, что универсального инструмента пока нет: выбор зависит от конкретной задачи и того, как модель встроена в рабочие процессы.
Эшли Снайдер использует Perplexity для исследований и обобщения информации, а Claude — для части ежедневных задач. Для неё важнее не выбрать один инструмент, а понимать, какая модель лучше подходит для конкретной работы.
Роман Ямпольский в большинстве случаев использует стандартные модели. Когда ему нужен инструмент с меньшим количеством ограничений, он обращается к Grok.
Микита Микадо ежедневно работает с Claude, к которому уже подключена его инфраструктура: почта, Slack, банковские данные и другие сервисы. Для него важнее не название модели, а её способность выполнять реальные задачи.
Тимур Бекмамбетов тоже выбирает Claude, но объясняет это скорее ощущением от взаимодействия. Ему кажется, что эта модель лучше его понимает и с ней приятнее работать. Он сравнил отношения между ChatGPT и Claude с противостоянием Microsoft и Apple в 1990-е годы: ChatGPT для него похож на Windows, а Claude — на Apple. Речь не столько об интерфейсе, сколько об общем характере взаимодействия с системой.
Александр Самогин не выделяет одного фаворита. Он постоянно тестирует модели и смотрит, какая из них лучше справляется с архитектурой, сложным анализом, изображениями или другими конкретными задачами. По его личным наблюдениям, даже в рамках одного сценария результаты разных моделей могут заметно отличаться. Например, в отдельных запросах, связанных со здоровьем, Claude и Gemini показались ему точнее некоторых других систем. При этом AI не заменяет профессиональную медицинскую помощь.
Общий принцип прост: вместо поиска одной модели на все случаи жизни стоит понимать сильные стороны нескольких систем и выбирать инструмент под конкретную задачу.
Как внедрять AI не на уровне отдельных инструментов, а на уровне стратегии, какие процессы передавать агентам и что оставлять человеку, разбираем вживую на Silicon Valley Camp 1440: пять дней в Калифорнии среди предпринимателей, инвесторов и лидеров технологических компаний.
Руслан Гафаров
Основатель San Francisco Innovation Hub, глобального комьюнити с центром в Кремниевой долине, и некоммерческой организации Neo Entrepreneurship Club.
