Transcription
просто вот такая вот пистолетная штука, которая по кругу выбивает любую фигуру.
Ааа, понял. Представляешь, как теперь ярлыки печатать?
Я хочу, наверное, поговорить про несколько вещей, про то, как у нас сформировался продукт, про то, почему мы пришли к идее вообще создания этого продукта и куда мне кажется, это все будет развиваться в будущем. Я бы начал, наверное, со второго.
Последние, наверное, года 3 меня не покидает вот это ощущение, что генеративный ИИ, как технология, является такой точкой поворотной для экономики, в первую очередь. То есть, да, это влияет персонально на людей. Да, там можно ChatGPT спросить, вот у меня болел ребенок, значит, что с ним делать, или там, как приготовить кисель. Вчера вот я научился готовить кисель, но самый большой эффект для общества будет именно экономически.
Самыми первыми этот эффект увидят компании, владельцы компании, сотрудники компании, фаундеры компании, инвесторы в компании, потому что экономика всегда выстраивается вокруг того, что ограничено. Например, ограниченные ресурсы физические. Или ограниченные ресурсы энергии. Там раньше компания, которая, не знаю, строит дома, могла строить столько домов, сколько у нее строителей. Потом изобрели экскаваторы, она-то как-то увеличилась скорость от того процесса.
Сейчас получилось так, что у нас появился цифровой интеллект. То есть, у нас, возможно, масштабировать интеллектуальные способности. Стало там в сотни, в тысячи раз больше. Возможности таких. А вся экономика заточена на то, что интеллект является самым ограниченным ресурсом. Например, энергия всегда останется ограниченным ресурсом, потому что есть принципы физические, которые это не позволяет. А вот и про счет интеллекта, это неправда. То есть, ни с чем ограниченный интеллект на планете Земля, и в цивилизации нашей, и других, если они там есть, только в количестве энергии, которые это может, собственно, дело направить. Это может быть через метаболизм живых существ, это может быть через соответственный инференс. Например, нейронных сеток и трансформеров, или каких-то других архитектур.
Сейчас мы начинаем видеть вот эти первые шаги, что экономика проходит через эту трансформацию, и причина отлична. Мой программный ответ, почему мы запустили I-Native как продукт, это потому, что любая компания в мире, любой человек, который занимается чем-то связанным с KnowledgeWorks, таким интеллектуальным трудом, его это коснется, это коснется бизнес-модели, это коснется компании, в плане того, что им нужно будет как-то выживать. То, что раньше было уникальным знанием компании, теперь становится всем доступно, потому что, может быть, Mifos или Fable 5 теперь просто умеет это делать по запросу, а с другой стороны открывается большое количество новых возможностей, которые раньше были невозможно, потому что ты не мог построить компанию, в которой у тебя там 100 000 человек, уровня там кандидата наук занимаются, не знаю, в создании каких-нибудь детских игрушек или музыкальных клипов или что-то такое, сейчас это возможно, соответственно, можно делать локально другие типы бизнесов. И собственно, в этом, в этом, в этом Эцет.
Я, наверное, тут тогда дам рамку относительно вот проекта, что, да, я Саша Павляев, проект Эймэнсет, и мы уже четыре, наверное, года делаем такие подобные продукты, и действительно, тогда еще называлось Knowledge Workers, вот люди, которые делали что-то в Obsidian, свои сереброуправления знаниями, чтобы там более эффективно что-то делать в информационно-интеллектуальном труду. Тогда появлялась идея вот этого распределенного или какого-то хаба своих знаний, Obsidian среди заметок, и сейчас это просто штука стала гораздо доступнее, вместо того, чтобы просто быть скорпулиозным и дотошным, ты эту скорпулиозность и дотошность описываешь как правило, а я даешь ИИ, и за счет этого все становятся на таком же уровне, не знаю, продуктивности, насчитанность, способность упаковывать свои знания, это, мне кажется, большой такой шифт, который произошел, но именно из парадигмы человека, который всегда занимался этим, на это интересно смотреть. Интересно показать, как это может трансформировать компанию, как это может быть разложено на хотя бы небольшой состав людей, внутри компании, у которых есть уже данные, хотя бы корпоративные, которые могут их классно пропускать через себя. Вот в этом я вижу какие-то две такие точки пересечения.
Вот, относительно продукта, да, вот интересно, у нас есть с тобой какой-то материал, это мы не просто придумали, мы уже проверили 400 человек через это, вот мне кажется, там есть какие-то паттерны, которые мы увидели. Это какой-то интенсив, то есть это не необучаемые материалы, с одной стороны, это не просто набор лекций, это какая-то среда, в которой мы из того, что мы видим, пытаемся привлечь, показать, дать людей интересных, показать их, в общем, в какой-то среде и людям дать возможность этими людьми как-то взаимодействовать, проколаборировать и что-то в этом промежутке времени построить.
По второй день моего обучения после того, как я послушал там первую лекцию Степана Гершуни, я понял, что я должен хотеть очень простого. Их с два выручками сотрудника, ну, там за 12 месяцев, потом дошло. Не внедрить АИ, не стать там продуктивнее, не увеличить какую-то эффективность, не сделать процесс быстрее, два-два-два и прочее. Их с два.
Как я думаю про ИИ, мне кажется, что в истории человечества периодически происходят технологические какие-то сдвиги, как индустриальные революции, как там электричество, интернет, мобильные связи. Они, во-первых, происходят периодически, но с сокращающимися интервалами, потому что каждая технологическая революция приближает следующую, потому что она ускоряет скорость инновации, скорость науки и так далее.
Ну, например, весь compliance вообще должен быть, там не должно быть людей, людей не должно быть в моменте написания законов, потому что люди не умеют как бы это делать и делают это больше по своим политическим каким-то предпочтениям, что вот мне так выгодно или или это там как-то там их конкурентов там затормозит, или то есть очень много политики. И естественное исполнение compliance, людьми это тоже бессмысленный бред, потому что, по сути, compliance — это, ну, то же самое, что все ICD, значит, тесты в программировании, да, модельная история.
И ИИ — это технологическая революция. Технологическая революция, которая делает многократно более масштабируемым количество интеллекта на планете. Что такое интеллект? Существует много определений. Самое простое и самое точное, на мой взгляд, определение интеллекта — это способность решать проблему. Условно у тебя есть там одна бактерия и другая бактерия, и между ними есть или там одна рыба и другая рыба, там животное с нервной системой. И между ними разница в интеллекте в том, что одна рыба может, допустим, выбраться, если она застряла в адресе, а другая не может. И та, которая может, у нее интеллект выше, потому что она может решить проблему, которая поможет ей быстро выжить. В этом плане люди, как существа, биологически, обладали самым высоким интеллектом, и это помогло им выжить, хотя люди не быстрее, не сильнее, не выносливее, не по одному параметру почти не выигрывают у других животных только за счет интеллекта, а они могли решать проблемы, которые там, какие-то другие животные или даже другие там виды, там всякие неандертальцы и прочие, очевидно, решить не смогли.
И нас, конечно, ждет новый этап какого-то социума, цивилизации и экономики, и это происходит очень быстро. То есть страх мой персонально в том, что это фантастическая технология, которая развивается во много раз быстрее, чем человеческая социальная способность эту технологию принять и адаптировать.
Разница даже сегодня между компаниями, которых там, ну вот условно там, у среднего сотрудника Anthropic каждую ночь работает 100 агентов, есть таковые, которые там работают, и вот у человека там 8, 9, 10, скорее в 10 вечера уходит с работы, потому что в Anthropic там люди работают, естественно, только 6 дней в неделю и скорее там 12 часов в день, но вот он уходит в 10 часов вечера, и у него уже запланирована весь план на 100 его агентов, которые всю ночь работают, чтобы к 9 утра, когда он пришел, у него там был какой-то объем работы выполнен, который в большинстве компаний, которые мы считаем классическими, этот объем работы, который за ночь, вот просто пока он спит, исполняется, скорее всего, требует там минимум месяца работы, и скорее всего, месяца работы нет ни одного человека, как команды.
И вот эта разница, она просто, она, она поражает, я думаю, что большинство людей это не совсем осознают. Такой долгосрочный это даст эффект, потому что это то, что называется compounding effect, то есть это, ну как сложный процент, то есть у тебя каждое преимущество ежедневное, которое ты накапливаешь, то, что у тебя лучше существующая цифра workflow, то, что у тебя пайплайн, то, что у тебя самообучающаяся система, то, что у тебя контекстные графы, то, что у тебя, значит, вот это архистраторы всех этих агентов, то, что у тебя ну просто бергенционный дизайн выстраивается вокруг этого. Каждый день исполнения этого отдаляет лидеров от всего остального рынка. Лидеров очень мало. Это небольшое количество компаний, небольшое количество фаундеров. И это неравенство будет только увеличиваться. И это неравенство с одной стороны эти люди сделают там, не знаю, там, откроют там лекарства, которые там, иначе бы потребовали сотни лет, и там новые какие-нибудь там инженерные принципы и новые продукты и в общем много всего ценного. С другой стороны, это, ну, какую-то может там, ну, не слушай, может 100% вызовет какой-то волны-говн, как бы в социальном плане, и от этого нет никакой защиты, но к этому, наверное, надо готовиться.
Когда мы говорим о такой способной инновации и процессе, мы говорим о каких-то особо, не знаю, сложных инженерных задачах. И эти задачи, в принципе, могут быть разного характера, скажем, такой вот человек в бутылке производит, где это завод. Для этого ряда задач, там тоже есть способность так масштабировать, так решать задачи или это мы пока туда не распространяем.
Да, да, это классный вопрос, то есть тут надо подумать. С одной стороны, Offline чуть-чуть более защищен. То есть, есть еще там, ну, 5-10 лет, пока там не появятся там миллионы, значит, роботов, на которые все эти возможности перенесут в Offline. С другой стороны, любой Offline процесс, это процесс, который также решается с помощью интеллекта и который фундаментально является инженерным процессом и фундаментально может быть запрограммирован. Условно, у нас есть завод, компания, которая там разливает бутиллированную воду. И 100% как бы деятельности этой компании вот именно бизнесовой, организационной, это получение информации на вход, обработка этой информации и некая информация на выходе. То есть ничего кроме обработки данных ни одна компания в мире не делает, даже если это атомная электростанция, водопровод, там, не знаю, кирпичный завод или там, агентство недвижимости. Другое дело, что та информация, которая на выходе, она часто бывает там, включить станок, нанять человека, там, привести там заказать фуру, там отгрузить там щебня, там, не знаю, там подать на кого-то в суд. Ну, то есть это могут быть какие-то действия, которые, чтобы их имплементировать, тебе нужно, нужен какой-то аватар в реальном мире. Это может быть робот, это может быть робо-собака, это может быть человек, которому просто вот тому там по MCP-серверу, значит телефон пришел как курьеру там в Uber, что вот надо там пойти, там, не знаю, щебня отсыпать, он поехал, отсыпал щебня. Но все, что делает компания и то, что защищаемо как бизнес-компания, это 100% как бы цифровая история, ну, за исключением, может быть, владения ресурсом, то есть если у тебя есть там, ты владеешь какой-нибудь там месторождением, там, шахты, ну да, это физически, это самое, но все равно факт владения шахты, факт покупки этой шахты, это тоже, ну, информация, это просто некая бумажка, некий там факт покупки, или аренды, или там, контракт с государством, ну вот, смотришь, какой форме это обладает. То есть, то есть, то есть это в конечном счете влияет, конечно, на все индустрии, но в софтверных индустриях это, конечно, влияние куда больше, и я думаю, что большинство рынков, которые сегодня являются софт, превратятся в либо монополии, где будет один игрок, а либо в коммодитизированные рынки близкие на идеальную конкуренцию. То есть, на этих рынках просто не будет маржи, соответственно, вот если у тебя сегодня SaaS торгуется по EBITDA 20 выручек, или там, не знаю, 100 EBITDA, то это значит, что стоимость той же SaaS-компании, которая делает то же сам продукт, который решает количество проблем для той же аудитории, будет внезапно, типа, там, 2-3 EBITDA, то есть, в, ну там, десятки, может быть, сотни раз ниже. Это некая переоценка произойдет, опять-таки, рынок, экономика оценивает только то, что, то, то, чего редко, то, то, чего мало. И в этом плане, да, есть шансы офлайна, ну, не то, что есть шансы, то есть, там эти оценки, они будут скорее держаться или расти.
Про офлайн, да, примерно, направление понятно, я, скорее, тут сравниваю про сложность с задачей, то есть, с точки зрения вот компаний, которые производят эти модели, да, или там, хаб вокруг этого, либо компании, которые занимаются чем-то очень узко специализированным продуктовым, тоже софтверным, например. Вот у них есть какие-то ограничения, кроме ментальных, относительно того, как оптимизировать свой труд, в таком же уровне, как вот ты приводишь, например, Anthropic, это что? Это просто доступность технологии, доступность анонимных токенов, либо тут еще есть какие-то ограничения, чтобы, допустим, софтверная компания на таком же уровне продуктивности сейчас на рынке находиться, или они находятся?
Ну, да, тут, конечно, у Anthropic и свое преимущество, то есть, оператор, который этот токен, да, делает модели сам, ну, то есть, ну...
То есть, они лучше где-то внутреннее, да?
Да, это и research, это инференс дешевый, потому что, то есть, как устроена экономика любой компании, в которой есть интеллектуальный труд? Эта экономика устроена таким образом, что у тебя есть стоимость покупки токена, но стоимость покупки токена, если я плачу один доллар за миллион токенов, то инференция, допустим, это я плачу один доллар, но если я владею дата-центром, или если я владею вообще всем supply chain, что я могу призвать, как Elon Musk, что он строит гигафабрики, производит чипы, у него своя генерация электроэнергии, там в космосе, или там турбина, они своих это делали, ну, или хотя бы этой турбины, там, есть, как бы, из чего формируется цена одного токена, это оператор генерации, то есть электростанция, которая закупила турбины, там, у нее там течет река, там, или горит газ, или что-то, это производство чипов, соответственно, вся там фотография и сервера, и их тоже операторство, то есть охлаждение и электричество, и это софт, который, ну, на самом деле, все это нужно постоянно поддерживать, если чипа надо менять, там, трансформаторы там выходят из строя, там, электричество бывает, там, перепад, напряжение, в общем, много разных проблем, и в итоге, когда ты покупаешь токен у Anthropic, ты платишь, ну, на самом деле, там, наверное, несколько, там, в 3-4 раза больше той цены, которая будет стоить тому, кто владеет всем, всем, всем полным циклом, может быть, даже в 10 раз, в зависимости от того, насколько у тебя вертикально все это может быть интегрировано. То есть тут есть, как бы, огромная приемка, почему, почему это может стать монополией? Почему все рынки, которые там такие простые, типа, как производство софта или какое-то интеллектуальные деятельности, могут стать монополией, потому что просто, ну, там, за конца, лтим, бухгалтерия, дизайн, все эти вещи, это просто запустить модель, победит тот, кто запустит дешевле всех моделей, потому что модель-то всех будет одинаковая. Ну, по крайней мере, для там, для бухгалтерии не нужна гениальная модель, мне нужно сворачивать белки идеальной химией. Тебе нужна очень простая модель, но тебе нужно дешевле всех ее запускать. Это может сделать по токовому либо экономика масштаба, например, в Китае, там, у них много генерации. Или у кого есть вертикальная интеграция, как у SpaceX, когда они свои фабрики и свои все отстроят.
Самая сложная задача, которая стоит сегодня перед бизнесом, это трансформация. У меня был запрос в перейти от полуручной работы с ИИшкой к ассистемной работе и на проличной эффективности масштабированной ИИ процессы. Я взял все материалы спикеров и взял framework capability maturity-model. Я его много использовал в работе, когда работал еще в корпорациях, в разных процессах в строе оптимизировали. И вот на стыке этой информации я создал, так называл, матрица зрелости. У тебя есть компания? У тебя в этой компании есть там тысячи сотрудников. И эти тысячи сотрудников привыкли каким-то образом работать. И сегодня появились технологии, которые позволяют эту работу сделать 100 раз более эффективной. Но они не успевают за ними, они не могут так быстро их внедрять, они не являются там, или то, что они внедрят не так эффективно, или много разных причин, но что у тебя получается так, что у тебя организационный дизайн, та структура, которая есть организация, становится неконкурентноспособна. Тебе проще построить с нуля новую организацию, нанять трех людей, но с суперглубоким сидящим понимающим, который все перестроит с нуля, чтобы ты будешь просто сильно с оптимизирующими косты, и это единственное, что тебе позволит конкурировать. Но это немножко такой утопичный вариант, потому что на самом деле там есть много legacy процессов, и есть много процессов, которые нельзя будет так быстро автоматизировать, то есть какие-то вещи можно полностью ифицировать, а какие-то вещи требуют, ну, просто невозможно всего. Вот, поэтому вот эта вот задача трансформации, она крайне сложная, ну и, наверное, это как бы одна из таких основных запросов, которые существуют, которые есть у существующего местного, о том типа, а что мне делать, потому что я вижу кучу возможностей, но при этом у меня есть вот весь мой багаж, который как-то нужно адаптировать.
Конечно, кайфанул, когда записываемые и транскрибируемые встречи стали превращаться в принятые решения и договоренности здесь и сейчас, а проговоренное на встрече договоренности и план работы начал превращаться с помощью код-кода в готовые дальнейшие решения и шаги.
Тут можно посмотреть на это как с точки зрения, то есть, не знаю, управленца или всего бизнеса, так и с точки зрения индивида, то есть у каждого есть свой, наверное, какой-то подход, персональный стек, то что он приносит, или в компании, или забирает из этой компании себе, вот где ты видишь потенциал роста, в компании, которая примет этот стек разложить, на компании люди начнут внутри это осваивать, либо лично планируют, начнут осваивать.
А потенциал роста для кого? Ну, для экономики. Ну, для экономики. Тут вообще не факт, что это приведет к росту экономики, потому что опять-таки это делает вещи дешевле, не факт, что это увеличивает ВВП. ВВП увеличивает создание новых вещей. Вот, например, Midjourney, там вчера или позавчера запустили вот этот Ultra-Vanne Suzy, короче, ты заходишь в ванну 60 секунд, там происходит ультразвук, там у тебя сканирует, ну, просто как у Зи, только вот в воде и всего тела. И у тебя получается МРТ, высокое высокое марширование за 60 секунд, да, там 1 сотая от стоимости магнитно-резонансной терапии, терапии-томографии. И это, ну, это фантастика. То есть это как бы, это уже работает. Сегодня можно прийти в Сан-Франциско, есть это как бы SPA, туда там 50 долларов стоит билет. То есть такие вещи как бы влияют на ВВП. Вещи про оптимизацию, они, они не то, что как бы увеличивают ВВП, они скорее предотвращают гибель там бизнесов. То есть если ты как бы хочешь оставаться конкурентоспособным, тебе нужно сегодня трансформироваться, или твоей компании завтра не станет, просто вот этот завтра может растянуться, ну там, кода к какой-нибудь умирал, там, или, или там... Blockbuster, там, ну, короче, они, да, там 10 лет, как большая компания, может умирать 10 лет. И все знают там, и совет директоров, и CEO, и все сотрудники, все прибыли, в принципе, понимая куда это идут, потому что это с культуры начинается, вот культура застоя, культура сопротивления изменениям, культура там, какой-нибудь бюрократии.
Что касается, типа, индивидуального использования, то мне кажется, когда я говорю компания, эта компания может состоять из одного человека, 10 тысяч человек может... Вот, а я правильно говорю, этот человек может остаться внутри компании и работать там и создавать что-то, либо он может выделиться из этой компании, пойти создать что-то свое. Свое. Вот этот хороший вопрос, вот мне интересно, да, твое мнение. Ну, как бы я... Как мы будем, собственно, развиваться, мы будем пытаться выдерживать эти компании, как-то перераспределяя что-то внутри, да, изолируя какие-то конторы, да, здесь неэффективно, здесь бухгалтерия, ДНФ, давай закроем в колка, а потом на этом колка не сидит. Ну, и будет такие, как бы, язвенные, да, какие-то закрытые, доброкачественные. Либо мы выделимся из этих процессов, типа надоело заниматься вот этим legacy, мы пойдем сделаем 3 человека что-то новое. И вот сколько бы таких вот микрокоманд, если потенциал, если вернее ограничения у количества этих микрокоманд.
Да, тут есть как бы две точки зрения, таких они диаметрально противоположные. Одна точка зрения такая, что поскольку сегодня есть AI и роботы, то любой человек даже в одиночку может создать большую корпорацию, ну, или по крайней мере там, какого-то существенного объема бизнеса, 100 миллионов долларов в год в выручке. Это как бы относительно, как бы прилично в одиночку. Таких, наверное, сегодня нет, но есть там 30-40 миллионов из того, что я видел, где один человек этим занимается. То есть мы близки. Но 100 миллионов ARR это прям хорошо, то есть это сегодня это даже самые эффективные компании, которые только зарабатывают, они скорее там как минимум 30-50 сотрудников, а часто это сотни сотрудников. Какой тезис, какой здесь аргумент, что это может произойти такой, что типа у тебя есть, тебе главное показать, задать видение и настроить агентов, а пусть они работают. На практике, что происходит, все агенты, все их настраивают, все их задают видение, выручки ровно ноль. Потому что люди здесь делают, люди конкурируют в кровавом океане, они идут туда, где как бы, опять-таки, если у тебя нету конкуренции по цене токена, а у тебя не будет конкуренции по цене токена, пока у тебя не будет своих турбин, своих чипов, свои там экстремальные фотографии, своих серверов, своего охлаждения и там своих желательно-моделей и ресурс шлабы. А этого не будет ни у кого, кроме вот есть OpenAI, есть Elon Musk, есть Anthropic, и может быть есть там еще там 5 китайцев.
Мое личное мнение, что вот этот первый вариант скорее звучит красиво, но нереалистичным, за исключением каких-нибудь областей типа там кино. Вот я верю, что снять классный фильм, вот где все зависит от истории и видения одного человека, можно будет с бюджетом в сотни или в тысячи раз меньше, чем раньше, благодаря AI, софигенными спецэффектами, софигенными там, ну как бы визуалом, музыкой вот этим всем, и это сможет сделать один человек, хотя раньше ну нельзя сделать фильм об Avatar, там, в одиночку, да, то есть для этого нужен бюджет, там сколько-то 100 миллионов долларов или сколько-то, а теперь можно, ну постепенно становится, может там нельзя Avatar на 2 часа, но Avatar там на 30 секунд, уже можно сделать реально качество Avatar, за 30 секунд в одиночку, просто вот надо будет 3 месяца сидеть и прям фигачить этот там видео или клип.
Мое мнение, что произойдет с бизнесом, что скорее все, наоборот, монополизируется или олигополизируется, то есть станет очень небольшое количество огромных корпораций, которые владеют полностью целыми индустриями, потому что единственная вещь, которая важна, когда ты делаешь бизнес, ну как не то же важна, единственная вещь, которая отделяет ту компанию, которая умрет от той компании, которая останется, которая выживет, это ее защитная, защитная конкурентность. Потому что что бы ты гениально и не придумал, что бы ты не сделал, какой бы у тебя ни был классный продукт любимый пользователями, если этот продукт можно повторить, то всегда придет кто-то с большим количеством капитала, с большим количеством трафика и повторит и сделает то же самое. Но это неизбежно, потому что глупо, ну то есть если я придумал классную мобильную игрушку, то придет Zynga или Supercell или кто там Playrix сегодня, у которых бесплатный трафик, у которых сотни миллионов игроков возьмут мою идею игры, обернутую в свою ну как бы там геймплей, просто вот я придумал там крестики-нолики, допустим, забрел, они сделают свои крестики-нолики, они даже будут хуже и при этом они зарабатывают там в тысячу раз больше денег и все мои игроки к нему идут, потому что у них есть вот эта вот машинка по, у них есть защиты в виде, в виде трафика и умения закупки этого трафика и вот то же самое абсолютно происходит в каждой индустрии, то есть в рамках индустрии у большой корпорации, в рамках одной индустрии большая корпорация может построить защитную позицию, например в платежах это Stripe и Shopify, вот скорее всего они останутся, а все остальные умрут, почему? Потому что Stripe владеет лицензиями, владеет отношениями с банками, владеет там know-how по там fraud detection. Короче у Stripe есть набор вещей, которые никто не может построить, потому что Stripe занимается там 10 лет и делает это лучше всех, но прийти на рынок Stripe начать с ним конкурировать будет крайне сложно, потому что Stripe внутри себя выстраивает самую улучшающуюся кибернетическую организацию, то есть цель компании используя ИИ в том, чтобы сделать так, чтобы все навыки и знания, которые компания как бы производят каждый день, все, что она знает о рынке, все, что она знает своих клиентов, все, что она знает своих сотрудников, все, что она там придумывает,
Компаундилась, чтобы это все сохранялось, это все агенты записывали в какую-то базу, и они использовали эту информацию для принятия следующего решения. Утром что-то пришло, там, письмо в техподдержку, твой агент не его ответил, записал, что у нас есть такая проблема. К обеду, значит, другой агент пофиксил, прислал PR, значит, исправил эту ошибку. К вечеру, значит, агент-маркетолог там уже сделал какой-нибудь красивый баннер, рассказал, что смотрите, у всех там вот такая проблема, а у нас ее больше нет, там запостил в Инстаграм. Там ночью, значит, этот агент там, не знаю, там.
Но такой же процесс может же быть и маленькой компанией? Это же вопрос просто... Нет, это каноника масштаба. Вот как раз не может. Вот как раз маленькой компанией не может такой процесс построить, потому что у нее нет данных. То есть Stripe это может сделать, потому что у него миллионы пользователей. Что P-Fight может сделать, потому что у него миллионы магазинов. А у маленькой компании нету денег. Потому что чтобы такой процесс построить, нужно, во-первых, очень сильно вложиться в разработку. Это не какое-то решение с полки. Это все-таки, ну, Stripe это изобретает, что P-Fight это изобретает, Coinbase это изобретает, Amazon это изобретает. То есть это R&D, который требует, не знаю, кандидатов наук, программистов, инженеров, ресерчеров, которые большие команды, которые сложно собрать. Эти люди там получают зарплату по миллиону долларов в год, им нужны там акции, там дом красивый, ну, короче. То есть это все экономика масштаба. Это то же самое, что со сталью. То есть раньше в 19 веке была идея, по-моему, где-то в Штатах я какой-то книжки читал, что вот сталилитейные заводики, надо делать маленькими. Ну, в принципе, заводы плавильные, там вот эти все, что вот есть шахта, где добывают там руду, вот рядом ставишь заводик и ты там плавишь, значит, делаешь железо, ставишь, не важно, что, и как бы, ну, все все удобно. Вот, добыл руду, тут ее там как-то там обогатил, значит, сделал из нее там какие-нибудь рельсы, и вот там продал железные дорожные компании, которые рядом. Но на теле таких не осталось. Нету маленькой сталилитейной компанией, невозможно. Потому что сталилитейные вот эти заводы, они требуют, во-первых, огромные, там, тебе нужно там пару мегаватт электростанции рядом, нужны огромные доменные печи, чтобы они были все рядом, чтобы была рядом электростанция, чтобы тебе проще там, привести руду за там полторы тысячи километров на поезде, потому что, ну, конечно, положил там, там снял, чем строить завод. И то же самое происходит с AI.
Я не верю в, то есть, я как бы, я инвестирую, и я из старта пора не стать. И я вижу очень крутых фаундеров, которых есть очень крутые идеи и очень много энергии относительно того, как выстрелить эту защитную позицию, ну прям вот, как бы, вырвать с мясом, значит, это из, ну, это, это война, причем абсолютно не, неравносильная. То есть, у тебя есть глав, как бы, в виде Anthropic, и ты должен вот с небольшой там армии, или у тебя там медведь, или слон, и ты, значит, как хорек, должен, значит, цепиться в этого слона, короче, выдрать у него кусок мяса, так, чтобы он тебя еще не растоптал, не раздавил, желательно вообще не заметил, пока ты там, какого-то жирка себе не не обретешь, вот, вот, какая-то такая аналогия. И для маленьких компаний, там, конкурирующих на глобальном рынке, в IT, в интернете, в софте, это выглядит так. Если компания делает что-нибудь в офлайне, на локальном рынке, там все проще, но там большой бизнес нельзя построить. Нельзя построить большой бизнес, который обслуживает только одну страну, если эта страна не Китай, не США.
Окей, но мы все равно имеем ситуацию, которые имеем. Мы там, мы хорьки, которые хотят выдрать мясо. Мы компания на 300 человек, которые хотят либо закрыть, либо открыть новую, либо что-то сделать. Но все равно как бы в каком-то этапе находимся. Есть какие тут есть ветки, что ли, маленьким стартапом не пытаться бороться со слоном, потому что ты бы, в любом случае, борешься со слоном, проиграешь. И тут есть какие-то варианты. Ну это, это, это про внутреннее, знаешь, это про эту психологию. То есть есть люди, которые слышали все это много раз, что то, что ты делаешь бессмысленно, тебя все равно сожрут, тебя все равно это самое, и они как бы все это послушали, сказали спасибо, пошли и сделали. И этих людей мы знаем. Ну то есть они не просто пошли и сделали, они там ошибались, сделали ошибки, не сдавались, там как бы верили в себя, брали риски. Это там, был он Маск, это Стив Джобс, это Марк Цукерберг, это ну как бы по-другому никто бы из них там не стал тем, кем он является. Никакого другого пути здесь не бывает. Но как бы никакой гарантии, что каждый человек в мире, который пойдет и будет пытаться, значит, и просто верить себя, и там, не знаю, там, визуализировать, не знаю, еще что-то, там свежий, конечно, нет гарантии, что каждый станет Илоном Маском. Но она даже, ссоря, такая появляется иллюзия, что нам сейчас доступен такой ресурс, я смогу. А не можешь, не больше, чем раньше мог. Ну, наверное, потому что все равно нужно пройти какой-то этап становления через что-то кризис и прочее, да. У тебя какой-то ресурс появится, и наверное, как бы есть в мире какое-то количество людей талантливых, которые без ресурса не могли как-то пробиться, и вот они, может быть, смогут как-то пробиться. Но все равно мы с тем же, с тем же ситом.
Я все-таки хочу как-то компания вернуться и посмотреть, как можем здесь мы представить эту классификацию компании, которая сейчас, не знаю, 300 человек, тысячи человек, на каком они вот в выборе сейчас находятся, что им делать, как им отстраиваться, как им перестраиваться, с цену вот, и с той опытом, вообще, люди сейчас толкаются, они сокращают массово, они перестраивают массово, перестраивают тогда, куда, как меняется процесс, меняется через какая-то маленькую команду внутри, которая распространяет вот, словно эта яичность дальше, или это как бы структурное перестроение всех процессов.
Я не видел массового сокращения, то есть, ну вообще, в принципе, сокращений. А то есть, мне кажется, это там... Поигрались, но то и перестали, наверное. Сокращение? Да, ну что, как бы, были какие-то кейсы попытка вот массово заменить, но потом эти люди все равно, как бы, в той или иной форме возвращались. Не знаю, я думаю, что это скорее просто некий отбор компетенций. Ну то есть, как бы, есть некая планка, у каждой компании есть какая-то планка, ниже которой...
Планка количества людей? Качества, ну то есть, просто вот... Мы не берем людей, которые не способны вот на такие-таки-то вещи, брать ответственность там, не знаю, самостоятельно там, исполнять цели там, не знаю, там, учить коллег, развиваться там, не быть токсичными. Ну, короче, есть какой-то набор. В принципе, ну он всегда разный, и вот эта планка, она задает обычно качество и конкурентоспособность компании на рынке, какой-то культурный, просто культурный уровень. Смысление, ну, не уровень культурности, а уровень культуры корпоративной.
Что происходит сегодня в компаниях? На самом деле, я не знаю, мне нет какого-то универсального ответа. Что, что я вижу, это то, что, как бы, ну, конечно, неизбежно любую область бизнеса коснется вот этого необходимость автоматизировать, оптимизировать и переизобретать собственные процессы. Потому что та скорость, которую тебе дают агенты в областях типа разработки, маркетинга, продукта, operations, продаж, поддержки, legal, юристов, там, и вот этого всего ее невозможно получить с помощью, там, просто людей.
У нас было два потока, там больше 400 человек участников. Средний был там крупнейшей корпорацией, большое количество крупных банков, там, IT-корпорации и так далее. Есть стартапы, есть соло-фрилансеры, как бы, соло-принёры и так далее. И с одной стороны, да, есть как бы категория людей, которые не были инженерами раньше. То есть для них очень важно понять, что у тебя есть просто и я в chatbot, а у тебя есть агенты. И для этих агентов нужна иная инфраструктура. Тебе нужно учиться пользоваться Git, тебе нужно делать как бы версионирование, тебе нужно научиться пользоваться кодексом, курсором, cloud-кодом, там, может быть, терминалом. Тебе нужно понять, как правильно формируется и управляется контекст модели, что-то, как он из чего он состоит. А тебе нужно понять, как эту вещь, которую ты сделала для себя, можно удобно и легко просто делиться с командой и вовлекать новых людей, не требовать них освоения какого-то большого количества там за навыков, там bash и Git и в общем всякие страшные слова. После этого тебе нужно понять, как это применяется конкретно между кейсами. То есть мы говорим про продажи отдельно, у нас есть про маркетинг, у нас есть про разработку, про продукт, про внутренние операционные процессы, у нас есть база кейсов. Там я там собрал там несколько тысяч разных кейсов. У меня есть просто сайт, на котором собраны там 9000, по-моему, сейчас, отдельных кейсов, которые можно решить с помощью AI по всем областям бизнеса, которые не я придумал. Вот, потому что я не являюсь лучшим мире и чаром, и я не могу сказать вот лучших в мире способ там применять и чар, и AI в и чаре, или чар в и AI.
Самое главное, это конечно среда для экспериментирования, лаборатория, в которой это все происходит и как бы варится и улучшается, потому что даже те вещи, которые мы говорили, вот в марте, когда у нас был первый поткнусь сегодня, половина не актуальна, просто потому, что мир настолько далеко ушел вперед. Тут, да, тут еще раз хочу сказать про кейсы, вот то, что мне кажется, мы ценное даем, это не кейс, что смотри, ты можешь вот там пойти в и чаре, поменять кусочек, вот тебе репа, иди сделай. А скорее, но скорее истории, да, вот как человек, находясь вот в этом объеме, компании, понимание мира, смог вот взять эти кусочки, которые вообще бесполезны, без, как бы без, без, без, без личностей и пропустить там свой процесс через это. Вот мне всегда кажется, вот это ценно, и вот эта среда тоже есть, есть разные люди, есть какой-то там условно умный мэтчинг людей между собой, там аналог, там smart random coffee, ну, где, который позволяет людям еще и как-то коллаборировать, среду какую-то создавать, пространство создавать, делиться чем-то. Мне кажется, вот это тоже такая важная часть, но какое-то, да, обучение будущего или подхода к обучению, который в чистом виде отгруженных лекций не работает, но работает в каком-то связке с личной и трансформацией человека, который тебя знаком, которого ты веришь или у которого, хотя бы, очень похожий масштаб.
В любую теорию тебе может рассказать GPT лучше любого преподавателя. Да, и кастом. И под тебя, да. Что невозможно получить от GPT, это две вещи. Это внутри, может быть, это практика, ну, как бы, то есть от живых практиков, от людей, там фаундеров, которые внедряли в своих компаниях узнать, как это они делали, с чем они столкнулись, какие там ошибки происходят. Второе — это сопричастность, соучастие и соисследование с другими людьми, которые находятся там же, где и ты, на похожей должности, в похожих компаниях или на похожих рынках, или там, какой-то похожей ситуации. И третье — это персональность. GPT тебе расскажет, может быть, твоим закон, но все те же самые вещи. Да, то, что мы стараемся делать, это все-таки давать, как бы, персональную поддержку, каждому участнику, именно с точки зрения того, что на сегодняшний день доступно, потому что опять-таки каждую неделю, если мы говорим про код, если мы говорим про codex, если мы говорим про там, state of the art модели, каждую неделю происходят какие-то инновации, какие-то новые фичи, какие-то улучшения, которые значительно могут простить жить по сравнению с тем, что было неделю назад. Живем в таком мире уже там год последний, как минимум, и, наверное, еще какое-то количество там месяцев лет будем жить.
Я вот в этой смарт-анализации, наверное, добавлю две, крайне, которые я использую, два подхода. С одной стороны, у нас есть серия кураторских встреч, там, порядка двадцати кураторов на всех участников, и они тоже делятся по классу и их масштабу, условно, которого они лучше относятся. А второй из того, что прям работало, у меня есть такая практика, ну, тоже ряд скилов, hard and hands-on, когда и своего стека, или стека своего компании, и даю людям слепок, ты тоже, наверное, похожий вещей делаешь, слепок просто моей архитектуры по твою задачу. Вот приходит человек, описывает свою задачу, говорит, я вот сейчас здесь, а он буквально сопоставляет, а покажи где ты, он кей вот так, значит, у тебя вот, смотри, тут у Саши было вот этого, вот этого, вот этого, от этого недренёвого, у тебя вот этого нет, может, попробуешь вот для каждой из этих вот возможностей мини-промпт, что просто вспомнишь, что такая идея есть, иди попробуй это реализовать. Мне кажется, вот эта штука ещё работает, это такой максимально честный слепок, просто вот всё, что я делал, вот идею его попробуй к себе применить. Мне кажется, вот эта тоже штука такая, которая, ну, уникальная, и которая хочется наделить.
Супер. Да. Сюда. Спасибо тебе. Класс. Да. Спасибо. Спасибо.