Galim’s channel

ИИ меняет и конкурентную среду. Малый и средний бизнес получает возможности, которые раньше были доступны только крупным компаниям: создать сайт, автоматизировать процессы, отвечать на письма, вести социальные сети, писать небольшие программы, делать дизайн, продвигать товары, собирать и анализировать данные из открытых источников. Все это теперь можно сделать самостоятельно и за небольшие деньги. Крупные компании, если не начнут меняться, столкнутся с тем, что их внутренняя бюрократия станет барьером для роста, и могут проиграть конкуренцию более быстрым игрокам. При этом у крупных игроков остается серьезное преимущество в виде собственных данных и доступа к клиентам, поэтому выиграют те, кто сумеет соединить масштаб со скоростью. Меняется и повседневная практика. С вопросами мы все чаще обращаемся к ИИ, а не к поисковику, и этот тренд продолжится. Я перешел на Android, поскольку он глубже интегрирован с ИИ: встречи, будильники и задачи у меня уже ведет Gemini. Разбор и сортировку документов, поиск по ним и ответы на почту тоже берет на себя ИИ. Сейчас я сам создаю сайты, строю дашборды, делаю интеграции с 1С и другими системами и отслеживаю показатели напрямую, без покупных BI-систем вроде Qlik или Power BI. MCP-коннекторы позволяют не просто получать данные, но и обрабатывать их через ИИ-агентов и сразу получать нужную информацию в нужной форме. Таких областей становится все больше. Благодаря открытому API Telegram к нему можно подключить ИИ-агента, и теперь переписку в моих рабочих группах анализирует агент на базе Claude, который от моего имени отвечает коллегам на рутинные вопросы, а решения по существу я принимаю сам. Для многозадачности это очень удобно. Разобраться в этом мне помог Кайрат Ахметов, один из самых продвинутых практиков вайбкодинга, которых я знаю. Его уровень настолько высок, что в его рабочих группах его личный агент общается с агентами его сотрудников. Сейчас я пробую писать более сложные программы, скорее для собственного развития. Я знаю уже немало людей, которые в одиночку создают целые продукты и начинают на них зарабатывать. Думаю, в ближайшие пару лет мы увидим первых соло-единорогов. Однако у этой трансформации есть обратная сторона, и риски здесь значительные. Первый риск, о котором я уже писал, это кризис спроса. Второй риск: масштабный передел рынков и банкротство многих компаний, чьи продукты будут замещены ИИ. Третий риск, долгосрочный, это утрата навыков. Чем больше знаний мы делегируем ИИ, тем меньше учимся делать что-то сами, руками и головой. Уже сейчас при вайбкодинге нередко соглашаешься с предложением ИИ, не вчитываясь, потому что считаешь его компетентнее. Так навыки постепенно утрачиваются, а зависимость от ИИ растет. На горизонте столетий это может привести к деградации. Четвертый риск, неравенство, устроен сложнее, чем кажется на первый взгляд. Внутри профессии ИИ, напротив, выравнивает возможности: в исследовании более 5 тысяч сотрудников клиентской поддержки ИИ-ассистент повысил производительность в среднем на 14%, а у новичков и наименее квалифицированных работников на 34%, почти не повлияв на результаты опытных. Возникает парадокс: ИИ сильнее всего помогает начинающим, но именно их компании перестают нанимать. Между теми, кто освоит ИИ, и теми, кто не станет этого делать, разрыв будет расти: первые станут производительнее и будут зарабатывать больше, вторые окажутся в уязвимом положении. А самый крупный разрыв, как показывают расчеты нобелевского лауреата Дарона Аджемоглу, возникнет между доходами капитала и труда. В итоге вопрос уже не в том, внедрять ли ИИ, а в том, кто получит выигрыш от роста производительности. Если он достанется узкому кругу владельцев технологий, мы получим и кризис спроса, и социальное напряжение. Если удастся распределить его шире через образование, переобучение и адаптацию налоговой системы, ИИ станет главным источником роста доходов и качества жизни в ближайшие десятилетия. Было бы интересно узнать, как вы используете ИИ в своей жизни и работе.