Соревнование за будущее внезапно стало массовым спортом: кто быстрее автоматизирует офис, заменит саппорта, построит дата-центр на $500 млрд?
Но мы решили рассмотреть ситуацию не точечно, а целостной картиной. Оценить, насколько далеко мы зашли в делегировании труда алгоритмам, управления — DAO и API, а знаний — вообще всем.
Давайте посмотрим, как выглядит мир, в котором мы живём прямо сейчас. И что останется пролетариату?
Вперёд, товарищ андроид
Начать с Илона Маска — туше, но нам не страшно. 29 апреля Илон анонсировал бета-версию Grok 3.5 — ИИ-ассистента нового поколения от xAI.
Фрагмент цитаты Маска о новой ИИ-модели:
— Это первый ИИ, который может, например, точно отвечать на технические вопросы о ракетных двигателях или электрохимии. Рассуждает, исходя из первых принципов, и предлагает ответы, которых просто нет в Интернете.
Модель будет отвечать на вопросы пользователей без доступа к интернету, опираясь только на внутренние знания.
Также 3 мая Маск написал, что в алгоритмы X (бывшего Твиттера — признанного экстремистcкой организацией в России) уже заменены на упрощённую версию Grok.
Ещё немного восторженных отзывов о Grok 3.5: Я не уверен, как ты и твоя команда сделали это, но — вау! Грок 3.5 невероятен — инопланетный разум, непохожий ни на что, что я пробовал.
Также нельзя забывать о намерении Маска заменить людей на Optimus Gen 2 на своём Tesla-заводе. И хоть продажи электрокаров упали вдвое, Илон успел провести две волны сокращений. Под раздачу попали даже сотрудники сервисов и тех, кто строил сеть зарядных станций.
Поехали дальше.
IBM объявила о пятилетнем плане инвестиций в $150 млрд на развитие ИИ, квантовых вычислений и мейнфреймов в США, с упором на внутреннее производство и создание рабочих мест.
Мнения пролетариата на этот счёт — разные.
IBM и сейчас строит мэйнфреймы в Нью-Йорке, которые обрабатывают более 70 процентов стоимости транзакций в мире.
Также громко прозвучали новости о запуске проекта «Stargate» — совместной инициативе OpenAI, Oracle, SoftBank и MGX по созданию ИИ-инфраструктуры стоимостью $500 миллиардов.
Цель — построить около 20 дата-центров в течение 4-х лет, обеспечить США лидерство в области ИИ, создать сотни тысяч рабочих мест и толкнуть экономику вверх.
Но не только США участвует в техно-коммунистической гонке. В Китае прошёл первый в мире марафон с участием гуманоидов. Двадцать китайских роботов бежали против людей. И — проиграли. Правда, всего милю.
Организация и проведение такого марафона была расценена, как заявление миру (и США) о том, что китайский ИИ-рывок — уже сделан.
В свою очередь Alibaba представила новую версию своей ИИ-модели — Qwen 3, которая тоже может (частично) рассуждать. Многие расценили это, как ответ на успех стартапа DeepSeek, который навёл шума в ценовой конкуренции среди китайских технологических гигантов.
А Baidu 25 апреля выпустил новые модели Ernie 4.5 Turbo и Ernie X1 Turbo. Теперь они ещё быстрее решают логические задачи и, в целом, работают точнее. В Реддит пользователи обсуждают не только эту новость, но открытие исходного кода ERNIE 4.5 к 30 июня 2025 года.
Также в обсуждениях часто проскальзывает сравнение ERNIE X1 с DeepSeek R1 и ERNIE 4.5 с GPT-4.5.
В марте 2025 Foxconn представили свою первую ИИ-модель FoxBrain, которую они сделали за 4 недели. Модель стоит на архитектуре Llama 3.1 от Meta и была обучена с помощью Nvidia. Она не только рассуждает, но ещё и помогает в автоматизации производственных процессов и управлении цепочками поставок.
Реакция IT-пролетариата в Реддит, в целом, спокойная. Чувствуется интерес и готовность тестировать модель.
Если говорить об общих настроениях, то Китай объявил о своей готовности к сотрудничеству в создании глобальной системы управления развитием ИИ. Цель — разработать общие нормы использования и дать равный доступ к возможностям ИИ-помощников для всех стран.
Теперь посмотрим на ситуацию в целом.
Предполагаемый размер рынка передовых технологий и доля выбранных технологий в 2023 и 2033 гг.
Источник: ООН по торговле и развитию (ЮНКТАД) на основе различных отчётов об онлайн-исследованиях рынка. Данные о размере рынка отражают доход, полученный от продажи продуктов и услуг. Графики показывают четыре из 17 передовых технологий по доле рынка за каждый год. Остальные 13 сгруппированы в разделе «другое».
Что в итоге получается? А то и получается: нынешняя задача человека — контролировать и проверять. То есть быть технадзирателем, а иногда — этическим модератором, но не создателем. И в этом, на самом деле, больше свободы, чем может показаться на первый взгляд.
Дальше рассказываем — почему.
ИИ на службе трудового коллектива: от креативных бригад до нейроуправления
Если раньше автоматизация была прерогативой заводов, то теперь офис — новый цех. Причём не только для бухгалтерии и логистики, но и креатива, менеджмента, продаж.
Программист нового типа: 20% идей, 80% — Copilot
Только ленивый не написал о вайбкодинге или возможности 21 века — не быть достаточно квалифицированным программистом для создания цифровых продуктов. Правда, есть несколько “но”, о которых и написали пользователи Реддит.
Зарубежные компании, в целом, поощряют вайбкодинг. Apple пришёл к стартапу Anthropic, чтобы интегрировать модель Claude Sonnet в Xcode. Теперь разработчикам ещё проще писать, редактировать и тестировать код с помощью ИИ.
Replit обновил своего ИИ-агента, способного создавать приложения с помощью описаний на естественном языке. Теперь работа будет более автономной, а интеграция с инфраструктурой — чётче.
Инструменты вроде GitHub Copilot и Sourcegraph Cody уже давно стали дежурными напарниками разработчиков. Хотя скептики шутили, что Copilot будет генерировать только баги, но исследования показали, что разработчик с Copilot завершает задачу, например, по созданию HTTP-сервера на JavaScript в среднем за 1 час 11 минут, а без него — за 2 часа 41 минуту. То есть быстрее в 2 раза.
Конечно, на рынке есть и другие варианты ИИ-помощников: Amazon запустил CodeWhisperer, а Google интегрирует помощника Duet AI в Android Studio. Даже IDE от JetBrains обзаводятся встроенными AI-фичами.
Сам CEO GitHub Том Домерке уверенно заявил: «скоро 80% кода будет писаться ИИ». Но с оговоркой, что роль разработчика станет ещё более творческой – человек сосредоточится на оставшихся 20%.
Таким образом мы двигаемся к следующему раскладу: разработчики больше времени уделяют архитектуре и творчеству, пока алгоритмы строчат boilerplate.
Дизайн: генеративный креатив на службе искусства и маркетинга
Крупнейшие рекламные сети (Ogilvy, WPP и др.) всё чаще заявляют о стратегии AI-first: то есть, во всём, что делается для бизнеса — начиная с мозгового штурма и заканчивая раскадровкой видео — сначала используется ИИ, потом — другие инструменты.
Также недавно Adobe Firefly был интегрирован в Creative Cloud для быстрого создания изображений, векторной графики с помощью текстовых запросов и AI-поддержки.
Canva Visual Suite 2.0, в свою очередь, добавила инструменты Canva Sheets и Canva Code — чтобы превращать данные в презентации и создавать приложения с помощью простых текстовых запросов.
Актуальность ИИ в этой сфере можно также подтвердить цифрами. Опрос Adobe показал, что 83% профессиональных дизайнеров уже используют ИИ в своей работе. Более половины (66%) из них считают, что он делает их контент лучше, а 58% работают быстрее.
Подводим техно-комуническую итоговую черту. AI проник в креатив на ~70–75%, а в США и Германии занял почти 85–90% пространства.
Техно-коммуникации: маркетинг по плану, продажи по скрипту
Третья большая сфера – коммуникации: всё то, что связано с созданием текстов, взаимодействием с клиентами, продажами и обслуживанием.
Маркетинг и продажи. Согласно отчёту McKinsey, основная выгода (75%) от внедрения AI достаётся маркетингу, продажам и обслуживанию клиентов на первых ролях (наряду с разработкой ПО и R&D)
Уже в 2024 году 65% организаций признались, что используют ИИ хотя бы в одной бизнес-функции (против 33% годом ранее) – то есть в 2 раза чаще. И маркетинг при этом в топе применений.
Маркетологи действительно не брезгуют использовать тот же ChatGPT или другие модели в работе.
Этот промт можно расширить и добавить опции для генерация A/B вариантов CTA или заголовков; возможность работать по системам: AIDA, PAS, 4U, PPPP и пр.
В результате ИИ выдаёт и правда полезные рекомендации, проверяет всё по чек-листу и подсвечивает то, что команда могла упустить.
Техподдержка и клиентский сервис. Еще до революции генеративных моделей компании использовали скриптовые боты. Но сейчас все перешли на чат-ботов и виртуальных ассистентов.
Эксперты всё быстренько посчитали и подтвердили, что внедрение ИИ действительно повышает продуктивность служб поддержки на 30–45%. Пока операторы заняты более серьезными обращениями, чат-боты разбирают простые задачки.
Крупнейшие банки и сотовые операторы тоже открыто делятся, что их AI-ассистенты обрабатывают до 80% типовых обращений без участия человека.
Ещё один плюс — экономия. Четверть американских компаний поделились, что они сэкономили $50–70 тыс. благодаря использованию GPT-моделей в бизнес-процессах, а в 2025 году у 11% экономия превысила $100 тыс. Нетрудно посчитать, что для крупных корпораций это выливается в миллионы долларов.
Недаром к середине 2024 года 80+% компаний из списка Fortune 500 внедрили ChatGPT в рабочие процессы менее чем за год с его релиза. Такой стремительной технологической диффузии мир не видел со времён, пожалуй, появления самого Интернета.
А что в России?
Кажется, что технологии в стране развиваются менее стремительно. Но государство действует активно.
Так появился национальный проект «Экономика данных и цифровая трансформация государства», направленный на появление ИИ в экономике, социальных сферах и государственном управлении. Планка к 2025 году — увеличить уровень ИИ-участия в разных отраслях в восемь раз, а уровень объёма услуг — в пять.
Российская медицина вообще стала одним из ключевых направлений, куда пришла нейросеть. Вот часть задач, где она уже работает:
- анализ радиологических изображений и электронных медицинских карт;
- ИИ-сервисы для пациентов и управления личным здоровьем;
- решения для лабораторной диагностики и стоматологии;
- ИИ в офтальмологии и эндоскопии;
- дистанционный мониторинг и лечение.
Также ИИ проникает и в российскую производственную сферу. Учёные из ЮУрГУ применили алгоритмы для автоматической диагностики подшипников — и добились результата, превышающего привычный уровень точности в 15 раз.
А в феврале 2025 года ученые из Пермского Политеха разработали нейросетевой алгоритм, который повысил качество токарной обработки.
Из интересного: глава Минцифры РФ Максут Шадаев сказал, что ИИ (в теории) может заменить половину чиновников. При этом врачей и учителей нейросети всё-таки не сдвинут. Ну, или пока что. Прозвучали эти заявления в ходе профильного мероприятия First Russian Data Forum.
Также ИИ с двух ног ворвался в российскую метеорологию. Научный руководитель Гидрометцентра РФ Роман Вильфанд рассказал, что ИИ уже используется на всех этапах оценки и прогнозирования погодных условий.
В целом, метеорологи считают, что ИИ — классный помощник, но вряд ли полностью заменит человека.
Бизнес тоже начинает постепенно доверять нейросетям. Уже 34% компаний в 2024 году активно его внедряли либо уже использовали для решения бизнес-задач, согласно опросу К2Тех. Ещё 18% планируют внедрение в 2025 году.
Кроме того, в 2025 году вступают в силу новые национальные стандарты в этой области, включая систему сертификации ИИ-решений, разработанную Минпромторгом России. Компании, использующие сертифицированные решения, получат доступ к государственной поддержке.
Мы тоже активно развиваем ИИ-направление. Например, в системе управления знаниями Minerva Knowledge есть технология DataHub, которая позволяет легко создать корпоративный «мозг» для GenAI и объединить любые источники информации, в том числе внутренние системы, базы знаний и другие хранилища данных.
К платформе можно подключить Minerva Copilot — это умный помощник на базе генеративного AI. Он полностью защищён и работает без интернета: ему нужны только сведения из вашей базы знаний. Так Minerva Copilot даёт точные ответы на вопросы сотрудника со ссылкой на материалы из Minerva Knowledge. Быстро, с учётом контекста и без галлюцинаний.
Попробовать продукты Minervasoft
Так куда же мы идем, товарищи?
Если раньше пролетарий — это тот, кто владеет своими руками, то теперь — тот, кто владеет своими данными. ИИ учится на наших действиях, пишет код по нашим паттернам, делает мемы по нашей боли.
Пролетарий XXI века — это человек, чьи действия делают нейросеть умнее.
Что мы имеем в итоге:
Stack Overflow заменён автодополнением в IDE. По данным Stack Overflow Trends, после запуска Copilot трафик на их сайт ощутимо просел. Можно сделать вывод, что теперь разработчики всё чаще ждут подсказки от ИИ, чем ищут ответы вручную.
YouTube и TikTok обгоняют курсы. Микрообучение в Shorts и Reels позволяет получить нужный навык за 30–60 секунд, без вступлений и домашних заданий.
Replit + нейросеть = MVP за вечер. Зачем учиться, если можно сгенерировать код, дизайн и описание за вечер — и пойти питчить? Стартовый порог — не знания, а промпт.
AI-ассистенты как приватные тьюторы.
В экспериментах Anthropic, Claude-боты объясняли сложные концепции лучше, чем преподаватели с Coursera. У ChatGPT появились «репетиторские» сценарии, где модель ведёт за руку через изучение темы.
Получается, учиться нужно не «чтобы делать», а чтобы понимать, что происходит, когда за тебя делают. А это и есть тестовая версия техно-коммунистического мира. Только пролетариату никто об этом не сообщил.
Что думаете — пора апдейтить манифест?
***
А ещё у нас есть блог в Telegram. Там мы рассказываем о вызовах и трендах в найме, менеджменте и планировании. Подсвечиваем острые проблемы сотрудников, а также рассказываем о способах их решения. Подписывайтесь, чтобы не пропустить!