“Сомнение - начало мудрости”
Аристотель
Последние недели наблюдаем забавный парадокс: чем быстрее меняется мир, тем больше людей хотят “остановиться и подумать”. Только вот информационный шум активно мешает этому, а новости про очередной прорыв в ИИ сменяются новостями уже про следующий.
Раньше говорили, что компьютеры развиваются так быстро, что модель, представленную утром, к обеду уже снимают с производства. Сейчас та же динамика ощущается буквально в каждом инструменте на основе ИИ. Да ладно?!
Инструменты опережают понимание того, зачем они нужны. Это фича нашего времени. Вопрос лишь в том, как не утонуть в этом океане возможностей и найти то, что действительно может изменить нашу жизнь к лучшему.
Сегодня поговорим о том, как среди всего этого ИИ-ажиотажа разглядеть реальные инструменты для реальных задач. И заодно разберем, почему умение удивляться новому и сразу же спрашивать “и что мне с этим делать?” - возможно, самый важный навык 2025 года.
Август 2025 года войдет в историю (но это не точно) как месяц, когда искусственный интеллект перестал быть темой для футурологов и стал рабочим инструментом для всех остальных. Но давайте отделим шумиху от реальных изменений (мухи отдельно, котлеты отдельно).
GPT-5 и Claude Opus 4.1: эволюция или революция?
7 августа OpenAI выпустила GPT-5, а буквально через несколько дней Anthropic ответила Claude Opus 4.1. СМИ кричат о “PhD-уровне интеллекта” и “золотых медалях на олимпиадах по программированию”. Да ладно?! Неужели мы дождались момента, когда ИИ стал умнее нас?
Если отбросить маркетинговую шумиху, картина получается более интересной и практичной. Новые модели действительно делают качественный скачок в трех ключевых областях:
Во-первых, “длинное мышление”. GPT-5 может удерживать контекст на протяжении сложных многоэтапных задач, не забывая начальные условия. Представьте: вы можете загрузить техническое задание на 50 страниц, а через час попросить внести правки в раздел №23, ссылаясь на требования из раздела №5. Раньше это было лотереей, теперь - рабочим процессом.
Во-вторых, практическая автономность. Claude Opus 4.1 может теперь самостоятельно завершать разговоры в экстремальных случаях. Звучит как мелочь, но это первый шаг к ИИ-агентам, которые действительно могут работать без постоянного присмотра. Не искусственный общий интеллект, а искусственный специалист.
В-третьих, интеграция с реальными инструментами. Новые модели могут запускать, тестировать и исправлять код. GitHub Copilot с Claude Opus 4.1 уже показывает результаты, которые еще полгода назад казались фантастикой: ИИ пишет функцию, тестирует ее на реальных данных, находит баг и исправляет его. Без участия программиста.
Что это означает для обычных людей?
Здесь начинается самое интересное. Пока технологические медиа обсуждают философские вопросы о сознании ИИ, мир адаптируется к новой реальности.
В России запущен проект «Код будущего. Искусственный интеллект» - бесплатное обучение школьников 8-11 классов технологиям ИИ. 75 тысяч человек в год. А это, извините, признание того, что работа с ИИ становится базовой грамотностью. Как когда-то умение пользоваться компьютером.
В то же время российские венчурные фонды перефокусируются. Если раньше искали стартапы с ИИ, то теперь ищут стартапы, которые решают конкретные проблемы с помощью ИИ. Разница принципиальная: технология перестала быть самоцелью и стала инструментом.
Скрытые паттерны и неочевидные выводы
За громкими заголовками скрывается более глубокая трансформация. Мы наблюдаем переход от “ИИ как новинка” к “ИИ как инфраструктура”. Это похоже на то, что происходило с интернетом в конце 90-х: сначала все говорили о “интернет-компаниях”, а потом интернет стал просто способом ведения бизнеса.
Первый паттерн: доступность экспертизы. Раньше для создания сложного программного решения нужна была команда разработчиков. Сегодня один человек с GPT-5 может создать MVP, который год назад потребовал бы месяцев работы. Это превращает каждого в потенциального техлида собственного проекта.
Второй паттерн: смена фокуса с “что” на “как”. Вопрос больше не в том, может ли ИИ решить задачу (скорее всего, может), а в том, как правильно поставить эту задачу. Навык промптинга становится новой формой управленческой компетенции.
Третий паттерн: гибридная работа человека и ИИ. Самые впечатляющие результаты показывают те, кто научился эффективно с ним сотрудничать. Исследование Stanford и Chan Zuckerberg Biohub показало, что когда ИИ-агенты проводили научные совещания с минимальным участием людей, они создали жизнеспособные лекарства для лечения COVID-19. Но ключевой момент здесь - “с участием людей”, пусть и минимальным.
Практические выводы для нас
Российский рынок, в свете многих событий, иногда не может использовать западные решения, но у нас есть доступ к передовым ИИ-моделям. Это создает окно возможностей для тех, кто готов экспериментировать.
Для предпринимателей
Вместо создания российского ChatGPT стоит сосредоточиться на узких, специализированных решениях. Ниша “ИИ для российского документооборота” или “ИИ для управления региональной логистикой” может оказаться более прибыльной, чем попытки конкурировать с глобальными гигантами.
Для контент-мейкеров
Новые ИИ-модели превосходно справляются с адаптацией контента под разные форматы и аудитории. Один качественный лонгрид можно превратить в серию постов для соцсетей, скрипт для видео и даже интерактивный чек-лист. ИИ помогает улучшить продуктивность.
Для руководителей
ИИ становится новым типом сотрудника - очень способным, но требующим четких инструкций и постоянного контроля результатов. Управленческие навыки, которые работали с людьми, нужно адаптировать для работы с ИИ-системами.
Но самый большой вызов даже не технологический, а культурный. Мы привыкли к модели поведения, когда новый инструмент изучается месяцами, а потом используется годами. ИИ требует противоположного подхода: быстрого экспериментирования и постоянной адаптации.
Компании, которые научатся быстро тестировать ИИ-решения и так же быстро от них отказываться, если они не работают, получат конкурентное преимущество. Те, кто будет ждать идеального ИИ-решения, рискуют остаться позади.
И финалочка
ИИ может создать презентацию, написать код и даже сочинить стихи. Поэтому самым ценным навыком становится умение задавать правильные вопросы. И это, пожалуй, единственное, чему машины пока не могут нас научить.
Три важные ссылки для полноты картины
1. “Виртуальная лаборатория” Stanford создала лекарства от COVID с помощью ИИ-агентов (Nature, август 2025)
Почему стоит прочитать: Первый реальный пример того, как ИИ-агенты могут заменить целые исследовательские команды. Особенно важно то, как организовали процесс исследования.
2. Российские стартапы 2025: выживают на личных средствах, но остаются оптимистичными (VC.ru)
Почему стоит прочитать: Честный взгляд на состояние российской стартап-экосистемы. 62% стартапов не привлекали инвестиций. 64% фокусируются на продукте, а не на поиске денег (красавцы). Зрелость или отчаяние?
3. Новая система управления цифровой трансформацией в России (РАНХиГС)
Почему стоит прочитать: С 2025 года все госпроекты цифровизации будут оцениваться по измеримым результатам. Революция в госуправлении или очередная бюрократическая реформа?
Настройка ИИ-агента для отслеживания трендов
Вместо бесконечного скроллинга новостных лент, создайте персональный ИИ-фильтр, который будет отслеживать только релевантные для вас темы.
Простой способ:
- В Claude или GPT-5 создайте промпт: «Ты мой аналитик трендов в [ваша сфера]. Каждую неделю анализируй эти источники: [список конкретных сайтов/блогов/каналов] и выбирай 3 самых важных новости, которые могут повлиять на [ваши задачи]. Игнорируй хайп, фокусируйся на практических применениях. Для каждой новости дай краткий анализ: что изменилось и как это можно использовать.»
- Сохраните этот промпт как шаблон
И теперь вместо информационного шума - кураторская подборка с анализом от вашего персонального аналитика.
Эффект “ИИ-парадокса”
Чем мощнее становятся ИИ-инструменты, тем важнее становятся специфические человеческие навыки. Не технические, а именно человеческие: эмпатия, интуиция, способность видеть контекст.
Поэтому при работе с ИИ задавайтесь вопросом не “может ли он это сделать?”, а “что уникального могу добавить я?”. Ваша роль - дополнять его.
Принцип PARA для работы с ИИ
Адаптируем знаменитую систему Тиаго Форте для эпохи ИИ-помощников:
- Projects (Проекты): конкретные задачи, которые вы решаете с помощью ИИ;
- Areas (Области): сферы, где ИИ регулярно вас поддерживает;
- Resources (Ресурсы): промпты, шаблоны и лучшие практики работы с ИИ;
- Archive (Архив): удачные диалоги и решения для повторного использования.
Ведите библиотеку промптов так же, как раньше вели библиотеку полезных ссылок.
Техника “Инверсия”
Вместо того чтобы думать только о том, как достичь цели, сначала представьте, как вы неприемлемым образом её провалите.
- Опишите желаемый результат или решение задачи.
- Зафиксируйте список всех возможных способов провалить этот результат (реальные риски, ошибки в логике, внешние помехи).
- Проанализируйте каждый пункт: как можно избежать или смягчить каждую из перечисленных причин неудачи?
- На основе этого составьте план действий, включив превентивные меры и защитные барьеры.
Так вы выстраиваете более надёжные решения, заранее выявляя и нейтрализуя скрытые риски вместо того, чтобы сталкиваться с ними в процессе работы.
ИИ в деле
“Яндекс Маркет” запустил чат-ассистента на базе YandexGPT 5 Pro для помощи в подборе товаров. Обычно покупатель тратит 7 минут на поиск и сравнение.
Теперь же происходит так:
- клиент формулирует сложный запрос (“трейл-кроссовки до 10 000 ₽, водонепроницаемые”);
- ИИ подбирает релевантные варианты и объясняет отличия;
- Диалог сохраняет контекст для уточнений.
В результате время подбора сократилось до 3 минут, конверсия выросла на 18%, а 80% пользователей оценили работу ассистента положительно.
И снова убеждаемся, что ИИ не заменяет экспертный подход, но радикально ускоряет взаимодействие с сервисом.
Создание еженедельного отчета с помощью ИИ
Задача: Каждую неделю собирать данные из разных источников и создавать сводный отчет.
Решение через GPT-5:
- создайте в Google Sheets таблицу с источниками данных;
- напишите промпт: “Проанализируй данные из [ссылка на таблицу]. Создай еженедельный отчет в формате: ключевые изменения, тренды, рекомендации на следующую неделю”;
- настройте автоматическую отправку через Google Apps Script.
30 минут настройки, а в результате экономия времени 2-3 часа каждую неделю.
Вопрос для размышления
Если ИИ может делать почти все, что раньше считалось интеллектуальной работой, то что делает вас незаменимым специалистом в вашей области?