Представьте: конференция INBOUND от HubSpot в Сан-Франциско, три дня, маркетологи, продажники, энтузиасты ИИ — и главное выступление сооснователя компании Дхармеша Шаха. Вот где действительно копнули в суть: что такое настоящая трансформация с ИИ, почему генеративный ИИ — это не просто умный автокомплит (хотя и он тоже), и почему это хорошо, что технология никуда не денется.
Шах задал вопрос в лоб: ИИ — это экспоненциальная возможность или экзистенциальная угроза? Он даже спросил у самого ИИ. Знаете, что тот ответил? «Да». Вот так вот, коротко и ясно.
Как конкурировать с ИИ? (Спойлер: не надо с ним бороться)
Шах провел неформальный опрос среди 6 000 человек: «Как вы конкурируете с ИИ?» Треть респондентов поняли вопрос как «как мне соревноваться против него». Но это, по словам Шаха, — игра с нулевой суммой, которая никому не нужна.
«Нужно думать об этом как о сотрудничестве с положительной суммой», — объяснил он. — «Цель — не сражаться с машиной. Цель — строить вместе с ней».
И это критически важно. Потому что пока возможности ИИ растут по экспоненте, кривая обучения пользователей — линейная. Как и ценность, которую мы получаем от технологии, впитавшей в себя всё: от полного собрания сочинений Шекспира до тредов на Reddit о том, является ли хот-дог сэндвичем, и академических лекций Стивена Хокинга.
«В итоге эта машина способна предсказывать следующее слово с такой точностью, что её действия неотличимы от мышления. Вот почему это кажется магией», — сказал Шах. «Это автокомплит с докторской степенью во всём. Как будто у вас в кармане 1 000 PhD. Вдруг вы можете писать стихи. Прозу. Программы. Как Нео в Матрице, только вместо ‘я знаю кунг-фу’ — ‘я знаю всё’. Мировое знание у вас в кармане».
Конечно, есть нюансы. LLM ограничены данными, на которых их обучали. Иногда галлюцинируют. Они заморожены во времени и не сохраняют состояние между сессиями. Но они учатся. Взаимодействия с пользователями попадают в их долговременную память: чаты, ресурсы (PDF, изображения), инструменты вроде интернета, баз данных, API сторонних систем.
Как лучше использовать ИИ в повседневной жизни
Итак, если ИИ — это всерьёз и надолго, и трансформация важна, то как именно его использовать?
«Мой совет: каждый раз, когда садитесь за компьютер что-то делать, сначала попробуйте с ИИ. Посмотрите, может ли он помочь, не усложняйте», — говорит Шах. «Вы удивитесь. Когда не сработает, не думайте: ‘О, ну вот, это не работает’. Думайте: ‘Это не работает пока‘. Если для вас это важный кейс, поставьте себе напоминание в календаре повторить попытку через три месяца. Помните: ИИ на экспоненциальной кривой. Есть шанс, что через три или шесть месяцев то, что не работает сейчас, заработает».
Качество результатов зависит от трёх факторов:
- Качество модели
- Качество промпта (запроса)
- Качество контекста в окне контекста (это и есть prompt engineering)
Качество модели
Сейчас настоящий кембрийский взрыв LLM-моделей, но Шах советует любую из трёх топовых фронтир-моделей: GPT-5 от OpenAI, Claude от Anthropic или Google Gemini. Но не заморачивайтесь, добавляет он: выберите ту, что вам нравится или которую использует ваша компания.
Качество промпта
Люди используют меньше 10% потенциала ИИ. Примерно 95% времени пользователи повторяют одну из горстки промптов, которые у них сработали для большинства кейсов. Вместо этого Шах рекомендует:
- 60% времени — использовать проверенные промпты
- 30% времени — итерировать: брать текущие промпты и смотреть, можно ли их улучшить для лучших результатов
- 10% времени — экспериментировать: пробовать ИИ для вещей, которые вы никогда не пробовали и не уверены, сработает ли
Полезный приём: метапромптинг — буквально попросите ИИ улучшить сам промпт.
Контекстная инженерия
Звучит как то, чем занимаются в NASA, но на деле всё просто: добавляете правильный контекст к запросу, чтобы ИИ давал лучшие результаты. Улучшение качества контекста включает:
- Кастомные инструкции — есть у всех крупных LLM. По сути, вы говорите ИИ, с какой перспективы он работает: личность, как должен себя вести, как отвечать и т.д. Один раз задали инструкции — он использует их для каждого ответа. Результаты сразу лучше.
- MCP (Model Context Protocol) — относительно новый способ поставлять инструменты LLM. Любое ИИ-приложение, поддерживающее MCP, может напрямую подключаться к тысячам приложений, которые тоже поддерживают MCP (например, HubSpot), и тянуть контекст прямо в LLM.
Действуем с ИИ-агентами
«В прошлом году на Inbound 24 я предсказал, что этот год станет годом ИИ-агентов. Я ошибся», — признался Шах. «Это не год ИИ-агентов. Это десятилетие ИИ-агентов. Мы только в начале этой массивной трансформационной волны в ИИ».
В прошлом году Шах запустил Agent.ai — место, где можно находить, использовать и создавать своих ИИ-агентов. Сейчас платформу используют уже более 2 миллионов человек. Около 26 000 пользователей построили своих агентов на Agenti.ai, включая самого Шаха: он залил всю инфу из подготовки к выступлению в ИИ-агента, с которым может пообщаться кто угодно на You.ai.
Следующие шаги: стратегия TEAM
Как взять свой новообретённый энтузиазм по ИИ и принести его команде? Шах предложил план — стратегию TEAM: Triage (сортировка), Experiment (эксперимент), Automate (автоматизация), Measure (измерение).
«Цель этой стратегии — перейти от ИИ, управляемого индивидуальными героизмами (когда есть супер-амбициозный творческий человек), к командным привычкам», — объяснил он. «Взять эти вещи и применить TEAM, проходить этот процесс снова и снова. Мы твёрдо верим, что команды будущего будут гибридными. Это время, чтобы начать. Даже в малом масштабе — начните строить свою гибридную команду».
Но самое важное: как бы ни был умён ИИ, люди выигрывают по EQ (эмоциональному интеллекту). Сочетание жизненного опыта с ИИ-инструментом улучшит вашу жизнь и ваш опыт.
«Но мой вызов вам — не останавливайтесь на этом», — сказал Шах. «Будущее принадлежит не искусственному интеллекту. Оно принадлежит вам — с усиленным интеллектом. ИИ здесь не для того, чтобы заменить нас. Он здесь, чтобы заменить части нашей работы, которые не приносят нам радости. Чтобы справляться с рутиной, пока мы фокусируемся на замечательном. Чем лучше становится ИИ, тем больше он позволяет нам быть людьми».
Другие новости с фронтов ИИ
А пока Шах философствовал, мир ИИ не стоял на месте. Вот что ещё произошло (по данным VentureBeat):
- Jules от GitHub получил новые фичи: API для интеграции с IDE и CLI-инструмент для открытия агента прямо из командной строки.
- Salesforce анонсировал набор инструментов для создания «доверенного ИИ-фундамента» для предприятий, борющихся с фрагментированными данными и слабым управлением.
- IBM выпустил Granite 4.0 — новое поколение open-source LLM, нацеленное на баланс между производительностью и низкими требованиями к памяти/стоимости.
- Microsoft унифицировал свои фреймворки агентов и вывел на публичное превью Agent Framework с расширенными возможностями наблюдаемости.
- Slack открыл доступ сторонним разработчикам к своим корпоративным данным через API реального времени и сервер Model Context Protocol.
- Thinking Machines (стартап бывшего CTO OpenAI Миры Мурати) запустил Tinker — API на Python для простого и мощного файн-тюнинга LLM.
- OpenAI выпустил Sora 2 — новую модель генерации видео, теперь с автогенерацией аудио под сгенерированное видео.
- Anthropic заявил, что новая модель Claude Sonnet 4.5 набирает 77,2% на SWE-bench Verified (тест для софтверной инженерии) и может поддерживать фокус на сложных многошаговых задачах более 30 часов подряд. Впечатляет!
В общем, мир ИИ крутится быстрее, чем когда-либо. И если вы ещё не начали экспериментировать — сейчас самое время. Помните совет Шаха: попробуйте с ИИ сначала, а если не сработает — попробуйте снова через три месяца.
Хотите быть в курсе всех главных событий в мире ИИ, узнавать о новых моделях, агентах, стратегиях и практических советах?🔔 Подписывайтесь на мой канал «ProAI» в Telegram — там я регулярно делюсь свежими новостями, разборами и инсайтами из мира искусственного интеллекта!