Знаете, на что сейчас похож рынок нейросетей и автоматизации? На рынок криптовалют в моменты его самых жестких переломов. Эйфория «магических технологий» прошла, и наступило время трезвого расчета. Если раньше можно было выехать на одном умении подключать ChatGPT к Telegram, то сегодня этого мало.
На связи Юрий, и я хочу без лишних розовых очков обсудить, что происходит с автоматизацией на самом деле и почему старые навыки больше не приносят тех денег, что раньше.
«Черная магия» стала бесплатной
Еще пару лет назад создание автоматизации было почти ремеслом. Нужно было сутками сидеть над документацией API, вручную ловить ошибки вебхуков и буквально «склеивать» несовместимые сервисы. Клиенты платили за это огромные чеки просто потому, что это казалось им чем-то запредельно сложным.
Сегодня ситуация изменилась. Платформы стали понятнее, а сам AI научился писать код и исправлять ошибки за вас. То, над чем профи сидел неделю, теперь новичок собирает за вечер «на коленке».
Главный вывод: технический навык сборки перестал быть вашей суперсилой. Теперь это просто входной билет, базовый минимум, как умение пользоваться электронной почтой.
Клиенты больше не хотят «игрушки»
Если раньше к нам в агентство NeuroGood приходили с запросом «сделайте нам хоть какого-нибудь бота», то сейчас заказчик повзрослел. Традиционный бизнес — от стройки до медицины — уже не воспринимает AI как экзотику. Они спрашивают: «Как это сэкономит мне 500 тысяч в месяц?» или «Где у меня в процессах дыра, которую закроет нейросеть?».
Им не нужен исполнитель-инструментальщик. Им нужен партнер, который понимает, как работает их бизнес-модель.
Почему диагностика важнее кода (кейс из практики)
Недавно мы в NeuroGood разбирали запрос компании, которая хотела ускорить подготовку коммерческих предложений. Обычный «сборщик ботов» просто автоматизировал бы создание PDF-файла. Мы же копнули глубже.
Выяснилось, что проблема не в скорости печати документа. Проблема была в том, что менеджеры тратили часы на сбор данных от смежных отделов, потому что те... просто забывали их вносить.
Что мы сделали:
- Пересмотрели всю цепочку сбора данных (диагностика).
- Автоматизировали напоминания и контроль на ранних этапах.
- И только в конце прикрутили генерацию документа.
Результат: Время подготовки сократилось в 3 раза. И это заслуга не «мощного AI», а правильного анализа процессов. Без этого автоматизация просто помогла бы компании «быстрее совершать ошибки».
Кстати, о реальных процессах: если вы хотите посмотреть, как мы в NeuroGood выстраиваем такие системы и какие инструменты используем, чтобы бизнес реально работал, а не просто «игрался в нейронки» — заглядывайте в наш ТГ-канал. Там только практика, без пафоса.
Три навыка, за которые будут платить в 2026 году
Если вы хотите оставаться востребованным и не демпинговать вместе с тысячами новичков, ценность нужно искать в трех точках:
- Техническая база. Вы должны понимать границы возможностей AI, чтобы не обещать клиенту полет на Луну на велосипеде.
- Бизнес-мышление. Умение видеть воронку продаж и понимать, где бизнес теряет деньги прямо сейчас.
- Архитектура и коммуникация. Способность задавать владельцу бизнеса вопросы, от которых он сам «офигевает», потому что впервые начинает понимать свои же проблемы.
Что делать тем, кто в игре?
Не бросайте технику, но перестаньте в ней «залипать». Учитесь слушать клиентов, вникайте в то, как устроены реальные отделы продаж и логистики.
Будущее не за теми, кто быстрее всех кликает по нодам в Make или n8n. Будущее за «архитекторами процессов», которые умеют доводить клиента до твердого финансового результата.
Если вы чувствуете, что вашему бизнесу пора внедрять серьезные системы — приходите к нам в NeuroGood.