Пролистайте ленту — сплошной парад «кейсиков» с красивыми скринами доходов. «Заработал 300К за неделю на ChatGPT», «Запустил бизнес на ИИ без вложений», «Нейросети принесли мне миллион». Звучит вдохновляюще, правда?
Только вот мало кто говорит, что большая часть этих схем не масштабируется и сгорает за пару недель. Потому что построены не на решении проблем, а на хайпе вокруг технологии.
Настоящие деньги в нейросетях появляются только там, где искусственный интеллект закрывает реальную боль бизнеса: экономит время, режет затраты или ускоряет получение результата. Всё остальное — это просто красивая обёртка без начинки.
Почему большинство ИИ-проектов не взлетают
Главная ошибка новичков — они влюбляются в технологию, а не в проблему, которую она решает. Создают очередной генератор картинок, чат-бота «для всего» или сервис, который «делает что-то с помощью нейросетей».
Проблема в том, что клиенту глубоко безразлична ваша технология. Ему важен результат: сэкономленное время, увеличенная прибыль, решённая головная боль. Если ИИ не даёт измеримой выгоды — проект мёртв ещё на старте.
Вторая ошибка — попытка конкурировать с гигантами напрямую. Создать «своего ChatGPT» или «лучше чем Midjourney» без огромных ресурсов — путь в никуда. Деньги там, где вы берёте готовые инструменты и адаптируете их под конкретные ниши и задачи.
Где платят по-настоящему
В маркетинге
Компании готовы платить за системы лидогенерации и контент под воронки продаж. ИИ берёт на себя рутину — от написания текстов до A/B-тестов креативов, и разгружает команду для стратегических задач.
Конкретные примеры: автоматизация email-рассылок с персонализацией под каждого клиента, генерация посадочных страниц под разные сегменты аудитории, создание контент-планов для соцсетей с готовыми постами, автоматический подбор креативов для таргета.
Маркетологи не хотят тратить часы на написание сотен вариаций объявлений. Они хотят получить 50 готовых вариантов за 5 минут и выбрать лучшие. За это платят.
В разработке
Здесь готовы платить за быстрые MVP, внутренние инструменты и сервисы, которые реально запускаются за дни вместо месяцев ожидания. Время выхода на рынок решает всё.
Стартапу нужно протестировать гипотезу за неделю, не потратив на разработку полгода и миллионы. Крупной компании нужен внутренний инструмент, который закроет узкую задачу здесь и сейчас. В обоих случаях ИИ позволяет ускориться в разы.
Вайбкодинг — когда вы описываете задачу нейросети, она генерирует код, вы его дорабатываете и запускаете — это уже реальность. Фулстек-приложения собираются за дни, а не месяцы. Это не замена программистам, а мощный инструмент ускорения.
В операционке
Бизнес охотно вкладывается в автоматизацию отчётов, техподдержки и документооборота — там, где раньше сотрудники просто сидели и сжигали часы на монотонных задачах.
Представьте: менеджер тратит 2 часа каждый день на составление отчёта из разных источников. ИИ делает это за 3 минуты. Считайте сами: 2 часа × 20 рабочих дней × стоимость часа работы менеджера. За год набегает серьёзная сумма, которую бизнес готов платить за автоматизацию.
Или техподдержка: 80% вопросов клиентов типовые. ИИ-бот их закрывает автоматически, операторы занимаются только сложными кейсами. Компания экономит на зарплатах, клиенты получают ответы мгновенно. Все довольны.
А что такое пустой шум?
Это когда ИИ используют ради самого ИИ. «Мы внедрили нейросеть!» — и что? Какую проблему она решила? Сколько денег сэкономила? Насколько ускорила процессы?
Внедрение очередной «прогрессивной» модели не равно деньгам в кассе. Если инструмент не решает конкретную проблему — это просто дорогая игрушка, которая создаёт иллюзию инноваций.
Классические примеры пустого шума:
— Генерация контента «в никуда», без стратегии и понимания аудитории
— ИИ-сервисы «для всех», которые ничего не делают по-настоящему хорошо
— Копирование чужих идей без адаптации под реальный рынок
— Проекты, где ИИ — это просто маркетинговый трюк, а реальной пользы ноль
На чём зарабатывают прямо сейчас
Если убрать воду и говорить честно, вот реальные источники дохода в 2025 году:
1. Быстрые MVP и прототипы
Стартапам нужно тестировать гипотезы, крупным компаниям — запускать пилоты. Раньше на это уходили месяцы и сотни тысяч рублей. Сейчас с помощью ИИ можно собрать работающий прототип за неделю и бюджет в разы меньше.
Вы не заменяете полноценную разработку, вы даёте скорость там, где она критична. И за эту скорость готовы платить.
2. Вайбкодинг как услуга
Способ быстро собирать рабочие сервисы, лендинги и внутренние инструменты без долгой разработки и целой команды. Малый бизнес не может позволить себе держать штатных разработчиков, но нуждается в автоматизации.
Вы приходите с предложением: «Давайте за неделю создадим систему учёта, которая закроет ваши задачи». Используете ИИ для ускорения, дорабатываете под клиента — получаете деньги за результат.
3. Автоматизация бизнес-процессов
Обработка заявок, техподдержка, формирование отчётов, аналитика данных — рутинные процессы, которые съедают массу времени. ИИ их закрывает, освобождая людей для более важных задач.
Считайте экономику: сколько компания тратит на процесс сейчас и сколько будет тратить после автоматизации. Разница — это ваш аргумент продажи. Если вы экономите бизнесу 500К в месяц, продать автоматизацию за 200К — не проблема.
4. ИИ-контент под конкретные задачи
Не просто «нагенерить текстов», а создать контентную систему под бизнес-цели: генерация трафика, привлечение лидов, увеличение продаж. С чёткими метриками и отслеживанием результатов.
Например: компания продаёт юридические услуги. Вы настраиваете систему, которая анализирует популярные запросы, генерирует статьи под них, адаптирует тон под целевую аудиторию и добавляет призывы к действию. Результат — рост органического трафика на 40% за квартал. За такое платят.
5. Кастомные ИИ-ассистенты
Компаниям нужны ассистенты, заточенные под их процессы, терминологию и базы знаний. Не универсальный ChatGPT, который может ответить на миллион вопросов ни о чём конкретно, а специализированный инструмент.
Юридическая фирма хочет ассистента, который знает их практику, шаблоны документов и прецеденты. Медицинская клиника — помощника, который работает с их протоколами и базой пациентов. Это ниша с высокими чеками.
6. Внедрение ИИ в существующие системы
Это дешевле и быстрее окупается, чем создание чего-то с нуля. У компании уже есть CRM, система учёта, база клиентов. Вы не строите новое, а улучшаете старое с помощью ИИ.
Добавляете умный поиск, автозаполнение, предиктивную аналитику, рекомендации. Интеграция с существующими процессами — это меньше рисков для бизнеса и быстрее ROI.
Как отличить перспективу от пустышки
Задайте себе три вопроса про любую идею:
1. Какую конкретную проблему это решает?
Если не можете сформулировать в одном предложении — идея сырая.
2. Сколько времени или денег это экономит?
Если экономия не очевидна и не измерима — продать будет сложно.
3. Почему клиент выберет это, а не альтернативу?
Если единственный аргумент «это на ИИ» — у вас нет конкурентного преимущества.
Главное правило
Деньги платят за результат, который без ИИ был бы дороже, дольше или вообще невозможен. Технология — это инструмент, а не цель. Чем быстрее вы это поймёте, тем быстрее начнёте зарабатывать реальные деньги.
Не гонитесь за хайпом. Ищите реальные проблемы бизнеса, которые ИИ может закрыть эффективнее существующих решений. Стройте на фундаменте ценности, а не на песке модных трендов.
А какие ИИ-темки лично вам кажутся пустышками? Может, вы уже зарабатываете на нейросетях и готовы поделиться опытом? Делитесь мнением в комментариях 👇