Раскол уже произошёл — просто не все это заметили. Пока одни «пробуют ИИ по настроению», другие фактически пересобрали свою работу вокруг него. И разница между этими подходами — не косметическая. Она измеряется кратным ростом продуктивности, скоростью принятия решений и, в итоге, конкурентоспособностью компаний.
Когда ИИ — это калькулятор, а когда — экзоскелет для мозга
Новость Мартина Олдерсона попадает точно в нерв времени: появляются две касты пользователей ИИ. Не по доступу к инструментам — они у всех одинаковые. А по способу мышления.
С одной стороны — люди, которые используют ChatGPT как «умный Google». Спросить, уточнить, иногда сгенерировать текст или формулу. Полезно, но поверхностно.
С другой — те, кто встраивает ИИ в каждый процесс. Не как чат, а как среду выполнения задач: код, анализ данных, автоматизация, агенты, CLI, пайплайны. И именно здесь, по данным OpenAI, начинается безумная разница:
📈
— в 17 раз больше запросов по программированию
— в 16 раз чаще используется анализ данных
— до 6 раз выше реальная продуктивность
И это не «сеньоры против джунов». Парадоксально, но среди продвинутых пользователей (power users) много нетехнических людей — финансистов, менеджеров, аналитиков. Просто они не боятся запускать Python вместо Excel и работать через терминал.
Корпоративный Copilot: почему он создаёт иллюзию прогресса
Отдельный удар в тексте — по Microsoft Copilot. И тут сложно не согласиться.
Copilot в M365 — это типичный корпоративный компромисс:
⚙️
— урезанные лимиты CPU и памяти
— слабый execution environment
— интерфейс «чата ради чата»
— агенты, которые выглядят как демо, а не инструмент
В результате топ-менеджеры пробуют ИИ, получают плохой результат и делают вывод: «Ну, ИИ пока не готов». Хотя проблема не в ИИ, а в корпоративной упаковке.
Самый ироничный момент: Microsoft сама разворачивает Claude Code внутри компании, несмотря на собственный Copilot и долю в OpenAI. Это, по сути, негласное признание отставания.
Почему именно энтерпрайз рискует больше всех
Большие компании проигрывают не из-за «плохих людей», а из-за системных ограничений:
🧱
— жёстко залоченные рабочие среды
— запрет на локальный запуск кода
— легаси-софты без нормальных API
— разрозненные или аутсорсные инженерные команды
Даже если сотрудник хочет использовать ИИ глубоко — ему просто не дают. Агентам не к чему подключаться, данные закрыты, песочниц нет.
Да, риски безопасности реальны. Никто не хочет, чтобы LLM без контроля лазила по продакшн-базам. Но текущая стратегия «запретить всё» создаёт ещё больший риск — стратегическое отставание.
Маленькие команды внезапно стали опасными
Самая интересная часть — контраст с небольшими компаниями.
Там нет легаси, нет бюрократии, нет запретов. Есть Python, API и здравый смысл. И этого хватает, чтобы:
🚀
— за вечер перевести сложную Excel-модель в код
— прогнать Monte Carlo симуляции
— подтянуть внешние источники данных
— собрать дашборд или отчёт под конкретный вопрос
В этот момент человек внезапно понимает: у него в ноутбуке — карманная дата-сайенс команда. Без найма, без месяцев внедрения, без консультантов.
И вот здесь маятник действительно качнулся: раньше маленькие завидовали большим ресурсам корпораций. Теперь — наоборот.
Как выглядит будущее умственной работы
Из текста Олдерсона вырисовывается довольно чёткая картина:
🔮
— пользователь формулирует задачу
— агент подключается к системам через API
— код выполняется в изолированной среде
— результат генерируется «по требованию»
По сути, связка bash + язык программирования + API + агент начинает заменять почти все классические офисные приложения. От отчётов до аналитики и автоматизации.
Важно: самые сильные изменения идут снизу, от самих сотрудников, а не из презентаций «AI strategy 2030». Маленькие команды, знающие свой процесс, внедряют ИИ быстрее и эффективнее, чем любые внешние подрядчики.
Личное мнение
Мы впервые в истории наблюдаем момент, когда команда из нескольких человек может обгонять корпорацию в тысячу раз больше — не за счёт капитала, а за счёт мышления и инструментов.
И этот разрыв будет только расти. Не потому что ИИ станет умнее, а потому что одни научатся с ним работать, а другие — так и останутся с «умным чатом в Excel».
Это уже не вопрос моды. Это вопрос выживания — и для специалистов, и для компаний.
Источники
- Оригинальная статья: https://martinalderson.com/posts/two-kinds-of-ai-users-are-emerging/