В пятницу я была на конференции Product Focus Club 2026, где очень много говорили про искусственный интеллект. В том числе там выступал Павел Хегай - CEO проекта Romantic AI. Он предсказал, что очень скоро 99% контента будет генерировать AI, и хотя я с ним не согласна, хочу показать некоторые его цифры, лично меня они впечатлили.
О докладе и Romantic AI
Romantic Al - это стартап, запущенный Павлом Хегаем, на этой платформе посетитель может общаться с ИИ, который выступает в роли виртуального компаньона, он оказывает эмоциональную поддержку и в том числе может имитировать романтические отношения. И вот какие цифры меня поразили:
- Число пользователей платформы - 2.5 миллиона человек!!!
- Среднее время использования приложения около одного часа в день;
- В среднем пользователь отправляет около 100 сообщений ИИ.
Вот скажу за себя: я не представляю, о чем можно переписываться с нейросетью в течение часа в день...
Павел рассказал о том, что он давно запускает стартапы. В прошлом он привык, что ему надо заниматься коммуникациями, кормить сотрудников, привлекать деньги, сейчас же все изменилось. Сейчас он что-то придумал, ему не нужна команда разработчиков, он все может создать с помощью ИИ сам. То есть производство многого меняется радикально. В том числе радикально изменилось производство контента.
Павел говорит о том, что сейчас можно легко создать нейросеть, которая будет заходить в Дзен или VC и оставлять комментарии, например, от имени рекламируемой компании. Также ИИ могут сами вести блоги, писать для них тексты, создавать картинки или таблички. Именно поэтому он и считает, что в будущем 99% контента будет делать нейросеть...
Мне как блогеру, конечно, очень печально слышать такие прогнозы. Но в то же время я понимаю, что ИИ действительно может создавать контент определенного уровня. И самое главное, что Павел прав в том, что ИИ может сильно помочь с автоматизацией, а это очень важно.
Про автоматизацию
Скажу честно, я сама периодически пытаюсь начать активно пользоваться ИИ, но затем бросаю это дело. И тут я хочу показать на примере. Недавно я писала статью про Евротранс, я помнила, что у них по какому-то выпуску облигаций предусмотрена амортизация. Я спросила у AI на сайте Google, когда пройдет ближайшее погашение по облигациям, и получила некий список, показываю скриншот.
В этот список попали и ЦФА, хотя я о них не спрашивала. Я знаю, что Евротранс часто выпускает ЦФА через Альфа-Банк, я зашла в мобильное приложение и вывела список всех ЦФА. Оказалось, что есть ЦФА, которые будут погашены как в апреле, так и в мае. Получается, что я не спрашивала ИИ про ЦФА, но он ответил, но при этом указал не все выпуски! И вроде я четко спросила, но ответ получила не идеальный. Далее с этим ответом надо работать. Но в то же время этот ответ помог мне сэкономить время, потому что я не перебирала все выпуски облигаций, а вспомнила номер - БО-001Р-03. Мне этого номера для статьи хватило, далее я посмотрела дату и сколько эмитенту надо будет выплатить. Я подсветила, что недавно компания допустила технический дефолт, а через 2 месяца ей предстоит найти больше миллиарда рублей, я дальше думайте сами. Но если бы я выводила общий объем задолженности, то тут бы закралась ошибка.
Приведу еще один пример. Недавно я попросила ИИ проанализировать отчет по РСБУ одного эмитента. Нейросеть честно распознала все цифры, выписала мне четко: выручка, прибыль, а дальше пошли слова, которые она где-то списала про ситуацию в мире и т.д. и т.п. И это не называется "проанализировать отчет". Мне было важно почитать про цифры, а слова в интернете я и без нее найду.
И всегда, когда я обращаюсь к нейросетям, я понимаю, что ответ мне не совсем нравится. Иногда он получается таким, что его можно доработать, иногда нет. Поэтому пока я не верю, что ИИ сможет заменить блогера. Но, безусловно, они могут в значительной степени автоматизировать мою работу, поэтому я пытаюсь с ними взаимодействовать,чтобы получить какой-то профит, но пока не очень получается.