Когда ИИ становится инфраструктурой: видение Сэма Альтмана в интервью с Роуэном Чунгом и реорганизация цифровой экономики

Неостановимые перемены не начнутся завтра, но уже идут — лишь немногие замечают их вовремя.

Времена, когда искусственный интеллект считался футуристической технологией будущего, прошли. То, что Сэм Альтман представил в интервью Роуэну Чунгу в начале октября 2025 года, уже не видение, а скорее оценка уже начавшейся трансформации. С 800 миллионами еженедельно активных пользователей ChatGPT достиг критической массы, необходимой для перехода от продукта к платформе. Пять центральных тезисов этой беседы – ChatGPT как платформа дистрибуции, Agent Builder как инструмент демократизации, концепция компаний без персонала, научные прорывы на основе ИИ и нормализация синтетических медиа – знаменуют собой поворотные моменты в том, как компании будут создавать, распространять и масштабировать ценность в будущем. В данном анализе рассматриваются исторические корни этого развития, его текущие механизмы и стратегические последствия для компаний, стремящихся не только выжить, но и процветать в эту новую эпоху.

Подробнее об этом здесь:

• Интервью на YouTube с Роуэном Чунгом: Сэм Альтман о компаниях, занимающихся искусственным интеллектом, без персонала, Sora, прорывах в области искусственного интеллекта и многом другом

Эволюция моделей распространения: от магазинов приложений до диалоговых экосистем

Чтобы понять значение ChatGPT как платформы дистрибуции, стоит обратиться к истории цифровых каналов дистрибуции. Прорыв iPhone в 2007 году и запуск App Store в 2008 году создали совершенно новую парадигму: программное обеспечение больше не продавалось в магазинах, а находилось и загружалось на цифровых торговых площадках. Apple контролировала дистрибуцию и получала 30% от каждой транзакции. Эта модель стала образцом практически для всех последующих платформ.

Следующим этапом эволюции стали социальные сети, такие как Facebook, которые позволили распространять контент непосредственно в новостной ленте, а не через отдельный магазин. Реклама стала доминирующей бизнес-моделью, поскольку внимание привлекалось там, где пользователи уже находились. Принцип: предоставлять функциональность там, где находятся пользователи, а не перенаправлять их в отдельное место.

ChatGPT сейчас находится на третьем этапе своего развития. На конференции DevDay 2025 компания OpenAI не только представила новые модели, но и инициировала фундаментальное переосмысление. С помощью Apps SDK разработчики могут интегрировать интерактивные приложения непосредственно в чат. Пользователи могут создавать плейлисты Spotify, искать недвижимость в Zillow или создавать дизайн в Canva, не выходя из ChatGPT. Сам диалог становится интерфейсом, операционной системой, платформой распространения. Эта разработка принципиально отличается от предыдущего GPT Store, который существовал как отдельный элемент. Приложения теперь органично встраиваются в процесс общения. Таким образом, OpenAI следует стратегии iOS: контролирует уровень интеллекта, предоставляет инструменты для разработчиков и распространяет приложения среди огромной пользовательской базы, насчитывающей 800 миллионов еженедельно активных пользователей.

История развития демонстрирует чёткую закономерность: каждая новая платформа уменьшает противоречие между намерением и реализацией. App Store уменьшил противоречие по сравнению с физическими магазинами, социальные сети уменьшили его по сравнению с отдельными приложениями, а ChatGPT теперь сводит его к естественному языку. Вам больше не нужно знать, какое приложение вам нужно — вы просто формулируете, чего хотите добиться.

Параллельно с этим развитием развивались и бизнес-модели. Если ранние компании-разработчики ПО полагались на продажу лицензий, то позднее доминировали модели, основанные на подписках и рекламе. OpenAI представляет новое измерение с протоколом агентской коммерции: транзакции можно совершать прямо в чате. Функция мгновенного оформления заказа позволяет совершать покупки без прерывания медиа. Это создает новую категорию коммерции, которая не является ни электронной коммерцией, ни социальной коммерцией, а представляет собой диалоговую коммерцию. Компании, не представленные в этой экосистеме, рискуют потерять огромную пользовательскую базу. Всего за первые несколько недель после анонса Apps SDK зарегистрировалось более 50 000 разработчиков. Эта динамика напоминает ранний период iPhone, когда разработчики осознали, что появляется новая платформа, на которой им необходимо присутствовать.

Стратегическая значимость для компаний огромна. Любой, кого сегодня невозможно найти в чате, просто не существует для всё большего числа пользователей. Вопрос уже не в том, нужен ли вам сайт или приложение, а в том, есть ли у вас присутствие в диалоге. Дистрибуция переосмысливается — от воронок продаж, SEO и оптимизации магазинов приложений к поисковой доступности на естественном языке и контекстной релевантности.

Конструктор агентов: демократизация автоматизации и ее разрушительные последствия

Второй центральный тезис интервью Альтмана касается значительного снижения порога входа в разработку ИИ-агентов. С помощью Agent Builder компания OpenAI создала визуальный инструмент без необходимости написания кода, который позволяет любому специалисту в области интеллектуального труда создавать, тестировать и развертывать автономных агентов. Эта демократизация — не просто маркетинговая риторика, а фундаментальный сдвиг в вопросе о том, кто может формировать автоматизацию.

Исторически автоматизация всегда была уделом специалистов. Индустриализация XVIII и XIX веков требовала инженеров и механиков. Цифровизация конца XX века потребовала программистов и IT-отделов. Роботизация процессов 2010-х годов снизила технические требования, но осталась инструментом для специализированных команд. Конструктор агентов радикально нарушает эту традицию. Менеджер по маркетингу может создать агента, создающего еженедельные отчёты. Торговый представитель может настроить агента, генерирующего коммерческие предложения. Юрист может разработать агента, проверяющего контракты на наличие определённых пунктов. Преграда между идеей и реализацией сведена к минимуму.

Это развитие следует знакомой модели из истории программного обеспечения: абстракция обеспечивает масштабируемость. По мере развития языков программирования от машинного кода к языкам более высокого уровня, всё больше людей получали возможность разрабатывать программное обеспечение. С развитием электронных таблиц от VisiCalc до Excel миллионы непрограммистов получили возможность выполнять сложные вычисления. Agent Builder — это следующий уровень этой абстракции. Он абстрагирует не только код, но и целые рабочие процессы, логику принятия решений и интеграцию.

Последствия далеко идущие. В течение следующих двенадцати месяцев компании будут активно изучать возможности использования агентов. Не потому, что это технологически интересно, а потому, что это делают их конкуренты. Первые пользователи уже сообщают о значительном росте производительности. Испанский банк BBVA создал более 2900 индивидуальных GPT-терминалов за шесть месяцев, и 80% пользователей сообщают об экономии времени более двух часов в неделю. Эти цифры могут показаться консервативными, но, умноженные на тысячи сотрудников, они дают огромный рост эффективности.

В интервью Альтман подчеркнул, что среднестатистический работник интеллектуального труда теперь может самостоятельно создавать агентов. Следствие: каждый отдел может разрабатывать собственную автоматизацию, не полагаясь на централизованные ИТ-ресурсы. Это приводит к децентрализации инновационного потенциала. Автоматизация больше не определяется ИТ-бюджетом, а инициативой отдельных команд. Конкурентное преимущество у тех, кто быстро экспериментирует. Компании, которые всё ещё ждут идеальных, централизованно организованных решений, вытесняются гибкими командами, которые начинают с простых агентов и совершенствуют их итеративно.

Однако такое развитие событий также несёт в себе риски. Децентрализованная разработка агентов может привести к фрагментации процессов, пробелам в безопасности и проблемам управления. Кому разрешено использовать какие данные? Как проводится аудит агентов? Какие стандарты качества применяются? Компании должны разрабатывать фреймворки, способствующие инновациям без потери контроля. Успеха добьются те организации, которые найдут баланс между экспериментированием и управлением, между скоростью и безопасностью.

Agent Builder также посылает сигнал индустрии программного обеспечения. Такие инструменты, как Zapier, Make и традиционные решения RPA, сталкиваются с проблемой: их основная функция — автоматизация рабочих процессов — теперь интегрируется непосредственно в диалоговые интерфейсы. Вопрос не в том, исчезнут ли эти инструменты, а в том, как им следует изменить своё позиционирование, чтобы оставаться актуальными.

От компаний с одним человеком к компаниям без человека: реорганизация создания стоимости и работы

Третий тезис — самый провокационный: Альтман рассказал о пари среди руководителей технологических компаний о том, когда появится первая компания стоимостью в миллиард долларов, состоящая из одного человека. Изначально ставка была сделана на первую компанию стоимостью в миллиард долларов, состоящую из одного человека. Но события развиваются быстрее, чем ожидалось. Альтман предсказывает, что это может стать реальностью уже через несколько лет, а не десятилетий.

Чтобы оценить масштаб, необходимо рассмотреть историческую динамику размера компании и создания стоимости. В индустриальную эпоху выручка и численность сотрудников были тесно связаны. Рост производства требовал увеличения рабочей силы. Цифровая эпоха начала разрушать эту корреляцию. В 2012 году Instagram был продан Facebook за миллиард долларов при штате в 13 человек. WhatsApp достиг оценки в 19 миллиардов долларов в 2014 году при штате в 55 человек. Эти примеры демонстрируют, что программное обеспечение и сетевые эффекты могут создавать огромный леверидж.

Следующий этап — компании, состоящие из одного человека и масштабируемые с помощью агентов на базе ИИ. Предприниматель использует агентов для обслуживания клиентов, маркетинга, разработки продуктов, продаж и финансов. Это видение звучит футуристично, но уже технологически осуществимо. ИИ может писать код, создавать дизайн, писать маркетинговые тексты, отвечать на запросы клиентов и анализировать данные. Ограничивающие факторы теперь не столько технические, сколько стратегические: Какую проблему вы решаете? Для кого? И как вы достигаете этой целевой аудитории?

Альтман идёт ещё дальше: компании без персонала. Агенты, которые работают автономно, принимают решения, распределяют ресурсы и создают ценность — без участия человека в операционной деятельности. Люди не исчезнут, а, скорее, перейдут на организующие стратегические роли. Они будут определять цели, устанавливать рамки и отслеживать результаты. Агенты возьмут на себя исполнение.

Это видение поднимает фундаментальные вопросы. Если компанией может управлять агент, какой вклад остаётся от человека? Альтман утверждает, что человеческая энергия, креативность и рассудительность не исчезают, а, напротив, перетекают в новые области. Работа меняется с исполнительской на творческую, с реактивной на визионерскую. Но эта трансформация не проходит безболезненно. Целые профили должностей устаревают. Работники интеллектуального труда, чья деятельность в основном заключается в обработке информации, сталкиваются с необходимостью переосмысления своей роли.

В интервью Альтман использовал интересную метафору: фермер 50 лет назад, вероятно, не воспринимал бы сегодняшнюю офисную работу как настоящую. Фермерство производит продукты питания, необходимые для жизни. С этой точки зрения, многие современные профессии кажутся играми, которыми можно убить время. В эпоху искусственного интеллекта (ИИ) эта ситуация может повториться. Будущие поколения могут воспринимать нашу нынешнюю работу как менее реальную, чем ту, которую они считают значимой.

Это философское измерение затрагивает ключевой вопрос: что такое работа? И почему люди работают? Если материальные потребности можно эффективно удовлетворить с помощью ИИ и автоматизации, вопрос смещается от необходимости к смыслу. Люди продолжат стремиться к значимости, признанию и самореализации. Однако формы, в которых это происходит, кардинально изменятся.

Для компаний это означает: конкурентное преимущество будущего — не сама идея, а скорость её реализации с помощью агентов. Традиционное масштабирование требовало капитала, талантов и времени. ИИ-агенты сокращают все три фактора. Требуется меньше капитала, поскольку снижаются операционные расходы. Требования к талантам меняются: меньше исполнительских, больше стратегических. Время сокращается, поскольку агенты работают круглосуточно, не устают и могут быть быстро скопированы.

Следствие: рынки становятся более динамичными, конкурентные преимущества становятся менее долговечными, а барьеры для входа снижаются. Устоявшимся компаниям следует задаться вопросом, как адаптировать свои процессы, культуру и бизнес-модели к миру, где небольшая команда интеллектуальных агентов может разрушить рынок, на котором они доминировали десятилетиями.

Сигнал AGI: когда машины создают новые знания

Четвёртый тезис касается качественного скачка: ИИ начинает совершать подлинные научные открытия. Альтман описал это как момент, когда ИИ уже не просто реорганизует существующие знания, а генерирует новые — совершает новые открытия. Эта способность — важнейшая характеристика общего искусственного интеллекта.

Исторически научный прогресс был исключительно делом рук человеческих. Исследователи формулировали гипотезы, проводили эксперименты, анализировали данные и делали выводы. Машины оказывали поддержку, например, посредством вычислений или моделирования, но творческие этапы формирования гипотез оставались за человеком. Эта граница всё больше размывается.

AlphaFold от DeepMind произвел революцию в фолдинге белков, предсказывая структуры, на создание которых у людей ушли бы десятилетия. Генеративные модели ИИ Массачусетского технологического института разработали новые классы антибиотиков, эффективных против резистентных бактерий. o3 от OpenAI и Gemini Deep Think завоевали золотую медаль на Международной математической олимпиаде — не благодаря запоминанию, а благодаря автономному решению задач. Эти примеры демонстрируют, что ИИ всё лучше ориентируется на незнакомой территории и находит оригинальные решения.

Альтман подчеркнул, что это развитие только начинается. Он предсказывает, что в ближайшие годы ИИ совершит научные прорывы в таких областях, как медицина, материаловедение и физика. Эти прорывы будут не только постепенными, но и потенциально изменят фундаментальные парадигмы. Если ИИ сможет проводить исследования быстрее и точнее, чем люди, научный прогресс ускорится экспоненциально.

Последствия для компаний колоссальны. Циклы исследований и разработок сокращаются. Фармацевтические компании могут быстрее находить и разрабатывать новые лекарства. Производители материалов могут моделировать новые сплавы или пластики до их производства. Энергетические компании могут разрабатывать более эффективные аккумуляторы или солнечные элементы. Конкурентное преимущество переходит от тех, у кого больше ресурсов, к тем, у кого самые интеллектуальные системы.

Но это изменение также поднимает этические и стратегические вопросы. Когда ИИ совершает научные открытия, кому они принадлежат? Компании, эксплуатирующей ИИ? Разработчику ИИ? Обществу? Ответы на эти вопросы пока неясны и станут предметом жарких дискуссий в ближайшие годы.

Более того, роль исследователей-людей меняется. Вместо того, чтобы проводить эксперименты самостоятельно, они становятся кураторами, генераторами гипотез и интерпретаторами. Они формулируют вопросы, оценивают результаты и устанавливают этические границы. Работа становится более творческой и стратегической, менее рутинной и однообразной. Это требует переориентации обучения. Учёные должны научиться сотрудничать с системами искусственного интеллекта, понимать их сильные и слабые стороны и развивать собственные дополнительные навыки.

Альтман сделал интересное предсказание: человечество привыкнет к научным прорывам, основанным на ИИ. Сначала будет двухнедельный период ажиотажа, а затем открытие станет нормой. Этот процесс нормализации характерен для технологического прогресса. То, что сегодня кажется необычным, завтра станет обыденностью. Задача компаний — усвоить эту скорость изменений и соответствующим образом адаптировать свои стратегии.

Синтетические медиа: когда реальность и ИИ размываются

Пятый тезис касается синтетических медиа и быстрой нормализации контента, генерируемого ИИ. Альтман описал, как странно было поначалу смотреть видео, сгенерированные Сорой, и как быстро эта странность исчезла. Через три минуты это было просто приложение, полное сгенерированных видео. Такая скорость нормализации имеет глубокие последствия для брендов, медиа и общества.

Исторически производство медиаконтента было сложным и дорогим процессом. Фотографии требовали камер, фильмы – студий и съёмочной группы, а музыка – инструментов и звукозаписывающего оборудования. Эти барьеры обеспечивали определённый уровень контроля качества и аутентичности. С появлением цифровых технологий эти барьеры постепенно исчезли. Смартфоны позволили любому создавать фотографии и видео. Социальные сети позволили любому распространять их. И всё же, несмотря на эту демократизацию, основа аутентичности сохранилась: фотография показывала то, что существовало перед камерой.

Синтетические медиа в корне опровергают это предположение. Sora 2 может создавать фотореалистичные видео, которые никогда не были записаны. Лица, голоса, сцены — всё можно синтезировать. Благодаря функции Cameo, OpenAI представила возможность встраивать собственное лицо и голос в видео, созданные ИИ. Это открывает творческие возможности, но и несёт в себе значительные риски.

Дипфейки — уже давно существующая проблема. Манипулированные видеоролики политиков, фейковые рекламные ролики знаменитостей, синтетический порнографический контент, публикуемый без согласия пользователей, — возможности для злоупотреблений многочисленны. OpenAI пытается противостоять этим рискам с помощью многоуровневых мер безопасности. Фильтры Prompt блокируют создание контента с участием политиков или знаменитостей без разрешения. Каждое видео Sora содержит цифровые водяные знаки и метаданные, указывающие на то, что оно создано ИИ. Классификаторы и модераторы отслеживают создаваемый контент.

Несмотря на эти меры, остаточный риск сохраняется. Reality Defender продемонстрировал, что механизмы безопасности Sora можно обойти. В ходе тестов они успешно прошли дипфейки известных личностей, а их собственные инструменты обнаружения идентифицировали их с точностью более 95%. Это демонстрирует, что безопасность синтетических медиа — это гонка вооружений между защитными мерами и попытками их обойти.

Для компаний это означает, что чёткие правила использования искусственного интеллекта и процедуры обеспечения безопасности бренда имеют решающее значение. Бренды должны определить, как они используют синтетические медиаконтент и как они обеспечивают защиту ценностей своего бренда от искаженного контента. Прозрачность становится ключевым принципом. Пользователи должны знать, когда контент генерируется с помощью искусственного интеллекта. Такие нормативные акты, как Закон ЕС об искусственном интеллекте, уже требуют маркировки синтетических медиаконтента. Компании, которые проактивно устанавливают прозрачные стандарты, укрепляют доверие. Те, кто игнорирует это, рискуют нанести репутационный ущерб.

В то же время синтетические медиа открывают огромные творческие и экономические возможности. Маркетинговые кампании можно персонализировать: видео, которое немного меняется для каждого зрителя, чтобы выглядеть более релевантным. Визуализации продукта можно создавать за считанные секунды, без дорогостоящих фотосессий. Обучающий контент можно автоматически переводить на разные языки и учитывать культурные контексты. Рост производительности колоссален.

Альтман подчеркнул необходимость смелого тестирования новых форматов контента. Компании, полагающиеся на проверенные методы, будут вытеснены теми, кто экспериментирует. Задача — найти баланс между инновациями и ответственностью. Те, кто слишком осторожен, упускают возможности. Те, кто слишком беспечен, рискуют попасть в скандал.

Социальный аспект нельзя недооценивать. Если кто-то сможет создавать фотореалистичные видео, доверие к визуальным медиа подорвётся. То, что когда-то считалось доказательством — фотография или видео — становится всё более сомнительным. Это имеет значение для журналистики, судебной системы и общественного дискурса. Организациям необходимо разработать механизмы проверки подлинности. Коалиция за происхождение и подлинность контента работает над стандартами цифрового подтверждения происхождения. Компании, поддерживающие и внедряющие такие стандарты, способствуют стабилизации цифровой экосистемы.

Новое измерение цифровой трансформации с «Управляемым ИИ» (искусственным интеллектом) – платформа и решение B2B | Xpert Consulting - Изображение: Xpert.Digital

Здесь вы узнаете, как ваша компания может быстро, безопасно и без высоких барьеров для входа внедрять индивидуальные решения на основе ИИ.

Управляемая платформа ИИ — это ваш комплексный и простой в использовании пакет решений для искусственного интеллекта. Вместо того, чтобы разбираться со сложными технологиями, дорогостоящей инфраструктурой и длительными процессами разработки, вы получаете готовое решение, адаптированное под ваши потребности, от специализированного партнера — часто в течение нескольких дней.

Краткий обзор основных преимуществ:

⚡ Быстрое внедрение: от идеи до внедрения в эксплуатацию — всего за несколько дней, а не месяцев. Мы предлагаем практичные решения, которые приносят мгновенную пользу.

🔒 Максимальная безопасность данных: Ваши конфиденциальные данные остаются у вас. Мы гарантируем безопасную и соответствующую требованиям обработку данных без передачи третьим лицам.

💸 Отсутствие финансового риска: вы платите только за результат. Высокие первоначальные вложения в оборудование, программное обеспечение или персонал полностью исключены.

🎯 Сосредоточьтесь на своей основной деятельности: сосредоточьтесь на том, что у вас получается лучше всего. Мы возьмём на себя всю техническую реализацию, эксплуатацию и обслуживание вашего ИИ-решения.

📈 Перспективность и масштабируемость: ваш ИИ растёт вместе с вами. Мы обеспечиваем постоянную оптимизацию и масштабируемость, а также гибко адаптируем модели к новым требованиям.

Подробнее об этом здесь:

• Управляемое решение на основе ИИ — промышленные услуги ИИ: ключ к конкурентоспособности в секторах услуг, промышленности и машиностроения

Практическая реализация: как компании интегрируют пять точек зрения

Теоретические идеи ценны, но практическое применение крайне важно. Два конкретных примера иллюстрируют, как компании уже используют эти пять утверждений.

Первый пример из финансового сектора. Испанский банк BBVA внедрил ChatGPT Enterprise и предоставил сотрудникам возможность создавать собственные GPT. В течение шести месяцев было создано более 2900 индивидуальных приложений. Юридические отделы используют агентов для проверки контрактов, маркетинговые отделы создают персонализированные кампании, а финансовые аналитики автоматизируют отчётность. Результат: 80% пользователей экономят более двух часов в неделю. Распространение информации происходит непосредственно в рабочей среде — сотрудникам не нужно открывать отдельные инструменты, они работают в привычном интерфейсе ChatGPT. Сложность заключается в интеграции с существующими системами. BBVA работает над подключением ChatGPT к внутренним базам данных для обеспечения ещё более глубокого анализа. Этот пример демонстрирует, как демократизация разработки агентов и платформизация ChatGPT совместно обеспечивают значительный рост эффективности.

Второй пример взят из автомобильной промышленности. Toyota использует предиктивное обслуживание с помощью ИИ для сокращения времени простоя. Датчики на производственном оборудовании собирают данные, которые анализируются моделями ИИ. Эти модели выявляют закономерности, указывающие на приближающиеся отказы, и позволяют проводить профилактическое обслуживание. Результат: сокращение времени простоя на 25%, повышение общей эффективности оборудования на 15% и годовая экономия средств в размере десяти миллионов долларов. Окупаемость инвестиций составила около 300%. Этот пример иллюстрирует, как ИИ может не только оптимизировать административные процессы, но и интегрироваться в физическую производственную среду. Способность ИИ извлекать информацию и делать прогнозы на основе огромных объёмов данных соответствует четвёртому утверждению: ИИ генерирует новые знания — в данном случае о том, когда машины, скорее всего, выйдут из строя.

Оба примера демонстрируют общие факторы успеха. Во-первых, культура экспериментирования. Компании, предоставляющие сотрудникам свободу экспериментировать с инструментами ИИ, быстрее находят полезные приложения. Во-вторых, структуры управления. Без четких инструкций по защите данных, безопасности и качеству возникают риски. В-третьих, итеративный подход. Ожидать идеальных решений с самого начала нереалистично. Вместо этого компаниям следует начинать с простых приложений, учиться и постоянно совершенствоваться. В-четвертых, интеграция. Инструменты ИИ раскрывают весь свой потенциал, когда они органично интегрированы в существующие рабочие процессы, а не существуют как отдельные островки.

Споры и критические дебаты: риски дивного нового мира

Несмотря на всю многообещаемость этих пяти гипотез, они также поднимают важные вопросы и вызывают споры. Первая касается сокращения рабочих мест. Что произойдёт с этими людьми, если агенты возьмут на себя задачи, ранее выполнявшиеся работниками интеллектуального труда? Аргумент Альтмана о трансформации труда оптимистичен, но не лишен споров. Исторически технологические прорывы создавали новые рабочие места, но зачастую недостаточно быстро или в тех же секторах. Переходный период может вызвать социальные потрясения. Goldman Sachs оценивает, что автоматизация интеллектуального труда с помощью ИИ может сэкономить 1,5 триллиона долларов на мировых затратах на рабочую силу — эвфемизм, обозначающий потенциальную потерю рабочих мест. Компании и общества должны разрабатывать программы переподготовки, системы социальной защиты и новые образовательные концепции для управления этим переходом.

Второе противоречие касается концентрации власти. С помощью ChatGPT OpenAI контролирует платформу с 800 миллионами пользователей и выстраивает на ней экосистему, охватывающую разработчиков, пользователей и транзакции. Эта концентрация напоминает рыночную власть Google, Apple или Amazon. Опасность заключается в том, что OpenAI может диктовать условия, повышать комиссии или оказывать предпочтение определённым разработчикам. Регулирующие органы всё чаще скептически относятся к такому развитию событий. Могут последовать антимонопольные расследования. Компании, активно использующие ChatGPT, рискуют попасть в зависимость от платформы, будущее которой неопределённо.

Третий спорный вопрос касается дипфейков и дезинформации. Несмотря на меры безопасности, синтетические медиа могут быть использованы не по назначению. Политические манипуляции, финансовое мошенничество, репутационный ущерб — риски реальны. Собственные тесты OpenAI показали 1,6% ошибок при блокировке нарушающих правила дипфейков сексуального характера. Даже небольшие ошибки могут привести к появлению тысяч проблемных фрагментов контента среди миллионов пользователей. Обществу необходимо разрабатывать технологии обнаружения, правовую базу и образовательные программы, чтобы справиться с этой новой реальностью.

Четвёртый спорный вопрос касается защиты данных и наблюдения. Агентам ИИ необходим доступ к данным для эффективной работы. Компании должны гарантировать защиту конфиденциальной информации. Корпоративные решения OpenAI обещают не использовать корпоративные данные для обучения общедоступных моделей. Однако доверие к таким обещаниям ещё предстоит сформировать. Существует также риск того, что широкое использование ИИ приведёт к формированию культуры наблюдения, в рамках которой каждое действие документируется и анализируется.

Пятый спорный вопрос касается воздействия на окружающую среду. Обучение крупных моделей ИИ требует огромных вычислительных мощностей и, следовательно, энергии. OpenAI активно инвестирует в центры обработки данных и чипы. Сам Сэм Альтман сосредоточился на приобретении дополнительных вычислительных мощностей. Это расширение имеет экологический след. Компаниям, использующим ИИ, следует учитывать аспекты устойчивого развития и искать энергоэффективные решения.

Эти противоречия показывают, что трансформация, описанная Альтманом, — это не просто прогресс. Она несёт с собой вызовы, риски и этические дилеммы. Компании должны действовать ответственно, обеспечивать прозрачность и активно участвовать в поиске решений.

Перспективы на будущее: тенденции и потенциальные потрясения

Каких изменений можно ожидать в ближайшие годы? Во-первых, дальнейшей демократизации. Инструменты, не требующие написания кода, и требующие минимального написания кода, станут ещё более доступными. Препятствия к созданию собственных ИИ-приложений продолжат снижаться. Это приведёт к взрывному росту числа приложений, но также к фрагментации и проблемам с качеством. Платформы, предлагающие курирование, контроль качества и интеграцию, станут более ценными.

Во-вторых, повысится уровень автономности. Агенты всё чаще смогут самостоятельно выполнять задачи, занимающие несколько дней или недель. Альтман предположил, что вскоре Codex сможет самостоятельно выполнять недельную работу. Это ещё больше сместит роль сотрудников в сторону мониторинга, стратегии и творчества. Работа станет менее транзакционной и более трансформационной.

В-третьих, мультимодальность станет стандартом. GPT-5 и Sora 2 демонстрируют, что ИИ понимает и генерирует не только текст, но и изображения, видео и аудио. Будущие системы будут легко переключаться между этими модальностями. Пользователь может описать концепцию, а ИИ создаст видео, проектную документацию и презентацию — всё за один проход.

Четвёртое: персонализация на индивидуальном уровне. ИИ будет всё лучше понимать предпочтения, стили обучения и контексты отдельных пользователей и соответствующим образом адаптировать ответы. Это приводит к гиперперсонализированному опыту, но также поднимает вопросы о «пузырях фильтров» и манипуляциях.

В-пятых, регулирование усиливается. Правительства по всему миру работают над законодательством в области искусственного интеллекта. Закон ЕС об искусственном интеллекте, китайские правила, инициативы США — все они направлены на минимизацию рисков и стимулирование инноваций. Компании должны не только соблюдать эти правила, но и активно формировать их для создания практической основы.

В-шестых, появляются новые бизнес-модели. Разговорная коммерция, ИИ как услуга, торговые площадки агентов — монетизация ИИ становится всё более разнообразной. Компании, которые экспериментируют на ранних этапах, могут получить преимущества первопроходцев.

Седьмое: Гибридные команды, состоящие из человека и искусственного интеллекта, станут нормой. Будущее — не за взаимодействием человека и машины, а за взаимодействием человека и машины. Наиболее успешными будут те компании, которые оптимально выстроят такое взаимодействие. Это потребует новых концепций лидерства, организационных структур и культурных изменений.

Восьмое: интеграция оборудования. Альтман работает с Джони Айвом над новыми устройствами. Интеграция ИИ в носимые устройства, умные очки и другие устройства кардинально изменит наше взаимодействие с технологиями. Диалоговый интерфейс станет повсеместным, всегда доступным и учитывающим контекст.

Синтез: Рекомендации к действию в новую эпоху

Пять точек зрения, высказанных в интервью Альтмана, — это не отдельные тенденции, а совокупность сил, меняющих основы цифровой экономики. ChatGPT как платформа дистрибуции меняет, где и как компании взаимодействуют со своей целевой аудиторией. Agent Builder демократизирует автоматизацию и переносит инновационный потенциал из центров в руки отдельных лиц. Компании с нулевым участием бросают вызов взаимосвязи между трудом и созданием ценности. Научные прорывы, основанные на ИИ, экспоненциально ускоряют исследования и разработки. Синтетические медиа открывают творческие возможности, но требуют строгих этических норм.

Это открывает компаниям чёткие направления деятельности. Во-первых: экспериментируйте. Запускайте небольшие пилотные проекты ИИ, учитесь и итерируйте. Ждать нельзя. Во-вторых: налаживайте управление. Разрабатывайте механизмы защиты данных, безопасности, этики и качества до возникновения проблем. В-третьих: развивайте таланты. Сотрудники должны учиться работать с ИИ, использовать свои сильные стороны и развивать дополнительные навыки. В-четвёртых: налаживайте партнёрские отношения. Ни одна компания не может справиться со всем в одиночку. Экосистемы, сотрудничество и открытые стандарты имеют решающее значение. В-пятых: берите на себя ответственность. Прозрачность по отношению к клиентам, справедливое отношение к сотрудникам и вклад в социальные решения — компании должны осознанно формировать свою роль в трансформации.

Эпоха, описанная Альтманом, — это не далёкое будущее, а разворачивающееся настоящее. Победителями станут не крупнейшие или самые традиционные компании, а те, кто способен адаптироваться. Те, кто быстро учится, смело экспериментирует и действует ответственно. Переход от производительности к креативности, от инструментов к инфраструктуре, от управления человеком к управлению человеком — это происходит уже сейчас. И каждая компания должна решить: формировать её или быть сформированной.

Кто такой Роуэн Чейн?

Роуэн Чунг — канадский предприниматель, технологический коммуникатор и один из самых влиятельных экспертов в области искусственного интеллекта. Он — основатель и генеральный директор The Rundown AI, самого быстрорастущего в мире информационного бюллетеня об искусственном интеллекте с более чем 350 000 подписчиков и миллионами читателей в социальных сетях. Родом из Ванкувера, Британская Колумбия, он с 2023 года зарекомендовал себя как ключевая фигура в медиа, представляя знания об искусственном интеллекте в понятной, доступной и стратегически обоснованной форме.

Чынг начал свою карьеру не в сфере технологий, а в качестве пловца. После проблем со здоровьем во время пандемии COVID-19 он обратился к миру технологий и искусственного интеллекта, став предпринимателем-самоучкой. За год он освоил программирование и впоследствии основал Supertools — платформу баз данных для приложений искусственного интеллекта с более чем 250 000 пользователей в месяц. Его контент и аналитика, посвященные развитию генеративного искусственного интеллекта, автоматизации и бизнеса на базе искусственного интеллекта, быстро сделали его неотъемлемой частью мировой технологической сцены.

В 2023 году он выиграл конкурс Twitter Growth Challenge как самый быстрорастущий в мире технологический коммуникатор на платформе X (ранее Twitter). Сегодня он входит в десятку самых влиятельных основателей технологических компаний в социальных сетях — в одной категории с такими деятелями, как Илон Маск, Гэри Вайнерчук и Сэм Альтман.

Помимо своих медиапроектов, Роуэн Чунг ведёт подкаст «Состояние ИИ», в котором регулярно берёт интервью у ведущих деятелей сферы технологий, включая Сэма Альтмана, Марка Цукерберга и Дженсена Хуанга. Подкаст и новостная рассылка «The Rundown» сегодня считаются ключевыми источниками информации для менеджеров, предпринимателей и разработчиков в области ИИ.

Чынг известен своим практическим взглядом на ИИ: как компании могут добиться конкретных преимуществ в производительности, как использовать агентов на рабочих местах и ​​как сотрудники могут масштабировать свою деятельность с помощью ИИ, не создавая больших команд. В интервью он регулярно подчёркивает, что его небольшая команда из примерно 15 сотрудников работает как компания из 50 человек благодаря интеллектуальным рабочим процессам на основе ИИ.

Подводя итог, Роуэн Чунг представляет новое поколение основателей ИИ: самоучки, ориентированные на данные, чрезвычайно продвинутые в онлайн-технологиях и способные преобразовывать сложные технологические разработки в конкретные, применимые стратегии для компаний.

☑️ Наш деловой язык — английский или немецкий.

☑️ НОВИНКА: Переписка на вашем национальном языке!

Konrad Wolfenstein

Я был бы рад служить вам и моей команде в качестве личного консультанта.

Вы можете связаться со мной, заполнив контактную форму или просто позвоните мне по телефону +49 89 89 674 804 (Мюнхен) . Мой адрес электронной почты: wolfenstein ∂ xpert.digital

Я с нетерпением жду нашего совместного проекта.

☑️ Поддержка МСП в разработке стратегии, консультировании, планировании и реализации.

☑️ Создание или корректировка цифровой стратегии и цифровизации.

☑️ Расширение и оптимизация процессов международных продаж.

☑️ Глобальные и цифровые торговые платформы B2B

☑️ Пионерское развитие бизнеса/маркетинг/PR/выставки.

Воспользуйтесь преимуществами обширного пятистороннего опыта Xpert.Digital в комплексном пакете услуг | НИОКР, XR, PR и оптимизация цифровой видимости — Изображение: Xpert.Digital

Xpert.Digital обладает глубокими знаниями различных отраслей. Это позволяет нам разрабатывать индивидуальные стратегии, которые точно соответствуют требованиям и задачам вашего конкретного сегмента рынка. Постоянно анализируя тенденции рынка и следя за развитием отрасли, мы можем действовать дальновидно и предлагать инновационные решения. Благодаря сочетанию опыта и знаний мы создаем добавленную стоимость и даем нашим клиентам решающее конкурентное преимущество.

Подробнее об этом здесь:

• Используйте 5-кратный опыт Xpert.Digital в одном пакете — всего от 500 евро в месяц