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

Неудержимые перемены начинаются не завтра, они уже идут полным ходом, но очень немногие замечают их вовремя

Времена, когда искусственный интеллект считался технологией будущего, прошли. То, что Сэм Альтман описал в своем интервью с Роуэном Ченгом в начале октября 2025 года, больше не является видением, а скорее оценкой уже идущей трансформации. С 800 миллионами активных пользователей в неделю ChatGPT достигла критической массы, необходимой для превращения из продукта в платформу. Пять центральных тезисов из этого разговора — ChatGPT как платформа распространения, Agent Builder как инструмент демократизации, видение компаний с нулевым количеством сотрудников, научные прорывы, основанные на ИИ, и нормализация синтетических медиа — знаменуют собой поворотные моменты в том, как компании будут создавать, распространять и масштабировать ценность в будущем. В этом анализе рассматриваются исторические корни этого развития, его текущие механизмы и стратегические последствия для компаний, которые хотят не только выжить, но и процветать в эту новую эпоху.

Более подробная информация здесь:

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

Эволюция моделей распространения: от магазинов приложений к диалоговым экосистемам

Чтобы понять значение ChatGPT как платформы распространения, стоит взглянуть на историю цифровых каналов распространения. Прорыв iPhone в 2007 году и появление App Store в 2008 году создали совершенно новую парадигму: программное обеспечение больше не продавалось в магазинах, а находилось и загружалось с цифровых торговых площадок. Apple контролировала распространение и получала 30-процентную комиссию с каждой транзакции. Эта модель стала образцом для почти всех последующих платформ.

Следующий этап эволюции начался с появлением социальных сетей, таких как Facebook, которые позволили распространять контент не через отдельный магазин, а непосредственно в новостной ленте. Реклама стала доминирующей бизнес-моделью, поскольку внимание пользователей привлекалось там, где они уже находились. Принцип: предоставлять функциональность там, где находятся пользователи, вместо того, чтобы отправлять их в другое место.

ChatGPT переживает третий этап эволюции. На DevDay 2025 компания OpenAI не только представила новые модели, но и инициировала фундаментальный сдвиг в мышлении. С помощью Apps SDK разработчики могут интегрировать интерактивные приложения непосредственно в чат. Пользователи могут создавать плейлисты Spotify, искать недвижимость с помощью Zillow или заниматься дизайном в Canva, не покидая ChatGPT. Сам диалог становится интерфейсом, операционной системой и платформой распространения. Это принципиально отличается от предыдущего GPT Store, который существовал как отдельный элемент. Теперь приложения органично встраиваются в поток диалога. Таким образом, OpenAI следует стратегии iOS: контроль над уровнем интеллекта, предоставление инструментов для разработчиков и распространение через огромную пользовательскую базу в 800 миллионов активных пользователей в неделю.

Исторические данные показывают четкую закономерность: каждая новая платформа уменьшает трение между намерением и его реализацией. App Store уменьшил трение с физическими магазинами, социальные сети — с помощью отдельных приложений, а ChatGPT теперь сводит его к естественному языку. Вам больше не нужно знать, какое приложение вам нужно — вы просто указываете, чего хотите достичь.

Параллельно с этим развитием эволюционировали и бизнес-модели. Если первые компании-разработчики программного обеспечения полагались на продажу лицензий, то позже доминировали модели подписки и рекламы. OpenAI теперь открывает новое измерение с помощью протокола Agentic Commerce Protocol: транзакции можно совершать непосредственно в чате. Мгновенная оплата позволяет совершать покупки без каких-либо перерывов в пользовательском опыте. Это создает новую категорию коммерции, которая не является ни электронной коммерцией, ни социальной коммерцией, а скорее коммуникационной коммерцией. Компании, не присутствующие в этой экосистеме, рискуют потерять связь с огромной пользовательской базой. В первые несколько недель после анонса Apps SDK зарегистрировалось более 50 000 разработчиков. Эта динамика напоминает ранние дни iPhone, когда разработчики поняли, что появляется новая платформа, на которой им необходимо присутствовать.

Стратегическое значение для компаний огромно. Если вас сегодня нельзя найти в чате, то для растущего числа пользователей вас просто не существует. Вопрос уже не в том, нужен ли вам веб-сайт или приложение, а в том, есть ли у вас интерактивное присутствие в сети. Подходы к распространению контента переосмысливаются – от воронок продаж, SEO и оптимизации для магазинов приложений к доступности на естественном языке и контекстной релевантности.

Конструктор агентов: демократизация автоматизации и её разрушительные последствия

Второй ключевой тезис из интервью Альтмана касается значительного снижения барьера для создания агентов искусственного интеллекта. С помощью Agent Builder компания OpenAI создала визуальный инструмент, не требующий написания кода, который позволяет любому специалисту создавать, тестировать и развертывать автономных агентов. Эта демократизация — не просто маркетинговый ход, а фундаментальный сдвиг в том, кто может влиять на автоматизацию.

Исторически автоматизация всегда была прерогативой специалистов. Индустриализация XVIII и XIX веков требовала инженеров и инженеров-механиков. Цифровизация конца XX века нуждалась в программистах и ​​ИТ-отделах. Хотя роботизированная автоматизация процессов (RPA) 2010-х годов снизила технические требования, она по-прежнему оставалась инструментом для специализированных команд. Agent Builder радикально меняет эту традицию. Менеджер по маркетингу может создать агента, который генерирует еженедельные отчеты. Торговый представитель может настроить агента, который генерирует коммерческие предложения. Юрист может разработать агента, который проверяет контракты на наличие определенных пунктов. Барьер между идеей и реализацией сведен к минимуму.

Это развитие следует знакомой схеме из истории программного обеспечения: абстракция обеспечивает масштабируемость. По мере того, как языки программирования эволюционировали от машинного кода к языкам более высокого уровня, все больше людей могли разрабатывать программное обеспечение. Когда электронные таблицы эволюционировали от VisiCalc до Excel, миллионы людей, не являющихся программистами, могли выполнять сложные вычисления. Agent Builder — это следующий этап этой абстракции. Он абстрагирует не только код, но и целые рабочие процессы, логику принятия решений и интеграции.

Последствия этого далеко идущие. В течение следующих двенадцати месяцев компании будут уделять пристальное внимание использованию агентов. Не потому, что это технологически интересно, а потому, что это делают их конкуренты. Первые пользователи уже сообщают о значительном повышении производительности. Испанский банк BBVA за шесть месяцев создал более 2900 персонализированных глобальных задач обработки (GPT), и 80 процентов пользователей сообщают о еженедельной экономии времени более чем на два часа. Эти цифры могут показаться заниженными, но, умноженные на тысячи сотрудников, они приводят к колоссальному повышению эффективности.

В интервью Альтман подчеркнул, что теперь среднестатистический работник интеллектуального труда может создавать собственные агенты. Следствие: каждый отдел может разрабатывать собственные автоматизации, не полагаясь на централизованные ИТ-ресурсы. Это приводит к децентрализации инноваций. Автоматизация больше не определяется ИТ-бюджетом, а инициативой отдельных команд. Конкурентное преимущество получают те, кто быстро экспериментирует. Компании, все еще ожидающие идеальных, централизованно управляемых решений, будут вытеснены гибкими командами, которые начинают с простых агентов и итеративно их улучшают.

Однако такое развитие событий также сопряжено с рисками. 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 разработать системы, которые позволят внедрять инновации, не теряя при этом контроля. Успешными организациями станут те, кто найдет баланс между экспериментами и управлением, между скоростью и безопасностью.

Agent Builder также посылает сигнал индустрии программного обеспечения. Такие инструменты, как Zapier, Make или традиционные решения RPA, сталкиваются с проблемой, заключающейся в том, что их основная функция — автоматизация рабочих процессов — теперь интегрируется непосредственно в разговорные интерфейсы. Вопрос не в том, исчезнут ли эти инструменты, а в том, как им нужно перепозиционировать себя, чтобы оставаться актуальными.

От компании с одним сотрудником к компании без персонала: реорганизация создания ценности и труда

Третий тезис наиболее провокационен: Альтман говорил о пари между генеральными директорами технологических компаний о том, когда появится первая компания без персонала, стоимость которой составит миллиард долларов. Изначально пари было на первую компанию с одним сотрудником, стоимость которой достигнет триллиона долларов. Но разработка идет быстрее, чем ожидалось. Альтман предсказывает, что это может стать реальностью через несколько лет, а не десятилетий.

Чтобы оценить масштаб проблемы, необходимо рассмотреть историческое развитие размеров компаний и способов создания ценности. В индустриальную эпоху выручка и количество сотрудников были тесно взаимосвязаны. Большее производство требовало больше работников. Цифровая эпоха начала нарушать эту взаимосвязь. Instagram был продан Facebook за миллиард долларов в 2012 году — при 13 сотрудниках. WhatsApp достиг оценки в 19 миллиардов долларов в 2014 году — при 55 сотрудниках. Эти примеры демонстрируют, что программное обеспечение и сетевые эффекты могут создавать чрезвычайно мощный рычаг.

Следующий этап предполагает масштабирование бизнеса с участием одного человека с помощью агентов искусственного интеллекта. Предприниматель использует агентов для обслуживания клиентов, маркетинга, разработки продуктов, продаж и финансов. Это видение звучит футуристично, но уже в определенной степени технологически осуществимо. ИИ может писать код, создавать дизайн, составлять 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 охватите эту целевую группу?

Альтман идет еще дальше: компании без персонала. Агенты, которые действуют автономно, принимают решения, распределяют ресурсы и создают ценность — без участия человека в повседневной работе. Люди не исчезнут, а скорее перейдут на роли координаторов и стратегических деятелей. Они определяют цели, устанавливают параметры и контролируют результаты. Агенты занимаются исполнением.

Эта концепция поднимает фундаментальные вопросы. Если агент может управлять компанией, что тогда остается в качестве человеческого вклада? Альтман утверждает, что человеческая мотивация, креативность и рассудительность не исчезают, а перетекают в новые области. Работа смещается от выполнения задач к формированию, от реагирования к формированию видения. Но эта трансформация не безболезненна. Целые должностные профили устаревают. Работники интеллектуального труда, чья деятельность в основном состоит из обработки информации, сталкиваются с проблемой переосмысления своей роли.

В интервью Альтман использовал интересную метафору: фермер 50 лет назад, вероятно, не воспринимал бы сегодняшнюю офисную работу как настоящую. Сельское хозяйство производит продукты питания, необходимые для выживания. С этой точки зрения многие современные профессии кажутся играми, призванными заполнить время. Эта модель может повториться в эпоху искусственного общего интеллекта. Будущие поколения могут воспринимать нашу нынешнюю работу как менее реальную, чем то, что они считают значимым.

Этот философский аспект затрагивает фундаментальный вопрос: что такое работа? И почему люди работают? Если материальные потребности могут быть эффективно удовлетворены с помощью ИИ и автоматизации, вопрос смещается от необходимости к смыслу. Люди будут продолжать стремиться к значимости, признанию и самореализации. Однако способы достижения этих целей кардинально изменятся.

Для компаний это означает, что конкурентное преимущество будущего заключается не в самой идее, а в скорости ее реализации с помощью агентов. Традиционное масштабирование требовало капитала, талантов и времени. ИИ-агенты сокращают все три фактора. Требуется меньше капитала, поскольку снижаются операционные издержки. Таланты требуются по-другому — меньше для выполнения, больше для стратегии. Время сокращается, потому что агенты работают круглосуточно, не устают и могут быть быстро воспроизводимы.

В результате рынки становятся более динамичными, конкурентные преимущества — более недолговечными, а барьеры для входа — ниже. Устоявшиеся компании должны задать себе вопрос, как они могут адаптировать свои процессы, культуру и бизнес-модели к миру, в котором небольшая команда с интеллектуальными агентами может разрушить рынок, на котором они доминировали десятилетиями.

Сигнал AGI: Когда машины создают новые знания

Четвертый тезис касается качественного скачка: ИИ начинает совершать подлинные научные открытия. Альтман описал это как момент, когда ИИ перестает просто реорганизовывать существующие знания, а начинает генерировать новые знания – новые открытия. Эта способность является важнейшей характеристикой искусственного общего интеллекта.

Исторически научный прогресс был исключительно делом рук человека. Исследователи формулировали гипотезы, проводили эксперименты, анализировали данные и делали выводы. Машины оказывали поддержку — например, посредством вычислений или моделирования, — но творческие этапы, связанные с выдвижением гипотез, оставались человеческими. Эта граница все больше размывается.

AlphaFold от DeepMind произвела революцию в сворачивании белков, предсказывая структуры, на создание которых человеку потребовались бы десятилетия. Генеративные модели ИИ из MIT разработали новые классы антибиотиков, эффективных против устойчивых бактерий. o3 от OpenAI и Gemini Deep Think достигли результатов уровня золотых медалей на Международной математической олимпиаде — не за счет механического запоминания, а благодаря самостоятельному решению задач. Эти примеры демонстрируют, что ИИ все больше способен осваивать неизведанные территории и находить 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 смогут изменить фундаментальные парадигмы. Если ИИ сможет проводить исследования быстрее и точнее, чем люди, научный прогресс ускорится в геометрической прогрессии.

Последствия для компаний огромны. Циклы исследований и разработок сокращаются. Фармацевтические компании могут быстрее открывать и разрабатывать новые лекарства. Производители материалов могут моделировать новые сплавы или пластмассы до их производства. Энергетические компании могут проектировать более эффективные батареи или солнечные элементы. Конкурентное преимущество смещается от того, кто обладает наибольшими ресурсами, к тому, кто использует наиболее интеллектуальные системы.

Однако эта трансформация также поднимает этические и стратегические вопросы. Если ИИ совершает научные открытия, кому они принадлежат? Компании, которая управляет ИИ? Разработчику ИИ? Обществу? Ответы на эти вопросы неясны и станут предметом интенсивных дискуссий в ближайшие годы.

Кроме того, роль исследователей-людей меняется. Вместо того чтобы проводить эксперименты самостоятельно, они становятся кураторами, генераторами гипотез и интерпретаторами. Они определяют исследовательские вопросы, оценивают результаты и устанавливают этические границы. Работа становится более творческой и стратегической, менее рутинной и повторяющейся. Это требует переориентации образования. Ученые 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, вызванным искусственным интеллектом. Сначала будет двухнедельный период ажиотажа, затем открытие станет обыденным явлением. Этот процесс нормализации характерен для технологического прогресса. То, что сегодня кажется чем-то необычным, завтра будет восприниматься как само собой разумеющееся. Задача компаний — осознать эту скорость изменений и соответствующим образом адаптировать свои стратегии.

Синтетические медиа: когда реальность и искусственный интеллект размываются

Пятый тезис касается синтетических медиа и быстрой нормализации контента, созданного с помощью ИИ. Альтман описал, насколько странным поначалу казалось смотреть видео, созданные Сорой, — и как быстро эта странность исчезла. Через три минуты это было просто приложение, наполненное сгенерированными видеороликами. Такая скорость нормализации имеет серьезные последствия для брендов, СМИ и общества.

Исторически сложилось так, что создание медиаконтента было сложным и дорогостоящим процессом. Для фотографий требовались камеры, для фильмов — студии и съемочные группы, а для музыки — инструменты и звукозаписывающее оборудование. Эти барьеры обеспечивали определенный уровень контроля качества и аутентичности. С появлением цифровых технологий эти барьеры постепенно исчезли. Смартфоны позволили каждому создавать фотографии и видео. Социальные сети позволили каждому делиться ими. И все же, несмотря на эту демократизацию, суть аутентичности осталась: фотография изображала то, что существовало перед камерой.

Синтетические медиа принципиально противоречат этому предположению. Sora 2 может генерировать фотореалистичные видеоролики, которые на самом деле никогда не снимались. Лица, голоса, сцены — всё можно синтезировать. OpenAI представила функцию Cameo, позволяющую пользователям встраивать своё лицо и голос в видеоролики, сгенерированные ИИ. Это открывает новые творческие возможности, но также несёт в себе значительные риски.

Дипфейки — это уже давно известная проблема. Манипулированные видеоролики с политиками, фальшивые рекламные ролики со знаменитостями, синтетический порнографический контент без согласия изображенных на них лиц — потенциал для злоупотреблений огромен. OpenAI пытается противодействовать этим рискам с помощью многоуровневых мер безопасности. Фильтры-подсказки блокируют генерацию контента с участием политиков или знаменитостей без разрешения. Каждое видео Sora содержит цифровые водяные знаки и метаданные, которые идентифицируют его как сгенерированное ИИ. Классификаторы и модераторы-люди отслеживают сгенерированный контент.

Несмотря на эти меры, остаточный риск сохраняется. Компания Reality Defender продемонстрировала, что механизмы безопасности Sora можно обойти. В ходе тестов им удалось пройти проверку на наличие дипфейков известных личностей, в то время как их собственные инструменты обнаружения идентифицировали их с точностью более 95 процентов. Это показывает, что безопасность синтетического контента — это гонка вооружений между защитными мерами и попытками их обойти.

Для компаний это означает, что четкие правила использования ИИ и процессы обеспечения безопасности бренда становятся крайне важными. Бренды должны определить, как они используют синтетический контент и как они гарантируют, что ценности их бренда не будут подорваны манипулированным контентом. Прозрачность становится ключевым принципом. Пользователи должны знать, когда контент создан с помощью ИИ. Такие нормативные акты, как Закон ЕС об ИИ, уже требуют маркировки синтетического контента. Компании, которые заблаговременно устанавливают прозрачные стандарты, укрепляют доверие. Те, кто пренебрегает этим, рискуют нанести ущерб своей репутации.

В то же время, синтетические медиа открывают огромные творческие и экономические возможности. Маркетинговые кампании можно персонализировать: видеоролик, немного отличающийся для каждого зрителя, может выглядеть более актуальным. Визуализация продуктов может создаваться за считанные секунды, без дорогостоящих фотосессий. Обучающий контент может автоматически переводиться на разные языки и в разные культурные контексты. Прирост производительности огромен.

Альтман подчеркнул необходимость смелого тестирования новых форматов контента. Компании, полагающиеся на проверенные методы, будут вытеснены теми, кто экспериментирует. Задача состоит в том, чтобы найти баланс между инновациями и ответственностью. Те, кто слишком осторожен, упускают возможности. Те, кто слишком небрежен, рискуют столкнуться со скандалами.

Социальный аспект не следует недооценивать. Если кто угодно может создавать фотореалистичные видеоролики, доверие к визуальным медиа подрывается. То, что когда-то считалось доказательством — фотография, видео — становится все более сомнительным. Это имеет последствия для журналистики, системы правосудия и общественного дискурса. Организации должны разработать механизмы проверки подлинности. Коалиция за происхождение и подлинность контента работает над стандартами цифрового подтверждения происхождения. Компании, которые поддерживают и внедряют такие стандарты, способствуют стабилизации цифровой экосистемы.

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

Управляемая платформа искусственного интеллекта — это комплексное и беззаботное решение для вашего бизнеса в сфере искусственного интеллекта. Вместо того чтобы возиться со сложными технологиями, дорогостоящей инфраструктурой и длительными процессами разработки, вы получаете готовое решение, адаптированное под ваши потребности, от специализированного партнера — зачастую всего за несколько дней.

Основные преимущества с первого взгляда:

⚡ Быстрая реализация: от идеи до готового к использованию приложения за считанные дни, а не месяцы. Мы предлагаем практические решения, которые создают немедленную добавленную стоимость.

🔒 Максимальная безопасность данных: Ваши конфиденциальные данные остаются с вами. Мы гарантируем безопасную и соответствующую законодательству обработку данных без их передачи третьим лицам.

💸 Отсутствие финансового риска: вы платите только за результат. Полностью исключаются высокие первоначальные инвестиции в оборудование, программное обеспечение или персонал.

🎯 Сосредоточьтесь на своем основном бизнесе: сконцентрируйтесь на том, что у вас получается лучше всего. Мы берем на себя всю техническую реализацию, эксплуатацию и обслуживание вашего решения на основе ИИ.

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

Более подробная информация здесь:

• Управляемые решения в области ИИ — Промышленные услуги ИИ: ключ к конкурентоспособности в секторах услуг, промышленности и машиностроения

Практическая реализация: как компании интегрируют пять точек зрения

Теоретические выводы ценны, но практическое применение имеет решающее значение. Два конкретных примера использования иллюстрируют, как компании уже применяют эти пять утверждений.

Первый пример взят из финансового сектора. Испанский банк BBVA внедрил ChatGPT Enterprise, позволив сотрудникам создавать собственные GPT-приложения. За шесть месяцев было разработано более 2900 персонализированных приложений. Юридические отделы используют агентов для проверки контрактов, маркетинговые команды создают персонализированные кампании, а финансовые аналитики автоматизируют отчетность. Результат: 80% пользователей экономят более двух часов в неделю. Распространение происходит непосредственно в рабочей среде — сотрудникам не нужно открывать отдельные инструменты, а они работают в привычном интерфейсе ChatGPT. Сложность заключается в интеграции с существующими системами. BBVA работает над подключением ChatGPT к внутренним базам данных для получения еще более глубоких аналитических данных. Этот пример демонстрирует, как демократизация разработки агентов и платформенная реализация ChatGPT работают вместе для достижения значительного повышения эффективности.

Второй пример взят из автомобильной промышленности. Toyota использует предиктивное техническое обслуживание на основе ИИ для сокращения времени простоя. Датчики на производственном оборудовании собирают данные, которые анализируются моделями ИИ. Эти модели выявляют закономерности, указывающие на надвигающиеся отказы, и позволяют проводить профилактическое техническое обслуживание. Результат: сокращение времени простоя на 25 процентов, повышение общей эффективности оборудования (OEE) на 15 процентов и ежегодная экономия затрат в размере десяти миллионов долларов. Рентабельность инвестиций (ROI) составила приблизительно 300 процентов. 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 из огромных массивов данных соответствует четвертому утверждению: ИИ генерирует новые знания — в данном случае, о том, когда машины, вероятно, выйдут из строя.

Оба примера демонстрируют общие факторы успеха. Во-первых: культура экспериментирования. Компании, которые предоставляют сотрудникам свободу экспериментировать с инструментами ИИ, быстрее находят полезные приложения. Во-вторых: системы управления. Без четких руководящих принципов защиты, безопасности и качества данных 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 свой полный потенциал, когда они органично интегрированы в существующие рабочие процессы, а не существуют как отдельные «островки».

Споры и критические дебаты: риски нового дивного мира

Несмотря на всю перспективность этих пяти тезисов, они также поднимают важные вопросы и вызывают споры. Первый касается потери рабочих мест. Если агенты возьмут на себя задачи, ранее выполняемые работниками интеллектуального труда, что произойдет с этими людьми? Аргумент Альтмана о трансформации труда оптимистичен, но не лишен критики. Исторически технологические потрясения создавали новые рабочие места, но часто недостаточно быстро или в тех же секторах. Фаза перехода может вызвать социальные потрясения. По оценкам Goldman Sachs, автоматизация интеллектуального труда с помощью ИИ может сэкономить 1,5 триллиона долларов на затратах на рабочую силу во всем мире — эвфемизм для потенциальной потери рабочих мест. Компаниям и обществам потребуется разработать программы переподготовки, системы социальной защиты и новые образовательные концепции для управления этим переходом.

Вторая спорная проблема касается концентрации власти. OpenAI контролирует ChatGPT, платформу с 800 миллионами пользователей, и строит 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 комиссионные сборы или отдавать предпочтение определенным разработчикам. Регулирующие органы наблюдают за этим развитием событий с возрастающей тщательностью. Могут последовать антимонопольные расследования. Компании, которые в значительной степени зависят от ChatGPT, рискуют стать зависимыми от платформы, будущее которой неопределенно.

Третий спорный вопрос касается дипфейков и дезинформации. Несмотря на меры безопасности, синтетические медиа могут быть использованы не по назначению. Политические манипуляции, финансовое мошенничество, клевета — риски реальны. Собственные тесты OpenAI показали 1,6-процентную ошибку при блокировке нарушающих правила дипфейков сексуального характера. Даже небольшие ошибки могут привести к появлению тысяч проблемных фрагментов контента среди миллионов пользователей. Общество должно разработать технологии обнаружения, правовые рамки и образовательные программы для решения этой новой проблемы.

Четвертый спорный вопрос касается конфиденциальности данных и слежки. Агентам ИИ необходим доступ к данным для эффективной работы. Компании должны обеспечить защиту конфиденциальной информации. Корпоративные предложения OpenAI обещают не использовать данные компании для обучения общедоступных моделей. Однако доверие к таким обещаниям еще предстоит установить. Кроме того, существует риск того, что широкое использование ИИ приведет к культуре слежки, в которой каждое действие будет документироваться и анализироваться.

Пятый спорный вопрос касается воздействия на окружающую среду. Обучение больших моделей ИИ требует огромных вычислительных мощностей и, следовательно, энергии. OpenAI вкладывает значительные средства в центры обработки данных и микросхемы. Сам Сэм Альтман переключил свое внимание на приобретение дополнительных вычислительных мощностей. Это расширение имеет экологический след. Компаниям, использующим ИИ, следует учитывать аспекты устойчивого развития и искать энергоэффективные решения.

Эти противоречия демонстрируют, что описанная Альтманом трансформация — это не просто прогресс. Она влечет за 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

Какие изменения нас ожидают в ближайшие годы? Во-первых, дальнейшая демократизация. Инструменты без кода и с минимальным кодированием станут еще более доступными. Препятствие для создания собственных приложений искусственного интеллекта будет продолжать снижаться. Это приведет к взрывному росту числа приложений, но также и к фрагментации и проблемам с качеством. Платформы, предлагающие курирование, контроль качества и интеграцию, станут более ценными.

Во-вторых, уровень автономности повышается. Агенты будут все чаще способны самостоятельно выполнять задачи, занимающие несколько дней или недель. Альтман предположил, что Codex вскоре сможет автономно справиться с недельным объемом работы. Это еще больше смещает роль человеческих работников в сторону надзора, стратегии и творчества. Работа становится менее транзакционной и более трансформационной.

В-третьих: мультимодальность становится стандартом. GPT-5 и Sora 2 демонстрируют, что ИИ понимает и генерирует не только текст, но и изображения, видео и аудио. Будущие системы будут плавно переключаться между этими модальностями. Пользователь может описать концепцию, а ИИ сможет одновременно сгенерировать видео, дизайн-документ и презентацию на её основе.

Четвертое: Персонализация на индивидуальном уровне. Искусственный интеллект будет все больше понимать предпочтения, стили обучения и контекст отдельных пользователей и соответствующим образом адаптировать свои ответы. Это приводит к гиперперсонализированному опыту, но также поднимает вопросы о «информационных пузырях» и манипуляциях.

Пятое: Регулирование усиливается. Правительства по всему миру работают над законодательством в области ИИ. Закон ЕС об ИИ, китайские правила, инициативы США — все они направлены на минимизацию рисков и содействие инновациям. Компании должны не только соблюдать эти правила, но и активно участвовать в их формировании для создания работоспособных рамок.

Шестое: Появляются новые бизнес-модели. Разговорная коммерция, ИИ как услуга, агентские рынки — монетизация ИИ становится все более разнообразной. Компании, которые начинают экспериментировать на ранних этапах, могут получить преимущества первопроходцев.

Седьмое: Гибридные команды, состоящие из человека и ИИ, становятся нормой. Будущее — это не противостояние человека и машины, а взаимодействие человека и машины. Наиболее успешными будут те компании, которые оптимизируют это сотрудничество. Для этого требуются новые концепции лидерства, организационные структуры и культурные изменения.

Восьмое: интеграция оборудования. Альтман работает с Джони Айвом над новыми устройствами. Когда ИИ будет интегрирован в носимые устройства, умные очки или другие форм-факторы, способ нашего взаимодействия с технологиями коренным образом изменится. Разговорный интерфейс станет повсеместным, всегда доступным и контекстно-зависимым.

Синтез: Рекомендации к действию в новую эпоху

Пять точек зрения, представленных в интервью Альтмана, — это не отдельные тенденции, а сходящиеся силы, перестраивающие основы цифровой экономики. ChatGPT, как платформа распространения, меняет то, где и как компании взаимодействуют со своей целевой аудиторией. Agent Builder демократизирует автоматизацию и переносит инновации из центров в руки отдельных людей. Компании с нулевым количеством сотрудников бросают вызов взаимосвязи между трудом и созданием ценности. Научные прорывы, основанные на искусственном интеллекте, экспоненциально ускоряют исследования и разработки. Синтетические медиа открывают творческие возможности, но требуют строгих этических норм.

Это приводит к четким направлениям действий для компаний. Во-первых: экспериментировать. Запускать небольшие пилотные проекты в области ИИ, учиться и совершенствоваться. Ожидание недопустимо. Во-вторых: создавать систему управления. Разрабатывать механизмы защиты данных, безопасности, этики и качества до возникновения проблем. В-третьих: развивать таланты. Сотрудники должны научиться работать с ИИ, использовать свои сильные стороны и развивать дополнительные навыки. В-четвертых: формировать партнерства. Ни одна компания не может справиться со всем в одиночку. Экосистемы, сотрудничество и открытые стандарты имеют решающее значение. В-пятых: брать на себя ответственность. Прозрачность по отношению к клиентам, справедливое отношение к сотрудникам и вклад в решение социальных проблем — компании должны осознанно формировать свою роль в трансформации.

Эпоха, которую описывает Альтман, — это не далёкое будущее, а разворачивающееся настоящее. Победителями станут не самые крупные или наиболее устоявшиеся компании, а самые адаптивные. Те, кто быстро учится, смело экспериментирует и действует ответственно. Трансформация от производительности к творчеству, от инструментов к инфраструктуре, от управления человеком к управлению человеком — всё это происходит сейчас. И каждая компания должна решить: формировать эту трансформацию или позволить ей формировать себя.

Кто такой Роуэн Чеун?

Роуэн Ченг — канадский предприниматель, специалист по коммуникациям в сфере технологий и один из самых влиятельных голосов в области искусственного интеллекта. Он является основателем и генеральным директором The Rundown AI, самого быстрорастущего в мире информационного бюллетеня об ИИ с более чем 350 000 подписчиков и миллионами подписчиков в социальных сетях. Родом из Ванкувера, Британская Колумбия, с 2023 года он зарекомендовал себя как ключевая фигура в СМИ, представляя знания об ИИ в понятной, доступной и стратегической форме.

Ченг начал свою карьеру не в сфере технологий, а как профессиональный пловец. После проблем со здоровьем во время пандемии COVID-19 он обратился к миру технологий и искусственного интеллекта, самостоятельно осваивая азы. В течение года он научился программировать и впоследствии основал Supertools, платформу баз данных для приложений ИИ с более чем 250 000 пользователей в месяц. Его контент и аналитические материалы о разработках в области генеративного ИИ, автоматизации и бизнеса, основанного на ИИ, быстро сделали его заметной фигурой на мировой технологической арене.

В 2023 году он выиграл конкурс «Twitter Growth Challenge», став самым быстрорастущим в мире специалистом по коммуникациям в сфере технологий на платформе X (ранее Twitter). Сегодня он входит в десятку самых влиятельных основателей технологических компаний в социальных сетях – в одной категории с такими фигурами, как Илон Маск, Гэри Вайнерчук и Сэм Альтман.

Помимо своих медиапроектов, Роуэн Ченг ведет подкаст «Состояние ИИ», в котором регулярно берет интервью у ведущих деятелей технологической отрасли, включая Сэма Альтмана, Марка Цукерберга и Дженсена Хуанга. Подкаст и информационная рассылка «The Rundown» в настоящее время считаются ключевыми источниками информации для менеджеров, предпринимателей и разработчиков в области ИИ.

Ченг известен своим практическим подходом к искусственному интеллекту: как компании могут добиться конкретного повышения производительности, как агенты могут использоваться на рабочем месте и как отдельные специалисты могут масштабировать свою деятельность с помощью ИИ, не создавая больших команд. В интервью он регулярно подчеркивает, что его небольшая команда из примерно 15 сотрудников работает как компания из 50 человек благодаря интеллектуальным рабочим процессам на основе ИИ.

Вкратце, Роуэн Ченг представляет новое поколение основателей компаний, занимающихся искусственным интеллектом: самоучки, ориентированные на данные, отлично разбирающиеся в онлайн-технологиях и способные преобразовывать сложные технологические разработки в конкретные, применимые на практике стратегии для бизнеса.

☑️ Язык ведения нашего бизнеса — английский или немецкий

☑️ НОВИНКА: Переписка на вашем родном языке!

 

Я и моя команда будем рады быть вашими личными консультантами.

Вы можете связаться со мной, заполнив контактную форму здесь wolfenstein@xpert.digital:или просто позвонив по номеру +49 7348 4088 965. Мой адрес электронной почты

Я с нетерпением жду начала нашего совместного проекта.

 

 

☑️ Поддержка малых и средних предприятий в области стратегии, консалтинга, планирования и реализации проектов

☑️ Разработка или корректировка цифровой стратегии и цифровизации

☑️ Расширение и оптимизация международных процессов продаж

☑️ Глобальные и цифровые торговые платформы B2B

☑️ Развитие бизнеса / Маркетинг / PR / Выставки от компании Pioneer

Компания Xpert.Digital обладает глубокими знаниями в различных отраслях. Это позволяет нам разрабатывать индивидуальные стратегии, точно соответствующие требованиям и задачам вашего конкретного сегмента рынка. Благодаря постоянному анализу рыночных тенденций и мониторингу отраслевых разработок мы можем действовать на опережение и предлагать инновационные решения. Сочетание опыта и экспертных знаний создает добавленную стоимость и обеспечивает нашим клиентам решающее конкурентное преимущество.

Более подробная информация здесь:

• Воспользуйтесь преимуществами 5 областей экспертизы Xpert.Digital в одном пакете – всего от 500 евро в месяц