Коли ШІ стає інфраструктурою: бачення Сема Альтмана в інтерв'ю з Роуеном Ченгом та реорганізація цифрової економіки

Незворотні зміни не починаються завтра, вони вже відбуваються – але дуже мало хто помічає їх вчасно

Часи, коли штучний інтелект вважався футуристичною технологією, минули. Те, що Сем Альтман окреслив у своєму інтерв'ю з Роуеном Ченгом на початку жовтня 2025 року, вже не є баченням, а радше оцінкою вже розпочатої трансформації. Маючи 800 мільйонів активних користувачів щотижня, ChatGPT досяг критичної маси, необхідної для еволюції від продукту до платформи. П'ять центральних тез цієї розмови — ChatGPT як платформа розповсюдження, Agent Builder як інструмент демократизації, бачення компаній з нульовою кількістю працівників, наукові прориви на основі штучного інтелекту та нормалізація синтетичних медіа — знаменують поворотні моменти в тому, як компанії створюватимуть, розподілятимуть та масштабуватимуть цінність у майбутньому. Цей аналіз досліджує історичне коріння цього розвитку, його сучасні механізми та стратегічні наслідки для компаній, які хочуть не лише вижити, а й процвітати в цю нову епоху.

Більше інформації тут:

• Інтерв'ю на YouTube з Роуеном Ченгом: Сем Альтман про компанії зі штучним інтелектом без персоналу, Сору, прориви у сфері штучного інтелекту та багато іншого

Еволюція моделей розповсюдження: від магазинів додатків до розмовних екосистем

Щоб зрозуміти значення ChatGPT як платформи розповсюдження, варто звернутися до історії цифрових каналів розповсюдження. Прорив iPhone у 2007 році та поява App Store у 2008 році створили абсолютно нову парадигму: програмне забезпечення більше не продавалося в магазинах, а знаходилося та завантажувалося з цифрових торгових майданчиків. Apple контролювала розповсюдження та брала 30-відсоткову частку з кожної транзакції. Ця модель стала основою для майже всіх наступних платформ.

Наступна еволюція відбулася з появою соціальних мереж, таких як Facebook, які дозволили розповсюдження не через окремий магазин, а безпосередньо в стрічці новин. Реклама стала домінуючою бізнес-моделлю, оскільки увага привертала до себе там, де вже були користувачі. Принцип: перенести функціональність туди, де є користувачі, а не відправляти їх в окреме місце.

ChatGPT зараз переживає свій третій еволюційний етап. На DevDay 2025 OpenAI не лише представив нові моделі, але й ініціював фундаментальний зсув у мисленні. За допомогою Apps SDK розробники можуть інтегрувати інтерактивні додатки безпосередньо в чат. Користувачі можуть створювати плейлисти Spotify, шукати ресурси за допомогою Zillow або створювати дизайн за допомогою Canva, навіть не виходячи з ChatGPT. Сама розмова стає інтерфейсом, операційною системою та платформою розповсюдження. Ця розробка принципово відрізняється від попереднього GPT Store, який існував як окремий елемент. Тепер додатки безперешкодно інтегровані в потік розмови. Таким чином, OpenAI дотримується стратегії iOS: контроль над рівнем інтелектуальності, надання інструментів для розробників та розповсюдження через величезну базу користувачів із 800 мільйонів активних користувачів щотижня.

Історичний розвиток демонструє чітку закономірність: кожна нова платформа зменшує тертя між наміром та виконанням. App Store зменшив тертя з фізичними магазинами, соціальні мережі зменшили його за допомогою окремих додатків, а ChatGPT тепер зводить його до природної мови. Вам більше не потрібно знати, який додаток вам потрібен — ви просто вказуєте, чого хочете досягти.

Паралельно з цим розвитком розвивалися й бізнес-моделі. У той час як ранні компанії-розробники програмного забезпечення покладалися на продаж ліцензій, пізніше домінували підписки та моделі на основі реклами. OpenAI зараз впроваджує новий вимір за допомогою протоколу агентної комерції (Agentic Commerce Protocol): транзакції можна здійснювати безпосередньо в чаті. Миттєве оформлення замовлення дозволяє здійснювати покупки без будь-яких перерв у взаємодії з користувачем. Це створює нову категорію комерції, яка не є ні електронною комерцією, ні соціальною комерцією, а радше розмовною комерцією. Компанії, які не присутні в цій екосистемі, ризикують втратити зв'язок з величезною базою користувачів. За перші кілька тижнів після анонсу Apps SDK зареєструвалося понад 50 000 розробників. Ця динаміка нагадує ранні дні iPhone, коли розробники зрозуміли, що з'являється нова платформа, на якій їм потрібно бути присутніми.

Стратегічне значення для компаній величезне. Якщо вас сьогодні не можна знайти в чаті, вас просто не існує для зростаючої кількості користувачів. Питання вже не в тому, чи потрібен вам веб-сайт чи додаток, а в тому, чи маєте ви присутність у розмові. Дистрибуція переосмислюється – від воронок продажів, SEO та оптимізації магазинів додатків до виявлення природною мовою та контекстної релевантності.

Конструктор агентів: демократизація автоматизації та її руйнівні наслідки

Друга ключова теза з інтерв'ю Альтмана стосується значного зниження бар'єру входу для розробки агентів штучного інтелекту. За допомогою Agent Builder OpenAI створила візуальний інструмент без коду, який дозволяє будь-якому працівнику інтелектуальної роботи створювати, тестувати та розгортати автономних агентів. Ця демократизація — не просто маркетингова фраза, а фундаментальний зсув у тому, хто може формувати автоматизацію.

Історично автоматизація завжди була сферою діяльності спеціалістів. Індустріалізація 18-го та 19-го століть вимагала інженерів та інженерів-механіків. Цифровізація кінця 20-го століття потребувала програмістів та ІТ-відділів. Хоча роботизована автоматизація процесів (RPA) 2010-х років знизила технічні вимоги, вона все ще залишалася інструментом для цілеспрямованих команд. Agent Builder радикально порушує цю традицію. Менеджер з маркетингу може створити агента, який генерує щотижневі звіти. Торговий представник може налаштувати агента, який генерує пропозиції. Юрист може розробити агента, який перевіряє контракти на наявність певних пунктів. Бар'єр між ідеєю та впровадженням зведено до мінімуму.

Цей розвиток відповідає знайомій схемі з історії програмного забезпечення: абстракція дозволяє масштабування. У міру розвитку мов програмування від машинного коду до мов вищого рівня, більше людей могли розробляти програмне забезпечення. Коли електронні таблиці еволюціонували від VisiCalc до Excel, мільйони непрограмістів змогли виконувати складні обчислення. Agent Builder – це наступний етап цієї абстракції. Він абстрагує не лише код, але й цілі робочі процеси, логіку рішень та інтеграції.

Наслідки будуть далекосяжними. Протягом наступних дванадцяти місяців компанії будуть приділяти значну увагу використанню агентів. Не тому, що це технологічно захопливо, а тому, що їхні конкуренти це роблять. Ранні користувачі вже повідомляють про значне підвищення продуктивності. Іспанський банк BBVA створив понад 2900 налаштованих завдань глобальної обробки (GPT) за шість місяців, і 80 відсотків користувачів повідомляють про щотижневу економію часу понад дві години. Ці цифри можуть здатися консервативними, але помножені на тисячі співробітників, вони призводять до величезного підвищення ефективності.

В інтерв'ю Альтман наголосив, що пересічний працівник інтелектуальної роботи тепер може створювати власних агентів. Наслідок: кожен відділ може розробляти власні автоматизації, не покладаючись на центральні ІТ-ресурси. Це призводить до децентралізації інновацій. Автоматизація більше не визначається ІТ-бюджетом, а ініціативою окремих команд. Конкурентна перевага належить тим, хто швидко експериментує. Компанії, які все ще чекають на ідеальні, централізовано керовані рішення, будуть витіснені гнучкими командами, які починають з простих агентів та ітеративно їх удосконалюють.

Однак, цей розвиток також несе ризики. Децентралізована розробка агентів може призвести до фрагментації процесів, прогалин у безпеці та проблем управління. Хто має право використовувати які дані? Як проводиться аудит агентів? Які стандарти якості застосовуються? Компанії повинні розробляти структури, які дозволяють впроваджувати інновації без втрати контролю. Успішними організаціями будуть ті, які знайдуть баланс між експериментуванням та управлінням, між швидкістю та безпекою.

Конструктор агентів також надсилає сигнал індустрії програмного забезпечення. Такі інструменти, як Zapier, Make або традиційні RPA-рішення, стикаються з проблемою того, що їхня основна функція — автоматизація робочих процесів — тепер інтегрується безпосередньо в розмовні інтерфейси. Питання не в тому, чи зникнуть ці інструменти, а в тому, як їм потрібно перепозиціонувати себе, щоб залишатися актуальними.

Від компаній з однією людиною до компаній з нульовою кількістю працівників: реорганізація створення цінності та роботи

Третя теза є найбільш провокаційною: Альтман говорив про парі серед керівників технологічних компаній щодо того, коли з'явиться перша компанія з нульовою кількістю працівників вартістю один мільярд доларів. Спочатку парі було на першу компанію з однією людиною вартістю в трильйон доларів. Але розробка просувається швидше, ніж очікувалося. Альтман прогнозує, що це може стати реальністю через роки, а не десятиліття.

Щоб зрозуміти масштаб цього, потрібно врахувати історичний розвиток розміру компанії та створення вартості. В індустріальну епоху дохід і кількість працівників були тісно пов'язані. Більше виробництво вимагало більшої кількості працівників. Цифрова ера почала порушувати цю кореляцію. Instagram було продано Facebook за один мільярд доларів у 2012 році — з 13 співробітниками. WhatsApp досяг оцінки в 19 мільярдів доларів у 2014 році — з 55 співробітниками. Ці приклади демонструють, що програмне забезпечення та мережеві ефекти можуть створювати надзвичайний важіль впливу.

Наступний етап передбачає масштабування одноосібних бізнесів за допомогою агентів штучного інтелекту. Підприємець використовує агентів для обслуговування клієнтів, маркетингу, розробки продуктів, продажів та фінансів. Це бачення звучить футуристично, але вже певною мірою технологічно здійсненне. Штучний інтелект може писати код, створювати дизайн, складати маркетингові тексти, відповідати на запити клієнтів та аналізувати дані. Обмежуючі фактори вже не є переважно технічними, а радше стратегічними: яку проблему ви вирішуєте? Для кого? І як ви охоплюєте цю цільову групу?

Альтман йде ще далі: компанії з нульовим персоналом. Агенти, які працюють автономно, приймають рішення, розподіляють ресурси та створюють цінність – без участі людини в щоденних операціях. Люди не зникнуть, а радше перейдуть на координаційні, стратегічні ролі. Вони визначають цілі, встановлюють параметри та контролюють результати. Агенти займаються виконанням.

Це бачення порушує фундаментальні питання. Якщо агент може керувати компанією, що залишається як людський внесок? Альтман стверджує, що людська мотивація, креативність та судження не зникають, а перетікають у нові сфери. Робота переходить від виконання до формування, від реагування до бачення. Але ця трансформація не є безболісною. Цілі профілі посад застарівають. Працівники інтелектуальної діяльності, чия діяльність переважно полягає в обробці інформації, стикаються з викликом переосмислення своєї ролі.

В інтерв'ю Альтман використав цікаву метафору: фермер 50 років тому, ймовірно, не сприймав би сучасну офісну роботу як справжню роботу. Сільське господарство виробляє їжу, щось необхідне для виживання. З цієї точки зору багато сучасних професій виглядають як ігри для заповнення часу. Ця схема може повторитися в епоху ЗШІ. Майбутні покоління можуть сприймати нашу нинішню роботу як менш реальну, ніж те, що вони вважають значущим.

Цей філософський вимір торкається фундаментального питання: що таке праця? І чому люди працюють? Якщо матеріальні потреби можна ефективно задовольнити за допомогою штучного інтелекту та автоматизації, питання зміщується з необхідності на сенс. Люди продовжуватимуть прагнути значущості, визнання та самоактуалізації. Однак способи, якими це відбувається, кардинально зміняться.

Для компаній це означає, що конкурентною перевагою майбутнього є не сама ідея, а швидкість, з якою її можна втілити за допомогою агентів. Традиційне масштабування вимагало капіталу, таланту та часу. Агенти зі штучним інтелектом зменшують усі три фактори. Потрібно менше капіталу, оскільки зменшуються операційні витрати. Талант потрібен інакше — менше для виконання, більше для стратегії. Час скорочується, оскільки агенти працюють цілодобово, не втомлюються та можуть бути швидко відтворені.

Наслідок: ринки стають динамічнішими, конкурентні переваги — менш тривалими, а бар'єри для входу нижчими. Встановлені компанії повинні запитати себе, як вони можуть адаптувати свої процеси, культуру та бізнес-моделі до світу, в якому невелика команда з інтелектуальними агентами може порушити ринок, на якому вони домінували десятиліттями.

Сигнал AGI: Коли машини створюють нові знання

Четверта теза стосується якісного стрибка: ШІ починає робити справжні наукові відкриття. Альтман описав це як момент, коли ШІ вже не просто реорганізує існуючі знання, а генерує нові знання – нові відкриття. Ця здатність є ключовою характеристикою штучного інтелекту.

Історично науковий прогрес був виключно людською справою. Дослідники формулювали гіпотези, проводили експерименти, аналізували дані та робили висновки. Машини надавали підтримку, наприклад, за допомогою розрахунків або моделювання, але творчі кроки, що генерували гіпотези, залишалися людськими. Ця межа дедалі більше розмивається.

AlphaFold від DeepMind здійснив революцію у згортанні білків, передбачивши структури, на створення яких людям знадобилися б десятиліття. Генеративні моделі штучного інтелекту Массачусетського технологічного інституту розробили нові класи антибіотиків, ефективних проти стійких бактерій. o3 та Gemini Deep Think від OpenAI досягли результатів рівня золотих медалей на Міжнародній математичній олімпіаді — не завдяки механічному запам'ятовуванню, а завдяки самостійному розв'язанню задач. Ці приклади демонструють, що штучний інтелект дедалі більше здатний орієнтуватися на незвіданій території та знаходити оригінальні рішення.

Альтман наголосив, що цей розвиток лише починається. Він прогнозує, що ШІ досягне наукових проривів у таких галузях, як медицина, матеріалознавство та фізика, у найближчі роки. Ці прориви будуть не лише поступовими, але й потенційно можуть змінити фундаментальні парадигми. Якщо ШІ зможе проводити дослідження швидше та точніше, ніж люди, науковий прогрес прискориться експоненціально.

Наслідки для компаній величезні. Цикли досліджень і розробок скорочуються. Фармацевтичні компанії можуть швидше відкривати та розробляти нові ліки. Виробники матеріалів можуть моделювати нові сплави або пластмаси перед їх виробництвом. Енергетичні компанії можуть розробляти ефективніші батареї або сонячні елементи. Конкурентна перевага зміщується від того, хто має найбільше ресурсів, до того, хто використовує найінтелектуальніші системи.

Але ця трансформація також порушує етичні та стратегічні питання. Якщо ШІ робить наукові відкриття, хто ними володіє? Компанія, яка експлуатує ШІ? Розробник ШІ? Суспільство? Відповіді на ці питання нечіткі та будуть предметом жвавих дискусій у найближчі роки.

Крім того, змінюється роль дослідників-людей. Замість того, щоб самостійно проводити експерименти, вони стають кураторами, генераторами гіпотез та інтерпретаторами. Вони визначають дослідницькі питання, оцінюють результати та встановлюють етичні межі. Робота стає більш творчою та стратегічною, менш рутинною та повторюваною. Це вимагає переорієнтації освіти. Вчені повинні навчитися співпрацювати з системами штучного інтелекту, розуміти їхні сильні та обмежені сторони, а також розвивати власні додаткові навички.

Альтман зробив цікавий прогноз: людство звикне до наукових проривів, зумовлених штучним інтелектом. Спочатку буде двотижневий період захоплення, потім відкриття стане буденністю. Цей процес нормалізації характерний для технологічного прогресу. Те, що сьогодні здається надзвичайним, завтра буде сприйматися як належне. Завдання для компаній полягає в тому, щоб засвоїти цю швидкість змін і відповідно адаптувати свої стратегії.

Синтетичні медіа: коли реальність та штучний інтелект розмиваються

П'ята теза стосується синтетичних медіа та швидкої нормалізації контенту, згенерованого штучним інтелектом. Альтман описав, наскільки дивним спочатку було дивитися відео, згенеровані Sora, і як швидко ця дивність розвіялася. Через три хвилини це був просто додаток, повний згенерованих відео. Така швидкість нормалізації має глибокі наслідки для брендів, медіа та суспільства.

Історично виробництво медіаконтенту було складним і дорогим. Для фотографій потрібні були камери, для фільмів — студії та знімальні групи, а для музики — інструменти та обладнання для запису. Ці бар'єри забезпечували певний рівень контролю якості та автентичності. З появою цифрових технологій ці бар'єри поступово зникли. Смартфони дозволили кожному створювати фотографії та відео. Платформи соціальних мереж дозволили кожному ділитися ними. Однак, незважаючи на цю демократизацію, ядро ​​автентичності залишилося: фотографія зображувала щось, що існувало перед камерою.

Синтетичні медіа принципово порушують це припущення. Sora 2 може створювати фотореалістичні відео, які ніколи насправді не були зняті. Обличчя, голоси, сцени – все можна синтезувати. OpenAI представив функцію Cameo, яка дозволяє користувачам вбудовувати власні обличчя та голос у відео, згенеровані штучним інтелектом. Це відкриває творчі можливості, але також несе значні ризики.

Діпфейки вже є добре відомою проблемою. Маніпульовані відео політиків, фальшиві рекламні ролики знаменитостей, синтетичний порнографічний контент без згоди зображених – потенціал для зловживань є численним. OpenAI намагається протидіяти цим ризикам за допомогою багаторівневих заходів безпеки. Фільтри швидкого реагування блокують створення контенту за участю політиків чи знаменитостей без дозволу. Кожне відео Sora містить цифрові водяні знаки та метадані, які ідентифікують його як створене штучним інтелектом. Класифікатори та модератори-люди контролюють згенерований контент.

Незважаючи на ці заходи, залишковий ризик залишається. Reality Defender продемонстрував, що механізми безпеки Sora можна обійти. У тестах їм вдалося пройти верифікацію діпфейків відомих осіб, а їхні власні інструменти виявлення ідентифікували їх з точністю понад 95 відсотків. Це показує, що безпека синтетичних медіа – це гонка озброєнь між захисними заходами та спробами їх обійти.

Для компаній це означає, що чіткі рекомендації щодо ШІ та процеси безпеки бренду стають необхідними. Бренди повинні визначити, як вони використовують синтетичні медіа, і як вони гарантують, що цінності їхніх брендів не постраждають від маніпульованого контенту. Прозорість стає ключовим принципом. Користувачі повинні знати, коли контент створено ШІ. Такі правила, як Закон ЄС про ШІ, вже вимагають маркування синтетичних медіа. Компанії, які проактивно встановлюють прозорі стандарти, будують довіру. Ті, хто нехтує цим, ризикують втратити репутацію.

Водночас, синтетичні медіа пропонують величезні творчі та економічні можливості. Маркетингові кампанії можна персоналізувати: відео, яке дещо змінюється для кожного глядача, щоб виглядати більш релевантним. Візуалізації продукту можна створювати за лічені секунди, без дорогих фотосесій. Навчальний контент можна автоматично перекладати різними мовами та культурними контекстами. Приріст продуктивності величезний.

Альтман наголосив на необхідності сміливо тестувати нові формати контенту. Компанії, які покладаються на перевірені методи, будуть випереджені тими, хто експериментує. Проблема полягає в балансуванні інновацій та відповідальності. Ті, хто занадто обережний, втрачають можливості. Ті, хто занадто недбалий, ризикують потрапити в скандали.

Не слід недооцінювати суспільний вимір. Якщо хтось може створювати фотореалістичні відео, довіра до візуальних медіа підривається. Те, що колись вважалося доказом — фото, відео — стає дедалі сумнівнішим. Це має наслідки для журналістики, системи правосуддя та публічного дискурсу. Організації повинні розробити механізми для перевірки автентичності. Коаліція за походження та автентичність контенту працює над стандартами цифрового підтвердження походження. Компанії, які підтримують та впроваджують такі стандарти, сприяють стабілізації цифрової екосистеми.

Тут ви дізнаєтеся, як ваша компанія може швидко, безпечно та без високих бар'єрів входу впроваджувати індивідуальні рішення на основі штучного інтелекту.

Керована платформа штучного інтелекту — це ваше комплексне та безтурботне рішення для штучного інтелекту. Замість того, щоб мати справу зі складними технологіями, дорогою інфраструктурою та тривалими процесами розробки, ви отримуєте готове рішення, адаптоване до ваших потреб, від спеціалізованого партнера — часто всього за кілька днів.

Основні переваги з першого погляду:

⚡ Швидке впровадження: від ідеї до готового до використання застосунку за лічені дні, а не місяці. Ми пропонуємо практичні рішення, які створюють негайну додану цінність.

🔒 Максимальна безпека даних: Ваші конфіденційні дані залишаються з вами. Ми гарантуємо безпечну та відповідність вимогам обробку без передачі даних третім особам.

💸 Без фінансових ризиків: Ви платите лише за результат. Повністю виключаються значні початкові інвестиції в обладнання, програмне забезпечення чи персонал.

🎯 Зосередьтеся на своєму основному бізнесі: Зосередьтеся на тому, що ви робите найкраще. Ми подбаємо про повне технічне впровадження, експлуатацію та обслуговування вашого рішення на базі штучного інтелекту.

📈 Орієнтований на майбутнє та масштабований: Ваш ШІ зростає разом з вами. Ми забезпечуємо постійну оптимізацію та масштабованість, а також гнучко адаптуємо моделі до нових вимог.

Більше інформації тут:

• Кероване рішення на основі штучного інтелекту – промислові послуги зі штучним інтелектом: ключ до конкурентоспроможності в секторах послуг, промисловості та машинобудування

Практичне впровадження: Як компанії інтегрують п'ять точок зору

Теоретичні висновки цінні, але практичне впровадження має вирішальне значення. Два конкретних випадки використання ілюструють, як компанії вже використовують ці п'ять тверджень.

Перший приклад походить з фінансового сектору. Іспанський банк BBVA впровадив ChatGPT Enterprise, що дозволило співробітникам створювати власні GPT. Протягом шести місяців було розроблено понад 2900 індивідуальних додатків. Юридичні відділи використовують агентів для перевірки контрактів, маркетингові команди створюють персоналізовані кампанії, а фінансові аналітики автоматизують звітність. Результат: 80 відсотків користувачів заощаджують понад дві години на тиждень. Розподіл відбувається безпосередньо в робочому середовищі — співробітникам не потрібно відкривати окремі інструменти, а працюють у звичному інтерфейсі ChatGPT. Завдання полягає в інтеграції з існуючими системами. BBVA працює над підключенням ChatGPT до внутрішніх баз даних, щоб забезпечити ще глибше розуміння ситуації. Цей приклад демонструє, як демократизація розробки агентів та платформізація ChatGPT працюють разом для досягнення значного підвищення ефективності.

Другий приклад походить з автомобільної промисловості. Toyota використовує прогнозне обслуговування на базі штучного інтелекту для скорочення простоїв. Датчики на виробничому обладнанні збирають дані, які аналізуються моделями штучного інтелекту. Ці моделі виявляють закономірності, що вказують на неминучі збої, та дозволяють проводити профілактичне обслуговування. Результат: скорочення простоїв на 25 відсотків, збільшення загальної ефективності обладнання (OEE) на 15 відсотків та річна економія коштів у розмірі десяти мільйонів доларів. Окупність інвестицій (ROI) становила приблизно 300 відсотків. Цей приклад ілюструє, як ШІ може не лише оптимізувати адміністративні процеси, але й інтегруватися у фізичне виробниче середовище. Здатність ШІ отримувати аналітичні дані та робити прогнози з величезних обсягів даних відповідає четвертому твердженню: ШІ генерує нові знання — у цьому випадку про те, коли машини можуть вийти з ладу.

Обидва приклади демонструють спільні фактори успіху. По-перше: культура експериментів. Компанії, які надають співробітникам свободу експериментувати з інструментами штучного інтелекту, швидше знаходять корисні програми. По-друге: структури управління. Без чітких рекомендацій щодо захисту даних, безпеки та якості виникають ризики. По-третє: ітеративний підхід. Очікування ідеальних рішень з самого початку нереалістичне. Натомість компанії повинні починати з простих програм, навчатися та постійно вдосконалюватися. По-четверте: інтеграція. Інструменти штучного інтелекту досягають свого повного потенціалу, коли вони безперешкодно інтегровані в існуючі робочі процеси, а не існують як окремі острови.

Суперечки та критичні дебати: ризики дивного нового світу

Хоч ці п'ять тез і є багатообіцяючими, вони також викликають значні питання та суперечки. Перша стосується втрати робочих місць. Якщо агенти візьмуть на себе завдання, які раніше виконували працівники знань, що станеться з цими людьми? Аргумент Альтмана про те, що робота трансформується, є оптимістичним, але не без критики. Історично склалося так, що технологічні потрясіння створювали нові робочі місця, але часто недостатньо швидко або в тих самих секторах. Перехідний етап може спричинити соціальні потрясіння. Goldman Sachs оцінює, що автоматизація знань за допомогою штучного інтелекту може заощадити 1,5 трильйона доларів на витратах на робочу силу в усьому світі – евфемізм для потенційної втрати робочих місць. Компаніям і суспільствам потрібно буде розробити програми перепідготовки, системи соціального захисту та нові освітні концепції для управління цим переходом.

Друга суперечка стосується концентрації влади. OpenAI контролює ChatGPT, платформу з 800 мільйонами користувачів, і будує на ній екосистему, що охоплює розробників, користувачів та транзакції. Ця концентрація нагадує ринкову владу Google, Apple або Amazon. Небезпека: OpenAI може диктувати умови, підвищувати комісії або надавати перевагу певним розробникам. Регуляторні органи стежать за цим розвитком подій з дедалі більшою увагою. За цим можуть послідувати антимонопольні розслідування. Компанії, які сильно покладаються на ChatGPT, ризикують стати залежними від платформи, майбутнє якої невизначене.

Третя суперечка стосується діпфейків та дезінформації. Незважаючи на заходи безпеки, синтетичні медіа можуть бути використані зловживанням. Політичні маніпуляції, фінансові шахрайства, наклеп – ризики реальні. Власні тести OpenAI показали 1,6-відсотковий рівень помилок у блокуванні діпфейків сексуального характеру, що порушують правила. Навіть невеликий рівень помилок може призвести до появи тисяч проблемних фрагментів контенту серед мільйонів користувачів. Суспільство повинно розробити технології виявлення, правові рамки та освітні програми, щоб впоратися з цією новою реальністю.

Четверта суперечка стосується конфіденційності даних та спостереження. Агентам ШІ потрібен доступ до даних для ефективної роботи. Компанії повинні забезпечити захист конфіденційної інформації. Корпоративні пропозиції OpenAI обіцяють не використовувати дані компанії для навчання публічних моделей. Однак довіру до таких обіцянок ще потрібно зміцнити. Крім того, існує ризик того, що широке використання ШІ призведе до культури спостереження, в якій кожна дія документується та аналізується.

П'ята суперечка стосується впливу на навколишнє середовище. Навчання великих моделей ШІ вимагає величезної обчислювальної потужності, а отже, і енергії. OpenAI інвестує значні кошти в центри обробки даних та чіпи. Сам Сем Альтман переключив свою увагу на збільшення обчислювальних потужностей. Це розширення має екологічний слід. Компанії, що використовують ШІ, повинні враховувати аспекти сталого розвитку та шукати енергоефективні рішення.

Ці суперечки демонструють, що трансформація, яку описує Альтман, — це не просто прогрес. Вона приносить виклики, ризики та етичні дилеми. Компанії повинні діяти відповідально, створювати прозорість та активно робити внесок у пошук рішень.

Майбутні перспективи: тенденції та потенційні потрясіння

Яких подій ми можемо очікувати в найближчі роки? По-перше, подальша демократизація. Інструменти без коду та з низьким кодом стануть ще доступнішими. Бар'єр для створення власних додатків штучного інтелекту продовжуватиме падати. Це призведе до вибухового зростання кількості додатків, а також до фрагментації та проблем із якістю. Платформи, що пропонують курування, забезпечення якості та інтеграцію, стануть більш цінними.

По-друге, рівень автономії зростає. Агенти зможуть дедалі більше самостійно виконувати завдання, що тривають кілька днів або тижнів. Альтман припустив, що Codex незабаром зможе самостійно виконувати тижневу роботу. Це ще більше зміщує роль людських працівників у бік нагляду, стратегії та креативності. Робота стає менш транзакційною та більш трансформаційною.

По-третє: Мультимодальність стає стандартом. GPT-5 та Sora 2 демонструють, що ШІ розуміє та генерує не лише текст, а й зображення, відео та аудіо. Майбутні системи будуть безперешкодно перемикатися між цими модальностями. Користувач може описати концепцію, а ШІ може створити на її основі відео, дизайнерський документ та презентацію — все за один раз.

Четверте: Персоналізація на індивідуальному рівні. Штучний інтелект зможе дедалі більше розуміти вподобання, стилі навчання та контексти окремих користувачів і відповідно адаптувати відповіді. Це призводить до гіперперсоналізованого досвіду, але також ставить питання про фільтри та маніпуляції.

По-п'яте: Регулювання посилюється. Уряди в усьому світі працюють над законодавством щодо штучного інтелекту. Закон ЄС про штучний інтелект, китайські нормативні акти, ініціативи США – усі вони спрямовані на мінімізацію ризиків та сприяння інноваціям. Компанії повинні не лише дотримуватися цих правил, а й активно брати участь у їх формуванні для створення працездатних рамок.

Шосте: З'являються нові бізнес-моделі. Розмовна комерція, штучний інтелект як послуга, агентські маркетплейси – монетизація штучного інтелекту стає все більш різноманітною. Компанії, які експериментують на ранній стадії, можуть отримати перевагу першопрохідців.

Сьоме: Гібридні команди людини та штучного інтелекту стають нормою. Майбутнє не за людиною проти машини, а за людиною та машиною. Найуспішнішими компаніями будуть ті, які оптимізують цю співпрацю. Це вимагає нових концепцій лідерства, організаційних структур та культурних змін.

Восьме: Інтеграція обладнання. Альтман працює з Джоні Айвом над новими пристроями. Коли штучний інтелект буде інтегровано в носимі пристрої, розумні окуляри чи інші форм-фактори, спосіб нашої взаємодії з технологіями докорінно зміниться. Розмовний інтерфейс стане повсюдним, завжди доступним та контекстно-залежним.

Синтез: Рекомендації щодо дій для нової ери

П'ять точок зору з інтерв'ю Альтмана – це не ізольовані тенденції, а сили, що сходяться, що змінюють основи цифрової економіки. ChatGPT, як платформа розповсюдження, змінює, де і як компанії досягають своєї цільової аудиторії. Agent Builder демократизує автоматизацію та переносить інновації з центрів на окремих осіб. Компанії з нульовим штатом кидають виклик взаємозв'язку між працею та створенням цінності. Наукові прориви на основі штучного інтелекту експоненціально прискорюють дослідження та розробки. Синтетичні медіа відкривають творчі можливості, але вимагають дотримання суворих етичних норм.

Це призводить до чітких напрямків дій для компаній. По-перше: Експериментувати. Запускати невеликі пілотні проекти зі штучним інтелектом, навчатися та впроваджувати ітерації. Чекати – не варіант. По-друге: Побудувати систему управління. Встановити рамки для захисту даних, безпеки, етики та якості до того, як виникнуть проблеми. По-третє: Розвивати таланти. Працівники повинні навчитися працювати зі штучним інтелектом, використовувати свої сильні сторони та розвивати додаткові навички. По-четверте: Формувати партнерські відносини. Жодна компанія не може впоратися з усім самостійно. Екосистеми, співпраця та відкриті стандарти мають вирішальне значення. По-п'яте: Взяти на себе відповідальність. Прозорість перед клієнтами, справедливе ставлення до працівників та внесок у суспільні рішення – компанії повинні свідомо формувати свою роль у трансформації.

Епоха, яку описує Альтман, — це не далеке майбутнє, а сьогодення, що розгортається. Переможцями стануть не найбільші чи найстаріші компанії, а ті, що найбільш адаптивні. Ті, хто швидко навчається, сміливо експериментує та діє відповідально. Трансформація від продуктивності до креативності, від інструментів до інфраструктури, від керованої людиною до керованої людиною — це відбувається зараз. І кожна компанія повинна вирішити: формувати її чи бути сформованою нею.

Хто такий Роуен Чеун?

Роуен Чеунг — канадський підприємець, технічний комунікатор та один із найвпливовіших голосів у сфері штучного інтелекту. Він є засновником і генеральним директором The Rundown AI, найшвидше зростаючого у світі інформаційного бюлетеня про штучний інтелект, який має понад 350 000 підписників і мільйони послідовників у соціальних мережах. Родом з Ванкувера, Британська Колумбія, він з 2023 року зарекомендував себе як ключова медіа-фігура, представляючи знання про штучний інтелект у зрозумілий, доступний та стратегічний спосіб.

Чеунг розпочав свою кар'єру не в технологіях, а як спортсмен-плавець. Після погіршення здоров'я під час пандемії COVID-19 він звернувся до світу технологій та штучного інтелекту, самостійно опанувавши основи. Протягом року він навчився програмувати, а згодом заснував Supertools, платформу баз даних для додатків штучного інтелекту, яку щомісяця відвідують понад 250 000 користувачів. Його контент та аналіз розробок у сфері генеративного штучного інтелекту, автоматизації та бізнесу на базі штучного інтелекту швидко зробили його невід'ємною частиною світової технологічної арени.

У 2023 році він переміг у конкурсі «Twitter Growth Challenge» як найшвидше зростаючий технологічний комунікатор у світі на платформі X (раніше Twitter). Сьогодні він входить до десятки найвпливовіших засновників технологій у соціальних мережах – у категорії з такими постаттю, як Ілон Маск, Гері Вайнерчук та Сем Альтман.

Окрім своїх медіапроектів, Роуен Чеунг веде подкаст «Стан ШІ», у якому він регулярно бере інтерв'ю у провідних діячів у сфері технологій, зокрема у Сема Альтмана, Марка Цукерберга та Дженсена Хуанга. Подкаст і розсилка «The Rundown» зараз вважаються ключовими джерелами інформації для менеджерів, підприємців та розробників у сфері ШІ.

Чеунг відомий своїм практичним поглядом на штучний інтелект: як компанії можуть досягти конкретного підвищення продуктивності, як агенти можуть використовуватися на робочому місці та як окремі особи можуть масштабуватися за допомогою штучного інтелекту, не створюючи великих команд. В інтерв'ю він регулярно наголошує, що його невелика команда з приблизно 15 співробітників працює як компанія з 50 осіб завдяки інтелектуальним робочим процесам на базі штучного інтелекту.

Коротко кажучи, Роуен Чеунг представляє нове покоління засновників штучного інтелекту: самоучки, орієнтовані на дані, надзвичайно обізнані з онлайн-технологіями та здатні перетворювати складні технологічні розробки на конкретні, застосовні стратегії для бізнесу.

☑️ Наша ділова мова – англійська або німецька

☑️ НОВИНКА: Листування вашою рідною мовою!

 

Я та моя команда раді бути вашим особистим консультантом.

Ви можете зв'язатися зі мною, заповнивши контактну форму тут wolfenstein@xpert.digital:, або просто зателефонувавши мені за номером +49 7348 4088 965. Моя адреса електронної пошти

Я з нетерпінням чекаю нашого спільного проєкту.

 

 

☑️ Підтримка МСП у стратегії, консалтингу, плануванні та впровадженні

☑️ Створення або переорієнтація цифрової стратегії та діджиталізації

☑️ Розширення та оптимізація процесів міжнародних продажів

☑️ Глобальні та цифрові торгові платформи B2B

☑️ Розвиток бізнесу Pioneer / Маркетинг / PR / Виставки

Xpert.Digital має глибокі знання в різних галузях. Це дозволяє нам розробляти індивідуальні стратегії, точно узгоджені з вимогами та викликами вашого конкретного сегмента ринку. Завдяки постійному аналізу ринкових тенденцій та моніторингу розвитку галузі ми можемо діяти проактивно та пропонувати інноваційні рішення. Поєднання досвіду та знань створює додаткову цінність та надає нашим клієнтам вирішальну конкурентну перевагу.

Більше інформації тут:

• Скористайтеся перевагами 5 галузей експертизи Xpert.Digital в одному пакеті – від €500/місяць