SoftBank запускает миллиард ИИ-агентов, чтобы заменить программистов. Пора паниковать или есть план?
Когда они заменили художников, я молчал, ведь я не умею рисовать. Когда они пришли за разработчиками, я молчал, ведь я не умею писать код. Но теперь они взялись за эксель.
Теперь глава SoftBank, Масаёси Сон, выходит на сцену и прямым текстом заявляет: «Эпоха, когда люди пишут код, подходит к концу». И подкрепляет слова планом запустить миллиард (!) ИИ-агентов, которые будут делать нашу работу за копейки.
Это уже не звоночек, это набат. Я перелопатил отчеты OpenAI, заявления Сэма Альтмана и панические статьи в Forbes, чтобы понять: нам уже пора переучиваться на сантехников, или еще есть время что-то предпринять?
Цунами уже здесь, и имя ему — «Агенты»
Давайте без иллюзий. Речь уже не о чат-ботах, которые пишут стихи. Речь об автономных ИИ-агентах, которым можно дать задачу, доступ к инструментам (календарь, почта, гугл-таблицы) и уйти пить кофе.
- OpenAI выкатывает ChatGPT Agent. Он может сам открыть PDF из интернета, вытащить оттуда 200 показателей, закинуть их в табличку и построить модель. Сам. Без вашего участия.
- Масаёси Сон (SoftBank), который не последний человек в мире инвестиций, планирует заменить одного живого сотрудника на 1000 агентов, каждый из которых стоит 27 центов в месяц. Перечитайте еще раз. 27 центов.
Их внутреннее тестирование показывает, что в сложных задачах (от 10 часов работы) агент уже эффективнее или равен человеку в 65-70% случаев. Вдумайтесь: машина, которая не устает, не просит повышения и не уходит в отпуск, уже сейчас делает работу лучше, чем две трети офисных сотрудников.
Но постойте, это же все болтовня? Давайте посмотрим на факты
Конечно, сейчас каждая вторая компания кричит об «ИИ-трансформации», сокращая при этом людей по старым добрым экономическим причинам. Forbes попытался копнуть глубже и нашел... не так уж и много.
- Безработица среди джунов? Исследователь из Стэнфорда заметил «небольшое» увеличение. Звучит не очень страшно.
- Массовые сокращения? Менее 10% из них реально связаны с заменой на ИИ. Остальное — банальная оптимизация.
- Реальные кейсы? Klarna год назад громко заменила 700 сотрудников поддержки на ИИ. А потом... снова начала нанимать живых операторов. Официальная версия: «Нам нужен и ИИ, и премиальный опыт общения с человеком». По факту — похоже, система оказалась не такой уж и всемогущей.
Выглядит так, будто хайп пока опережает реальность. Но расслабляться — худшая из возможных стратегий.
Окей, мы все умрем. Что делать-то?
Масаёси Сон и Сэм Альтман не скрывают, что стоимость вычислений будет только падать. Это значит, что агенты будут становиться дешевле и умнее с каждым месяцем. 2025-й — это год, когда они из эксперимента превратятся в массовый инструмент.
Игнорировать это — все равно что стоять на берегу и кричать цунами: «Эй, я вообще-то против!». Волне наплевать на ваше мнение.
Мне нравится пример из статьи Forbes: когда CEO Fiverr честно рассказал сотрудникам о грядущих переменах, они не устроили бунт, а собрались и начали думать, как адаптироваться.
Это единственный рабочий путь. Мы не можем остановить прогресс, но мы можем его возглавить. Или хотя бы научиться на нем серфить.
Мой личный план (можете украсть):
- Стать оператором агента. Не пытаться соревноваться с машиной в рутине, а научиться ставить ей задачи. Стать тем, кто держит в руках 1000 агентов, а не тем, кого они заменяют. Промпт-инжиниринг — это уже не хобби, это базовая грамотность.
- Фокус на «последней миле». Агенты отлично справляются с 80% работы. Но самые сложные, креативные и стратегические 20% пока остаются за человеком. Нужно становиться экспертом именно в этой «последней миле».
- Непрерывное тестирование. Я уже завел себе привычку: каждую новую рабочую задачу сначала пробую отдать нейросети. Получилось плохо? Окей, делаю сам, но теперь я знаю ее предел. Получилось хорошо? Отлично, я только что сэкономил себе пару часов.
Это гонка, и она уже началась. И те, кто начнет бежать прямо сейчас, получат огромное преимущество.
Это не просто теоретические рассуждения. В своем телеграм-канале «Кнопка*» я как раз тестирую этих самых агентов на реальных задачах, делюсь промптами и разбираю, где они лажают, а где действительно экономят время.