Как я построил систему, которая зарабатывает сама — и чему вас может научить
Привет, на связи Ринат.
Последние пару лет я наблюдаю одну и ту же картину: люди слышат про искусственный интеллект, начинают с энтузиазмом пробовать разные инструменты, но очень быстро теряются. Кто-то скачивает десятки приложений, кто-то пытается построить себе «умного ассистента», кто-то запускает ботов для бизнеса — и почти все через месяц бросают, потому что не видят результата. Но дело не в том, что AI не работает. Дело в том, что большинство просто выбирает неправильную стратегию.
Я говорю это из личного опыта. Когда я только начинал, я продавал простые AI-воркфлоу как фрилансер и зарабатывал тысячи долларов за проект. Сейчас почти вся структура бизнеса построена на системах, которые мы создали с помощью искусственного интеллекта. За это время я понял, что успех в AI — это не про количество инструментов, не про сложные цепочки автоматизации и не про хайп. Это про мышление, про глубину и про умение видеть, где AI даёт настоящий рычаг. И сегодня я хочу поделиться четырьмя уроками, которые перевернули моё отношение к автоматизации.
Первое, что нужно понять: искусственный интеллект — это не про автоматизацию, а про рычаг. Когда люди впервые услышали выражение «AI-автоматизация», они представили себе будущее, где роботы делают всё за людей. И на волне этого воображения в 2022 году появились проекты вроде AutoGPT, которые обещали заменить целые команды сотрудников. На видео это выглядело впечатляюще: AI сам пишет письма, бронирует встречи, ведёт клиентов, строит сайты. Но в реальном мире всё оказалось иначе. Эти системы ломались, застревали, создавали больше проблем, чем решали. И тогда стало понятно: цель не в том, чтобы заменить человека. Цель в том, чтобы усилить его.
Настоящая сила AI — в умении давать бизнесу рычаг. Представьте себе любую задачу. Первую часть — самую рутинную и механическую — можно полностью отдать машине. Вторую, где нужно больше контекста, можно делать вместе с AI, используя его как ассистента. А последнюю, где важна человеческая интуиция, стоит оставить человеку. Эта комбинация — не про цифры, а про баланс. Она делает процессы быстрее, решения — точнее, а компании — эффективнее. Настоящий вопрос не в том, как всё автоматизировать, а в том, где именно AI усиливает ваш результат сильнее всего. И это мышление полностью меняет игру.
Второй урок — глубина важнее широты. Когда человек только заходит в сферу AI, у него появляется соблазн охватить всё. Он скачивает десятки новых инструментов, тестирует каждый релиз, пробует всё подряд. Снаружи это выглядит как активное развитие, но на деле превращается в поверхностное движение по кругу. Люди знают понемногу обо всём, но не умеют ничего применить в реальных задачах.
Я пошёл другим путём. С самого начала выбрал один инструмент — n8n — и решил стать в нём лучшим. Не бегал за хайпом, не тратил время на погоню за новыми модами. Я изучал систему глубоко, пока не стал «тем самым парнем, который знает всё про n8n». И это стало точкой роста. Потому что клиенты не ищут универсальных людей — они ищут экспертов. Глубина даёт авторитет, а авторитет приносит деньги.
То же самое касается и выбора клиентов. Если вы работаете со всеми подряд — сегодня фитнес, завтра недвижимость, послезавтра онлайн-школа — вы не строите экспертность ни в одной из сфер. А значит, не можете говорить на языке клиента. Побеждают те, кто выбрал одну нишу, понял её изнутри и стал решать одну конкретную боль лучше всех. В этом и есть настоящая стратегия.
Третий урок — простота масштабируется, сложность ломается. Новички обожают строить сложные системы: десятки агентов, бесконечные ветки, интеграции, API-запросы. На видео это выглядит эффектно, в работе — превращается в хаос. Клиенту не нужно «красиво». Ему нужно, чтобы решение было надёжным, понятным и стабильно работало.
Сегодня, прежде чем строить новый процесс, я задаю себе один вопрос: «Какой самый простой вариант даст тот же результат?» В 9 случаях из 10 ответ — очевиден. Простая система легче масштабируется, быстрее настраивается и почти не требует поддержки. Это не примитив — это зрелость. На YouTube больше всего просмотров набирают видео про «умных агентов, которые делают всё сами», но настоящие клиенты приходят за теми решениями, которые просто экономят им время и деньги. В мире автоматизации скучное — это красиво. Потому что скучное работает.
И, наконец, четвёртый урок — процесс важнее промптов. Большинство людей тратят часы на шлифовку команд для ChatGPT, подбор инструментов, создание огромных воркфлоу. Но всё это не имеет смысла, если сам процесс, в который вы внедряете AI, изначально построен криво. В таком случае AI не решит проблему — он просто ускорит бардак.
Настоящая работа начинается с анализа. Прежде чем строить систему, нужно понять, как процесс устроен сейчас. Где теряется время? Где нужен человеческий контекст? Где AI действительно может помочь, а где — только навредит? И часто оказывается, что решение вовсе не в кастомном агенте, а в том, чтобы навести порядок в CRM или стандартизировать коммуникацию.
Когда вы изучаете процесс глубоко, вы создаёте решения, которые реально работают. А потом уже можно улучшать, тестировать, внедрять поэтапно. Потому что самое ценное появляется не в момент, когда вы запускаете код, а когда система сталкивается с реальностью — с ошибками, обратной связью, неожиданными сценариями. Настоящий рост — это постоянная итерация.
Если подвести всё к одному выводу, то автоматизация с помощью искусственного интеллекта — это не про «заменить людей».
Это про то, чтобы усилить людей. Это про мышление, где AI становится инструментом для ускорения, масштабирования и экономии ресурсов. Но чтобы это работало, нужно понимать саму логику бизнеса, видеть, где AI создаёт ценность, а не просто эффект.
Глубина даёт прибыль. Простота — стабильность. Анализ — контроль. И только тогда AI перестаёт быть игрушкой и становится стратегическим активом.
Если всё, что прочитал, откликается — не останавливайся на этом.
В профиле есть разбор с примерами, как сегодня реально строят доходы через AI-ботов и зачем за этим направлением будущее.
Загляни в описание — там всё подробно.
Подробнее про рынок нейросетей рассказываю на своем YouTube канале 👇)