ИИ пишет код 24 часа в сутки. Почему мы все ещё не миллионеры?

В интересное время живем.

За $20 у вас теперь есть личный программист, который работает на вас 24 часа в сутки. И несложно это еще в 5–10 раз увеличить.

Казалось бы, с такими-то ресурсами все уже давно должны были стать успешными бизнесменами, но пока этого не видно.

Почему?

И еще все эти эксперименты, где ИИ заставляют быть CEO компании, руководить магазином или трейдить. Как эксперимент — суперинтересно, но массово никто не внедряет. А так-то мы уже 5 лет с ИИ живем. Ну ок, 2 года — с довольно грамотными версиями.

Давайте разберемся, что не так-то и что мешает.

Макс. Занимаюсь венчурными инвестициями компании Mitgo/Admitad, которую кофаундил. До этого создал и руководил крупной стартап-студией (тут подробно что и как было). Да и вообще уже 20+ лет, со школы, занимаюсь тем, что создаю цифровые продукты и их продвигаю. Тут моя статья про первые наблюдения о том, как ИИ изменил продуктовый менеджмент, и все пункты пока еще актуальны: не промахнулся :).

ИИ — безусловно, круто. Точно не хочется возвращаться во время до него.

И когда делаешь новый цифровой или околоцифровой бизнес, то еще недавно одним из главных ограничений в продукте была разработка.

Надо сделать MVP — ищем разработчика. Надо протестировать гипотезу — встаем в очередь к команде. Надо собрать лендинг, интеграцию, парсер, внутренний инструмент — снова разработка, оценки, сроки, спринты, техдолг.

Теперь у нас появился ИИ.

Он пишет код. Делает прототипы. Собирает интерфейсы. Помогает с аналитикой. Работает ночью. Не спорит на дейли. Не уходит в отпуск.

Казалось бы: вот оно. Ограничение снято. Но количество Ferrari на парковках (кроме офисов OpenAI и Anthropic) не выросло.

Значит, ограничение было не только в коде.

Как пишут в соцсетях: помните, был такой блокчейн, ICO, NFT, метавселенные?

Сценарий очень похожий:

7. Surprise.

Во времена ICO токены и смарт-контракты пытались прикрутить ко всему: логистике, недвижимости, играм, медиа, социальной сети, чему угодно. Иногда это было смешно, иногда дорого, иногда уголовно.

По итогу, кроме биткоина и нескольких проектов, мало что выжило и прижилось.

Давайте представим, что на тот момент уже был бы ИИ, и проектов наплодили бы в 100 раз больше.

Сильно ли больше было бы выживших? Сомневаюсь.

Скорее, сам процесс поломанный.

С ИИ происходит похожая история. Только вместо «а давайте прикрутим токен» сейчас звучит «а давайте добавим ИИ-агента».

Если бы ценность продукта была в количестве кода, крупные компании аутсорс-разработки, с доступом к дешевым тысячам разработчиков, давно бы стали продуктовыми монополистами.

Но этого не происходит. Пару банальностей надо перечислить, простите.

Потому что клиент покупает не код. Клиент покупает решение проблемы.

Он покупает экономию времени, денег, риска, внимания, усилий. Иногда статус. Иногда безопасность. Иногда уверенность, что завтра ничего не сломается. И главное способ которым это достигается. Безопасность - хорошо. Безопасность как в тюрьме, уже не тот UX.

Еще часто покупает опыт, который будет не хуже, чем… Ты идешь в «Макдоналдс» в новой стране не потому, что хочется именно бургер съесть, а потому, что знаешь: продукт, который ты получишь, будет не хуже определенного уровня. И эта предсказуемость дорогого стоит.

Код — один из возможных инструментов и способов, не факт что лучший.

Что мешает?

Парадокс AI-эпохи: продукт стало проще сделать, но сильно сложнее продать.

Количество приложений кратно выросло — и в B2C, и в B2B-нишах.

И ведь про все их пытаются рассказывать, показывать. Мне каждый день пишут по 5 раз, что теперь кто-то сэкономит нашей компании 80% времени, заменит отдел, увеличит продажи, автоматизирует процессы и принесет счастье в дом.

А стало ли больше пользователей и компаний? Стало ли у них больше свободного времени и внимания?

И банально: стало ли у них больше бюджетов? Точно нет. А денег, скорее, еще и поубавилось — спасибо глобальной инфляции и военным конфликтам.

Итого: в пруд добавили сотни новых рыб, оставив количество воды тем же.

Это новая данность, которую стоит принять и учиться с ней жить.

Сложно стало. Сложно дойти до клиента и сложно объяснить, чем ты можешь помочь.

Заметили, что одна из новых и быстрорастущих профессий на рынке — это Forward Deployed Engineers?

Это такие программисты от корпорации, которые выезжают в офис клиента и, сидя с ним, строят продукт на базе своей технологии конкретно в этой компании. Моду на них ввели ребята из Palantir (почитать еще).

Раньше предложений на рынке было сильно меньше, проще было разбираться. Ты знаешь, что вот вендор, и знаешь, что он умеет. Ты к нему идешь, он медленно и дорого отгружает.

А какой у тебя выбор?

Теперь уследить, что там происходит на рынке, невозможно, и уже самому вендору приходится идти к тебе и помогать объяснить и внедрить ценность, которая у него есть. Иначе до него уже не дойдут.

Даже Anthropic и OpenAI сделали свои компании для внедрения (пруф). Что уж говорить про игроков поменьше, о которых никто не слышит каждый день.

Ок, рыбы больше, воды меньше. А почему ИИ не может управлять бизнесами? Может, стоит положиться на автопилот, и в этом пруду всем хватит места?

Атрибуция — это попытка понять, что именно повлияло на результат.

В маркетинге: какой канал привел клиента.

В продукте: какая фича изменила поведение пользователя.

В продажах: какой аргумент помог закрыть сделку.

В бизнесе: какое решение создало деньги, а какое просто красиво выглядело в презентации.

Проблема в том, что современный путь клиента стал почти нечитаемым.

Человек увидел рекомендацию в мессенджере. Потом посмотрел видео на YouTube. Потом спросил ChatGPT. Потом зашел на сайт с телефона. Потом ушел. Потом через неделю купил с ноутбука после письма от sales.

Кто привел клиента?

Скорее всего все поучаствовали, но какой вес каждого в итоговом решении?

Если мы не можем ответить на этот вопрос, то управлять и давать рост сложно.

ИИ хорош ровно настолько, насколько у него есть качественные данные и сигналы.

И вот мы просим ИИ поуправлять нашим бизнесом.

ИИ смотрит те источники данных, которые мы ему дали, и на их основе пытается предложить оптимальный ответ.

ИИ напишет умный комментарий. Возможно, даже очень умный.

Но главный вопрос не «что изменилось?», а «почему изменилось?» и «что теперь делать?».

И тут есть еще более неочевидный момент.

Вы дали ИИ доступ к вашей Google Analytics. Там море данных. Сделало ли это его умнее и полезнее? Или там много шума и сигналов без понимания атрибуции, и это уведет проект в сторону от верного решения?

То есть, с одной стороны, ИИ нужны данные. С другой стороны, не те данные сделают еще хуже, чем их отсутствие.

Но есть и хороший момент: у нас, людей, еще есть время освоиться.

С такими данными, какие у нас есть, и тем уровнем атрибуции, который мы имеем, восстание машин и порабощение людей будет малоэффективным :).

90% ключевых решений в бизнесе можно назвать инвестиционными. То решение, которое действительно влияет на результат, это решение вложить ресурсы (деньги, время) во что-то или нет.

Хорошо и удобно, когда решения очевидные: это плохое — закрываем, это хорошее — даем больше ресурсов.

Но в жизни весь дьявол в деталях и в сложных вещах, где непонятно. Много неопределенности, а решение принимать надо.

Например: проекту надо дать еще время или его пора закрывать?

ИИ может помочь собрать аргументы. Но смотрим пункт про данные и атрибуцию: на основе чего эти аргументы будут? Может и решение принять за вас, но последствия качества этого решения скажутся на людях, а не на ИИ.

Ну и, как пока показывают эксперименты, дать ИИ текущие источники знаний и возможность самому принимать решения — ведет к банкротству (ссылка раз, ссылка два, и три). И это еще в очень упрощенных условиях, а не в какой-нибудь международной компании с разными типами клиентов и продуктов.

Пример как это на практике работает, сделали вы умную петлю обратной связи. Сделали обновление, померили что изменилось, сделали выводы, изменили продукт, и по новой. И массово для этой задачи внедряют ИИ, типа давай друг, автономно построй нам бизнес или процессы получше.
Круто, но где тут понятие достаточности? Когда надо перестать улучшать? На основе каких данных ИИ сможет принять это решение что "Горшочек не вари". И тут мы возвращаемся к Атрибуции, которая дремучий лес и не скоро будет разгадана и оцифрована.

Создание продуктов и бизнесов проще не стало. Но теперь головная боль — не найти разработчиков за вменяемые деньги, а уделять больше внимания вопросам: куда ехать, какие данные собирать, как понять, что влияет, а что не влияет на результат.

Любопытно, что Sales & Marketing стали новым фронтиром людей.

Всё логичное ИИ уже делает лучше нас. А всё то, что многофакторно, непонятно, запутано, скрыто мотивациями разных стейкхолдеров, вообще не оцифровано и неясно, будет ли оцифровано, как раз эти наши несовершенства и нелогичности и останавливают полный переход на ИИ.

И вот где людям еще предстоит копать и копать.

В интересное время живем! 🙂