Когда интеллект стал дешёвым. Том 2: Бизнес в эпоху ИИ-агентов. Как создавать ценность, когда меняются команды, компании, клиенты и рынок труда

Когда выбирает агент, рынок видит только тех, кого можно найти, понять и проверить.

«Будущее уже здесь — просто оно распределено неравномерно».

ㅤ

Агент (программа, которая не просто отвечает на вопросы, а сама действует за человека: читает, ищет, сравнивает, оформляет, платит) разбирает вашу почту и оставляет три письма из двухсот — те, что правда требуют вашего внимания. Другой собирает план питания и распорядок дня под ваши цели и встречи. А в это время в другой компании агент по закупкам торгуется о цене и условиях поставки — не с человеком, а с агентом поставщика.2

Ни одна из этих сцен — не прогноз и не фантастика. Всё это уже работает сегодня. Раньше они существовали порознь; теперь складываются в один день. День, который проживает человек, но уже не в одиночку, а с ИИ.

Я вижу это на себе, на самой обыденной задаче. «ВкусВилл», сеть, где я обычно беру продукты, открыл ИИ-агентам прямой доступ к своему каталогу: собрать корзину теперь может не человек, а программа.3 И всё чаще мою недельную корзину собираю не я. Агент подбирает товары под мои цели и бюджет, сверяет состав и пищевую ценность, отбирает по рейтингу, находит замену тому, чего нет, и складывает всё за полторы минуты. Без импульсивной шоколадки у кассы, без переплаты за знакомую обёртку, без «о, красиво — возьму». Он берёт не то, что бросилось в глаза, а то, что мне действительно нужно. Пока финальное «оформить» нажимаю я сам. Но это уже вопрос времени и доверия, а не возможности.

И тут я ловлю себя на другой мысли — не покупателя, а продавца. А мой-то товар, мою услугу этот агент вообще нашёл бы? Понял бы? Выбрал?

Человек никуда не делся. Он поднялся выше: туда, где решают, что вообще делать, и отвечают за итог. Но пробиться к нему стало трудно: между вами и им стоит агент. И агент рационален. Он не смотрит рекламу и не залипает на витрине. За красивое имя не доплачивает. Берёт лучшее по лучшей цене — и торгуется.

А теперь представьте, что этот человек — ваш клиент. Сделка, которую вы готовили месяцами, проходит без него: выбирает и платит агент. И если агент вас не нашёл или не понял, вы даже не «проиграли конкуренту». Для того, кто теперь принимает решение, вас просто нет. Не «хуже других» — нет вовсе. Репутацию, которую вы выстраивали годами, агент не увидел: он смотрел не туда, где она записана.

И начинается это ещё до покупки, в тот момент, когда вас ищут. Google встроил ИИ прямо в поиск: всё чаще человек получает готовый ответ на странице выдачи и не заходит ни на один сайт. По разным оценкам, уже до двух третей запросов заканчиваются без единого перехода, а в ИИ-режиме и того больше.4 Раньше сайт был вашей витриной и рекламной площадкой разом: вас находили, читали, выбирали. Теперь между сайтом и клиентом встал посредник — ИИ, который отвечает за вас. И вопрос сменился: не «как поднять сайт в выдаче», а «как понравиться ИИ, чтобы он назвал именно вас». Это другая игра, и устоявшихся правил в ней пока нет. В том числе поэтому я и сел за эту книгу.

Рельсы, по которым агенты ищут, сравнивают, торгуются и платят, прокладывают прямо сейчас — и в мире, и в России. Я ещё к ним вернусь: это моя профессиональная территория. Но сперва — о чём вообще второй том.

Та же история — просто на масштаб больше

Первый том был о вас лично. О человеке, у которого машина вдруг стала за минуты делать то, чему он учился годами. Вывод там был такой: интеллект подешевел, а вместе с ним подешевел output — то, что можно произвести и показать: текст, отчёт, расчёт, код, черновик. Обесценился сам факт «я это сделал». Зато подорожал outcome — польза, ради которой всё затевалось, и ответственность за неё. Весь первый том был о том, как человеку остаться на этой, дорогой стороне.

Сцена, с которой я начал, — тот же закон, поднятый на этаж выше. Раньше output дешевел у вас на столе; теперь он дешевеет в целых отделах и отраслях сразу. Там, где базовый результат легко повторить, всё труднее защищать цену объёмом работы и количеством часов. Поэтому вес смещается к тому, что произошло после работы, и к тому, кто за это отвечает.5 Сам output не исчез и не стал бесплатным. Но его производство доступно гораздо большему числу игроков.

Посмотрите на McKinsey — одну из самых влиятельных консалтинговых фирм мира. С конца 2023-го её численность снизилась более чем на десять процентов: рынок консалтинга замедлился, а пандемийное расширение пришлось разворачивать назад. Сам по себе этот факт не доказывает, что людей «сократил ИИ». Но параллельно меняется и работа фирмы: поиск и синтез занимают меньше времени, в командах появляются ИИ-агенты, а руководители McKinsey говорят, что примерно четверть проектов уже включает оплату, связанную с результатом.6 Сигнал здесь не в том, что консалтинг исчезает. В другом: даже самый дорогой совет всё труднее продавать объёмом анализа и числом слайдов.

Заметьте, что уже произошло. Начали мы с человека: со мной как потребителем, чью корзину собирает агент, и с героем первого тома, чей труд подешевел (об этом весь первый том). А пришли к McKinsey и к вашему клиенту. У каждой истории оказалась и оборотная сторона. За моей корзиной стоит магазин, которому теперь труднее до меня дотянуться. За подешевевшим трудом — компания и рынок, для которых это разом и шанс, и угроза. Дальше я смотрю с другой стороны прилавка. Мы встаём на сторону того, кто продаёт, нанимает и строит, и меняем сам вопрос. Уже не «как мне остаться нужным», а «что теперь делать бизнесу».

Двойной сдвиг: кому сжатие, а кому шанс

Для крупного игрока выбор через агента означает давление на привычную маржу и каналы доступа к клиенту. Если решение принимает агент, тает часть того, на чём держалась прибыль: реклама, место в выдаче, импульсная покупка, наценка за красивую упаковку. Полка, за которую бились десятилетиями, уже не гарантирует выбора: либо агент понял ваш продукт и взял, либо вас для него нет.

Для малого — снижение цены входа в функции, которые раньше требовали отдела: аналитика, поддержка, маркетинг, юридические черновики. Но это не гарантирует победы. У крупного остаются данные, бренд и дистрибуция; малому ещё надо заслужить доверие и добраться до клиента. Когда произвести стало дёшево многим, выигрывает уже не тот, кто просто произвёл, а тот, у кого есть доступ к клиенту. Строить стало дёшево — доставлять дорого.

Сдвигается не только то, как продают. Сдвигается и то, что продают. Алгоритм не только ищет и покупает — он советует. Для многих чат-бот уже становится первым местом, куда они несут медицинский, юридический или финансовый вопрос. Он может разложить тему, подготовить черновик и подсказать вопросы специалисту. Но первый ответ — ещё не диагноз, не юридическая позиция и не регулируемая финансовая рекомендация. Профессии, что держались на «я знаю, а вы нет», теряют монополию на первый слой знания — и бизнес-модели начинают плыть следом.

Но именно в экспертизе ИИ быстрее всего показывает границу между знанием и ответственностью. Профессор MIT Эндрю Ло разделяет здесь три задачи: знание, персонализацию и этику. Первая движется быстрее остальных — труднее заставить систему учитывать всю ситуацию конкретного человека и действовать в его интересах. В финансах это называется фидуциарной обязанностью. Модель может уверенно сформулировать совет и даже имитировать поддержку. Но сама она не принимает на себя лицензированную обязанность, не раскрывает конфликт интересов и не возмещает клиенту ущерб. Это по-прежнему должны делать люди и организации.7 На уровне бизнеса доверие становится преимуществом только тогда, когда оно закреплено в процессе: понятно, кто проверяет, кто подписывает, кто исправляет ошибку и кто компенсирует ущерб. Одного человеческого лица для этого мало.

И тот самый вопрос, который весь первый том мы задавали про человека — где здесь ценность и кто за неё отвечает, — встаёт в масштабе команды, компании и рынка, распадаясь на очень конкретные. Если клиента приводит агент — кому достаётся клиент? Если знание бесплатно раздаёт алгоритм — за что вам платят теперь? Если произвести может каждый — что делает вас незаменимым? Готовых ответов нет ни у кого. Но есть способ их искать — и он начинается с честного взгляда на то, что уже происходит. Об этом второй том. Если первый вы не читали — ничего страшного: главное я только что напомнил.

Почему об этом пишу именно я

Двадцать лет я создаю для банков и финтеха инфраструктуру, через которую проходят деньги: платёжные платформы, цифровые конвейеры, сервисы, которым доверяют расчёты между людьми и компаниями. Поэтому, когда платить начинает машина, я вижу не громкую новость, а очень конкретные вопросы. Кто этот агент? Чьими деньгами он платит и в каких пределах? Кто отвечает, если он ошибся? И как один бизнес вообще докажет другому, что он настоящий, когда по обе стороны сделки стоят программы? Это и есть рельсы доверия, и на этой территории я работаю не первый год.

И ещё одно, не с трибуны, а на себе. В первом томе я рассказывал, как мы вдвоём с коллегой за пару месяцев, параллельно с основной работой, собрали и довели до клиентов продукт, на который раньше ушли бы год и среднего размера команда. Тогда я сам стал той «компанией из одного», о которой пойдёт речь дальше. Но у той истории есть вторая сторона, которую я тогда не назвал: те же дешёвые инструменты, что позволили мне обойтись без команды, уже стоят и на стороне моего клиента и скоро будут выбирать за него.

Без хайпа

Сразу условимся, чего здесь не будет. Не будет «маркетплейсы умрут» и «живых покупателей не останется» — это так же неверно, как «всех уволят». И не будет рецептов «внедрите ИИ за выходные». Меняется не «всё исчезает», а конкретное: кто владеет спросом и рельсами, по которым этот спрос едет. Выигрывает не тот, у кого самая умная модель, а тот, кто первым пересобрал свою работу под новую реальность и оказался виден тому, кто теперь решает и платит. И планка не падает, а растёт: дешёвые инструменты теперь у всех, поэтому само «мы внедрили ИИ» уже ничего не значит. Держатся те, кто остаётся эффективнее других и не перестаёт придумывать новое.

Пределы тоже никуда не делись. Красивую демонстрацию собрать легко — довести до того, на что можно положиться каждый день, трудно. А ответственность за решение, которое принял агент, всё равно остаётся на человеке.

И тогда у любого бизнеса остаётся выбор из двух. Можно прикрутить ИИ к старому процессу, отчитаться о «внедрении» — и тихо исчезнуть для того, кто теперь покупает. А можно пересобрать работу так, чтобы агент тебя нашёл, понял и выбрал. В первом томе я говорил: дешёвый двигатель есть у многих, машину всё ещё надо собрать. Это по-прежнему так. Но на уровне бизнеса добавляется то, чего за одним столом было не разглядеть: даже собрав отличную машину, можно остаться невидимым для того, кто покупает. Потому что между вами и клиентом теперь стоит агент: либо он вас находит и выбирает, либо вас для рынка просто нет. Эта книга о том, как собрать машину и как оказаться замеченным тем, кто теперь решает.

Как устроен второй том

Мы пойдём от того, что меняется внутри компании, к тому, кому достаётся выгода в мире вокруг.

Сначала — почему ИИ чаще всего не даёт бизнесу ничего, пока его «прикручивают» к старому, и что значит пересобрать процесс по-настоящему. Дальше — команда, где рядом работают люди и агенты; «компания из одного» как отдельная функция на агентах под присмотром; малый бизнес, впервые получивший штаб уровня корпорации; и тот самый рынок, где выбирает и платит агент. А потом поднимем взгляд выше: дети, рынок труда, физический мир и чипы под ним, четыре сценария ближайших лет. Закончим компасом изменений — маршрутом решений для руководителя и предпринимателя (для специалиста личный план остался в первом томе).

Как и в первом томе, принципы — здесь, в книге: они меняются медленно. А всё быстро устаревающее — инструменты, протоколы, списки сервисов, шаблоны — живёт в Практикуме к книге, который я обновляю по мере того, как меняется поле: https://cheap-intelligence.vercel.app/

Начнём с того, что чаще всего мешает бизнесу получить от ИИ хоть что-то ощутимое, и почему дело не в технологии.

Короткая заметка — на минуту. Дальше начнётся сам том.

Книга и Практикум

Принцип тот же, что и в первом томе. В книге — принципы, которые не устаревают: как устроена ценность, когда интеллект дёшев, и что с этим делать команде, компании, бизнесу. Быстро устаревающее: инструменты, протоколы, списки сервисов, шаблоны — в Практикуме, который я обновляю по мере того, как меняется поле. Там же выходит еженедельный дайджест «ИИ делает, человек отвечает» — о том, где ИИ встречается с реальностью. На него можно подписаться: он разбирает, что действительно изменилось в ИИ, бизнесе и работе, почему это важно и на какие источники опираются выводы. Адрес один на оба тома:

https://cheap-intelligence.vercel.app/

QR-код Практикума к книге

Открываете ссылку (или наводите камеру на QR в печатном издании) — устанавливать ничего не нужно. В конце глав, где есть рабочие материалы, стоит блок «Практикум к книге» со ссылкой и QR на нужную страницу.

Если вы не читали первый том

Не страшно. В разделе «От автора» выше — короткий пересказ того, на чём мы остановились: дешёвый output, дорогой outcome, человек как система вокруг ИИ. Этого хватит, чтобы идти дальше. За полной картиной человека — первый том, «Когда интеллект стал дешёвым. Том 1: Человек».

Две главные дорожки этого тома

• Руководитель. Как из «ИИ ускорил отдельных людей» получить результат на уровне команды и процесса: проверка результата, правила управления, роли вокруг агентов, владение решением.

• Предприниматель и МСП. Как собрать «штаб уровня корпорации» из связки человек + агенты, с чего начинать и где рынок, на котором покупает уже агент.

В конце каждой главы есть блок «Глава за минуту», а в нём три коротких абзаца «Что забрать каждому»: для специалиста, руководителя и предпринимателя. Начните со своей роли. Специалистская дорожка и личный план подробнее раскрыты в первом томе (гл. 11); здесь мы говорим о том, что выходит за пределы одного рабочего стола.

Карта Тома 2

Том устроен как путь от «что меняется внутри компании» к «кому достаётся выгода в мире вокруг»:

• Часть III (главы 1—6) — команды и бизнес: ИИ как реконструкция, а не плагин; от output к outcome; команда с агентами; компания из одного; МСП как дешёвый штаб; рынок, где клиент — не человек.

• Часть IV (главы 7—10) — шире человека и компании: дети; экономика и рынок труда; физический ИИ и кто владеет рельсами; четыре сценария 2030.

• Глава 11 — компас изменений: где ставить ИИ, как считать эффект, как обучать людей рядом с контуром и как не потерять управление.

Обозначения

• «Глава за минуту» в конце каждой главы — короткая сводка: логика, фреймворк, что забрать.

• Сноски-цифры ведут к источникам в конце главы: каждая цифра и цитата снабжена ссылкой на источник.

• «Практикум к книге» + QR — живые материалы, шаблоны и чек-листы к главе.

Глава 1. ИИ — не плагин, а реконструкция

Деньги появляются не от нового мотора, а от пересобранного завода.

«Компьютерный век виден повсюду — кроме статистики производительности».

— Роберт Солоу, нобелевский лауреат по экономике, 19878

ㅤ

Эти слова сказаны почти сорок лет назад и не про ИИ.

В 1987 году экономист Роберт Солоу подвёл итог двадцати годам, в которые бизнес вложил в компьютеры огромные деньги. Офисы заставили техникой, расчёты и документооборот переехали на машины. А производительность, сколько экономика выжимает из часа труда, почти не росла. Компьютеры были видны везде, кроме той единственной таблицы, ради которой их покупали. Экономисты назвали это парадоксом Солоу и спорили о нём четверть века.

Я вспоминаю эту фразу каждый раз, когда открываю свежий отчёт про ИИ. Потому что история повторяется почти дословно — только быстрее.

В 2025 году исследователи из MIT разобрали, что вышло у компаний, вложившихся в генеративный ИИ. В заголовках разлетелась одна цифра: около 95% корпоративных пилотов не дали измеримого эффекта на прибыль.9 Пилот — это пробный проект на ограниченном участке: попробуем ИИ вот здесь и посмотрим. То есть большинство таких проб не дошло до результата, видимого в деньгах. И снова пусто в той самой таблице.

Из этой цифры часто делают вывод: ИИ не работает, пузырь сдувается. Я вижу в ней другой вопрос: что именно компания изменила, кроме набора инструментов? Эта глава — о разнице между доступом к ИИ и перестройкой работы вокруг него.

Дело не в том, что ИИ слаб. Дело в том, что его прикручивают к старой работе, вместо того чтобы переделать саму работу. А за это, как выяснил ещё Солоу, машина деньгами не платит.