Сабир Алмасов
Все хотят заработать на ИИ

Введение. Новая золотая лихорадка

Каждый день кто-то где-то «находит золото». Один человек за выходные собирает сервис, который ещё несколько лет назад потребовал бы небольшой команды. Другой показывает, как за вечер сделал приложение. Третий автоматизировал половину своей работы. Четвёртый рассказывает, что теперь обслуживает клиентов почти без сотрудников. Пятый записывает ролик о новой модели, после которой «всё снова изменилось». И почти в каждом таком сюжете есть одна и та же скрытая мысль: возможность уже здесь, нужно лишь успеть раньше остальных.

Если вы хотя бы несколько месяцев следите за искусственным интеллектом, это чувство наверняка знакомо. Открываете ленту — новый инструмент. Через день — новый способ его монетизировать. Через неделю — история человека, который якобы уже зарабатывает на этом тысячи долларов. Вы сохраняете ролик, пробуете сервис, открываете редактор кода, заводите папку под новый проект. Иногда даже делаете первые экраны, пишете описание, собираете прототип. Потом появляется что-то ещё более впечатляющее. Предыдущая идея начинает казаться медленной, слишком обычной или уже занятой. Вы переключаетесь.

Это не выглядит глупо. Наоборот, со стороны всё кажется рациональным. Возможности действительно огромны. Инструменты, которые ещё недавно стоили дорого, требовали специалистов или вообще не существовали, теперь доступны почти любому человеку с ноутбуком. Модель может помочь разобраться в незнакомой теме, написать код, построить расчёт, найти ошибки, подготовить коммерческое предложение, проанализировать документы, перевести материалы, собрать прототип, придумать варианты рекламной кампании. Один человек способен делать больше и быстрее, чем раньше.

Именно поэтому иллюзия лёгких денег так убедительна. Она построена не на пустом месте.

В 1848 году в Калифорнии обнаружили золото. Новость разошлась быстро, и вскоре туда устремились десятки тысяч людей. Национальная парковая служба США описывает, как весной 1849 года западные маршруты заполнились искателями удачи. Смитсоновский музей отмечает ещё одну важную деталь: многие старатели разочаровались, а предприниматели, которые кормили, перевозили, снабжали и обслуживали прибывающих, нередко преуспевали лучше самих золотоискателей. Золото существовало. Некоторые действительно разбогатели. Но массовая вера в лёгкое богатство создала отдельную экономику вокруг самой мечты о богатстве.

С ИИ происходит не то же самое буквально, но логика узнаваема. Есть настоящая технологическая перемена. Есть реальные победители. Есть огромные инвестиции. Есть люди, которые с помощью ИИ создают компании, сокращают расходы, быстрее выполняют работу и выходят на рынки, которые раньше были для них слишком сложны. И одновременно вокруг этого возникает индустрия обещаний: курсы, сообщества, консультации, партнёрские ссылки, подборки инструментов, контент о «новой нише», сервисы для создания сервисов, инструменты для продажи инструментов.

Самое опасное здесь — не мошенничество. Откровенный обман обычно заметить проще. Гораздо сильнее действует правдоподобная половина истины.

Правда в том, что ИИ снижает стоимость многих действий. Неправда — что снижение стоимости действия автоматически превращает его в прибыльный бизнес.

Правда в том, что сегодня можно сделать продукт гораздо быстрее. Неправда — что рынок обязан его заметить.

Правда в том, что один человек может выполнять работу маленькой команды. Неправда — что только вам доступна такая возможность.

Правда в том, что первый заказ иногда можно получить быстро. Неправда — что первый заказ и стабильный доход являются почти одним и тем же.

Это различие и есть тема книги.

В последние годы искусственный интеллект распространялся с необычной скоростью. По данным Stanford AI Index, доля опрошенных организаций, сообщавших об использовании ИИ, выросла с 55 процентов в 2023 году до 78 процентов в 2024-м, а в отчёте 2026 года уже говорилось о 88 процентах организаций. Отдельно росло использование генеративного ИИ. Это не означает, что каждая компания перестроила вокруг него бизнес. Скорее наоборот: большая часть организаций всё ещё учится превращать эксперименты в устойчивый экономический результат. Но массовость уже сама по себе меняет правила игры.

Когда редкий инструмент становится массовым, он перестаёт быть редким преимуществом.

В первые годы коммерческого интернета сам факт присутствия компании в сети мог производить впечатление. Потом сайт стал нормой. Когда появились смартфоны и магазины приложений, мобильное приложение само по себе могло выглядеть как инновация. Потом пользователи начали спрашивать не «у вас есть приложение?», а «почему я должен пользоваться именно вашим?». С ИИ происходит похожий переход, только быстрее.

Пока технология необычна, достаточно уметь ею пользоваться. Когда ею умеют пользоваться миллионы, ценность смещается в другое место: в выбор проблемы, понимание клиента, качество решения, доверие, распространение, скорость обучения, цену ошибки и способность выдерживать конкуренцию.

Здесь и появляется неприятная, но полезная мысль: чем проще становится создание продукта, тем меньше само создание продукта говорит о его ценности.

Представьте два мира. В первом для запуска простого программного сервиса вам нужны программист, дизайнер, специалист по инфраструктуре, несколько месяцев работы и заметный бюджет. В такой среде само преодоление технического барьера отсеивает огромное количество потенциальных конкурентов. Во втором мире хороший прототип можно собрать вдвоём или даже одному за несколько дней, а часть кода, дизайна и текстов сделать с помощью ИИ. Для вас это прекрасная новость. Но та же новость прекрасна ещё для десяти тысяч людей.

Рынок не обязан становиться легче только потому, что производство стало дешевле. Иногда происходит обратное: производство дешевеет, предложение растёт, а внимание клиентов становится самым дефицитным ресурсом.

Отсюда возникает главный вопрос, который будет сопровождать всю книгу. Не «что умеет новая модель?», а «где остаётся ценность, когда новая модель доступна всем?»

Эта книга не будет убеждать вас отказаться от ИИ, меньше им пользоваться или ждать, пока ажиотаж закончится. Наоборот, игнорировать такую технологию было бы странно. Исследования уже показывают ощутимый рост производительности на конкретных типах задач. В эксперименте Шаккеда Ноя и Уитни Чжан участники, выполнявшие профессиональные письменные задания с помощью ChatGPT, справлялись примерно на 40 процентов быстрее, а качество их работы по оценкам экспертов выросло. В крупном исследовании работников клиентской поддержки доступ к ИИ-помощнику поднял производительность в среднем примерно на 15 процентов, причём особенно сильный эффект был у менее опытных сотрудников. Но есть и обратные примеры: в эксперименте METR с опытными разработчиками на зрелых проектах с открытым исходным кодом инструменты начала 2025 года, наоборот, замедлили участников. К 2026 году сами исследователи уже считали, что картина могла измениться, но подчёркивали сложность точного измерения.

Это очень важная деталь. ИИ — не магический коэффициент, который одинаково умножает любого человека на два. Его польза зависит от задачи, контекста, навыка, качества контроля и того, что именно вы считаете результатом.

А бизнес добавляет ещё один уровень сложности. Даже если вы действительно стали выполнять работу в два раза быстрее, это ещё не означает, что вам заплатят в два раза больше. Если ваши конкуренты тоже стали быстрее, рынок может просто привыкнуть к новой скорости. Если создание сайта занимало две недели, а теперь два дня, через некоторое время клиент начинает считать два дня обычным сроком. Преимущество превращается в стандарт.

Так происходило с множеством технологий до ИИ. Электронная почта сначала делала коммуникацию невероятно быстрой. Потом быстрый ответ превратился в ожидание. Поисковые системы дали доступ к огромному объёму информации, но умение «найти что-нибудь в интернете» перестало быть профессией. Электронные таблицы радикально ускорили расчёты, но никто не платит высокую цену только за факт владения таблицей. Деньги возникают вокруг того, что человек способен сделать с инструментом в конкретной ситуации.

Поэтому в этой книге мы будем говорить не о «заработке на ИИ», а о более полезном вопросе: как с помощью ИИ создавать то, за что люди готовы платить, когда те же инструменты есть у множества других людей.

Мы разберём, почему лента новостей создаёт ощущение бесконечного числа свободных возможностей. Почему авторам контента иногда выгодно делать путь к деньгам проще на словах, чем он есть в реальности. Почему приложение, созданное за выходные, чаще всего остаётся приложением, а не бизнесом. Почему фрилансер со словами «делаю с помощью ИИ» быстро становится одним из сотен одинаковых исполнителей. Почему предметные знания становятся не менее, а часто более ценными. Почему распространение и продажи способны оказаться сложнее разработки. Почему вирусная «ниша» часто уже переполнена в тот момент, когда вы о ней услышали. И почему всё это не отменяет огромного потенциала технологии.

Главная задача здесь не охладить ваш интерес. Она в том, чтобы перенести его с поиска секретной схемы на поиск реального преимущества.

Золото есть. Просто карта, которую массово раздают в интернете, редко ведёт к пустому участку.

Глава 1. Почему кажется, что деньги повсюду

Есть странный эффект: чем больше человек интересуется заработком с ИИ, тем сильнее ему кажется, что вокруг буквально лежат неиспользованные способы заработать. Лента начинает выглядеть как бесконечная витрина возможностей. Сегодня кто-то запускает ИИ-агента для продаж. Завтра другой человек показывает приложение, собранное без команды. Послезавтра появляется рассказ о фрилансере, который делает за час то, на что раньше тратил день. Через неделю новая модель умеет писать код лучше предыдущей, и кажется, что старые правила снова отменили.

В такой среде легко перепутать частоту рассказов об успехе с частотой самого успеха.

Социальные сети не показывают рынок целиком. Они показывают то, что удерживает внимание. История «я три месяца разговаривал с потенциальными клиентами, сделал четыре скучных версии продукта, дважды поменял позиционирование, потратил деньги на рекламу, понял, что юнит-экономика не сходится, и на пятой попытке вышел на небольшой стабильный доход» полезна, но плохо конкурирует за клик. История «я собрал ИИ-сервис за выходные и заработал первые деньги» гораздо удобнее: у неё есть скорость, герой, инструмент и обещание повторяемости.

Проблема не обязательно в том, что история выдумана. Она может быть полностью правдивой. Но из неё почти всегда исчезает контекст.

У человека могла быть аудитория. Он мог десять лет работать в отрасли. У него мог быть список клиентов. Он мог уметь программировать ещё до появления генеративных моделей. Мог потратить месяцы на предыдущие неудачные проекты. Мог запустить рекламу на сумму, которую зритель не готов потратить. Мог считать выручку, а не прибыль. Мог показывать лучший месяц. Мог не говорить, сколько времени уйдёт на поддержку продукта. Мог заработать первые деньги и больше никогда не повторить результат.

В результате зритель получает не ложь, а историю с удалёнными причинными связями. Это похоже на фотографию финиша без трассы.

Есть ещё одна причина, почему ощущение лёгкости особенно сильное именно сейчас. Результат ИИ очень нагляден. Вы пишете несколько предложений — через минуту перед вами код, дизайн, текст, таблица, план, изображение или работающий прототип. Мозг видит огромный скачок между затраченным усилием и полученным результатом. Из этого почти автоматически рождается экономическая гипотеза: если я получил столько результата за минуту, значит и деньги должны появляться примерно с той же скоростью.

Но рынок оценивает не ваше внутреннее усилие. Он оценивает внешнюю ценность.

Можно потратить двадцать часов на вещь, которая никому не нужна, и заработать ноль. Можно с помощью ИИ сделать её за двадцать минут и заработать те же ноль. Технологическая эффективность и коммерческая ценность связаны, но не тождественны.

Чем лучше становятся модели, тем сильнее этот когнитивный разрыв. Человек видит, как легко стало производить нечто похожее на готовый продукт, и начинает недооценивать всё, что находится за пределами производства: выбор рынка, проверку спроса, дистрибуцию, доверие, поддержку, повторные продажи, репутацию, качество в нестандартных ситуациях.

С программным обеспечением это особенно заметно. Раньше идея «сделаю собственный SaaS» сразу упиралась в технический вопрос: кто будет программировать? Сегодня барьер ниже. Можно описать экран словами, попросить ИИ написать часть логики, подключить готовые сервисы, развернуть прототип и получить ссылку. За несколько дней человек проходит путь, который раньше мог занять недели.

Именно здесь возникает подмена: «я смог создать» превращается в «я смог построить бизнес». Но это разные достижения.

Создать — значит получить работающий объект. Бизнес начинается тогда, когда есть повторяемая готовность клиентов отдавать деньги, а вы способны стабильно доставлять обещанную ценность по экономике, которая имеет смысл.

Между этими точками иногда лежит расстояние гораздо большее, чем между пустым экраном и первой версией продукта.

Информационная среда усиливает ещё один перекос: она постоянно показывает новое. Новизна выгодна платформам, авторам и самим технологическим компаниям. Новый релиз проще обсуждать, чем старую дисциплину продаж. Новый агент интереснее, чем вопрос удержания клиента. Новая модель собирает больше просмотров, чем работа над позиционированием. Новый фреймворк звучит свежее, чем сотый разговор с потенциальным покупателем.

Поэтому человек, который проводит много времени в ИИ-информационном поле, начинает переоценивать роль новизны и недооценивать роль накопительного преимущества.

Кажется, что успех находится в следующем инструменте. На практике он часто находится в сотом разговоре с клиентом, в десятом улучшении предложения, в способности четыре месяца не бросать нормальную идею ради новой красивой игрушки.

Есть и статистическая ловушка. Успехи становятся контентом, провалы — тишиной. Если тысяча людей попробовала один и тот же способ, пять из них получили выдающийся результат, именно эти пять историй имеют шанс стать вирусными. Остальные 995 редко снимают ролик «я повторил модную схему, и ничего особенного не произошло». Даже если снимают, такой контент хуже распространяется.

В результате мы наблюдаем выборку, построенную не рынком, а алгоритмом внимания.

Это не уникально для ИИ. Во времена бума мобильных приложений тысячи людей видели несколько феноменальных историй и делали вывод, что App Store — почти автоматическая машина распределения денег. В криптовалютных волнах прибыльные сделки распространялись гораздо охотнее, чем последовательность убытков. В блогинге заметнее успешные каналы, чем миллионы страниц без аудитории. В каждом случае реальная возможность существует, но медиа увеличивают видимость победителей и уменьшают видимость базы.

У ИИ есть ещё одна особенность: он действительно позволяет новичку перескочить через некоторые ранние ступени. Человек без опыта дизайна может получить аккуратный макет. Человек с базовым программированием способен собрать продукт, который раньше был ему не по силам. Неспециалист может быстро войти в терминологию отрасли. Это создаёт сильное и вполне заслуженное ощущение расширения собственных возможностей.

Исследования производительности подтверждают, что эффект бывает реальным. В эксперименте MIT на профессиональных письменных задачах люди с ИИ выполняли работу заметно быстрее и в среднем получали более высокие оценки. В исследовании клиентской поддержки на тысячах сотрудников особенно сильно выиграли менее опытные работники: система помогала им приблизиться к методам более сильных коллег. В исследовании консультантов BCG, проведённом совместно с Гарвардом, участники на задачах, хорошо подходивших текущим возможностям модели, работали быстрее и в среднем качественнее.

Но именно способность ИИ подтягивать менее опытных людей порождает важное конкурентное следствие.

Если раньше вы зарабатывали на том, что умели делать вещь, которую большинство не умело делать вообще, а теперь ИИ помогает большой группе людей выйти на приемлемый уровень, дефицит вашего базового навыка снижается. Это не обязательно уничтожает профессию. Скорее рынок начинает платить не за сам факт выполнения операции, а за более высокий уровень задачи.

Возьмём презентации. Раньше аккуратная структура, визуальная логика и хороший текст требовали отдельных навыков. Теперь модель может помочь сделать черновик структуры, предложить формулировки, подобрать аргументы, а специализированные инструменты — быстро собрать слайды. Значит ли это, что хороший специалист по презентациям не нужен? Нет. Но услуга «я могу собрать приличные слайды» становится менее редкой. Дороже начинает стоить другое: понять, что именно нужно сказать инвестору, какие данные убрать, где история разваливается, как устроить аргументацию, что будет убедительно для конкретной аудитории.

То же самое происходит с текстами, кодом, анализом и маркетинговыми материалами. Нижняя ступень лестницы становится доступнее. Рынок поднимает цену входа на следующую.

Ощущение «деньги повсюду» появляется ещё и потому, что мы смотрим на огромный рынок с точки зрения производства, а не спроса. ИИ показывает тысячи вещей, которые можно сделать. Но бизнес существует не потому, что вещь можно сделать, а потому, что кто-то хочет её купить.

Разница кажется очевидной, пока не открываешь любой каталог стартапов, ботов или мобильных приложений. Там полно технически работающих продуктов с нулевой или почти нулевой аудиторией. Они не провалились из-за того, что код не запускался. Они просто не заняли достаточно важное место в жизни клиента.

Возможность производства бесконечна. Платёжеспособное внимание — нет.

Эта мысль неприятна тем, что возвращает нас к старой работе, от которой хочется сбежать с помощью новой технологии. Нужно разговаривать с людьми. Сравнивать альтернативы. Понимать, за что уже платят. Учиться продавать. Делать лучше. Выбирать. Отказываться от лишнего. Считать деньги. Поддерживать качество.

ИИ убрал часть трения, но не отменил рынок.

Если смотреть на происходящее именно так, лента перестаёт выглядеть как карта бесплатных золотых участков. Она становится тем, чем является на самом деле: потоком сигналов. Некоторые сигналы полезны. Некоторые преувеличены. Некоторые показывают новую способность технологии, но ничего не говорят о готовности клиента платить. Некоторые уже замечены тысячами людей.

Навык, который становится всё ценнее, — не умение первым нажать на новую кнопку. Это способность отличить технологически впечатляющий трюк от экономически интересной возможности.

И это намного сложнее, чем кажется в коротком видео.

Есть ещё одна причина, почему рынок кажется легче, чем он есть: мы видим результат без базы сравнения. Когда человек показывает новый сервис, зритель почти никогда не знает, сколько подобных сервисов запустили в тот же месяц и сколько из них закрылись. Он не знает, какой процент проектов вообще дошёл до первых платящих клиентов. В технологических сообществах публикация запуска стала отдельным жанром. Сделать продукт и рассказать о нём публично — уже достижение, достойное поста. Закрыть продукт через четыре месяца обычно никто не анонсирует с той же громкостью.

Так возникает систематическое искажение. У нас много данных о старте и мало данных о конце.

Это особенно важно для ИИ, потому что стоимость старта резко упала. Когда запуск дорогой, число попыток ограничено. Когда запуск дешёвый, попыток становится намного больше. Даже если процент успешных проектов не меняется, абсолютное число красивых историй успеха растёт. Лента начинает выглядеть так, будто вероятность успеха взлетела, хотя возможно выросло только количество бросков монеты.

Представьте, что раньше тысяча людей могла позволить себе попробовать создать программный продукт, а теперь сто тысяч. Даже если успешным станет один процент, историй успеха будет в сто раз больше. Наблюдатель увидит взрыв победителей и легко сделает вывод, что стало легче победить. На самом деле могло стать легче попробовать.

Это принципиально разные вещи.

ИИ демократизирует попытку. Именно это его огромный плюс. Но демократизация попытки одновременно увеличивает число соперников.

Схожее происходит с творческими рынками. Смартфоны и платформы сделали публикацию видео доступной почти всем. В результате стало намного больше авторов, и одновременно намного сложнее привлечь внимание. Доступ к производству расширился, но дефицит просто переместился. Раньше дефицитной была камера и студия. Потом — способность регулярно делать хороший контент. Затем — внимание аудитории.

С ИИ дефицит тоже перемещается.

Сначала редким было умение получить от модели полезный результат. Затем редким стало умение встроить её в рабочий процесс. Следующим дефицитом может стать способность выбрать проблему, которой вообще стоит заниматься. После этого — доверие, доступ к клиентам, данные, качество, репутация.

Отсюда полезно смотреть не на отдельный навык, а на цепочку создания ценности. Где сегодня самое узкое место?

Если раньше узким местом был код, а теперь код генерируется быстрее, узким местом может стать продуктовая идея. Если идея понятна, узким местом становится дистрибуция. Если канал найден, узким местом становится удержание. Если пользователи остаются, появляется масштабирование.

ИИ снимает один барьер и делает следующий заметнее. Это объясняет странное чувство многих людей: вроде бы делать стало легче, а зарабатывать — не обязательно. Потому что они оптимизировали не самое узкое место.

Человек учится генерировать лендинги ещё быстрее, хотя проблема в том, что никто не хочет предложение. Он улучшает промпт для кода, когда клиенты уходят после первой недели. Он осваивает новую модель, когда ему не хватает продаж. Он строит автоматизацию, когда бизнесу нужен совсем другой процесс.

Технологический прогресс не помогает, если ускоряется неправильный участок. Поэтому один из лучших навыков в новой среде — диагностика ограничения. Что конкретно мешает заработать сейчас?

Недостаток способности произвести результат? Отсутствие спроса? Слабое предложение?

Нет доверия? Слишком высокая стоимость привлечения? Низкое качество?

Если ответ — «я пока не умею достаточно быстро делать», ИИ действительно может стать прямым решением. Но если проблема в рынке, ещё один инструмент почти ничего не изменит.

Это особенно полезно помнить людям, которые постоянно переключаются на новые модели. Новизна даёт эмоциональное ощущение прогресса. Вы осваиваете функцию, смотрите туториал, получаете новый результат. Это приятнее, чем неделю переписывать коммерческое предложение или получить десять отказов клиентов.

Но бизнес оценивает не ощущение прогресса. Он оценивает то, изменилось ли что-то в поведении покупателя.

Именно поэтому дисциплина иногда важнее любопытства. Любопытство помогает увидеть новую возможность. Дисциплина позволяет достаточно долго работать над одной, чтобы узнать, есть ли там деньги.

Информационная среда создаёт ещё один перекос — эффект непрерывного обновления. Каждая новая версия модели подаётся как событие, после которого старые способы работы будто бы теряют смысл. Для человека, пытающегося заработать, это создаёт хроническое чувство опоздания.

Вы только освоили один инструмент — появился другой. Только начали проект — новая модель делает часть его функций лучше. Только разобрались с автоматизацией — все обсуждают агентов. Возникает ощущение, что нужно постоянно начинать заново.

Это плохая стратегия не потому, что новости не важны. Они важны. Но способность технологии меняется быстрее, чем фундаментальные потребности клиента.

Компания всё ещё хочет больше продаж, меньше ошибок, быстрее обслуживание, ниже расходы. Человек всё ещё хочет сэкономить время, получить удобство, решить конкретную проблему. Если вы строите вокруг этих потребностей, новая модель чаще улучшает ваш инструмент. Если строите вокруг конкретной функции модели, новая версия может обнулить идею.

Поэтому постоянное обновление рынка полезно воспринимать как фон, а не как команду к действию.

Есть простой мысленный фильтр. Когда появляется новая возможность, спросите: она меняет проблему клиента или только способ решения?

Если проблема та же, возможно, не нужно менять направление. Нужно обновить процесс.

Например, новая модель лучше анализирует длинные документы. Если вы уже решаете задачу, где анализ документов важен, это усиление. Если у вас нет клиентов и нет понятной проблемы, сама способность читать больше текста не создаёт бизнес.

Так можно сохранить любопытство без зависимости от новизны.

Это особенно важно для людей 18–30 лет, которые только строят профессиональную позицию. Постоянная смена направления может создавать иллюзию широкого опыта, но не даёт глубины. Вы знаете двадцать инструментов по два дня и ни одного рынка по два года.

ИИ позволяет учиться быстро. Но скорость обучения ценна, только если знания складываются.

Накопление — то, чего почти не видно в вирусной культуре запусков.

Каждый месяц работы в одной сфере даёт новые детали. Каждый клиент уточняет картину. Каждая ошибка добавляет контекст. Через год человек видит то, чего не видит новичок с теми же моделями.

Именно так строится преимущество, которое не помещается в заголовок.

Глава 2. Экономика обещаний

Разговор об ИИ-гуру легко скатить в примитивную картину: есть наивная аудитория и есть злые продавцы, которые сознательно её обманывают. Реальность интереснее. Индустрия обещаний может работать даже без прямого обмана, потому что у участников просто разные экономические стимулы.

Представьте автора канала, который каждый день выпускает контент о новых ИИ-инструментах. Ему нужно удерживать внимание, расти, продавать рекламу, получать партнёрские выплаты, привлекать людей в сообщество или на обучение. Какой заголовок для него экономически выгоднее: «Новая модель немного ускоряет часть рутинных задач при грамотном применении» или «Эта модель позволит одному человеку заменить целый отдел»?

Второе утверждение может быть преувеличенным, но оно лучше продаёт внимание. А внимание затем превращается в деньги.

Это не значит, что автор обязательно лжёт. Он может искренне верить в технологию, действительно зарабатывать с её помощью и давать полезные советы. Но полезно видеть структуру стимула: чем проще, быстрее и масштабнее выглядит возможность, тем легче её упаковать в контент.

Тот же конфликт есть у продавца курса. Если продукт называется «Два года системной работы над компетенцией, продажами и репутацией», он может быть честным, но маркетингово слабым. Если обещание звучит как путь к новому источнику дохода с помощью конкретной технологии, интерес выше. Чем сильнее рынок перегрет историями успеха, тем труднее продавать спокойную правду без эмоциональной упаковки.

Есть несколько способов зарабатывать вокруг темы ИИ, даже если основной рассказываемый «способ заработка» приносит меньше денег, чем кажется.

Первый — обучение. Человек может заработать гораздо больше на продаже знаний о создании ИИ-сервисов, чем на собственных сервисах. В этом нет ничего незаконного или автоматически плохого. Хорошее обучение экономит время. Проблема возникает только тогда, когда доход от обучения подаётся как подтверждение доходности метода, которому учат.

Второй — реклама и партнёрские программы. Многие сервисы платят за приведённых пользователей. Тогда автору выгодно, чтобы аудитория постоянно пробовала новые инструменты. Объективно лучший совет иногда может звучать так: «вам не нужен ещё один сервис, продолжайте пользоваться тем, что у вас уже есть». Но на таком совете сложнее строить партнёрскую выручку.

Третий — платные сообщества, клубы и подписки. Здесь ценность может быть реальной: окружение, разборы, материалы, связи. Но и здесь существует естественный стимул поддерживать ощущение, что рынок полон возможностей, которые нужно постоянно отслеживать.

Четвёртый — консультации и внедрения. Чем более сложной и срочной выглядит новая технологическая волна, тем выше спрос на людей, которые обещают помочь не отстать.

Пятый — собственные инструменты. Разработчик может рассказывать о росте ИИ-автоматизации и одновременно продавать платформу для этой автоматизации. Возможно, платформа действительно хороша. Просто зрителю полезно помнить: перед ним одновременно эксперт и продавец.

Именно поэтому вопрос «зарабатывает ли этот человек?» недостаточен. Правильнее спросить: «На чём именно он зарабатывает?»

Если человек рассказывает, как легко получать заказы на генерацию карточек товаров, но его основной доход — продажа курса по генерации карточек товаров, это существенно меняет ценность примера. Если он утверждает, что определённый вид агентного бизнеса очень прибыльный, а зарабатывает прежде всего на реферальных выплатах от платформы для агентов, это тоже важный контекст.

Не нужно превращаться в циника и считать любую монетизацию доказательством обмана. Практически любой эксперт должен на чём-то зарабатывать. Просто экономическая грамотность начинается с понимания стимулов.

Технологические волны почти всегда создают два рынка одновременно. Первый — рынок самой новой ценности. Второй — рынок помощи людям, которые хотят попасть на первый рынок.

Иногда второй рынок оказывается проще и прибыльнее.

Во время калифорнийской золотой лихорадки многие торговцы, перевозчики и поставщики зарабатывали устойчивее старателей. Историческая аналогия здесь полезна не как красивая легенда о «продавайте лопаты», а как напоминание: массовая вера в новую возможность сама создаёт спрос. Людям нужны инструменты, обучение, информация, инфраструктура, посредники, навигация.

В ИИ-буме роль «лопат» играют облачные сервисы, модели, вычисления, редакторы, API, образовательные продукты, интеграторы, консультанты, агентские платформы и медиа. Это реальные рынки. Некоторые огромны. Но человек, который покупает лопату, ещё не становится владельцем золотого прииска.

Существует ещё один мягкий способ искажения реальности — смешивание разных видов дохода.

К примеру, автор говорит: «Я запустил ИИ-приложение, и оно принесло миллион рублей». Что это значит? Миллион выручки за всё время? За месяц? Сколько ушло на рекламу, комиссии, инфраструктуру, подрядчиков, возвраты и налоги? Сколько пользователей останется через три месяца? Был ли запуск поддержан аудиторией в сто тысяч человек? Есть ли повторяемость?

Одна цифра без структуры почти ничего не говорит о качестве бизнеса.

Для начинающего особенно опасна выручка. Она зрелищна, потому что обычно больше прибыли. Допустим, сервис получил 500 000 рублей платежей за месяц. На рекламу ушло 250 000, на подрядчиков и инфраструктуру — 120 000, на возвраты, комиссии и прочие расходы — ещё 50 000. Формально «сервис сделал полмиллиона». Экономически владелец получил совсем другой результат.

Цифры в этой книге будут условными, потому что цены меняются, но принцип постоянен: всегда выясняйте, какая именно величина перед вами.

Ещё одна ловушка — доход за короткий период. Новинка может получить всплеск из-за вирусного ролика, попадания в подборку или временного интереса. Это отличный результат. Но он не доказывает, что бизнес устойчив. Первый скачок и способность удерживать поток платежей — разные компетенции.

Индустрия контента почти неизбежно любит первые скачки. Они происходят быстро и хорошо рассказываются. Стабильность скучна. «Мы три года удерживаем клиентов и понемногу повышаем маржу» звучит менее эффектно, хотя с точки зрения бизнеса часто гораздо ценнее.

Есть и более тонкая проблема: человек может быть искренне успешным, но его успех плохо воспроизводится аудиторией.

Предприниматель с сильным личным брендом запускает новый продукт и за неделю получает сотни клиентов. Зритель видит продукт и решает, что секрет в идее. Но главным активом могла быть аудитория. Другой человек копирует идею без аудитории и обнаруживает, что «та же модель» почему-то не работает.

Опытный специалист делает ИИ-консалтинг для банков и получает высокий чек. Новичок видит слово «ИИ-консалтинг» и думает, что спрос платит за знание моделей. На деле клиент может платить за десять лет опыта в банках, понимание процессов, доверие и способность провести проект через организацию.

Сильный разработчик показывает, как быстро собрал продукт с помощью генерации кода. Новичок копирует процесс и упирается в ошибки, безопасность, архитектуру, поддержку. Он видел скорость набора, но не видел невидимую компетенцию, которая позволяла автору замечать плохие решения.

Так возникает культ инструмента вместо анализа системы.

Самый полезный способ читать истории успеха — мысленно разложить их на активы. Какая часть результата пришла от ИИ? Какая — от прежних навыков? Какая — от аудитории? Какая — от доступа к капиталу? Какая — от репутации? Какая — от удачного времени? Какая — от дистрибуции? Какая — от того, что человек был готов делать скучную работу после красивого запуска?

Чаще всего оказывается, что ИИ — важный элемент, но не единственный двигатель.

В этом нет разочарования. Напротив, такой взгляд даёт больше контроля. Если успех зависит только от «секретного инструмента», вы беспомощны: остаётся ждать следующую новинку. Если результат собирается из нескольких активов, многие из них можно постепенно строить.

Можно улучшить переговоры. Можно глубже понять отрасль. Можно собрать портфолио. Можно выстроить канал привлечения клиентов. Можно сделать продукт надёжнее. Можно создать аудиторию. Можно научиться считать экономику. Можно использовать ИИ лучше конкурентов не потому, что у вас секретный доступ, а потому что вы встроили его в более сильную систему работы.

Поэтому спокойный скепсис к обещаниям не должен превращаться в скепсис к технологии. Это разные вещи.

Технология может быть мощной, а реклама технологии — преувеличенной. Способ заработка может быть реальным, а вероятность повторить показанный результат — намного ниже, чем кажется. Автор может быть компетентным, а его стимулы — не совпадать с вашими.

Зрелая позиция не требует разоблачать всех. Достаточно перестать принимать чужой маркетинг за собственный бизнес-план.

Есть ещё одна причина, почему обещания лёгкого заработка устойчивы: они хорошо совпадают с психологией аудитории.

Человек, который пока не получает стабильного дохода с ИИ, редко хочет услышать, что ему нужно несколько месяцев проверять спрос, строить портфолио и учиться продавать. Он хочет найти недостающий элемент. Это гораздо комфортнее.

Если проблема в том, что вы пока не нашли правильный инструмент, решение простое: продолжать искать. Если проблема в том, что нужно стать сильнее, глубже понять рынок и пережить много отказов, решение сложнее.

Поэтому индустрия обещаний существует не только потому, что кто-то хочет продавать. У неё есть добровольный спрос.

Аудитория и автор часто вместе строят удобную картину мира. Автор говорит: «Вот новый шанс». Зритель отвечает вниманием, потому что хочет верить, что предыдущие неудачи объяснялись неправильным инструментом.

Далее рынок производит ещё больше контента такого типа, потому что алгоритмы видят высокий интерес. Получается петля.

Чем больше люди хотят быстрый путь, тем больше им показывают быстрых путей. Чем больше они их видят, тем сильнее кажется, что где-то действительно есть правильная схема.

Разорвать эту петлю можно не запретом на контент, а изменением вопроса.

Вместо «какой способ сейчас работает?» — «какой механизм здесь создаёт ценность?»

Вместо «сколько заработал автор?» — «какие активы позволили ему заработать?»

Вместо «как повторить?» — «что из этого воспроизводимо в моих условиях?»

Это делает потребление контента намного полезнее. Можно смотреть тот же ролик и получить совершенно другой вывод.

Автор показывает, как продал ИИ-автоматизацию за 200 000 рублей. Первый зритель думает: «Надо срочно делать автоматизации». Второй замечает, что автор десять лет работает с этим типом компаний, знает их процессы и получил клиента через прежние связи. Для первого урок — новая ниша. Для второго — ценность отраслевой компетенции и дистрибуции.

Вторая интерпретация хуже продаётся, но лучше работает. Полезно также различать образовательный продукт и доказательство бизнес-модели.

Хороший преподаватель может учить тому, на чём сам сейчас не строит основной доход. Это нормально. Университетский преподаватель финансов не обязан жить только на инвестициях. Проблема начинается, когда продажа обучения маскируется под доказательство лёгкости метода.

Если человек честно говорит: «я зарабатываю на обучении, а эта модель заработка — один из навыков, которым я обучаю», конфликт становится прозрачнее. Самый опасный формат — когда аудитория считает доход от инфопродукта результатом того способа, который инфопродукт рекламирует. Поэтому при оценке историй всегда полезно отделять бизнес автора от бизнеса ученика.

У автора уже есть внимание. У ученика его может не быть.

У автора есть доверие. У ученика — нет.

У автора есть кейсы, команда, подрядчики, рекламный бюджет. У ученика может быть только подписка на модель.

Это не значит, что ученик не сможет добиться результата. Просто стартовые условия разные.

ИИ сделал знания доступнее, но не отменил асимметрию активов. Есть ещё одно искажение, которое редко замечают: человек, продающий идею, может быть прав в прошлом и ошибаться в настоящем.

Рынок меняется быстрее, чем контент успевает устареть. Видео, записанное полгода назад, продолжает набирать просмотры. Пост, который описывал свободную нишу, остаётся в поиске. Курс продолжает продаваться по программе, созданной в другой конкурентной среде.

Для технологических рынков полгода иногда огромный срок.

Это особенно важно там, где барьер входа низкий. Если схема была прибыльной в момент публикации, через несколько месяцев в ней может быть в десять раз больше участников. Цена услуги падает, стоимость рекламы растёт, клиенты становятся требовательнее. Сам совет остаётся логически верным, но его экономика уже другая.

Поэтому полезно различать факт и возможность. Факт: кто-то действительно заработал на этом. Возможность: вы можете с разумной вероятностью повторить результат сегодня.

Между ними нет автоматического равенства.

То же относится к цифрам. Человек может показывать доход за лучший месяц, когда рынок был пустым, и называть его «моделью бизнеса». Для нового участника важнее средняя экономика в текущих условиях.

Это не специфично для ИИ. Так работают любые быстро растущие рынки. Но ИИ ускоряет цикл копирования настолько, что срок годности некоторых советов становится особенно коротким.

Поэтому вместо коллекции способов полезнее собирать принципы. Принцип «ищите дорогой ручной процесс» переживёт смену модели. Принцип «не путайте выручку и прибыль» переживёт смену платформы.

Принцип «дистрибуция важна не меньше продукта» переживёт любую новую волну. Принцип «массовая доступность инструмента снижает его ценность как отдельного преимущества» тоже будет работать через несколько лет.

Именно поэтому эта книга почти не даёт списка инструментов. Список устареет быстрее, чем вы дочитаете его до конца.

Глава 3. Зарабатывать на ИИ и зарабатывать с помощью ИИ

Фраза «зарабатывать на ИИ» звучит так, будто искусственный интеллект — отдельная отрасль, куда можно войти и взять свою долю. Иногда это действительно так. Есть компании, которые строят модели, инфраструктуру, инструменты для разработчиков, специализированные ИИ-продукты. Но для большинства людей более полезная формулировка другая: зарабатывать с помощью ИИ.

Разница кажется словесной, но меняет направление мысли.

Когда человек хочет «заработать на ИИ», он начинает от технологии. Что умеет новая модель? Какой сервис можно сделать поверх API? Какой агент собрать? Какую генерацию добавить? Какую функцию автоматизировать?

Когда человек хочет «зарабатывать с помощью ИИ», он может начать с рынка. Где уже есть деньги? Какие задачи дорогие, медленные, неприятные или плохо решённые? Что клиент пытается улучшить? Где бизнес теряет время? Где слишком много ручного труда? Где существует очередь, ошибка, задержка, зависимость от дефицитного специалиста? Где маленькая компания не может позволить себе то, что доступно большой?

После этого появляется вопрос: может ли ИИ изменить экономику решения? Это принципиально сильнее.

Клиенту редко интересно, сколько моделей вы использовали. В некоторых сферах ему вообще лучше не знать технические детали. Он покупает не вашу архитектуру, а результат.

Владелец интернет-магазина может заплатить за снижение количества необработанных обращений. Клиника — за более быструю работу с документами. Производственная компания — за поиск ошибок в отчётах. Отдел продаж — за систему, которая помогает быстрее разбирать разговоры и находить причины отказов. Руководитель — за аналитический инструмент, который экономит часы работы команды. Покупатель приложения — за удобство, развлечение или полезную функцию.

Ни в одном из этих случаев фраза «внутри используется большая языковая модель» сама по себе не является ценностью.

Иногда даже наоборот. Если два сервиса решают задачу одинаково, клиент может выбрать тот, который меньше говорит про ИИ и больше — про понятный результат.

Это уже происходит. В первые годы массового генеративного ИИ надпись AI могла сама по себе привлекать внимание. Она сигнализировала новизну. По мере нормализации технологии такой сигнал слабеет. Люди начинают спрашивать: «И что?»

То же самое случилось со словом «интернет». В конце 1990-х сам факт, что компания является интернет-бизнесом, мог быть частью инвестиционной истории. Сегодня ресторан не рекламирует себя как «бизнес, использующий интернет», хотя без интернета у него могут не работать бронирование, доставка, реклама и платежи. Технология ушла внутрь бизнеса.

ИИ постепенно будет делать то же самое во множестве категорий.

Это полезно учитывать тем, кто сейчас пытается придумать продукт. Вместо «AI-приложения для X» часто стоит искать «лучшее решение X, которое стало возможно благодаря AI».

Первый вариант делает технологию центром продукта. Второй — клиента.

Возьмём простую ситуацию. Допустим, вы хотите сделать сервис подготовки коммерческих предложений. Технологический подход начинается так: «модель умеет генерировать документы, добавим шаблоны, чат, несколько агентов». Рыночный подход задаёт другие вопросы. Почему компании вообще тратят время на предложения? Где теряются сделки? Какие данные нужно собрать? Что продавцы забывают? Как долго согласовывается документ? Какие аргументы должны меняться для разных клиентов? Как проверить, что предложение не обещает невозможного? Кто принимает решение о покупке?

После такой работы может оказаться, что генерация текста — самая простая и наименее ценная часть продукта.

Ценность будет в интеграции с CRM, извлечении информации из прошлых успешных сделок, контроле маржинальности, согласовании условий, отраслевых шаблонах, аналитике конверсии. ИИ останется важным, но перестанет быть всей идеей.

Такой сдвиг защищает от одной из самых распространённых ошибок — создания демонстрации вместо бизнеса.

Демонстрация отвечает на вопрос «можно ли это сделать?». Бизнес отвечает на вопрос «готов ли кто-то регулярно за это платить, и можем ли мы доставлять результат лучше альтернатив?»

ИИ делает демонстрации чрезвычайно дешёвыми. Это великолепно для экспериментов. Но дешёвая демонстрация одновременно снижает её информационную ценность. Раньше сам работающий прототип доказывал, что команда преодолела серьёзный технический барьер. Сегодня прототип всё чаще доказывает только то, что команда умеет собрать прототип.

Поэтому следующий вопрос должен появляться быстрее: что мы узнали о клиенте? Разница между «на ИИ» и «с помощью ИИ» особенно важна на фрилансе.

Представьте человека, который пишет в профиле: «Создаю тексты с ChatGPT». Для клиента это не преимущество. Возможно, это даже повод задуматься, зачем вообще платить исполнителю, если тот пользуется общедоступным инструментом. Более сильное описание строится вокруг результата: «готовлю аналитические материалы для B2B-компаний», «помогаю клиникам объяснять сложные услуги простым языком», «собираю коммерческие презентации для девелоперов». ИИ может радикально ускорять внутренний процесс, но не обязан быть главным товаром.

То же с разработчиком. «Я делаю сайты с ИИ» быстро превращается в шум, потому что так могут сказать тысячи людей. «Я запускаю за две недели внутренние кабинеты для логистических компаний и умею интегрировать их с конкретными процессами» — уже позиционирование. ИИ там тоже есть, но продаётся не он.

Есть важное исключение: когда сам ИИ является дефицитной технической компетенцией. Например, компаниям могут быть нужны специалисты по оценке моделей, настройке сложных систем, построению инфраструктуры, безопасности, работе с данными. По данным Upwork, в 2025 году спрос на некоторые специализированные навыки в генеративном ИИ рос очень быстро, а специалисты получали более высокие ставки. Это реальная возможность. Но обратите внимание на слово «специализированные».

Рынок готов платить не за факт знакомства с чат-ботом, а за редкую способность решить сложную задачу. По мере распространения ИИ всё меньше денег будет в самом заявлении «я использую ИИ» и всё больше — в комбинации ИИ с чем-то ещё.

С медициной. С продажами. С логистикой. С производством. С финансами. С образованием. С дизайном. С программированием. С правом в тех юрисдикциях, где это допустимо. С исследованиями. С конкретным языком. С конкретным типом клиента. С доступом к данным. С репутацией. С дистрибуцией.

Эта комбинация может быть не очень эффектной для ролика. Она зато лучше защищена от копирования.

Допустим, вы отлично знаете работу небольшой сети автосервисов. Понимаете, как принимаются обращения, где теряются клиенты, как записывают детали, почему мастера забывают перезвонить, как формируются сметы. Человек без этого знания может за день собрать красивого «ИИ-ассистента для автосервисов». Вы можете сделать менее впечатляющую на демонстрации, но более полезную систему, потому что знаете реальный процесс.

И если завтра выйдет новая модель, она поможет вам обоим. Но вам — внутри уже понятной задачи.

ИИ превращается из идеи в рычаг.

Это и есть более устойчивый способ думать о заработке. Не искать отдельную категорию «деньги на ИИ», а искать места, где технология меняет соотношение цена/качество/скорость.

Если вы можете дать тот же результат в два раза дешевле, рынок может отреагировать. Если можете дать лучший результат по той же цене — тоже. Если можете сделать доступной услугу, которую раньше могли позволить себе только крупные компании, — это ещё интереснее. Если можете превратить работу, занимавшую неделю, в процесс на несколько часов без потери качества, появляется новая экономика.

Но всё это начинается с результата, а не с модели.

Когда вы смотрите на ИИ как на товар, вы постоянно боитесь опоздать к следующей версии. Когда смотрите как на инфраструктуру, новые версии становятся обновлением вашего производственного оборудования.

Вы не обязаны каждый раз менять бизнес. Иногда достаточно становиться лучше в том, что уже приносит ценность.

Разница между «на ИИ» и «с помощью ИИ» особенно хорошо видна в ценообразовании.

Если вы продаёте сам ИИ, клиент сравнивает вас с другими ИИ-инструментами. Конкуренция часто идёт по функциям и цене. Если вы продаёте бизнес-результат, сравнение становится шире.

Предположим, сервис автоматически обрабатывает обращения клиентов. Если вы называете его «AI-чатботом», клиент сравнит вас с десятками чатботов. Если вы можете доказать, что система сокращает среднее время ответа, повышает долю решённых обращений и разгружает поддержку, разговор меняется.

Технология перестаёт быть категорией покупки. Она становится механизмом результата.

Это особенно важно, когда базовые модели улучшаются. Если ваш продукт — просто красивый интерфейс вокруг функции, которая быстро появляется у платформы, вы уязвимы. Если продукт встроен в процесс клиента, знает его данные и решает конкретную задачу, обновление базовой модели может даже усилить вас.

Новая версия становится бесплатным улучшением двигателя. Так стоит смотреть и на собственную карьеру.

Если ваша идентичность — «я специалист по конкретному ИИ-инструменту», вы зависите от судьбы инструмента. Если идентичность — «я решаю определённый класс задач и использую лучшие доступные технологии», вы устойчивее.

Пять лет назад сильный специалист мог использовать одни платформы. Через пять лет названия поменяются. Но проблема клиента останется.

Такой подход помогает избежать гонки за каждой новой функцией. Вы изучаете инструмент не потому, что он новый, а потому что он улучшает вашу систему. Это дисциплинирует и экономит время.

Есть ещё один полезный сдвиг: перестать считать использование ИИ отдельной услугой там, где клиент ожидает его по умолчанию.

Если бухгалтер использует электронные таблицы, он не выставляет отдельный счёт за «использование Excel». Если дизайнер использует графический редактор, это часть производства. Со временем многие формы ИИ станут таким же внутренним инструментом.

Это не уменьшит их ценность. Просто ценность будет отражаться в скорости, цене и качестве услуги, а не в отдельной строке «AI».

Именно поэтому долгосрочно сильнее не тот, кто громче подчёркивает использование технологии, а тот, кто способен сделать её незаметной для клиента.

Клиенту не нужно восхищаться вашим процессом. Ему нужен хороший результат.

Есть ещё одна важная причина отделять ИИ от продукта: это помогает правильно строить отношения с клиентом.

Если вы продаёте технологию, клиент начинает обсуждать технологию. Какую модель используете? Почему не другую? Можно ли подключить дешевле? А что будет, если поставщик изменит тариф? Почему мы не можем сделать то же сами?

Если вы продаёте решение, технические вопросы остаются, но находятся на своём месте.

Клиент спрашивает: насколько надёжно работает процесс? Сколько времени мы сэкономим? Какие данные нужны? Как быстро внедрить? Что происходит при ошибке?

Это намного здоровее.

Конечно, нельзя скрывать важные технические ограничения. В некоторых проектах клиенту критично знать, где обрабатываются данные, какие модели используются, как устроена безопасность. Но это не значит, что технология должна быть центром ценностного предложения.

Хороший пример — облачные вычисления. Огромное количество современных сервисов работают в облаке, но покупатель бухгалтерской программы не выбирает её потому, что «внутри облако». Он выбирает функции, надёжность, цену, интеграции. Облако — средство.

ИИ будет двигаться в ту же сторону. На зрелом рынке фраза «у нас AI» перестаёт быть преимуществом и становится технической характеристикой.

Это полезно и для создателя, потому что освобождает от зависимости от одной модели. Если продуктовая ценность хорошо определена, можно менять поставщика, комбинировать модели, использовать локальные решения, улучшать архитектуру. Клиенту всё равно, пока результат становится лучше.

Так возникает технологическая гибкость.

Компания, чей бренд построен вокруг одной конкретной модели, рискует вместе с ней. Компания, чей бренд построен вокруг результата, может менять двигатель.

Это особенно важно на рынке, где модели быстро догоняют друг друга по качеству. Сегодня одна сильнее в коде, другая — в длинном контексте, третья — в мультимодальности. Через год баланс может измениться.

Позиционирование вокруг клиента переживает такие перестановки лучше.

Глава 4. Когда хороший инструмент доступен всем

Любая новая технология проходит короткий период, когда само владение ею создаёт преимущество. Потом технология распространяется, и преимущество переезжает выше по цепочке.

Когда персональные компьютеры были редкостью, умение работать с ними выделяло человека. Когда офисные программы стали стандартом, способность открыть таблицу перестала быть конкурентным преимуществом. Когда поисковики только входили в повседневность, быстрый доступ к информации выглядел почти сверхспособностью. Сегодня фраза «умею искать в интернете» в резюме будет звучать странно.

С генеративным ИИ нормализация идёт особенно быстро.

В 2024 году совместный Work Trend Index Microsoft и LinkedIn сообщал, что три четверти опрошенных работников умственного труда уже используют ИИ в работе. Методология и география этого исследования имеют ограничения, и цифру не стоит переносить на всё население. Но направление очевидно. Stanford AI Index фиксировал резкий рост корпоративного использования ИИ, а к 2026 году сообщал, что среди опрошенных организаций использование стало почти повсеместным. NBER в 2026 году описывал реальное использование генеративного ИИ как «широкое, но неглубокое»: технология встречается в множестве профессий и задач, хотя внутри конкретной работы далеко не все сотрудники применяют её одинаково.

Это состояние перехода. И именно в переходе проще всего переоценить долгосрочную ценность базового навыка.

Допустим, в 2023 году вы научились хорошо работать с языковой моделью. Умели формулировать запросы, разбивать задачу, проверять результат, задавать контекст. В окружении, где большинство только экспериментировало, это могло давать заметное преимущество. Но затем интерфейсы упростились, модели стали лучше понимать обычный язык, появились готовые шаблоны, встроенные агенты, автоматические режимы. Часть вашего преимущества стала функцией продукта.

Это нормальная судьба многих технических навыков.

Когда технология сложная, рынок платит за умение обращаться с ней. Когда технология становится удобной, рынок начинает платить за то, что вы делаете с её помощью.

Поэтому идея «стану профессиональным промпт-инженером», понимаемая как умение писать красивые инструкции для универсального чат-бота, изначально была уязвима. Некоторые задачи действительно требуют глубокого проектирования взаимодействия с моделями, оценки качества, работы с контекстом, данными и системами. Но базовое умение написать запрос естественно превращается в повседневную грамотность.

Это не означает, что навык исчезает. Он растворяется внутри более крупной компетенции.

Хороший аналитик использует ИИ как часть анализа. Хороший маркетолог — как часть исследования и производства. Хороший разработчик — как часть разработки. Хороший консультант — как часть подготовки и проверки гипотез. Навык остаётся, но перестаёт быть отдельным товаром.