ПЯТЬ УРОВНЕЙ ЭВОЛЮЦИИ ИИ: ОТ «ГОВОРЯЩИХ МАШИН» ДО ПОЛНОЦЕННОГО АВТОПИЛОТА БИЗНЕСА

УРОВЕНЬ 1: Универсальный чат — «говорит обо всём и ни о чём» 💬

Декабрь 2022 года многие называют «новым рубежом» — именно тогда широкая публика узнала о ChatGPT. Чат-бот, способный поддержать практически любую тему — от кривой спроса до советов о том, чем вылечить горло. Разумеется, восторг множился. 😲

Но что происходило по сути?

Историческая параллель: представим себе конец XIX века. Телеграф и телефон уже изобретены, люди начали массово передавать сообщения. Но голосовые каналы были дорогими и нестабильными. Примерно то же самое мы увидели в ChatGPT: говорить можно много, но вот решать конкретные задачи он ещё не умел.

Итог: Чат-бот оставался на уровне «интересной игрушки и универсального собеседника». Мы писали ему «составь резюме», он составлял ✍️. Но дальше всё равно требовался человек, который возьмёт это резюме и разошлёт по работодателям. Если очень упростить: ChatGPT — это мозг без рук и ног.

УРОВЕНЬ 2: ИИ-эксперты — «не спрашивай меня о погоде, я тут про закон» ⚖️

Создатели поняли, что нужны более узкие компетенции, стартапы начали учить нейросети на конкретных данных. Появились юридические ИИ: копили базы судебных прецедентов, исков, страховых случаев. Медицинские ИИ: грузили миллионы историй болезней и протоколов лечения 🏥.

Почему это лучше универсального бота? Чат-бот общего назначения имитирует ответ. А тут нейросеть глубоко «понимает» детали отрасли и нюансы терминологии.

Пример: Юридический бот EvenUp может составить иск по страховому случаю. Для него это родная стихия ⚖️, ведь он «натренирован» на миллионе подобных кейсов.

Но даже этот «ИИ-эксперт» остаётся «вторым пилотом»: выдаёт рекомендации, а человек решает, нажимать ли кнопку «Отправить».

Историческая параллель: в 60-е годы XX века появились ЭВМ для учёта и расчётов. Они могли прокрутить сложную математику, но всё — под полным человеческим контролем ☝️. Так и современные ИИ-эксперты.

УРОВЕНЬ 3: Агенты — «человек только даёт задание, а машина всё делает сама» 🤖✅

Самое интересное началось, когда ИИ из «советчика» превратился в «исполнителя». Представьте:

1. Постановка задачи Вы говорите: «Нужен лендинг для нового продукта. Наполни его описанием, проработай SEO и опубликуй».
2. Завершение Раньше ИИ мог лишь выдать вам текст. Теперь агент сам заходит в платформу (Webflow, WordPress или любую другую), создаёт страницу, загружает и нажимает «Опубликовать».

Всё, что остаётся человеку, — проверить результат и внести финальные штрихи ✨.

Израильский пример: компания Enso, предлагает «рынок агентов» для малого и среднего бизнеса. Та самая «дополнительная пара рук» для владельца кофейни ☕️, у которого нет времени вести соцсети и одновременно делать бухгалтерию. Теперь это берёт на себя ИИ-агент.

«Поворотный момент»: Когда агент может и действовать, и решать часть задач без человека, это огромный шаг вперёд в производительности.

УРОВЕНЬ 4: Инноваторы ИИ — «машина начинает предлагать новое» 💡

Теперь представим, что агент ИИ не просто исполняет команды, но и генерирует неожиданные идеи.

Пример: вы ставите задачу: «Увеличить продажи в следующем квартале на 50%». Агент не только запускает рекламу и обновляет сайт, но и изучает аналитику, ищет нестандартные пути, например: «А давайте попробуем продавать наш продукт рядом с совсем другой категорией товаров?» или «Давайте введём подписку!»

Это уже похоже на «творческий инсайт» человека, который ему порой приходит в душе 🚿.

Вызов: насколько вы готовы доверить агенту-«сотруднику» подобные идеи? Здесь нужна прозрачность и объяснимость (Explainable AI), чтобы понять, почему он сделал тот или иной вывод.

Историческая параллель: как когда-то Интернет сделал скачок от простого е-мейла к полноценным сайтам и платформам. Так и ИИ-агент растёт из «выполнения команд» в полноценного игрока рынка, способного генерировать новшества.

УРОВЕНЬ 5: Организации, ориентированные на ИИ — «компания на автопилоте» 🏆🚀

Представьте целую структуру из ИИ-агентов:

• ИИ-финдир, управляет финансами и принимает решения о сделках.
• ИИ-операционный директор, следит за цепочкой поставок, логистикой, подрядчиками.
• ИИ-маркетолог, ведёт рекламные кампании и придумвает новые концепции.

Вы получаете «единорога из трёх человек» 👥👥👥 — когда в компании всего несколько людей, а весь остальной «штат» (или «штатные единицы») — это агенты ИИ.

Уже не фантастика:

• Хедж-фонды, где алгоритмы совершают большую часть торговых операций.
• Онлайн-компании, где всё автоматизировано, а люди нужны лишь для критических решений.

Вопрос ответственности: кто отвечает, если алгоритм примет невыгодное решение? Тут мы сталкиваемся с тем же, что в беспилотных автомобилях 🚘 — на кого возложить вину за ошибку?

Историческая параллель: идеи «плановой экономики» или масштабных централизованных систем управления. Только теперь у нас есть реальные вычислительные мощности, которые могут всё это «потянуть».

Сравнительный обзор по вертикалям 📊

1. Финансы
1. Ур. 1–2: ИИ делает отчёты, считает налоги.
2. Ур. 3: Агент совершает платежи, оформляет кредиты.
3. Ур. 4: ИИ-инноватор ищет нестандартные стратегии инвестиций.
4. Ур. 5: Полностью автономный хедж-фонд, где люди ставят только глобальные цели.
2. Медицина
1. Ур. 1–2: ИИ-чат для диагностики, консультаций.
2. Ур. 3: Агент назначает анализы, отслеживает лечение.
3. Ур. 4: Ищет новые методы, комбинирует исследования, «предлагает» инновационные варианты лечения.
4. Ур. 5: Целая больница, где ИИ управляет большинством процессов, а врачи — супервайзеры.
3. Образование
1. Ур. 1–2: ИИ готовит уроки и тесты, отвечает на вопросы.
2. Ур. 3: Формирует индивидуальные программы, проверяет задания и даёт фидбек.
3. Ур. 4: «Творит» новые форматы обучения, мотивирует разными методами.
4. Ур. 5: Виртуальная «школа», где педагоги-люди остаются в роли тьюторов или консультантов.

Почему Израиль — пример «мини-Силиконовой долины» 🇮🇱

Израиль давно известен как стартап-кластер. А теперь появилось много компаний, делающих ИИ-агентов. Фокус:

• Безопасность и кибер 🤝: критично важно, если агент имеет доступ к данным и финансовым операциям.
• Вертикальные решения: израильские стартапы часто «бьют» по узким секторам — медицина, финтех, страхование.
• Инфраструктура для ИИ: платформы, позволяющие другим компаниям быстро обучать и запускать агентов без глубоких знаний ML.

Что нам с этим делать и к чему готовиться? ⚡️

1. Понять, что это уже реальность: конкуренты, возможно, уже разворачивают агентные системы, повышая эффективность.
2. Наладить «партнёрство» с ИИ: как когда-то все внедряли компьютеры, потом Интернет, теперь придётся внедрять автономных агентов, иначе можно отстать.
3. Определить зоны ответственности: где ИИ действует сам, где человек должен страховать и проверять, а где принимать все решения.
4. Изучить новые бизнес-модели: если «труд» становится почти бесплатным (благодаря ИИ), то это резко меняет экономику любых проектов.

Что грядёт? 🔥

На дворе 2025–2030-е годы. Сценарии, когда ИИ-агенты сами создают продукт, продают его и обслуживают клиентов, — уже не фантастика. Часть людей опасается массовых сокращений 🤯, другая — ликует, ведь можно отдать рутину алгоритмам, а самому заняться творчеством и стратегией.

История учит: каждая технологическая революция вызывает у общества два чувства — страх и восторг. И побеждает тот, кто успевает вовремя адаптироваться.

«Компания на автопилоте» — это не утопия, а завтрашняя реальность, которая уже формируется. Останется решить: позволим ли мы машине не только ехать, но и выбирать дорогу? Точно не все готовы к этому.

Ну а я, завершаю наше «погружение» в удивительный мир ИИ-агентов. Поддерживайте любопытство, но не забывайте о человечности. Ведь главная задача — это найти правильный баланс. В любом случае, мы встретимся ещё не раз, когда «интеллект» без рук и ног превратится в настоящего «компаньона» и «творца». Будущее уже здесь, друзья! ☺️✋

--

Подписывайтесь на мой Telegram-канал: https://t.me/druzin. На нём я делюсь инсайтами, рассказываю о профессиональной жизни и своих путешествиях 🛫.

--