Как вырастить спеца в эпоху ИИ

Вы спрашиваете, откуда такая цифра, и вам продают страдания: это недели работы, муки творчества, полсотни отрисованных концептов, из которых до финала доживет один.

По сути, вы платите за часы тяжелого ручного труда. А теперь у нас есть ИИ. Снижает ли дизайнер цену до 100 тысяч? Ни черта подобного. Он просит те же 300. Только теперь он не сидит ночами с планшетом. Он скармливает задачу нейронке, получает сотню вариантов за вечер, выбирает один адекватный, чуть допиливает его руками и отдает вам. Объем работы в его секторе рухнул кратно, но деньги он берет те же.

С дизайнером метафора, представьте любую профессию. Клоню я не к тому, что дизайнеров надо гнать, вовсе нет, а к тому, как ИИ влияет на профессии и выхлоп бизнеса.

Раньше цикл создания был изнурительно длинным. Условно 100 часов рутины ради одного результата. Ирония в том, что 90% времени мы тратили на техническую реализацию. И только 10% оставалось на то, чтобы оценивать собственный продукт.

Сейчас пропорция перевернулась. ИИ забирает на себя создание, но у нейросети нет внутреннего мерила крутости. Я тут вижу интересную метрику — коэффициент полезного выхлопа, назовём его КПД, который отличается в зависимости от сфер.

В базовом творчестве ИИ давит массой: из миллиона вариантов он легко выдаст десяток годных. Выхлоп огромный. Но чем сложнее система, тем ниже этот процент. В создании глубоких смыслов, в кино или долгосрочных стратегиях вероятность успеха машины падает до тысячных долей процента.

А какой КПД в создании вакцин и лекарств?

Вероятно ещё ниже.

Алгоритм выдает усредненное клише, потому что у него нет личного опыта поражений или амбиций.

А в науке, медицине или в поиске обходных путей в ВЭД искусственный интеллект — просто быстрый лаборант. Он перебирает известные комбинации, но вероятность того, что он сам придумает принципиально новый механизм работы, ничтожна. Эврику по-прежнему кричит человек.

Профессионал теперь это не тот, кто производит руками, а тот, кто судит большую часть времени. Навык создания обесценивается, потому что создавать может каждый. Капитализация в новой экономике равна исключительно насмотренности — способности за секунду отделить один рабочий процент от 99% шума.

Раньше цикл формирования экспертизы выглядел как долгий, мучительный и крайне неэффективный процесс. Бизнес нанимал человека и был вынужден платить скрытый налог на его созревание.

Чтобы выдать по-настоящему сильный, безошибочный результат, специалист должен был потратить годы жизни, набивая шишки. Ошибка стоила дорого: это запоротые дедлайны, слитые бюджеты и ушедшие клиенты.

Компании буквально спонсировали чужое взросление, терпя косяки джунов, пока те, путем перебора фатальных провалов и случайных удач, не нарабатывали интуицию. Время окупаемости сотрудника измерялось годами.

Я предлагаю новый способ обучения.

Идея не в том, чтобы просто дать джуну нейросеть, которая будет за него писать или рисовать. Суть в кардинальном изменении способа передачи опыта.

Представьте: мы собираем ядро лучших, самых матерых специалистов компании. Мы не просим их описывать рутину. Мы извлекаем из них экстремумы: их самые глубокие провалы, стоившие компании миллионов, их самые гениальные рывки, когда нестандартное решение спасло проект, их интуитивные озарения на грани фола.

Мы берем эти пиковые значения — оцифрованные шрамы — и упаковываем в огромную, структурированную внутреннюю базу данных. Мы создаем концентрат чистой экспертизы, лишенный шелухи повседневности.

На основании этого массива экстремальных данных начинает обучаться новое поколение. Когда новичок взаимодействует с внутренним ИИ, скормленным этим опытом, он больше не тычется вслепую. ИИ выступает как симулятор.

Джун может за один вечер прогнать сотню кризисных сценариев, с которыми сеньор сталкивался раз в полгода. Насмотренность, на которую раньше уходило 10 лет жизни, теперь вкачивается в мозг специалиста за пару месяцев плотной работы в связке с алгоритмом.

Чем то напомнило Матрицу с боевыми искусствами.

Бизнес перестанет платить за процесс приобретения опыта. Он покупает время жизни людей оптом и с огромным дисконтом.

Конечно без проблем в логике не обходится, но скажу заранее, что для истории это не нова и людей и ранее замещали новые механизмы. И вот мы подходим к главному тупику, который рынок пока отказывается осознавать.

Допустим, мы никого не увольняем. Мы сохраняем текущий штат в 100 человек и вооружаем их этой новой системой ускоренного опыта.

Производительность взлетает не на 20%, она летит в космос. Команда начинает генерировать в 10-20 раз больше качественного, зрелого результата. Кажется, что это триумф. Но мы мгновенно упираемся в бетонную стену конечной ёмкости рынка. Рынок не резиновый.

Если в нише есть спрос на 100 условных проектов (приложений, архитектурных планов, маркетинговых кампаний) в месяц, то наша новая команда, способная теперь делать 1000 проектов, просто не найдет им покупателя.

Мы не можем заставить клиента потреблять в 10 раз больше дизайна или кода только потому, что мы научились делать его быстрее и качественнее. Спрос неэластичен к нашему технологическому рывку. Единственное за счёт чего может увеличиться рынок - срез цен. И резаться они будут в разы.

Точно такой же бум будет, как когда появились швейные станки и одежда полетела в масс-маркет. Те кто останутся работать за старый прайс - вэлком ту премиум.

Парадигма собственника меняется. Если 100% потребностей моего рынка (и даже рынка конкурентов, которых я сожру) могут закрыть 10 человек, оснащенных ИИ и базой оцифрованного опыта, зачем мне держать в штате оставшихся 90?

Компании осознают, что могут делать текущие или даже кратно большие объемы выручки силами 10-15% от прежнего штата. Увольнения происходят не потому, что люди стали глупее, и не потому, что ИИ научился рисовать ручки.

Они происходят потому, что сплав "ИИ + оцифрованный опыт сеньоров + один оператор" математически делает лишними девятерых коллег. Возникает феномен микро-корпораций: штат из 5 человек генерирует прибыль завода. Это именно то, что происходило в Твиттере в 2023.