🫡 Нейрослопа не существует

Выступал на конгрессе IT-директоров «Белые ночи» с рассказом про коммуникации в эпоху ИИ. Обсудили и лучшие практики внедрения, и важность организационного контекста, но вынести в канал хочу мой любимый тейк — не обобщайте все под гребенку нейрослопа.

Вот возьмем музыку. Вице-президент Apple Music Оливер Шуссер в интервью говорит, что больше трети всех треков, что приходят на платформу — сгенерированы ИИ на 100%.
Но слушает ИИ-музыку — 0.5% людей.

Полгода назад все прогнозировали, что топ Яндекс Музыки будет полностью состоять из ИИ-треков, вот же, смотрите, «Сыпь гармоника» уже на первом месте!
Прошло полгода, ИИ-треков все еще 10%.

Нейромузыка создается быстро, создается большими объемами. Просто так случается, что люди слушают то, что им нравится, а что не нравится — не слушают. Поэтому низкокачественные треки аудиторию не набирают. И ИИ тут не при чем.

ИИ — это инструмент. С помощью него можно делать крутые произведения, а можно низкокачественные. Быстрее, чем с помощью других инструментов — но и только.

И такой же подход я предлагаю использовать в разговоре про написанные ИИшкой документы, письма, стратегии и сайты. Есть плохие, за которые хочется уволить, а есть классные, полезные, работающие. Созданные десятком разных способов, один из которых — ИИ.

Вот. А послушать, как применять ИИ для построения продуктов эффективно, можно сегодня вот тут. На митапе от Garage Eight сначала расскажу про создание ИИ-фичей, а потом — побатлимся с коллегами по цеху про пользу и риски AI. Будет весело.

👾 ИИ-расслоение: поколение без Claude Code

Недавно был в жюри школьной конференции «Путь в науку» во Второй гимназии. Меня позвали в секцию «информатика»: собрались яркие школьники со всего города, а я морально готовился к десятку одинаковых игр, накоденных Клодом или Кодексом, клишированным презентациям и штампованным текстам.

Но вместо попыток определить, что написала нейросетка, а что — сам школьник, я столкнулся с обратной ситуацией: в работах почти не было видимых следов ИИ.

Не было быстрых прототипов, фронтенда для демонстрации обученных нейросеток, навайбкоженных презентаций с инфографикой. Я видел работы умных ребят, которые за 5 минут могли бы усилить демонстрации своих проектов в разы, но почему-то проигнорировали эту возможность.

Казалось бы, подрастающее поколение должно быть самым быстрым и прошаренным в новой реальности.

Но проблема формируется очень легко. Чтобы стать гордым пользователем Claude Code или Codex в 14–15 лет, нужно всего лишь:
— установить VPN на компьютер (положим, это все сделали — хотя в школе такое не порекомендуешь)
— открыть зарубежную карту и найти зарубежный номер / купить готовый аккаунт через посредника
— самостоятельно разобраться, как сервис работает, что и зачем может.

В совокупности эта инструкция совершенно непригодна для того, чтобы даже самый активный учитель информатики мог дать каждому школьнику на уроке доступ к Claude Code.

Писать тексты и делать домашние задания с помощью Алисы или Дипсика — это скилл, который уже есть у каждого второго восьмилетки. Но вайбкодинг, агентские системы, быстрые прототипы — всё это имеет столько барьеров, что мы с этим разобраться можем, а школьники, в среднем, пока нет.

Поэтому я особенно рад, что мы скоро запускаем Вайбкрафт — яндексовый аналог Lovable. Потыкал его как бета-тестер: за пару минут навайбкодил неплохой лендинг-презу и применил на внутреннем митапе.

Искренно хочется, чтобы таких инструментов становилось больше: доступных не только для счастливых обладателей киргизских карточек, но и для школьников и менее диджитализированных ребят.

🤖 Тир-2: агенты

— А ты нейронками же пользуешься?
— Конечно, каждый день! Я уже сам эксперт, кого хочешь научу. Не могу сказать, что прям сильно помогает, но в брейнштормах и поиске информации — незаменимы.

Не все так просто.

В 2025 году можно было слушать, как ваш коллега пользуется Дипсиком, и внутренне смущаться, но молчать.
В 2026 году это запрещено. Если вы или ваш друг используете нейронки без Cowork/Code-режима — вы упускаете половину кайфа и пользы.

Конечно, это сложный концепт. Из всех реклам нас уверяли, что и обычный ChatGPT решает сложные задачи, подключается к внешним сервисам и вообще ведет себя как агент. Это все так.
Но суть как раз в масштабе задач.

— Claude может работать с таблицами → Claude Cowork может построить интерактивный дашборд, предварительно проанализировав таблицу, собрав дополнительную информацию из пяти источников, обогатив таблицу и докинуть executive summary в довесок в PowerPoint и PDF.

— Claude может сделать сайт (но не надо его об этом просить) → Claude Code может написать продуктовое ТЗ, архитектурные требования, подключиться по апишке к модели для генерации изображений, собрать, оттестировать и задеплоить ваш сайт.

Cowork-режим или новый ChatGPT Work режимы — это, конечно, не Code/Codex, но думаю, в конечно итоге они сольются в один. И это must в освоении и использовании. Новый уровень по качеству по сравнению с работой с чатом. который остается для «мне только спросить» и быстрой аналитики.

Конечно, вокруг меня у каждого второго блогера есть свой курс по агентам. Но как я и писал ранее — мы все еще в самом начале adoption, и переход к агентам — это уже на шаг дальше, чем 90% людей вокруг вас. Но вот именно вы-то и должны его сделать, да?

Что посмотреть прямо сейчас: Product : Fest

На прошлой неделе я смотрел, как с Байконура в космос улетает ракета. Это очень сильный момент: под рёв двигателей штука размером с многоэтажный дом на твоих глазах отрывается от земли и исчезает в небе.

Но вокруг, в десятках километров от нас (Байконур размером примерно с 2,5 Москвы) стояли разрушающийся ангар с «Буранами», опустевшие стартовые площадки, испытательные комплексы и другая инфраструктура некогда флагманской космической программы.

Программы, которая должна была создать корабли, способные не только летать в космос, но и самостоятельно возвращаться, приземляться и отправляться в следующий полёт.
Сегодня состоялся уже 13-й испытательный полёт Starship. Десятки лет спустя — во многом похожая цель.

На Байконуре ты одновременно очень гордишься достижениями настоящего и расстраиваешься от того, что знания, технологии и огромный труд прошлого остаются в руинах закрытых программ.

Это яркое напоминание: технологии недостаточно однажды создать — их и знания о них нужно сохранять, передавать и постоянно переосмысливать.

...но вернёмся с небес на землю.

Последние несколько месяцев мы большой командой программного комитета собирали продуктовый фестиваль в первую очередь для себя. Искали спикеров, обсуждали темы, спорили о формулировках и пытались сделать не просто ещё одну конференцию про AI.

Хотелось поговорить о будущем и технологиях так, чтобы после выступлений становилось немного понятнее, как теперь работать, чему учиться, какие навыки развивать и как вообще не потеряться на фоне происходящего. И чтобы спикеры передавали свой образ видения — и, конечно, практически скилы, здесь и сейчас.

Причём без типичного фокуса на начинающих. Скорее для тех, у кого уже есть экспертиза, привычные способы работы и накопленный профессиональный багаж — который теперь приходится заново переосмысливать.

Очно попасть на Product : Fest уже не получится. Зато все доклады и дискуссии можно посмотреть онлайн — прямо сейчас, а затем пересмотреть в записи.

Ссылки на трансляции — YouTube и VK Видео.

Кто главный конкурент Алисы и причем тут оркестрация?

Рынок потребительского ИИ в России довольно причудлив. Есть ChatGPT и Claude — где-то на последних местах по использованию, потому что доступны только «просвещенному меньшинству». Есть огромный Deepseek, попавший в руки, кажется, к каждому школьнику и студенту. Есть Алиса, в прошлом году с ним активно сражавшаяся, а затем — победившая и закрепившаяся на первом месте, аж с 40 миллионами пользователей в неделю.

Но главный конкурент Алисы теперь, как ни странно, Google с AI-Mode. Тот самый, который без рекламы, доступен из любого Google-приложения и буквально вшит тебе в Android. Я не воспринимал его всерьез, пока однажды на собеседовании кандидат не спросил меня: «можно я поищу контекст для ответа на вопрос с помощью ИИ?» Я разрешил, и он даже поделился экраном, чтобы я видел промпт. Запрос был в Google в AI-Mode, и это было настолько контринтуитивно, что помню свое удивление до сих пор.

Валера Стромов в интервью Форбсу описывал (кроме факта про Google), какие сложности встречаются на пути этой конкуренции — и главная, конечно, где на все найти железо. На многих задачах разницу между моделями разного класса невозможно заметить — но на сложных запросах она сильно режет глаз. Поэтому основной задачей становится оркестрация — выбор модели подешевле там, где результат работы будет таким же (например, на вопросе «сколько сейчас времени во Владивостоке»).

(такой же логики придерживаюсь я и для рабочих задач — запуская рой агентов подешевле для более простых задач, а синтез и присмотр за ними доверяя самым мощным моделям — но про это как-нибудь отдельно)

Хочешь победить последние модели Дипсика, но не готов давать всем самые мощные модели безлимитно, потому что в моменте не сможешь это окупить и даже просто обеспечить мощностями — надо учиться балансировать между моделями разной стоимости.

И тут вступает в дело вторая большая сложность — интерфейсы.
Когда я сам проектировал интерфейс для ассистента, всплывашка выбора модели доставляла сильную боль — это просто очень плохое продуктовое решение, заставлять юзера думать, какую модель взять (Sol или Luna лишь немного лучше старого выбора между какой-нибудь o1 и o3 mini).
И на днях у Яндекса наконец появился режим «Авто» для выбора модели под капотом — а это значит, что у большего числа пользователей на сложных запросах автоматически будет выбираться модель, способная на агентские рассуждения. Забавно, что это происходит за пару дней до еще более важной новости в мире упрощений — сегодняшнего объединения Claude и Claude Cowork. Я искренне верю, что с развитием оркестраторов и снижением стоимости инференса и Claude, и Claude Cowork, и Claude Code будут с одной точкой входа — а пока ребятам приходится разводить пользователей по разным вкладкам, а внутри — по разным моделям, а внутри — по разной мощности, а внутри — по разной скорости, а внутри...

А внутри побеждает тот, кто выбор уносит внутрь, и дает пользователю возможность просто не запариваться над выбором. Строите системы не для гиков — старайтесь «автовыбрать» как можно больше всего. Такие дела.