Картинки, которые мы видим, но не замечаем
Помните первые свершения искусственного интеллекта в генерации картинок? Сначала мы стилизовали свои фотографии под стиль Ван Гога, а потом смеялись над удивительными мутациями количества пальцев на руках. Все это казалось игрушкой, и не более.
Однако в начале 2025 года я провел серию интервью с руководителями и сотрудниками отделов маркетинга в крупнейших российских компаниях. По данным этого исследования, 100% активно используют генерацию изображений с помощью ИИ для подготовки маркетинговых материалов — то есть тех, которые мы с вами видим каждый день на билбордах, в общественном транспорте и интернете. Более того, над сгенерированными изображениями работают ретушеры, которые делают картинку менее идеальной, чтобы она смотрелась более естественно.
То же самое происходит с фотографиями товаров на маркетплейсах. Возможно, что фото той куртки, которую вы добавили в корзину, на самом деле перекрасили в нужный цвет с помощью ИИ — продавец просто забыл сфотографировать этот вариант, и сэкономил таким образом время и деньги. А то, что изначально куртка была синего цвета, а ИИ покрасил ее в черный, вы даже не заметите.
Использование генеративного ИИ становится все более популярным и в видео-форматах рекламы: некоторые студии компьютерной графики уже реализовывали проекты, целиком сделанные с помощью нейросетей.
Нравится нам это или нет, но с каждым годом все больше визуала, который нас окружает, будет создавать искусственный интеллект. Причины до обидного просты: ИИ-ролик с виртуальной моделью можно будет сделать в разы быстрее и дешевле, чем заниматься полноценным съемочным процессом, а при должном уровне исполнения потребитель не заметит разницы. Приятный бонус — виртуальная модель никогда не подаст на вас в суд. В конце-концов, даже сгенерированные ИИ мемы уже стали отдельным сформировавшимся жанром интернет-искусства.
Агенты, которые работают, пока мы спим
Когда в 2022 году появился ChatGPT, мы привыкли общаться с ИИ через чат: задаешь вопрос — получаешь ответ. Но 2025 год принес с собой ИИ-агентов. Это не просто языковые модели, а программы, которым дали возможность использовать различные инструменты и взаимодействовать с внешним миром и другими системами. Например, ИИ, который пишет программный код, может редактировать файлы и запускать программы прямо на вашем компьютере, а агент для управления календарем может найти удобное для всех время встречи, создать ссылку на видеозвонок и отправить приглашение участникам.
Тренд на агентов в ближайшие годы будет только набирать обороты: такой формат делает ИИ очень практичным инструментом автоматизации. Пока что большинство агентов все равно запускаются через запрос в чате: например, так работают агенты в популярном сервисе Notion, который помогает организовывать совместную работу. Там вы можете попросить агента отсортировать ваши задачи или создать структуру страниц в базе знаний.
Но OpenAI и Anthropic уже работают над обучением моделей работе в корпоративных программах, например бухгалтерских или CRM-системах. Уже в ближайшем будущем агенты превратятся в виртуальных помощников, которые автономно занимаются выполнением своих задач, а вы только выборочно контролируете процесс. Агент-HR будет отсматривать резюме кандидатов на вакансию, агент-юрист разбирать договоры, а агент-нутрициолог мало того, что спланирует вам меню на неделю, так еще и найдет товары по акции в ближайших магазинах — вам останется только подтвердить заказ.
Не просто игрушка: экономика ИИ
Когда речь идет о стартапах, ИИ часто внедряют «на ощупь». Но в крупных компаниях считают все издержки заранее — от инфраструктуры до прогноза расходов на несколько лет вперед.
Эффект от правильной интеграции ИИ очевиден: сотрудники экономят до четырех часов в неделю, а рост KPI по ряду направлений достигает 20−30%. Но важно внедрять ИИ поэтапно: сначала простые боты и проверка гипотез, затем traction-модели, чтобы оценить доходность на горизонте пяти лет.
Еще один момент, на который стоит обратить внимание, — снижение стоимости инференса, то есть работы обученной модели. На старте это может быть заметной статьей расходов, но с масштабированием проекта затраты уменьшаются. Поэтому внедрение ИИ — это долгосрочная инвестиция в рост эффективности и снижение себестоимости процессов.
Программисты на распутье
Профессия программиста в России считается одной из самых престижных и высокооплачиваемых. Но не отправятся ли теперь разработчики на заводы? До недавнего времени я бы ответил: «пожалуй, еще не скоро». Но с выходом моделей GPT-5 Codex и GPT-5 Pro от OpenAI, и Claude Sonnet 4.5 от Anthropic, эту позицию придется всерьез пересмотреть. Во многих практических задачах эти модели показывают уровень очень опытного программиста, глубоко вникая в задачу и особенности вашего проекта.
Что самое странное, я вижу очень мало энтузиастов ИИ среди разработчиков. Большинство до сих пор относятся к этому инструменту с недоверием, и зачастую даже не пробовали использовать современные среды для разработки с помощью искусственного интеллекта. При этом те, кто их освоил, научившись использовать сильные стороны ИИ-моделей и обходить их слабые места, добиваются серьезного увеличения продуктивности: задачу, которую раньше нужно было делать недели полторы, зачастую можно закрыть за несколько дней.
Очевидный тренд — те программисты, которые смогут значительно увеличивать свою продуктивность за счет ИИ, станут значительно более востребованными. Наличие такого навыка станет постоянным требованием в вакансиях. Те же, кто не смогут подхватить эту тенденцию, будут постепенно выбывать из конкурентной среды. Опытные специалисты, способные экспертно оценить качество работы ИИ-моделей и направить их в нужное русло, будут становиться этакими «надсмотрщиками» над искусственным интеллектом.
А что же делать тем, кто делает свои первые шаги в ИТ или только собирается освоить новую профессию? Ситуация двоякая. С одной стороны, ИИ это отличный помощник и учитель: всегда доступный, терпеливый и с огромным массивом знаний. С другой стороны, для того, чтобы оценить результаты его работы, нужно обладать немалым опытом и компетенциями, иначе вы быстро окажетесь в ситуации, когда просто не понимаете, что не так с написанным ей программным кодом. Мой совет — уделять внимание фундаментальным знаниям, не делегировать абсолютно все задачи ИИ, и пытаться больше разбираться самостоятельно: именно так и приобретаются знания.
Итог: прозаичная реальность
Искусственный интеллект уже меняет нашу жизнь, но немного не так, как ожидалось. Пока широкая общественность обсуждает апокалиптические сценарии восстания ИИ, текущая реальность куда более прозаична: искусственный интеллект показывает себя как очень эффективный инструмент автоматизации, потенциал которого мы еще даже не начали раскрывать. Мы будем видеть результаты его работы повсюду: и в рекламной вставке при просмотре сериала, и в рабочих программах, и в любимом приложении для подсчета калорий. Уже в ближайшие год-два мы увидим усиление этих трендов, и те, кто тоже запрыгнут в эту лодку, вряд ли столкнутся с тем, что ИИ отобрал у них профессию, чего так многие так опасаются.
