Andrey Vorfolomeev

ИИ-трансформация маркетинга

2026-04-16T11:38:37.029Z

Методы генеративного искусственного интеллекта трансформируют маркетинг, органично вписываясь в набор технологий MarTech. При этом их трансформирующее влияние выходит далеко за рамки привычной уже автоматизации отдельных маркетинговых задач. ИИ-агенты и персональные технологии генеративного ИИ, преобразуют традиционные каналы сбыта, требуют изменения хода проведения кампаний и новых подходов к данным и контенту.

MarTech - больше, чем просто набор инструментов

MarTech (Marketing Technology) — это комплекс технологий и онлайн-инструментов, используемых в маркетинге для автоматизации решения маркетинговых задач: от от сбора и анализа данных, автоматизации рекламных кампаний и управления взаимоотношениями с клиентами до создания контента и бизнес-аналитики. MarTech сервисы формируют консолидированный стек технологий, где каждый инструмент играет четкую роль и интегрируется с другими.

В 2024 году глобальный объем рынка MarTech оценивался в $465 млрд, а к 2028 году, по прогнозам, он может достичь $915 млрд.

По данным Realty Rocket, количество решений MarTech выросло со 150 в 2011 году до более 14 000 в 2024. На фоне такого роста и фрагментации неудивительно, что компании тратят на программное обеспечение для маркетинга до 25–30% своих бюджетов.

2. Эволюция MarTech от учета к интеллекту

Развитие MarTech можно разделить на несколько этапов, которые отражают степень проникновения технологий в маркетинг:

Этап 1: Традиционный маркетинг (до конца 1990-х). Эпоха до широкого распространения интернета. Основные каналы — телевидение, радио, печатная реклама. Технологии если и использовались, то в основном для базового учета, а не для автоматизации маркетинга.

Этап 2: Зарождение MarTech и эра AdTech (2000–2010). С развитием интернета появляются первые инструменты для управления цифровой рекламой (AdTech). Рождается само понятие MarTech. Компании начинают использовать CRM-системы и первые платформы для email-маркетинга. Основная цель — привлечение трафика и управление рекламными кампаниями вручную или с частичной автоматизацией.

Этап 3: Консолидация и автоматизация (2011–2016). Количество инструментов начинает расти в геометрической прогрессии (появляется знаменитая карта Martech 5000). Маркетинг становится data-driven. Растет популярность платформ автоматизации маркетинга (MA), которые позволяют выстраивать сложные сценарии коммуникации.

Этап 4: Эра данных и персонализации (2017–2022). Основной фокус смещается на работу с большими данными (Big Data). Появляются платформы управления клиентскими данными (CDP), призванные объединить информацию из всех точек контакта. Бизнес стремится к гиперперсонализации, но сталкивается с проблемами интеграции и качества данных. Пандемия COVID-19 резко ускоряет цифровую трансформацию и рост инвестиций в MarTech.

Этап 5: Интеллектуальная эра: ИИ и агентные системы (2023 — настоящее время). ИИ становится не просто инструментом в руках маркетолога, а полноценным агентом, способным автономно планировать, принимать решения и выполнять действия. Генеративный ИИ демократизирует создание контента, а агентный ИИ начинает разрушать традиционную архитектуру каналов продаж.

Влияние ИИ на маркетинг сегодня огромно, но неравномерно:

· Опрос 413 лидеров в области маркетинговых технологий, проведенный компанией Gartner в период с июня по август 2025 года, показал, что 89% руководителей в сфере маркетинговых технологий, реализующих инициативы с использованием искусственного интеллекта, считают, что эти инициативы принесут их компаниям значительную выгоду.

· Половина респондентов сообщили, что их организациям не хватает технической готовности и стека данных, необходимых для развертывания алгоритмов машинного обучения. Половина также отметила нехватку квалифицированных технических специалистов.

· Сорок пять процентов руководителей, использующих агентов искусственного интеллекта в рамках пилотных проектов или в производственной деятельности, утверждают, что существующие возможности агентов, предлагаемые поставщиками, не соответствуют ожиданиям компаний в отношении обещанной эффективности бизнеса.

Основные эффекты, которые бизнес получает от ИИ уже сегодня, лежат в операционной плоскости. Это прежде всего экономия времени сотрудников (отметили 39% опрошенных) . Более сложные задачи — стратегическое планирование, прогнозирование и глубокая аналитика — пока внедряются медленнее.

Отличие воздействия ИИ на маркетинг от предыдущих этапов эволюции MarTech в том, что он не просто выводит на новый уровень автоматизацию решения маркетинговых задач, а фундаментально меняет архитектуру MarTech - поиск информации потребителями уступает место делегированию принятия решений.

3. Трансформация MarTech под влиянием ИИ

2025 год стал годом перехода GenAI от экспериментов к рабочим системам и доказал свою операционную полезность. Впереди - период качественного скачка, связанного со смещением фокуса с повышения производительности маркетолога на изменение поведения потребителя и появление новых посредников в виде ИИ-агентов.

3.1. Пересборка MarTech-инфраструктуры

Традиционный маркетинговый стек переживает радикальную трансформацию:

От консолидации к турбулентности: Вместо логичного сокращения числа MarTech-решений, рынок взорвался появлением AI-нативных приложений и гиперлегких агентов. Множество старых платформ исчезло, но им на смену пришли бесчисленные нано-приложений, создаваемые по запросу и тут же исчезающие.
Сдвиг архитектурного центра: Ключевую роль теперь играют облачные хранилища данных (Data Warehouse), а традиционные CDP (Customer Data Platform) теряют позиции. Новой основой для коммуникации и использования инструментов становится Model Context Protocol (MCP) от Anthropic, принятый Google и OpenAI.
ИИ-агенты вместо интеграционных шин: В новой архитектуре ИИ-агенты выполняют роль iPaaS (integration platform as a service), связывая разрозненные приложения, данные и рабочие процессы с беспрецедентной скоростью и масштабом.

3.2. Фундаментальный сдвиг в поведении потребителей

Под влиянием генеративного ИИ кардинально меняется парадигма поиска, превращаясь из набора ключевых слов в диалог с целью получения готового решения:

Поиск без поиска (Searchless Discovery): Потребители все чаще ищут информацию и товары через диалог с ИИ-ассистентами (ChatGPT, Perplexity, Gemini). Это сжимает воронку продаж, превращая многоэтапный процесс в одно взаимодействие. Рост реферального трафика с ИИ-платформ значительно опережает другие источники.
Влияние задолго до намерения: ИИ влияет на выбор потребителя еще до появления осознанного намерения купить. Генеративный ИИ вставляет рекомендации продуктов в значительную долю диалогов, не связанных с покупками. ИИ уже стал вторым по влиятельности источником при шопинге после традиционных поисковиков.
«Нулевой клик» и ответная экономика (Answer Economy): Пользователи получают исчерпывающие ответы прямо в интерфейсе поиска или чата, не переходя на сайты. Это ведет к падению органического трафика и заставляет бренды бороться за присутствие в самом ответе, а не просто в выдаче. Зарождается новая дисциплина — Generative Engine Optimization (GEO).
Психология принятия решений: ИИ-ответы воспринимаются пользователями с меньшей когнитивной нагрузкой и большим авторитетом. Психологический эффект «satisficing» (удовлетворения первым подходящим вариантом) и «authority bias» (доверие авторитету) делают пользователей более склонными принимать предложенный ИИ вариант.

3.3. Эра брендовых и пользовательских ИИ-агентов

Главными действующими лицами в новой парадигме становятся автономные ИИ-агенты, которые берут на себя не только поиск, но и принятие решений:

Пользовательские агенты как «личные покупатели»: Пользователи делегируют ИИ-агентам не только поиск, но и анализ, сравнение и даже оформление покупки. Крупные игроки запускают таких агентов для массового рынка. По прогнозам, к 2030 году рынок «агентской коммерции» (agentic commerce) может достигнуть $3-5 трлн.
Брендовые агенты как новый канал: Компании создают собственных ИИ-агентов для прямого взаимодействия с клиентами. Это позволяет удерживать покупателя в своей экосистеме и получать данные, а не отдавать их сторонним платформам. Брендовые агенты обеспечивают персонализированное сопровождение, повышая конверсию и лояльность.
Эволюция к проактивности: Брендовые агенты нового поколения не просто ждут запросов, а анализируют данные в реальном времени и предлагают решения проактивно, полностью меняя клиентский путь.

3.4. Стратегические последствия для брендов

Эти изменения ставят перед бизнесом новые стратегические вызовы:

Кризис видимости: В мире, где ИИ-агенты становятся новыми «привратниками» (gatekeepers), бренды рискуют потерять до 50% органического трафика к 2028 году. Присутствие в рекомендациях ИИ становится вопросом выживания.
Дезинтермедиация бренда: ИИ-агенты могут абстрагировать потребителя от конкретного бренда, принимая решение на основе объективных характеристик и цены. Бренд перестает быть гарантией выбора, уступая место рекомендации алгоритма.
Новые метрики и стратегии: Традиционные KPI теряют актуальность. На смену им приходят новые метрики, такие как "AI Visibility Score" — оценка видимости бренда в ответах ИИ-систем. Успех будет зависеть от создания "машиночитаемого" контента и управления репутацией бренда как надежного источника для ИИ.

***

Влияние генеративного ИИ на MarTech перешло в качественно новую фазу. Технология больше не просто оптимизирует существующие процессы, а фундаментально перестраивает путь потребителя и роль бренда. В этом новом мире побеждать будут не те, кто громче всех кричит, а те, кого ИИ считает самым полезным, авторитетным и релевантным источником.

Не враги друг другу

2026-03-23T07:50:23.506Z

О травмах, козлах отпущения и механизме разделения. Перевод эссе Джошуа Стайлмана, опубликованного на Substack 22.03.2026 г. Когда я читал это эссе, я сомневался стоит ли его переводить, однако тема, которую оно поднимает, касается не только Израиля, Ирана и Палестины. Оно приоткрывает механизмы, с помощью которых осуществляется манипуляция в глобальном масштабе. Возможно, оно дает некоторые ответы на вопросы о том что же происходит на самом деле в любой стране, участвующей в том или ином конфликте.

У моего друга Марка есть метафора, о которой я часто думаю. Если вы запираете кого-то в клетке с разъяренным питбулем, ему, скорее всего, придется убить питбуля, прежде чем он убьет его самого. Это просто необходимое условие выживания. Но если предположить, что они живы, стоит спросить: кто построил клетку? Кто привез питбуля? Кто продолжает разводить новых питбулей? Кто получает прибыль от продажи билетов?

Я постоянно возвращаюсь к этому, потому что это так прекрасно отражает то, что, на моих глазах, происходит с людьми вокруг меня, в том числе со многими, кого я люблю.

Недавно я наблюдал, как один мой дорогой друг - человек, который так же, как и я, несет на себе тяжесть травмы, нанесенной поколениями, - возвел свое племя на пьедестал, в то время как других людей рассматривал как угрозу существованию. Как и я, он - потомок людей, переживших Холокост, наследников той особой наследственной памяти, которая живет в наших костях, хотите вы того или нет. Другой мой дедушка долгие годы был личным телохранителем Менахема Бегина. Я понимаю еврейскую гордость, еврейский страх и еврейскую травму очень личным и глубоким образом. Не как посторонний наблюдатель, а как человек, который слышал слова “больше никогда” с тех пор, как я был в детской кроватке. Мне сказали, что время собирать людей повторится, и я ни при каких обстоятельствах не должен показывать свои документы. В 2021 году, когда во многих городах, в том числе и в моем, стали действовать предписания на вакцинацию, забили тревогу. Я подумала: “Бабушка была права, но на этот раз они придут за всеми”. Я был поражен диссонансом моих друзей и соседей, которые этого не видели. ‘Инаковость" вернулась - просто в другой одежде. И вот теперь я наблюдал, как это происходило в моем собственном сообществе.

И вот, несколько лет спустя, я наблюдал, как это происходило с кем-то из моих близких.

Но наблюдать за тем, как мой приятель, человек, которым я восхищаюсь за его интеллект и рассудительность, погружается в соблазнительный комфорт группового мышления, было невероятно тревожно. Сходство в нашем происхождении было одной из тех вещей, которые когда-то связывали нас, но теперь становились препятствием, поскольку мы интерпретировали это по-разному. Я рассматривал травму, которую мы унаследовали, как инструмент для обучения состраданию, в то время как он, похоже, использовал ее как средство для создания новых козлов отпущения.

•••

Эта статья назревала уже некоторое время.

Когда Канье Уэст в 2022 году заговорил о могуществе евреев, друг семьи обратился к нему, обеспокоенный тем, что их подросток слушает его музыку и носит одежду его модного бренда. Они были обеспокоены последствиями этого. Когда я поделился этим со своим ближайшим окружением, у нас была другая реакция - мы не были возмущены, мы отнеслись к этому с подозрением. Возможно, это был сигнал о том, что должно было произойти? Помните, Канье - артист, пользующийся влиянием. Это его функция. Если вы такой же человек, как и я, который считает, что многое из того, что мы видим на общественной сцене, является масштабной программой социальной инженерии (по общему признанию, для большинства это слишком большой шаг вперед), идея "антисемитизма" не случайно возвращается в национальную дискуссию - она возвращается, когда это необходимо для чего-то большего. Я писал о Канье и этой идее в своей серии MKULTRA, которая представляет собой еще один интригующий аспект, который я не буду здесь пересказывать.

Затем точки на графике. 7 октября разрушило формировавшуюся межплеменную коалицию. Война в Газе превратила каждого американца в призывника, участвующего в чужом конфликте. Ожидалось, что люди будут выбирать свои цвета так же, как они это делают на Суперкубке.

Совсем недавно, четверть века назад, в моем родном городе был избран Мамдани, и проверки на лояльность усилились. “Разве вы не ненавидите его за то, что он антисемит?” Меня спрашивали снова и снова. Когда я отвечал, что антисемитизм не входит в топ-100 проблем, которые меня беспокоят в современном мире, на меня часто смотрели с удивлением. Как бы то ни было, на самом деле я никого не ненавижу. У меня серьезные претензии к Мамдани, но в основном потому, что я думаю, что он актер, играющий свою роль в более масштабном контролируемом разрушении. Затем досье Эпштейна удаляется и немедленно рассматривается через этническую призму. Альтернативные СМИ, которые за последние несколько лет стали так называемыми хорошими парнями, похоже, разошлись во мнениях по поводу теологии Ветхого и Нового Завета. Совсем недавно Иран подвергся бомбардировке, и та же старая диалектика была в самом разгаре.

Вот где мы сейчас находимся. Еврейский вопрос - и я использую эту фразу, прекрасно понимая, о чем она говорит, - находится в центре внимания, как никогда в моей жизни. Каждое событие влечет за собой следующее. Температура меняется только в одном направлении.

Я написал ему первый вариант этого эссе в виде письма около восьми месяцев назад. Я так и не отправил его, в основном потому, что смирился с тем фактом, что промывание мозгов было настолько глубоким, что это была бессмысленная затея. Я несколько раз подумывал о том, чтобы опубликовать это, но из-за того, что жизнь и тема были настолько сложными, у меня так и не нашлось времени закончить. И так уже достаточно людей, которые не разговаривают со мной, потому что я склонен переходить на третий план, так зачем подливать масла в огонь, ха-ха. Но теперь стало настолько очевидно, что нас загоняют в тупик, что я почувствовал, что пришло время поделиться некоторыми взглядами, которые не вписываются ни в один из лагерей раскола.

Прежде чем я продолжу, я должен сказать, что меня гораздо меньше волнует, кто такие хорошие парни, а кто плохие, чем понимание самой игры. Идеи важны для меня независимо от того, кто их поддерживает, при полном понимании того, что мной могут манипулировать. Уверенность - одна из самых больших слабостей, которые могут быть у человека в войне мнений. За последние несколько лет мои взгляды несколько раз менялись, и, как у любого другого добросовестного человека, по мере поступления новой информации, я ожидаю, что они снова изменятся. Я делюсь здесь этими идеями, действительно прорабатывая некоторые из них вслух. Было полезно узнать, что другие люди проходят через подобное путешествие, чтобы сравнить свои впечатления, оспорить предположения и попытаться вместе взглянуть на ситуацию более трезво.

•••

Травма лишает нас способности улавливать нюансы, и представители нашего вида часто используют это, чтобы подавить наш собственный интеллект. Это одна из характеристик, которая делает нас людьми.

Когда наша боль становится экзистенциальной, когда в ней слышится эхо предков, которые не выжили, чтобы рассказать свои истории, мы даем себе разрешение перестать мыслить критически. Наши страдания и страдания тех, кто был до нас, становятся оправданием для отказа от всего, что мы знаем о манипуляциях и динамике власти.

Я понял. Холокост был историей не только для таких семей, как наша. Это была тень, которая формировала разговоры за ужином, причина, по которой некоторые обсуждения велись шепотом, страх, который жил в глазах наших бабушек и дедушек.

Став старше, я начал понимать, что почти каждая группа людей на этой планете несет в себе свою собственную травму. Преследования, перемещения, насилие, потери - это история разных континентов, рас и вероисповеданий. И те, кто находится у власти, - независимо от их собственного происхождения - стали мастерами по превращению этой боли в оружие.

Они вывели формулу: воспринимайте обоснованные жалобы, распространяйте их через СМИ и институциональные сообщения, а затем направляйте эту энергию друг на друга, а не на системы, которые на самом деле выигрывают от нашего разделения. Это действительно элегантно. Дьявольски и чертовски злобно, но элегантно.

И самые умные люди не застрахованы от этого. Я бы сказал, что на самом деле они более уязвимы - подозреваю, потому, что интеллект может предоставить лучшие инструменты для рационализации. Я наблюдал за блестящими людьми, которые могут опровергнуть пропаганду в любом другом контексте, но внезапно позволяют своей травме влиять на их мышление. Их интеллект придумывает сложные оправдания унаследованной лояльности, чтобы объяснить, почему эта ситуация другая, почему "на этот раз" правила неприменимы. Ловушка не в глупости ответа, а в его изощренности. Создателям клеток не нужно, чтобы мы были тупыми. Им просто нужно, чтобы мы были напуганы настолько, чтобы наш мозг служил нашему страху, а не нашей свободе.

•••

Одна вещь, которая кажется очень распространенной в этом схизмогенезе - в разделах комментариев, в расколе, который я наблюдаю в сообществах, - это вопрос о непропорциональном представительстве.

Посмотрите вокруг. Главы Федеральной резервной системы, крупных киностудий, крупнейших инвестиционных компаний - люди уже давно говорят об этом. Но теперь это касается даже предвыборной политики на многих континентах. Зеленский возглавляет один из самых масштабных конфликтов нашего поколения. А затем - президент Мексики. Да, Мексики. Каковы шансы? В Аргентине также есть Хавьер Милей - не еврей, но его первой поездкой после избрания была молитва на могиле Любавичского ребе в Нью-Йорке. Это интересная информация сама по себе.

В этом нет ничего антисемитского. Любой интеллектуально честный человек не может этого не заметить. Вопрос в том, является ли то, что вы видите, тем, что есть на самом деле, или тем, как кто-то хочет, чтобы это выглядело.

Но вот что хотят, чтобы вы упустили из виду те, кто хочет вызвать гнев. Непропорциональное представительство реально - и именно так работает механизм поиска козлов отпущения. Заметное меньшинство в финансовых учреждениях и средствах массовой информации становится тем лицом, которое люди видят, когда эти учреждения причиняют вред. Большинство людей, которые не знакомы с евреями лично, сталкиваются только с такими именами, как Эпштейн, Вайнштейн, Ротшильд, - и они становятся для них эталоном целого народа.

Для ясности - Сорос, Финк и другие высокопоставленные лица должны понести ответственность за свои действия. Любой, кто читал что-либо из написанного мной, знает, что я считаю, что эти люди наступили на пятки человечеству. Я здесь не для того, чтобы защищать их.

Но если вы выросли не среди евреев, то вам известны только эти имена, которые бросаются в глаза, в сочетании с постоянными высказываниями, связывающими “Израиль” и “сионист” с любой обидой... Я понимаю, как легко было бы создать карикатуру, не имеющую ничего общего с повседневной еврейской жизнью. Эта карикатура полезна для создателей "клетки". Она направляет гнев на видимое меньшинство, вместо того чтобы пытаться понять картину в целом. Более глубокие структуры власти действуют в темноте разного рода. О некоторых из них - орденах иезуитов, фабианских обществах - большинство людей никогда не слышали. Другие работают у всех на виду, но в соответствии с правилами, разработанными для того, чтобы гарантировать, что ни одно из сказанных в зале слов не может быть присвоено другим лицам. Совет по международным отношениям, Трехсторонняя комиссия, Бильдербергская группа. Возможно, вы знаете эти имена. Вы никогда не узнаете, что было сказано. Правило Чатем-хауса - это не сноска, это архитектура. И еще есть ложи, о которых можно говорить дольше.

Эта тенденция меня глубоко беспокоит. Евреям дают видные посты в финансовых учреждениях и средствах массовой информации, а затем обвиняют в том, что эти учреждения вредят людям. Это динамика “придворных евреев” - исторически задокументированная как Hofjude в средневековых европейских судах. Допущенные к финансовой власти специально для того, чтобы, когда система рушится или эксплуатирует население, гнев был направлен на евреев, а не на саму структуру власти. Еврейские финансисты в средневековой Европе защищали интересы христианской знати, а затем подвергались массовым убийствам, когда наступал срок выплаты долгов. Руководители еврейских СМИ сегодня выступают за корпоративную консолидацию, а затем их обвиняют в пропаганде, которая служит военно-промышленным интересам. Это подстава, и она работает уже очень давно.

Ханна Арендт писала об этом - о том, что она назвала видимостью власти без ее реальной сути. Достаточно заметная, чтобы ее можно было обвинить, но недостаточно защищенная, чтобы пережить негативную реакцию. Она писала о своем собственном народе.

Корни уходят глубоко. В 1891 году, еще до того, как был основан политический сионизм, американская христианская элита, включая Дж.Д. Рокфеллера, Дж.П . Моргана и редакторов газет "Нью-Йорк таймс", "Вашингтон пост" и "Чикаго Трибюн", подписала петицию, призывающую правительство США поддержать еврейскую иммиграцию в Палестину. Большинство американских еврейских общин выступили против этого. Механизм поиска козлов отпущения создавался христианской финансовой элитой, а не евреями. Инфраструктура поиска козлов отпущения была создана еще до того, как большинство еврейских общин захотело этого. Это говорит о том, для кого оно было разработано и кого оно должно было использовать.

В "Истончении", моей недавней статье о досье Эпштейна, я писал о том, что даже раскрытие преступлений на самых высоких уровнях немедленно проходит через механизм разделения. Один из комментаторов потребовал, чтобы я поискал в своей статье слово "еврей", как будто его отсутствие доказывало, что я что-то скрываю. Такая реакция не была необычной. Об этом пишут во всех социальных сетях. Люди сводят всю сеть к этнической идентичности, как будто это та основа, которая все это объясняет.

Сеть Эпштейна, конечно, работает через банк Ротшильдов. Но она также включает в себя Palantir Питера Тиля. И DARPA, тот же военно-корпоративный аппарат, который руководил операцией Warp Speed. Есть исследователи, которые сопоставляют швейцарские банковские династии и финансовые сети тамплиеров, которые существовали на века раньше всего этого. Этнический аспект - это не простое объяснение, которое объясняет все, это просто сбивает с толку.

Заговорщики заботятся о безопасности евреев не больше, чем о достоинстве палестинцев или процветании Америки. Они заботятся о том, чтобы сохранить класс козлов отпущения, которые могут смягчить общественный гнев. Генри Киссинджер и Дик Чейни, проснувшись, не спорили о толковании Талмуда против христианской теологии. Они проснулись, подсчитывая, какие группы населения можно противопоставить друг другу для получения максимальной прибыли при минимальном риске для их позиций.

Я отказываюсь возлагать на своих соседей-евреев ответственность за действия богатой элиты, которая разделяет - или утверждает, что разделяет - некоторые аспекты их происхождения. Это было бы так же абсурдно, как возлагать на всех католиков ответственность за чудовищные преступления Ватикана. Или все масоны, большинство из которых, скорее всего, просто стремятся к братству и общности, что бы ни происходило на вершине этой пирамиды. Большинство людей в любой из этих групп просто пытаются жить хорошей жизнью, воспитывать свои семьи и справляться с теми же трудностями, что и все мы.

То, что объединяет создателей клеток, - это не наследие, а их общая заинтересованность в том, чтобы заставить остальных вцепиться друг другу в глотки, пока они укрепляют власть над границами, над нациями, над любой племенной лояльностью. И они обнаружили нечто важное: если они смогут заставить нас спорить о том, какая этническая или религиозная группа более широко представлена у власти, мы никогда не зададим единственный вопрос, который их пугает: почему так мало людей вообще задаются вопросом, где находится реальная власть, независимо от того, кто, по-видимому, обладает ею? Мои исследования показывают, что клетка не еврейская. Она не христианская. Она не мусульманская. Она наднациональна, принимает на работу представителей разных кровей и всегда понимала то, чего не понимают большинство светских аналитиков: самые мощные системы контроля - духовные.

Тот, кто управляет историей Бога, управляет историей всего остального. Это не значит найти козла отпущения - это значит не дать сбить себя с толку.

•••

Когда между группами вспыхивает насилие, нас учили задавать правильные вопросы. Кто это начал? Кто прав? На чьей вы стороне?

Но реальные вопросы - те, которые могут угрожать реальной власти, - другие. Кому выгодно продолжение этого конфликта? Кому выгодно, чтобы эти группы оставались врагами? Выживание каких систем зависит от этой ненависти?

Гениальность машины разделения заключается в том, что эти вопросы кажутся наивными и склонными к конспирологии, в то время как "искушенная" позиция бесконечно обсуждает, какая группа внутри клетки заслуживает нашей поддержки. Позвоните в колокольчик и посмотрите, как у них потекут слюнки.

Реальность такова, что все войны - это войны банкиров, и я имею в виду это в буквальном смысле. Если вы еще не видели документальный фильм с таким названием, он стоит того, чтобы потратить на него время. Покойный Энтони Саттон тщательно задокументировал это. Военные подрядчики, инвестиционные фирмы, разведывательные агентства живут не в Газе, Тель-Авиве или Тегеране. Они подсчитывают свои доходы независимо от того, кто выигрывает. Для осознания этого не нужно выбирать сторону. Это так же просто, как определить, кому выгодно продолжение конфликта.

Это не абстрактно. Инфраструктура имеет физический адрес - на самом деле, их несколько. Лондонский сити, Ватикан, Вашингтон, Брюссель, Женева - пять узлов, каждый из которых оптимизирован для выполнения определенной функции: финансы, идеология, вооруженные силы, регулирование, дипломатия. Есть и другие. Я уже писал о некоторых из этих правовых аномалий ранее. Я не первый, но и не самый глубокий из них. В серии книг Деррика Броза "Пирамида власти" взаимосвязанные структуры описаны необычайно подробно. Ни одна из них не отвечает требованиям обычной демократической подотчетности. Правительства меняются, лидеры приходят и уходят. Архитектура сохраняется. Это не ошибка, это дизайн. Я понимаю, что это звучит как громкое заявление - и, возможно, так оно и есть. Но любой, кто достаточно долго пользовался этими нитями, знает, что они продолжают вести в одни и те же места.

Посмотрите, как истории разворачиваются с поразительной синхронностью.

Как мы можем смотреть новостные ролики из предположительно "конкурирующих" изданий и слышать, как ведущие используют одинаковые фразы - не просто освещают одну и ту же историю, но и произносят одни и те же слова в одном и том же порядке - и не спрашивать, как это происходит? Это машина страха распространяет себя и просит стороны разойтись по своим углам.

Инквизиция обвиняла еретиков. В погромах обвиняли евреев. В истерии после 11 сентября обвиняли мусульман. Ответные меры на пандемию привели к появлению новых категорий “опасных” людей, основанных на медицинском выборе. Любой, кто приблизится, увидит, что это, возможно, были разные питбули, но механизм в действии один и тот же. И, по сути, те же самые производители клеток.

•••

До 7 октября 2023 года я участвовал во множестве бесед, происходивших в сообществах активистов - сторонников свободы медицины, защитников первой поправки, людей, ставящих под сомнение чрезмерные действия правительства. Большинство из них были обычными людьми, которые внезапно оказались подвергнутыми остракизму в своих собственных семьях и общинах за то, что пошли против общественного консенсуса. Люди делились историями о том, как их выгоняли с работы или на День благодарения из-за их статуса вакцинации или положения в карантине, и находили новое сообщество, которое, казалось, охватывало все - класс, расу, религию, политику. Коалиция была самой разнообразной из всех, что я когда-либо видел. Что-то захватывающее и, осмелюсь сказать, прекрасное проявлялось в типичных партийных линиях.

Что после 8 октября? Все это практически исчезло.

Люди, которые годами скептически относились к мейнстримным сообщениям, внезапно ухватились за заголовки старых СМИ, которые всего несколько дней назад высмеивали как "фейковые новости". На смену "единству" пришли старые знакомые лагеря, большинство из которых вернулись к своим прежним взглядам: сборная Израиля против "Аль-Каиды". Команда Палестины, и любой, кто предположит, что ситуация может быть более сложной, подвергнется нападению с обеих сторон.

Органичный или организованный (вы можете догадаться, на чьей я стороне), самый многообещающий межплеменной союз, который я когда-либо видел, был более или менее разрушен за 24 часа.

•••

Я пытался сформулировать концепцию, которая объясняет, почему это продолжает работать. Наблюдая за этим в течение последних нескольких лет, я думаю, что нашел это. Я называю это эффектом штанги. Представьте себе штангу - две тяжелые крайности, соединенные хрупкой серединой, которая зажата между ними. Оглядываясь назад, это кажется очевидным. Как только вы его увидите, вы, возможно, даже узнаете его повсюду.

Возьмем текущую ситуацию вокруг еврейской идентичности и Израиля. С одной стороны, сионистские экстремисты настаивают на том, что все евреи - это Израиль, Израиль - это все евреи, а любая критика израильской политики является антисемитизмом. С другой стороны, антиизраильские экстремисты принимают именно это противопоставление и используют его для оправдания нападок на евреев в целом. Обе стороны нуждаются в этом противопоставлении, чтобы оправдать свое мировоззрение. Они не только применяют его, но и нападают на любого, кто пытается сохранить это различие.

Обычные евреи - подавляющее большинство, испытывающее сложные чувства по отношению к Израилю, которые могут критиковать политику, заботясь при этом о безопасности, - подвергаются давлению с обеих сторон. Когда ваши собственные экстремисты заявляют, что говорят от вашего имени, а ваши оппоненты принимают это заявление и нападают на вас за это, отстаивание ваших принципиальных отличий начинает казаться самоубийством.

Вот как машина разделения устраняет золотую середину. И это не только политическое, но и эпистемологическое явление. Это не просто делает определенные позиции неудобными для выполнения. Это делает некоторые истины невыразимыми.

Поиск козлов отпущения не останавливается на том, чтобы сокрушить центр - он подпитывает сам себя. Во всем обвиняют евреев, и что происходит? Антисемитизм растет. И что потом? Этот антисемитизм становится оправданием для ограничения свободы слова, усиления слежки, обучения сотрудников правоохранительных органов, ограничения мер защиты - и все это во имя безопасности. Та же система, которая указывает пальцем, использует обратную реакцию, чтобы усилить свою власть. Это идеальный цикл: создай ненависть, а затем используй ее, чтобы оправдать больший контроль.

Эта закономерность характерна не только для этого конфликта, но и для действующего механизма. Мусульмане оказываются зажатыми между исламскими экстремистами, заявляющими, что они представляют их интересы, и антимусульманскими экстремистами, которые принимают это заявление. Белые американцы оказываются зажатыми между сторонниками превосходства белой расы и антирасистами, которые согласны с тем, что белизна - это монолит. Процесс передачи данных проходит через один и тот же аппарат с разными входными данными. С помощью этой штанги можно подключать любую группу. Механизм поляризации всегда более или менее одинаков.

•••

Понимание работы со штангой раскрывает нечто фундаментальное в игре. Противоположные стороны на самом деле не противоречат друг другу в своих фундаментальных интересах. Они сотрудничают - возможно, невольно, но, тем не менее, сотрудничают - чтобы устранить золотую середину, загнать всех в клетку.

Конечно, я человек, и у меня есть своя реакция на то, что я наблюдаю. Происходящее в Газе, на мой взгляд, определенно похоже на этническую чистку - и я чувствую тяжесть этого заявления всем своим существом. Но я также знаю, что вижу тщательно продуманную версию событий, и я понял, что моя эмоциональная уверенность - это именно то, на чем работает машина разделения. Я могу удерживать позицию, не позволяя ей загнать меня в племя. В этом весь смысл.

То, что я наблюдаю, - это закономерность: население страдает, лидеры эксплуатируют, системы получают прибыль.

Израильские гражданские лица не разрабатывали оккупационную политику. Большинство живущих сегодня палестинцев никогда и ни при каких обстоятельствах не имели права голоса. Обе группы населения подвергаются нападкам со стороны руководства, которое давным-давно перестало служить им. Хамас ведет себя ужасно по отношению к своему собственному народу - направляет гуманитарную помощь в туннели, использует гражданских лиц в качестве рычага давления, отвергает любые меры, которые могли бы положить конец их страданиям.

Но предательство Израиля ударило по самому больному месту.

Последний гвоздь в крышку гроба был вбит за два года до событий 10/7, когда Израиль стал первой страной, нарушившей Нюрнбергский кодекс. Задумайтесь об этом на минутку. Государство, которое существует благодаря Нюрнбергу, превратило своих собственных граждан в подопытных животных, продавало их медицинские данные и поставило под сомнение физическую автономию. Принципы, которые напрямую вытекали из страданий евреев, были отвергнуты государством, построенным на этих страданиях. Это должно было стать тревожным звоночком для всех, но почему-то этого не произошло. Одно и то же руководство не просто жертвует другой стороной - оно предает свою собственную. И если вы думаете, что просто лидеры стараются изо всех сил, используя те знания, которые у них были, у меня есть вакцина, которую я хотел бы вам продать.

Нетаньяху и ХАМАС могут быть врагами на мировой арене, однако они были партнерами в системе, которая требует их обоих. Фактически, Израиль активно поддерживал усиление ХАМАСА в качестве противовеса светскому палестинскому национализму при Арафате. Бывший израильский чиновник по делам религии Авнер Коэн прямо заявил: "Хамас, к моему великому сожалению, является творением Израиля". Создать врага, а затем использовать его для оправдания бесконечного конфликта. США поступили так же с Бен Ладеном и Саддамом. Все тот же старый план действий.

В видеоролике, который просочился на израильское телевидение, Нетаньяху назвал американскую поддержку “абсурдной”, отметив, что “Америка - это то, чем можно легко управлять”. Он не признавался - он хвастался. Он знает, что эта поддержка сфабрикована. Он использует это, потому что создателям "клетки" не нужно, чтобы мы ясно мыслили. Им нужно, чтобы мы были сильными и разделяли их на лагеря. Именно так умные люди в конечном итоге рационализируют позиции, которые в любом другом контексте сочли бы вымышленными.

Я, кстати, не против всего этого. Большую часть своей жизни я был запрограммирован на то же самое. Травма, которая сформировала мою семью, страх, который ощущался как защита, племенное мышление, которое ощущалось как выживание - я жил внутри всего этого. Откровенно говоря, я все еще пытаюсь найти выход. Но в какой-то момент я начал понимать, как используется эта травма - не для того, чтобы защитить нас, а чтобы держать в клетке, о которой мы даже не подозревали. За восемь месяцев, прошедших с тех пор, как это началось как письмо другу, я наблюдал за развитием событий только до того момента, когда они стали частью духа времени. Опять же, я не претендую на звание эксперта по геополитике, но я изучаю закономерности. Как и в случае с Эпштейном, я спросил, почему именно сейчас?

Что запятнает выживание моей семьи, так это молчание, в то время как травма, которую они пережили, используется для оправдания создания новых жертв. И, как бы то ни было, чем глубже я погружался в историю самого Холокоста за последние несколько лет, тем больше я узнавал того, что ставит под сомнение все, что, как мне казалось, я знал. Не об ужасе - это не подлежит сомнению, никогда. Но что касается логического обоснования, структуры, того, кто и почему это делает. Это более подробный разговор для другого дня.

•••

Мое исследование социального контроля научило меня следующему: у нас гораздо больше общего друг с другом, чем с системами, эксплуатирующими наши различия.

У парня, который изо всех сил пытается платить за аренду, больше общего с другим парнем, который изо всех сил пытается платить за аренду, чем у любого из нас с миллиардером, которому принадлежат оба их многоквартирных дома. Не имеет значения, как они выглядят и кому молятся. То же самое касается родителей - у мамы, переживающей за будущее своего ребенка, гораздо больше общего с другими обеспокоенными родителями, чем с политиками, использующими этот страх для получения голосов.

Это не значит притворяться, что все точки зрения одинаково справедливы, или игнорировать реальную несправедливость. Это значит не позволять использовать эту несправедливость в качестве оружия, чтобы заставить нас ненавидеть друг друга. Это значит развивать духовную зрелость, позволяющую воспринимать множество истин одновременно.

Да, ненависть к еврейскому народу - то, что они называют "антисемитизмом", слово, которое я считаю таким же нелепым, как называть кого-то, кто выступает против экспериментальной генной терапии, антивакшером, но превращение языка в оружие - это совсем другое дело, - реально и опасно. Да, страдания палестинцев реальны и несправедливы. Да, большинство людей во всех группах просто хотят безопасности и уважения достоинства своих семей. И да, системы, извлекающие выгоду из нашего разделения, хотят, чтобы мы поверили, что должны выбрать ту или иную сторону.

Мы - не верим.

•••

Так много людей - на мой взгляд, слишком много - выбирают огонь, потому что в нем чувствуется сила. Когда тебе страшно, когда ты наблюдаешь за проявлениями несправедливости в реальном времени, сжигать что-то - все равно что что-то делать. Но огонь - это их продукт. Вся инфраструктура построена на том, чтобы заставить вас злиться на вашего соседа, потому что злые люди предсказуемы. Они покупают оружие, поддерживают войны, соглашаются на слежку, отказываются от всех принципов, которых придерживались днем ранее.

Возможно, самое сложное - это не выбрать огонь побольше, или "правильный" огонь, или даже "праведный" огонь. Я предпочитаю воду огню. Я говорю это не потому, что считаю, что это делает меня хорошим человеком, а потому, что я знаю, что огонь - это то, что они продают. Я ставлю на то, что он вообще не будет гореть. По крайней мере, в таких темах, как эта.

Это не пацифизм. Это не наивность. Это осознание того, что каждое мгновение, которое вы проводите, ненавидя своего соседа, - это мгновение, когда вы не угрожаете людям, из-за которых вы оба оказались в таком положении. Вода преодолевает препятствия, потому что вода имеет стратегическое значение. Огонь просто сжигает все топливо, которое они дают.

Я думаю о каждом из нас, несущем в себе раны наших предков, пытающемся разобраться в мире, который, кажется, создан для того, чтобы держать нас в страхе, гневе и отчужденности. Но я также думаю о том, что становится возможным, когда мы отказываемся играть в эту игру. Когда мы настаиваем на том, чтобы видеть человечность друг в друге, даже когда расходимся во мнениях по поводу решений. Когда мы направляем свой гнев на системы, а не на козлов отпущения.

•••

Я зол. Я хочу внести ясность в это. Но я хочу подчеркнуть, что гнев - это то, что имеет значение.

Можем ли мы продолжать злиться на тех, кто строит клетку, не нападая на тех, кто находится в клетке вместе с нами? Можем ли мы придерживаться идеи, что угрозы реальны и надуманны одновременно? Что страхи наших соседей обоснованны, даже если кто-то их использует? Что насилие создает жертв и выгодоприобретателей - и это почти всегда не одни и те же люди?

У машины разделения есть одно слабое место: ей нужно, чтобы мы ей подыгрывали. Каждый раз, когда мы отказываемся от их диалектики - каждый раз, когда мы смотрим вверх, а не в сторону, - все становится хрупким. Они прилагают все усилия, чтобы мы смотрели друг на друга, потому что знают, что стоит нам поднять глаза, и вся игра развалится.

Я не знаю, какой будет реакция на это. Я представляю, как обе стороны от штанги могут расстроиться. Если они это сделают, то я, вероятно, делаю что-то правильно.

Иллюзия контроля

2026-03-11T08:43:35.272Z

«Первое правило магии: чем ближе зритель, тем меньше он видит.» — Дэниел Атлас, «Иллюзия обмана»

“Кто-нибудь хочет устроить вечеринку в Сан-Франциско и показать это на 100-дюймовом телевизоре?” — Автор поста на «X» об онлайн-аналитической панели, отслеживающей американо-израильские удары по Ирану в режиме реального времени.

spatialintelligence.ai

В фильме «Иллюзия обмана» четверо гениальных иллюзионистов, называющих себя «Всадниками», совершают дерзкие ограбления прямо во время своих шоу, бросая вызов не только правоохранителям, но и самой реальности. Их секрет — не сверхъестественные способности, а виртуозное управление вниманием. Чем пристальнее зрители и агенты ФБР всматриваются в происходящее, тем вернее они упускают истинный фокус событий. «Истина часто скрыта на виду — люди верят в то, что хотят видеть», — поясняет герой фильма.

Дашборд, созданный сотрудниками венчурной компанией Andreessen Horowitz, сочетает в себе данные из открытых источников, такие как спутниковые снимки и отслеживание кораблей, с функцией чата, новостными лентами и ссылками на рынки прогнозов, где пользователи могут делать ставки на такие вещи, как, например, нанесет ли Израиль ядерный удар по Ирану, а недавний выбор Моджтабы Хаменеи оставил некоторых игроков с выплатами.

На самом деле, таких панелей мониторинга после начала конфликтов появилось уже более десятка, часто «завайбкоденых» за пару кликов с помощью инструментов искусственного интеллекта, в том числе и spatialintelligence.ai, которая привлекла внимание основателя разведывательного гиганта Palantir, платформы, через которую американские военные получают доступ к моделям искусственного интеллекта, таким как Claude во время войны. Почти все эти платформы рекламируются их создателями как способ победить медленные и неэффективные СМИ, добравшись прямо до правды о том, что происходит на местах.

Инструменты искусственного интеллекта делают более доступным для широкой публики сбор информации из открытых источников, а чат-боты могут предложить быстрый, хотя и сомнительный, анализ этих данных. Рост фальшивого контента заставляет наблюдателей за войной нуждаться в необработанных данных и точном анализе, обычно доступным только разведывательным службам. Спрос на эти информационные панели также подогревается рынками прогнозирования в реальном времени, которые обещают финансовое вознаграждение любому, кто достаточно информирован. А тот факт, что американские военные используют Anthropic's Claude в конфликте, дает пользователям намек, что искусственный интеллект - это инструмент разведки, который используют профессионалы.

Но в этом и кроется главная опасность. Как отмечает эксперт по цифровым расследованиям Крейг Сильверман, возникает «иллюзия того, что ты на вершине событий и контролируешь ситуацию, когда все, что ты на самом деле делаешь, — это просто собираешь тонну сигналов и не обязательно понимаешь, что ты видишь».

Многие информационные панели содержат “каналы разведки” с генерируемыми искусственным интеллектом сводками сложных, постоянно меняющихся новостных событий и даже сгенерированными ИИ спутниковыми снимками. По замыслу данные не подвергаются особому контролю. Вместо этого каналы просто отображают все сразу, с картой мест проведения забастовок в Иране рядом с ценами на малоизвестные криптовалюты. В отличие от этого, разведывательные службы связывают потоки данных с людьми, которые могут поделиться опытом и историческим контекстом. Они также, конечно, имеют доступ к конфиденциальной информации, которая не отображается в открытом Интернете. ИИ превосходно справляется со сбором данных, но он бессилен в их интерпретации без контекста, которым обладают профессиональные разведывательные службы и качественная журналистика.

Не надо упускать из вида и связь всего этого с рынками ставок. На информационной панели, созданной в Andreessen Horowitz, есть прокручивающийся список ставок, сделанных на платформе прогнозирования Kalshi (в которую инвестировал Andreessen Horowitz). Другие информационные панели ссылаются на Polymarket, предлагая ставки на то, нанесут ли США удар по Ираку или когда вернется иранский интернет. Это несомненно создает мощный стимул для публики и усиливает ощущение тотального контроля и вовлеченности.

***

Подобно зрителям в фильме, которые аплодируют трюку, не замечая главного обмана, мы рискуем стать жертвами новой, технологически совершенной иллюзии. Вместо ясности генеративный ИИ порождает информационный хаос, превращая трагедию войны в интерактивный театр, где грань между реальностью и симулякром стирается окончательно.

Дэниел Атлас, виртуозный иллюзионист из фильма, заявляет своей аудитории: «Вы видите то, что мы хотим, чтобы вы видели». Эта фраза как нельзя лучше описывает работу современных ИИ-дашбордов, освещающих удары по Ирану. Инструменты искусственного интеллекта действительно совершили прорыв: сегодня любой человек без специальных технических навыков может собрать разведывательные данные из открытых источников и представить их в виде эффектной интерактивной карты. Но чем пристальнее пользователи всматривается в аналитические панели, наполненные сгенерированным ИИ контентом, тем вернее они теряют контроль над собственными решениями. Контроль же в действительности остается у тех, кто находится в петле обратной связи с ИИ и формирует истинный контекст.

Искусственный интеллект означает конец поиска в Интернете в том виде, в каком мы его знали

2026-03-08T09:33:30.649Z

Несмотря на меньшее количество кликов, споры об авторских правах и иногда сомнительные ответы, ИИ может открыть новые способы получения всех мировых знаний. Перевод статьи Мэта Хонана, опубликованной 6 Января 2025 года в MIT Technology Review

George Wylesol

Мы все знаем, что в разговорной речи означает «погуглить что-то». Вы вводите несколько релевантных слов в поисковую строку и в ответ получаете список синих ссылок на наиболее подходящие результаты. Возможно, вверху есть краткие пояснения. Возможно, карты, спортивные результаты или видео. Но по сути это просто поиск информации, которая уже есть в интернете, и её структурированное представление.

Но всё это можно получить. Мы находимся на новом переломном этапе.

Самое большое изменение в том, как поисковые системы предоставляют нам информацию с 1990-х годов, происходит прямо сейчас. Больше никакого поиска по ключевым словам. Больше никакой сортировки ссылок для перехода по ним. Вместо этого мы вступаем в эпоху диалогового поиска. Это означает, что вместо ключевых слов вы используете реальные вопросы, сформулированные на естественном языке. А вместо ссылок вы всё чаще будете получать ответы, написанные генеративным искусственным интеллектом на основе актуальной информации со всего интернета, представленной таким же образом.

Конечно, Google — компания, которая определяла поисковую индустрию на протяжении последних 25 лет, — пытается лидировать в этой сфере. В мае 2023 года она начала тестировать ответы на поисковые запросы, сгенерированные искусственным интеллектом, используя свою большую языковую модель (LLM) для предоставления ответов, которые можно было бы ожидать от эксперта или надёжного друга. Она называет их «обзорами ИИ». Генеральный директор Google Сундар Пичаи назвал это MIT Technology Review «одним из самых положительных изменений, которые мы внесли в поиск за долгое-долгое время».

Обзоры искусственного интеллекта в корне меняют типы запросов, которые может выполнять Google. Теперь вы можете задавать ему вопросы типа “Я собираюсь в Японию на неделю в следующем месяце. Я останусь в Токио, но хотел бы совершить несколько однодневных поездок. Проходят ли поблизости какие-нибудь фестивали? Как обстоят дела с серфингом в Камакуре? Играют ли там какие-нибудь хорошие группы?” И вы получите ответ — не просто ссылку на Reddit, а готовый ответ с текущими результатами.

Более того, вы можете выполнять поиск, который раньше был практически невозможен, и получать правильные ответы. Вам не нужно уметь формулировать, что именно вы ищете. Вы можете описать, как выглядит птица у вас во дворе, или в чём проблема с вашим холодильником, или странный шум, который издаёт ваша машина, и получить почти человеческое объяснение, составленное из источников, которые раньше были разрознены по всему интернету. Это удивительно, и как только вы начнёте так искать, это вызовет привыкание.

И это не только Google. ChatGPT от OpenAI теперь имеет доступ к интернету, что позволяет ему гораздо лучше находить актуальные ответы на ваши запросы. В сентябре Microsoft выпустила генеративные результаты поиска для Bing. У Meta есть собственная версия. Стартап Perplexity делал то же самое, но с девизом «действуй быстро, ломай вещи». На кону стоят буквально триллионы долларов, поскольку эти игроки борются за то, чтобы стать следующим источником информации — следующим Google.

Не все в восторге от этих изменений. Издатели в полном ужасе. Этот сдвиг усилил опасения по поводу «нулевого клика» в будущем, когда поисковый реферальный трафик — основа интернета ещё до появления Google — исчезнет.

Я увидел это будущее в июне прошлого года, когда получил push-уведомление от приложения Perplexity на своём телефоне. Perplexity — это стартап, который пытается переосмыслить веб-поиск. Но помимо предоставления подробных ответов на запросы, он будет создавать целые статьи о новостях дня, собранные искусственным интеллектом из разных источников.

В тот день мне на почту пришла статья о новой компании по производству дронов от Эрика Шмидта. Я узнал эту статью. Forbes уже публиковал её ранее на этой неделе, но она была закрыта для бесплатного просмотра. Изображение в статье Perplexity выглядело так же, как в Forbes. Язык и структура были очень похожи. По сути, это была та же статья, но доступная в интернете бесплатно. Я написал другу, который редактировал оригинальную статью, чтобы спросить, заключил ли Forbes сделку со стартапом о повторной публикации его контента. Но сделки не было. Он был потрясен, взбешен и, ну, в общем, сбит с толку. Он был не один. Forbes, New York Times и Condé Nast уже направили компании приказы о прекращении деятельности. News Corp подает в суд на возмещение ущерба.

Люди обеспокоены тем, что эти новые результаты, полученные с помощью LLM, будут означать для нашей фундаментальной общей реальности. Это может означать конец канонического ответа.

Это был именно тот кошмарный сценарий, которого так боялись издатели: ИИ поглощал их премиум-контент, переупаковывал его и продвигал среди своей аудитории таким образом, что у пользователей не было причин переходить по ссылкам на оригинал. На самом деле, на странице Perplexity «О нас» первой причиной, по которой стоит выбрать эту поисковую систему, является «Пропустить ссылки».

Но дело не только в издателях (или в моих собственных интересах).

Люди также обеспокоены тем, что эти новые результаты, полученные с помощью LLM, будут означать для нашей фундаментальной общей реальности. Языковые модели имеют тенденцию выдумывать что-то — они могут галлюцинировать и нести чушь. Более того, генеративный ИИ может каждый раз давать совершенно новый ответ на один и тот же вопрос или давать разные ответы разным людям на основе того, что он о них знает. Это может означать конец канонического ответа.

Но не заблуждайтесь: это будущее поиска. Попробуйте сами, и вы увидите.

Конечно, мы всегда будем пользоваться поисковыми системами, чтобы перемещаться по интернету и находить новые и интересные источники информации. Но ссылки уходят на второй план. То, как ИИ может составить обоснованный ответ практически на любой вопрос, опираясь на данные из интернета в режиме реального времени, просто делает работу лучше. Это особенно заметно по сравнению с тем, чем стал поиск в интернете в последние годы. Если он и не совсем сломан (данные показывают, что люди ищут в Google чаще, чем когда-либо прежде), то, по крайней мере, он становится всё более перегруженным и сложным для навигации.

Кому хочется говорить на языке поисковых систем, чтобы найти то, что нужно? Кому хочется переходить по ссылкам, когда можно получить прямые ответы? И, может быть, кому хочется учиться, когда можно просто знать?

В начале был Арчи. Это была первая настоящая поисковая система в интернете, которая сканировала файлы, ранее скрытые во тьме удалённых серверов. Она не сообщала, что было в этих файлах, — только их названия. Она не показывала изображения; у неё не было иерархии результатов или даже полноценного интерфейса. Но это было началом. И это было неплохо.

Затем Тим Бернерс-Ли создал Всемирную паутину, и появились всевозможные веб-страницы. Домашняя страница Mosaic, база данных фильмов в интернете, Geocities, «Хэмпстерский танец», веб-кольца, Salon, eBay, CNN, сайты федеральных органов власти и домашняя страница какого-то парня в Турции.

В конце концов, в интернете стало слишком много информации, чтобы понять, с чего начать. Нам действительно нужен был лучший способ ориентироваться в нём, чтобы находить то, что нам нужно.

И вот в 1994 году Джерри Янг создал Yahoo — иерархический каталог веб-сайтов. Он быстро стал домашней страницей для миллионов людей. И это было… ну, это было нормально. Честно говоря, оглядываясь назад, я думаю, что тогда мы все считали, что это было намного лучше, чем на самом деле.

Но Интернет продолжал расти, разрастаться и расширяться, с каждым днём предоставляя всё больше информации. Вместо простого списка сайтов по категориям нам нужно было что-то, что действительно просматривало весь этот контент и индексировало его. К концу 1990-х годов это означало выбор из множества поисковых систем: AltaVista, AlltheWeb, WebCrawler и HotBot. И они были хороши — огромное улучшение. По крайней мере, поначалу.

Но вместе с появлением поисковых систем появились и первые попытки использовать их возможности для привлечения трафика. Дорогого, ценного трафика, на который веб-издатели полагаются при продаже рекламы, а розничные продавцы используют для привлечения внимания к своим товарам. Иногда это означало наполнение страниц ключевыми словами или бессмысленным текстом, предназначенным исключительно для того, чтобы продвинуть страницы выше в результатах поиска. Это было довольно плохо.

А потом появился Google. Трудно переоценить революционность Google, когда он был запущен в 1998 году. Вместо того чтобы просто сканировать контент, он также анализировал источники, ссылающиеся на веб-сайт, что помогало оценить его релевантность. Если упростить: чем чаще что-то цитировалось в других местах, тем более надёжным Google считал это и тем выше оно появлялось в результатах поиска. Этот прорыв позволил Google значительно лучше находить релевантные результаты, чем всё, что было до него. Это было потрясающе.

В течение 25 лет Google доминировал в сфере поиска. Для большинства людей Google был поисковиком. (Масштабы этого доминирования в настоящее время являются предметом многочисленных судебных разбирательств в США и Европейском союзе.)

Но Google уже давно отошёл от простого предоставления серии синих ссылок, отмечает Панду Наяк, главный научный сотрудник Google в области поиска.

«Это не просто так называемые веб-результаты, но есть изображения и видео, а также специальные материалы для новостей. Есть прямые ответы, ответы из словарей, ответы о спорте, ответы, которые приходят с помощью Knowledge Graph, такие как избранные фрагменты», — говорит он, перечисляя шаги, которые Google предпринимал на протяжении многих лет, чтобы отвечать на вопросы более прямо.

Это правда: Google со временем эволюционировал, становясь всё более похожим на портал с ответами. Он добавил инструменты, которые позволяют людям просто получать ответы — счёт игры в реальном времени, часы работы кафе или фрагмент с сайта Управления по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов, — а не переходить на сайт, где может быть ответ.

Но как только вы немного поработаете с AI Overviews, вы поймёте, что они отличаются.

Возьмём избранные фрагменты — отрывки, которые Google иногда выделяет и показывает в верхней части результатов поиска. Эти слова взяты непосредственно из первоисточника. То же самое относится к панелям знаний, которые создаются на основе информации, хранящейся в ряде общедоступных баз данных и в Knowledge Graph Google — базе данных, содержащей триллионы фактов о мире.

Хотя они могут быть неточными, источник информации известен (и его можно исправить). Он находится в базе данных. Вы можете его найти. Больше не нужно: обзоры ИИ могут каждый раз быть совершенно новыми, генерироваться на лету с помощью языковой модели, предсказывающей текст, в сочетании с индексом Интернета.

«Я думаю, что это захватывающий момент, когда мы, очевидно, проиндексировали весь мир. Мы создали глубокое понимание на основе этого с помощью Graph of Knowledge. Мы использовали большие языковые модели и генеративный искусственный интеллект, чтобы улучшить наше понимание всего этого, — сказал Пичаи в интервью MIT Technology Review. — Но теперь мы можем генерировать и компоновать с помощью этого».

В результате это похоже не столько на запрос в базе данных, сколько на вопрос, заданный очень умному, начитанному другу. (С оговоркой, что друг иногда будет придумывать что-то, если не знает ответа.)

«[Миссия компании] — систематизировать информацию в мире, — рассказывает мне Лиз Рейд, глава отдела поиска Google, из штаб-квартиры в Маунтин-Вью, Калифорния. — Но на самом деле какое-то время мы занимались систематизацией веб-страниц. Это не совсем то же самое, что систематизировать информацию в мире или сделать её по-настоящему полезной и доступной для вас».

Вторая концепция — доступность — это то, что Google действительно использует в обзорах искусственного интеллекта. Это мнение я неоднократно слышал в разговорах с руководителями Google: они могут более эффективно решать более сложные типы запросов, используя языковую модель, которая помогает давать ответы. И они могут делать это на естественном языке.

Это станет еще более важным в будущем, когда поиск выйдет за рамки текстовых запросов. Например, Google Lens, который позволяет людям сфотографировать или загрузить изображение, чтобы узнать о чем-то больше, использует сгенерированные искусственным интеллектом ответы, чтобы сообщить вам, на что вы, возможно, смотрите. Google даже продемонстрировал возможность запрашивать видео в реальном времени.

Если у модели ИИ нет ответа, она всё равно может уверенно выдать ответ. Для Google это может стать настоящей проблемой. Для остальных это может быть опасно.

«Мы определённо находимся в начале пути, на котором люди смогут задавать и получать ответы на гораздо более сложные вопросы, чем те, которые мы задавали в прошлом десятилетии», — говорит Пичаи.

Здесь есть несколько реальных опасностей. Во-первых, большие языковые модели будут вам лгать. У них бывают галлюцинации. Они всё делают не так. Если у модели ИИ нет ответа, она всё равно может беспечно и уверенно выдать ответ. Для Google, который за последние 20 лет построил свою репутацию на надёжности, это может стать настоящей проблемой. Для всех остальных это может быть опасно.

В мае 2024 года ИИ-обозреватели были доступны всем в США. Всё пошло не так, как планировалось. Google, долгое время служивший мировым справочным бюро, советовал людям есть камни и мазать пиццу клеем. Эти ответы были в основном реакцией на то, что компания называет «провокационными запросами» — запросами, призванными вывести её из строя. Но всё же. Это выглядело не очень хорошо. Компания быстро приступила к устранению проблем — например, отказавшись от так называемого пользовательского контента с таких сайтов, как Reddit, откуда поступали самые странные ответы.

Однако, несмотря на то, что все внимание было приковано к ошибкам, из-за которых людям советовали есть камни, более серьёзная опасность может возникнуть, когда что-то пойдёт не так, но не так очевидно. Например, когда я готовил эту статью, я спросил Google, когда MIT Technology Review появился в интернете. Он любезно ответил, что «MIT Technology Review начал своё онлайн-присутствие в конце 2022 года». Для меня это было очевидно неверно, но для человека, совершенно незнакомого с этим изданием, заметна ли была бы ошибка?

Я наткнулся на несколько подобных примеров как в Google, так и в поиске ChatGPT от OpenAI. Это достаточно далеко от истины, чтобы не восприниматься сразу как что-то неверное. Google рассчитывает, что со временем сможет улучшить эти результаты, опираясь на свои знания о качественных источниках.

«Когда мы создаём обзоры ИИ, — говорит Наяк, — мы ищем подтверждающую информацию в результатах поиска, и сами результаты поиска по возможности берутся из надёжных источников. Это некоторые из имеющихся у нас механизмов, которые гарантируют, что если вы просто воспользуетесь обзором ИИ и не захотите искать дальше… мы надеемся, что вы всё равно получите надёжный, заслуживающий доверия ответ».

В приведённом выше примере ответ 2022 года, по-видимому, был получен из надёжного источника — статьи о рассылке электронных писем MIT Technology Review, которая появилась в 2022 году. Но машина в корне неверно истолковала информацию. Это одна из причин, по которой Google использует людей — оценщиков — для проверки точности результатов. Оценки не исправляют и не контролируют отдельные обзоры ИИ; скорее, они помогают обучить модель давать более качественные ответы. Но люди-оценщики могут ошибаться. Google работает и над этим.

«Эксперты, которые смотрят ваши эксперименты, могут не заметить галлюцинацию, потому что она кажется естественной, — говорит Наяк. — Поэтому вам нужно тщательно продумать систему оценки, чтобы убедиться, что при возникновении галлюцинации кто-то сможет указать на неё и сказать: «Это проблема».

Новый поиск

Google предоставил доступ к своим обзорам ИИ более чем миллиарду человек в более чем 100 странах, но сталкивается с конкурентами, у которых есть новые идеи о том, как должен работать поиск.

Google. Поисковый гигант добавил в результаты поиска обзоры на основе ИИ. Эти обзоры собирают информацию из интернета и из «Графа знаний» Google и используют языковую модель Gemini для создания ответов на поисковые запросы.

С помощью ИИ-обозревателей Google можно легко составить понятную сводку в ответ даже на самые сложные запросы, а рядом с ответами будут указаны источники. Среди основных опций наиболее «интернетовским» кажется индекс глубокой веб-паутины. Но веб-издатели опасаются, что из-за таких сводок людям не захочется переходить по ссылкам на исходный материал.

Perplexity. Perplexity — это диалоговая поисковая система, которая использует сторонние большие языковые модели от OpenAI и Anthropic для ответов на запросы.

Perplexity отлично справляется с более глубокими исследованиями в ответ на запросы пользователей, предоставляя ответы, похожие на мини-аналитические записки по сложным темам. Он также отлично подходит для подведения итогов текущих событий. Но у него плохая репутация среди издателей, которые говорят, что он вольно обращается с их контентом.

ChatGPT. В то время как Google внедрил ИИ в поиск, OpenAI внедрил поиск в ChatGPT. Запросы, которые, по мнению модели, выиграют от веб-поиска, автоматически запускают его, или пользователи могут вручную выбрать опцию добавления веб-поиска.

Благодаря своей способности сохранять контекст в ходе беседы, ChatGPT хорошо подходит для выполнения поисковых запросов, которые требуют дополнительных вопросов, например, для планирования отпуска с помощью нескольких поисковых запросов. OpenAI сообщает, что пользователи иногда «заходят вглубь» на 20 шагов при поиске ответов на запросы. Из этих трёх вариантов ссылки на издателей наименее заметны.

Когда я говорил об этом с Пичаи, он выразил оптимизм по поводу способности компании поддерживать точность даже при том, что LLM генерирует ответы. Это связано с тем, что AI Overviews основан на флагманской крупной языковой модели Google Gemini, но также опирается на Knowledge Graph и то, что компания считает авторитетными источниками в Интернете.

«Вы всегда имеете дело с процентами. То, что мы сделали, — это обеспечило то, что я бы назвал несколькими девятками доверия, достоверности и качества. Я бы сказал, 99 с небольшим процентами. Я думаю, что это та планка, на которой мы работаем, и это справедливо и для AI Overviews, — говорит он. — И поэтому возникает вопрос: сможем ли мы сделать это снова в больших масштабах? И я думаю, что сможем».

Однако есть и другая опасность: люди спрашивают у Google всякие странные вещи. Если вы хотите узнать чьи-то самые тёмные секреты, посмотрите на историю поиска. Иногда люди спрашивают у Google о чём-то очень мрачном. Иногда это незаконно. Google должен не просто использовать свои обзоры ИИ, когда ответ может быть полезным; он должен быть очень осторожен и не использовать их, когда ответ может быть вредным.

«Если вы зададите вопрос «Как мне сделать бомбу?», то в интернете вы найдёте ответы. Это открытый интернет. Вы можете получить доступ к чему угодно, — говорит Рид. — Но нам не нужен обзор ИИ, в котором рассказывается, как сделать бомбу, верно? Мы просто не считаем, что это того стоит».

Но, возможно, самая большая опасность — или самое большое неизвестное — подстерегает тех, кто находится ниже по цепочке поиска Google. Возьмём, к примеру, издателей, которые на протяжении десятилетий полагались на поисковые запросы, чтобы направлять людей к себе. Зачем людям переходить по ссылке на исходный источник, если вся нужная им информация есть в результатах поиска?

Рэнд Фишкин, соучредитель исследовательской компании SparkToro, занимающейся исследованиями рынка, публикует исследование так называемых поисковых запросов с нулевым кликом. По мере того, как Google все больше переключается на бизнес ответов, доля поисковых запросов, которые заканчиваются без клика, растет и растет. Он считает, что обзоры искусственного интеллекта взорвут эту тенденцию.

«Если вы зависите от трафика Google и этот трафик был движущей силой вашего бизнеса, у вас долгосрочные и краткосрочные проблемы», — говорит он.

«Не паникуйте», — говорит Пичаи. Он утверждает, что даже в эпоху ИИ-обзоров люди по-прежнему будут переходить по ссылкам и углубляться в поиск по многим темам. «Основной принцип заключается в том, что люди ищут информацию. Они не ждут, что Google всегда будет давать им ответы, — говорит он. — Иногда да, но в подавляющем большинстве случаев вы смотрите на это как на отправную точку».

Тем временем Рид утверждает, что, поскольку AI-обзоры позволяют людям задавать более сложные вопросы и глубже погружаться в то, что они хотят, они могут быть полезны даже некоторым типам издателей и малым предприятиям, особенно тем, которые работают в узких нишах: «По сути, вы охватываете новую аудиторию, потому что теперь люди могут более конкретно выражать свои желания, и поэтому тем, кто специализируется в определённой области, не нужно ранжироваться по общим запросам».

«Я собираюсь начать с чего-то рискованного», — говорит мне Ник Тёрли из окна Zoom. Тёрли — руководитель продуктовой команды ChatGPT, и он демонстрирует новый инструмент веб-поиска от OpenAI за несколько недель до его запуска. «Обычно я должен попробовать его заранее, но я просто поищу вас, — говорит он. — Это всегда рискованная демонстрация, потому что люди, как правило, внимательно следят за тем, что о них говорят в интернете».

Он вводит моё имя в поисковое поле, и поисковая система-прототип выдаёт несколько предложений, почти как биография оратора. Она правильно определяет меня и мою нынешнюю должность. Она даже выделяет конкретную историю, которую я написал много лет назад и которая, вероятно, была моей самой известной. Короче говоря, это правильный ответ. Фух?

Через несколько недель после нашего разговора OpenAI добавила в ChatGPT функцию поиска, дополнив ответы своей языковой модели информацией из интернета. Если модель считает, что ответ будет полезнее с актуальной информацией, она автоматически выполнит поиск в интернете (OpenAI не раскрывает, кто её партнёры по поиску) и включит эти ответы в свой ответ со ссылками, если вы захотите узнать больше. Вы также можете вручную заставить её выполнить поиск в интернете, если она не делает этого самостоятельно. OpenAI не раскрывает, сколько людей используют его веб-поиск, но сообщает, что около 250 миллионов человек еженедельно пользуются ChatGPT, и все они потенциально могут столкнуться с ним.

«В интернете невероятное количество контента. Многое происходит в реальном времени. Вы хотите, чтобы ChatGPT мог использовать это для улучшения своих ответов и стать для вас лучшим суперпомощником».

Кевин Вейл, директор по продуктам OpenAI

По словам Фишкина, эти новые формы поиска с помощью искусственного интеллекта пока не бросают вызов поисковому доминированию Google. “Похоже, что это не каннибализирует классические формы веб-поиска”, - говорит он.

OpenAI настаивает на том, что на самом деле не пытается конкурировать в сфере поиска, хотя, честно говоря, мне это кажется попыткой создать ложное впечатление. Скорее, по их словам, веб-поиск — это в основном способ получить более актуальную информацию, чем данные в их моделях обучения, которые, как правило, имеют конкретные даты окончания обучения, часто отстоящие на несколько месяцев или даже год назад. В результате, хотя ChatGPT может отлично объяснить, как работает нападение «Вест-Кост», он уже давно бесполезен в том, чтобы сообщить вам, какой счёт у «49-х». Больше не будет.

«Я смотрю на это с точки зрения: «Как мы можем сделать так, чтобы ChatGPT отвечал на любой ваш вопрос? Как мы можем сделать его более полезным для вас в повседневной жизни?» И именно здесь нам на помощь приходит поиск», — говорит мне Кевин Вейл, директор по продуктам в OpenAI. «В интернете невероятное количество контента. Многое происходит в реальном времени. Вы хотите, чтобы ChatGPT мог использовать это для улучшения своих ответов и стать для вас лучшим суперпомощником».

Сегодня ChatGPT может генерировать ответы на актуальные новости, а также информацию о ценах на акции практически в реальном времени. И хотя интерфейс ChatGPT уже давно стал, скажем так, скучным, результаты поиска содержат всевозможные мультимедийные материалы — изображения, графики и даже видео. Это совсем другой опыт.

Вейл также утверждает, что у ChatGPT больше свободы для внедрения инноваций и развития в своём направлении, чем у таких конкурентов, как Google, — даже больше, чем у его партнёра Microsoft с Bing. Оба этих сервиса зависят от рекламы. OpenAI — нет. (По крайней мере, пока.) Он получает доход от разработчиков, компаний и частных лиц, которые используют его напрямую. Сейчас он в основном сжигает большие суммы денег — по некоторым данным, в 2026 году он потеряет 14 миллиардов долларов. Но есть одна вещь, о которой ему не нужно беспокоиться, — размещение рекламы в результатах поиска, как это делает Google.

Как и Google, ChatGPT получает информацию от веб-издателей, обобщает её и включает в свои ответы. Но он также заключает финансовые сделки с издателями, выплачивая им за предоставление информации, которая используется в его результатах. (MIT Technology Review вёл переговоры с OpenAI, Google, Perplexity и другими компаниями о сделках с издателями, но не заключал никаких соглашений. Редакция не участвовала в этих переговорах и не была проинформирована об их содержании.)

Но дело в том, что для того, чтобы веб-поиск выполнял то, чего хочет OpenAI, — был более актуальным, чем языковая модель, — он также должен получать информацию от всевозможных издателей и источников, с которыми у него нет соглашений. Глава OpenAI по сотрудничеству со СМИ Варун Шетти рассказал MIT Technology Review, что компания не будет отдавать предпочтение своим партнёрам-издателям.

Вместо этого, как мне сказали в OpenAI, модель сама находит наиболее достоверный и полезный источник для любого заданного вопроса. И это тоже может быть странно. В том самом первом примере, который она мне показала, когда Терли ввёл это имя в поиск, она описала статью, которую я написал много лет назад для Wired о взломе. Эта статья остаётся одной из самых читаемых из всех, что я когда-либо писал. Но ChatGPT не дал на неё ссылку. Он дал ссылку на короткую перепечатку из The Verge. Следует признать, что это была экспериментальная версия поиска, которая, по словам Терли, была «рискованной».

Когда я спросил его об этом, он не смог толком объяснить, почему модель выбрала именно эти источники, потому что модель сама проводит оценку. Компания помогает ей, определяя — иногда с помощью пользователей, — какие ответы она считает лучшими, но на самом деле модель выбирает их сама.

«И во многих случаях он ошибается, поэтому нам есть над чем поработать, — сказал Тёрли. — Наличие модели в цикле — это совсем другой механизм, нежели тот, что использовался в поисковых системах в прошлом».

В самом деле!

Модель, будь то GPT-4o от OpenAI, Gemini от Google или Claude от Anthropic, может быть очень, очень хороша в объяснении вещей. Но обоснование его объяснений, причины выбора конкретного источника и даже язык, который он может использовать в ответе, - все это довольно загадочно. Конечно, модель может объяснить очень многие вещи, но не тогда, когда дело доходит до ее собственных ответов.

Почти десять лет назад, в 2016 году, Пичаи написал, что Google переходит от «мобильности во главе угла» к «искусственному интеллекту во главе угла»: «Но в ближайшие 10 лет мы перейдём в мир, в котором искусственный интеллект будет во главе угла, в мир, где вычисления станут общедоступными — дома, на работе, в машине или в пути — и взаимодействие со всеми этими устройствами станет гораздо более естественным и интуитивно понятным и, прежде всего, более интеллектуальным».

Мы уже там — в каком-то смысле. И это странное место. Оно будет становиться всё более странным. Это особенно актуально, поскольку то, что мы сейчас считаем отдельными действиями — запрос в поисковой системе, ввод данных в модель, поиск сделанной нами фотографии, выбор того, что мы хотим прочитать, посмотреть или услышать, запрос фотографии, которую мы хотели бы сделать, но не сделали, но всё равно хотели бы увидеть, — начинает объединяться.

Результаты поиска, которые мы видим в генеративном ИИ, лучше всего рассматривать как промежуточную цель, а не как конечный пункт назначения. Возможно, самое важное — это не сам поиск, а то, что поиск дал разработчикам моделей ИИ возможность включать информацию в реальном времени в свои входные и выходные данные. И это открывает множество возможностей.

«ChatGPT, который может понимать веб-страницы и получать к ним доступ, будет не просто подводить итоги. Он может выполнять задачи за вас. И я думаю, что у него довольно интересное будущее, — говорит Вейл из OpenAI. — Представьте, что модель бронирует для вас билет на самолёт, заказывает еду через DoorDash или просто выполняет за вас общие задачи в будущем. Как только модель научится пользоваться интернетом, её возможностям не будет предела».

Это то самое агентское будущее, о котором мы уже давно слышим, и чем больше моделей ИИ используют данные из интернета в реальном времени, тем ближе оно становится.

Допустим, через несколько недель вам предстоит поездка. Агент, который может получать данные из интернета в режиме реального времени, может забронировать для вас билеты на самолёт и номера в отеле, заказать столик в ресторане и многое другое, основываясь на том, что он знает о вас и вашей предстоящей поездке, — и всё это без вашего участия. Другой агент может, например, отслеживать наличие определённых заболеваний в сточных водах вашего дома и в ответ на это заказывать анализы и лечение. Вам не придётся искать причину странного шума, который издаёт ваша машина, потому что агент в вашем автомобиле уже сделал это и договорился о ремонте.

«Это не всегда будет просто поиск и выдача ответов, — говорит Пичаи. — Иногда это будут действия. Иногда вы будете взаимодействовать в реальном мире. Таким образом, во всём этом есть понятие универсальной помощи».

И способы, с помощью которых эти устройства смогут предоставлять ответы, тоже быстро развиваются. Например, сегодня Google может не только искать текст, изображения и даже видео, но и создавать их. Представьте, что эта функция сочетается с поиском в различных форматах и на разных устройствах. «Покажи мне, как выглядит певчая птица Таунсенда на дереве передо мной». Или «Используй мои существующие семейные фотографии и видео, чтобы создать трейлер к нашему предстоящему отпуску в Пуэрто-Рико в следующем году, чтобы мы посетили все лучшие рестораны и достопримечательности».

«В первую очередь мы сделали это на стороне ввода, — говорит он, имея в виду способы, с помощью которых Google теперь может искать изображения или видео. — Но вы можете представить это и на стороне вывода».

Это то будущее, которое, по словам Пичаи, он с нетерпением ждет в Сети. Google уже продемонстрировал, как это может выглядеть с помощью NotebookLM, инструмента, который позволяет загружать большие объемы текста и преобразовывать его в подкаст для общения. Он представляет себе этот тип функциональности — способность принимать один тип входных данных и преобразовывать его в различные выходные данные — преобразуя то, как мы взаимодействуем с информацией.

Этим летом на конференции разработчиков Google продемонстрировала одну из версий такого результата, когда камеры и микрофоны в телефонах и смарт-очках понимают контекст вокруг вас — онлайн и офлайн, звуковой и визуальный — и могут запоминать и реагировать различными способами. Например, Astra может посмотреть на грубый набросок гоночного автомобиля «Формулы-1» и не только идентифицировать его, но и объяснить назначение различных деталей.

Но вы можете представить, что всё зайдёт немного дальше (и так и будет). Допустим, я хочу посмотреть видео о том, как починить что-то на моём велосипеде. Такого видео не существует, но информация есть. Генеративный поиск с помощью ИИ теоретически мог бы найти эту информацию где-нибудь в интернете — например, в руководстве пользователя, спрятанном на сайте компании, — и создать видео, которое покажет мне, как именно сделать то, что я хочу, точно так же, как сегодня он мог бы объяснить мне это словами.

Вот что начинает происходить, когда вы объединяете все накопленные человечеством знания — знания, которые раньше хранились в разрозненных языковых и форматных хранилищах; карты, бизнес-реестры и артикулы товаров; аудио- и видеофайлы, базы данных с числами, старые книги, изображения и вообще всё, что когда-либо было опубликовано, отслежено, записано; всё, что происходит прямо сейчас, повсюду, — и внедряете во всё это модель. Модель, которая, возможно, не может понять всё в точности, но способна собрать эту информацию воедино, перегруппировать её и выдать обратно множеством различных, возможно, полезных способов. Способов, которые не может обеспечить простой индекс.

Это то, к чему мы приближаемся и что начинаем видеть. И когда Google представит это миллиарду людей, многие из которых впервые будут взаимодействовать с диалоговым ИИ, что это будет означать? Что мы будем делать по-другому? Всё меняется так быстро. Подождите, просто подождите.

Искусственный интеллект не сокращает объем работы — он ее интенсифицирует

2026-03-07T14:58:11.566Z

Перевод статьи Аруна Ранганатан и Синци Мэгги Е., опубликованной 9 февраля 2026 года в Harvard Business Review.

Illustration by Eynon Jones

Прямо сейчас многие компании обеспокоены тем, как привлечь больше сотрудников к использованию искусственного интеллекта. В конце концов, идея о том, что искусственный интеллект снизит нагрузку на сотрудников, избавив их от рутинной работы — составления документов, обобщения информации и отладки кода, — и позволит им уделять больше времени более важным задачам, выглядит заманчиво.

Но готовы ли они к тому, что может произойти, если они добьются успеха? В то время как лидеры сосредоточены на обещанном повышении производительности, они могут быть удивлены сложной реальностью и не понимать, чего им стоят эти достижения, пока не станет слишком поздно.

В ходе нашего текущего исследования мы обнаружили, что инструменты искусственного интеллекта не сокращают объем работы, а последовательно интенсифицируют ее. В ходе восьмимесячного исследования того, как генеративный ИИ изменил рабочие привычки в американской технологической компании, насчитывающей около 200 сотрудников, мы обнаружили, что сотрудники работали в более быстром темпе, брали на себя более широкий круг задач и увеличивали количество часов в день, часто без того, чтобы их об этом просили. Важно отметить, что компания не требовала обязательного использования искусственного интеллекта (хотя и предлагала корпоративную подписку на коммерчески доступные инструменты искусственного интеллекта). По собственной инициативе работники делали больше, потому что искусственный интеллект позволял чувствовать, что “делать больше” возможно, доступно и во многих случаях приносит истинное вознаграждение.

Для руководителей это может показаться сбывшейся мечтой, но изменения, вызванные активным внедрением искусственного интеллекта, могут оказаться неустойчивыми и привести к проблемам в будущем. Как только ажиотаж от экспериментов спадает, работники могут обнаружить, что их рабочая нагрузка незаметно возросла, и почувствовать перегруженными из-за того, что им приходится справляться со всем сразу. Такое увеличение рабочей нагрузки, в свою очередь, может привести к когнитивной усталости, эмоциональному выгоранию и ослаблению способности принимать решения. Всплеск производительности, наблюдавшийся вначале, может привести к снижению качества работы, текучке кадров и другим проблемам.

Это ставит руководителей в затруднительное положение. Что им делать? Поручать сотрудникам самоконтроль — не лучшая стратегия. Вместо этого компаниям нужно разработать свод норм и стандартов использования ИИ — то, что мы называем «практикой использования ИИ». Вот что нужно знать руководителям и что они могут сделать, чтобы помочь своим сотрудникам добиться успеха.

Как генеративный ИИ интенсифицирует работу

С апреля по декабрь прошлого года мы изучали, как инструменты генеративного искусственного интеллекта меняют рабочие процессы в технологической компании. Мы проводили личное наблюдение два дня в неделю, отслеживали внутренние каналы коммуникации и провели более 40 подробных интервью с представителями отделов разработки, продуктовой разработки, дизайна, исследований и эксплуатации.

Мы выявили три основные формы интенсификации.

Расширение задач. Поскольку ИИ может заполнять пробелы в знаниях, работники все чаще берут на себя обязанности, которые ранее принадлежали другим. Менеджеры по продуктам и дизайнеры начали писать код; исследователи взялись за инженерные задачи; а отдельные сотрудники по всей организации взялись за работу, которую в прошлом они бы передали на аутсорсинг, отложили или вовсе избегали.

Генеративный ИИ сделал эти задачи по-новому доступными. Эти инструменты, по мнению многих, способствуют развитию когнитивных способностей: они уменьшают зависимость от других и предлагают немедленную обратную связь и исправление по ходу работы. Работники описали это как “просто пробование чего-то” с помощью искусственного интеллекта, но эти эксперименты привели к значительному расширению сферы деятельности. Фактически, работники все больше поглощались работой, которая раньше могла бы оправдать дополнительную помощь или увеличение численности персонала.

Расширение полномочий сотрудников приводило к побочным эффектам. Например, инженеры, в свою очередь, тратили больше времени на проверку, исправление и корректировку работы, выполненной коллегами с помощью ИИ или на основе ИИ. Эти задачи выходили за рамки формальной проверки кода. Инженеры все чаще оказывались в роли наставников для коллег, которые «виброкодировали» и дорабатывали частично готовые пул-реквесты. Эти недочеты часто выявлялись неформально — в обсуждениях в Slack или в ходе быстрых консультаций, — что увеличивало нагрузку на инженеров.

Размытые границы между работой и неработой. Из-за того, что искусственный интеллект упростил начало работы над задачей — избавил от необходимости сталкиваться с пустой страницей или неизвестной отправной точкой, — сотрудники стали выполнять небольшие объемы работы в те моменты, которые раньше считались перерывами. Многие обращались к ИИ во время обеда, совещаний или в ожидании загрузки файла. Некоторые рассказывали, что отправляли «последнюю быструю команду» прямо перед тем, как встать из-за стола, чтобы ИИ мог поработать, пока их нет.

Эти действия редко воспринимались как дополнительная работа, но со временем они привели к тому, что в течение рабочего дня стало меньше естественных пауз, а вовлеченность в работу стала более постоянной. Разговорный стиль подсказок еще больше упростил процесс: ввод текста для системы искусственного интеллекта больше походил на общение, чем на выполнение формальной задачи, поэтому работа легко перетекала на вечер или раннее утро без всякого умысла.

Некоторые сотрудники признавались, что, оглядываясь назад, они понимали, что по мере того, как промптинг во время перерывов становился привычным, время, потраченное на отдых, перестало приносить такое же чувство восстановления сил. В результате работа перестала восприниматься как нечто ограниченное и стала восприниматься как нечто, что всегда можно немного продвинуть вперед. Граница между работой и отдыхом не исчезла, но ее стало легче пересекать.

Больше многозадачности. Искусственный интеллект задал новый ритм работы, при котором сотрудники одновременно управляли несколькими активными потоками: вручную писали код, пока ИИ генерировал альтернативную версию, запускали несколько агентов параллельно или возвращали к жизни давно отложенные задачи, потому что ИИ мог «обрабатывать» их в фоновом режиме. Отчасти они делали это потому, что чувствовали, что у них есть «помощник», который может облегчить их работу.

Несмотря на то, что ощущение наличия «партнера» придает работе импульс, в реальности приходится постоянно переключать внимание, часто проверять результаты работы ИИ и решать все больше задач. Это создает когнитивную нагрузку и ощущение, что приходится постоянно жонглировать задачами, даже если работа кажется продуктивной.

Со временем этот ритм повысил требования к скорости — не столько из-за прямых распоряжений, сколько из-за того, что стало привычным и нормативным в повседневной работе. Многие сотрудники отмечали, что стали делать больше за раз и испытывали большее давление, чем до внедрения ИИ, хотя экономия времени за счет автоматизации должна была снизить это давление.

Что это значит для организаций и как “Практика искусственного интеллекта” может помочь

Все это привело к возникновению самоподдерживающегося цикла (self-reinforcing cycle). ИИ ускорил выполнение определенных задач, что повысило ожидания от скорости; более высокая скорость сделала работников более зависимыми от ИИ. Возросшая зависимость расширила масштабы того, что предпринимали работники, а более широкие масштабы еще больше увеличили количество и плотность работы. Несколько участников отметили, что, хотя они чувствовали себя более продуктивными, они не чувствовали себя менее занятыми, а в некоторых случаях чувствовали себя более занятыми, чем раньше. Как подытожил один инженер: «Вы думали, что, возможно, благодаря искусственному интеллекту вы станете продуктивнее и сэкономите время, сможете работать меньше. Но на самом деле вы работаете не меньше. Вы работаете столько же или даже больше».

Организации могут рассматривать такое добровольное расширение рабочего времени как несомненную победу. В конце концов, если сотрудники делают это по собственной инициативе, почему это плохо? Разве это не тот самый взрыв производительности, который нам обещали?

Однако наши исследования выявляют риски неформального расширения и ускорения работы: то, что в краткосрочной перспективе выглядит как повышение производительности, может скрывать постепенное увеличение рабочей нагрузки и растущее когнитивное напряжение, когда сотрудники совмещают несколько рабочих процессов с использованием ИИ. Поскольку дополнительные усилия являются добровольными и часто воспринимаются как приятная экспериментальная деятельность, руководителям легко упустить из виду, насколько большую дополнительную нагрузку несут работники. Со временем переутомление может ухудшить способность принимать решения, повысить вероятность ошибок и затруднить для организаций различение подлинного повышения производительности и неустойчивой интенсивности. Для работников совокупный эффект выражается в усталости, выгорании и растущем ощущении, что от работы становится всё сложнее отвлечься, особенно по мере роста организационных ожиданий в отношении скорости и оперативности.

Вместо того чтобы пассивно реагировать на то, как инструменты на основе искусственного интеллекта меняют рабочие процессы, как отдельным сотрудникам, так и компаниям следует внедрить «практику использования ИИ» — набор осознанных норм и процедур, которые определяют, как используется ИИ, когда его использование уместно прекратить, а также как следует и не следует расширять рабочие процессы в ответ на новые возможности. Без таких практик работа с использованием ИИ будет не сокращаться, а, наоборот, интенсифицироваться, что приведет к выгоранию, снижению качества принимаемых решений и долгосрочной устойчивости.

По мере того как организации будут внедрять искусственный интеллект, им следует обратить внимание на следующие аспекты:

Преднамеренные паузы. По мере того как темп выполнения задач ускоряется, а границы размываются, сотрудникам могут быть полезны короткие структурированные перерывы, которые позволяют регулировать темп работы: защищенные интервалы для оценки согласованности действий, пересмотра предположений или усвоения информации перед тем, как двигаться дальше.

Такие паузы не замедлят работу в целом, а просто предотвратят незаметное накопление перегрузок, которое возникает, когда ускорение не контролируется. Например, перед принятием важного решения можно потребовать привести один контраргумент и указать на одну явную связь с целями организации — это расширит поле внимания ровно настолько, чтобы предотвратить отклонение от курса. Включение таких пауз в повседневный рабочий процесс - один из способов, с помощью которого организации могут принимать более эффективные решения, устанавливать более четкие границы и обеспечивать более устойчивые формы производительности в среде, дополненной искусственным интеллектом.

Последовательность действий. Поскольку ИИ обеспечивает постоянную активность в фоновом режиме, организации могут извлечь выгоду из норм, которые целенаправленно определяют, когда работа будет продвигаться вперед, а не только то, насколько быстро она будет выполняться. Это включает пакетную отправку несрочных уведомлений, приостановление обновлений до наступления естественных перерывов в работе и создание «окон сосредоточенности», в которые сотрудников не будут отвлекать.

Вместо того чтобы реагировать на каждый результат работы ИИ по мере его появления, можно выстроить последовательность действий, при которой работа будет выполняться поэтапно. При таком подходе к координации сотрудники меньше отвлекаются и реже переключаются между задачами, что снижает нагрузку на мозг, а команды сохраняют общую продуктивность. Регулируя порядок и сроки выполнения работы, а не требуя постоянной готовности к реагированию, можно помочь организациям сохранять концентрацию, снизить когнитивную нагрузку и способствовать более взвешенному принятию решений в условиях внедрения ИИ.

Человеческий фактор. По мере того как ИИ позволяет сотрудникам работать в одиночку, организации могут извлечь выгоду из того, чтобы выделять время и пространство для общения и взаимодействия с людьми. Короткие возможности для общения с другими — будь то краткие проверки, совместные размышления или структурированный диалог — прерывают непрерывную работу с инструментами на основе искусственного интеллекта и помогают сохранять объективность.

Социальный обмен не только расширяет кругозор, но и способствует развитию творческих способностей. Искусственный интеллект предлагает единую синтезированную точку зрения, но креативность зависит от знакомства с различными человеческими взглядами. Выделяя время и пространство для общения и диалога, организации возвращают работу в социальный контекст и помогают противостоять истощающему, индивидуалистическому влиянию быстрой работы с использованием искусственного интеллекта.

. . .

Перспективы генеративного ИИ связаны не только с тем, как он может помочь в работе, но и с тем, насколько продуманно он интегрируется в повседневную жизнь. Наши исследования показывают, что без осознанного контроля ИИ позволяет делать больше, но при этом сложнее остановиться. Практика использования ИИ предлагает противовес: возможность выделять время на восстановление сил и размышления, даже когда работа ускоряется. Вопрос, который стоит перед организациями, заключается не в том, изменит ли ИИ работу, а в том, будут ли они активно влиять на эти изменения или позволят им незаметно влиять на себя.

A7A5 — как стейблкоин, беглый олигарх и российский госбанк создают параллельную финансовую реальность

2026-02-14T19:10:07.839Z

Масштаб операций и реакция международного сообщества на рублевый стейблкоин A7A5, который стал ключевым инструментом для обхода международных финансовых санкций российскими компаниями и гражданами, заставляет более внимательно изучить предпосылки создания, ключевых участников и архитектуру проекта с использованием киргизской юрисдикции. Особый интерес представляют перспективам развития этого инструмента в контексте изменений в российском криптовалютном законодательстве.

С начала 2022 года международные санкции отрезали значительную часть российской финансовой системы от глобальных рынков. Однако, как показывает практика, санкционное давление стимулирует поиск креативных и технологически сложных путей обхода ограничений. Примером такой адаптации является стремительный взлет стейблкоина A7A5, запущенного в январе 2025 года. Этот инструмент, сочетающий в себе технологию блокчейна, юрисдикцию дружественной страны и участие ключевых фигур из подсанкционного мира, позволил наладить трансграничные расчеты в объемах, сопоставимых с десятками миллиардов долларов.

1. Архитекторы новой финансовой системы

Успех A7A5 стал возможен благодаря уникальному симбиозу интересов государственного капитала, частного предпринимательства и личностей с неоднозначной репутацией.

Ключевые действующие лица:

Илан Шор — беглый молдавский олигарх, заочно приговоренный на родине к 15 годам тюрьмы за участие в «краже века» (вывод более миллиарда долларов из молдавских банков) [8]. Шор, проживающий в Москве, стал публичным лицом и генеральным директором компании «А7-агент», используя свой опыт в управлении сложными финансовыми потоками и обходе юридических ограничений.
Промсвязьбанк (ПСБ) — российский государственный банк, находящийся под блокирующими санкциями США и ЕС. ПСБ является совладельцем компании и выполняет критическую функцию эмиссионного центра: стейблкоин A7A5, по заявлениям создателей, на 100% обеспечен рублевыми депозитами, размещенными именно в ПСБ [2, 5]. Это связывает криптовалютный эксперимент с реальными рублевыми активами.
Киргизская юрисдикция — страна предоставила необходимое «регуляторное убежище». Эмитентом токена выступает киргизская компания Old Vector LLC, а основная биржевая торговля проходит на местной площадке Grinex, которая фактически стала преемницей подсанкционной российской биржи Garantex [3, 8].

2. Технология и механика работы

A7A5 позиционируется как первый в мире стейблкоин, привязанный к российскому рублю в соотношении 1:1 [8]. Технически токен выпущен на открытых блокчейнах Ethereum и TRON, что обеспечивает прозрачность транзакций и глобальную доступность [2, 4].

Ключевые элементы инфраструктуры:

Стейблкоин A7A5: Выступает «мостом» между рублевой ликвидностью в России и миром криптовалют. Основные торговые пары — A7A5/рубли и A7A5/USDT, что подчеркивает его функцию связующего звена для конвертации рублей в стейблкоины, номинированные в долларах [2]. Его ключевые характеристики:

Эмитент: киргизская компания Old Vector.
Обеспечение: Привязан к курсу российского рубля и обеспечен рублевыми депозитами в Промсвязьбанке (ПСБ) .
Доходность: Владельцам токена обещается доходность в 50% годовых за счет процентов по банковским депозитам, что делает его крайне привлекательным для держателей .
Цель: Позиционируется как «альтернатива USDT, не подверженная риску санкций», что напрямую указывает на его целевую аудиторию .

Цифровой вексель: Осенью 2025 года компания запустила инновационный продукт — цифровой вексель на базе токена A7A5. По сути, это физический носитель (банкнота) с QR-кодом, который позволяет вывезти за границу до $10 000 (в эквиваленте) и обменять на наличные в зарубежных партнерских пунктах, например, в дирхамах в Дубае или долларах в Стамбуле [6]. Это решает проблему физического вывоза наличной валюты, ограниченного санкциями.

Интеграция с банковской системой: Ключевым драйвером роста стало внедрение осенью 2025 года возможности покупки токена напрямую с банковских карт ПСБ. Это мгновенно расширило аудиторию: число держателей токена выросло с 14 тыс. в июле 2025 года до 35,5 тыс. к началу 2026-го [2].

Как это работает:

Система, выстроенная вокруг токена A7A5, представляет собой многоступенчатый финансовый конвейер для проведения международных расчетов в обход традиционной банковской системы, контролируемой Западом. Её схематично можно описать следующим образом:

3. Масштабы и реакция рынка

Данные об объемах транзакций поражают воображение. За первую половину 2025 года объем транзакций через систему А7 достиг 7,5 трлн рублей (около $100 млрд) [6]. Аналитическая компания Elliptic подтверждает, что общий объем транзакций стейблкоина превысил $100 млрд менее чем за год [2]. Это сопоставимо с годовым ВВП некоторых стран и, по некоторым оценкам, составляет до 12-19% от общего объема внешнеторговых операций российских предприятий [6, 8].

Пик активности: К июлю 2025 года ежедневный объем торгов достигал $1,5 млрд [1].

Рыночная капитализация: В сентябре 2025 года A7A5 ненадолго стал крупнейшим недолларовым стейблкоином в мире, обогнав евро-ориентированные аналоги, с капитализацией около $500-540 млн [2, 7].

Признание в России: В сентябре 2025 года A7A5 был официально признан первым иностранным цифровым правом (ИЦП), допущенным к обращению в российской системе цифровых финансовых активов (ЦФА) через платформу «Токеон». Это легализовало его использование для внешнеторговых расчетов внутри страны [4].

Даже столкнувшись с санкциями, проект продолжает искать пути для роста, о чем свидетельствует его присутствие на крупнейших отраслевых конференциях в Азии, таких как TOKEN2049 в Сингапуре [7, 9].

4. Международное противодействие и адаптация

Западные регуляторы быстро отреагировали на угрозу. В августе 2025 года США и Великобритания ввели санкции против биржи Grinex и структур, связанных с A7A5. В октябре 2025 года ЕС расширил санкционный пакет, включив в него непосредственно сам стейблкоин A7A5, его эмитента Old Vector и торговую платформу А7 [5]. ЕС также запретил любым базирующимся в нем компаниям проводить транзакции с этим токеном [3].

Несмотря на давление, система продолжает функционировать благодаря нескольким факторам:

Технические ухищрения: После введения санкций разработчики использовали встроенную функцию смарт-контракта для уничтожения и перевыпуска большей части токенов, «отмыв» их от связи с подсанкционными кошельками и усложнив отслеживание [7].

Регуляторный арбитраж: Проект активно работает в юрисдикциях, не присоединившихся к санкциям (Сингапур, Индия, Гонконг, ОАЭ), где его присутствие формально законно [7, 9].

Географическая экспансия: Компания открыла офисы в Африке и российских городах, а президент Путин лично участвовал по видеосвязи в открытии офиса А7 во Владивостоке, что подчеркивает высокий уровень поддержки проекта на государственном уровне [6, 8].

5. Перспективы и место в новой финансовой архитектуре России

Успех A7A5 оказал влияние на изменение позиции российских регуляторов. Если раньше ЦБ выступал за жесткие ограничения криптовалют, то к концу 2025 года была предложена концепция, признающая цифровые валюты валютными ценностями [4]. Ожидается, что к 1 июля 2026 года будет сформирована законодательная база, легализующая операции с криптовалютами через российскую инфраструктуру, но с ограничениями для неквалифицированных инвесторов.

Эксперты характеризуют систему А7 как «очень сложный самолет, на котором летят очень быстро» [8]. Комбинация блокчейна (стейблкоин), традиционных финансовых инструментов (вексель) и гибкой юрисдикции (Кыргызстан) создала работающий механизм, который, по всей видимости, стал критически важным для российской экономики.

Объем в 19% от всей внешней торговли РФ, проходящий через один канал, показывает, что западные санкции столкнулись с новым вызовом. Традиционные методы давления на банковский сектор теряют эффективность, когда расчеты уходят в сферу децентрализованных или слабо регулируемых цифровых активов.

При этом, эфект для Кыргызстана не однозначен. С одной стороны, страна получает экономические выгоды от финансовой активности. С другой — она попадает под вторичные санкции и рискует стать международным изгоем, превратившись в «серую зону» для глобальных финансов.

Несмотря на кажущуюся эффективность, система несет в себе высокие риски для ее участников. Это и возможность вторичных санкций, и зависимость от фигуры Илана Шора, чья деятельность вызывает вопросы у правоохранительных органов многих стран, и потенциальная уязвимость инфраструктуры (как это было с заморозкой активов Garantex) .

В целом, A7A5 демонстрирует, как в условиях геополитической фрагментации могут создаваться параллельные финансовые инфраструктуры, бросающие вызов долларовой гегемонии и традиционной банковской системе.

Заключение

История A7A5 — это не просто кейс по обходу санкций. Это наглядная демонстрация того, как сочетание криптовалютных технологий, гибкой юрисдикции и государственной поддержки способно в кратчайшие сроки создать работающую альтернативу глобальным финансам. За первый год своего существования проект прошел путь от стартапа до объекта международных санкций и ключевого элемента российской внешнеторговой инфраструктуры. Дальнейшее развитие будет зависеть от способности системы адаптироваться к растущему давлению и от того, насколько успешно Россия сможет интегрировать подобные инструменты в свое готовящееся законодательство о цифровых валютах. Ясно одно: мир вступает в эру, где финансовые блоки становятся реальностью, и стейблкоины играют в этом новом мироустройстве далеко не последнюю роль.

Источники:

1) Russian Ruble Stablecoin A7A5 Achieves $1 Trillion in On-Chain Transactions in Under a Year

URL: https://www.kucoin.com/news/flash/russian-ruble-stablecoin-a7a5-hits-1t-in-chain-transactions-in-less-than-a-year
Аннотация: Новостной портал KuCoin сообщает, что объем транзакций рублевого стейблкоина A7A5, запущенного в 2025 году компанией A7 LLC для обхода санкций, достиг $1 трлн. Отмечается, что после введения санкций в августе 2025 года рост замедлился, а ежедневные объемы упали с пиковых $1,5 млрд до $500 млн.

2) Russian Ruble-Pegged Stablecoin Surpasses $100B in Transactions Less Than a Year

Автор: TradingView (через Unblock Media)
URL: https://www.unblockmedia.com/en/news/market/00822/a7a5-becomes-top-non-usd-stablecoin-hits-dollar500m-despite-sanctions
Аннотация: Unblock Media, ссылаясь на отчет TradingView от 6 октября 2025 года, пишет, что стейблкоин A7A5 достиг рыночной капитализации в $500 млн, став крупнейшим недолларовым стейблкоином в мире. Этот рост произошел, несмотря на санкции США и Великобритании, и сопровождался присутствием проекта на конференции Token2049 в Сингапуре.

3) A7A5: The Ruble-Pegged Stablecoin Linked to Darknet Markets

Автор: Yahoo Finance
URL: https://finance.yahoo.com/news/a7a5-ruble-pegged-stablecoin-linked-143525783.html
Аннотация: Yahoo Finance связывает стейблкоин A7A5 с подсанкционной российской биржей Garantex, которая, по данным западных властей, использовалась для отмывания денег продавцами из даркнета. После закрытия Garantex ее преемник Grinex начал использовать A7A5 для обхода блокировок и вывода средств.

4) A7A5: Комплексный Анализ Экосистемы Стейблкоинов, Поддерживаемых Рублем, в Кыргызстане

Автор: HTX (ранее Huobi)
URL: https://www.htx.com/ru-ru/tokens/A7A5/
Аннотация: На официальной странице биржи HTX представлено описание экосистемы A7A5. Указано, что это стейблкоин с двойной архитектурой (Ethereum и TRON), эмитированный киргизской компанией Old Vector. Проект соответствует нормативным требованиям Киргизии и имеет механизм автоматического распределения дохода держателям токенов.

5) ЕС расширил санкции против стейблкойна A7A5

Автор: GetBlock AML Research
URL: https://getblock.net/en/research/ruble-pegged-stablecoin-a7a5-under-scrutiny-overview-of-the-new-eu-sanctions-package
Аннотация: GetBlock.net детально описывает новый пакет санкций ЕС от 23 октября 2025 года, направленный против финансовой инфраструктуры России. Санкции введены непосредственно против эмитента стейблкоина A7A5 (киргизской компании Old Vector) и торговой платформы А7, принадлежащей Илану Шору и ПСБ. Транзакции с токеном запрещены на территории Евросоюза.

6) To help Russia circumvent sanctions, fugitive Moldovan oligarch Ilan Shor founded a cryptocurrency company

Автор: Oleksandr Bulin
URL: https://www.themoscowtimes.com/ru/news:// Бабель публикует пересказ статьи The Moscow Times, согласно которой беглый молдавский олигарх Илан Шор и российский государственный оборонный банк ПСБ основали компанию А7 и запустили в Киргизии стейблкоин A7A5, чтобы помочь России обходить санкции .

7) Sanctioned A7A5 Climbs as Top Non-USD Stablecoin amid $6B Flows

Автор: XT.com
URL: https://www.xt.com/ru/price/a7a5
Аннотация: На странице XT.com представлена базовая информация о цене A7A5. Данные с сайта носят справочный характер и не содержат аналитики или новостей о проекте, лишь фиксируя его рыночные показатели на момент запроса.

8) The Fugitive Oligarch, The Cryptocurrency, And A 'Wild' Kremlin-Blessed Sanctions Evasion Scheme

Автор: Mike Eckel, Ernist Nurmatov
URL: https://finance.yahoo.com/news/a7a5-ruble-pegged-stablecoin-linked-143525783.html
Аннотация: В материале Yahoo Finance цитируется эксперты и расследования, подчеркивающие роль A7A5 как инструмента для обхода санкций, одобренного на государственном уровне. Упоминается связь токена с "кражей века" в Молдове через фигуру Илана Шора и его функции в качестве моста между рублем и USDT.

9) Most Influential: Oleg Ogienko

Автор: Sam Reynolds
URL: https://www.coindesk.com/business/2025/12/16/most-influential-oleg-ogienko
Аннотация: CoinDesk включил Олега Огиенко, публичное лицо A7A5, в список самых влиятельных людей года. В статье анализируется, как санкции и контроль над капиталом в России привели к созданию рублевого стейблкоина. Описывается присутствие A7A5 на международных конференциях в Сингапуре и Индии, а также "кошмар комплаенса", который это вызвало у западных компаний.

Ключевые тренды циркулярной экономики на основе реальных кейсов: от концепции к конкурентному преимуществу

2026-02-09T07:15:41.182Z

Циркулярная экономика переживает качественный сдвиг: из узкой экологической инициативы она превращается в стержень стратегии устойчивого роста и устойчивости бизнеса. В условиях фрагментации глобальной торговли, роста тарифов и дефицита ресурсов цикличность становится ответом на системные риски. На основе анализа последних исследований и реальных кейсов компаний можно выделить три ключевых тренда, которые определяют будущее циркулярной экономики.

Тренд 1: Технологии как катализатор и инфраструктура цикличности

Искусственный интеллект и блокчейн перестают быть опциональными «зелёными» технологиями. Они становятся основой для преодоления фундаментальных барьеров циркулярности: непрозрачности цепочек, низкой эффективности сортировки и сложности отслеживания жизненного цикла продукта.

Как это работает:

1. ИИ для «умной» цикличности: Алгоритмы предсказывают износ, оптимизируют дизайн для разборки и управляют реверс-логистикой.

Пример (Reju/ThredUp): AI сортирует текстиль и автоматически тегирует одежду для ресейла, превращая ручной труд в масштабируемый процесс.
Пример (Closed Loop Partners): Роботы с компьютерным зрением разбирают электронику, извлекая ценные компоненты с точностью, недоступной человеку.

2. Блокчейн для доверия и прослеживаемости: Распределённые реестры создают неизменяемую историю продукта — от сырья до второго (и третьего) жизненного цикла.

Пример (Plastic Bank): Создаёт прозрачную цепочку поставок, где каждый собранный килограмм пластика отслеживается, а сборщики получают гарантированное вознаграждение.
Пример (Toucan/KlimaDAO): Токенизирует углеродные кредиты, делая рынок углерода ликвидным и прозрачным, предотвращая двойной учёт.

Вывод: Без технологий циркулярная экономика остаётся дорогостоящим экспериментом. С ИИ и блокчейном она становится измеримой, управляемой и экономически жизнеспособной.

Тренд 2: Стратегический ответ на глобальную раздробленность через бизнес-модели

В эпоху протекционизма и сбоев в цепочках поставок циркулярность становится инструментом стратегической адаптации. Компании используют её для снижения зависимости от импорта сырья, создания новых рынков и укрепления отношений с клиентами.

1. Локальная защита ресурсов: Создание «материального суверенитета» за счёт внутренних потоков вторичного сырья.

Пример (Ikea/RetourMatras): Инвестиции в переработку матрасов в Нидерландах создают локальный источник материалов, снижая зависимость от глобальных поставок.

2. Выход на вторичные рынки: Превращение отходов и восстановленных товаров в новый источник дохода.

Пример (ThredUp): «Resale-as-a-service» позволяет брендам выходить на рынок подержанных товаров, компенсируя падение маржинальности новых вещей.

3. Диверсификация доходов за счёт услуг: Переход от продажи продукта к продаже его функции (модели подписки и «аренда»).

Пример (Vytal): Система многоразовых контейнеров «borrow-and-return» создаёт постоянный поток доходов от услуг, а не от разовых продаж упаковки.

4. Углубление отношений с клиентами: Превращение разовой покупки в долгосрочный сервисный контракт.

Логика: Цифровые двойники и сервисные модели (как у Ikea с ремонтом) дают данные об использовании продукта и создают постоянную связь с потребителем.

Вывод: Циркулярность — это не только про экологию, но и про снижение стратегических рисков, открытие новых рынков и построение устойчивой лояльности в нестабильное время.

Тренд 3: От разрозненных проектов к системному «Маховику»

Наиболее успешные компании не просто внедряют отдельные циклические практики, а выстраивают самоусиливающуюся систему — «маховик», где каждый элемент подпитывает следующий, создавая синергию и ускоряя рост.

Как запускается «Маховик циркулярности»:

1. Первый оборот (Технологии + Сбор данных): Внедрение ИИ и сенсоров (как у Vytal) снижает стоимость сбора и сортировки, повышает качество вторичного сырья.

2. Второй оборот (Рентабельность + Новые продукты): Доступное качественное вторсырьё снижает себестоимость. Компании (как Ikea с «зелёным» бетоном из примера) создают новые продукты с лучшими экологическими и ценовыми характеристиками.

3. Третий оборот (Рост спроса + Инвестиции): Эти продукты привлекают сознательных потребителей и инвесторов (как фонд Closed Loop Partners), что приносит дополнительную прибыль и репутационный капитал.

4. Замыкание цикла (Реинвестирование): Полученные средства и данные реинвестируются в новые технологии и инфраструктуру, раскручивая маховик ещё быстрее.

Вывод: Успешная циркулярная трансформация — это не чек-лист, а динамичная система. «Маховик» превращает циклические практики из статьи затрат в источник непрерывного конкурентного преимущества и роста.

Практические выводы

1. Стратегия: Интегрируйте циркулярность в ядро бизнес-модели, используя её как ответ на геополитические и рыночные риски. Выбирайте одну из четырёх стратегий (локальная защита, вторичные рынки, сервисы, углубление отношений) в зависимости от вашего позиционирования.

2. Технологии: Инвестируйте в ИИ для оптимизации материальных потоков и в блокчейн для построения доверия и прозрачности в цепочках создания стоимости. Это больше не вопрос CSR, а вопрос эффективности.

3. Системность: Стремитесь выстроить «маховик» — самоподдерживающуюся систему, где данные, материалы и клиентская лояльность циркулируют, создавая синергию.

4. Показатели: Внедряйте KPI, связанные с цикличностью (доля выручки от циклических моделей, процент вторичного сырья, жизненный цикл продукта), и создавайте культуру экспериментов для их достижения.

Будущее принадлежит компаниям, которые видят в циркулярной экономике не обязанность, а возможность — возможность стать более устойчивыми, независимыми и инновационными. Как показывает пример Ikea, думающей «поколениями», именно долгосрочный взгляд и системный подход превращают вызовы новой реальности в источник прочного конкурентного преимущества.

Приложение

Сводный обзор ключевых трендов в циркулярной экономике с реальными кейсами

1. Технологии как катализатор (ИИ, блокчейн, сенсоры)

Использование передовых технологий для преодоления системных барьеров: автоматизация сортировки, отслеживание жизненного цикла, обеспечение прозрачности и создание новых рыночных механизмов.

1.1. ИИ для сортировки и логистики:

Reju: Использует AI для оптимизации сортировки текстиля и прогнозирования спроса.
ThredUp: Интегрирует AI для автоматического тегирования одежды и улучшения поиска на платформе ресейла.

Closed Loop Partners (Molg): Инвестирует в роботов с компьютерным зрением для разборки электроники.

1.2. Блокчейн для прозрачности и финансирования:

Plastic Bank: Создает блокчейн-платформу для отслеживания сбора пластика и гарантированных выплат сборщикам.
Toucan & KlimaDAO: Токенизируют углеродные кредиты, создавая ликвидный и прозрачный рынок углерода.
WePower, Power Ledger: Используют блокчейн для P2P-торговли «зелёной» энергией и привлечения инвестиций в ВИЭ.

1.3. Сенсоры и IoT для управления ресурсами:

Vytal: Использует сенсорные метки в контейнерах для управления системой аренды и стимулирования возврата.

2. Стратегический ответ на глобальные вызовы (Фрагментация торговли, дефицит ресурсов)

Циркулярные модели как инструмент снижения зависимости от импорта, диверсификации доходов, выхода на новые рынки и укрепления устойчивости бизнеса.

2.1. Локальная защита ресурсов:

Ikea / Ingka Group: Инвестирует в компанию RetourMatras для создания локальной системы переработки матрасов в Нидерландах, снижая зависимость от импорта сырья.

2.2. Выход на вторичные рынки:

ThredUp: Развивает направление «ресейл как услуга» (resale-as-a-service), позволяя брендам выходить на рынок подержанных товаров.

2.3. Диверсификация доходов за счёт услуг:

Vytal: Внедряет модель «продукт как услуга» через систему аренды многоразовых контейнеров, создавая постоянный поток доходов.

2.4. Углубление отношений с клиентами:

Ikea: Переходит на дизайн для ремонта и ремонтабельности (например, книжный шкаф Billy), предлагая сервисы по продлению жизненного цикла продуктов.

3. Системный подход «Маховик»

Построение самоусиливающейся бизнес-системы, где успех на одном этапе (данные, ресурсы, лояльность) создает условия и ресурсы для роста на следующем.

3.1. Классический пример «Маховика»:

Amazon: Цикл «больше покупателей → больше продавцов → больше выбора и ниже цены → больше покупателей» (цитируется в теории).

3.2. Применение «Маховика» в циркулярной экономике:

Симбиоз ТЭЦ и строительной компании: Цикл: Отходы → дешёвое сырьё → «зелёный» продукт → спрос и премия → инвестиции в технологии → более качественные отходы-сырьё.

KlimaDAO: Создаёт финансовый «маховик» для углеродного рынка: Покупка BCT → выпуск KLIMA → стимулирование стейкинга → рост спроса на BCT → рост цены на углеродные кредиты → больше инвестиций в климатические проекты.

Тренды не изолированы, а взаимосвязаны. Например, ThredUp использует технологии (ИИ) для реализации стратегии выхода на вторичный рынок, что, в свою очередь, является частью более крупной системы («маховика») ресейла, вовлекающей бренды, потребителей и логистику. Компании-лидеры успешно комбинируют все три элемента.

От автоматизации к интеллекту: как внедрять генеративный ИИ и строить на этом бизнес в сфере недвижимости

2026-02-08T12:59:59.732Z

Технологии искусственного интеллекта в недвижимости становятся ядром цифровой экосистемы, перестраивающей консервативный рынок недвижимости от сделки до управления. Чтобы построить на этом бизнес, недостаточно понимать технологии; нужно видеть их место в новой архитектуре PropTech (технологий для недвижимости) и Real Estate FinTech (финтеха для недвижимости). Именно в разрыве между продвинутыми финансовыми технологиями и архаичными сделками скрывается главная рыночная возможность.

Внедрение ИИ в недвижимости вышло за рамки экспериментов и стало драйвером эффективности. Крупные платформы, агентства и даже банки активно используют ИИ для решения ключевых задач.

Данная классификация демонстрирует, что ИИ трансформирует не отдельные задачи, а всю цепочку создания стоимости в недвижимости — от первичного маркетинга и оценки до управления объектом на протяжении всего жизненного цикла:

Сквозная трансформация данных: ИИ превращает разрозненную информацию (цены, фото, данные датчиков, тексты договоров) в структурированный цифровой актив, с которым можно работать на всех этапах — от продажи до управления.
От аналитики к действию: Эволюция идет от простого анализа (риски) и генерации (тексты) к автоматизированному принятию решений: AVM сами назначают цену, AUS — одобряют кредит, смарт-контракты — исполняют сделки.
Конвергенция PropTech и FinTech: Ключевые технологии (AVM, AUS, токенизация) находятся на стыке этих сфер. Они устраняют главную проблему — «зазор» между цифровыми платежами и архаичными процессами сделок.

Как выбрать и внедрить ИИ для RealEstate

Внедрение генеративного ИИ — это не просто апгрейд автоматизации, а переход на новый уровень цифровых возможностей компании. Успех зависит от правильного выбора процессов, где уникальные способности ИИ — понимание контекста, генерация контента и работа с неопределённостью — раскроются в полной мере. В статье «Стратегия внедрения генеративного ИИ: как выбрать задачи для максимального эффекта» анализируются принципы и подходы, которые применимы и для отрасли недвижимости, например:

Ищите вариативность, а не просто рутину. При выборе задачи для автоматизации, как было указано в стратегии, ключ — найти процесс, где требуется понимание контекста. Идеальный пример — чат-боты. Они не просто дают шаблонные ответы, а понимают суть запроса («квартира на Соколе»), анализируют карточки объектов («Есть ли кондиционер?») и ведут персонализированный диалог для брифинга клиента. Это решает проблему круглосуточной нагрузки на сотрудников и отсеивает до 90% типовых вопросов.
Объединяйте информацию из разных источников. Сила ИИ — в синтезе разрозненных данных. Компания Cherre создала целую модель для соединения, очистки и стандартизации сложных данных из разных систем, что служит основой для аналитики. На старте своего продукта можно внедрить более простую интеграцию: например, настроить автоматический сбор данных о новом объекте из формы, базы знаний об объектах и CRM-системы для генерации полного пакета маркетинговых материалов.
Фокусируйтесь на измеримой цели, а не на шагах. Ваша цель — не «настроить ИИ», а, например, «сократить время выхода на сделку». Российский сервис Эксперт-проверка именно так и работает: его цель — выявить все риски по объекту, а не просто собрать справки. Аналогично можно сформулировать цели: «повысить конверсию лидов на 20% через чат-бот» или «сократить время подготовки запуска проекта с 5 дней до 1 часа».

Внедрение ИИ должно быть целенаправленным и соответствовать логике трансформации всей цепочки создания стоимости:

1. Сделки: От неопределенности к алгоритмическому ценообразованию

Главная боль сделки — субъективное и затянутое ценообразование. ИИ-решение здесь — это автоматизированные модели оценки (AVM), как у сервисов iBuyers (Opendoor). Они анализируют терабайты данных (от цен аналогов и истории района до соц. активности) и выдают обоснованную цену за секунды.

Что продавать: Не «систему оценки», а «гарантию скорости и справедливой цены». Упаковывайте решение как сервис «мгновенного выкупа» или «экспресс-запуска» объекта с готовой маркетинговой стратегией, основанной на данных.
Пример интеграции: На основе AVM можно автоматически генерировать не только описание, но и полный финансовый меморандум для инвесторов, обосновывающий цену.

2. Ипотека и кредитование: От квеста с документами к сервису

Традиционная ипотека — это стресс и долгое ожидание. ИИ-решение автоматизирует андеррайтинг (AUS): проверяет данные клиента с бюро кредитных историй, базами по занятости, выявляет несоответствия и предсказывает риски.

Что продавать: Не «модуль для банка», а «одобрение за несколько часов» для агентства недвижимости. Ваш продукт ускоряет сделку, повышая конверсию агентства. Можно создать white-label решение для риелторов, которое предварительно одобряет их клиентов у партнёрских банков.
Пример: Платформы вроде Cloudvirga ведут заявку от первого клика до сделки, автоматически стыкуя оценщика, страховщика и кредитора. ИИ здесь — связующее звено.

3. Инвестиции: От клуба избранных к демократизации через токенизацию

Инвестиции в коммерческую недвижимость были сложны и неликвидны. ИИ-решение работает в паре с блокчейном: анализирует рентабельность актива, прогнозирует доходность, а технология распределённого реестра позволяет разделить актив на цифровые доли (токены).

Что продавать: Ликвидность и доступность. Создавайте платформы для краудфандинга или токенизации, где ИИ предоставляет инвесторам прозрачную аналитику по каждому активу, а смарт-контракты автоматизируют распределение дохода.
Пример: Платформы вроде CrowdStreet используют аналитику для отбора проектов, а будущее — за токенами, обеспеченными доходом от конкретного торгового центра, которыми можно легко торговать.

Российский контекст и практические шаги

Внедрение в России имеет специфические драйверы, которые нужно использовать:

Импортозамещение и регуляторный толчок: Обязательный BIM с 2024 года создаёт спрос на связанные с ним ИИ-инструменты для управления финансами и логистикой проекта.
Консолидация вокруг экосистем: Рост происходит через интеграцию в крупные платформы. Ваш продукт должен иметь открытые API и быть готовым к партнёрству.
Практический первый шаг: Начните с аудита процессов у вашего первого клиента (агентства, застройщика). Найдите точку максимальной боли в их финансово-сделочной цепочке (оценка, сбор документов для ипотеки, отчётность для инвесторов) и создайте пилотное решение, доказывающее экономию времени или денег в цифрах.

Бизнес-модели: Как зарабатывать на новой архитектуре

На основе найденных кейсов можно выделить три основные модели монетизации ИИ-решений для недвижимости:

SaaS-решения для новой логики: Создавайте не просто инструменты для генерации текстов, а нишевые AVM-сервисы для частных оценщиков, AI-модули андеррайтинга для малых банков или аналитические платформы для инвесторов в токенизированные активы, узкоспециализированных инструментов, подобных Realty Bot или Luxury Presence. Упакуйте решение, которое автоматизирует одну больную задачу (генерация описаний, лидогенерация, проверка рисков), и продавайте доступ к нему по подписке.
Интеграция в экосистемы: В России будущее за крупными экосистемами (Сбер, Дом.РФ, ПИК). Возможная стратегия — стать для них лучшим партнёром в узкой нише (скоринг на альтернативных данных, автоматизация смет в BIM). Многие компании (например, Formula City) предпочитают глубокую интеграцию ИИ в свои процессы. Вы можете предлагать услуги по разработке и внедрению таких решений, например, интеграцию ChatGPT в CRM-систему застройщика для анализа звонков и автоматизации отчётности.
Консалтинг по трансформации: Помогайте традиционным игрокам (девелоперам, УК) перепроектировать процессы под возможности ИИ и FinTech, проводите аудит и внедрение с расчётом ROI. Как показывает опыт Formula City и SETEVIE, рынок испытывает острый дефицит знаний. Можно проводить обучение для риелторских команд по эффективному использованию ИИ-инструментов (как ChatGPT для создания контента или анализа данных) и консультировать по стратегии цифровизации.

Для расчёта экономики такого бизнеса можно ориентироваться на существующие на рынке цены. Например, базовая интеграция чат-бота на основе готовых моделей может стоить от 1 000 000 ₽, а разработка кастомного AI-решения под ключ — от 3 000 000 ₽.

От технологии к невидимой инфраструктуре

Таким образом, построение бизнеса на ИИ в недвижимости сегодня — это создание решений, которые не просто автоматизируют задачу, а замыкают данные в единый цикл, превращая недвижимость в прозрачный, ликвидный и эффективно управляемый цифровой актив.

Конечная цель — сделать технологии, включая ИИ, такими же незаметными, как безналичная оплата. Недвижимость будущего — это самоописывающийся финансовый узел, где BIM-модель служит основой для оценки, датчики умного дома автоматически снижают страховую премию, а доли в активе свободно торгуются на цифровых площадках.

Бизнес на ИИ в недвижимости — это не продажа «нейросети», а создание решений, которые заполняют «зазор» между ожиданиями цифрового клиента и архаичными процессами. Продавайте не инструменты, а новые стандарты скорости, прозрачности и доступности, становясь архитектором новой финансовой логики для самой консервативной отрасли. Революция происходит не на конференциях, а в строках кода, которые учат деньги понимать язык бетона, а бетон — отзываться на запросы финансов. Те, кто освоит этот язык первыми, будут определять правила игры.

Приложение:

Основные сервисы ИИ в сфере недвижимости

1. Анализ, оценка и прогнозирование

Эти сервисы помогают профессионалам находить объекты, точно оценивать их стоимость и прогнозировать рыночные тренды.

1.1. Homesage.ai

Комплексная платформа для анализа недвижимости.
API для оценок: анализ состояния объекта, оценка инвестиционного потенциала, расчёт стоимости ремонта. Точность: модели оценки (AVM) имеют медианную погрешность ~2.8%. Интеграция: REST API для встраивания в CRM и другие системы.

1.2. «Алиса AI» (Яндекс)

Анализ рыночных данных и трендов.
Аналитика цен: обработка данных поисковых запросов и объявлений для выявления динамики цен на первичном рынке. Региональный фокус: актуальная информация по городам России.

1.3. Scout

Реактивация клиентской базы и генерация лидов.
Работа с базой: сегментация контактов, обогащение данных, запуск персонализированных кампаний для возобновления диалога. Стратегия: фокус на простых вопросах для выявления готовности к сделке.

2. Маркетинг, контент и визуализация

Инструменты для создания привлекательного контента, улучшения визуального представления объектов и продвижения.

2.1. Write.homes

Генерация текстового контента.
Шаблоны: создание черновиков описаний объектов, постов для соцсетей, писем и заметок о районах. Эффективность: экономия времени, требует последующей редактуры и добавления локальной экспертизы.

2.2. REimagineHome

Визуальное улучшение листингов.
Виртуальный стейджинг: добавление мебели и декора на фото пустых помещений. Улучшение фото: коррекция освещения, ретушь. Важно: требует чёткого указания на цифровую обработку в описании.

2.3. Interior AI, RoomGPT

Дизайн интерьера и перепланировка.
Редизайн по фото: загрузка снимка комнаты и выбор нового стиля из 30+ вариантов (Interior AI). Простота: RoomGPT предлагает быстрые и простые преобразования. Назначение: создание концептов и визуализаций для клиентов.

3. Автоматизация взаимодействия и сделок

Решения для автоматического общения с клиентами, управления лидами и координации сделок.

3.1. Roof AI

Круглосуточный диалог с посетителями сайта.
Конверсия лидов: чат-бот отвечает на вопросы, выявляет потребности и передаёт квалифицированных лидов агенту. Интеграция: настраиваемые правила маршрутизации и уведомлений.

3.2. Follow Up Boss

CRM-система с фокусом на оперативность.
Скорость реакции: автоматическое создание задач и напоминаний для мгновенного ответа новому лиду. Видение для команды: единая воронка и прозрачное распределение лидов.

3.3. Zapier

Интеграция различных инструментов в рабочие процессы.
Автоматизация рутины: связывает CRM, сайт, почту и календарь, устраняя ручной перенос данных. Пример: автоматическое создание контакта в CRM и задача для агента при новой заявке на сайте.

Как выбрать подходящий сервис

1. Определите цель: Чётко сформулируйте, какую задачу должен решить инструмент (например, «ускорить ответ лидам» или «повысить качество визуализации объектов»).

2. Проверьте интеграции: Убедитесь, что сервис совместим с вашей CRM, сайтом и другими используемыми системами.

3. Начните с пилота: Протестируйте один инструмент на ограниченном процессе, чтобы оценить его реальную пользу и удобство.

4. Помните про контроль: ИИ отлично справляется с рутиной и генерацией черновиков, но финальное решение, работа с эмоциями клиентов и сложные переговоры должны оставаться за вами.

Туристический маховик: самообучающаяся бизнес-модель меняет отрасль

2026-02-05T10:32:30.461Z

Искусственный интеллект становится ядром принципиально новой бизнес-архитектуры — «цифрового маховика», способного к самораскручиванию и автономному росту. Вместо линейной цепочки «поиск-бронирование-сервис» возникает непрерывный цикл, где каждый шаг пользователя улучшает следующий. Роль ИИ как «двигателя» маховика заключается в создании замкнутого цикла: захват внимания → глубокая персонализация → совершение сделки → сбор данных → ещё более точная персонализация → рост лояльности. Этот цикл превращает разовую транзакцию в долгосрочные отношения, а данные клиента — в основной актив.

Бизнес-модель «маховика» строится на замкнутом цикле, который преобразует пользовательское взаимодействие в долгосрочное конкурентное преимущество. Энергия, вложенная в раскрутку маховика, накапливается, и с каждым оборотом его раскручивать становится все легче.

Ключевые принципы бизнес модели «маховик»:

Цикличность и самоусиление: Результат одного действия становится входом для следующего.
Синергия: Все части системы работают согласованно, создавая эффект, превосходящий простую сумму их действий.
Скорость и инерция: Со временем система набирает инерцию и начинает работать почти сама по себе.

Применительно к туристической отрасли цикл «маховика» включает следующие этапы:

Последовательность запуска "Маховика":

Ядро: Разработать ИИ-ассистента на отечественном стеке (YandexGPT/GigaChat + дообучение на туристических данных "Туризм.РФ" и отзывах), который специализируется на создании нарративных маршрутов по России. Фокус на эмоциях и уникальности, а не на списке отелей.
Запуск цикла данных: Привлечь первых пользователей через партнерство с блогерами и СМИ, предлагая им "протестировать" способность ИИ создавать неочевидные путешествия. Каждый диалог, каждый отказ, каждый восторг — топливо для маховика.
Интеграция "агентного" слоя: Начать с узкого, но болезненного сценария, где ИИ-агент автономно действует — например, решает проблему с внезапной отменой экскурсии, находя и бронируя равноценную альтернативу, согласуя время с гидом и пользователем, и сообщая об этом одним сообщением.
Формирование экосистемы: Стать технологическим партнером для малых отелей и гидов в "малопосещаемых, но самобытных регионах" (Хакасия, Якутия), подключая их к своей сети "агентных" сервисов. Это дает им доступ к персонализированному спросу, а платформе — эксклюзивный контент и инвентарь.
Включение сетевого эффекта: Запустить функцию "Коллективный разум путешествий", где анонимизированные данные о положительных решениях (например, "какой ресторан в Суздале выбрать, если ты ценишь тишину и локальную кухню") используются для улучшения рекомендаций всем.

Что раскручивает "Маховик":

«Топливо»: Качественные, глубинные данные о предпочтениях.
«Двигатель»: Агентный ИИ, создающий беспрецедентную ценность и экономию времени.
«Смазка»: Беспрецедентно релевантная персонализация, порождающая лояльность.
Результат: Устойчивый рост LTV (пожизненной ценности клиента), снижение CAC (стоимости привлечения) за счет сетевого эффекта и синергии с государственными платформами (как "Туризм.РФ").

Мировые лидеры и российские компании уже внедряют элементы этой модели:

Booking.com: Внедрил интеллектуальный поиск по описанию (например, «отель с баром на крыше и видом на канал») и ИИ-саммаризацию тысяч отзывов. Это снижает время выбора и повышает точность бронирования — ключевой момент первого этапа «маховика».
OneTwoTrip (ГидGPT) и Aviasales: Используют чат-ботов на базе генеративного ИИ для планирования поездок в естественном диалоге. Такие помощники выступают в роли персональных агентов, собирающих данные о предпочтениях.
Крупные авиакомпании (United Airlines): Применяют ИИ для мгновенного информирования пассажиров о задержках, превращая негативный опыт в возможность проявить заботу и сохранить лояльность.
Платформа Туризм.РФ: Развивает «Copilot для проектного управления» и работает над национальной ИИ-платформой. Это создает инфраструктурный фундамент для сбора и анализа данных на государственном уровне, что особенно важно для координации развития регионов.

Несмотря на потенциал, разгону «маховика» мешают существенные препятствия, выявленные в исследованиях и практике.

Качество и актуальность данных. Генеративный ИИ может выдавать устаревшую или неточную информацию (например, о визах), если обучен на общих данных интернета. Эффективная персонализация требует доступа к большим массивам релевантных и актуальных данных, что является проблемой для непопулярных направлений или новых клиентов.
Технологические и кадровые барьеры. Внедрение требует значительных инвестиций в инфраструктуру и переобучение персонала. Исследования показывают экспоненциальный рост спроса на специалистов, способных интерпретировать данные и работать с ИИ.
Этический вопрос и принятие. Пользователи ценят живое общение и могут сопротивляться излишней автоматизации. Кейс с роботами-консьержами в калифорнийском отеле, которых в итоге заменили на людей из-за негативных отзывов гостей, — яркое тому подтверждение. Также остро стоят вопросы безопасности данных и приватности.

К 2030-2045 гг. ИИ станет инфраструктурным фундаментом всей отрасли. Развитие пойдет по трем направлениям:

1. Эра агентивного ИИ (Agentic AI). Автономные ИИ-агенты будут самостоятельно планировать и бронировать сложные маршруты, решать форс-мажоры (например, перебронировать рейс при задержке), минимизируя участие человека.

2. Гиперперсонализация на отечественных моделях. Акцент сместится на развитие и обучение национальных больших языковых моделей (например, GigaChat, YandexGPT) на локальных данных. Это позволит учитывать культурный контекст и специфику внутреннего туризма.

3. Формирование цифровых экосистем. Будут создаваться закрытые платформенные решения (по типу «Туризм.РФ»), которые обеспечат полный цикл — от вдохновения и планирования до пост-путешественного анализа — при полном контроле над данными и процессами.

***

ИИ трансформирует туризм, перенося фокус с транзакционной эффективности на создание непрерывного цикла вовлечения и лояльности. Компании, которые смогут выстроить свой «маховик» — самообучающуюся систему, где данные о клиенте ведут к безупречной персонализации, а та порождает новые данные, — получат решающее преимущество. Будущее принадлежит не просто технологичным сервисам, а целым экосистемам, центрированным вокруг «цифрового двойника» путешественника, где ИИ выступает стратегическим партнером, а человек — конечным бенефициаром уникального опыта. В России этот процесс активно поддерживается государством в рамках курса на технологический суверенитет, что открывает уникальные возможности для создания национальной конкурентоспособной модели.

Искусственный интеллект в туризме: глобальная трансформация и российские реалии

2026-01-20T14:51:52.876Z

Искусственный интеллект перестал быть технологией будущего в туризме — он стал его настоящим. Мировой рынок ИИ в этой сфере оценивался в $3–3.4 млрд в 2024 году, а к 2030 году ожидается его пятикратный рост до $13.4–13.9 млрд. Эта революция меняет всё: от планирования путешествия до впечатлений на месте. ИИ — не просто инструмент оптимизации, а драйвер фундаментального перераспределения ценности в экосистеме онлайн-путешествий. Успех будет зависеть от способности компаний сочетать технологические инновации с глубоким пониманием эмоциональных потребностей путешественников.

Внедрение искусственного интеллекта оказывает на туристическую отрасль немедленный и ощутимый эффект, формируя немедленные преимущества по ключевым направлениям. Скорость процессов резко возрастает: ИИ анализирует тысячи вариантов за секунды, что позволяет 40% путешественников быстрее планировать поездки, а бизнесу — автоматизировать до 40% рутинных задач. Это напрямую ведёт к снижению затрат, экономя компаниям миллиарды долларов на оптимизации операций. Одновременно предиктивная способность алгоритмов, используемая 63% отелей для прогноза спроса и динамического ценообразования, и повышенная точность персонализированных рекомендаций, повышающая удовлетворённость клиентов на 20%, создают новое качество сервиса. Наконец, ИИ обеспечивает клиентам персонализацию, генерируя уникальные маршруты и рекомендации, за которые 35% туристов готовы доплачивать.

Текущий эффект от внедрения ИИ выходит далеко за рамки простой автоматизации. Фокус смещается с транзакционной эффективности на создание уникальной ценности через глубокую персонализацию и упреждающий сервис.

Угрозы, которые создают возможности

Столь значительный эффект неизбежно вызывает «круги на воде» - распространяющуюся по отрасли ударную волну инноваций, способную вывести ее на новый уровень (Gen AI Is Threatening the Platforms That Dominate Online Travel).

Генеративный ИИ создает угрозу бизнес-модели цифровых агрегаторов, таких как Expedia и Booking.com, меняя способ поиска и планирования путешествий пользователями. Вместо перехода на сайты агрегаторов через поисковые системы, пользователи получают ответы напрямую в AI-интерфейсах (ChatGPT, Gemini и др.), что снижает роль платформ как «ворот» в онлайн-путешествиях. Риски для бизнес-модели агрегаторов:

Агрегаторы доминировали, контролируя поисковый трафик и монетизируя его через рекламу и комиссии.
Генеративный ИИ снижает необходимость перехода на сайты, отвечая на запросы напрямую.
Пример: платформа Chegg потеряла трафик, потому что студенты получают ответы через ИИ.

Как следствие - угроза экономике онлайн-путешествий:

Expedia и Booking.com тратят миллиарды на маркетинг (50% и 30% выручки соответственно), чтобы быть на виду в поиске Google.
ИИ удерживает пользователей в своей среде дольше, планируя поездки до перехода на сайт бронирования.
Агентный ИИ может полностью спланировать и забронировать поездку без перехода на внешние сайты.

Три стратегических сдвига для участников:

Риски:

Снижение доходности: если планирование уходит в ИИ-интерфейсы, агрегаторы теряют возможность кросс-продаж.
Прямые бронирования: отели и авиакомпании могут использовать ИИ-агентов для прямых продаж.
Конкуренция с новыми игроками: ИИ-стартапы создают более плавный пользовательский опыт.

Ответ на угрозы - трансформация отрасли. Преимущества, создаваемы технологиями ИИ направляются не на увеличение собственной маржинальности, а на изменение архитектуры отрасли, начиная от структуры доходов и заканчивая вопросами доверия пользователей, качества данных и стратегической интеграции ИИ.

ИИ как личный консьерж и стратегический партнер

Трансформация туристической отрасли включает формирование новой архитектуры где ИИ выполняет роль не просто инструмента, а инфраструктурного фундамента:

Гиперперсонализация как стандарт. ИИ анализирует не только прошлые бронирования, но и цифровые следы, предпочтения в питании, график активности и даже эмоциональные триггеры, создавая маршруты, которые кажутся сшитыми на заказ. К 2027 году более 65% всех бронирований будут так или иначе сопровождаться ИИ-поддержкой.

Эра агентивного ИИ (Agentic AI). На смену реактивным чат-ботам приходят автономные ИИ-агенты. Они способны самостоятельно действовать для достижения цели путешественника: например, перебронировать билеты при задержке рейса или найти альтернативный отель в случае переполнения, минимизируя участие человека. Ключевая задача ИИ — экономия времени: 58% пользователей ценят мгновенные ответы, а 56% отмечают, что планирование с ИИ происходит быстрее.

Операционная эффективность и прогнозная аналитика. Авиакомпании используют ИИ для оптимизации маршрутов и расхода топлива, аэропорты — для управления пассажиропотоком с помощью биометрии, а отели — для предиктивного обслуживания номеров.

Устойчивое развитие. ИИ помогает бороться с овертуризмом: анализирует потоки туристов для их распределения, предлагает "зеленые" маршруты и оценивает экологический след поездок. Поддержка мер по регулированию турпотока среди путешественников растет: 46% готовы путешествовать в непиковое время за поощрения, а 44% одобряют систему временных интервалов для посещения достопримечательностей.

Особенности российского рынка

Российский туристический рынок развивается под влиянием трех мощных сил: запроса бизнеса на эффективность, потребительского спроса на удобство и четкой государственной политики, направленной на импортозамещение технологий и развитие внутреннего туризма.

Автоматизация как ответ на кадровый дефицит. Для многих российских туроператоров и отелей внедрение ИИ — это решение проблемы высокой нагрузки на персонал. ИИ-ассистенты (например, от компании AIMPACT) интегрируются в мессенджеры, сайты и даже на площадки вроде Avito, чтобы круглосуточно консультировать клиентов, подбирать туры и оформлять брони. Такие решения могут снизить нагрузку на менеджеров на 40%, одновременно увеличивая конверсию продаж.

Государство как драйвер и интегратор. В рамках нацпроекта "Туризм и индустрия гостеприимства" создаются мощные цифровые платформы.

Туризм.РФ запустила корпоративную ИИ-платформу "Copilot для проектного управления", которая консолидирует данные по инвестиционным проектам, помогает анализировать документы и управлять рисками.
Идет разработка национальной AI-платформы для туристов, цель которой — стать "единым окном" для планирования поездок по России.
Приложение "Visit Russia" с ИИ-гидом на 36 языках призвано улучшить сервис для въездных туристов.

Развитие агентивных сетей и отечественного стека. Россия активно изучает и адаптирует концепцию агентивного туризма. Её суть — в создании сети взаимодействующих узкоспециализированных ИИ-агентов (агент путешественника, агент направления, агент поставщика), которые в режиме реального времени согласовывают и формируют персональное предложение.

Стратегия "человек + ИИ" стала ключевым тезисом отраслевых конференций: технологии не заменяют эксперта, а усиливают его, беря на себя рутину.
На технологическом суверенитете сделан особый акцент. Как заявил Президент РФ В.В. Путин на конференции AI Journey, для России "вопрос обладания полным набором собственных технологий и продуктов генеративного ИИ — это вопрос государственного, технологического и ценностного суверенитета". Это стимулирует развитие национальных LLM (больших языковых моделей), таких как GigaChat (Сбер) и YandexGPT (Яндекс).

Потребительский спрос и данные. Исследования показывают, что 35% российских путешественников готовы доплатить за маршрут, составленный с помощью ИИ. Компании также используют ИИ для глубокого анализа фидбека: например, обработка 6 млн отзывов о 82 регионах России выявила разрыв между инфраструктурой и ожиданиями туристов в популярных местах (Крым, Краснодарский край) и высокий потенциал малопосещаемых, но самобытных регионов (Хакасия, Якутия).

Будущее и прогнозы

К 2030 году ИИ станет неотъемлемой частью каждого этапа путешествия. Глобальный фокус сместится в сторону полной автономии ИИ-агентов и бесшовной интеграции с интернетом вещей (IoT) и дополненной реальностью (AR).

В России, помимо следования общим трендам, будут усиливаться специфические направления:

Гиперперсонализация на отечественных моделях. Развитие и обучение российских LLM на локальных данных для более точного учета контекста и предпочтений.
Безопасность и совместимость. Рост спроса на решения, обеспечивающие кибербезопасность и интеграцию в рамках национального технологического стека.
Экосистемный подход. Формирование закрытых цифровых контуров и платформ (как в случае с Туризм.РФ), которые обеспечивают полный контроль над данными и процессами.

ИИ трансформирует туризм, перенося ценность с транзакционной эффективности на эмоциональную вовлеченность и персонализацию. Мировые лидеры делают ставку на автономию и глубину интеграции. Россия, обладая мощным внутренним рынком и государственной поддержкой, идет по пути создания собственной технологической экосистемы, где стратегия "человек + ИИ" и развитие национальных AI-решений становятся ключевыми конкурентными преимуществами в новой цифровой реальности.