Один мой знакомый, назовем его Олегом, владеет небольшим производством промышленного оборудования. Полгода назад к нему пришли маркетологи с предложением, от которого в нынешние турбулентные времена грех отказываться. Ребята берут на себя весь спектр продвижения – от аудита позиционирования и нового сайта до отраслевых конференций. За свой счет, по агентскому соглашению, с процентом от будущих контрактов. На бумаге – идеальная формула. Единственное, о чем стоило спорить, – размер комиссии и отпускная цена, чтоб конечный продукт не стал для покупателя золотым.
Но спор вышел далеко за пределы коммерческой математики. Согласование договора превратилось в филиал Дантова ада, как только Олег открыл для себя «магию» генеративного ИИ.
Эта история – медицинский случай того, как инструмент, призванный убирать уязвимости, при прямолинейном использовании сам становится убийцей сделок. Олег – мужик дотошный. Получив первый драфт, он не стал тратиться на юриста, а скормил документ нейросети с промтом: «Найди риски договора для поставщика оборудования». ИИ, обученный на терабайтах судебной практики, честно подсветил все: от размытых сроков приемки до гипотетической утечки ноу-хау.
Маркетологи пошли навстречу. Они переписали спорные пункты, смещая баланс в пользу Олега, вплоть до того, что сами стали в позицию аутсайдера с целью наладить доверительный диалог с потенциальным партнером. Но тот снова запустил машинный анализ и снова получил список угроз. Нейросеть не понимает контекста взаимной выгоды. Ее задача – найти минусы, и она будет искать их до бесконечности, препарируя любой документ.
Дальше – фарс. Доведенные до белого каления маркетологи решили подружиться с «домашним питомцем» Олега. Взяли выхолощенную версию, приправили встречным промтом – «Составь договор, максимально снижающий риски для сторон и позволяющий плодотворно работать» – и отправили как последний рубеж дружелюбия. Ответ: скан с пятью новыми рисками, сгенерированными нейросетью против своего же «идеального» текста. Круг замкнулся. Если поставить ИИ задачу найти изъяны в характере любимой матери, он раскопает статистическую аномалию. Это не интеллект, а безжалостная лупа: в умелых руках помогает видеть детали, в неумелых – разглядывает молекулы, забывая о живой плоти коммерции.
Сделка не состоялась. Маркетологи плюнули. Олег остался при своих станках и при своем ИИ, убежденный, что его пытались кинуть – ведь нейросеть «не ошибается». Трагедия в том, что это массовое помутнение. Мы получили доступ к технологии, но не получили инструкции.
По данным свежих опросов Массачусетского технологического института, 95% компаний, внедривших генеративный ИИ, не получили соизмеримой отдачи. Лишь 5% пилотных проектов принесли реальные миллионы. Ключевая причина – не качество моделей, а плохая интеграция: ненадежные процессы и неспособность систем удерживать контекст. Машине не объяснить, что мы договариваемся, а не судимся. Показателен пример McDonald's, свернувшего ИИ-прием заказов: алгоритм добавлял к мороженому бекон, теряя нить разговора. Разговор клиента ресторанной сети чем-то напомнил переписку с Олегом. На входе – желание сделки, на выходе – несъедобный продукт.
В конце 1990-х верили, что приставка «e-» сделает бизнес сверхприбыльным – получили схлопывание NASDAQ. В конце нулевых накручивали лайки, веря в их корреляцию с выручкой – получили трафик без конверсии. Сегодня мы в той же точке с ИИ. Бизнес охвачен эпидемией промт-инжиниринга, хотя нуждается в реинжиниринге здравого смысла. Юрист ищет баланс интересов, понимая, что с контрагентом жить дальше. Машина же видит форс-мажор и просто подсвечивает его как зону турбулентности.
Критики скажут: надо лучше готовить промты. Это лукавство. Проблема ИИ – в отсутствии субъектности. Он не скажет: «Контрагент надежный, давай подпишем». Он найдет апокалиптический сценарий для любого действия. Если бы Маск скормил нейросети бизнес-план SpaceX, та бы с 99-процентной вероятностью рекомендовала не связываться с ракетами. Мы бы не вышли за пределы орбиты, руководствуясь лишь машинными предсказаниями.
Здесь и возникает российский парадокс. Мы не создали базовые архитектуры ИИ – пальма первенства за американскими и китайскими инженерами. Но российская деловая культура обладает уникальной закалкой. Лучший в мире финтех и устойчивая банковская система родились не потому, что мы придумали SWIFT. Мы взяли чужие технологии и поместили их в экстремальные условия: санкции, волатильность, огромная территория. Научились делать сервисы, работающие там, где ошибка стоит мгновенной потери капитала. Именно этой закалки не хватает тепличным продуктам Кремниевой долины.
Наше возможное превосходство – не в создании самой умной модели (хотя и это не исключено), а в умении выставить ей правильные ограничения. Российский менеджер, прошедший кризисы 1990-х, 2008-го и 2022-го, знает: окончательное решение – за человеком, отчет – лишь повод для размышления. Если мы перестанем молиться на машинный вывод и начнем воспринимать ИИ как стажера – быстрого, эрудированного, но лишенного ответственности, – мы приручим зверя. И тогда история про Олега останется анекдотом о временах цифрового неофитства, а не метафорой остановки деловой активности.