У найближчі тижні YouTube надасть усім користувачам від 18 років доступ до інструмента, який може визначити, чи було їхнє зображення скопійоване й використане в AI-відео, завантажених на платформу. Команда YouTube оголосила про це на сторінці спільноти, пояснивши, що її «мета — дати вам більше спокою, забезпечивши простий доступ до запиту на видалення несанкціонованого контенту». Хоча інструмент виявлення схожості формально доступний лише для авторів каналів, речник Джек Мейлон повідомив виданню The Verge, що скористатися ним зможе будь-хто.

«З цим розширенням ми чітко даємо зрозуміти, що незалежно від того, чи завантажують творці відео на YouTube вже десятиліттями, чи лише починають, вони матимуть однаковий рівень захисту», — йдеться в його заяві. Відрізнити реальне відео від створеного ШІ стає дедалі складніше, і ширша доступність інструмента може допомогти навіть звичайним людям, які раптом виявлять свої обличчя у потенційно шкідливих або оманливих AI-роликах. Для контент-креаторів це також спосіб виявити бренди й компанії, що використовують їхню зовнішність без дозволу для просування товарів чи послуг.

YouTube уперше показав цей інструмент у 2024 році, а наприкінці 2025-го почав його впроваджувати. Спочатку він був доступний виключно учасникам Партнерської програми — авторам, які монетизували свої канали, набравши щонайменше 1 000 підписників і достатню кількість годин перегляду або переглядів Shorts за певний період. Згодом YouTube відкрив інструмент для журналістів і політиків, а тепер — для ширшого кола користувачів.

Щоб отримати доступ до нового інструмента, користувачі мають зареєструватися через YouTube Studio на комп’ютері. Процес починається в розділі «Likeness» у меню «Content detection»: потрібно відсканувати QR-код телефоном, надіслати зображення документа, що посвідчує особу, та записати селфі-відео для верифікації. Після налаштування YouTube скануватиме завантажені відео на наявність можливих збігів обличчя, а всі ролики, де потенційно використано схожість користувача, відображатимуться в цьому ж розділі.

Далі можна переглянути відео й надіслати запит на видалення, надавши YouTube інформацію про те, як саме було використано зображення. Платформа також запитає, чи було в ролику скопійовано голос користувача, але сам інструмент наразі не вміє здійснювати виявлення лише за голосом.

Джерело

Engadget

Microsoft тестує зміни в Windows 11, які мають спростити налаштування меню «Пуск» і розміщення панелі завдань під ваші потреби. Компанія почала розгортати їх для учасників програми Windows Insider у каналі Experimental вже сьогодні та протягом найближчого тижня.

Якщо вам не подобається, наскільки великим і «роздутим» стало меню «Пуск» у Windows 11, цей тест дасть змогу обрати між малим (Small) і великим (Large) варіантами меню. Потрібний розмір можна вибрати в налаштуваннях меню «Пуск», і цей вибір залишатиметься однаковим на всіх підключених дисплеях. Раніше видання Windows Latest зʼясувало, що після оновлення у листопаді минулого року меню «Пуск» у Windows 11 стало майже вдвічі більшим. Microsoft тоді повідомила, що знає про проблему та враховує зворотний звʼязок.

Крім того, у цьому інсайдерському релізі зʼявляються перемикачі для окремих секцій меню — Pinned, Recommended та All. Вони дозволяють показувати або приховувати частини меню, спрощуючи інтерфейс. Наприклад, можна лишити меню тільки з закріпленими застосунками, вимкнувши розділи Recommended та All. Ці перемикачі також будуть поступово розгортатися протягом найближчих тижнів.

Користувачі також отримають окремий контроль для рекомендацій файлів, який дозволяє вимкнути їх саме в меню «Пуск», не впливаючи на показ рекомендацій в інших місцях системи. Додатково зʼявиться можливість приховати своє імʼя та фото профілю в «Пуску», щоб підвищити приватність під час демонстрації екрана або стримінгу.

Ще одна зміна — можливість розміщувати панель завдань будь-яким краєм екрана: зверху, знизу, ліворуч чи праворуч. Також можна буде налаштовувати вирівнювання іконок: якщо панель зліва або справа, доступні варіанти вирівнювання — по верхньому краю або по центру. Якщо панель розташована зверху чи знизу, можна обрати вирівнювання піктограм ліворуч або по центру.

Джерело

Engadget

Багато власників рідерів Kindle почали їх зламувати після новини про те, що Amazon припиняє технічну підтримку старіших моделей.

20 травня компанія припинить підтримку таких пристроїв Kindle:

• Kindle 1-го покоління
• Kindle 2-го покоління
• Kindle DX
• Kindle DX Graphite
• Kindle Keyboard
• Kindle 4
• Kindle 5
• Kindle Touch
• Kindle Paperwhite 1-го покоління
• Kindle Fire 1-го покоління
• Kindle Fire 2-го покоління
• Kindle Fire HD 7
• Kindle Fire HD 8.9

Після цього користувачі зможуть використовувати свої пристрої лише для читання вже завантаженого контенту. Тож цілком логічно, що багато хто вдається до джейлбрейку.

Джейлбрейк — це обхід програмних обмежень, які Amazon встановлює на пристроях Kindle. Цей процес дозволяє встановлювати власні шрифти, нові заставки, альтернативні програми для читання, а також сторонні інструменти, що розширюють можливості Kindle.

Водночас важливо розуміти, що злам Kindle може порушувати умови користування сервісами Amazon. У багатьох юрисдикціях джейлбрейк для особистого використання не вважається кримінальним злочином, але ситуація змінюється, якщо йдеться про порушення авторських прав, незаконне розповсюдження ПЗ чи продаж модифікованих пристроїв.

Цей матеріал має суто інформаційний характер. Завжди дотримуйтеся законодавства та дійте обережно.

Як користувачі зламують старі Kindle

Багато власників Kindle розглядають джейлбрейк як спосіб повернути контроль над придбаним пристроєм, який усе ще працює, замість того, щоб бути змушеними купувати новий гаджет.

Однак джейлбрейк — технічно складний процес із ризиками, включно з можливістю повністю вивести пристрій з ладу, якщо щось піде не так. Крім того, його неможливо зробити на кожній моделі Kindle чи версії прошивки, тож перед будь-якими діями власникам варто спочатку з’ясувати, чи сумісний їхній пристрій.

Після підтвердження сумісності власники зазвичай виконують кілька кроків:

• Вимикають Wi‑Fi або вмикають режим “у літаку”, щоб запобігти автоматичним оновленням Kindle, які можуть закрити “дірки” для джейлбрейку.
• Завантажують пакет для джейлбрейку з надійних онлайн-форумів. Дуже важливо брати файли лише з перевірених джерел, адже існує ризик шкідливого ПЗ з невідомих сайтів. (Наприклад, форум MobileRead широко вважається надійним майданчиком.)
• Завантажують zip-архів із джейлбрейком Kindle, який включає «hotfix» для збереження зламу.
• Під’єднують Kindle до комп’ютера за допомогою USB-кабелю та копіюють .bin-файли безпосередньо в кореневу теку пристрою. Після цього або вводять у рядку пошуку на Kindle команду “;log mrpi”, або переходять у налаштування й обирають «Update Your Kindle» (“Оновити Kindle”), щоб запустити процес інсталяції.
• Встановлюють Kindle Unified Application Launcher (KUAL) для керування застосунками та налаштуваннями на зламаному Kindle.

Користувачі також можуть інсталювати KOReader — популярну відкриту програму для читання електронних книжок на зламаних Kindle. Вона підтримує багато форматів файлів (зокрема EPUB), пропонує розширені можливості роботи з PDF і вбудований файловий менеджер.

Недоліки, про які варто пам’ятати

Джейлбрейк має свою ціну. Запуск неофіційного програмного забезпечення може призводити до неочікуваних проблем — від частих збоїв застосунків до повної непрацездатності пристрою. До того ж використання сторонніх програм може негативно впливати на час роботи від акумулятора.

Тим, хто шукає безпечнішу альтернативу, завжди доступна можливість самостійно завантажувати книжки на Kindle через USB-кабель і комп’ютер, не змінюючи системне програмне забезпечення пристрою.

Джерело

TechCrunch

Космічний апарат NASA Psyche щойно пролетів ближче до Марса, ніж його власні супутники, прямує до металевого астероїда 16 Psyche. Це був запланований маневр, щоб апарат отримав гравітаційну підтримку від Червоної планети та заощадив паливо — зокрема ксеноновий газ, який використовується в його сонячно-електричній іонній рушійній системі. Завдяки цьому прольоту Psyche отримав додаткове прискорення і змінив траєкторію так, що тепер вона узгоджена з орбітою цільового астероїда навколо Сонця.

Рухаючись зі швидкістю близько 19 800 км/год (12 300 миль/год), Psyche наблизився до Марса на відстань приблизно 4 500 км (2 800 миль) під час найближчого зближення, яке відбулося орієнтовно о 15:30 за східноамериканським часом 15 травня. Для порівняння, марсіанський супутник Фобос обертається навколо планети на відстані близько 6 000 км (3 700 миль), тоді як другий супутник Деймос значно далі — приблизно 20 000 км (12 470 миль) над поверхнею планети.

Psyche наближався до Марса з початку травня та робив знімки планети. З кута його підльоту Марс виглядав яскравим тонким серпом, адже його поверхня та пилові частинки навколо відбивали сонячне світло. Камери апарата зробили більше зображень під час прольоту, і впродовж наступних днів і тижнів вони будуть передані на Землю через гігантські антени мережі далекого космічного зв’язку NASA (Deep Space Network). Ці знімки опублікують на офіційній сторінці місії.

Psyche розпочав свою шестирічну подорож завдовжки 3,5 мільярда кілометрів (2,2 мільярда миль) до однойменного астероїда наприкінці 2023 року. Очікується, що він дістанеться до цілі в липні 2029 року, а наступного місяця розпочне виконання наукової програми. Протягом двох років апарат перебуватиме на орбіті астероїда, щоб робити знімки, картографувати поверхню та збирати дані, необхідні для визначення складу Psyche.

Джерело

Engadget

Співзасновник і президент OpenAI Грег Брокман офіційно взяв на себе керівництво продуктовою стратегією компанії, повідомляє Wired.

Це, схоже, лише закріплює вже фактично здійснені зміни: останнім часом Брокман тимчасово курував продуктовий напрям OpenAI, поки директорка з розгортання AGI Фіджі Сімо перебуває у відпустці за станом здоров’я. Wired також пише, що в службовій записці для співробітників Брокман описав плани об’єднати чат-бот ChatGPT і інструмент програмування Codex в єдиний, уніфікований продукт.

«Ми консолідуємо наші продуктові зусилля, щоб із максимальною зосередженістю рухатися до агентного майбутнього та вигравати як на споживчому, так і на корпоративному ринках», — нібито заявив Брокман.

В OpenAI у коментарі для TechCrunch зазначили, що попри те, що Сімо й досі перебуває у відпустці за станом здоров’я, вона працювала разом із Брокманом над цими змінами. Також у компанії нагадали, що OpenAI вже раніше говорила про плани об’єднати ChatGPT, Codex та свій API в єдину платформу з однією ключовою продуктовою командою.

Наприкінці минулого року CEO компанії Сем Альтман оголосив «код червоний» і заявив, що OpenAI має знову зосередитися на ключовому досвіді використання ChatGPT. Відтоді компанія зупинила «побічні квести», зокрема розробку відеогенератора Sora та ініціативу OpenAI for Science.

Матеріал оновлено з урахуванням додаткової інформації від OpenAI.

Джерело

TechCrunch

Робота з дому має свої ризики. Домашні улюбленці відволікають, спина болить від годин за столом, а про рух ви просто забуваєте. Є кілька застосунків, які нагадують порухатися або показують, що ви сидите неправильно, але їх надто легко ігнорувати.

Я вже майже десятиліття працюю за домашнім столом, постійно щось удосконалюючи — ігрове крісло, підтримка попереку, інші «плюшки». Жодне з цього не гарантує правильної постави.

Тоді мені трапилася Isa — настільний пристрій німецького стартапу Deep Care, який підходить до проблеми інакше. Він відстежує поставу, гідратацію, освітлення, звук і рух. І робить це без камери та інтернет‑з’єднання, що в епоху постійного стеження є суттєвою перевагою.

Як це працює і що всередині

Isa має 5,5‑дюймовий IPS HD‑екран і виглядає як настільний годинник. Пристрій живиться від USB‑C; у комплекті є блок живлення, але можна використовувати будь‑який ваш зарядник, адже споживання електроенергії становить близько 2,45 Вт.

Ключовий сенсор — фронтальний ToF‑датчик глибини (Time‑of‑Flight), та сама технологія, яку застосовують у системах розпізнавання облич і деяких камерах смартфонів, — він відстежує поставу та рух. Також на ньому базуються бета‑функції, зокрема підрахунок кількості разів, коли ви пили воду чи інші напої. У компанії кажуть, що сенсор працює на відстані від 0,15 до 1,8 метра. Це означає, що якщо Isa стоїть на столі, вона «бачить» ваші рухи навіть тоді, коли ви встаєте й ходите поблизу.

Пристрій також оснащений низкою інших сенсорів: ToF 1D, гіроскопом, барометром, датчиком освітлення, датчиком рівня шуму, сенсором CO₂/VoC, а також датчиками температури й вологості.

Налаштування та інтерфейс

Почати роботу просто — пристрій запитує кілька базових даних про вас і ваш робочий режим. Доволі дивно, що немає можливості встановити індійський час або будь‑який інший азійський часовий пояс. У Deep Care пояснили, що наразі Isa підтримує лише європейські та американські часові пояси. Поки що це можна зрозуміти, але ширша підтримка часових поясів чи хоча б простий світовий годинник видаються базовою функцією для настільного ґаджета.

На екрані Isa показує вашу поставу у вигляді «сквіркла» — кільця з округленого квадрата, яке наповнюється або спорожнюється залежно від того, наскільки правильно ви сидите. Поруч віджет у вигляді бака з водою відстежує ваше пиття. Якщо ви сидите неправильно, індикатор жовтіє. Кільце в стилі Apple Watch виявилося несподівано ефективним стимулом — щойно бачу жовтий або червоний колір, автоматично випрямляюся.

Пристрій вібрує, якщо ви надто довго сутулитеся, і я цілком приймаю таке «легке присоромлення». Цей сигнал також вказує, якщо ви надто сильно подалися вперед чи відкинулися назад, і допомагає скоригувати положення.

Схожий віджет відстежує рух: якщо ви довго сидите нерухомо, Isa пропонує встати й виконати вправи з вбудованими інструкціями на екрані. Коли повертаєтеся за стіл після перерви, лічильник руху скидається.

Компроміси через відсутність камери

Deep Care свідомо не встановила камери, що позитивно для приватності, але це має й свої мінуси.

Якщо між вами й сенсором опиняється пляшка чи інший предмет, пристрій може сприйняти його за людину й вважати, що ви продовжуєте сидіти. Домашні тварини чи сусіди по квартирі, які проходять повз, теж можуть спровокувати спрацьовування сенсора. Зазвичай Isa розуміє, що ви відійшли, і перемикається на показ цифрового годинника, але мені бракує ручної кнопки «мене немає за столом», щоб тимчасово вимкнути відстеження.

Через підхід «лише сенсори» пристрій інколи повідомляв, що я надто довго не рухався, хоча з моменту, як я сів, минуло менше півгодини. Це не критично, радше дрібні незручності. У підсумку Isa змусила мене значно частіше перевіряти свою поставу, ніж раніше, а запропоновані вправи справді корисні.

Для обробки всіх цих даних Isa використовує чотириядерний процесор із частотою 2 ГГц. Пристрій може під’єднуватися до Wi‑Fi для отримання оновлень ПЗ, але цю функцію можна будь‑коли вимкнути.

Бізнес‑модель і підписка

Deep Care заснували троє колишніх співробітників Bosch, і спочатку Isa продавалася лише бізнес‑клієнтам. Нещодавно компанія вийшла й на споживчий ринок — це сигнал впевненості у роздрібному сегменті рішень для добробуту на робочому місці та тест того, чи зможе передплатна модель поверх преміального «заліза» стати масовою.

Isa коштує €299 (близько $354) і пропонує дві підписки. Базовий тариф за €4,99 на місяць дає доступ до відстеження постави, формування здорових звичок сидіння, виявлення звичок пиття та бібліотеки вправ. Тариф Pro за €7,99 на місяць додає моніторинг рівня освітлення, шуму та CO₂ для створення здорового робочого середовища.

Наступний крок — ментальне здоров’я

Компанія планує використати набір сенсорів Isa для виходу в сферу моніторингу психічного здоров’я. Вона стверджує, що завдяки даним про поставу, рух голови та грудної клітки пристрій може оцінювати дихальні патерни. У поєднанні з даними про шум, освітлення й рівень CO₂ Deep Care хоче запровадити показник стресу.

Навіть якщо не звертати уваги на майбутні можливості у сфері ментального здоров’я, Isa вже зараз є добрим рішенням для тих, хто серйозно ставиться до постави й рухової активності. Пристрій недешевий, а підписка збільшує довгострокову вартість володіння. Але якщо ви або хтось із ваших знайомих працює з дому й давно збирається «зайнятися звичками за робочим столом», Isa виглядає одним із найпродуманіших варіантів на ринку.

Джерело

TechCrunch

Марсохід NASA Perseverance зробив уже шосте селфі на Червоній планеті під час недавньої вилазки на захід від кратера Єзеро. А дослідники, які вивчають забруднення від запусків супутникових мегасузір’їв, з’ясували, що сажа від цих стартів може мати тривожний вплив на клімат. Далі — більше про ці історії та інші наукові новини тижня.

Perseverance досліджує «Дикий Захід» Марса

Останні п’ять років марсохід NASA Perseverance досліджує район на Марсі, відомий як кратер Єзеро, який вважається перспективним місцем для пошуку слідів давнього мікробного життя. Нещодавно він вирушив за край кратера — це, за словами команди, найвіддаленіша на захід ділянка, куди марсохід діставався дотепер, — і зробив селфі, щоб зафіксувати момент (а також добре показати навколишній рельєф).

Селфі, опубліковане цього тижня NASA, показує Perseverance серед кам’янистого пасма, яке отримало назву «Аратуса» в регіоні «Lac de Charmes». Ця місцевість, як написала NASA у блозі, «є однією з науково найцікавіших, які відвідував марсохід».

Анімована версія селфі, змонтована з 61 знімка, зробленого 11 березня камерою на роботизованій руці марсохода, навіть дозволяє побачити, як Perseverance повертає «голову» камери, озираючись навколо. Відтоді Perseverance перемістився в іншу ділянку регіону — «Арбот». NASA опублікувало панораму цієї точки, зроблену 5 квітня за допомогою камери Mastcam-Z: 46 окремих зображень зшили в один широкий огляд кам’янистого простору. Нехай для непідготовленого ока тут небагато помітного, NASA наголошує, що об’єктів, вартих уваги, дуже багато. Деякі брили завбільшки з хмарочоси — ймовірно, вони опинилися тут після метеоритного удару майже 3,9 мільярда років тому.

Зображення демонструє «ймовірно, найстаріші породи, які ми будемо досліджувати під час цієї місії», сказав заступник головного науковця Perseverance Кен Фарлі з Каліфорнійського технологічного інституту. Тут також може бути «вулканічна дайка — вертикальне проникнення магми, що застигла на місці, а м’якші навколишні породи за мільярди років було розмито ерозією».

Окрім зйомки навколишнього ландшафту, Perseverance відбирає керни гірських порід і може сточувати поверхню каменів, аби команда на Землі могла проаналізувати їхній склад. Поки що він продовжує вивчати скельні виходи в районі Арбот, після чого має рушити до ділянки під назвою «Гардеваррі», що лежить на південь.

Забруднення від запусків «мегасузір’їв» супутників

Кількість щорічних запусків супутників за останнє десятиріччя зросла експоненційно, головно завдяки комерційній активності компаній на кшталт SpaceX. Із 2019 року SpaceX запустила майже 12 000 супутників для розгортання мегасузір’я Starlink, і понад 10 300 із них зараз працюють на орбіті, за даними астронома Джонатана Макдауелла. Інші компанії, зокрема Amazon, також нарощують зусилля зі створення власних супутникових флотів для конкуренції.

Не дивно, що дослідники попереджають: зростання кількості запусків супутників веде до посиленого забруднення атмосфери Землі. Дослідження, опубліковане цього тижня в журналі Earth’s Future, показало, що забруднення від запусків мегасузір’їв призведе до накопичення близько 870 метричних тонн сажі в атмосфері щороку до 2029 року.

Автори зазначають, що забрудники можуть залишатися у верхніх шарах атмосфери роками, що може мати набагато потужніший вплив на клімат, ніж викиди в нижніх шарах. Така кількість сажі може зменшити кількість сонячного випромінювання, яке досягає поверхні, настільки, що це матиме легкий охолоджувальний ефект на клімат Землі.

«Охолоджувальний ефект від зменшення сонячного світла, який ми отримали в наших моделях, може звучати привабливо на тлі глобального потепління, але нам слід бути вкрай обережними», — сказала керівниця проєкту Елоїз Маре з Університетського коледжу Лондона (UCL Geography) у заяві.

«Забруднення від космічної індустрії нагадує невеликий, нерегульований експеримент із геоінженерії, який може мати багато небажаних і серйозних екологічних наслідків, — додала Маре. — Наразі вплив на атмосферу невеликий, тож ми ще маємо шанс діяти завчасно, перш ніж це перетвориться на серйознішу проблему, яку буде важче зупинити чи виправити».

За оцінками дослідників, на мегасузір’я супутників у 2020 році припадало близько 35 відсотків кліматичного впливу космічного сектору, а до 2029 року ця частка може зрости до 42 відсотків.

Джерело

Engadget

OpenAI вже укладала угоди з фінтех-стартапами, техногігантами та навіть Disney, але тепер компанія виходить на новий рівень, оголосивши про «перше у світі партнерство» з цілою країною — Мальтою. У повідомленні на своєму сайті OpenAI заявила, що надасть підписку ChatGPT Plus на один рік кожному мешканцю або громадянину Мальти.

«Мальта стала першою країною, яка запускає партнерство такого масштабу, тому що ми не дозволимо нашим громадянам відставати в цифрову епоху», — заявив у коментарі міністр економіки, підприємництва та стратегічних проектів Мальти Сільвіо Скембрі. «Ми ставимо наших людей у самий центр глобальних змін».

Близько 574 250 мешканців Мальти зможуть отримати доступ до ChatGPT Plus, але для цього їм спершу потрібно пройти курс, розроблений Університетом Мальти. Лише після завершення навчання вони зможуть активувати річну підписку ChatGPT Plus, яка у США коштує 20 доларів на місяць. Курс охоплює базові принципи роботи ШІ, а також пояснює, як відповідально використовувати технологію — вдома чи на роботі.

Охочі скористатися пропозицією також повинні мати активний обліковий запис eID Європейського Союзу, щоб отримати підписку. За даними OpenAI, перша фаза програми стартує вже цього місяця, а за розподілом доступу до ChatGPT Plus серед тих, хто має право на участь, стежитиме Malta Digital Innovation Authority. У компанії додають, що програма масштабуватиметься в міру того, як більше жителів Мальти та її громадян за кордоном проходитимуть курс.

Джерело

Engadget

Весна традиційно насичена прем’єрами гаджетів, і останнім часом через редакцію Engadget пройшло кілька цікавих новинок. Цього разу в добірці — складаний смартфон, нові колонки, розумний перстень та інші пристрої.

Motorola Razr Fold

Коли мова заходить про складані смартфони, першими зазвичай згадують Google і Samsung. Але тепер до боротьби приєдналася Motorola, і її перша модель Razr Fold виявилася доволі сильною заявкою.

«Якщо ви придивляєтеся до великого нового складаного смартфона, Razr Fold — це не просто “третій зайвий”, — пише старший оглядач Сем Разерфорд. — Це чудовий варіант сам по собі, а з ціною від 1900 доларів він ще й трохи доступніший за Z Fold 7».

Оцінка Engadget: 8,8/10

Bose Lifestyle Ultra Speaker

Bose представила нову аудіолінійку, і одним з ключових пристроїв став динамік Lifestyle Ultra Speaker. Компанія очевидно націлюється на конкуренцію із Sonos. Звучання тут має чимало переваг, але брак виразного басу та проблеми зі з’єднанням у стереорежимі стали важливими застереженнями.

«Швидше за все, вас влаштує його робота як автономної колонки, хоча на початку ви можете зіткнутися з перебоями при стереопідключенні, — зазначає оглядач. — У підсумку можна знайти й кращий варіант, якщо для вас головне — якість звуку, але й набагато гірший, особливо якщо говорити про дизайн».

Оцінка Engadget: 7,5/10

Ultrahuman Ring Pro

На ринку розумних перснів наразі домінує Oura, але це не зупиняє Samsung і Ultrahuman, які намагаються відібрати в неї частку. Остання новинка Ultrahuman — Ring Pro.

«І “залізо”, і програмне забезпечення Oura 4 виглядають більш елегантно, але підхід Ultrahuman з акцентом на детальніші дані, як на мене, корисніший», — пише старший репортер Даніель Купер. — «Не думаю, що покупець сильно пошкодує, якщо обере один із цих пристроїв замість іншого».

Оцінка Engadget: 8,9/10

Лінійка колонок Denon Home 200, 400 і 600

Ще один конкурент Sonos — Denon, яка нещодавно випустила серію колонок Home 200, 400 і 600. Кожна модель має свої сильні сторони, але, на думку оглядача, найбільш збалансованою є саме Home 400.

«Незалежно від того, яку з колонок Home ви оберете, ви оціните чіткість голосу та деталізоване звучання, — йдеться в огляді. — І найголовніше — вас не підведе криваво зроблений застосунок, без якого неможливо повністю розкрити можливості цих колонок».

Оцінки Engadget: 8,2 (Home 200), 8,6 (Home 400) і 8,3 (Home 600)

reMarkable Paper Pure

reMarkable Paper Pure — це добре спроєктований планшет з екраном на електронному чорнилі, який пропонує відмінні відчуття від рукописного вводу та чудовий дисплей. Водночас у нього немає підсвічування, неможливо друкувати з клавіатури, а подекуди доведеться миритися з незграбним ПЗ.

«reMarkable Paper Pure — ще один чудовий апаратний продукт від компанії, яка просто вміє створювати відмінні інструменти», — пише Даніель Купер. — «На щастя, за винятком підсвічування, майже всі проблеми пов’язані з програмним забезпеченням, а це значно простіше виправити».

Оцінка Engadget: 8,3/10

HP EliteBoard G1a, Samsung Galaxy A37 та DJI Mic Mini 2

HP пішла незвичним шляхом і вмістила повноцінний ПК усередині клавіатури — саме так влаштований EliteBoard G1a. Engadget також протестував середньобюджетний смартфон Samsung Galaxy A37, щоб зрозуміти, як він почувається у вкрай щільно заповненому сегменті.

Тим, хто займається записом звуку в дорозі, може стати у пригоді огляд DJI Mic Mini 2, портативного мікрофонного комплекту для мобільного відео та репортажів. А для геймерів старша репортерка Джессіка Кондіт провела деякий час зі Steam Controller, який зрештою працюватиме з майбутньою Steam Machine.

Джерело

Engadget

Analogue додає трохи «сучасної зручності» до свого актуального ремейка Nintendo 64 з останнім оновленням. У версії 1.3.0 прошивки 3DOS для Analogue гравці отримали можливість робити швидкі збереження у будь-який момент завдяки фірмовій системі «save-state» під назвою Memories. Тепер замість того, щоб ризикувати й намагатися дотягнути до наступної точки збереження з мінімумом HP, функція Memories дозволяє зафіксувати прогрес гри в будь-який момент і відновити його коли завгодно.

Analogue вперше представила Memories у портативній консолі Analogue Pocket у 2022 році, а згодом рекламувала цю можливість як одну з фішок при анонсі Analogue 3D. Однак функцію швидкого збереження в підсумку відклали, і вона не з’явилася разом із запуском консолі в листопаді 2025 року. Тепер, коли вона стала доступною, Analogue додала гарячі клавіші для створення Memories, які працюють як з 64 Controller від 8BitDo, так і з оригінальними контролерами N64. Власники Analogue 3D можуть створювати до 20 файлів збережень за допомогою Memories. За даними Analogue, найстаріший файл автоматично видалятиметься при створенні нового швидкого збереження, але гравці можуть «закріпити» окрему Memory, щоб гарантувати її збереження.

Джерело

Engadget

У інді‑сегменті відеоігор цього тижня було гаряче. Вийшла Forza Horizon 6 (щоправда, поки лише для власників преміальної версії) та Subnautica 2 в ранньому доступі. Але ми зосередимось на свіжих інді‑релізах, які варто спробувати на вихідних, а також на новинах про майбутні ігри.

Найближчими тижнями на нас чекає щільний графік анонсів: Summer Game Fest, Day of the Devs, Wholesome Direct тощо. До них приєднаються й інші трансляції, зокрема новий Six One Indie Showcase. Попередні випуски були вдалими, тож я обовʼязково приєднаюся до перегляду 21 травня на YouTube‑каналі Six One Indie.

Прешоу почнеться о 18:50 за київським часом і покаже пʼять нещодавніх ігор, які могли пройти повз вас. Основна презентація стартує о 19:00, у ній мають показати ще 56 проєктів. Завершитися все має до 20:30. У Six One Indie кажуть, що підготували одну з найрізноманітніших лінійок за весь час: будуть добірки по survival horror, roguelike та іншим популярним жанрам, а також блоки, присвячені типам ігор, які часто лишаються поза увагою. Особисто я сподіваюся побачити цілий сегмент моторошних фермерських симів — схоже, це зростаючий піджанр.

Directive 8020 — новий космічний хорор від Supermassive

Supermassive Games (Until Dawn, The Quarry) повертається з другим сезоном серії The Dark Pictures. Першою грою цього сезону стала Directive 8020. Як і очікується, це survival horror з великим акцентом на сюжетні вибори: саме ваші рішення визначають, хто з персонажів виживе.

Цього разу студія робить ставку на наукову фантастику з історією, натхненною «Щось» (The Thing). Після аварійної посадки колоніального корабля на планеті, яка здавалася безпечним притулком для вмираючої Землі, екіпаж починає переслідувати інопланетна істота, здатна набувати форми інших живих організмів, зокрема людей.

У грі є пʼять головних героїв, серед них — пілотка Бріанна Янг, яку зіграла Лашана Лінч (No Time to Die). Можна грати самостійно або в «диванному» кооперативі, передаючи геймпад і керуючи одним чи двома персонажами кожен. Онлайн‑мультиплеєр додадуть пізніше.

Одна з відмінностей Directive 8020 від попередніх проєктів Supermassive — нова система Turning Points. Вона дозволяє повертатися до попередніх рішень і обирати інший варіант. Ідея в тому, щоб спростити гравцям перегляд усіх гілок сюжету.

Directive 8020 вже доступна на Steam, PS5 (де можна спробувати безплатну демо‑версію) та Xbox Series X/S. Ціна — $50.

Battlestar Galactica: Scattered Hopes — тактичний рогалик у всесвіті BSG

Battlestar Galactica: Scattered Hopes — це стратегія у всесвіті культового sci‑fi‑серіалу «Зоряний крейсер „Галактика“». Її розробляє студія Alt Shift, відома за Crying Suns — сюжетним тактичним roguelite, який теж надихався BSG.

Ви очолите флот, що намагається вирватися з під удару після знищення Дванадцяти Колоній та повернутися до однойменного авіаносця. Доведеться вирішувати конфлікти всередині флоту, мати справу з підривними елементами у власних лавах, керувати ресурсами, проводити покращення й ремонти.

При цьому Цилони постійно переслідують вас, тож потрібно якнайкраще готуватися до наступних сутичок із цими смертельно небезпечними роботами. Битви тут радше про виживання і мінімізацію пошкоджень, ніж про абсолютну перемогу в лобових зіткненнях.

Мій колега Ігор Боніфачич грав у ранню версію ще торік і залишився задоволений, а огляди зараз загалом позитивні. Спробувати Battlestar Galactica: Scattered Hopes можна на GOG та Steam (там є демо). Звичайна ціна — $25, але до 18 травня діє знижка 20%.

The Caribou Trail — прогулянка окопами Першої світової

The Caribou Trail виглядає дуже цікаво. Це «симулятор ходіння» від першої особи, дія якого відбувається в окопах Першої світової війни. Ви граєте за молодого солдата з Ньюфаундленду. Гру надихнули реальні історії військових, які брали участь у Галліпольській кампанії. Вона розповідає про дружбу та виживання, змішуючи їх з елементами фольклору й психологічної напруги.

The Caribou Trail від студій Unreliable Narrators і Gambit Digital вже доступна на Steam та в Epic Games Store. Зазвичай коштує $13, але в Steam до 28 травня діє знижка 10%. Розробники планували одночасно випустити й версію для PS5, але через критичну проблему в цій збірці їм довелося відкласти реліз на 7 липня.

Mazebound — survival horror у процедурному лабіринті

Мені дуже сподобалася Minos — roguelite, де ви будуєте лабіринт і знищуєте рейдерів пастками. Mazebound від Absam Studios — зовсім інший погляд на процедурно генеровані лабіринти. Це survival horror від першої особи: ви збираєте ресурси, крафтите зброю, шукаєте їжу та намагаєтеся відбиватися від жахливих істот, що чатують у темряві.

На щастя, вирушати в лабіринт не обовʼязково наодинці — є мультиплеєр, тож можна взяти з собою друзів. Особисто я так і зробив би.

Mazebound доступна в Steam. Стандартна ціна — $10, але до 20 травня діє знижка 20%.

Order of The Sinking Star — нова гра автора The Witness

Минуло вже десять років від виходу The Witness, останньої повністю нової гри Джонатана Блоу, тож до його нового проєкту прикута значна увага. Order of The Sinking Star, як і раніше, має вийти в Steam до кінця року, а цього тижня підтвердили й версію для Nintendo Switch 2, заплановану на 2026‑й.

Студія Блоу Thekla Inc разом із видавцем Arc Games показали новий оглядовий трейлер. У своїй основі це гра в стилі Sokoban з головоломками, де потрібно пересувати блоки. Блоу описує її як антологію з чотирьох ігор, кожна з яких має власні механіки та персонажів із унікальними здібностями.

Після першої «фази» герої та механіки починають змішуватися, створюючи складніші випробування. Сам Блоу розповідав Engadget наприкінці минулого року, що в Order of The Sinking Star близько 1400 головоломок і що повне проходження всього контенту може забрати приблизно 500 годин.

Held — безслівна історія батька й дитини

Про Held поки відомо небагато, але мінімалістичний трейлер справив сильне враження. У ньому лише кілька коротких анімацій батька та його дитини під жваву фортепіанну мелодію. Важко пояснити, чому це настільки чіпляє, але зацікавленість лишається.

Held — короткий, безсловесний інтерактивний роман про ранні етапи життя людини, показані очима її батька. Гра від студії Sense of Games має зʼявитися в Steam «скоро».

Pin-Crawl — рогалик‑«пінбол» з елементами deckbuilder

Я нещодавно замислився, чому ще не бачив deckbuilder‑рогаликів на основі пінболу, зовсім забувши, що писав про такий у грудні (PinKeep справді виглядає цікаво). Pin-Crawl — ще одна гра в цьому вузькому, але симпатичному піджанрі.

Якщо PinKeep має елементи tower defense, то Pin-Crawl, як підказує назва, більше схиляється до dungeon crawler. Ви можете використовувати магічні здібності для знищення ворогів, але для касту заклять потрібно влучати в певні цілі на столі. Є можливість уповільнювати час для прицілювання та використовувати ривки (dash), щоб отримати перевагу.

Як людина, яка нещодавно набрала 69 мільйонів очок на пінбол‑столі за фільмом Jaws, я не можу лишитися байдужим до цього проєкту, навіть попри легку втому від кількості рогаликів загалом. Pin-Crawl від студії з чудовою назвою So Romantic вийде на Steam і консолях найближчим часом.

Flock Off — кооперативний бій з армією зомбі‑овець

Наостанок цього тижня — дві гри з чудовими назвами. Вперше Flock Off показали приблизно рік тому, а тепер підтвердили, що кооперативний beat ’em up для чотирьох гравців вийде в Steam наприкінці 2026 року. Спочатку реліз планувався на кінець 2025‑го.

У Flock Off від Bunkhouse Games і Shoreline Games дія розгортається в альтернативній Шотландії 1990‑х, де експеримент із клонування овець жахливо пішов не так, і тепер вам доводиться мати справу з ордами зомбі‑худоби. Ви хапаєте все, що потрапляє під руку, й використовуєте як зброю. Можливо, навіть розмахуєте одним із друзів у бік немертвих високогірних корів.

Tame-a-goat-chi — «тамагочі» з козами прямо на робочому столі

І нарешті — idle‑клікер для робочого столу від Rio Master, який вийде в ранньому доступі Steam 28 травня. Демо‑версія доступна вже зараз.

Гра «сидить» внизу екрана, поки ви працюєте чи навчаєтесь. На екрані — стадо кіз, які гуляють, граються й реагують на оточення. Кожна коза має власний характер і вподобання. Ви годуєте, гладите та розважаєте віртуальних улюбленців, а їхній луг з часом розширюється й наповнюється новими обʼєктами для взаємодії. Є також мініігри та випадкові події — наприклад, танцювальні вечірки або прибуття Гоатзілли.

А назва? Tame-a-goat-chi. Суцільне задоволення, жодних зауважень.

Джерело

Engadget

Бум штучного інтелекту затягує в професію тисячі новачків, які одразу кидаються до моделей, API й фреймворків. Відео каналу Tech With Tim нагадує: без базових навичок розробки програмного забезпечення з цього рідко виходить щось справді корисне. AI-інженерія — це не окрема магічна дисципліна, а спеціалізація всередині звичайної розробки.

Хибний шлях: одразу в AI, минаючи основи

Поширений сценарій: людина пропускає «важку теорію», швидко вчиться викликати AI?модель через API, збирає робочий скрипт — і на цьому зупиняється. Формально все працює, але:

• код неструктурований і важко читабельний;
• немає тестів;
• немає системи контролю версій;
• відсутня продумана архітектура.

Поки це локальний експеримент — проблеми неочевидні. Але щойно постає завдання розгорнути рішення, інтегрувати його в продукт чи підтримувати в команді, усе ламається. Без інженерних практик такий «прототип» неможливо масштабувати й супроводжувати.

AI-інженерія як частина класичної розробки

Ключова теза: AI-інженерія — це просто розробка ПЗ, у якій одна з частин системи взаємодіє з AI?моделлю. Більшість щоденної роботи — це не «чаклування» з нейромережами, а звичайні задачі бекенд-розробника:

• налаштування та використання API;
• розробка бекенд?сервісів;
• організація структури проєкту;
• написання й підтримка тестів;
• проведення код-рев’ю;
• керування деплойментом і оновленнями.

Модель — лише один із компонентів. Щоб вона приносила користь, її потрібно вбудувати в надійну, передбачувану й підтримувану систему.

Базові навички, без яких не обійтися

Навіть найсучасніша AI?модель не компенсує відсутність елементарних інженерних умінь. Критично важливими є:

• Чистий код на Python (або іншій мові, що використовується): зрозумілі функції, модульність, мінімум дублювання, дотримання стилю.
• Володіння Git: гілки, коміти, pull?requests, вміння працювати в команді над одним кодовим базисом.
• Структурування реального проєкту: розділення на модулі, робота з залежностями, конфігураціями, середовищами.
• Тестування: хоча б базові юніт?тести й інтеграційні тести, щоб не ламати все при кожній зміні.
• Розгортання: розуміння, як код потрапляє в продакшн, як оновлюється й моніториться.

Без цього AI?проєкти залишаються на рівні «демо», які складно перетворити на продукт, що реально працює для користувачів.

Де насправді виникає «стіна»

Багато початківців стикаються з однаковою проблемою: вони вміють «підключити модель», але не можуть:

• побудувати стабільний сервіс навколо неї;
• організувати командну роботу над кодом;
• підтримувати й розвивати проєкт у довгостроковій перспективі.

Ця «стіна» виникає не через складність AI?моделей, а через прогалини в базових інженерних навичках. Саме вони визначають, чи перетвориться ідея на реальний продукт.

Джерело

https://www.youtube.com/watch?v=xZ3iMmoLoac

Аарон Леві — співзасновник і CEO Box, хмарної компанії з оцінкою близько $4 млрд, якою користуються приблизно 64% компаній зі списку Fortune 500. Він щодня бачить, як великі корпорації впроваджують штучний інтелект, і паралельно активно перебудовує власну роботу навколо AI?інструментів. Його особистий стек — це не абстрактна «продуктивність з AI», а дуже конкретний набір сервісів і звичок: від кодових асистентів до генеративного дизайну та довгих промптів у документах.

Цей матеріал розбирає, як саме Леві організовує свій AI?робочий день: які інструменти вважає базовими, як делегує агентам дослідження ринку, чому більше не пише перший рядок коду сам і як змушує моделі робити за нього 75% чорнової роботи в дизайні.

Базовий AI?набір Леві: код, універсальна модель і «дослідник»

Леві мислить про AI?інструменти як про обов’язковий робочий стек, а не як про «цікаві іграшки». У його базовій конфігурації є три ключові компоненти, кожен з яких закриває свою роль.

Перший компонент — кодоцентричний асистент на кшталт Codeium. Для нього це не просто автодоповнення, а спосіб радикально збільшити вихід коду без пропорційного збільшення часу розробника. Леві виходить з того, що майбутні бенефіціари AI в розробці — це не ті, кого замінять моделі, а ті, хто навчиться керувати кодовими агентами. Саме тому в його стеку є спеціалізований інструмент, заточений під програмування: він генерує функції, пропонує архітектурні рішення, допомагає з інтеграціями, але відповідальність за якість, безпеку та продакшн залишається за інженером.

Другий елемент — універсальна велика модель, яку Леві використовує як «загальний мозок». У цій ролі в нього виступає Claude. Такий інструмент потрібен не для вузької задачі, а для всього, що вимагає міркування, структурування, пояснення чи творчої роботи з текстом: від формулювання стратегії до підготовки матеріалів для зустрічей. Універсальна модель стає інтерфейсом до власних ідей: вона допомагає їх розкласти, перевірити, переформулювати і перетворити на щось, з чим уже можна йти до команди.

Третій обов’язковий елемент — дослідницький інструмент на кшталт Perplexity. На відміну від класичного пошуку, такий сервіс не просто видає посилання, а агрегує, узагальнює і структурує інформацію. Для Леві це означає можливість ставити складні запитання про ринок, конкурентів чи технології й одразу отримувати синтезований огляд, а не десятки вкладок у браузері. У його стеку Perplexity — це «аналітик на вимогу», який працює поверх відкритих даних і пришвидшує перший, найважчий етап будь-якого дослідження.

Разом ці три інструменти формують каркас, на який Леві навішує всі інші AI?процеси. Код?асистент дає швидкість у розробці, універсальна модель — гнучкість мислення, а дослідницький сервіс — глибину контексту.

Маркетингові й продуктові ідеї без Google: як Леві делегує дослідження агентам

Одна з найпомітніших змін у його роботі — спосіб, яким він збирає інформацію про ринок. Замість класичного сценарію «десятки пошукових запитів, відкриті вкладки, ручні нотатки» Леві перекладає більшу частину цієї рутини на AI?агентів.

Коли йому потрібно розібратися в сегменті або зрозуміти, що роблять десятки компаній у певній ніші, він не проводить години в Google. Натомість формулює завдання для агента: зібрати дані про гравців, їхні продукти, моделі монетизації, позиціонування, сильні й слабкі сторони. Агент проходиться по відкритих джерелах, агрегує інформацію і повертає вже структурований зріз ринку.

Це не просто економія часу. Такий підхід змінює саму логіку дослідження. Замість того, щоб обмежуватися кількома компаніями, до яких «дотягнулися руки», Леві може одразу дивитися на десятки чи сотні гравців. Агент не втомлюється, не забуває зберегти посилання, не плутає таблиці. Людина підключається там, де починається інтерпретація: що з цього важливо саме для його бізнесу, де є прогалини, які гіпотези варто перевірити далі.

У такій схемі AI стає не заміною аналітика, а його форсажем. Леві використовує агентів як інструмент первинного «просіювання» інформації. Далі він уже працює з узагальненим матеріалом, ставить уточнювальні запитання, просить побудувати альтернативні сценарії або порівняти різні стратегії. Це дозволяє витрачати більше часу на мислення, а не на механічний збір даних.

Показово, що він не намагається повністю викинути людину з цього процесу. Навіть маючи агентів, які можуть обійти сотні джерел, Леві залишає за собою роль того, хто ставить рамку дослідження, перевіряє висновки й ухвалює рішення. AI для нього — це спосіб розширити поле огляду, а не передати йому право вирішувати, куди рухатися компанії.

Прототипи без коду: чому перший варіант пише AI, а не засновник

Ще одна сфера, де Леві радикально змінив власну практику, — розробка програмного забезпечення. Він прямо визнає, що сьогодні покладається на AI для створення софтверних прототипів замість того, щоб самому писати перший варіант коду.

Це не означає, що він відмовився від технічної компетенції. Навпаки, він наголошує, що засновнику чи керівнику важливо бути «достатньо технічним», щоб розуміти, як працюють інструменти, які він використовує. Але замість того, щоб витрачати години на ручне написання базового функціоналу, Леві формулює вимоги до прототипу в промпті, а далі дозволяє моделі згенерувати першу реалізацію.

Такий підхід змінює роль людини в розробці. Якщо раніше засновник, який умів кодити, змушений був балансувати між стратегією й інженерною рутиною, то тепер він може зосередитися на постановці задачі, архітектурних рішеннях і перевірці результату. AI бере на себе чорнову роботу: створення каркасу застосунку, базових екранів, простих інтеграцій.

Важливий момент: Леві не ідеалізує ці прототипи. Він розуміє, що код, згенерований моделлю, потребує рев’ю, доопрацювання, перевірки безпеки й масштабованості. Але для нього цінність у тому, що перший робочий варіант з’являється набагато швидше. Це дозволяє раніше тестувати ідеї, показувати їх команді, збирати фідбек і вирішувати, чи варто інвестувати в повноцінну реалізацію.

У цьому сенсі його особистий стек відображає ширшу тенденцію: програмісти й технічні лідери, які приймають AI як інструмент прискорення, отримують перевагу. Вони не відмовляються від своєї експертизи, а навпаки, використовують її, щоб краще керувати моделями. Леві прямо говорить, що саме такі інженери — ті, хто працює з кодовими агентами, — стануть головними вигодонабувачами від AI?революції в розробці.

Дизайн на 75% від AI: як виглядає новий робочий тандем з дизайнерами

Як людина, яка керує продуктом, Леві часто опиняється в ситуації, коли потрібно донести до команди візуальну ідею: інтерфейс, сторінку, елемент UX. Раніше це означало або спробу намалювати щось від руки, або довгі пояснення дизайнерам словами. Тепер він використовує генеративні моделі зображень як проміжну ланку.

Схема виглядає так: Леві формулює задум у вигляді детального текстового опису й віддає його AI?моделі для генерації візуалу. На виході він отримує дизайн?чернетку, яку оцінює як приблизно «на 75% готову». Це не фінальний макет, але вже достатньо конкретний, щоб показати напрямок: композицію, стиль, ключові елементи.

Далі в гру вступають професійні дизайнери. Вони беруть AI?чернетку й доводять її до продакшн?рівня: виправляють деталі, адаптують під бренд?гайди, продумують стани, інтеракції, доступність. AI у цій моделі не замінює дизайнера, а скорочує шлях від абстрактної ідеї в голові керівника до першого візуального артефакту, з яким уже можна працювати.

Цей підхід змінює динаміку взаємодії між продуктовими лідерами й креативними командами. Замість багатьох раундів пояснень «я мав на увазі ось це» Леві приходить до дизайнерів із конкретним зображенням, яке можна критикувати, переробляти, покращувати. Це зменшує кількість непорозумінь і пришвидшує цикл ітерацій.

Водночас він не намагається обійти дизайнерів. Навпаки, підкреслює, що AI?генерація дає лише «приблизно три чверті» результату. Останні 25% — це нюанс, смак, розуміння користувача й контексту бренду, які поки що залишаються в зоні відповідальності людини. Саме тому в його особистому стеку генеративні зображення — це інструмент спільної роботи, а не спосіб скоротити команду.

Замість пам’яті — довгі промпти: чому Леві зберігає контекст у документах

На тлі буму «персональних AI?асистентів» із постійною пам’яттю Леві обирає більш приземлений, але контрольований підхід до контексту. Замість того, щоб покладатися на складні системи persistent memory, він віддає перевагу довгим, детальним промптам, які зберігає в документах.

Його логіка проста: добре сформульований промпт — це специфікація задачі. Якщо зберегти його як текстовий документ, до нього можна повертатися, редагувати, ділитися з колегами, адаптувати під нові сценарії. Це дає прозорість і відтворюваність: будь?хто в команді може побачити, з якими інструкціями працює модель, і зрозуміти, чому вона дає саме такі результати.

Такий підхід контрастує з ідеєю «чарівної пам’яті», де асистент нібито сам запам’ятовує все про користувача й контекст його роботи. Леві, навпаки, явно фіксує те, що хоче донести до моделі. Він будує довгі промпти, які описують роль AI, бажаний стиль відповіді, обмеження, приклади правильних і неправильних результатів. Потім просто копіює цей текст у нову сесію, коли потрібно відтворити той самий тип роботи.

Це дисциплінує й самого користувача. Щоб написати такий промпт, потрібно чітко сформулювати, чого ти хочеш від моделі, які критерії якості, який формат виходу. Фактично це змушує мислити як продуктового менеджера для власного AI?асистента. Леві використовує документи як репозиторій таких «специфікацій», які з часом еволюціонують разом із його задачами.

Перевага цього підходу ще й у тому, що він легко масштабується на команду. Замість того, щоб кожен співробітник окремо «навчав» свого асистента, компанія може мати спільну бібліотеку промптів для типових процесів: дослідження ринку, підготовка презентацій, аналіз контрактів. Леві своїм прикладом показує, що іноді простий текстовий документ із добре продуманими інструкціями дає більше контролю й передбачуваності, ніж складні системи пам’яті.

Висновок: AI як розширення можливостей, а не магія

Особистий AI?стек Аарона Леві виглядає приземлено й прагматично. У ньому немає культу «повної автономії» чи віри в те, що агенти ось?ось замінять усіх. Натомість є чітке розуміння ролей: кодовий асистент для швидкості розробки, універсальна модель для мислення, дослідницький інструмент для глибини, генеративні зображення для візуальної комунікації й довгі промпти в документах для керованого контексту.

У кожному з цих сценаріїв AI робить за нього 60–75% чорнової роботи, але фінальне слово залишається за людиною — чи то в аналізі ринку, чи в архітектурі прототипу, чи в дизайні продукту. Леві демонструє модель, у якій засновник або керівник не відмовляється від відповідальності, а використовує інструменти, щоб розширити власні можливості: будувати більше, швидше й на ширшому інформаційному полі, ніж це було можливо раніше.

Джерело

YouTube: $4B Founder: The Next 3 Years Will Make 100 New Founders Rich

Засновник Box Аарон Леві — один із тих людей, хто бачить трансформацію ринку праці зсередини корпоративного світу. Його хмарною платформою користуються близько 64% компаній зі списку Fortune 500, а сама Box оцінюється приблизно у 4 млрд доларів. Спілкуючись із десятками CIO щомісяця, Леві спостерігає, як штучний інтелект змінює попит на фахівців, структуру команд і вимоги до навичок. І його висновки значно менш апокаліптичні, ніж заголовки про «смерть програмістів» чи «студентів, яких замінює AI».

Цей матеріал розбирає, як саме AI переформатовує роботу в корпораціях, чому розмови про масові звільнення часто спотворюють реальність, які навички стають критичними на горизонті 3–5 років і як змінюються підходи до найму в компаніях на кшталт Box.

Лейофти, ставки та міфи про «AI, який забирає роботу»

Останні два роки новини про скорочення в технологічних компаніях часто подаються в одному пакеті з історіями про прориви в генеративному AI. У публічному дискурсі це легко зливається в один наратив: «AI приходить — людей звільняють». Леві пропонує значно приземленіше пояснення.

На його думку, значна частина гучних скорочень у технологічному секторі — наслідок попереднього перегріву ринку, а не прямий ефект від впровадження штучного інтелекту. У період наднизьких ставок і COVID-компанії агресивно розширювали штати, закладаючись на дешевий капітал і вибухове зростання цифрового попиту. Коли макроекономічні умови змінилися, почалося коригування — і саме воно сьогодні часто маскується під «AI-оптимізацію».

Це не означає, що AI не впливає на структуру зайнятості. Але Леві наполягає: нинішня хвиля лейофів у технологіях — це передусім історія про фінанси, а вже потім про алгоритми. І це важливе розрізнення для тих, хто намагається зрозуміти, як планувати кар’єру в найближчі роки.

Показовий індикатор — поведінка великих корпорацій. Попри всі розмови про автоматизацію, Fortune 500, за спостереженнями Леві, продовжують активно наймати інженерів-програмістів. Попит не зник — він змінюється. Компаніям як і раніше потрібні люди, які вміють будувати, інтегрувати й підтримувати складні системи, просто тепер у цьому стеку дедалі більшу роль відіграють AI-інструменти.

«Смерть програміста» скасовується: хто реально виграє від код-агентів

Один із найгучніших страхів — що моделі, здатні писати код, зроблять програмістів зайвими. Леві визнає: сучасні моделі вражають тим, як швидко й якісно генерують код. Вони справді можуть видати фрагмент, який за стилем і структурою не поступається роботі живого інженера.

Але між «написати код» і «запустити його в продакшн» лежить довгий ланцюжок завдань, де AI поки що не може діяти автономно. Потрібно забезпечити безпеку, інтеграцію з іншими системами, відповідність архітектурним рішенням компанії, підтримку й розвиток продукту в часі. Усе це вимагає глибокого розуміння інженерних практик, інфраструктури, домену бізнесу.

У цій картині головними бенефіціарами AI-кодерів стають не менеджери, які скорочують штати, а самі інженери, які вміють працювати з код-агентами. Вони отримують мультиплікатор продуктивності: можуть швидше прототипувати, закривати рутинні задачі, перевіряти гіпотези, не витрачаючи години на шаблонний код.

Леві бачить майбутнє, у якому програмісти, що ігнорують AI, опиняються в менш вигідному становищі не тому, що їх замінюють машини, а тому, що їхні колеги, які працюють з агентами, просто роблять більше за той самий час. Це не «AI проти інженерів», а «інженери з AI проти інженерів без AI».

Водночас він не романтизує сьогоднішній стан технологій. Навіть через п’ять років, припускає Леві, навколо AI-агентів усе ще буде багато «шуму»: помилки, неправильні інтерпретації даних, доступ до не тих джерел. Це означає, що роль людини як архітектора систем, наглядача за якістю й відповідального за кінцевий результат нікуди не зникає.

Від заміщення до розширення: як AI створює нові ролі й робочі процеси

Ключова теза Леві — AI у найближчій перспективі більше розширює можливості, ніж замінює людей. Це стосується як програмістів, так і ширшого кола «знаннєвих» професій.

Він пропонує дивитися не лише на сценарії «було 2000 інженерів, стало 1500», а й на менш очевидні, але не менш важливі ефекти. Наприклад, малий бізнес із трьома співробітниками, який продає щось онлайн. До появи агентів масштабування вимагало створення відділів продажів, маркетингу, підтримки — для багатьох це був надто високий поріг.

З появою AI-агентів власник може делегувати їм частину маркетингу, генерацію контенту, оптимізацію сайту. Якщо це спрацьовує, бізнес отримує більше клієнтів, складніший ланцюг постачання, більше запитів у підтримку, більше вимог до продукту. І тоді трійка співробітників перетворюється на п’ять чи десять людей — не всупереч автоматизації, а завдяки їй.

Леві очікує, що саме такі дифузні сценарії зростання — коли автоматизація знімає попередні обмеження й відкриває простір для розширення — будуть не менш поширеними, ніж пряме скорочення персоналу в окремих процесах.

При цьому він не ідеалізує агентів як повністю автономних гравців. У багатьох робочих ланцюжках, навіть після максимальної автоматизації, в кінці все одно з’являється людина. Потрібно зателефонувати клієнту, провести зустріч, узгодити рішення з іншими командами, поїхати на об’єкт, виконати фізичну інтеграцію. AI знімає частину навантаження, але не прибирає людський фактор із критичних точок.

Це добре видно на прикладі професій із високою ціною помилки. Леві згадує, як клієнти юридичних фірм уже сьогодні використовують AI для підготовки контрактів, але потім усе одно несуть документ юристу «на останню перевірку». Навіть якщо агент помиляється лише в 2–3% випадків, ризик програти суд через одну таку помилку не виправдовує економію на консультації.

Те саме стосується фінансових радників, податкових консультантів, лікарів. Люди готові платити за досвід і відповідальність, навіть маючи доступ до потужних безкоштовних чи дешевих AI-інструментів. У цих сферах AI стає асистентом, а не заміною.

Нові вимоги до фахівців: технічність плюс AI-грамотність

Якщо AI не «з’їдає» роботу, а змінює її, логічне питання — які навички стають вирішальними. Леві формулює для найближчих 3–5 років досить чітку рекомендацію: поглиблювати як технічну базу, так і AI-грамотність.

Під технічною базою він має на увазі не обов’язково класичну інженерію. Це може бути глибоке розуміння свого домену — від маркетингу й продажів до біотехнологій чи охорони здоров’я — у поєднанні з умінням працювати з інструментами, які цей домен радикально прискорюють.

AI-грамотність у цьому контексті — це не «уміти написати промпт», а розуміти, які завдання можна делегувати моделям, як будувати робочі процеси з агентами, як перевіряти їхні результати, де проходять межі надійності. Це також уміння обирати правильні інструменти під конкретну задачу.

Леві наводить показовий приклад: фармгігант Eli Lilly відкриває позицію інженера з автоматизації лабораторного ПЗ, де ключова роль — саме вбудовувати AI в лабораторні процеси. Це не «AI-спеціаліст у вакуумі», а фахівець, який поєднує доменну експертизу з розумінням, як AI може змінити конкретний робочий цикл.

У Box підхід до найму теж змінився. Компанія більше не шукає «людей AI» як окрему категорію. Натомість пріоритет — кандидати з сильними базовими навичками в своїй сфері, у яких чітко видно зростаючу AI-флюентність. Тобто маркетолог, який уже вміє будувати кампанії з опорою на генеративні моделі; продакт-менеджер, який системно використовує AI для досліджень і прототипування; інженер, який органічно включає код-агентів у свій робочий процес.

Це зрушення важливе: ринок рухається від «AI як окремої спеціальності» до «AI як обов’язковий шар у будь-якій спеціальності».

Чому «вічні» доменні навички нікуди не зникають

Попри акцент на технічності й AI, Леві підкреслює: базові доменні навички залишаються критичними. Маркетинг, продажі, продакт-менеджмент, глибоке розуміння клієнта й ринку — усе це не втрачає цінності, а радше отримує нові інструменти.

AI може допомогти з дослідженнями, аналізом даних, генерацією варіантів, але не замінює інтуїцію щодо того, який продукт потрібен ринку, як сформулювати ціннісну пропозицію, як побудувати воронку продажів. Моделі можуть створити десятки версій рекламного тексту, але рішення, який із них відповідає бренду й стратегії, все одно приймає людина з досвідом.

У цьому сенсі AI радше підвищує планку: базові доменні навички стають «вхідним квитком», а конкурентною перевагою стає вміння накласти на них AI-шар. Той самий маркетолог, який розуміє психологію аудиторії й механіку каналів, але ще й уміє будувати експерименти з генеративними моделями, стає значно ціннішим для роботодавця.

Леві бачить у цьому й елемент демократизації. Амбітні люди з меншим формальним досвідом, але з готовністю швидко заглиблюватися в технології, можуть завдяки AI скоротити розрив із ветеранами галузі. Водночас ті, хто вже має десятиліття досвіду й відкриті до нових інструментів, отримують «суперсилу»: їхня експертиза, помножена на AI, дає результат, який важко наздогнати.

Як залишатися конкурентним: горизонт 3–5 років

На практичному рівні поради Леві для тих, хто хвилюється за свою кар’єру в епоху AI, зводяться до кількох напрямів.

По-перше, не ігнорувати технологію. Навіть якщо ваша роль далека від інженерії, базове розуміння можливостей і обмежень AI стає обов’язковим. Це означає регулярно працювати з провідними моделями, тестувати їх на своїх задачах, розуміти, де вони помиляються й чому.

По-друге, цілеспрямовано нарощувати технічність. Це не обов’язково повноцінна перекваліфікація в розробника, але вміння працювати з даними, розуміти логіку API, налаштовувати інструменти, а не лише «клікати по інтерфейсу», помітно підвищує вашу цінність. Леві прямо говорить: ідеальний профіль на найближчі роки — людина, яка або вже технічна, або активно рухається в цьому напрямку.

По-третє, не забувати про «вічні» навички. Комунікація, побудова відносин із клієнтами, розуміння бізнес-моделей, уміння приймати рішення в умовах невизначеності — усе це не автоматизується так само швидко, як рутинні операції. Навпаки, коли AI бере на себе частину механічної роботи, саме ці навички виходять на перший план.

І нарешті, важливо усвідомлювати, що в більшості критичних процесів люди ще довго залишатимуться «на початку й у кінці» ланцюга. AI-агенти можуть готувати проєкти рішень, але відповідальність за остаточний вибір, за юридичні, фінансові, етичні наслідки все одно лежить на людях або інституціях. Поки моделі мають навіть кілька відсотків похибки, а самі не можуть нести юридичну відповідальність, повна автономія в чутливих сферах лишається малоймовірною.

Висновок: AI як тест на гнучкість, а не на виживання

Погляд Аарона Леві на трансформацію ринку праці під впливом AI значно тверезіший, ніж драматичні прогнози про «кінець професій». Так, технологія змінює вимоги до навичок і структуру команд. Так, деякі ролі скорочуються або радикально переформатовуються. Але водночас AI відкриває простір для нових робочих процесів, нових бізнесів і нових типів кар’єр.

Головний поділ проходить не між «тими, кого замінить AI» і «тими, кого не замінить», а між тими, хто готовий поєднувати свою доменну експертизу з новими інструментами, і тими, хто намагається ігнорувати зміну парадигми. На горизонті 3–5 років конкурентоспроможність визначатиметься не стільки дипломами чи роками стажу, скільки здатністю швидко нарощувати технічність і AI-грамотність, не втрачаючи при цьому глибини в своїй сфері.

Для великих корпорацій це означає переосмислення підходів до найму: шукати не «чистих AI-спеціалістів», а людей із сильними базовими навичками й очевидною траєкторією зростання в роботі з AI. Для окремих фахівців — це запрошення не до паніки, а до інтенсивного навчання й експериментів.

Джерело

YouTube: $4B Founder: The Next 3 Years Will Make 100 New Founders Rich

У Кремнієвій долині люблять говорити про «вікна можливостей», але далеко не кожне з них справді змінює розклад сил у світовій економіці. Аарон Леві, засновник Box — хмарної платформи вартістю близько $4 млрд, якою користуються приблизно 64% компаній зі списку Fortune 500, переконаний: саме зараз відкрито одне з таких рідкісних вікон. На його думку, наступні три роки стануть вирішальними для створення нового покоління AI?компаній, подібно до того, як колись народжувалися гіганти епох мейнфреймів, персональних комп’ютерів, інтернету та хмари.

У розмові на каналі Silicon Valley Girl Леві окреслює, чому нинішній момент у розвитку штучного інтелекту нагадує попередні великі технологічні зсуви, як AI змінює вимоги до досвіду та кар’єрних траєкторій, і чому автоматизація, всупереч страхам, може призвести до зростання зайнятості в малому бізнесі, а не до її скорочення.

Вікна раз на кілька десятиліть: чому саме ці три роки мають значення

Леві дивиться на нинішній AI?бум не як на черговий хайп, а як на чергову «платформену еру» — подію масштабу появи мейнфреймів, персональних комп’ютерів, інтернету та хмарно?мобільних технологій. Усі ці зрушення мали спільну рису: вони відкривали вузьке, але надпотужне вікно для нових компаній, які встигали першими переосмислити бізнес?процеси на новій технологічній основі.

За його оцінкою, такі вікна виникають приблизно раз на 10–30 років. Це не просто еволюційні оновлення інструментів, а моменти, коли змінюється сама «операційна система» економіки. І саме так він описує генеративний AI та агентні системи сьогодні.

Логіка проста: коли з’являється нова базова платформа, старі гравці часто виявляються надто інерційними. Вони обтяжені легасі?системами, внутрішніми процесами, культурою, що сформувалася під попередню епоху. Нові ж компанії можуть з нуля будувати продукти, сервіси й бізнес?моделі, які відразу виходять із припущення, що «розумні» моделі та агенти — це даність, а не додаток до старих процесів.

Леві очікує, що саме найближчі три роки стануть ключовим періодом, коли сформується кістяк наступного покоління AI?гігантів. Після цього ринку властиво консолідуватися: великі корпорації починають активно скуповувати стартапи, стандарти стабілізуються, а бар’єри входу зростають. Ті, хто встигне зараз, можуть опинитися в позиції, подібній до Amazon чи Google в епоху інтернету, або Salesforce й AWS у хмарну добу.

Це не означає, що після трьох років будувати AI?компанії стане неможливо. Але ймовірність створити справді «системоутворюючого» гравця, який задає правила гри, різко зменшиться. Саме тому Леві говорить про «унікальний момент історії» — не як метафору, а як про конкретне часово обмежене вікно.

Від мейнфреймів до агентів: історичний ритм технологічних стрибків

Щоб зрозуміти масштаб нинішнього зсуву, Леві порівнює його з попередніми ерами.

Епоха мейнфреймів дала бізнесу перші обчислювальні потужності, але доступ до них мали лише великі організації. Персональний комп’ютер переніс обчислення на стіл кожного працівника, радикально змінивши продуктивність офісів і відкривши шлях для нових програмних компаній.

Інтернет, у свою чергу, з’єднав ці комп’ютери в глобальну мережу, створивши умови для появи Google, Amazon, eBay та безлічі інших гравців, які переосмислили торгівлю, пошук, рекламу та комунікацію. Хмарно?мобільна ера ще раз перезапустила гру: тепер програмне забезпечення стало сервісом, доступним з будь?якого пристрою, а смартфон перетворився на універсальний термінал для роботи, розваг і покупок.

Кожен із цих зсувів мав дві ключові риси. По?перше, вони радикально знижували вартість певного виду можливостей — обчислень, зберігання даних, комунікацій, розгортання програм. По?друге, вони відкривали простір для нових бізнес?моделей, які раніше були неможливі або економічно невигідні.

Генеративний AI та агенти, у трактуванні Леві, роблять те саме з інтелектуальною працею. Вони знижують «вартість» створення текстів, коду, дизайну, аналізу даних, прототипування ідей. Там, де раніше потрібні були роки досвіду або великі команди, тепер достатньо однієї людини з правильним набором базових навичок і доступом до моделей.

Це не означає, що досвід втрачає цінність. Навпаки, Леві підкреслює: фахівці, які вже глибоко розуміють свою галузь — від програмування до біотехнологій чи медицини — отримують «суперсилу», коли починають системно використовувати AI?інструменти. Вони краще бачать контури проблеми, знають, де модель може помилитися, і здатні спрямувати її в потрібне русло.

Але вперше за довгий час з’являється й інша можливість: люди з меншим формальним досвідом, але високою амбіцією та готовністю «пірнути» в технологію, можуть скоротити розрив з ветеранами галузі.

Амбіція проти досвіду: як AI ламає традиційні кар’єрні сходи

Один із найцікавіших тезисів Леві стосується того, як AI змінює вимоги до досвіду. Він говорить про «молодшу групу» — не обов’язково за віком, а за часом у професії чи рівнем сформованих навичок. Така група, за його спостереженнями, може отримати не менше, а іноді й більше важелів впливу, ніж люди з десятиліттями стажу.

Причина — у поєднанні двох факторів. По?перше, генеративні моделі дозволяють швидко компенсувати брак конкретних навичок: написати код, підготувати перший драфт документа, згенерувати дизайн?концепцію, змоделювати бізнес?процес. По?друге, у менш досвідчених фахівців часто немає «ментальних шор», пов’язаних із тим, «як це завжди робилося». Вони легше приймають нові інструменти й готові експериментувати з тим, як саме інтегрувати AI у свою роботу.

Леві описує це як момент радикальної демократизації знань і експертизи. Людина з високою амбіцією, базовими «core skills» у будь?якій сфері та бажанням стати технічно грамотнішою може за допомогою AI надолужити роки досвіду, які раніше були обов’язковою умовою для доступу до складних задач.

Він наводить власний приклад: сьогодні може проєктувати, вигадувати й прототипувати речі, які в іншій реальності просто не зміг би реалізувати. AI дозволяє йому створювати рендери, макети, концепції, які раніше вимагали б окремих фахівців. Це не скасовує потреби в професіоналах, але радикально змінює те, як виглядає рання стадія творчого чи продуктовго процесу.

Важливий нюанс: Леві не романтизує повну відсутність досвіду. Він визнає, що надто ранній вхід у складну сферу без розуміння її контексту може призвести до неправильного використання AI й поганих результатів. Так само, як і досвідчений фахівець, який ігнорує нові інструменти, втрачає конкурентоспроможність. Ключовим стає не вік і не кількість років у резюме, а поєднання доменної компетенції з відкритістю до технологій.

У цьому сенсі нинішнє трирічне вікно — не лише шанс для засновників стартапів, а й для окремих спеціалістів. Ті, хто зараз свідомо «прокачає» технічну й AI?грамотність, можуть опинитися в унікальній позиції, коли ринок ще не насичений, а попит на людей, здатних поєднувати доменну експертизу з умінням працювати з моделями й агентами, стрімко зростає.

Інженери, агенти й міф про «смерть програміста»

Окрема частина дискусії навколо AI стосується майбутнього програмістів. Тема «смерті софтверного інженера» регулярно з’являється в медіа, і Леві не заперечує: сучасні моделі вражають здатністю генерувати код. Вони справді можуть писати фрагменти програм не гірше за людей, а іноді й швидше.

Але, наголошує він, написати код — це лише частина завдання. Щоб перетворити його на робочий продукт, потрібно забезпечити безпеку, інтеграцію з іншими системами, стабільність, масштабованість, відповідність вимогам бізнесу. Це вимагає глибокого розуміння архітектури, інфраструктури, баз даних, практик безпеки — того, що не зводиться до генерації тексту.

Саме тому, на думку Леві, головними бенефіціарами AI?інструментів для коду стануть не абстрактні «AI?агенти», а живі інженери, які вміють із ними працювати. Вони зможуть генерувати значно більше коду, швидше прототипувати й тестувати ідеї, але залишаться тими, хто відповідає за якість, безпеку й довгострокову підтримку систем.

Ця логіка перегукується з його ширшим баченням ролі людини в AI?епосі: моделі й агенти радикально підвищують продуктивність, але не знімають із людей відповідальність за результат. І саме відповідальність — юридична, етична, бізнесова — стає тим, що ще довго не вдасться делегувати алгоритмам.

Чому малі бізнеси з агентами будуть наймати більше людей, а не менше

Можливо, найконтрінтуїтивніша теза Леві стосується впливу агентів на зайнятість у малому бізнесі. Інтуїція багатьох спостерігачів підказує: якщо автоматизувати маркетинг, продажі, підтримку, логістику, кількість робочих місць має скоротитися. Леві пропонує інший сценарій.

Він описує типовий малий онлайн?бізнес до епохи AI: троє людей продають продукт, бізнес прибутковий, але обмежений масштабом. Щоб вирости, потрібно наймати окремі команди продажів і маркетингу, інвестувати в інфраструктуру, брати на себе ризики. Для багатьох це надто високий поріг — і вони залишаються в комфортній ніші.

З появою агентів картина змінюється. Ті самі троє людей можуть використати агентів для генерації маркетингових кампаній, створення кращого сайту, оптимізації взаємодії з клієнтами. Якщо це працює, бізнес отримує більше замовлень, стикається з новими викликами: складніша логістика, більше запитів від клієнтів, потреба в нових функціях продукту.

У цей момент, за логікою Леві, починається найцікавіше: автоматизація знімає початкові обмеження, але створює нові «вузькі місця», які вже не так просто автоматизувати. Потрібні люди, щоб вирішувати складніші задачі, будувати відносини з клієнтами, розробляти нові продукти, керувати зростаючою організацією. У результаті бізнес із трьох людей перетворюється на п’ять, десять і більше.

Це не означає, що всі робочі місця будуть збережені в первісному вигляді. Частина ролей зміниться, з’являться нові типи завдань, пов’язані з проєктуванням, наглядом і інтеграцією агентів. Але загальний ефект, на думку Леві, може виявитися не «мінус робочі місця», а «плюс економічна активність» — особливо в сегменті малого та середнього бізнесу, який раніше був обмежений ресурсами.

Цей підхід добре узгоджується з його ширшим баченням економіки як системи, де автоматизація не скасовує обмеження, а лише змінює їхню природу. Кожен новий рівень ефективності відкриває простір для нових задач, які раніше не мали сенсу або були недосяжні.

Людина на початку й в кінці: чому агенти не скасовують відповідальність

Попри оптимізм щодо зростання продуктивності, Леві залишається обережним у питаннях повної автономії агентів. Він підкреслює: у більшості реальних робочих процесів йому все одно потрібна людина на початку й наприкінці ланцюжка.

На старті людина формулює цілі, задає контекст, визначає обмеження. Наприкінці — перевіряє результат, коригує, бере на себе відповідальність за наслідки. Причин кілька.

По?перше, навіть дуже точні моделі мають ненульовий рівень помилок. Якщо йдеться про критичні сфери — право, фінанси, медицину, податки, — навіть 2–3% хибних відповідей можуть бути неприйнятними. Леві наводить приклад: якщо AI допомагає скласти контракт, більшість людей усе одно віднесуть його юристу, щоб переконатися, що документ «витримає суд». Економія в кількасот доларів не варта ризику програти справу через рідкісну, але фатальну помилку.

По?друге, значна частина важливої інформації досі не оцифрована або не структурована так, щоб агенти могли надійно її використовувати. Це створює ризики неправильних висновків, доступу до неактуальних або некоректних даних.

По?третє, агенти не мають юридичної суб’єктності. Вони не можуть нести відповідальність за свої дії. Отже, хтось — людина або інституція — все одно має «підписатися» під результатом. У багатьох випадках це означає, що роль людини зміщується від виконання рутинних операцій до нагляду, валідації та прийняття рішень.

Це ще один аргумент на користь того, що наступні три роки — не час для пасивного спостереження. Ті, хто навчиться правильно «обрамляти» роботу агентів — ставити задачі, будувати процеси з людськими контрольними точками, розуміти ризики й обмеження моделей, — опиняться в особливо виграшному становищі.

Три роки як тест на рішучість

Якщо звести погляди Леві до кількох ключових висновків, картина виглядає так. По?перше, нинішній AI?момент — це не просто новий інструмент, а платформа рівня інтернету чи хмари, яка відкриває вікно тривалістю кілька років для створення нових системоутворюючих компаній. По?друге, це вікно радикально змінює правила гри для окремих людей: амбіційні фахівці з базовими навичками й готовністю стати технічно грамотними можуть скоротити розрив із ветеранами галузі, використовуючи AI як мультиплікатор.

По?третє, автоматизація через агентів не обов’язково означає скорочення робочих місць. У малому бізнесі вона може, навпаки, зняти бар’єри для зростання й створити нові ролі, пов’язані з управлінням розширеними операціями. І нарешті, попри всі досягнення моделей, люди залишаються необхідними на початку й у кінці більшості критичних процесів — як джерело цілей, контексту й відповідальності.

Для підприємців це означає просту, але жорстку дилему. Або сприймати наступні три роки як ще один цикл оновлення інструментів — і ризикувати опинитися в ролі наздоганяючих. Або визнати, що мова йде про рідкісний історичний зсув, і будувати продукти, компанії та кар’єри, виходячи з припущення, що AI й агенти — це нова «операційна система» економіки, а не модний додаток.

У минулі епохи не всі, хто бачив настання інтернету чи хмари, змогли ними скористатися. Але всі, хто став новими гігантами, діяли саме в ті короткі вікна, коли правила ще не були написані. Леві переконаний: зараз — один із таких моментів.

Джерело

Silicon Valley Girl — $4B Founder: The Next 3 Years Will Make 100 New Founders Rich