Цього вікенду «конвеєр» від YouTube до престижного горору демонструє вражаючу форму.

Перше місце в бокс-офісі посідає «Backrooms» — повнометражне розширення серії роликів Кейна Парсонса на YouTube з моторошним «знайденим відео» про таємничий офісний простір (ідея походить з треду на 4chan), що порушує закони фізики.

Стрічка, знята самим Парсонсом, за один лише вікенд має зібрати близько 81 млн доларів на внутрішньому ринку США. Це з великим відривом найкращий старт в історії інді-студії A24 — попередній рекорд належав «Civil War» з результатом 25,7 млн доларів у перший вікенд.

Другий за касовими зборами фільм, «Obsession», робить, можливо, ще вражаючіший трюк. Так, його прогноз за вікенд становить «лише» 26,4 млн доларів, але картина (про романтичне бажання, що перетворюється на кошмар) у другий вікенд уже заробила більше, ніж у перший, а в третій має додати ще 10%.

Для розуміння масштабів: більшість широких релізів у другий вікенд просідають на 50–70%. Торішній «Sinners» вважався феноменом «усного радіо», бо втратив менш ніж 5%. Окрім різдвяних релізів (які тримаються довше завдяки святам), зростання від вікенду до вікенду практично не трапляється. За даними Hollywood Reporter, «Obsession» — перший фільм із 1982 року, який показав зростання як у другий, так і в третій вікенди.

Як і «Backrooms», «Obsession» — це горор, знятий автором, який спершу прославився на YouTube. Режисер Каррі Баркер знімав фільми для YouTube, кульмінацією чого стала годинна стрічка у форматі «знайденого відео» «Milk & Serial», що вийшла у 2024 році. Баркер уже відзняв свій наступний фільм і готується поставити новий ремейк «Техаської різанини бензопилою».

Ці два релізи продовжують низку несподіваних успіхів після «Iron Lung» — екранізації відеогри, що вийшла раніше цього року. Режисером «Iron Lung» виступив Марк Фішбах, краще відомий за своїм ютуб-аккаунтом Markiplier. Стрічка заробила майже 41 млн доларів у домашньому прокаті.

У матеріалі New York Times про нещодавній «бум кінематографістів із YouTube» керівник кінотеатру Rutgers Cinema Марк ДельВеккіо зауважив, що «багато ютуберів намагалися зробити стрибок у мейнстримне кіно й провалилися». Чим же вирізняються Парсонс, Баркер і Фішбах? За словами ДельВеккіо, попри їхній вік (Парсонсу 20, Баркерові 26), у всіх трьох є «довготривалість».

«На цей момент дехто з них знімає відео вже дуже давно, і саме так формується лояльна аудиторія, яка піде за тобою», — додав він.

Обидва фільми випередили першу за сім років стрічку у всесвіті Star Wars — «The Mandalorian and Grogu», яка має зібрати цього вікенду близько 24 млн доларів.

Автор матеріалу зазначає, що ще не бачив «Backrooms» (сподіваючись подивитися його наступного дня), зате вже встиг оцінити «Obsession» — і підтверджує, що фільм зовсім не розчаровує: більшу частину другої половини довелося дивитися крізь пальці, а подекуди й кричати від страху.

Публікація вперше вийшла 30 травня та була оновлена з урахуванням актуальних касових зборів.

Джерело

TechCrunch

На TwitchCon Rotterdam 2026 компанія анонсувала низку покращень, які невдовзі з’являться на платформі. Серед них — Dual Format, що дає змогу авторам одночасно транслювати у горизонтальному та вертикальному форматах, аби зручніше було дивитися і з десктопів, і з мобільних пристроїв. Twitch зазначає, що функцію запустять уже наступного місяця, разом із підтримкою стрімів у 2K для всіх партнерів та афілійованих авторів.

Dual Format, за поясненням Twitch у блозі, означає, що глядачі на мобільних пристроях бачитимуть вертикальне відео на весь екран, оптимізоване під смартфони, а користувачі десктопів — класичний горизонтальний формат. У вертикальному вигляді можна перемкнутися на класичний розділений перегляд. Якщо ж повернути телефон у будь-якому режимі, зображення знову розгорнеться в горизонтальний повноекранний формат. Twitch додає, що запроваджує серверну трансформацію відео (server-side transcoding) для Партнерів і багатьох Афілійованих авторів, щоб компенсувати додаткове навантаження на деякі системи.

Зі запуском 2K (1440p) стрімінгу Twitch також підтримуватиме вищі бітрейти — «до 9 Мбіт/с для 1440p та 7,5 Мбіт/с для 1080p». Крім того, сервіс додає проміжні підсумки під час трансляції, щоб глядачі, які приєднуються із запізненням, могли швидко зрозуміти, що відбувається, а також GIF-анімації в чаті для підписників рівня Tier 2 і Tier 3.

Для авторів Twitch впроваджує Auto Clips — функцію, яка автоматично перетворюватиме ключові моменти стріму на кліпи для поширення. Також з’явиться можливість автоматично додавати субтитри до кліпів спільноти та список найкращих кліпів у підсумку трансляції, щоб спростити поширення цих моментів у Twitch Stories.

Джерело

Engadget

На ринку з’являється нова хвиля преміальних портативних ігрових пристроїв, і однією з перших буде MSI Claw 8 EX AI+. Компанія показала свій новий девайс під час закритої демонстрації у штаб-квартирі в тайванському Тайбеї напередодні виставки Computex 2026. Claw 8 EX AI+ продовжує лінійку портативних консолей MSI, представлених у 2024 році з ціною від близько $800, але новинка, за повідомленнями, може коштувати до $1 500. Старт продажів запланований на 23 червня.

Щоб виправдати цінник, нова портативна приставка MSI отримала суттєве зростання продуктивності завдяки чипу Intel Arc G3 Extreme. За даними ZDNet Korea, Claw 8 EX AI+ має оновлену конструкцію SSD, яка дозволяє користувачам легко оновлювати сховище через слот M.2 2280. Приставка, як і раніше, підтримує до 32 ГБ оперативної пам’яті, оснащується акумулятором ємністю 80 Вт·год та восьмидюймовим сенсорним дисплеєм з роздільною здатністю 1 920 × 1 200 пікселів і частотою оновлення 120 Гц. Під час демонстрації також повідомили, що Claw 8 EX AI+ отримає покращену тактильну віддачу та більш ергономічний дизайн кнопок і джойстиків.

Джерело

Engadget

Екологічна активістка Ерін Брокович взялася за нову місію: домогтися більшої прозорості у будівництві дата-центрів та впливу, який ці об’єкти мають на прилеглі громади.

Брокович, яку прославив фільм із Джулією Робертс про її судову справу проти Pacific Gas & Electric, нещодавно запустила сайт з картою дата-центрів по всій території США.

На сайті карта описується як «робота в процесі», що включає дата-центри, про які повідомили мешканці навколишніх громад. У дописі на Substack Брокович зазначила, що після заклику в квітні повідомляти про проблеми, пов’язані з дата-центрами, вона отримала майже 4000 звернень лише за перший місяць.

«Найпоширеніше занепокоєння — більше, ніж шум, більше, ніж споживання води, більше, ніж зростання комунальних рахунків — це одне слово, яке знову і знову з’являється в кожному повідомленні: прозорість», — написала вона.

Брокович додала, що вона не виступає «загалом проти дата-центрів» чи ШІ, а критикує «схему, яку фіксує наша карта: проєкти оголошують після того, як дозволи вже отримані; девелопери не відповідають на дзвінки; місцеві чиновники підписують угоди про нерозголошення ще до того, як сусіди дізнаються, що проєкт взагалі розглядається».

Джерело

TechCrunch

Alienware останніми роками випустила кілька наших улюблених OLED-моніторів. На Computex компанія представила новий флагманський варіант, який називає «найамбітнішим дисплеєм» за всю свою історію.

Оснащений новою панеллю LG, Alienware AW3926QW, за заявою виробника, є першим у світі 39-дюймовим 5K OLED-монітором з RGB-stripe матрицею. Головне оновлення цього дисплея — поєднання високої пікової яскравості (до 1300 ніт) і дуже високої частоти оновлення (до 330 Гц) із традиційними перевагами OLED — глибоким контрастом та насиченими кольорами, але з кращою чіткістю відображення тексту.

Це важливо, оскільки одна з типових проблем нинішніх QD-OLED (і деяких WOLED) панелей — субпіксельна структура, яка може давати кольорові ореоли навколо літер і цифр (особливо за малого шрифту) і створювати враження легкого розмиття. У результаті такі монітори чудово виглядають у іграх чи кіно, але гірше підходять для повсякденної роботи та ролі основного робочого екрана. Завдяки новій панелі LG, новий монітор Alienware має бути однаково зручним і для роботи, і для ігор.

AW3926QW також отримав стильний дизайн із помірною кривизною 1500R і сертифікації Dolby Atmos та VESA DisplayHDR True Black 500. Монітор підтримує режим Dual Mode: можна використовувати рідну роздільну здатність 5K (5120 × 2160) до 165 Гц або перемкнутися на 1080p з частотою до 330 Гц для кіберспортивних шутерів на кшталт Counter-Strike 2.

Для роботи з кількома ПК є вбудований KVM-перемикач і порт USB-C з передаванням живлення до 90 Вт. Набір інтерфейсів включає DisplayPort 2.1 і HDMI 2.1 FRL з eARC, а також підтримку NVIDIA G-Sync та AMD FreeSync Premium Pro. Як і попередні OLED-моделі Alienware, новинка супроводжується трирічною гарантією, яка включає захист від вигорання панелі.

Офіційну ціну AW3926QW Alienware поки не називає, але можна очікувати суму суттєво вище $1000. Продажі мають стартувати наприкінці червня.

Якщо потрібен дещо компактніший варіант, Alienware підготувала 34-дюймовий AW3426DW — довгоочікуване оновлення моделі 2022 року. Він використовує QD-OLED Penta Tandem панель з піковою яскравістю до 1300 ніт (проти 1000 ніт у попередника), новим антивідблисковим покриттям замість глянцевого, сертифікацією VESA DisplayHDR True Black 500 (було True Black 400) і трохи вищою частотою оновлення — 280 Гц замість 240 Гц. Цей монітор очікується в продажу пізніше, у липні, але ціну також ще не оголошено.

Для тих, хто шукає доступніші рішення, Alienware підготувала ще дві моделі, які доповнять представлений навесні AW2726DM. Початкові ціни складуть близько $300 і $400 відповідно. Alienware 32 (AW3226DM) і Alienware 34 (AW3426DWM) пропонують два різні формати для QHD-ігор. 32-дюймова версія має класичне співвідношення сторін 16:9 і роздільну здатність 2560 × 1440, а 34-дюймова — ультраширокий формат 3440 × 1440.

В іншому характеристики у цих двох моделей дуже схожі: частота оновлення до 240 Гц, підтримка AMD FreeSync і сертифікація DisplayHDR 400. Параметри не такі вражаючі, як у флагманських дисплеїв вище, але з огляду на ціну вдвічі чи навіть утричі нижчу, це привабливі варіанти для геймерів з обмеженим бюджетом. Обидва монітори мають з’явитися у продажу в червні.

Джерело

Engadget

XPS 13 понад десятиліття був найвідомішим флагманським ноутбуком Dell. Торік компанія ненадовго «поховала» бренд XPS, але тепер повертає свій культовий ультрапортатив як дуже доступну, проте все ще преміальну Windows-альтернативу MacBook Neo.

За товщини лише 12,7 мм і ваги 2,2 фунта (близько 1 кг) Dell заявляє, що нова модель — не просто найтонша й найлегша версія XPS 13 за всю історію, а ще й компактніша та легша за суперника від Apple. І, як і попередники, цей XPS 13 зберігає низку преміальних характеристик: корпус із фрезерованого алюмінію (CNC), дисплей 2,5K IPS, чотири динаміки та підтримку Wi‑Fi 7. Але головне — стартова ціна: від $599 для студентів або $699 для решти покупців.

Для студентів (сюди входять старшокласники від 16 років і всі, хто навчається в акредитованих вишах) базова конфігурація включає процесор Intel Core Series 3, 8 ГБ оперативної пам’яті та SSD на 256 ГБ. Втім, за наявності більшого бюджету систему можна оснастити чипами Intel Core Ultra Series 3, до 32 ГБ RAM і SSD до 1 ТБ. Також покупці зможуть обрати один із двох кольорів: storm або sky.

Попри доволі бюджетне позиціонування, Dell стверджує, що не економила на компонентах. На відміну від MacBook Neo, XPS 13 оснащений сенсорним дисплеєм із частотою оновлення 120 Гц (проти 60 Гц у Mac), ширшим кольоровим охопленням 100% DCI-P3 і повністю підсвічуваною клавіатурою. Крім того, ноутбук має два порти USB‑C (3.2 Gen 2) і вбудовану вебкамеру з підтримкою Windows Hello.

Перевагою MacBook Neo може бути безвентиляторна конструкція, тоді як XPS 13 використовує систему з двома вентиляторами. Водночас, якщо ви часто працюєте на вулиці, де ноутбук може опинятися під прямим сонячним промінням, наявність активного охолодження може виявитись додатковим плюсом.

У підсумку XPS 13 виглядає тим самим недорогим, але все ще «преміальним» ноутбуком, на який давно чекали користувачі Windows, особливо з огляду на постійне зростання цін на електроніку. Єдине невелике зауваження — відсутній вбудований аудіороз’єм 3,5 мм, і поки незрозуміло, чи буде перехідник у комплекті, чи його доведеться купувати окремо.

Ще один плюс нового XPS 13 — Dell, схоже, настільки впевнена у своєму редизайні, що не затягує зі стартом продажів. Базова версія XPS 13 (включно з конфігурацією за $599 для студентів) має з’явитися у продажу в червні, а більш потужні модифікації очікуються пізніше влітку.

Джерело

Engadget

Зізнаюся, мене трохи відштовхнуло, коли я дізналася, що новій мобільній грі Nintendo в стилі WarioWare — Pictonico! — потрібен доступ до фотографій у галереї мого смартфона. Я доволі вибірково ставлюся до того, які застосунки можуть бачити мої фото, а ідея гри, заповненої знімками мого обличчя, не надто приваблювала. Але дивні ігри — це частина моєї роботи, а якщо Pictonico! і є чимось, то це саме дивна гра. Тож я дала їй шанс — і, на мій подив, дуже швидко нею захопилася.

Pictonico! можна безплатно завантажити, але сама гра не є повністю безкоштовною — за межами короткої демо-версії. Після її проходження потрібно купувати набори рівнів (Nintendo називає їх томами). Vol. 1 містить 20 етапів і коштує $8, а Vol. 2 пропонує 12 етапів за $6. Кожен етап складається з серії мікроігор у дуже швидкому темпі, і щоб перейти далі, потрібно успішно пройти 10 таких ігор. І ці ігри справді шалені. Наприклад, вам можуть показати фото вас чи близької людини з «щелепою лещат», якою треба швидко перекусати предмети, що рухаються по конвеєру. Або ви стаєте квіткою, у якої потрібно обривати пелюстки. Або ж похмурим бананом, який чекає, поки його почистять.

Під час налаштування вам повідомляють, що фотографії не надсилаються до Nintendo і жодним чином не передаються, що дещо заспокоює, адже для роботи гри потрібні знімки з обличчями. Локальне зберігання тут особливо важливе — Pictonico! може стати цікавою грою для спільної розваги з дітьми.

Гра дозволяє вибрати конкретний альбом, щоб у ній використовувалися лише схвалені вами зображення. Можна створити окремий альбом саме для цієї мети й заповнити його чим завгодно. (З фотографіями домашніх тварин гра працює погано, але впоралася з картинкою картоплі, яка, як мені здалося, була схожа на Стрегу Нону). Також можна обрати режим “Snap & Play” і робити фото безпосередньо в застосунку. Якщо в обраному альбомі не вистачає придатних зображень, гра підставляє зразки на кшталт сніговика чи м’якої іграшки-мавпочки.

У грі відбувається дуже багато всього одночасно: яскраві кольори, аркадні звуки та хаотично драйвова музика атакують з усіх боків. Паралельно з цим вам потрібно за кілька секунд виконати завдання на екрані — інакше раунд буде провалено. Немає часу думати, лишається просто плисти за цим безглуздим потоком. Щойно починаєш грати, гра затягує. У розділі Score Attack доступно кілька режимів для тих, хто хоче більшого виклику: Normal (складність зростає з прогресом), High-Speed (надвисока швидкість) і Danger Zone, де гра закінчується після однієї невдачі.

Pictonico! безглузда — це факт, але водночас це безперечно радісний досвід. Я багато сміялася, спостерігаючи, що гра робить з моїми фотографіями. Навряд чи я часто гратиму в неї наодинці «щоб убити час», але в правильній компанії вона може стати джерелом дуже кумедних і водночас напрочуд добрих моментів. Інколи корисно й посміятися із себе!

Джерело

Engadget

У подкасті УТ-2 MVP, який ведуть підприємець і засновник AI-first компанії Ярослав Ажнюк та інженер Юрій Федоренко, розмова про штучний інтелект постійно повертається до однієї теми: роль людини. Навіть коли йдеться про військові системи, великі дані чи модні AI-тренди, у центрі все одно опиняються людське навчання, довіра та безпека комунікацій.

Ця розмова показує парадокс епохи штучного інтелекту: з одного боку, нейромережі потребують гігантських датасетів, з іншого — люди здатні вчитися на мізерних вибірках і приймати рішення в умовах невизначеності. А ще — найцінніші дані можуть бути не в дорогих військових платформах, а в наших месенджерах.

Як люди вчаться «з одного жирафа», а нейромережі — з мільйонів картинок

Одна з ключових інтелектуальних пасток сучасної AI-дискусії — спокуса проводити прямі аналогії між тим, як «вчиться» нейромережа, і тим, як вчиться людина. У технічних презентаціях це виглядає зручно: є «дані», є «модель», є «навчання». Але коли подивитися уважніше, подібність виявляється радше метафорою, ніж реальністю.

Показовий приклад — розпізнавання образів. Людині достатньо один раз побачити жирафу, щоб потім впевнено впізнавати її в різних контекстах: на фото, в мультфільмі, у книжковій ілюстрації, навіть у стилізованому логотипі. Дитина не потребує тисяч прикладів жираф у різних позах, ракурсах і освітленні, щоб сформувати стійке уявлення «ось це — жирафа».

Нейромережі працюють інакше. Класичні моделі комп’ютерного зору навчаються на величезних датасетах: десятки, сотні тисяч, а то й мільйони зображень, розмічених людьми. Для того, щоб модель стабільно розпізнавала жирафу, їй потрібні тисячі варіацій: різні фони, відстані, часткові перекриття, інші тварини поруч. І навіть тоді вона може помилятися в ситуаціях, де людина не вагається жодної секунди.

Це не просто технічна деталь, а принципова відмінність. Люди навчаються на екстремально малих вибірках даних — іноді буквально з одного-двох прикладів — і вміють узагальнювати. Мозок «добудовує» картину, спираючись на попередній досвід, контекст, інтуїцію, мову, соціальні сигнали. Нейромережа ж, навіть дуже потужна, залишається статистичною машиною, яка вчиться на масивних вибірках і погано переносить знання в радикально нові ситуації.

Саме тому прямі аналогії на кшталт «дані — це паливо для AI, як досвід — паливо для людини» виявляються оманливими. Людський досвід — не просто «датасет», який можна зібрати, скопіювати й передати. Це інтегрована, тілесна, емоційна й соціальна структура, яка формується роками й не зводиться до набору спостережень.

Війна як «датасет», який неможливо передати

Ця різниця між людським досвідом і машинними даними особливо помітна на прикладі війни. Україна сьогодні має унікальний, трагічний, але стратегічно важливий ресурс: кілька мільйонів людей, які прожили повномасштабну війну в різних ролях.

Це військові на передовій, офіцери й чиновники, які приймали рішення в умовах постійної загрози, волонтери, які будували логістику з нуля, інженери й виробничники, які адаптувалися до обстрілів і блекаутів. У кожного з них — «навчена нейронка» в голові, сформована не теорією, а прожитим досвідом.

Цей досвід не зникає в момент, коли активні бойові дії сповільнюються чи змінюють характер. Він має свій період «амортизації» — поступового зниження релевантності — але це не місяці, а щонайменше десятиліття. Люди, які пройшли через війну, і далі мислять, ухвалюють рішення й будують системи інакше, ніж ті, хто ніколи не стикався з подібними викликами.

У цьому сенсі Україна отримала довгострокову національну конкурентну перевагу, якої ніхто не хоче й не може «відібрати». Це не той «датасет», який можна просто експортувати. Теоретично, українці були б раді, якби хтось інший «повоював з москалями замість нас» і взяв на себе цей досвід. Але в реальності ніхто цього не робить, і саме тому концентрація такого досвіду в Україні є унікальною.

Цей людський вимір важливий і в дискусіях про співпрацю з технологічними компаніями на кшталт Palantir. Коли в публічному просторі з’являються запитання: «На яких умовах ми передаємо дані? Чи не віддаємо ми надто багато?», — часто мається на увазі саме страх втратити цю перевагу.

Однак навіть у випадку з Palantir найбільш цінним може бути не сам масив бойових даних — координати, таймлайни, результати уражень, — а те, як українські військові користуються системою. Які запити формують, коли перепитують, коли довіряють, а коли ігнорують рекомендації. Як змінюється їхня поведінка після певних подій, як вони верифікують інформацію.

Це вже не просто «дані», а сліди людського мислення в реальному часі. Для розробників складних систем підтримки рішень це може бути важливішим за самі бойові логи. І водночас це ще раз підкреслює: головна цінність — у людях, а не в таблицях.

Чому «дані — це нова нафта» — зручний, але хибний наратив

Популярний у 2010-х слоган «дані — це нова нафта» досі живе в презентаціях, стратегіях і пітчах. Він зручний: легко пояснює, чому потрібно збирати все, що тільки можна, і чому компанії з великими масивами інформації нібито мають непереборну перевагу.

Але в реальних AI-системах важливість датасетів часто перебільшують. У багатьох проєктах вузьким місцем виявляється зовсім не брак даних, а інші речі: архітектура системи, інтеграція в бізнес-процеси, якість постановки задачі, відсутність зворотного зв’язку від користувачів, організаційна інерція.

Звісно, є задачі, де дані критичні: наприклад, розпізнавання рідкісних захворювань чи моделювання специфічних фізичних процесів. Але загалом фетишизація датасетів працює радше як маркетинговий інструмент. Легко вийти на сцену й сказати: «У нас мільярди записів, це наш захисний рів». Складніше пояснити, як саме ці дані перетворюються на реальну цінність, і чому без людей — користувачів, операторів, аналітиків — система не працюватиме.

Цей же механізм працює й у військовій сфері. Легко уявити, що головний актив — це «масив бойових даних», який можна «злити» чи «вкрасти». Набагато важче побачити, що справжня цінність — у тому, як люди взаємодіють із системами, як вони комбінують машинні підказки з власним досвідом, як адаптуються до помилок алгоритмів.

У цьому контексті твердження про «перебільшену важливість датасетів» звучить не як заперечення ролі даних, а як нагадування: без людського виміру вони мало що варті. І саме тому спроби звести все до «зберемо більше даних — виграємо» виглядають небезпечно спрощеними.

WhatsApp, Signal і тіньова цінність приватних чатів

Якщо подивитися на те, де насправді зосереджена критично важлива інформація, картина стає ще цікавішою. Військові платформи на кшталт Palantir, безумовно, працюють з чутливими даними. Але щоденне життя, прийняття рішень, неформальні домовленості, політичні й бізнесові інтриги — усе це часто відбувається в месенджерах.

Твердження, що в WhatsApp і Signal може міститися більше важливої інформації, ніж у Palantir, на перший погляд звучить провокативно. Але якщо згадати, як саме люди комунікують, воно стає логічним. У чатах — живі розмови, неформальні обговорення, емоційні реакції, спонтанні ідеї. Там фіксується не лише «що сталося», а й «як ми до цього прийшли».

Це стосується не тільки приватного життя, а й політики, бізнесу, війни. Від координації волонтерських ініціатив до узгодження позицій між відомствами — значна частина цього відбувається в зашифрованих (або нібито зашифрованих) каналах.

Саме тому питання довіри до месенджерів стає не технічною, а політичною й культурною темою. У технічних колах у США, за спостереженнями Ярослава, WhatsAppу часто не довіряють, натомість Signal вважають безпечним. І це при тому, що в обох використовується один і той самий протокол шифрування, розроблений криптографом Moxie Marlinspike.

Цей парадокс показує, що безпека сприймається не лише як питання алгоритмів, а як питання власності, репутації й історії компанії. WhatsApp належить Meta, яка неодноразово опинялася в центрі скандалів навколо приватності й використання даних. Signal — незалежна некомерційна організація, яка з самого початку позиціонувала себе як проєкт, орієнтований на приватність і мінімізацію збору метаданих.

Технічна спільнота довіряє не лише коду, а й людям, які стоять за ним. І в цьому сенсі ім’я Moxie Marlinspike, автора протоколу, стає своєрідним маркером довіри. Якщо він розробляв протокол для Signal, а потім цей же протокол ліг в основу шифрування в інших сервісах, це ще не означає, що всі ці сервіси однаково безпечні. Важливо, як саме вони реалізують протокол, які метадані збирають, як реагують на запити держав, як змінюють політики з часом.

Тут знову повертаємося до ролі людини: безпека — це не лише криптографія, а й культура, інституції, етика. І саме тому вибір месенджера стає не просто технічним, а світоглядним рішенням.

Від Skype до Teams: як платформи зникають, а звички лишаються

Ще один показовий сюжет — доля Skype. Для багатьох користувачів, особливо старшого покоління інтернету, Skype був синонімом онлайн-дзвінків. Сьогодні ж він фактично зник як масовий інструмент, поступившись місцем Microsoft Teams.

Фраза «Skype закрили, тепер Microsoft Teams» звучить для когось майже як культурний шок. Це не просто зміна бренду, а маркер того, як швидко змінюються платформи комунікації й як це впливає на наші звички.

Технічно Teams — корпоративний продукт, інтегрований в екосистему Microsoft 365. Але на рівні користувацького досвіду це означає інше: розмови, які раніше відбувалися в «напівприватному» просторі Skype, тепер живуть у більш формалізованому, керованому середовищі. Для бізнесу це може бути зручно, для приватності — не завжди.

Цей перехід показує ще одну важливу річ: платформи приходять і йдуть, але людські патерни комунікації залишаються. Люди все одно шукають способи створити «свої» простори — додають кастомні емодзі в Slack, переносять жарти й меми з однієї платформи на іншу, будують неформальні канали поверх формальних інструментів.

Технологічні компанії можуть змінювати інтерфейси, політики, протоколи. Але вони не контролюють повністю те, як люди насправді спілкуються, довіряють одне одному, ухвалюють рішення. І в цьому сенсі навіть тотальна домінація певного месенджера не гарантує повного контролю над інформаційними потоками.

Чому люди залишаються центром у світі AI і зашифрованих чатів

Якщо звести ці сюжети докупи — навчання з одного прикладу, воєнний досвід, перебільшену роль датасетів, довіру до Signal і недовіру до WhatsApp, смерть Skype і прихід Teams, — вимальовується одна лінія: люди залишаються ключовим елементом у системах, де, здавалось би, все вирішує технологія.

Людський мозок вчиться інакше, ніж нейромережі, і саме тому не піддається простому «копіюванню» через дані. Воєнний досвід мільйонів українців — це не масив, який можна експортувати, а жива тканина суспільства, яка формуватиме рішення ще багато років. Датасети важливі, але без розуміння контексту й поведінки користувачів вони перетворюються на інертні таблиці.

Месенджери стали новими «полями бою» за приватність і вплив, але й тут усе впирається в довіру до людей і інституцій, а не лише в протоколи шифрування. Платформи зникають і народжуються, але люди вперто відтворюють свої способи комунікації, жартів, неформальних домовленостей.

Епоха AI не скасовує людський фактор — вона радше загострює його значення. Чим потужнішими стають моделі, тим важливішими стають питання: хто їх навчає, на чому, як вони вбудовані в реальні процеси, хто контролює канали комунікації, де ухвалюються рішення.

І поки люди здатні впізнати жирафу з одного погляду, а месенджери залишаються головними носіями живих розмов, роль людини в цій системі навряд чи зменшиться.

Джерело

AI-трансформація. Чому люди все ще важливі. mvp #11, 2 сезон — УТ-2

У подкасті УТ-2 MVP, який ведуть підприємець і засновник AI-first компанії Ярослав Ажнюк та командир штурмового підрозділу ЗСУ Юрій Федоренко, дедалі частіше перетинаються дві теми: штучний інтелект і війна. На стику цих світів виникають питання, які вже давно вийшли за межі суто технічних дискусій. Одне з них — на яких умовах Україна ділиться даними з американською компанією Palantir і що саме в цій співпраці є справжнім активом.

Публічний запит Валерія Маркуса до влади про умови передачі даних Palantir запустив хвилю дискусій про ризики, вигоди і межі допустимого в обміні воєнною інформацією. На цьому тлі Ярослав Ажнюк пропонує менш емоційний, але значно складніший погляд: ключовим ресурсом стають не стільки «сирі» бойові дані, скільки досвід людей і метадані про те, як вони взаємодіють із системами.

Питання Маркуса і баланс у відносинах з Palantir

Історія почалася з візиту керівника Palantir до України. Він зустрічався з президентом, міністром оборони, і це логічно привернуло увагу військових та волонтерської спільноти. Валерій Маркус публічно поставив просте, але болюче запитання: на яких умовах і які саме дані Україна передає Palantir?

У його постановці питання було кілька важливих акцентів. По-перше, ці дані — не абстрактні цифри, а результат реальних бойових дій, здобутих ціною крові українських військових. По-друге, це потенційна стратегічна перевага України, яку не можна легковажно віддавати. По-третє, суспільство має право розуміти, що саме відбувається, аби уникнути ситуації, коли критичні ресурси опиняються під чужим контролем без публічної дискусії.

Реакція в коментарях виявилася показовою. Частина аудиторії миттєво пішла в емоційний антагонізм — від «прогнати цих піндосів» до повного заперечення будь-якої співпраці. Інша частина нагадувала, що Palantir з перших днів повномасштабного вторгнення зайняв чітку проукраїнську позицію: їхні представники приїхали в Україну, надали ліцензії, поставили обладнання, фактично «все включили» без довгих бюрократичних процедур. Це суттєво вплинуло на баланс у відносинах: Україна не лише «дає дані», а й отримує критично важливі інструменти.

Ярослав Ажнюк, посилаючись на власні інсайди, стверджує, що в цьому кейсі немає «зради» і мова йде про взаємовигідний обмін, а не про одностороннє викачування даних. На його думку, це типовий для складних воєнно-технологічних історій «trade»: Україна віддає щось цінне, але натомість отримує можливості, які самостійно побудувати було б надзвичайно важко або надто довго. Водночас він визнає, що Міністерству оборони варто було б краще відпрацювати комунікацію, щоб зняти частину напруги й запитань у суспільстві.

Що насправді потрібно Palantir: не дані, а поведінка людей

Ключовий момент у цій дискусії — розуміння, які саме дані можуть бути цінними для Palantir. Інтуїтивна відповідь: карти, координати, результати ударів, розвіддані, логістика, все, що стосується реальних бойових дій. Але Ажнюк пропонує подивитися на це інакше.

На його думку, найбільш цінними для Palantir є не самі бойові дані, а метадані про те, як українські військові користуються системою. Йдеться про те, в який момент користувачі щось перепитують, що саме уточнюють, коли довіряють рекомендаціям системи, а коли — ні, як часто верифікують інформацію, як змінюється їхня поведінка після того, як вони бачать результат — наприклад, ураження нафтобази в Росії.

Навіть без прямого накладання на подальші дії (які можна частково відстежити з відкритих джерел) така поведінкова аналітика є надзвичайно цінною. Вона дозволяє зрозуміти, як реальні бойові користувачі взаємодіють із складною аналітичною системою в умовах стресу, обмеженого часу і високої ціни помилки. Для компанії, яка будує програмні продукти для оборонного сектору, це фактично «золота жила» для покращення UX, моделей прийняття рішень і пріоритизації функцій.

Логіка тут проста: самі по собі масиви бойових даних мають обмежений термін придатності. Через кілька років вони застарівають, змінюється тактика, техніка, театр бойових дій. Потужності США дозволяють їм збирати й оновлювати такі масиви самостійно. Натомість зрозуміти, як поводяться мільйони людей, які пройшли через унікальний досвід сучасної війни, значно складніше. Це не можна просто «дозібрати» з супутників чи перехоплень.

Саме тому Ажнюк вважає природним, що дані про використання системи належать Palantir: це буквально інформація про те, як користуються їхнім продуктом. Але це не знімає питання з українського боку: як зробити так, щоб обмін був максимально вигідним, а критичні елементи національної переваги не були віддані бездумно.

Досвід мільйонів українців як національний актив на 10 років уперед

У центрі цієї логіки — ще одна теза, яку Ярослав Ажнюк послідовно повторює: досвід мільйонів українців у війні — це довгострокова національна конкурентна перевага України. Ідеться не лише про військових на передовій, а й про людей в органах управління, волонтерів, виробників, усіх, хто був залучений до воєнних процесів.

Цей досвід — це не просто «датасет» у технічному розумінні. Це «навчені нейронки» в головах людей, їхні осмислені рішення, помилки, адаптації, інтуїція, що формується в умовах постійного ризику. Така концентрація людей із подібним досвідом у світі практично унікальна. Ніхто інший не воює з Росією так довго й так інтенсивно, як Україна, і ніхто не має такого масового, системного досвіду протистояння сучасній армії, дронам, ракетам, кібератакам одночасно.

Ажнюк оцінює період релевантності цього досвіду щонайменше у 10 років. Так, із часом він «амортизується»: змінюються технології, з’являються нові типи озброєнь, інші театри війни. Але протягом щонайменше десятиліття цей людський капітал залишатиметься надзвичайно затребуваним — як у військовій, так і в технологічній, безпековій, управлінській сферах.

Парадокс у тому, що якби існувала можливість «віддати цей датасет» комусь іншому — умовно, щоб інша країна воювала з Росією замість України, — Україна зробила б це без вагань. Але реальність інша: цей досвід неможливо передати без того, щоб його не прожити. Саме тому він стає унікальним активом, який не можна просто «експортувати» у вигляді файлу.

У цьому контексті дискусія про Palantir виходить за межі суто технічної. Йдеться про те, як Україна розпоряджається своїм унікальним людським досвідом, які партнерства будує, які технологічні екосистеми формує навколо цього досвіду. І чи усвідомлює суспільство, що його головний ресурс — не лише територія чи зброя, а саме люди, які пройшли через війну.

Palantir, месенджери і реальна цінність інформації

Ще один важливий штрих до картини — порівняння Palantir із повсякденними інструментами комунікації. Ажнюк припускає, що в WhatsApp і Signal може міститися більше важливої інформації, ніж у Palantir. Це контрінтуїтивна, але показова думка.

Palantir — це структурована аналітична платформа, куди потрапляють дані, які вже хтось вирішив зібрати, обробити й завантажити. Натомість месенджери — це «сирий» потік живої комунікації: накази, обговорення, емоційні реакції, неформальні домовленості, логістика «на коліні», волонтерські ланцюжки, інсайди з місця подій. Усе те, що часто не потрапляє в офіційні системи, але реально рухає процеси.

Цікаво, що американські знайомі Ажнюка не довіряють безпеці WhatsApp, але довіряють Signal. Signal вважається безпечним, WhatsApp — ні, хоча в обох використовується один і той самий протокол шифрування, розроблений Moxie Marlinspike. Той самий протокол, за словами Ажнюка, використовувався і в Skype, який, утім, уже повністю закрили, замінивши Microsoft Teams.

Цей фрагмент розмови показує ще одну важливу річ: у сучасному світі питання «де зберігаються дані» і «хто має до них доступ» виходить далеко за межі спеціалізованих військових систем. Критично важлива інформація розмазана по десятках інструментів, від захищених месенджерів до корпоративних чатів. Іноді найбільший ризик — не в тому, що умовний Palantir отримає доступ до частини бойових даних, а в тому, що повсякденні канали комунікації недооцінюються як джерело чутливої інформації.

Чому «дані — це нова нафта» — зручний, але хибний наратив

На тлі всіх цих дискусій Ажнюк доволі жорстко критикує популярний за останні роки наратив «дані — це нова нафта». На його думку, важливість датасетів у сучасних AI-системах часто перебільшена, а в реальних імплементаціях вузьким місцем зазвичай є не датасети.

Це йде врозріз із багаторічною хвилею модних тем — від цифрової трансформації та big data до web3 і AI. У якийсь момент «накопичувати дані» стало самоціллю. Бізнеси будували стратегії навколо ідеї, що достатньо зібрати якомога більше інформації, і це автоматично перетвориться на конкурентну перевагу. Держави говорили про «цифрові скарби», компанії — про «data moat», захисний рів із даних, який нібито унеможливлює конкуренцію.

Ажнюк нагадує, що в реальних проєктах гальмо часто виникає зовсім не там, де його очікують. Проблеми з інтеграцією, відсутність якісних процесів, слабка інфраструктура, неправильна постановка задач, брак людей, які розуміють і домен, і технології одночасно, — усе це набагато частіше стає причиною провалу, ніж «нестача даних».

Він порівнює це з іншими «зручними» темами, які добре лягають у публічний наратив. Наприклад, рої дронів. Ідея виглядає ідеально для презентацій: десятки чи сотні безпілотників, які синхронно атакують ціль, змінюючи правила гри на полі бою. Журналісти люблять такі образи, політики — теж, інвестори — тим більше.

Але якщо запитати військових, у якому відсотку бойових ситуацій реально потрібен рій дронів, відповідь буде значно скромнішою. Якщо рахувати лише механізовані штурми, де рій із 20 дронів може відбити наступаючу групу, то таких епізодів — менше ніж 1% від загальної кількості бойових зіткнень. Це не означає, що рої не потрібні, але їхня роль у реальній війні набагато менш тотальна, ніж у публічному дискурсі.

Те саме з датасетами. Дуже зручно вийти на сцену й сказати: «Дані — це нова нафта. Нам треба більше даних. У нас є дані, і це наш головний ресурс». Це зручно для чиновників, які хочуть показати, що країна «сидить на цифровому родовищі». Це зручно для компаній, які володіють великими масивами інформації й будують навколо цього свою цінність. Це зручно для консультантів і постачальників рішень, які продають інфраструктуру для зберігання й обробки даних.

Але в реальності успіх AI-систем значно більше залежить від якості постановки задач, архітектури рішень, інтеграції в процеси, безпеки, етики, ніж від того, наскільки «жирний» датасет лежить у сховищі. І в цьому сенсі український досвід війни ще раз підкреслює: головний ресурс — це не просто дані, а люди, які вміють із ними працювати, приймати рішення й адаптуватися.

Автономні дрони проти «роїв» і паралель із даними

Дискусія про рої дронів у розмові Ажнюка — не випадкова. Вона слугує ілюстрацією того, як медійні образи можуть спотворювати реальне розуміння технологій. На його думку, індивідуальна автономність дронів важливіша за концепцію «роїв».

Автономний дрон, який здатен самостійно орієнтуватися, ухвалювати базові рішення, адаптуватися до змін на полі бою, часто дає більший практичний ефект, ніж складно координований рій, який вимагає ідеальних умов, стабільного зв’язку й високої підготовки операторів. Але про автономність говорити складніше: це не так видовищно, важко пояснити в одному слайді, важче продати як «революцію».

Така ж логіка працює й із даними. Справжня цінність — у здатності системи й людей, які з нею працюють, робити правильні висновки з обмеженої інформації, швидко адаптуватися, комбінувати різні джерела. Це ближче до того, як працює людський мозок: людина може навчитися розпізнавати жирафу з одного прикладу, тоді як нейромережам потрібні величезні датасети. Проте в публічному дискурсі простіше говорити про «терабайти даних», ніж про складну взаємодію моделей, інтерфейсів і людської інтуїції.

У воєнному контексті це означає, що країни, які роблять ставку лише на накопичення даних, але не інвестують у розвиток людей, процесів і реальних бойових практик, ризикують опинитися в ситуації, коли їхні «цифрові родовища» мало що вирішують на полі бою. Україна, навпаки, має унікальний шанс поєднати глибокий людський досвід із сучасними AI-системами — і саме в цьому може полягати її довгострокова перевага.

Висновок: між міфами про дані й реальністю війни

Дискусія навколо Palantir, даних і воєнного досвіду України показує, наскільки складним стає ландшафт безпеки в епоху AI. З одного боку, є реальні ризики: передача чутливих даних іноземним компаніям, залежність від закордонних технологій, непрозорість угод. З іншого — є реальні вигоди: доступ до передових систем, підтримка з перших днів війни, можливість будувати спільні рішення, які Україна самостійно створювала б роками.

На цьому тлі спрощені формули на кшталт «дані — це нова нафта» виглядають дедалі менш переконливо. Дані важливі, але самі по собі не гарантують ні перемоги, ні технологічної переваги. Справжній ресурс — це поєднання людського досвіду, здатності будувати правильні системи й уміння вибудовувати партнерства так, щоб обмін був справді взаємовигідним.

Україна вже заплатила надто високу ціну за свій унікальний воєнний досвід. Питання в тому, чи зможе вона перетворити цей досвід на стратегічний актив — не лише на полі бою, а й у глобальній технологічній екосистемі. І чи зможе робити це, не розмінюючи свій головний ресурс на зручні, але хибні міфи про «нову нафту».

Джерело

Подкаст УТ-2 MVP — «AI-трансформація. Чому люди все ще важливі. mvp #11, 2 сезон»

У подкасті УТ-2 MVP підприємці й техно-оглядачі Ярослав Ажнюк та Юрій Федоренко говорять про те, що називають «агентною трансформацією» — радикальною зміною способу розробки програмного забезпечення після стрибка в розвитку AI-агентів наприкінці 2025 року. Для них грудень 2025-го — це не просто дата виходу чергових моделей, а квантова точка перелому, після якої програмування перестало бути тим, чим було десятиліттями.

Ця розмова дає рідкісний погляд зсередини: компанія Ярослава, якій близько 2,5 років, від самого старту будувалася як AI-first бізнес, а сам він регулярно спілкується з CTO великих компаній у Кремнієвій долині. На цьому тлі стає видно, як швидко і глибоко змінюється індустрія — і чому нинішня «AI-трансформація» відрізняється від попередніх модних хвиль на кшталт цифрової трансформації, big data чи web3.

Грудень 2025: дата, коли агентне програмування стало масовим

У технологічних дискусіях часто шукають символічні дати — вихід iPhone, запуск AWS, реліз GPT-3. Для агентного програмування такою датою дедалі частіше називають грудень 2025 року. Саме цей момент співрозмовники описують як «дуже конкретну» точку перелому, яку «всі називають», маючи на увазі появу покоління моделей на кшталт умовних «Opus 4.5», «GPT 5.2 Codex» та їхніх конкурентів.

До цього часу про «агентів» говорили вже кілька років, але здебільшого як про перспективний напрямок. Моделі могли допомагати з автодоповненням коду, генерувати фрагменти функцій, писати тести. Проте вони вимагали постійного ручного супроводу, часто помилялися в архітектурі, погано тримали контекст великих проєктів. Їхня користь була відчутною, але не революційною.

Після грудня 2025-го, за оцінкою ведучих, ситуація змінилася якісно. Системи агентного програмування стали достатньо ефективними, щоб їх можна було масово використовувати розробниками у повсякденній роботі. Йдеться не про поодинокі експерименти, а про стабільну, відтестовану практику, яку великі компанії почали впроваджувати в основні процеси розробки.

Ключова відмінність нового покоління агентів — не лише в «розумності» моделей, а в тому, що вони навчилися працювати як повноцінні учасники інженерного циклу. Вони здатні:

підтримувати довгі ланцюжки завдань,
планувати кроки,
повертатися до попередніх рішень,
враховувати структуру великих кодових баз.

Це вже не просто «автокомпліт на стероїдах», а системи, які можуть брати на себе значну частину реальної інженерної роботи.

Коли більшість коду пише ШІ: нова роль програміста

Найяскравіший індикатор масштабу змін — те, що Ярослав чує від технічних директорів великих компаній у Кремнієвій долині. За їхніми словами, сьогодні 90–97% коду в цих компаніях пишуть AI-агенти, а не люди. Ця цифра звучить радикально, але добре описує нову норму: людина перестає бути основним «друкарем» коду.

Сучасний програміст у такій реальності працює інакше. Замість того, щоб власноруч виписувати кожну функцію, він:

формулює задачу для агента,
ставить обмеження й вимоги,
перевіряє результат,
коригує, коли щось іде не так,
переосмислює постановку задачі, якщо агент системно помиляється.

Фактично розробник перетворюється на постановника задач і рев’юера, який відповідає за якість, відповідність бізнес-логіці та інтеграцію в загальну архітектуру. Написання коду як такого — від окремих функцій до цілих модулів і навіть програм — дедалі частіше делегується агентам.

Це не означає, що людина стала зайвою. Навпаки, її зона відповідальності зміщується вище:

розуміння домену,
дизайн систем,
прийняття компромісів між швидкістю, надійністю та вартістю,
етичні та безпекові рішення.

Агенти добре працюють у межах чітко сформульованих цілей, але саме людина визначає, які цілі ставити, що вважати успіхом і де проходять межі допустимого.

У такій конфігурації з’являється новий тип помилок. Якщо раніше основним ризиком були «баги в коді», то тепер дедалі частіше критичними стають «баги в постановці задачі» — нечіткі вимоги, пропущені кейси, недооцінені ризики. Це змушує компанії переосмислювати процеси: більше уваги до специфікацій, тестів, рев’ю, інтеграційних сценаріїв.

AI-first проти «перебудови»: чому молодим компаніям легше

Компанія Ярослава існує приблизно 2,5 роки і від самого початку позиціонувалася як AI-first. Це означає, що вона будувалася вже в епоху, коли великі мовні моделі були даністю, а не екзотикою, і коли було очевидно, що ШІ стане базовим інструментом для більшості процесів.

Для таких бізнесів агентна трансформація виглядає інакше, ніж для традиційних компаній. Їм не потрібно «переламувати» старі процеси, переконувати скептичні команди, переписувати монолітні системи, які створювалися без урахування можливостей ШІ. Вони з самого початку проєктують:

архітектуру продуктів з урахуванням інтеграції агентів,
процеси розробки, де AI — не додаток, а стандартний учасник,
культуру, в якій використання ШІ не потребує окремого «обґрунтування».

Умовно кажучи, якщо для класичної корпорації «AI-трансформація» — це масштабний проєкт зі зміни мислення, інфраструктури й оргструктури, то для AI-first стартапу це радше еволюція: перехід від «моделей, що допомагають», до «агентів, які виконують».

Це не означає, що викликів немає. Навпаки, компанії на вістрі технологій змушені постійно адаптуватися до нових можливостей моделей, перебудовувати пайплайни, шукати баланс між автоматизацією й контролем. Але вони не несуть інерції попередніх десятиліть, коли код писали виключно люди, а ШІ сприймали як щось додаткове.

Цікаво, що навіть для такої компанії, «народженої в колисці штучного інтелекту», грудень 2025 року став відчутною межею. Ярослав наголошує: ще у 2023-му не було того, що є зараз, коли йдеться про кодинг і агентів. Тобто навіть AI-first бізнеси опинилися в ситуації, коли за один сезон довелося радикально оновити уявлення про те, що саме може і має робити ШІ в розробці.

Від «цифрової трансформації» до AI: як змінюються модні хвилі

Щоб зрозуміти масштаб нинішньої хвилі, корисно подивитися на попередні. Ярослав згадує, як ще до нинішнього буму AI його LinkedIn заповнювали запити від «експертів з цифрової трансформації». Це була мода середнього й пізнього 2010-х: компанії масово впроваджували ERP, CRM, хмарні сервіси, автоматизували документообіг, переводили процеси в цифру.

Потім на зміну прийшли інші тренди. У якийсь момент стало модно говорити про big data, будувати аналітичні платформи, збирати «якнайбільше даних», часто без чіткого розуміння, навіщо саме. Пізніше хвиля web3 і криптоекономіки породила армію «експертів з блокчейну», які так само масово додавалися в LinkedIn.

Сьогодні, за спостереженнями Ярослава, ці хвилі змінилися новою — AI-трансформацією. Індикатор простий, але показовий: хто саме додається в контакти й як себе називає. LinkedIn у цьому сенсі працює як неформальний барометр технологічних мод: по тому, які «експерти» з’являються, можна відчути, куди рухається ринок.

Це не означає, що попередні теми зникли. Цифрова трансформація, big data, web3 залишили слід в інфраструктурі, інструментах, регуляції. Але сьогодні саме AI став тим словом, яке найчастіше з’являється в заголовках презентацій, стратегіях корпорацій і описах вакансій.

Важливе уточнення: співрозмовники ставляться до цих хвиль без іронічного знецінення, але й без захопленого хайпу. Вони бачать у них певну циклічність: кожна нова тема обростає консультантами, модними фразами, «експертами», які продають рішення. І водночас у кожній хвилі є реальне ядро змін, яке не зникає, коли мода проходить.

У випадку AI-трансформації таким ядром стає саме агентне програмування — не як модне слово, а як практична зміна того, як створюється софт.

Переоцінені датасети й справжні вузькі місця AI-систем

На тлі розмов про агентів Ярослав робить ще одну важливу ремарку: важливість датасетів у сучасних AI-системах часто перебільшена. Це звучить майже єретично в епоху, коли роками повторювали мантру «дані — це нова нафта» і будували бізнес-моделі навколо накопичення масивів інформації.

Його позиція нюансована. Датасети можуть бути критичними в окремих задачах, але в реальних імплементаціях AI-систем вузьким місцем зазвичай є не вони. Проблеми частіше виникають:

у постановці задачі,
в інтеграції з існуючими процесами,
в якості інтерфейсів для користувачів,
у відсутності чітких метрик успіху,
у культурі прийняття рішень на основі рекомендацій ШІ.

Щоб пояснити, чому фетишизація датасетів може бути хибною, Ярослав наводить приклад із жирафою. Людині достатньо одного прикладу, щоб навчитися розпізнавати жирафу в майбутньому. Нейромережам традиційно потрібні тисячі чи мільйони зображень. Це показує, що людське навчання працює інакше, ніж класичне машинне — і що не завжди «більше даних» означає «краще рішення».

У випадку агентного програмування це особливо помітно. Коли агенти вже вміють писати код на основі загальних моделей, додаткові корпоративні датасети не завжди дають пропорційний приріст якості. Натомість критично важливими стають:

структура кодової бази,
наявність тестів,
якість документації,
чіткість API-контрактів.

Саме ці речі визначають, наскільки ефективно агент зможе працювати в конкретному проєкті. І це знову повертає нас до ролі людей: вони мають будувати системи так, щоб агенти могли в них працювати, а не просто «заливати більше даних».

Цікаво, що скепсис щодо фетишизації датасетів перегукується з ширшою критикою модних наративів. Як колись було з «роями дронів» чи «дані — це нова нафта», так і зараз частина дискусій про AI зводиться до простих, зручних для презентацій формул. Але в реальних проєктах усе складніше: вузькі місця часто виявляються там, де їх не очікували.

Висновок: агентна трансформація як нова нормальність

Якщо спробувати підсумувати, що саме змінилося після грудня 2025 року, картина виглядає так.

По-перше, агентне програмування перестало бути експериментом і стало масовою практикою. Системи досягли рівня, коли їх можна безперервно використовувати в щоденній роботі розробників, а не лише в пілотних проєктах.

По-друге, роль програміста змінилася. Люди дедалі рідше пишуть більшість коду вручну. Натомість вони формулюють задачі, перевіряють результати, відповідають за архітектуру й бізнес-логіку. За оцінками CTO великих компаній у Кремнієвій долині, 90–97% коду вже сьогодні створюють AI-агенти.

По-третє, AI-first компанії, такі як бізнес Ярослава, проходять цю трансформацію інакше, ніж традиційні гравці. Вони не «перебудовуються», а еволюціонують, інтегруючи нові можливості агентів у вже спроєктовані під ШІ процеси.

По-четверте, нинішня хвиля AI-трансформації вписується в довгу історію технологічних мод — від цифрової трансформації до big data й web3. Але за модними словами стоїть реальна зміна виробничої моделі в софтверній індустрії, яка навряд чи зникне разом із хайпом.

І нарешті, дискусія про агентів оголює важливий зсув у фокусі: від фетишизації датасетів до уваги до процесів, архітектури й людських рішень. У світі, де більшість коду пише ШІ, саме люди визначають, що саме цей код має робити, як його перевіряти і які наслідки матимуть помилки.

Агентна трансформація — це не лише про інструменти. Це про новий розподіл ролей між людьми й машинами в розробці. І, схоже, грудень 2025 року увійде в історію як момент, коли цей розподіл став незворотним.

Джерело

AI-трансформація. Чому люди все ще важливі. mvp #11, 2 сезон — УТ-2

Штучний інтелект уже кілька років поспіль залишається головною темою технологічних дискусій. Моделі на кшталт ChatGPT, Gemini чи Claude демонструють вражаючі можливості, а інвестори говорять про «новий інтернет‑момент». Незалежний аналітик Бенедикт Еванс, колишній партнер Andreessen Horowitz і автор регулярних оглядів про майбутнє технологій, належить до тих, хто вважає: AI справді настільки ж важливий, як інтернет чи смартфони — але не більший за них.

У розмові на подкасті Lenny’s Podcast він звертає увагу на менш очевидний бік AI‑революції: реальне, а не уявне використання технології звичайними людьми, зростаючу хвилю анти‑AI настроїв і те, як страхи щодо роботи й соціальних змін формують суспільну реакцію. Попри гучний медійний шум, ми все ще дуже далеко від ситуації, коли штучний інтелект стане повсякденним інструментом для більшості.

Цифрові тінейджери без AI: що показують реальні цифри

Уявлення про «покоління, яке виросло з ChatGPT у руках», поки що більше міф, ніж реальність. Еванс посилається на опитування серед підлітків 13–18 років, яке малює зовсім іншу картину, ніж можна було б очікувати від «цифрових тубільців».

За цими даними, лише приблизно 15–20% підлітків є щоденними активними користувачами AI‑інструментів. Ще близько 20% користуються ними щотижня. Тобто навіть у наймолодшій, найбільш «онлайн» демографічній групі лише меншість інтегрувала штучний інтелект у свій регулярний цифровий побут.

Найважливіше в цій статистиці — не активні користувачі, а мовчазна більшість. Більше половини підлітків у цих опитуваннях заявляють, що взагалі не користуються AI‑інструментами. Не «рідко», не «раз на місяць», а саме «не користуються».

Це різко контрастує з інформаційним фоном, у якому складається враження, що ChatGPT став новим Google, а генеративні моделі — невід’ємною частиною навчання, роботи й творчості. Дані показують, що навіть серед молоді, яка першою підхоплює нові цифрові тренди, штучний інтелект поки що залишається опцією, а не стандартом.

Цей розрив між наративом і реальністю має кілька важливих наслідків. По‑перше, ми справді перебуваємо на ранній стадії масового споживчого впровадження AI, навіть якщо технологія вже активно змінює розробку софту чи бізнес‑процеси в окремих галузях. По‑друге, «цифрова грамотність» нового покоління зовсім не гарантує автоматичного прийняття нових інструментів — навіть коли вони безкоштовні й доступні в браузері.

Чому масове впровадження AI просувається повільніше, ніж здається

Якщо дивитися зсередини технологічної індустрії, легко повірити, що «всі вже на AI». У компаніях, де інженери запускають власні кластери, замінюють Google на LLM‑пошук і автоматизують частину коду, штучний інтелект справді виглядає як повсякденність.

Але за межами цього кола картина інша. Еванс описує дуже широкий спектр залученості: від ентузіастів, які «проковтнули пігулку» й намагаються робити через моделі все, що можливо, до більшості, яка звертається до AI «раз на тиждень‑два» — або й зовсім ігнорує.

Це не просто питання доступу чи інтерфейсу. Воно пов’язане з тим, що для багатьох людей досі неочевидно, де саме штучний інтелект може бути корисним у їхній конкретній роботі чи житті.

Розробники програмного забезпечення, за аналогією Еванса, сьогодні схожі на бухгалтерів, які вперше побачили електронні таблиці VisiCalc у кінці 1970‑х. Для них це миттєво зрозуміла революція: завдання, що займали тиждень, тепер виконуються за секунди. Але якщо на той самий VisiCalc дивиться юрист чи журналіст того часу, реакція інша: «Цікаво, мабуть, мій бухгалтер має це подивитися. Але до моєї роботи це не дуже стосується».

Схожа динаміка спостерігається й нині. Для програмістів, аналітиків чи частини креативних професій генеративні моделі вже стали «калькулятором для тексту й коду». Для інших — це поки що дивна іграшка або ризикований інструмент, який може «галюцинувати» і створювати проблеми, якщо покладатися на нього бездумно.

Це пояснює, чому навіть серед молоді, яка активно користується соцмережами, стрімінгом і мобільними іграми, AI‑інструменти не стали універсальним стандартом. Щоб технологія стала по‑справжньому масовою, потрібні не лише кращі моделі, а й зрозумілі, безпечні сценарії використання, вбудовані в повсякденні сервіси й робочі процеси.

Анти‑AI настрій: від скепсису до відкритого освистування

Паралельно з повільним, але стабільним зростанням використання AI формується ще одна тенденція — відчутний суспільний спротив. Еванс говорить про «великий розмитий клубок» анти‑AI настроїв, який складно звести до однієї причини, але легко побачити в публічних реакціях.

Один із яскравих епізодів — випадок, коли колишнього CEO Google освистали під час промови на випускній церемонії, щойно він заговорив про штучний інтелект. Це не дискусія в Twitter і не колонка в медіа, а жива аудиторія, яка демонструє відверту відразу до теми.

Такі реакції показують, що для значної частини людей AI сприймається не як можливість, а як загроза. Причому йдеться не лише про класичні побоювання щодо приватності чи етики, а про більш глибоке відчуття, що «щось іде не так» із самим напрямком розвитку технологій.

Еванс звертає увагу на те, як легко сьогодні отримати «моральне задоволення» від позиції радикального відторгнення: можна вийти в соцмережі, написати, що «AI — це зло», і відчути себе на боці добра. Але з практичної точки зору така стратегія нічого не вирішує. Вона не допомагає зрозуміти, що саме в нинішніх системах працює, що не працює, де справді є ризики, а де — перебільшення.

Цей емоційний фон важливий не менше, ніж технічний прогрес. Він визначає, як суспільство реагуватиме на спроби впровадження AI в освіту, медицину, державні послуги чи корпоративні процеси. Там, де домінує відчуття загрози, будь‑який експеримент із новими інструментами ризикує зустріти нераціональний, але дуже гучний спротив.

Міф про миттєвий «апокаліпсис робочих місць»

Одне з головних джерел страху — уявлення про неминучий «апокаліпсис робочих місць». У публічному просторі легко знайти прогнози, згідно з якими «кожна велика компанія завтра підпише контракт із ChatGPT, а за два тижні звільнить більшість співробітників».

Еванс ставиться до таких сценаріїв різко й без дипломатії. Він нагадує, що якщо подивитися на реальні дані про найм у провідних AI‑компаніях, картина протилежна: OpenAI, Anthropic та інші збільшують штат, а не скорочують його.

Це не означає, що технологія не впливатиме на ринок праці. Але означає, що популярні «думерські» наративи не відповідають тому, що вже відбувається.

Є ще одна проблема з уявленням про «відсоток роботи, який забере AI». Еванс критикує спроби оцінювати, наприклад, що «17% роботи партнера юридичної фірми можна автоматизувати». Такий підхід він називає відвертою нісенітницею.

Реальні робочі ролі складаються не з абстрактних відсотків, а з набору завдань, відповідальності, контексту, взаємодії з людьми, прийняття рішень і політики. Навіть якщо окремі завдання в межах посади можна автоматизувати, це не означає, що вся роль зникає або що компанія негайно скоротить відповідну кількість людей.

Більше того, історія технологічного прогресу показує повторюваний патерн: нові інструменти справді автоматизують частину роботи, але водночас відкривають простір для нових завдань, послуг і професій, які раніше були економічно неможливими. Цей процес не є безболісним, але він точно не виглядає як одномоментне «вимкнення» цілих галузей.

Страх перед змінами важить більше, ніж розуміння технології

Звідки ж тоді береться така сильна хвиля анти‑AI настроїв, якщо реальні дані поки що не підтверджують сценарії миттєвої катастрофи?

Еванс пропонує просте пояснення: значна частина спротиву походить не з глибокого розуміння можливостей і обмежень нинішніх систем, а з тривоги щодо роботи, статусу й соціальних змін загалом.

Для багатьох людей AI — це не набір моделей і API, а символ ширшого процесу: відчуття, що світ змінюється надто швидко, що звичні кар’єрні траєкторії стають нестабільними, а навички, які здавалося надійними, можуть раптово знецінитися.

У такій ситуації логіка відходить на другий план. Навіть якщо конкретна людина ніколи не користувалася ChatGPT і не може пояснити, як працюють великі мовні моделі, вона може щиро вважати, що «AI забере всі роботи» або «зруйнує суспільство».

Це не означає, що всі побоювання безпідставні. Штучний інтелект справді створює нові ризики — від дезінформації до зміни балансу сил на ринку праці. Але без розуміння того, що саме технологія може і чого не може, дискусія перетворюється на обмін страхами, а не на пошук рішень.

Еванс пропонує альтернативний підхід: замість того, щоб «ховати голову в пісок» і демонстративно ненавидіти все, що пов’язано з AI, варто зануритися в технологію настільки, щоб зрозуміти її практичні можливості. Не для того, щоб стати фанатом, а щоб мати реалістичну картину й приймати обґрунтовані рішення — як на рівні особистої кар’єри, так і на рівні компаній чи політики.

Ранній етап, гучні суперечки і довгий шлях до зрілості

У своїй оцінці поточного моменту Еванс повертається до історичної аналогії: якщо порівнювати AI з інтернетом, ми зараз приблизно в «1997 році». Це час, коли вже зрозуміло, що відбувається щось велике, але більшість майбутніх застосунків ще не створені, а переможці ринку не визначені.

У такій фазі завжди співіснують кілька шарів реальності. З одного боку, є ентузіасти й компанії, які експериментують на передньому краї, будують нові продукти, змінюють процеси й справді відчувають «ефект VisiCalc». З іншого — є більшість, для якої нова технологія поки що виглядає як щось далеке, незрозуміле або навіть небезпечне.

Дані про використання AI серед підлітків, хвиля анти‑AI настроїв і розрив між панічними прогнозами та реальними трендами зайнятості — все це елементи однієї картини. Штучний інтелект уже став важливою частиною технологічного ландшафту, але ще не перетворився на повсюдну інфраструктуру, подібну до інтернету чи смартфонів.

Цей перехідний період неминуче супроводжується перебільшеннями, страхами й конфліктами. Але саме зараз формується те, як суспільство врешті‑решт інтегрує AI: як інструмент, що розширює можливості людей, чи як черговий символ розколу між «технооптимістами» і «техноскептиками».

Висновок: між панікою і запереченням

Штучний інтелект одночасно переоцінюють і недооцінюють. Його переоцінюють, коли говорять про миттєве зникнення мільйонів робочих місць і неминучу катастрофу. Його недооцінюють, коли ігнорують реальні зміни в тому, як створюється софт, як автоматизуються завдання й як перебудовуються цілі галузі.

Опитування підлітків показують, що навіть наймолодші користувачі цифрових технологій ще далеко не масово користуються AI. Анти‑AI настрої демонструють, що значна частина суспільства сприймає нову хвилю технологій як загрозу, а не як шанс. І водночас реальні дані про найм у провідних AI‑компаніях і повільний темп впровадження в бізнесі не підтверджують сценарії миттєвого «апокаліпсису робочих місць».

Між цими крайнощами — панікою й запереченням — залишається простір для більш прагматичної позиції. Вона вимагає не сліпої віри в «чарівний AI», але й не демонстративної ненависті до всього нового. Вона починається з простого кроку: спробувати зрозуміти, що саме вже вміють сучасні системи, де вони корисні, де небезпечні, а де просто ще не готові.

Саме це розуміння, а не гучні гасла «за» чи «проти», визначатиме, як кожна людина, компанія й суспільство загалом пройдуть через нинішній «1997‑й рік» штучного інтелекту до більш зрілої епохи.

Джерело

https://www.youtube.com/watch?v=BD3vLtWhT5A

Штучний інтелект знову підживлює старий страх: машини заберуть усі робочі місця. Незалежний аналітик Бенедикт Еванс, колишній партнер Andreessen Horowitz і один із найуважніших спостерігачів за технологічними зрушеннями, пропонує значно тверезіший погляд. Він вважає, що AI за масштабом подібний до інтернету чи мобільного, але не більший за них, і що історія автоматизації дає набагато складнішу картину, ніж сценарій «тотального безробіття».

У розмові про те, як AI змінить роботу, Еванс розбирає ключову помилку в нинішніх дискусіях: ми плутаємо завдання з роботою, ігноруємо економіку попиту та забуваємо, як попередні хвилі технологій змінювали, а не знищували, цілі професії.

Завдання проти роботи: де насправді «важка частина»

Сучасні дискусії про AI часто зводяться до відсотків: «цей інструмент може виконати 30% роботи юриста», «модель робить 40% завдань маркетолога» тощо. Еванс вважає такий підхід хибним у самій постановці питання.

Складність більшості професій рідко полягає у вузькій операції, яку легко виміряти й автоматизувати. Справжня «важка частина» — це вирішити, що саме потрібно зробити, в якій послідовності, як це узгоджується з іншими процесами й цілями організації, як це вписується в політику, регуляції, ризики, людські стосунки.

Юрист не просто «пише меморандум» — він визначає, яке питання взагалі варто досліджувати, яку стратегію обрати, як збалансувати юридичні ризики й бізнес-цілі. Консультант не просто «робить слайди» — він діагностує, де в організації справжня проблема, хто блокує зміни, які компроміси прийнятні. Навіть у, здавалося б, рутинних ролях значна частина цінності — це пріоритизація, координація, контекст.

AI чудово підходить для вузьких, чітко окреслених завдань: згенерувати текст, порахувати варіанти, підготувати чернетку документа. Але вирішити, який саме документ потрібен, що в ньому має бути, як його інтерпретуватимуть інші люди й які наслідки матиме його підписання — це вже інша робота. І саме ця частина часто визначає, чи існує професія як така.

Тому, коли хтось намагається оцінити: «у старшого партнера юрфірми 17% роботи можна автоматизувати», Еванс називає це нісенітницею. Відсоток автоматизованих завдань мало що говорить про долю самої професії, якщо не розуміти, що саме становить її ядро.

Ліфтери та рідкісні випадки повної автоматизації

Щоб показати, що повне зникнення професій усе ж трапляється, але значно рідше, ніж здається, Еванс звертається до класичного прикладу — ліфтерів.

Колись у великих будівлях працювали люди, чия робота полягала в одному: керувати ліфтом. Вони натискали кнопки, відкривали й закривали двері, стежили за безпекою пасажирів. З появою автоматичних ліфтів цей вузький набір завдань був повністю інкапсульований у машину. Інтерфейс став настільки простим, що пасажири могли самі натискати кнопки. Потреба в окремій професії зникла.

Це важливий приклад: іноді технологія справді «з’їдає» роботу цілком. Але тут є кілька характерних рис.

По-перше, роль ліфтера була майже повністю визначена однією вузькою операцією. Не було великого простору для складних рішень, стратегій, взаємодії з іншими процесами організації. Коли ця операція стала повністю автоматизованою, професія просто розчинилася.

По-друге, це радше виняток, ніж правило. Більшість сучасних професій — від лікарів до маркетологів — складаються з десятків різних типів завдань, частина з яких може бути автоматизована, але інші вимагають людського судження, відповідальності, етики, політичної чутливості.

По-третє, навіть коли певна роль зникає, це не означає, що загальна зайнятість падає. Автоматичні ліфти дозволили будувати вищі будівлі, збільшили щільність офісів і житла, сприяли зростанню міст — а отже, створили нові види робіт у будівництві, управлінні нерухомістю, сервісі.

Приклад ліфтерів показує: повна автоматизація можлива, але зазвичай вона стосується вузьких, чітко окреслених ролей. Для більшості знаннєвих професій AI радше «виїдає» окремі завдання, ніж знищує роботу як таку.

Парадокс Джевонса: чому дешевша робота означає більше роботи

Ще один ключ до розуміння майбутнього праці з AI — економіка попиту. Еванс посилається на парадокс Джевонса й концепцію цінової еластичності: коли технологія робить певну діяльність дешевшою, загальний обсяг цієї діяльності часто зростає, а не зменшується.

У XIX столітті економіст Вільям Стенлі Джевонс помітив, що вдосконалення парових машин, які ефективніше спалювали вугілля, не зменшило загальне споживання вугілля — навпаки, воно зросло, бо машини стали вигідними в більшій кількості сценаріїв. Дешевша енергія породила більше застосувань, більше фабрик, більше транспорту.

Те саме відбувається з інтелектуальною працею. Коли обчислення стали дешевими, ми не припинили рахувати — ми почали рахувати набагато більше. Коли текстові редактори спростили набір і редагування, обсяг документів, презентацій, звітів вибухнув. Коли електронна пошта зробила комунікацію майже безкоштовною, кількість листів стала проблемою сама по собі.

AI робить дешевшими й швидшими такі завдання, як аналіз документів, підготовка чернеток, переклад, базові юридичні чи фінансові довідки. Інтуїтивний страх полягає в тому, що якщо машина робить це за копійки, люди більше не будуть потрібні. Але історія підказує інший сценарій: коли щось стає дешевим, ми починаємо робити цього набагато більше.

Якщо раніше компанія могла дозволити собі глибокий юридичний аналіз лише для угод на мільйони, то з AI вона може робити подібний аналіз і для менших контрактів. Якщо раніше детальну фінансову модель будували лише для великих проєктів, тепер можна моделювати десятки варіантів. Якщо раніше маркетингові тексти шліфувалися лише для ключових кампаній, тепер персоналізований контент можна створювати для тисяч мікросегментів.

Це не означає, що люди залишаться в тій самій ролі, що й до автоматизації. Але означає, що загальний обсяг «роботи цього типу» — юридичної, фінансової, аналітичної, креативної — може зрости, а не зменшитися. І тоді питання не в тому, чи зникнуть професії, а в тому, як вони зміняться, щоб керувати більшим масштабом і складністю.

Бухгалтери, машини й AI: чому графік зайнятості йде вгору

Найпереконливіший приклад цієї логіки Еванс знаходить в історії бухгалтерії. Якщо є професія, яка, здавалося б, мала б бути «з’їдена» автоматизацією, то це саме вона.

Протягом XX і початку XXI століття бухгалтери пережили кілька хвиль технологічних змін. Спочатку — механічні рахувальні машини. Потім — мейнфрейми й перші корпоративні системи обліку. Далі — персональні комп’ютери й електронні таблиці на кшталт VisiCalc, а згодом Excel. Потім — ERP-системи, що інтегрували фінанси, логістику, виробництво. Нарешті — хмарні сервіси, автоматизовані платіжні системи, онлайн-банкінг.

Кожен із цих кроків радикально зменшував обсяг ручної рутинної роботи. Те, на що раніше йшли дні, тепер займало хвилини. Те, що вимагало цілої команди, міг зробити один спеціаліст із правильним софтом. Здавалося б, це ідеальний рецепт для скорочення кількості бухгалтерів.

Але якщо подивитися на довгі ряди даних, які наводить Еванс, картина протилежна: кількість людей, зайнятих в обліку та суміжних фінансових функціях, упродовж XX і XXI століть зростала. Машини, мейнфрейми, електронні таблиці, ERP, хмара — усі ці інструменти не знищили професію, а розширили її масштаб і сферу застосування.

Чому так сталося?

По-перше, бізнес став складнішим. Глобальні ланцюги постачання, деривативи, складні податкові режими, регуляторні вимоги — усе це створило попит на більш детальний, частий і глибокий облік. Коли стало технічно можливо й економічно доцільно рахувати більше, бізнес почав це робити.

По-друге, з’явилися нові спеціалізації всередині професії: управлінський облік, фінансовий контроль, внутрішній аудит, ризик-менеджмент, комплаєнс. Автоматизація базових операцій звільнила людей для складніших завдань, які раніше просто не виконувалися.

По-третє, зросла кількість самих компаній і економічна активність загалом. Чим більше бізнесу, тим більше транзакцій, звітності, аналізу — навіть якщо кожна окрема операція стала дешевшою.

Еванс використовує ці графіки як аргумент проти лінійного мислення щодо AI. Якщо століття автоматизації не знищили бухгалтерів, а навпаки збільшили їхню кількість, то й AI, імовірно, не «вимкне» знаннєву працю, а розширить її масштаби й змінить зміст.

Від полів до офісів: як технології створюють нові категорії роботи

Щоб побачити ще ширший контекст, Еванс нагадує про радикальні зміни в структурі зайнятості за останні два століття. Близько 1800 року приблизно 90% населення в більшості країн працювали в сільському господарстві. Люди вирощували їжу, бо без цього суспільство просто не могло вижити.

Механізація, добрива, селекція, логістика — усі ці технології поступово зменшили потребу в людській праці на полях. Сьогодні в розвинених економіках у сільському господарстві зайняті одиниці відсотків населення, але їжі виробляється більше, ніж будь-коли.

Якщо дивитися лише на один сектор, це виглядає як катастрофа: десятки мільйонів «зайвих» фермерів. Але в реальності ці люди не зникли — вони перейшли в інші види діяльності, які раніше просто не існували. Промисловість, послуги, освіта, медицина, розваги, IT — усі ці сфери стали масовими саме тому, що технології звільнили людей від необхідності витрачати життя на фізичне виживання.

Цей історичний приклад важливий для розуміння AI. Кожна хвиля технологій автоматизує частину робіт, але водночас відкриває простір для нових категорій зайнятості, які важко уявити заздалегідь. Люди 1800 року не могли передбачити професії розробника мобільних додатків чи SMM-менеджера. Так само сьогодні важко уявити всі майбутні ролі, що виникнуть навколо AI.

Еванс наголошує: кожен цикл виглядає загрозливо для поточних робіт, але в довгій перспективі він радше перерозподіляє, ніж знищує людську працю. AI, імовірно, стане ще однією такою хвилею — болісною для окремих професій і регіонів, але не тотальною для людської зайнятості.

AI‑нативні компанії й парадокс зростаючого штату

Якщо AI справді веде до світу «компаній без людей», то логічно було б очікувати, що саме AI‑лаби й AI‑нативні стартапи першими продемонструють цю модель. Але реальність інша.

Еванс звертає увагу: провідні гравці на кшталт OpenAI, Anthropic, а також медіа‑та софтверні компанії нового типу, як Every, не скорочують персонал, а збільшують його. Вони активно наймають інженерів, дослідників, продакт‑менеджерів, спеціалістів із безпеки, юристів, людей із продажів, консультантів.

Це прямо суперечить популярному в соцмережах уявленню, що «кожна велика компанія завтра купить ChatGPT, а через два тижні звільнить усіх співробітників». Еванс досить різко відкидає такий сценарій як нереалістичний. Навіть фірми, які максимально глибоко інтегрують AI у свій продукт і процеси, не перетворюються на «нульових роботодавців».

Причина знову ж таки в тому, що створення цінності — це не лише виконання вузьких завдань. Потрібно вирішувати, який продукт будувати, як його позиціонувати, як працювати з регуляторами, як інтегруватися в інфраструктуру клієнтів, як змінювати їхні процеси. Потрібні люди, які розуміють домен, можуть вести переговори, будувати довіру, адаптувати рішення до реальних організаційних обмежень.

Більше того, сам AI створює попит на нові ролі: інженери промптів, спеціалісти з інтеграції моделей у бізнес‑процеси, експерти з оцінки ризиків і упереджень моделей, фахівці з навчання персоналу роботі з AI‑інструментами. Це ще один прояв парадоксу Джевонса: коли «інтелектуальна потужність» стає дешевшою, ми починаємо використовувати її в дедалі більшій кількості контекстів — і для цього потрібні люди.

Той факт, що саме AI‑інтенсивні компанії нарощують штат, є практичним контраргументом до ідеї про швидкий перехід до економіки без працівників.

Що це означає для працівників сьогодні

З усього цього Еванс робить не заспокійливий, а радше прагматичний висновок. Паніка щодо «апокаліпсису робочих місць» так само некорисна, як і заперечення змін. Технологічні хвилі завжди одночасно руйнують старі структури й створюють нові можливості. AI не виняток.

Найгірша стратегія — «заховати голову в пісок», оголосити AI злом і відмовитися розбиратися. Це може дати відчуття моральної переваги, але не допоможе адаптуватися. Натомість реалістичний підхід полягає в тому, щоб зануритися в інструменти, зрозуміти, які саме завдання у вашій роботі вони можуть зробити дешевшими й швидшими, і подумати, як це змінює вашу роль.

Якщо історія бухгалтерів щось і показує, то те, що люди, які освоюють нові інструменти, не зникають — вони стають потрібнішими, бо вміють працювати на новому рівні масштабу й складності. Те саме, ймовірно, чекає на юристів, маркетологів, аналітиків, розробників, менеджерів.

Ключове запитання, яке пропонує ставити Еванс, звучить не як «який відсоток моєї роботи може зробити AI?», а як «що в моїй роботі є завданням, а що — власне роботою?». Те, що є повторюваним, формалізованим завданням, майже напевно буде автоматизоване. Те, що вимагає постановки задачі, інтеграції контекстів, прийняття рішень і відповідальності, — і є тим місцем, де людина залишатиметься в центрі.

Висновок: AI розширює поле гри, а не вимикає його

Погляд Бенедикта Еванса на AI і майбутнє роботи різко контрастує з апокаліптичними прогнозами. Він не заперечує, що зміни будуть глибокими й болісними для частини професій. Але історія автоматизації, від сільського господарства до бухгалтерії, показує: технології рідко просто «вимикають» людську працю. Вони змінюють її структуру, розширюють масштаби, створюють нові ролі й цілі галузі.

AI, роблячи дешевшими й швидшими окремі завдання, майже напевно збільшить загальний попит на інтелектуальну працю — так само, як електронні таблиці не знищили бухгалтерів, а автоматичні ліфти не зупинили розвиток міст. Повна автоматизація окремих вузьких ролей, на кшталт ліфтерів, можлива, але це радше виняток, ніж доля більшості знаннєвих професій.

Найрозумніша стратегія для працівників і компаній — не рахувати відсотки «загрози», а переосмислювати, що саме є суттю їхньої роботи, і як AI може стати інструментом для розширення цієї суті, а не її заміни.

Джерело

https://www.youtube.com/watch?v=BD3vLtWhT5A

Штучний інтелект часто описують мовою моделей, GPU та параметрів. Але якщо подивитися на те, куди реально тече перший великий грошей потік, картина інша. Незалежний аналітик Бенедикт Еванс, колишній партнер Andreessen Horowitz і автор регулярних презентацій про технологічні тренди, звертає увагу: найбільші AI‑лаби на кшталт OpenAI та Anthropic все активніше інвестують не лише в моделі, а й у професійні послуги, консалтинг та «forward‑deployed» інженерів.

Це сигнал: на ранньому етапі ери AI основна цінність виникає не там, де тренують моделі, а там, де їх вбудовують у реальні бізнес‑процеси, змінюють робочі потоки й контролюють дистрибуцію. І це набагато більше схоже на класичний IT‑аутсорсинг та консалтинг, ніж на чистий софтверний бізнес.

Чому OpenAI та Anthropic раптом перетворюються на «Accenture з GPU»

Те, що OpenAI і Anthropic нарощують команди професійних сервісів і «forward‑deployed» інженерів, виглядає парадоксально. Здавалося б, їхня сила — у хмарних API, масштабі та автоматизації. Навіщо їм люди, які «виїжджають до клієнта» і місяцями розбираються в його процесах?

Відповідь проста: сам по собі доступ до потужної моделі майже нічого не змінює у великій організації. Справжня робота починається там, де потрібно:

• зрозуміти, які саме процеси варто змінювати;
• розібратися, як ці процеси реально працюють (а не як вони виглядають у регламентах);
• врахувати політику, повноваження, страхи та інтереси різних департаментів;
• побудувати нові робочі потоки навколо можливостей AI, а не просто «прикрутити чат‑бота».

Еванс порівнює forward‑deployed інженерів AI‑лабораторій із класичними аутсорс‑розробниками Accenture: це ті самі люди, які приходять у корпорацію, сідають поруч із бізнес‑замовником і місяцями «розмотують клубок» з процесів, систем і політики. Різниця лише в тому, що тепер вони працюють із LLM‑моделями, а не з SAP чи Oracle.

Це натяк на те, як виглядатиме значна частина раннього AI‑ринку: не як чистий продаж «моделей як сервісу», а як великий ринок послуг з інтеграції та перебудови процесів. Багато перших мільярдів у AI‑економіці будуть зароблені в бізнес‑моделях, які більше нагадують Accenture, ніж чистий SaaS.

Чому корпорації не можуть «просто впровадити AI» власними силами

Інтуїтивне уявлення багатьох людей про великі компанії таке: там є «армія людей», тож достатньо просто виділити кількох співробітників, щоб вони розібралися з AI і щось побудували. У реальності все навпаки.

У великих організаціях майже ніколи не буває «зайвих» людей, які сидять без роботи й чекають на великий новий проєкт. Усі завантажені поточними задачами, звітністю, підтримкою існуючих систем, регуляторними вимогами. Щоб серйозно переосмислити робочі потоки під AI, потрібен окремий, повноцінний проєкт.

Еванс підкреслює: це не «побічна ініціатива» на кілька тижнів. У типовому випадку йдеться про команду з 5–10 людей, які протягом місяців:

• інтерв’юють співробітників на різних рівнях;
• розбираються, як реально ухвалюються рішення;
• вивчають обмеження — юридичні, технічні, операційні;
• тестують гіпотези, де AI дає реальну вигоду, а де створює ризики.

У більшості компаній такої команди просто немає. Тому вони звертаються до зовнішніх консультантів, інтеграторів або до самих AI‑лабораторій, які тепер будують власні сервісні підрозділи.

Це пояснює, чому ми бачимо «неочікуваний бум» професійних послуг у AI: попит на переосмислення процесів величезний, а внутрішніх ресурсів у корпорацій для цього немає.

Перебудова робочих потоків: окремий, складний і дорогий проєкт

Ключова теза Еванса: переосмислення внутрішніх робочих процесів під можливості AI — це окремий вид роботи, який не зводиться до «встановити новий софт» чи «підключити API».

По‑перше, потрібно зрозуміти, де саме AI може дати найбільший ефект. Це не завжди очевидно. У багатьох ролях найскладніша частина роботи — не виконання конкретного завдання, а визначення, що саме потрібно зробити, у якій послідовності, з якими обмеженнями й як це вписується в ширший контекст.

По‑друге, потрібно врахувати організаційну політику. У великих компаніях будь‑яка зміна процесу означає зміну повноважень, KPI, зон відповідальності. Це породжує опір, конфлікти, «тихе гальмування». Консультанти й forward‑deployed інженери фактично виступають посередниками між технологією та політикою.

По‑третє, потрібна глибока робота з ризиками. Приклад із юристами показовий: AI‑інструменти можуть прискорити підготовку документів, але водночас створюють ризик «галюцинацій» і помилок. Для юридичної фірми це не просто технічний баг, а репутаційна й фінансова загроза. Тому впровадження AI вимагає не лише інтеграції, а й розробки нових правил, перевірок, процесів контролю якості.

Усе це робить перебудову робочих потоків нетривіальним, дорогим і тривалим завданням. Саме тут і виникає попит на команди з 5–10 людей, які місяцями працюють «у полі». І саме тут концентрується значна частина ранньої економічної цінності AI.

Forward‑deployed інженери як нові «аксенчурівці»

Фігура forward‑deployed інженера — одна з найцікавіших у новій AI‑економіці. Формально це інженер, який працює в AI‑лабораторії, але фактично він проводить більшість часу на боці клієнта, розбираючись у його системах і процесах.

Еванс жартує: так само, як «machine learning scientist» — це статистик, який живе в Сан‑Франциско, forward‑deployed інженер — це аутсорс‑розробник Accenture, який працює в Сан‑Франциско. За жартом стоїть серйозна думка: значна частина раннього AI‑бізнесу — це класичні IT‑послуги, просто з новим технологічним ядром.

Ці інженери:

• говорять одночасно мовою моделей і мовою бізнесу;
• розуміють обмеження конкретної AI‑платформи;
• можуть запропонувати архітектуру рішень, яка враховує як технічні, так і організаційні фактори;
• стають «вбудованими» у команду клієнта на час проєкту.

Для самих AI‑лабораторій це спосіб:

• глибше вбудуватися в бізнес‑критичні процеси клієнта;
• краще зрозуміти реальні сценарії використання й обмеження своїх моделей;
• створити додатковий бар’єр для переходу клієнта до конкурента.

Для клієнтів — це можливість отримати не просто «доступ до моделі», а реальний робочий продукт, який змінює їхню операційну діяльність.

У підсумку перші великі доходи AI‑лабораторій можуть виглядати не як «масовий API‑бізнес», а як мікс платформи та сервісів, де частка «людської роботи» дуже відчутна.

Amazon, McKinsey та уроки інтернет‑революції: де в AI буде справжня «м’якоть» цінності

Щоб зрозуміти, де саме в ланцюжку створення цінності AI накопичуватиме найбільші прибутки, Еванс пропонує подивитися на попередні технологічні зрушення — інтернет, мобільний зв’язок, цифрову дистрибуцію контенту.

Amazon і проблема «що саме купити»

Amazon — блискучий приклад того, як технологія може радикально оптимізувати одну частину ланцюжка, але залишити іншу майже недоторканою. Компанія надзвичайно добре вміє доставити конкретний SKU: якщо користувач знає, що саме хоче, Amazon зробить це швидко, дешево й надійно.

Але завдання «вирішити, що саме купити» — окрема робота. Вона включає:

• розуміння потреби;
• порівняння опцій;
• оцінку компромісів між ціною, якістю, брендом, сумісністю;
• іноді — узгодження з іншими людьми чи департаментами.

Це завдання досі погано вирішується чистим софтом. Рекомендаційні системи, відгуки, рейтинги допомагають, але не знімають із людини відповідальність за вибір.

Аналогічно в AI: тренування моделі — це «доставка SKU». Вона може бути дуже ефективною, масштабованою й автоматизованою. Але завдання «вирішити, що саме автоматизувати, як змінити процес, які ризики прийнятні» — окрема робота, яка вимагає людей, контексту й політичної чутливості. Саме тут і виникає попит на консалтинг та інтеграцію.

McKinsey: платять не за слайди

Ще один важливий приклад — великі консалтингові компанії на кшталт McKinsey. Ззовні може здаватися, що їхній продукт — це презентації: десятки слайдів із графіками, моделями, рекомендаціями. Логічне запитання: якщо AI може генерувати слайди й аналітику, чи не стане такий консалтинг товаром масового вжитку?

Еванс наголошує: справжня цінність McKinsey не в слайдах. Їх наймають за інше:

• діагностика організаційних проблем, які самі співробітники часто не можуть або не хочуть сформулювати;
• навігація політикою: хто реально ухвалює рішення, хто блокує зміни, як побудувати коаліцію;
• легітимація змін: «McKinsey сказали, що треба робити так», — це аргумент у внутрішній боротьбі за трансформацію.

Ця робота глибоко людська, контекстна й політична. AI може допомогти з аналізом даних, підготовкою матеріалів, моделюванням сценаріїв, але не може повністю замінити функцію «зовнішнього мозку й арбітра», яку виконують консалтингові фірми.

Це означає, що в AI‑епосі консалтинг не зникне, а трансформується. Частина рутинної аналітики буде автоматизована, але попит на людей, здатних діагностувати проблеми й проводити зміни через політичні лабіринти великих організацій, залишиться високим. І саме вони будуть ключовими провідниками AI‑інтеграції.

Уроки від газет і лейблів: коли дистрибуція відривається від продукту

Інтернет уже одного разу радикально змінив розподіл цінності в індустріях, де фізична дистрибуція була ключовим активом. Газети володіли друкарнями й логістикою доставки, музичні лейбли — каналами постачання дисків у магазини. Коли контент став цифровим, фізична дистрибуція втратила значення, а разом із нею — й частина влади цих гравців.

Еванс пропонує дивитися на AI через подібну призму. Моделі — це «сировина», базовий продукт. Але справжня битва розгорнеться за:

• дистрибуцію: хто контролює точки доступу користувачів до AI‑функцій;
• інтеграцію: хто володіє глибоким вбудовуванням AI у критичні бізнес‑процеси.

У цьому сенсі forward‑deployed інженери, консалтингові підрозділи AI‑лабораторій і класичні інтегратори стають новими «власниками дистрибуції» в корпоративному сегменті. Вони вирішують, які саме моделі, у яких сценаріях і як саме будуть використані.

Як і в епоху інтернету, де виграли не лише ті, хто створював контент, а й ті, хто контролював платформи й канали (Google, Facebook, Apple), в AI‑епосі ключовим питанням стане: хто контролює шлях від моделі до кінцевого користувача й реального процесу.

Що це означає для підприємств і стартапів

Якщо прийняти логіку Еванса, то картина для різних гравців виглядає так.

Для великих підприємств головний виклик — не «яку модель обрати», а «як організувати проєкт із переосмислення процесів». Це означає:

• закладати в AI‑ініціативи бюджети не лише на ліцензії та інфраструктуру, а й на консалтинг і інтеграцію;
• розуміти, що без окремої команди, яка місяцями працюватиме над перебудовою робочих потоків, ефект буде обмеженим;
• готуватися до політичних конфліктів усередині організації й заздалегідь продумувати, хто буде «власником змін».

Для стартапів урок інший. Якщо значна частина ранньої цінності AI лежить у сервісах, інтеграції та дистрибуції, то:

• будувати «черговий інтерфейс до тієї самої моделі» — слабка стратегія без глибокого розуміння конкретних процесів і болів клієнта;
• є великий простір для компаній, які спеціалізуються на певних вертикалях (право, медицина, логістика) і поєднують AI‑експертизу з галузевим знанням;
• партнерства з великими інтеграторами та консалтингом можуть виявитися не менш важливими, ніж доступ до найновішої моделі.

Усі ці висновки вписуються в ширшу тезу Еванса: AI — це зміна масштабу індустрії, порівнянна з інтернетом чи мобільним зв’язком, але не «щось безпрецедентне поза історією». Як і в попередні хвилі, перші великі гроші заробляють ті, хто вміє не лише будувати технологію, а й вбудовувати її в реальне життя — з усіма його обмеженнями, хаосом і політикою.

Висновок: битва за AI — це битва за вплив на процеси, а не лише за параметри моделей

Якщо дивитися на сьогоднішній AI‑ринок лише через призму моделей, легко пропустити головне. Поки одні сперечаються, чия архітектура краща й у кого більше параметрів, інші тихо будують команди forward‑deployed інженерів, купують консалтингові фірми й укорінюються в процесах великих клієнтів.

Еванс звертає увагу саме на цю «невидиму» частину айсберга. Переосмислення робочих потоків під AI — складна, тривала й глибоко людська робота. Вона вимагає розуміння не лише технології, а й організаційної динаміки. І саме тут, у сервісах, інтеграції та дистрибуції, сьогодні формується значна частина реальної економічної цінності штучного інтелекту.

Для тих, хто планує будувати бізнес на AI або впроваджувати його у своїй організації, це означає одне: дивитися потрібно не тільки на те, «яка модель найкраща», а й на те, хто й як допоможе перетворити її можливості на нові процеси, нові продукти й нові способи роботи. Саме там проходитиме головна лінія фронту в найближчі роки.

Джерело

Повна розмова з Бенедиктом Евансом:
https://www.youtube.com/watch?v=BD3vLtWhT5A