Розмовниця цього матеріалу — Фіона Фанг, керівниця команд Claude Code та Co‑work в Anthropic, з понад 25-річним досвідом інженерії у Microsoft та Meta. Окрім побудови «AI‑pilled» інженерних команд, у неї є дуже приземлена одержимість: як зробити так, щоб малі локальні бізнеси — кав’ярні, ресторани, крамниці — не залишилися на узбіччі AI‑революції.
Її підхід вражаюче нетиповий для топ‑менеджерки великої AI‑компанії: вона особисто ходить по знайомих ресторанах, вручну онбордить власників у Co‑work, дивиться, де вони буксують, і заодно знаходить баги в онбордингу. На цьому конкретному зрізі — малий бізнес і AI — вона говорить значно емоційніше, ніж про метрики продуктивності чи архітектуру агентів.
«Мої друзі сидять у барі зі стосами рахунків». Звідки береться мотивація
Починається все з дуже особистої сцени. Фангу часто доводиться займатися бізнес‑витратами та звітами про поїздки. Вона відверто зізнається: це робота, яку терпіти не може. Саме тут її вперше «затягнув» Co‑work:
«When I was using Co-work, it was magic… all these things that I don’t like to do like Co-work is doing for me.»
Цей досвід спрацював як тригер. Вона подивилася на своє коло знайомих — власників закладів, ресторанів, малих компаній — і побачила, що для них це не просто «нелюбимі завдання», а виснажлива рутина, яка з’їдає вечори й вихідні.
«I see my friends sometimes sitting at the bar with stacks of bills and all they’re doing is invoicing and expensing.»
Звідси — дуже пряма думка: якщо Co‑work розгрібає її власні PDF‑ки, інвойси та чеки, то для малого бізнесу це може означати не просто зекономлені хвилини, а реальний шанс вивільнити час і сили на роботу з гостями, продуктом, командою.
Так Фанг переходить від абстрактної дискусії «AI змінює працю» до конкретного запитання: як зробити так, щоб ця «магія» дійшла до людей, у яких немає часу розбиратись у нових інструментах, але є дуже реальний біль від ручної роботи.
Ресторанний кейс: коли «сміттєва» папка стає ринковим аналізом
Одну з найяскравіших історій Фанг розповідає про свою подругу, яка володіє двома ресторанами. Її опис типовий для малого бізнесу: повна завантаженість, купа операційних дрібниць, файли розкидані у папках на кшталт «Documents» чи «Downloads».
Ось як виглядав стартовий стан, коли вони разом відкрили папку з документами:
«This folder I have is like a junk drawer of like it it’s basically our, you know, documents folder just becomes this junk drawer of every or downloads like just a you know, like junk drawer.»
Власниця знала, що десь там є меню, але знайти їх було майже нереально. Фанг запропонувала зробити те, що для «AI‑pill’ної» аудиторії звучить буденно, але для малого бізнесу — нетривіально: просто дати Co‑work доступ до каталогу.
«So, we gave Co-work access to directory, found the menus…»
На цьому місці історія могла би закінчитися звичайним «ми нарешті знайшли файли». Але власниця ресторанів пішла далі й використала модель так, як Фанг сама не передбачала. Для неї важливо було тримати ціни збалансованими — «і для місцевих, і для туристів». І вона сформулювала завдання Co‑work:
«I want to make sure I keep my prices reasonable for locals and tourists… ‘Hey Claude, look across my style of cuisine in this area is a comparable.’»
Система повернула не просто перелік закладів, а щось, що Фанг описує як:
«It came back with really cool almost like market analysis.»
Власниця навіть впізнала один із ресторанів у відповідях моделі — нещодавно була там і оцінила його як «доволі хороший». Для Фанг це показовий момент: AI‑інструмент, який у її голові був про PDF‑и, інвойси й бухгалтерію, для живого бізнесу перетворюється на щось схоже на аналітика ринку.
Цей сюжет важливий одразу з кількох причин. По‑перше, він руйнує стереотип, що малі бізнеси будуть використовувати AI лише «для шаблонних задач». По‑друге, показує, що реальна цінність часто народжується не в тому сценарії, який автори продукту уявляли собі в лабораторії. По‑третє, нагадує: для власника ресторану AI‑«магія» починається з дуже приземленого болю — знайти меню в «смітнику» файлів і зрозуміти, чи не завищені ціни.
Страх, прірва й «економіка знань»: чому без участі спільноти буде тільки гірше
Фанг не прикрашає картину: поряд із захватом від можливостей вона бачить і іншу сторону — страх та відсталість.
Вона прямо формулює свою тривогу:
«I just want to make sure we keep sharing the knowledge and making the tool equitable cuz if not, I’m concerned that the divide grows larger and larger.»
У її оптиці ця прірва проходить не тільки між великими корпораціями й усіма іншими, а й усередині спільнот: між людьми, які «leaning into AI, killing it», і тими, хто «not, super frustrated, fighting, resisting». Саме малий бізнес — одна з найуразливіших груп у цій динаміці.
Вона часто бачить у такій реакції не лише скепсис, а й базовий страх:
«In terms of frustration, I think sometimes I also see a little bit of fear.»
Її особиста життєва установка тут доволі послідовна. Для будь‑якої ситуації, де з’являється страх, вона пропонує одне й те саме питання:
«For anything that there is a fear my advice is lean in and ask, ‘What can I do about it? What is within my control?’»
У випадку малого бізнесу «в межах контролю» часто виявляється простий, але неочевидний крок: дозволити собі витратити годину на те, щоб хтось показав, як інструмент може вирішити вже знайому, болючу задачу — облік витрат, пошук документів, базову аналітику.
Фанг прямо говорить, що бачить свою роль не лише в розробці продукту, а й у поширенні знань про нього. І підкреслює: без колективних зусиль спільноти AI‑ентузіастів прірва в доступі до інструментів і результатів буде лише зростати.
Інструкція від Фіони: з чого почати, якщо ваші рідні або бізнес «бояться AI»
Фанг не пропонує грандіозних національних програм чи складних освітніх маршрутів. Її рецепт максимально локальний: почати з однієї людини поруч із вами.
Вона звертається до аудиторії, яку вважає «дуже AI‑pilled», із конкретним проханням: якщо у вас є хтось у родині чи спільноті, хто потенційно міг би виграти від AI‑інструментів, але поки осторонь, не варто починати з лекції чи загальних лозунгів. Натомість:
«If there’s anyone either in their community or their family… start with what has something that really you felt has made a meaningful life change for you with the AI tools.»
Ідея проста: не доводити абстрактну «корисність AI», а показати один конкретний сценарій, який уже змінив ваше власне життя — наприклад, автоматичні бізнес‑витрати чи заповнення нескінченних табличок і форм. Це створює емоційний місток: людина бачить не рекламу, а реальний досвід знайомої людини.
Далі — наступний крок, який Фанг формулює дуже прямо:
«Maybe take a time to hold somebody’s hand to show what AI might be able to help them with.»
Це «тримати за руку» не метафора: у її практиці це буквально означає сісти поруч із власницею ресторану, разом пройти онбординг у продукт, показати перші запити, розібрати перші результати. І бути готовою, що заодно спливуть баги або незручності в самому сервісі.
Фанг визнає: ініціювати цю розмову буває ніяково навіть їй. Вона не звикла говорити з друзями‑рестораторками про свою роботу в Anthropic, і перші фрази звучали неприродно: щось на кшталт «я працюю в AI, можу показати тобі, що воно вміє». Але досвід показує, що вже через кілька хвилин спільного експерименту це перетворюється на гру, у якій бізнес сам знаходить для себе нові сценарії.
AI як інструмент, а не фатум: чому «знати» важливіше, ніж «вірити»
Попри високий рівень обізнаності й оптимізму щодо моделей, Фанг не романтизує AI. Вона кілька разів наголошує: для неї це передусім інструмент, а не доля, не магія і не загроза сама по собі. І саме в такій якості з ним потрібно навчитися працювати.
Вона формулює це через протиставлення «світла і темряви»: AI‑інструменти дають одночасно й нові можливості, і нові ризики, і важливо навчитися бачити обидві сторони. Але принциповий момент полягає в тому, що пасивне ігнорування не скасовує ні ризиків, ні можливостей — воно лише позбавляє вас важеля впливу.
Її позиція щодо знань дуже пряма:
знання про інструмент — це сила, і відсутність цих знань перетворює вас на того, з ким «щось відбувається», а не того, хто хоч щось контролює.
Саме тому вона так акцентує на маленьких, конкретних діях: показати знайомому бізнесу, як Co‑work впорядковує «сміттєву» папку; розповісти родичам, як модель заповнила за вас документи; дати людині пережити власний момент «це магія».
Висновок: AI‑революція починається з однієї спільної сесії за ноутбуком
Історія Фіони Фанг про малий бізнес та AI — це не історія про «масштабування через маркетингові кампанії». Вона радше про те, як реальна трансформація народжується зі спільної години за ноутбуком у ресторані чи майстерні.
Ключові акценти, які вона постійно повертає на круги своя:
- у малого бізнесу є дуже конкретні, болючі задачі — від інвойсів до пошуку меню в «смітнику» файлів;
- AI‑інструмент може дати не лише автоматизацію рутини, а й неочікувані бонуси — на кшталт ринкового аналізу цін по сусідніх закладах;
- страх перед AI природний, але його не зніме пасивність; питання «що в межах мого контролю?» відкриває двері до дії;
- найбільший ризик — не «всесильний AI», а зростаючий розрив між тими, хто навчився з ним працювати, і тими, хто відвернувся;
- кожен, хто вже отримав від AI відчутну користь, може зробити маленький, але реальний крок до зменшення цієї прірви — буквально «тримати за руку» сусіда‑пекаря чи подругу‑рестораторку під час їхнього першого знайомства з інструментом.
Якщо вірити досвіду Фанг, саме з таких дрібних, незручних, але конкретних жестів і починається справжня, а не декларативна «інклюзивність» AI‑революції.
Джерело
YouTube: Building the most AI-pilled engineering team in the world | Fiona Fung (Anthropic)