Внедрение ИИ ведет к деградации базовых сервисов
Развитие инструментов ИИ напоминает развитие технологий связи. Параллели очевидны: громкий хайп вокруг технологии, применение которой больше демонстрируется теми, кто заинтересован в ее продаже, тогда как с реальными примерами большие проблемы. Если бы не новая волна с ИИ-агентами, то пузырь ИИ, стенки которого истощаются быстрее, чем на то рассчитывали инвесторы, уже бы лопнул. Тем более проблемы с доступностью вычислительных мощностей и очевидного кассового разрыва между себестоимостью и коммерческой ценой становятся все более очевидными.
Мобильная связь долгое время находилась в авангарде запуска новых технологий, но из того, что пытались продвигать сами компании и операторы, мало что взлетело. Например, флагманом технологии 3G считались видеозвонки, но пользоваться ими никто не стал. Еще было мобильное телевидение DVB-H, о котором мало кто помнит, особенно сегодня, в эпоху стриминга. Каждый раз абоненты и пользователи сами придумывали, как использовать новую технологию. И вот, наконец, компании решили последовать их примеру.
Искусственный интеллект не исключение. По итогам 2025 года лишь 3% пользователей Office 365 платили за использование ИИ-инструментарий 365 Copilot. В то же время нишевый и ничем ни примечательный ИИ-сервис Hiring Assistant в социальной сети LinkedIn внезапно продемонстрировал динамику роста дохода сравнимую с запущенным в 2008 году пакетом инструментов Recruiter, облегчавшим жизнь сотрудников отдела кадров.
В свое время Recruiter стал первым сервисом LinkedIn с выручкой больше миллиарда. Показатели Hiring Assistant не раскрываются, но с момента запуска осенью прошлого года количество пользователей сервиса росло на 36% каждую неделю. Оценить выручку невозможно, ведь в полном соответствии с последними тенденциями ценообразования ИИ, стоит этот сервис по-разному для разных компаний, диапазон от пары сотен до тысячи долларов за одно рабочее место ежемесячно.
Почему комплексный инструмент не взлетел, хоть и стоил недорого, а нишевый взлетел, хоть и цена на него откровенно кусается? Секрет прост: Hiring Assistant решает конкретную задачу, измеримую в деньгах. Сервис помогает рекрутерам искать претендентов по навыкам и требованиям, и, как утверждается, эффективность ИИ-переписки с кандидатами даже выше, чем написанные вручную письма рекрутеров. Да и поиск происходит быстрее и эффективнее, чем ручная работа с поисковыми инструментами LinkedIn.
Получается, что нишевые сервисы на основе ИИ имеют больший потенциал и более понятный срок окупаемости? И да, и нет. Ведь секрет Hiring Assistant не в том, что в нем используются какие-то новейшие модели OpenAI, а в доступе к оригинальным сырым и, главное, полным данным. По большому счету Microsoft мог бы улучшить базовый поисковый инструментарий в LinkedIn, но предпочел продавать этот инструмент так, как будто это не логичное развитие платформы, а нечто уникальное. И ведь покупают. Потому что выбора особо нет.
Доступ к полным данным действительно может творить чудеса. Появившийся в YouTube Studio ИИ-помощник Ask Studio помогает проанализировать опубликованные видео и получить информацию о том, что в ролике получилось неплохо, а что вызывает проседание интереса аудитории. По большому счету, он не сообщает ничего нового, но подкрепляет все свои выводы конкретными тайм-кодами видеороликов. Может ли создать такой отчет человек? Конечно, однако он потратит гораздо больше времени, вычисляя нужные моменты в видео с помощью стандартного инструментария YouTube Studio. А тут настоящая магия, дающая результат меньше чем за минуту.
Самое печальное в этой истории то, что чем дальше мы будем погружаться в зыбучие ИИ-пески, тем чаще компании между «сделаем наш сервис еще лучше» и «создадим дополнительный сервис за дополнительные деньги» будут выбирать второе. А там и до сознательной деградации бесплатных базовых функций недалеко.