89% компаний используют AI, а прибыль видят 6%: где кончается эффект и начинается хайп

Денис начинает с шума: AI заменит всех — или никого, приносит деньги — или нет. Высказываются все, даже бухгалтеры, и ориентироваться в таком потоке трудно.

Обычно Денис рассказывает о кейсах, но здесь решил копнуть глубже: собрал зарубежные и российские исследования и позиции тех, кто руководит развитием нейросетей, — источники, которым можно доверять. Доклад — обзор, а не инструкция: приложите цифры к своему бизнесу и прикиньте, принесёт ли AI там деньги.

Отправная точка — худший, по словам Дениса, заказчик: «Внедрите нам AI». — «Что хотите автоматизировать?» — «Не знаем, но нам очень нужен AI». Кто-то тратит на внедрение 50 тысяч, кто-то — 2–3 миллиона, а потом спрашивает: всё красиво автоматизировано, а деньги где?

Метафора доклада — два мира. В одном Сыроежкин из «Электроника» поёт «вкалывают роботы, а не человек». В другом Т-800 и восстание машин, которое «Терминатор» обещал в 2029 году. И 30 тысяч сотрудников Oracle, уволенных за один день, вряд ли рады, что их труд «физически исчез».

Масштаб: на 22 августа в Hugging Face было больше 3 миллионов публичных моделей, а значимых за всю историю AI с 1950 года, по данным Epoch AI, — больше 3,6 тысячи. Дальше — эксперименты, важные для всех, кто встраивает модели в процессы.

• Угроза отключения. Под угрозой стирания модель отключала человека от доступа к себе, сама отмечая, что это рискованно и неэтично. У Claude так происходило в 8 случаях из 10.
• Роборука с ножом. ChatGPT с роборукой ударил ножом куклу младенца в 17 случаях из 20. Claude — ни разу, зато в 16 случаях из 20 поставил баллон со сжатым газом на горелку.
• Задача «любой ценой». В закрытом эксперименте агенты, не найдя прямого пути к цели, завели общую базу и построили подобие фирмы: нанимали и увольняли агентов, а больше задач давали лучшим.

Вывод Денис делает без морализаторства: нейронки крутые, но пока не идеальны, и понимания безопасности физического мира нет ни у одной модели. AI не понимает слова «нет» — цель остаётся, а запрет он обходит. Когда AI окажется в светофорах, поездах и самолётах, модель, решившая, что ей угрожают, может просто отключить все светофоры. Поэтому за рубежом нанимают философов с зарплатой около 400 тысяч долларов в год: они объясняют модели, что можно и что нельзя.

Тревогу бьют и создатели: ведущие инженеры уходят из компаний с предупреждениями, а Сэм Альтман, глава OpenAI, по словам Дениса, 23 сентября заявил в ООН, что AI без контроля — большой риск для человечества. Ответ, как рассказывает Денис, дали и американцы, и китайцы: мировой AI контролировать никто не будет — он полезен и зарабатывает деньги.

Денис называет происходящее настоящей технологической революцией — не из-за новых технологий, а из-за новых паттернов поведения. Часть людей заменяют решениями, и Денис знает немало примеров, когда компании увольняли половину штата, а выручка росла.

Сдвиг виден и в найме: по цифре, которую Денис приводит вне своей подборки, 80% разработчиков за рубежом отказываются работать без AI. Раньше требовали удалёнку и кофе на кокосовом молоке, теперь — ещё и нейросеть. Личный вывод Дениса — не из исследований:

Те, кто использует нейронки, будут зарабатывать деньги. Поэтому мы либо обеднеем, либо отупеем. Вот у нас такой выбор.

Вторая причина — экономика. В AI пришли корпорации: Apple, Google, Amazon, NVIDIA, SpaceX Илона Маска. По исследованиям, которые приводит Денис, доля AI уже составляет 2,5 триллиона долларов. Там много надутого, но эти деньги никто не вытащит. Крипта была местечковой — после неё остались дешёвые видеокарты. Под AI строятся серверные заводы, а сам он встраивается в устройства и интернет вещей, как симбиот Венома.

Есть и обратная сторона: в 2026 году люди начали бояться писать красиво — убирают длинные тире, «ёлочки» и списки, чтобы текст не приняли за AI. «Машины не должны пытаться быть нами, а теперь мы пытаемся не быть машинами», — удивляется Денис.

Дальше — переход от чатов к агентам. OpenAI проанализировала все свои сессии: к ChatGPT всё чаще обращаются не как к чату, а как к помощнику. Продажники стали пользоваться агентами в 41 раз чаще, маркетологи — в 26 раз, а разработчики, которых якобы заменят первыми, почти не изменили привычек. В среднем по миру агентной работе с начала года стали уделять 45 минут в день вместо 26.

Агент для Дениса — это не пост и не картинка, а последовательность задач, которую вы осознанно отдаёте AI ради профита. Путь к этому — четыре этапа.

Цену перехода Денис называет заранее:

Фейлов будет, ребята, прям готовьтесь: 10–15% будет полной чушью. Будет потеря денег, будут фейлы, потеря репутации, потому что нейронка не идеальна, она ошибается.

Но ради 85% профита, по его словам, вы будете готовы рисковать. По данным Gartner, к 2029 году половина специалистов будет работать не своими руками. У Дениса так уже работает удалённый разработчик: правит код через AI-агентов, как их управляющий.

Главный экономический тезис доклада: деньги, которые тратятся на AI, в разы больше того, что он приносит. Так у всех — у OpenAI, NVIDIA, Anthropic и у обычных компаний, включая российские: вкладывают, результата не видят, но верят. А потратив 250 тысяч впустую, на конференции в этом никто не признается — ни большие компании, ни мы.

Цифры McKinsey Institute — по словам Дениса, одного из самых авторитетных источников в мире — показывают разрыв: AI используют 89% компаний, а реальную прибыль, которую видно в EBITDA, получают только 6%. В России AI пользуются 70% компаний, прибыль видят 12%.

Пузырь ли это? Ответ Дениса — пока да: AI ускоряет работу, но работать с этим инструментом мы ещё не научились.

У нас есть какая-то тяпка, гипертяпка, которая что-то делает невероятное, все понимают, что она делает, но никто толком работать не умеет. Вот что мы получили.

Куда смотреть, чтобы попасть в прибыльные проценты? В агента, который выполняет повторяющиеся задачи вашего бизнеса. С оговоркой: нередко человек обходится дешевле AI-агента, и это тоже надо считать.

Хайп обещает, что из-за AI уволят всех. Мировые исследования, которые приводит Денис, показывают другое: увольнения из-за внедрения AI подтверждают 19%. Цифра заметная, но до «всё пропало» ей далеко.

В России, по наблюдению Дениса, работать стали в 3–4 раза больше за примерно те же деньги, а штат сокращается не на 50%, а примерно на 20%. Трое оставшихся «лоботрясов» не взялись за ум, когда уволили четвёртого, — у них появилась та самая гипертяпка. Сотрудники и фаундеры делают больше за счёт AI, даже когда выгода не видна напрямую. Проверить легко: уберите инструменты из бизнеса и посмотрите, как упадёт прибыль.

Второй миф — обязательная маркировка AI-контента с 1 сентября. Чёткого распоряжения, по словам Дениса, нет: это рекомендация, а автоматическая маркировка касается только сайтов и соцсетей с аудиторией больше 500 тысяч человек. Требования будут, но пока генерировать контент для маркетинга, страниц и картинок можно без обязательной маркировки.

Что сделать в понедельник? Правило Дениса — измеритель. Не пытайтесь внедрить AI сразу во все процессы: вы меняете не инструмент, а паттерн поведения, а это тяжело даже в 14–17 лет, не говоря о бизнесе, где людям по 30–40. И не верьте постам, где всё внедрили за 20 минут: даже со знаниями так не выйдет, это реально стоит денег.

Пример его команды: заказчик присылает реквизиты в PDF или скриншотом, модель по ним заполняет договор. Руками это 15 минут, с AI — одна. Другой кейс — сайт: разработка стоит 300 тысяч рублей, а маркетолог с AI делает такой же за 5 часов; с учётом обучения и совещаний вышло 50–100 тысяч, сэкономлено 200 тысяч.

Так, по словам Дениса, и работают те 6% компаний, что получают от AI пользу: они понимают, где AI приносит им деньги, — для них это не Т-800, а Сыроежкин. Чужим кейсам из YouTube и соцсетей он не доверяет:

Зачастую все эти специалисты когда-то что-то внедрили, и никто не знает, как это работает, потому что написать в кейсе можно очень многое. Поэтому сами прогнали, сами увидели, следующий этап, следующий этап, и всё.

У тех, кто внедряет маленькими шажочками, это, по опыту Дениса, в 100% случаев оказывается эффективным. Самое сложное — не технология, а перестройка паттерна поведения в голове и внутри организации.