Рост ИИ-агентов усугубил несоответствие между возможностями ИИ и социальными ресурсами

Многие, видя стремительный рост производительности ИИ, с энтузиазмом предсказывают быстрые перемены в мире. На деле это недопонимание механизмов функционирования современного общества или, иначе говоря, переоценка значения индивидуального интеллекта и личной продуктивности.

Замечали ли вы явление, при котором на престижные высокооплачиваемые позиции в учреждениях и крупных компаниях при найме предъявляются очень высокие требования к образованию и уровню IQ? Однако после трудоустройства сотрудники зачастую выполняют рутинные задачи, решаемые обычными способностями. При этом сегодня даже родственные связи и покровительство нередко важнее компетенций. В конкурентной среде организация может выбрать человека со средними способностями, но обладающего особым социальным статусом и ресурсами. Хотя это вызывает возмущение, чаще всего такие люди всё же справляются с работой.

Почему так происходит? Многие объясняют это «инфляцией дипломов», но причины сложнее — я называю это «неэффективным избытком продуктивности».

Современное общество — это плотная сеть сотрудничества, где качественная должность означает выгодный узел в сети распределения социальных ресурсов и власти. Ресурсы и власть, связанные с этим узлом, в обществе ограничены, а требования к индивидуальным способностям невысоки; от человека на этой позиции не требуется высокая продуктивность. Если вам повезёт занять такую должность и вы начнёте усердно трудиться, вскоре поймёте: рост вашей продуктивности системе не нужен. Другими словами, какими бы способностями вы ни обладали, эта сеть вас не требует. Организации устанавливают высокие входные барьеры лишь потому, что при большом числе кандидатов, способных выполнять работу, им нужно выбрать кого-то по определённому принципу — а компетентность часто менее спорна, чем другие критерии, хотя реальной необходимости в таких высоких способностях нет.

В этой кооперативной сети современного общества каждый отвечает лишь за небольшую часть работы. За исключением немногих, большинство просто перенаправляют ресурсы внутри сети; личная продуктивность должна лишь соответствовать базовому стандарту, и дальнейший её рост не даёт существенной пользы всей системе.

Таким образом, как узел в кооперативной сети, вы, независимо от уровня IQ или продуктивности, сталкиваетесь с неэффективным избытком: сеть не нуждается в нём, не может его использовать и не в состоянии «переварить».

Поэтому многие с энтузиазмом заявляют, что повысили продуктивность благодаря обучению и применению ИИ, но на самом деле переоценивают роль своего интеллекта и продуктивности. Незначительный рост продуктивности почти не ценится в масштабах всей сети и не может быть распределён. Организация и кооперативная сеть, в которой вы участвуете, не нуждаются в этом избытке и не могут его «переварить». Поэтому главный, но редко признаваемый экспертами смысл этих приростов — освобождение времени для просмотра коротких видео, что не ведёт к росту дохода, ресурсов или социального статуса.

Современный ажиотаж вокруг OPC («один человек — компания») основан на том же. Узкое место таких компаний — не внутренняя продуктивность, а внешние связи с ресурсами. Учитывая текущее положение большинства OPC в бизнес-сети общества, их товары и услуги не находят покупателей, а порой даже не приносят удовлетворения самим создателям.

Эта проблема критична: все экономические активности должны завершаться экономическими стимулами, чтобы замкнуть цикл и затем развивать экономическую систему через положительную обратную связь. Однако большинство людей получают от ИИ лишь эмоциональные, а не экономические стимулы — а они неустойчивы.

Как создать немедленные положительные стимулы? Ключ — в изменении связей в сети. Такие изменения вызовут перераспределение ресурсов и власти. Если у вашего узла в сети больше связей, вы сразу почувствуете рост дохода, влияния и власти — даже без применения ИИ.

Конечно, долгосрочный рост продуктивности узлов в конечном счёте изменит сетевые связи. В эпоху ИИ-агентов разрыв в навыках применения ИИ между людьми быстро растёт. Социальная сеть в итоге воспримет этот разрыв и трансформирует его в изменения связей и даже топологии сети. Но это займёт время — гораздо больше, чем считают многие продвигатели ИИ. Если вы не будете активно наращивать связи, довольствуясь лишь ростом эффективности на прежней позиции и радуясь свободному времени для видео, вы не получите ранних дивидендов от ИИ.

Более того, здесь возникает ещё одно интересное несоответствие.

Сейчас наиболее активно осваивающие ИИ — зачастую второстепенные узлы сети: программисты, дизайнеры, исследователи и аналитики ежедневно изучают агентов, MCP, навыки и рабочие процессы, стремясь увеличить продуктивность в десять раз. Но проблема в том, что если вы раньше писали один отчёт в день, а теперь — десять, организации это не нужно; если вы создавали прототип раз в неделю, а теперь — ежедневно, скорость бюджетирования, принятия решений, продаж, юридической и закупочной работы не выросла в семь раз. Избыточная продуктивность «застревает» на смежных узлах и почти не приносит пользы системе.

Напротив, те, кто реально контролирует ресурсы — предприниматели, руководители, инвесторы и лидеры различных учреждений — изначально обладают наибольшим числом клиентов, капиталом, полномочиями по подбору персонала и социальными связями. Десятикратный рост их ИИ-компетенций дал бы значительно больший эффект, чем любому рядовому сотруднику. Однако разрыв между этими людьми и передовым применением ИИ стремительно растёт.

Одна из ключевых причин — с середины 2025 года, с ростом ИИ-агентов, инновации в применении ИИ всё чаще становятся программно-ориентированными.

Ранее ИИ сводился к чату, написанию текстов, поиску и генерации изображений — в этом могли участвовать и CEO, и программисты. Но на этапе агентов новшества появляются преимущественно через ИИ-кодирование: агенты, MCP, навыки, Harness, CLI, API, Git, IDE, рабочие процессы и оркестрация. ИИ становится всё менее похожим на программное обеспечение и всё больше — на систему управления, которую вы сами должны проектировать и направлять.

Это создаёт проблему.

Пятидесятилетний генеральный директор может отлично управлять компанией, привлекать финансирование и мобилизовать ресурсы, а также полностью осознавать важность ИИ. Но если попросить его открыть терминал, установить агента для программирования, настроить MCP, запустить несколько агентов параллельно и подключить API, GitHub и другие инструменты — он, скорее всего, сразу сдастся.

Это не вопрос уровня IQ, а разрыв в навыках.

Так возникает парадоксальная ситуация: те, кто понимает ИИ, не обладают ресурсами, а те, у кого ресурсы есть, не умеют применять ИИ.

Первая группа отчаянно пытается повысить производительность, но у неё недостаточно широкая сеть для её реализации; вторая группа располагает обширной ресурсной сетью, но не способна интегрировать новейшую машинную производительность. Я считаю, что этот дисбаланс станет особенно значимой проблемой в ближайшие годы.

У Китая есть дополнительная проблема. Две наиболее активные экосистемы применения ИИ сегодня — OpenAI и Anthropic. По различным причинам материковый Китай не может напрямую и стабильно использовать эти две системы, поэтому изолированы не только сами модели, но и агенты, инструменты программирования, цепочки инструментов и экосистемы разработчиков, быстро сформировавшиеся вокруг них.

Этот эффект может быть серьёзнее, чем разрыв между самими моделями. Ведь в эпоху агентов знания накапливаются. Сегодня одни переходят от чата к вызову инструментов, завтра — от вызова инструментов к оркестрации агентов, а послезавтра начинают заставлять агентов создавать инструменты самостоятельно. Если вы начнёте с опозданием на шесть месяцев, разрыв может составлять не несколько пунктов в бенчмарках, а целый набор рабочих методов.

Поэтому по-настоящему интересным в будущем станет момент, когда этот дисбаланс начнёт преодолеваться.

С одной стороны — смогут ли сейчас периферийные участники с сильными компетенциями в ИИ использовать их для привлечения клиентов, капитала, внимания и расширения социальных связей, тем самым изменив своё положение в сети? С другой — смогут ли уже центральные участники сети по-настоящему освоить агентов и совместить свои возможности по управлению ресурсами с машинной производительностью?

Как только эти два процесса начнут происходить в масштабе, влияние ИИ на общество сменится с «все работают немного быстрее» на трансформацию организационных структур, корпоративных границ и методов распределения ресурсов.

В этом отношении многие известные фигуры ИИ явно проявляют себя: они часто восторгаются новыми технологиями и прорывами и делают громкие прогнозы. Впоследствии большинство таких прогнозов оказываются ложными, однако именно благодаря им они получают массу нового внимания и связей. Это хитрый подход: их реальная выгода — не навыки или производительность в ИИ, а ваше внимание. Те же, кто сосредоточен исключительно на развитии ИИ-навыков без расширения социальных связей, слишком серьёзны.

Поэтому я считаю, что изменения, которые ИИ принесёт обществу, пройдут три этапа.

Первый этап — изменение узлов. Личная производительность возрастает в 3, 5 или 10 раз — это происходит сейчас.

Второй этап — изменение связей. Некоторые люди благодаря ИИ получают больше клиентов, капитала, внимания и организационных возможностей, меняя тем самым своё положение в сети.

Третий этап — изменение топологии сети. Организация, которой раньше требовалось сто человек, теперь может обойтись десятком; задачи, ранее решавшиеся через компанию, сегодня выполняют несколько человек и группа агентов — исчезают прежние промежуточные узлы, появляются новые сверхузлы.

Только на третьем этапе ИИ действительно трансформирует социальные структуры.