Хорошая новость: с нейросетями вы двигаетесь быстрее. Плохая: быстрее можно двигаться и не туда. И это стало заметно дешевле, а потому — приятнее.
Никита Сёмин на конференции AI Борщ вынес это в отдельный тезис: цена ошибки изменилась. Теперь вы палите бюджеты не только на зарплаты, но и на токены.
Почему цена ошибки в маркетинге выросла
По тезису Никиты Сёмина, нейросети позволяют быстрее строить не то. Раньше неверная гипотеза упиралась в дорогие ресурсы разработки и умирала естественным путём. Теперь сложную и красивую систему, которая никуда не ведёт, можно собрать в одиночку и за считаные дни — и при этом получать удовольствие от процесса. Сложность работы переехала из ресурсов в способность удерживать видение результата и вовремя останавливаться.
Сложность переехала
Раньше узким местом были ресурсы: бюджет, разработка, дизайн, время подрядчика. Сегодня узкое место — вы сами. Точнее, три вещи, которые вам нужно удерживать одновременно.
Видение идеального результата — понимание, что именно вы строите и как выглядит «готово». Архитектура, которая позволит до него добежать. И долгая концентрация, потому что модель охотно уведёт вас в сторону, если вы сами не знаете, куда идёте.
Отсюда парадокс, который многие уже почувствовали. Делать руками стали меньше, а уставать — больше. Внимание уходит не на исполнение, а на постоянную сверку результата с тем, каким он должен быть.
Читайте также на блоге: «Парадокс продуктивности: почему AI ускоряет работу и выжигает команды» · «AI в маркетинге: 5 кейсов с цифрами и 3 провала внедрения»
ИИ никого не уравнял
Была надежда, что нейросети сработают как интернет: дадут равный доступ всем и подтянут отстающих. На практике вышло иначе. Технология дала рычаг, но не дала страсть и волю.
Разрыв не сократился — он вырос. Только теперь он проходит не между теми, у кого есть инструменты, а между теми, кто действительно работает, и теми, кто имитирует работу. Инструменты одинаковые у всех.
Кто стоит между вашей LLM и деньгами
Финальный тезис доклада Сёмин сформулировал так: LLM умножает мощь прослойки между моделью и креслом. Формулировка грубая, но точная.
Сильная прослойка — тот же состав команды делает существенно больше без новых наймов. Слабая прослойка — те же самые модели производят кратно больше мусора, только быстрее и с большей уверенностью в собственной правоте.
Вопрос, который он оставил залу, стоит задать себе прямо сейчас: кто у вас стоит между LLM и деньгами? От ответа зависит, что вы получите от внедрения — рычаг или ускоренное производство ерунды.
Что осталось в записи
- Как отличить сильную прослойку от слабой на собеседовании: проверка артефакта и пять живых тестов.
- Красные и зелёные флаги маркетолога — слайд, который не поместился в тайминг выступления.
- Три уровня маркетолога и честный ответ, какого уровня стоит требовать, а какого — нет.
- Запись доклада и презентация со всеми слайдами — в материалах конференции на aiborsch.com.
Вопросы и ответы
Почему с AI выросла цена ошибки?
Потому что неверную гипотезу теперь можно реализовать быстро и в одиночку. Раньше она упиралась в дорогие ресурсы разработки и умирала сама. Сегодня красивую систему, которая никуда не ведёт, можно собрать за дни, потратив бюджет и на зарплаты, и на токены.
Почему с нейросетями устаёшь сильнее, хотя делаешь меньше?
Потому что сложность переехала из исполнения в удержание. Нужно одновременно держать видение идеального результата, архитектуру пути к нему и долгую концентрацию. Внимание уходит на сверку и проверку, а не на ручную работу — и это выматывает быстрее.
Уравняли ли нейросети возможности специалистов?
Нет. По тезису Никиты Сёмина, технология дала рычаг, но не дала страсть и волю. Разрыв вырос — но теперь он проходит не между теми, у кого есть доступ к инструментам, а между теми, кто работает, и теми, кто имитирует работу.
Что значит «LLM умножает прослойку между моделью и креслом»?
Это значит, что модель усиливает того, кто ей управляет. Сильный специалист с теми же инструментами делает кратно больше без новых наймов. Слабый — производит кратно больше бесполезного результата. Инструмент не компенсирует человека, он его умножает.
Запись доклада и презентация
Никита Сёмин выступал на AI Борще 30 июня 2026 с докладом «Что фаундеру ждать от маркетолога сегодня». Полная запись выступления и презентация со всеми слайдами — включая критерии трёх уровней, пять живых тестов и слайд с флагами, который не поместился в тайминг, — доступны в материалах конференции на aiborsch.com.
Получить запись и материалы конференции →
AI Борщ · Никита Сёмин · статьи и посты PAGE1