Этого я боялась последние полгода — рынок начал вкладываться в людей, которых «ИИ не заменит». Индийский стартап Emversity поднял 30 млн долларов и удвоил оценку, продавая очень простую идею: учить рабочих навыкам, которые не отберут ни GPT-6, ни ваши милые автозаливки в Notion. И вот это уже ваша проблема, если вы всерьез занимаетесь автоматизацией в России.
Суть новости: Emversity делает «job-ready training» — быстрые программы, которые из человека без диплома делают сотрудника для реальной работы, а не для красивого резюме. Фокус — на профессиях, где ИИ пока слаб: работа руками, сложный сервис, полевая поддержка, логистика. Инвесторы счастливы: дешёвый рынок труда, огромный масштаб Индии, магическая фраза в пичде «AI can’t replace». Пока мы спорим, заменит ли чат-бот юристов, там строят фабрику людей, которых заменять даже не планируют.
Честно? Я в шоке, потому что это тот самый трезвый сценарий, о котором я пишу год: не «ИИ вместо всех», а «ИИ плюс армия людей, заточенных под то, что он делать не умеет». В два ночи открываю ссылку, которую кинули в рабочий чат, а у меня параллельно висит n8n с очередным сценарным адом на вебхуках. И на этом фоне я читаю, как ребята спокойно масштабируют обучение под реальные процессы — без бесконечного «а давайте допишем ещё один интеграционный слой». Это не баг, нет, скорее фича, которую никто из айтишников не просил, но которой теперь будут играть инвесторы.
Для российских автоматизаторов это звучит как холодный душ. Пока там льются миллионы в «рабочих, которых ИИ не заменит», у нас половина проектов живет в логике «давайте заменим людей ИИ». А потом внезапно 152-ФЗ, локализация, запрещённые API, внутренний аудит безопасности — и оказывается, что человека в регионе нанять проще, чем легализовать очередной облачный сервис. Это означает, что ваша реальная конкуренция — не другой интегратор, а компании, которые научатся дешевле и быстрее выращивать правильных людей под те места, где ИИ объективно слаб.
Я три года наблюдаю, как в России заваливаются проекты «полной автоматизации». Все кричат «прорыв», а я вижу три красных флага: отсутствие стратегии по обучению персонала, надежда на один вендор ИИ, игнор требований к данным. Для российских команд это прямой сигнал: качайте не только модели, но и людей, особенно на стыке фронта и бэка — там, где клиент и реальность. Кому срочно внедрять подобную логику? Сетям, логистике, сервису, медицине — там, где ошибка ИИ дорого стоит, а живой человек может доглядеть, дотронуться, доспросить.
Кому подождать — маленьким компаниям, которые всё ещё не навели порядок в данных и процессах. Если у вас CRM — зоопарк, доступы в Excel, а регламенты в голове у одного «незаменимого» ведущего, какой Emversity вам, вы людей банально некуда посадить. Но игнорировать тренд опасно: «рынок ИИ» смещается в «рынок людей рядом с ИИ», и тот, кто научится системно их выращивать, будет выносить остальных не технологиями, а скоростью настроек под реальный мир. С одной стороны, круто — не всех нас выкинут ради бота, с другой — помню, как похожий кейс у клиента рухнул, потому что обучение так и осталось презентациями в Confluence.
У меня к вам один вопрос — вы вообще знаете, какие роли в ваших процессах ИИ точно не должен и не сможет заменить в ближайшие пять лет? Если не разложите это по полочкам сейчас, очень скоро будете закупать «готовых специалистов» по цене, которую вам продиктуют такие вот Emversity, только уже на российский лад. И да, когда очередной вендор продаст вам «ИИ, который всё умеет», вспомните: кто-то параллельно строит систему, где ИИ честно признают ограниченным и дотягивают людей.
Больше разборов AI-инструментов без воды — в моём телеграм-канале. Пишу про то, что реально работает в России.
