Как ИИ меняет нынешнюю экономику

В ноябре 2025 года глава Сбербанка Герман Греф пообещал, что уже к 1 января 2026 года кредитная организация попрощается с каждым пятым сотрудником, поскольку ИИ обнаружил неэффективность 20% персонала. А по данным одного из последних исследований платформы Kapwing, от 20 до 30% информации в социальных медиа — контент низкого качества, созданный нейросетями. 

Тем не менее, подобный контент помогает зарабатывать. Аналитики проверили топ−100 национальных YouTube-каналов в 150 странах. Выяснилось, что 278 каналов создают контент исключительно с помощью ИИ. Было обнаружено 221 млн подписчиков у подобных каналов с общим числом просмотров 63 млрд. За год это приносит блогерам и авторам таких ресурсов порядка $117 млн.

Малый, средний и крупный бизнес ждёт значительное влияние ИИ на свои процессы: эксперты McKinsey прогнозируют, что в ближайшее время мировая экономика прибавит до $4,4 трлн за счёт внедрения ИИ.

Что такое нейросети? 

Часто люди думают что ИИ — это одна технология, но это не так. ИИ — это способность программы или машины выполнять задачи, для которых обычно нужен человеческий ум. При этом такая программа способна самообучаться и находить неочевидные взаимосвязи.

_{Что могут делать нейросети? Фото: нейросеть}

Сегодня нейросети представляют собой набор разных умных инструментов, каждый для своего дела. В основе большинства современных ИИ-систем лежат алгоритмы машинного обучения. Их «учат» на больших наборах данных — например, на миллионах фотографий с подписями, миллиардах фраз или тысячах примеров решений. Система анализирует эти данные, выявляет в них закономерности и строит внутреннюю модель, с помощью которой может делать обоснованные прогнозы или автоматически принимать решения в новых, похожих ситуациях.

Подобные программы отличаются друг от друга в зависимости от задач: одни специализируются на текстах, другие на картинках и видео, третьи работают с числами. Редкие из них совмещают все эти функции.

Такие программы можно грубо разделить на три большие группы:

1) ИИ для слов и смыслов (языковые модели)

Они понимают, пишут и обобщают тексты. Могут составить деловое письмо, придумать пост для соцсетей, перевести документ, найти главное в длинном отчёте или поддержать диалог. Автоматизируют рутинную работу с деловой корреспонденцией, создают контент, работают как умные поисковики и круглосуточные онлайн-консультанты.

2) ИИ для картинок, видео и дизайна

Подобные платформы генерируют изображения по описанию («нарисуй котика в стиле Ван Гога»), создают логотипы, обрабатывают фото, анимацию и даже сами «снимают» целые видеоролики с говорящими цифровыми людьми. Они уже совершили революцию в рекламе, маркетинге, киноиндустрии и дизайне. Теперь для создания визуала не всегда нужна целая команда художников — можно быстро получить десятки вариантов от самого ИИ, а сниматься в каждом своём ролике теперь необязательно—личный цифровой аватар сделает это за вас.

3) ИИ для анализа и прогнозов

Такие программы ищут скрытые закономерности в сверхобъёмных массивах данных. Предсказывают, какие товары будут лучше продаваться, выявляют мошеннические транзакции в банках, помогают врачам ставить диагнозы по снимкам, оптимизируют логистические маршруты. Они нужны, чтобы принимать точные решения на основе фактов, а не интуиции и чувств. Это локомотив эффективности бизнеса, науки и и оказания госуслуг. Зачастую к таким ИИ нет публичного доступа граждан. Их создают крупные компании для ведения своего бизнеса.

Какие есть нейросети и для чего они нужны

Нейросети для текста: сравнительная таблица

Для повседневных задач на русском лучший бесплатный вариант — ЯндексGPT. Для креативности и работы с кодом при наличии бюджета выбирайте ChatGPT Plus. DeepSeek — мощная и полностью бесплатная альтернатива для текста, анализа и кода. Claude хорош для длинных англоязычных документов, но недоступен в России.

ИИ для картинок и видео: сравнительная таблица

Для лучшего художественного качества изображений выбирайте Midjourney, но он платный и требует. Если у вас уже есть ChatGPT Plus, удобным встроенным решением будет DALL-E 3.

Для бесплатной генерации картинок на русском подойдёт Kandinsky (видео в нём платное). Для быстрого создания видео с цифровыми аватарами используйте HeyGen/Synthesia, которые экономят бюджет на съёмки.

ИИ для анализа и прогнозов: сравнительная таблица

Выбор подходящего инструмента для анализа данных и машинного обучения зависит от технической подготовки, бюджета и экосистемы. Для задач визуализации с автоматическими инсайтами на основе ИИ наиболее интуитивными решениями являются Tableau или Power BI + AI, однако их существенными минусами остаются высокая стоимость подписки и необходимость привлечения специалистов для глубокого анализа. 

Если ваша организация уже работает в экосистеме Яндекса (например, с Метрикой и Директом), то логичным выбором станет облачная платформа Yandex DataSphere, предлагающая удобную поддержку русского языка и возможности для командной работы. Для инженеров и специалистов, которые работают с колоссальными объёмами информации в рамках инфраструктуры Google Cloud, оптимальным инструментом является Google BigQuery ML. Его ключевое преимущество — прямая интеграция, позволяющая строить модели без трудоёмкого перемещения данных, хотя это решение требует серьёзных знаний в машинном обучении и программировании.

Наконец, для исследователей и опытных разработчиков, которым необходим абсолютный контроль над алгоритмами и которые готовы инвестировать время в обучение и настройку, лучшим и единственным бесплатным решением остаются библиотеки с открытым исходным кодом, такие как Scikit-learn и TensorFlow. Они предоставляют неограниченную гибкость, но требуют глубоких экспертных знаний и ресурсов для самостоятельного развёртывания инфраструктуры.

Кому надо начать изучение и внедрение ИИ в своей работе сегодня

Уже сейчас одни профессии, которые основаны на шаблонных операциях (юристы, бухгалтеры, программисты) находятся под давлением ИИ. Другие специальности, где нужны управленческие навыки, критическое мышление, творчество, наоборот, стремительно растут в цене.

_{Кому нужны нейросети в работе? Фото: нейросеть} 

Сегодня маркетологам, копирайтерам, журналистам, SMM-менеджерам, пиарщикам и переводчикам ИИ нужен для автоматизации создания текстов, постов, генерации идей и анализа аудитории. Графическим дизайнерам, иллюстраторам, художникам, рекламщикам нейросети необходимы для обработки фото и видео, создания макетов. Бизнес-аналитикам, финансистам и экономистам, топ-менеджерам ИИ помогает в прогнозах, обобщении, автоматизации отчётов, для создания виртуальных помощников. Ведь таким профессионалам приходится работать в режиме многозадачности и ресурсов психики у них может не хватать, чтобы помнить всё.

Айтишникам же нужно было начать погружаться в тему уже вчера: ИИ уже сам программирует, а разработчик может его научить проверять собственную работу. 

Самое большое будущее в плане внедрения ИИ ждёт служителей науки и её практиков: биологи, медики, физики, химики и даже социологии с помощью нейросетевых технологий смогу увеличить эффективность анализа экспериментальных данных, точнее строить гипотезы, обрабатывать изображения (например, медицинские снимки) и ускорить свои исследования.

Тем, кто хочет двигаться в направлении изучения ИИ, следует для начала определить свою цель. Научиться всем нейросетевым инструментам невозможно. Кем вы хотите быть: пользователем (автоматизировать свои задачи), специалистом (улучшить свои умения) или разработчиком (создавать новые модели)? Начинайте уже сегодня использовать готовые инструменты: практикуйтесь на ChatGPT, ЯндексGPT, Midjourney. Что умеет самая популярная нейросеть, мы рассказали в статье «Человек и GPT: что умеет чат-бот и как нейросеть изменит жизнь людей».

Если же вы хотите стать разработчиком, нужно учиться усердно каждый день на протяжении 3−12 месяцев: необходимо освоить промпт-инжиниринг (умение давать чёткие команды), изучить язык программирования Python, ключевые идеи математики (линейная алгебра, статистика, матан), погрузиться в то, как работает машинное обучение и компьютерное зрение.