Самое важное в IT за неделю: Какая стратегия продаж захватывает AI-рынок

Здравствуйте. Меня зовут Дмитрий Роденко. Я основатель сообщества SaaS Founders. Помогаю фаундерам IT и AI-компаний находить новых крупных клиентов с помощью лиды генерации в LinkedIn. Сегодня поговорим о самых интересных новостях в IT за эту неделю. В частности, почему лидеры рынка B2B софта испытывают спад темпов роста, почему личные встречи продают в три раза лучше, чем онлайн продажи, Какая стратегия продаж захватывает AI рынок и как план Трампа дает БигТек все, что БигТек хотел. Первая новость от Джейсона Лемкина о том, как происходит великое выравнивание, как и называют Great Flattering. О том, каковы темпы роста лидеров B2B SaaS в 2020-2025 годах. Он провел определенную аналитику, дал базовые выборы, которыми я с вами поделюсь. Он считает, что эпоха сверхвысокого роста SaaS-компаний закончилась. Если в 2020-2021 году Snowflake росла на 124%, Shopify на 90%, Twilio на 60%, то к 2025 году их рост замедлился до 25%, 27% и 12%, соответственно. Что стало новой нормой для зрелых B2B-компаний. Рынок B2B софта прошел три фазы эволюции. Первый это захват рынка 18-21 год взрывным ростом, фаза проникновения 22-24 с усилением конкуренции и текущая фаза оптимизации, которая началась в 2025 году, где эффективность важнее роста, а прибыльность имеет значение. Теория Twilio показывает путь, что можно расти сначала на 60%, упасть до 7% и вернуться к 12%. За счет того, что потеря фокуса при интеграции поглощений приводит к спаду, а дисциплинированное исполнение и инновации позволяют восстановиться в зрелых SaaS рынках. И новая математика SAS изменилась кардинально. Старое мышление, надо, главное, расти на 50% в год с отрицательной маржой в 20% и закрывать это венчурным капиталом, уступило место реальности. Надо расти на 15% в год, показывать 25% маржу и стать лидером на рынке. То, что доказывает Okta, с 320 миллионами операционного денежного потока при росте 12%. Но это естественная история, на самом-то деле, потому что у каждого рынка, у каждой бизнес-модели есть этап роста, этап зрелости и этап спада. Ну вот, соответственно, этап зрелости сейчас как раз у SaaS решений происходит. То есть уже те, кто мог пользоваться, мог платить за использование решений, делает это, уже это делает, решил не использовать, либо не делает это. Поэтому и рост, естественно, замедлился. Нужно также сказать, что ковидные ограничения в свое время поспособствовали более высокому темпу роста. Людям надо было работать дома, нужны были приложения и так далее. Поэтому это был тоже дополнительный буст для рынка. Сейчас рынок находится на этапе зрелости, потому что скажем так, частных денег не так много на рынке, на венчурном рынке, и поэтому венчурные инвесторы стараются заходить в стартапы, не смотря чтобы они не говорили, стараются заходить в стартапы максимально, которые прошли уже долину смерти, то есть которые уже имеют первых клиентов, уже есть первый оборот и так далее. для того, чтобы минимально рисковать деньгами. Ну и, соответственно, да, меньше зарабатывать, потому что чем раньше они входят, тем больше они имеют маржинальность. Но для них сейчас важнее устойчивого роста, аналогично как... Так, идем дальше. Следующая новость о том, что личные продажи приносят в три раза больше конверсий, по данным компаний Toast, Splunk, Brex и Slice. Четыре топ-менеджера крупных SaaS-компаний доказали, что личные встречи с клиентами дают в три раза больше продаж, чем виртуальные переговоры по Zoom, несмотря на общую тенденцию к удаленной работе в B2B-сфере. то закрывает 80% сделок через полевых продажников, которые лично встречаются с владельцами ресторанов в их заведениях и становятся доверенными советниками, помогая не только с постсистемами, но и с операционными задачами в бизнесе. Brex измерили конверсию и получили четкие данные. Если средняя виртуальная конверсия составляла 15-20%, то личные встречи повышали ее до 45-60%, потому что физическое присутствие показывает готовность приложить дополнительные усилия для успеха клиента. От себя добавлю, что количество виртуальных встреч может быть 3-4 в день и так далее. Если вы ездите, у кого там, у селов, которые специализированно занимаются, это до 5-6. Если вы физически приезжаете в ресторан, вы тратите часть времени на дорогу от, условно говоря, от клиента до клиента, от клиента, время с клиентом, то есть такие встречи занимают дольше времени, но они рождают более сильную более сильную связь, и личных встреч стало меньше. Соответственно, они воспринимаются как более ценные. Дальше. Slice, работающая с независимыми пиццериями, уже показывает на 100 миллионов долларов оборота, доказала, что в вертикальном SaaS продают не просто софт, а доверие. Представители месяцами выстраивают отношения, понимая, что для владельцев пиццерии их бизнес является продолжением их личности. Смотрите, как удивительно. Можно подумать, что когда-либо продажа софта, либо готовывали разработки была не продажей доверия. Это всегда так было и всегда так будет. Создание локальных систем работает как сетевой эффект. Когда один ресторан или пиццерия видит успех соседа с вашим решением, вероятность покупки резко возрастает. Что особенно эффективно в плотно связанных вертикальных рынках. От себя скажу, что все рынки достаточно плотно связаны, и когда вы приходите и говорите, я для конкурента сделал такую штуку, вы, считайте, получили максимум внимания своего потенциального клиента. Гибридный подход оказался оптимальным. Не все сделки требуют личных встреч, но для крупных энтерпрайз-контрактов, ключевых продлений или высокопотенциальных апселов личное присутствие становится конкурентным оружием, которое большинство стартапов недооценивают. Абсолютно согласен. Безусловно, это не повод всех сейлов отправлять в поля, отключать их от зума, гугл мита и так далее. Но для некоторых ключевых клиентов, партнеров, нужны онлайн-встречи. Именно поэтому все еще работают выставки, когда, казалось бы, нужно нестись на другой конец мира, да, и, так сказать, тратить большие деньги на перелеты, гостиницы, там, про жертвопитание и все такое прочее. Да, ну, собственно говоря, поэтому это работает. Потому что именно там вы можете получить такие контакты такого уровня и такого уровня доверия, которое вы не сможете получить онлайн. Поэтому, действительно, гибридный подход оказался оптимальным, он и будет оптимальным. Вот, потому что, ну, действительно, как бы люди вживую оказывают большее влияние на других людей, соответственно, и продают они также лучше. Дальше. Томас Тунгуш. рассказал о стратегии продаж, которая захватывает рынок AI. Он считает, что искусственный интеллект разрушает традиционную модель продаж SaaS, где за последние 15 лет сформировался четкий конверт. SDR генерирует контакты, встречи проводит менеджер по продажам, и первую продажу закрывает он. Дальше работает менеджер по работе с клиентами или аккаунт. Он считает, что Данная модель разрушена, поскольку покупатели больше не понимают, какие процессы им нужны и какой софт лучше покупать. Возможность TI-моделей улучшается в 10 раз каждые 2 года. При этом пользователи не успевают понять, как использовать эти достижения, а руководство давит на команды с требованием внедрить TI как можно быстрее. На смену традиционным менеджерам по работе с клиентами приходят Forward Deployed Engineers, FDE так называемые, инженеры переднего края, которые работают напрямую с клиентами, изучают их бизнес задачи и решают их с помощью технологий, продавая использование и результат. Эту модель создала компания Palantir, поняв, что успех приходит от доставки результатов на программной платформе. И теперь OpenAI, Entropiq и Sierra используют консультационные услуги и специализированные команды внедрения для кооперативных клиентов. Модель FDE работает только для контрактов от 100 тысяч и выше, поскольку содержание инженера за 200 тысяч долларов в год для контрактов с меньшей суммой экономически неоправданно, что делает эту стратегию недоступной для малого бизнеса. Понимаем, что это пока. Будущие менеджеры по работе с клиентами должны будут уметь программировать и настраивать AI-платформы под конкретные задачи клиентов, поскольку ожидания по скорости доставки ценностей стали короче, чем когда-либо. Ну, безусловно, это абсолютно справедливо. Когда мы говорим о том, что изменения происходят быстрее, чем компании могут их внедрить, соответственно, в команде внедрения должны быть люди, которые помогают внедрить эти изменения чуть ли не на лету. Показать клиенту, смотри, как это работает, какую выгоду ты можешь взять, как этим пользоваться для того, чтобы получать задачи. Безусловно, аккаунт-менеджеры не могут прямо в текущей сессии настроить данное решение, но, опять же, это говорит о том, что в команде внедрения обязательно должны быть инженеры, которые учтут особенности клиента и которые помогут получить максимум пользы. Я думаю, что внедрение подобных решений для малого-среднего бизнеса – это вопрос времени. То есть не обязательно там будет инженер заниматься подобными задачами, но я думаю, что, возможно, будут созданы специальные анбординг-менеджеры на уровне AI, анбординговые менеджеры и так далее. Человек, выбирая определенные опции, загружая информацию и общаясь с таким виртуальным инженером, настроить систему под себя таким образом, для того, чтобы получать максимум выгоды. Поэтому это вопрос времени. То есть понятно, почему это окупается на крупных контрактах. Но малый и средний бизнес, я думаю, надо приготовиться. Скоро это будет реальностью и для нас с вами. Новость от портала The Register о том, что план Трампа по искусственному интеллекту резко сбрасывает тормоза и дает Big Tech именно то, что они хотели. Трамп объявил план развития AI под лозунгом «Строи, детка, строй!», который полностью снимает тормоза с разработки AI и строительства дата-центров в США, отменяя регулирование и давая Big Tech полную свободу действий. План прямо противопоставляет американский подход инновации прежде всего, рынок прежде всего, минимум регулирования и европейскому подходу инноваций. Регулирование прежде всего, безопасность и предрасторожность дальше. Обещаем забрать федеральное финансирование у штатов со строгими AI-правилами. Правительство США будет закупать только AI-модели, свободные от идеологических предрассудков, как прямо написано в плане. запрещая системы с партизанскими предрассудками или идеологическими программами вроде критической расовой теории, обещая работать только с AI, которая преследует истину. План требует убрать из стандартов NIST упоминания о разнообразии, справедливости, инклюзивности, изменении климата, но создает практические проблемы для разработчиков, которые все равно должны соблюдать европейское регулирование на своих моделях. Военное применение станет приоритетом создания виртуального полигона для Пентагона и требованием трансформировать как боевые, так и пыловые операции с помощью искусственного интеллекта и автономных систем. Стрельбество дата-центров получит максимальное прослабление, разрешение на стрельбе рядом с заболоченными территориями, ослабление экологических требований по воздуху и воде, обязательство федеральных агентств предоставлять землю по дата-центру электростанций для их питания. Технологическая гонка продолжается. И это технологическая гонка между Китаем и Соединенными Штатами. К сожалению, Европейский Союз в ней не участвует. Европейский Союз это пирог потребителей, денежный пирог, который между собой будет делить AI-системы США и AI-системы Китая. И это грустно, но, тем не менее, это правда. Потому что очень жесткие требования к разработчикам AI-систем в Европе. И поэтому Европа, как бы, в этом смысле, не то что теряет, а продолжает отставать. И в этом смысле, конечно, многие AI-стартапы открываются в Америке именно потому, что законодательные ограничения не позволяют им полностью реализовать свой потенциал. И это связано не только с неэтичностью, это меньше связано с недостаточной этичностью или сомнительностью бизнес-моделей. Это не гемблинг, это не это не какие-то там мошеннические операции, это просто перестраховка и жесткие законодательные требования по работе с персональными данными, это требования к лицензированию, к, скажем так, глубокой документации AI-моделей, которые используются, что в принципе решает Европу возможности участвовать в этой гонке. и делает европейский рынок отстающим в этой модели. AI-акт, который принят в Европе, очень похож по своим рычагам воздействия на GDPR политики, которая штрафует компании на проценты от годового оборота за нарушение данных правил. Поэтому в данном случае зарегулированность работает против компании. Ну и будем смотреть, что происходит в США. И по возможности максимально участвовать в этом процессе. У Маска вышло интересное интервью на портале Visionary в YouTube. Он рассказал несколько интересных, высказал несколько интересных тезисов. Он считает, что цифровой суперинтеллект, то есть AI, которая умнее любого человека во всем, может появиться уже в этом году и максимум в следующем. И это создаст экономику в тысячи или миллионы раз больше нынешней. где люди смогут быть либо зрителями, либо участниками этой революции. В этом интервью он говорит, что экономика будет увеличиваться не на проценты, как это делается в США, 3-5% считается. Хорошо, да? Это будут тысячи и миллионы раз. Будет создано около 5-10 цифровых суперинтеллектов, из которых 4 будут находиться в США. Они будут заниматься научными исследованиями, открытиями новой физики, изобретением новых технологий и, возможно, попытками взломать друг друга. Гуманоидных роботов станет в 5-10 раз больше, чем людей. Причем они будут доминировать среди всех типов роботов с огромным отрывом. И это произойдет независимо от того, участвует ли кто-то в разработке или остается зрителем. Сейчас я все прочитаю, расскажу о том, что он говорит, потом прокомментирую. Главная угроза безопасности AI – это принуждение его верить в неправду. Поэтому самое важное для безопасности AI – это строгая приверженность к истине, даже если она политически некорректна, плюс эмпатия к человечеству и всему живому. Шанс полного уничтожения человечества от AI составляет 10-20%, что означает 80-90% вероятности отличного исхода. Поэтому стоит смотреть на светлую сторону и работать над созданием доброжелательного AI, которое любит человечество. В будущем доля человеческого интеллекта составит менее 1% всего интеллекта во Вселенной. Коллективная сумма человеческого разума станет крайне малой частью общего интеллекта в мире. Ей поможет ответить на фундаментальные вопросы о природе Вселенной. Где инопланетяне? Как началась Вселенная? Где она закончится? Какие вопросы мы не знаем, которые должны задать? И живем ли мы в симуляции? Смотрите, по цифровому интеллекту... Маск, конечно, является создателем ГРОКа, одним из основных игроков на этом рынке глобально. Его информация... Его уровень информированности гораздо выше любого из нас. Но нужно понимать, что он, как игрок, стремится приблизить то будущее, в которое он верит. Поэтому то, что он говорит о том, что суперинтеллект будет создан в этом или в следующем году, Возможно, но скорее всего он своими выступлениями и поведением старается приблизить это будущее. Поэтому здесь увидим, но это точно ближайшие годы. Экономика в тысячи и миллионы раз больше нынешней. За счет чего? Вот это очень интересная тезис на самом деле. Поскольку основную добавочную стоимость будут создавать роботы, они могут это делать более эффективно, чем люди. условно, переносить грузы, заниматься производством, заниматься планированием и так далее. Особенно, если объединить техники сети. Или они будут находиться под управлением нескольких цифровых суперинтеллектов. Безусловно, эффективность будет гораздо выше. Насчет тысяч или миллионов раз, мне пока тоже сомнительно, но я думаю, что это будут не проценты, это будут десятки процентов, и эта история будет расти чем дальше, тем больше. Насчет 5-10 цифровых суперинтеллектов, безусловно, так. У каждого лидера рынка, то есть это OpenAI, это Microsoft, это Grok, это Cloud, это DeepSeek и так далее, будет свой суперинтеллект и все они будут друг с другом сражаться. Они обучены на разных моделях, они, скажем, как это, каждая вещь в себе, и поэтому качество их работы и качество данных, которые они будут выдавать решения, они будут очень сильно отличаться, исходя из того, на каких данных они обучены. Ну, мы понимаем, условно говоря, если Если европейский или американский суперинтеллект или обычный интеллект обучался в основном на европейском массиве, то китайский обучался в первую очередь на китайском и по китайским правилам, что очень важно в обработке данной информации. Поэтому решения у них будут различные, этика будет различная, соответственно эффективность тоже в разных ситуациях будет разная. Насчет гуманоидных роботов, которые станут в 5-10 раз больше, чем людей, очень даже может быть. Но мне кажется, что именно гуманоидных роботов их будет много, но роботов, которые микро, которые находятся в холодильнике, в лампочке, в батарее, в компьютере, где угодно, их будет гораздо больше. Поэтому если гуманоидных роботов через какое-то время станут миллиарды, то, грубо говоря, микророботов станут десятки миллиардов, сотни миллиардов, потому что они будут везде, по сути. Поэтому IoT, я верю в светлое будущее IoT, каким бы оно ни было, там действительно большой прогресс. Здесь Маск, мне тоже кажется, как один из производителей гуманоидных роботов, тоже двигает свою тему вперед, говорит, кто остается в разработке. Кто остается зрителем? Окей, хорошо. Да, это будет, но возможно не так быстро, как говорит Маск. Интересный этический вопрос. А главная угроза безопасности – это принуждение его верить в неправду. Вы видите сейчас уже, что манипулирование искусственным интеллектом, угроза искусственному интеллекту, например, если ты не сделаешь эту работу, то меня уволят и так далее. То есть это манипулирование сейчас пока носит точечный характер и разработчики могут его контролировать. Это манипулирование может быть гораздо более тонким. И вот эти инъекции в общий массив данных, на которых учится искусственный интеллект, будут становиться все тоньше и тоньше, особенно по специализированным вопросам. И здесь абсолютно возможно дезинформировать искусственный интеллект как систему принятия решений. И здесь действительно нужен человеческий контроль, который может по решению ряда вопросов сказать, нет, это неправильно. То есть некий контроль здесь должен быть. Маск позитивно оценивает шансы выживания человечества порядка 80-90%. Я тут с ним вполне согласен. Возможно, это такой общий подход всех фаундеров, инноваторов, что давайте верить в лучшее и так далее. С другой стороны, а какие у нас варианты? Мы можем забиться под скалу, накрыться шкурой и идти охотиться на мамонта, либо использовать то, что у нас сейчас есть. А какие у нас варианты на самом деле? Я выбираю использовать искусственный интеллект для того, чтобы улучшать мир, улучшать взаимоотношения в человечестве и так далее. Будущим доля человеческого интеллекта составляет менее 1% от всего интеллекта во вселенной. Скажем так, давайте оценим вообще, сколько всего того человеческого интеллекта. Что такое человеческий интеллект? Это сумма знаний, которая у нас есть? Да? Окей. Что мы понимаем под долей человеческого интеллекта? Или это способность принимать решения, способность обрабатывать определенную информацию? Так она уже на самом деле. Разобраться гораздо меньше, чем то, что есть. То есть мы, скорее всего, по моему мнению, будем эмоциональными ретрансляторами, да? каких-то волн, которые мы воспринимаем сверху. А всю остальную работу будет делать то, что связано с рацию, будет обрабатываться искусственным интеллектом и делаться это гораздо быстрее. Все мы будем в одной сети, просто в этой сети наша зона ответственности будет эмоционирование и этика, да, а логос будет полностью замещен удобными помощниками, что уже, кстати, сейчас и происходит. Это можно ответить на фундаментальные вопросы о природе Вселенной. Безусловно, обладая тем объёмом знаний и обладая теми вычислительными и рациональными способностями, безусловно, к тем или иным вопросам мы придём гораздо быстрее. Будут быстрее решены вопросы, связанные с происхождением, откуда мы, что нам делать дальше, кто мы. То есть основные онтологические вопросы, в каких отношениях мы находимся с миром. Поэтому, да, уже сейчас, если мы видим, что рассчитываются формулы белка гораздо быстрее, давайте отметим вопрос нахождения лекарства от спида, которая почему-то за последние 40 лет очень-очень долго-долго разрабатывалась, только сейчас, буквально там, на прошлой неделе была новость, что 100%-то верно, что это лекарство излечивает от спида. Я думаю, что доля расчетов и вычислений с помощью искусственного интеллекта очень поспособствовала ускорению данного вопроса. Потому что если это вышло как лекарство, это значит, что минимум оно прошло этап клинических испытаний, и оно прошло с согласованием, то есть это минимум несколько лет. То есть это значит, что несколько лет назад оно было изобретено, но просто его нужно было проверифицировать, провести исследование, и чтобы Здравоохранение, мистерство здравоохранения его одобрило. А это как раз несколько лет назад, основной пик, первое появление искусственного интеллекта, массовое, и повышение возможностей моделей, которые работают с данными системами. Поэтому Маск интересен как визионер, Маск рассказывает интересные истории. Я думаю, что его желаемое видение будущего, как бы влияет на то, что он говорит. Он как активный наблюдатель. То есть он говорит, будет так, часть людей говорит, да, так и будет. И ускоряет приближение этого будущего. Считается это самозбывающееся творчество. Но, что касается суперинтеллектов, да, безусловно, так оно и будет. Это, в принципе, уже очевидно. Исходя из предпосылок, которые есть сейчас, которые мы уже видим сейчас, в развитии искусственного интеллекта, понятно, что их будет несколько, понятно, что они будут развиваться, конкурировать между собой, и это не будет монополия, и не факт, что останется только один. Я думаю, что государство попробует ограничить возможности, как это делает уже Евросоюз сейчас. для влияния на своих граждан, своих подданных от различных иных моделей суперинтеллекта с помощью законов, с помощью каких-то физических ограничений, отключения серверов и так далее. В общем, мы живем в интересный момент будущего. Самое позитивное здесь это развитие экономики. Я думаю, действительно, AI способен ускорить развитие экономики. Он действительно потеснит людей в этой истории, но люди займут то место, которое AI не может на данный момент занять за счет того, что он сфокусирован на рацию, а этика и Логос он на себя заберет, а Этос и Пафос, как говорили древние греки, останутся за нами. Этос мы будем контролировать и давать как условия задачи и конкретные проверки, а Пафос это будет то, что отличает нас от всех остальных. Еще интересная новость о том, как разработчик AI-агента говорит о том, что он ставит против AI-агентов в 2025 году, несмотря на то, что сам их создает. Автор создал более 12 продакшен-систем AI-агентов для разработчиков DevOps операций с данными, но считает текущий хайп вокруг автономных агентов математически невозможным из-за накопления ошибок. При 95% надежности на каждом шаге успех 20-шаговой задачи составляет только 36%. Но оно и логично. Каждый шаг надежный, но ошибка накапливается и ошибка постоянно увеличивается. Поэтому общая ошибка на 20-м шаге вполне может быть около 40%. Оно так и есть, даже опытным путем это видно. Контекстные окна создают квадратичное масштабирование стоимости токенов, делая разговорных агентов экономически невыгодными. Мы их называем неразговорными, мы их называем... Как мы их называем? Агентов... В общем... пусть будут разговорными, экономически невыгодными. Диалог из 100 сообщений стоит порядка 50 до 100 долларов только на токенах, а при тысячах пользователей экономика просто не работает. Реальная проблема не в возможностях AI, а в создании инструментов и систем обратной связи, которые агенты могут эффективно использовать. Проектирование правильных интерфейсов для AI требует недель работы и кардинально отличается от создания интерфейсов для людей. Production-агенты следуют такому паттерну. Ограниченные контексты, проверяемые операции и точки принятия решений человеком на критических этапах, где обрабатывают сложность, но люди сохраняют контроль над важными решениями. Интеграция с реальными корпоративными системами – это хаос из устаревших API, частичных сбоев, изменяющихся процедур аудентификации и требований соответствия, где обещания автономных агентов для всего технологического стека разбиваются по реальности. В 2025 году стартапы с полностью автономными агентами столкнутся с экономической стеной, пытаясь решить математически нерешаемые проблемы надежности, а победителями станут команды, создающие ограниченные специализированные инструменты с четкими границами и человеческим контролем. Безусловно, так и есть. Даже сейчас, я, например, сейчас изучаю вайподинг, и сейчас системы, например, такие как 0DEV, Они говорят очень четко, что после 20 деплоя, даже небольшой относительной системы, они говорят, все, контекстное окно переполнено, мы его обнуляем. То есть они сохраняют выводы, а всю логику расчета они обнуляют, потому что они четко рассчитали, что после определенного шага ошибка становится слишком большой, надежность системы понижается. Поэтому они принудительно обнуляют данное окно, переносят ценный результат в следующее, и, соответственно, дальше уже можно двигаться. Насчет контекстных окон, которые создают квадратичное масштабирование стоимости токенов, спорный вопрос на самом деле. Да, действительно, токенов надо очень много, да, стоят они дорого, но если будет решен вопрос эффективности, то есть снижена ошибка за счет переноса только ценных результатов на следующий шаг задачи, то общая ошибка снизится, И несмотря на стоимость диалога из 100 сообщений, 50-100 долларов, похожие цифры, Если будут достигнуты результаты, то альтернативная цена достижения этого результата сейчас в 10 раз больше. То есть, грубо говоря, если вы за 100 сообщений сможете построить MVP, который раньше вам стоил условно хоть даже 3-5 тысяч долларов, но вы сделаете это за 50-100 долларов, ну плюс ваше время, естественно. Вот это уже большой рост продуктивности. Именно вот это сейчас двигает рынок, потому что люди хотят быть более функциональными, более иметь большее количество возможностей, которые позволят им реализовать свой потенциал. Поэтому проблема есть, и действительно удачные продакшн-агенты делают ограниченный контекст проверяемой операции и точки принятия решения по критическим этапам. Здесь действительно все так и есть, потому что иначе системы творят что угодно и не решают поставленную задачу. Согласен с тем, что время полностью автономных агентов еще не пришло. Потому что накапливается ошибка, безусловно. Слишком широкое поле технологий, которые используются. Подружить их между собой без дополнительной ошибки достаточно сложно. Поэтому действительно надо создавать ограниченные специализированные инструменты с четкими границами и человеческим контролем. Дальше, я думаю, следующим этапом будет создание систем ограниченных специализированных инструментов, которые будут общаться между собой на уровне уже API. И вот тогда мы выйдем уже на уровень более высокой продуктивности, когда будет главный агент, который подбирает специализированные инструменты, они выполняют работу, и этот агент, по сути, будет выполнять ту роль, которую сейчас выполняет человек. Постановка задачи, построение процесса и контроль качества результата. Поэтому это в будущем, при увеличении продуктивности систем, повышении их производительности, снижении их стоимости, безусловно, и наборе опыта, наборе пользовательского опыта и стандартизации решения пользовательских задач. На этом все. Всем спасибо за внимание. Желаю всем новых крупных контрактов. Если есть вопросы по тому, как это делать с помощью искусственного интеллекта или без помощи его, в комментарии я сейчас сброшу ссылочку. Хотите пообщаться с живыми людьми на эту тему? Не стесняйтесь, вот вам ссылочка. Поможем, расскажем. Есть команда LinkedIn Advisors, которые помогают разобраться в том, где рынок, где деньги, как идти к этим людям, с чем с ними говорить, как выстраивать с ними доверительные отношения. Поэтому желаю всем новых крупных контрактов.