ИИ Реформирование компаний

Потенциальные последствия для компаний в эпоху физического и искусственного интеллекта:

I. Новый тип управления

Наиболее популярный тип управления в pre-AGI эпоху: иерарахия
Один из вариантов новой системы управления пытается внедрить Jack Dorsey [ Tweet ]
Основной принцип: все решения принимаются через внутренний мини- AGI
1) Модель компании [ агрегирует все артефакты работы (код, тикеты, обсуждения, метрики, инциденты, планы) и в реальном времени показывает, что где строится, что сломано, где узкие места.]
2) Модель клиента [ экономический граф — транзакции миллионов мерчантов и пользователей Cash App/Square, их кассовые разрывы, сезонность, поведение, риск-профили. ]
3) Интеллектуальный слой - после обработки всей информации- ИИ сам принимает решения, а не дожидается какого-то решения от человека. И все это 24/7 с моментальной скоростью без ожидания типичной корпоративной модели по координации действий от A-B-C

Нет смысла управлять ИИ Агентами через ручное управление. Эффективнее создать Enterprise World Model - которая будет знать всю информацию о компании и клиентах и при этом принимать решение. Текущий формат управления компаний построен на иерархии - где процессы по принятию решений занимают дни / недели / месяцы. Обучение должно проходить специализировано компанией через fine-tuning в зависимости от их видения бизнес-процессов.



II. Новые экономические возможности

Экономия времени / ресурсов от постоянной текучки
Экономия ресурсов от заработной платы
Экономия времени / ресурсов от управления большим кол-вом людей
Рост эффективности за счет работы 24/7
Экономия ресурсов от снижения брака / неэффективности
Рост скорости масштабирования за счет отсутствия bottlnecks в виде количества людей с подходящей экспертизой / трудовых прав и т.п.

Критерии компании, которые потенциально будут первичными бенефициарами :
-Высокая текучка
-Возможность заменить работников на физический ИИ в ближайшее время
-Высокие затраты на персонал
-LLM модели не заберут бизнес под себя


Лучшие компании под эти критерии [ ФОТО ]


III. Ускорение инноваций в DeepTech / Науке

ИИ решает два ключевых вопроса в науке:
1)интеллект ( становится доступнее -> раньше ученные были в дефиците, сейчас LLM в X вопросах науки становится твоим личным собеседником на уровне профессора или выше )
2)скорость ( один ученный может провести исследование в х10-100 раз быстрее, так как у него 1000 ИИ агентов )

Sam Altman: Самое главное влияение AGI - > экстраординарный рост научных технологий. Возможно, за год мы откроем достигнем прогресс, который проходили 100 лет. ИИ сжимает 10–100 лет исследований в 1 год. Учёные говорят, что они уже в 2–3 раза продуктивнее с ИИ. Если десятилетие исследований мы сожмём в год или месяц — темп прогресса будет совсем другим


Dario Amodei: ИИ будет делать всю работу биолога end-to-end. Ожидаю, рост прогресс в биотехнологиях х10. Конкретные ставки: рак, болезнь Альцгеймера, диабет/ожирение, сердечно-сосудистые, аутоиммунные заболевания; продление здорового долголетия; «биологическая свобода» — управление весом, фертильностью, внешностью


Карпатый: ИИ Агент провёл 700 экспериментов за 2 дня и нашёл 20 оптимизаций. Это R&D с коэффициентом сжатия времени 50-100x на конкретных подзадачах по скорости и по ценам.


Основные сферы для технологических прорывов за счет ИИ - >
Наиболее капиталоемкие сферы R&D в 2025 г. [ GOOGLE SHEET ]
Лично я бы выделил:
Биотехнологии [ консенсусное мнение - все делают упор на это - №1 приоритет ]
Материаловедение
Иное [ Термоядерный синтез / Возобновляемая энергетика / Квантовые технологии ]