Начало
Тарификация людей с AI
А как тарифицировать работу людей с AI? Ведь когда мы говорим про AI, кажущаяся бесплатность отдельного шага очень легко превращается в иллюзию бесплатности человека с AI.
Уже сейчас генерация изображений, суммаризация, поиск, первый вариант веб-приложения почти ничего не стоят, и некоторые клиенты, не разобравшись, начинают делать вывод, что результат человека с AI тоже должен стоить почти ничего.
Параллельно растет неравноправие людей. Раньше внутри одной роли была понятная вилка: тот же Middle backend developer мог быть сильнее или слабее, быстрее или медленнее, но рынок, процессы и ожидания роли довольно быстро сжимали разброс.
Теперь AI эти границы растягивает: один человек использует ассистента как автодополнение и ускоряет старый процесс, пока другой собирает вокруг себя рабочий контур с обратной связью. Формально роль одна и та же, но производительность может отличаться в разы. Мне известны случаи, когда стали использовать не самые качественные метрики по количеству MR и строк кода, а затем выявлять слабые звенья с последующим увольнением.
Консалтинг чувствует изменения
Очень хорошо заметны изменения в консалтинге, к которому я сейчас отношу себя в той или иной степени. Клиенты видят, что работа становится быстрее с агентами, и часто просят скорости и маленьких команд, а нам приходится справляться, создавая Tiny Teams.
В прошлом году мы столкнулись с большим сопротивлением в командах: ну кто захочет становиться фронтендером, если развивает себя как бизнес-аналитика? Или как собрать эту команду из текущих доступных ресурсов, когда команды всегда делились на специальности?
Этот год расставляет приоритеты: вижу в окружении понимание, что по-другому работать будет практически невозможно.
И как же зарабатывать компаниям, предоставляющим подобные услуги, если старая единица сравнения не работает? Там прямо сейчас мучительно уходят от оплаты часов, потому что AI ломает старую связку между размером команды и ценностью результата.
Если сильный человек с AI делает работу маленькой команды, продавать размер команды становится все сложнее. Хотя это понимал и Марвин Бауэр, неформальный основатель McKinsey & Company, он говорил в 1941 году:
"You cannot measure value by hours. Lawyers don't and we shouldn't."
То есть ценность нельзя мерить часами, но ими так удобно клиентам сравнивать консультантов друг с другом, ожидая одинаковую ценность и ища наименьшую стоимость.
Цена надежности
А какую ценность могут приносить внешние подрядчики в AI-сфере? Как правило, это создание надежного, масштабируемого и поддерживаемого бизнес-процесса, оптимизирующего текущие процессы или приносящего новые возможности для заработка, где цена ошибки может быть достаточно высока. Иначе зачем их подключать?
И здесь нужно быть осторожнее с экономическими ожиданиями, потому что хорошо помню интересную закономерность из опыта работы в научно-исследовательском институте.
Мы занимались гироскопами на разных физических принципах: атомными, волоконно-оптическими, механическими, вибрационными. На уровне физики — это разные устройства, на уровне инженеров — разные школы, даже на уровне страны — разные заводы. Но когда нужно выйти на один и тот же класс космически малой ошибки, стоимость вдруг сходится к одному большому порядку величины
С AI, как мне кажется, происходит похожая история: как только цена ошибки возрастает, стоимости решений с AI и без AI начинают сходиться к одной большой величине.
⬥⬥⬥
Получается диссонанс между старой и новой экономикой.
Старая экономика привыкла видеть человека в процессе и брать деньги рядом с этим человеком. Новая пока выглядит непривычно: то токены по подписке, то запрос к сайту за деньги, то маленькая команда вместо большой, то агентский слой вместо привычного интерфейса.
И это происходит потому, что человек из середины процесса исчезает, а агентские действия начинают потреблять чужие данные, интерфейсы, вычисления и доверие.
Бизнесу приходится искать новые механизмы, но какие из них будут востребованы, покажет только время.
О чем молчит AI CTO