Way of Value

За что люди готовы много платить в ИИ

В новом рейтинге от a16z впервые появились данные о расходах пользователей. В американской выборке личную подписку на ChatGPT, Gemini или Claude оплачивают 4,5% потребителей. Год назад было 2,1%: платящая аудитория пока небольшая, но её доля более чем удвоилась.

Расходы платящих пользователей распределены неравномерно. Медианный плательщик тратит $25 в месяц. Верхний 1% — в среднем $903 суммарно на ИИ-продукты и обеспечивает почти 20% расходов.

Интересно, что самые активные плательщики чаще покупают инструменты для автоматизации, разработки и творческой работы. За высокой оплатой стоят конкретные задачи, на выполнение которых человек уже расходует время и деньги.

Рядом с подпиской за $20 тариф за $100 кажется дорогим. Но если сервис помогает сделать работу, для которой раньше пришлось бы нанимать подрядчика или оплачивать другие сервисы за схожую или большую сумму, оценка меняется. При сопоставимом качестве результата.

Писал ранее про лестницу ценности тарифов. В свете новых данных добавил бы: важно понимать, какие задачи пользователь начинает доверять продукту и какие расходы тот позволяет сократить. Это помогает объяснить готовность платить за подписку.

Если человеку в работе достаточно бесплатной версии для редких вопросов, то у него нет причины покупать дорогую подписку. Сама по себе более умная модель ещё не дает человеку понятной причины платить.

Поэтому рост использования ИИ не гарантирует такого же роста подписок. Дорогие тарифы могут развиваться за счет рабочих задач, тут все понятно, а для расширения массового рынка компаниям придется искать ценность, за которую люди захотят платить, или зарабатывать на рекламе и комиссиях.

Думаю, часть роста здесь зависит от того, научатся ли люди применять ИИ к своим задачам. Между фразами «знаю про ChatGPT» и «понимаю, какую работу могу ему передать» до сих пор большая пропасть.

Если завтра все мои конкуренты получат те же инструменты и возможности, за что продолжат платить именно мне?

Модели, харнессы, скиллы, с которыми все вокруг бегают, можно легко скопировать. А вот вашу профессиональную и личную насмотренность, как и логику принятия решений, пока ещё нет 😄 Но уже сейчас можно разложить ваши принципы и критерии, ваши сильные и слабые стороны, а затем передать ИИ. Тогда он не просто ускоряет работу, а действует в вашей логике и усиливает именно вас.

Лично для меня это и есть способ не только создавать свою ценность, но и удерживать и накапливать ее!

Именно поэтому мне близко то, что делают сейчас Даня и Саша Трабун: они помогают достать накопленный опыт из головы, собрать свое профессиональную ДНК и превратить его в систему, с которой могут работать ИИ-агенты.

Кому это надо? Экспертам, авторам, креаторам, маркетологам и руководителям — тем, у кого уже есть собственный подход, но он пока нигде не описан и держится преимущественно в голове.

На этой неделе у ребят стартует новый поток. Но я не рекомендую вам сразу что-то покупать, а предлагаю сначала бесплатно сходить к Саше и Дане на разбор. Почему?

Ребята начинают не с шаблоных рассказов, а с вас, сначала дают короткую анкету — 9 вопросов, минут на пять. А затем проводят личный 20-минутный разбор и смотрят, где ИИ действительно усилит вашу работу, а где он вам вообще не нужен. А еще тем, кто хочет четко позиционировать себя на рынке и не потеряться среди других специалистов, которые давно всё умеют.

Мне нравится сам этот подход: не начинать с универсального ответа, а сначала разобраться в конкретном человеке, его ценности и его целях.

Если откликается — залетайте в AI-чекап. Там те самые девять вопросов.

ИИ делает вас продуктивнее… и дешевле

Прочитал исследование Anthropic, создателей Claude, о том, как ИИ может изменить экономику США к 2030 году. Которое наделало шума. В нем есть неприятная мысль для людей, зарабатывающих головой(ага, для нас с вами) — что бурный рост экономики совместиться с снижением цены их труда.

В статье описаны три сценария, в самом радикальном из них ВВП растет на 32% выше прогнозов, а зарплаты в профессиях умственного труда лишь на 11,5% ниже, чем в экономике без ИИ и это еще без учета инфляции.

Давайте объясню на примере. Компания с ИИ стала выполнять свои проекты вдвое быстрее. Этот выигрыш может достаться: владельцу в виде дополнительной прибыли, клиенту через снижение цены или сотрудникам через повышение зарплат. Сам факт, что команда стала продуктивнее, ещё не определяет, кому достанутся деньги :)

В прогнозе при масштабной автоматизации растет доля доходов, которая достается владельцам компаний которую услуги оказывает и провайдерам ИИ. Экономика производит больше, но это не означает, что человеческий труд становится дороже!

Если вы думали: «Освою ИИ, стану эффективнее/продуктивнее и буду больше зарабатывать». То между вторым и третьим пунктом нет автоматического перехода. Можно отлично освоить инструмент, который одновременно удешевляет то, что ты продаёшь.

Если завтра все мои конкуренты получат те же инструменты и возможности что у меня, за что продолжат платить именно мне? Ответ на этот вопрос стоит искать одновременно с освоением очередного агента.

В мире дешевого интеллекта дефицитом становится не способность создавать ценность, а способность удерживать и накапливать её.

Люди — меньшинство среди пользователей ИИ

Уже сегодня агенты расходуют почти в пять раз больше токенов, чем люди. С февраля их потребление выросло в 14 раз.

Мы всё ещё измеряем рынок ИИ числом пользователей. Но агентам не нужен новый человек для каждой новой задачи: один человек может дать им сотни задач. Поэтому рынок ИИ способен расти гораздо быстрее своей аудитории, а главным полем конкуренции становится доля работы, которую люди готовы делегировать агентам.

Источник a16z

Вчера OpenAI выпустила программный текст о том, как компания видит следующую фазу развития ИИ.

Там про AGI и вот это все. Не буду пересказывать всю статью, почитайте сами, но если кратко: они говорят про власть, экономику и роль человека в мире, где интеллект становится массовым ресурсом.

Для меня самая важная часть там про то, что OpenAI считает главным дефицитом будущего не интеллект, а человеческое суждение: «Роль человека будет заключаться в выборе того, что стоит делать»

Во мне это очень откликается, потому что из-за этого резко вырастет ценность людей, которые умеют:

1. Определять направление — отвечать не только на вопрос «как сделать», а на вопрос «что вообще стоит делать». Видеть рынок, пользователя, бизнес-контекст и отделять полезное действие от имитации активности.

2. Находить ценность — понимать, кому это нужно, какую боль или желание это закрывает, за что человек или бизнес готов платить и как превратить технологическую возможность в продукт, услугу или новую модель.

3. Принимать неоднозначные решения — выбирать при неполной информации, держать несколько сценариев, видеть риски и брать ответственность за компромиссы.

4. Соединять технологии, рынок и людей — связывать ИИ с пользовательским сценарием, продуктом, деньгами, командами и реальными возможностями компании.

И я считаю, это будет один из главных фильтров ближайших лет.

Когда интеллект становится доступным всем, ценность человека начинает измеряться не тем, сколько он может сделать, а тем, насколько точно он понимает, что вообще стоит делать.

Как ощущается жизнь без Chatgpt, Claude, Cursor и вот этого вот всего.

Айтишка перестала быть убежищем для цифровой лени.

У Digital Planet / Tufts University вышло большое исследование про риск потери работы из-за ИИ. Там много интерактивных карт, таблиц и рейтингов, но меня зацепило — «насколько ИИ усиливает конкретную профессию и насколько в ней растет риск сокращений». Связь там банальная, чем легче ИИ ускоряет работу, тем быстрее компания задает вопрос: зачем нам столько людей на тот же объем задач?

В медианном сценарии авторы считают уязвимыми 9,3 млн рабочих мест в США — около 6% от 151 млн проанализированных. Самые рискованные отрасли: информационный сектор, финансы и страхование, профессиональные и технические услуги. Среди профессий наверху — писатели и авторы, программисты, веб- и цифровые дизайнеры интерфейсов.

Как я смотрю на это все и что думаю:

Интернет-бум за последние 10–20 лет раздул рядом с настоящей инженерной ИТ-культурой огромный рынок повторяемой цифровой работы. Первые айтишники были ближе к инженерам. Нужно было понимать систему, данные, архитектуру, инфраструктуру, ограничения. Потом отрасль стала мягче. Появились роли, где человек пишет типовые тексты, собирает типовые интерфейсы, перекладывает типовые данные и делает полезную, но очень повторяемую работу.

Со стороны это выглядело как интеллектуальный труд. Часто им и было. Но если работу можно описать, разложить на шаги и автоматизировать, людей там станет меньше. Я не вижу здесь смерти айтишки, но вижу, что рынок был раздут и сейчас очищается.

Сильнее станут те, кто глубоко понимает предметную область и умеет переводить это знание в продукты, системы, архитектуру и задачи для людей и агентов. Специалист останется ценным, если он умеет думать и ставить задачу агентам, с глубоким пониманием специфики и глубины своего направления/специализации. Инженер останется ценным, если глубоко и всесторонне понимает систему, а не только пишет фрагменты кода. Дизайнер останется ценным, если понимает продукт, поведение людей и ограничения бизнеса.

А феномен рынка «быстро зайти в айтишку, освоить набор технологий и получать больше ЗП, чем в физическом мире» начинает ломаться. В физическом мире давно было понятно: простая повторяемая работа стоит дешево. Дорого стоят только ответственные и экспертные специалисты.

В мире ИТ переоценка происходит прямо сейчас — дешевый повторяемый труд вымывается. Остаются либо экспертные специалисты, чтобы управлять ИИ, и люди, которые готовы брать риски и ответственность на себя.

Поэтому я бы читал это исследование как карту проверки собственной ценности:
Какая часть моей работы держится на ответственности, контексте и экспертизе, а какая — на повторяемых действиях, контроле процессов/статусов.

Если вторая часть стала ядром профессии, ИИ сначала будет помощником, потом конкурентом, а потом строкой в бюджете вместо вакансии.

Сегодня OpenAI добавила новый тариф за $100 в месяц для тех, кто упирается в лимиты при работает c ИИ. По сути, они закрывают дыру между Plus за $20 и верхним Pro за $200.

💬Интересно, как быстро рынок ИИ повзрослел с точки зрения монетизации ценности.

Сначала ИИ сервисы делали как все в SaaS:
— Один понятный план чтобы массово конвертировать аудиторию.
— Потом быстро сделали бесплатный вход, чтобы человек попробовал, втянулся и встроил продукт в повседневность.
— Потом появился верхний слой для тех, кто хочет максимум, раньше всех и без лимитов и эксклюзивными релизами фичей.

А дальше началось самое интересное, в погоне за массовой аудиторией, они достроили мостик через спонсируемый план за $8, с рекламой. А теперь достраивают мостик от нормисов к богатым за $100. То есть подписка перестает быть просто оплатой за доступ. Она становится маршрутом по степени зависимости от продукта.

✨ В чем здесь ценность?

Хорошая подписочная монетизация работает тогда, когда ты понимаешь, как именно пользователь взрослеет внутри продукта. Сначала ему надо дешево попробовать. Потом спокойно пользоваться каждый день. Потом упираться в лимиты. Потом пробует план с большими лимитами и большей ценность.

Почти идеальная сегментация подписочной аудитории.

Отдельно интересно, что в такой конструкции деньги начинают собираться не только с широкой базы, но и с супер-пользователей, причем без резкого прыжка из $20 сразу в $200. И именно такие промежуточные ступени чаще всего растят выручку, потому что снимают внутреннее сопротивление к апгрейду. Система ведет пользователей по цепочки ценности, простраивая мостики в виде тарифов и стимулов в виде лимитов, опций и привилегией. Эффект проталкивания и смещения ценности.

Думать надо не о тарифах, а о лестнице ценности: Где у вас точка входа, где первая привычка, где первая боль, где люди готовы переплачивать за эксклюзивность и где появляется сверх ценность.

➡️ Интересно? Поделись с тем, кому это пригодится.

К прошлому посту добавлю еще один сигнал с рынка.

Zoom показала стратегию, в которой все ваши разговоры с созвонов теперь становятся не просто записью встречь и конспектом, а собираются в общий контекст, приближающего действие и результат.

Нам на самом деле не нужны записи встреч и конспекты, это уже давно не конечная ценность — Нужен единый контекст, из которого сразу следуют действия: задача на исполнение, документ с описанием, презентация или коучинговые рекомендации по общению для вас. И все это из коробки.

Zoom делает ставку на слой, который собирает контекст разговора и переводит его в исполнение. Если все понятно и риск низкий, часть действий может делать ИИ. Если есть неопределенность или ответственность, решение остается за человеком.

✨ Ценность теперь не в фиксации разговора, а в том чтобы без лишней ручной работы довести его до следующего действия и результата.

И дальше будет особенно интересно, как вместе с такими инструментами начнут быстро меняться и сами роли, и требования к людям. При найме будут смотреть не только на опыт исполнения, а на умение работать с контекстом, неопределенностью, передачей смысла и конечно критическим мышлением.

Мы до сих пор плохо управляем смыслами, а не тем, что и как мы делаем.

Поводом для этого поста стал анонс Linear Next: Issue tracking is dead, для меня здесь важна не сама новость, а мысль которую она подсвечивает: Задача сама по себе почти ничего не значит, если вокруг нее потерян смысл.

⁉️ Контекст был проблемой задолго до агентов

Что хотели сделать, почему это важно, какое решение уже обсуждали, что обещали клиенту, где был компромисс, что важно учесть и какой сигнал вообще заслуживает работы. Все это редко живет в одном месте. Обычно контекст размазан по чатам, звонкам, документам, задачам и головам людей.

Поэтому компании годами управляли не самим контекстом, а его заменителями: тикетами, документами, приоритетами и передачей работы между ролями и отделами. Это работало, пока главным исполнителем был человек. Люди умеют достраивать пробелы, читать между строк, помнить историю решений и вручную склеивать смысл из разрозненных кусков.

Часть контекста всегда терялась. Просто сильные люди умели это компенсировать.

🖥 Агенты сделали проблему видимой

Когда исполнение смещается в сторону ИИ, старая модель работы ломается еще быстрее: Агент не может надежно действовать из обрывков информации. Ему нужен собранный, актуальный и разрешенный к использованию контекст. Иначе он ускоряет не работу, а хаос: плодит лишние задачи, неверно понимает приоритет, повторяет уже обсужденное или делает технически правильно, но продуктово мимо.

85% проблем закладываются в систему при её создании. Они зависят от того, как мы управляем контекстом, а не от исполнителей.

Как всегда, проблема не в поиске виноватых а в устройстве системы.

🗑 Цена потерянного контекста

У инженеров и менеджеров есть хорошее "Правило десяти": ошибка на этапе замысла стоит 10 баксов, на этапе производства 100, а после запуска системы 1000.

Контекст это не способ лучше объяснить задачу, это механизм, который напрямую влияет на цену ошибки. Если смысл потерян в начале, дальше система только умножает стоимость провала.

✨ Где здесь новая ценность

В новом мире выигрывает не тот, у кого больше и лучше автоматизации c ИИ-агентами. Выигрывает тот, у кого лучше собран и удержан контекст. Потому что именно он превращает намерение в действие без потери смысла, денег и времени.

Следующий слой конкуренции будет не вокруг очередного помощника, а вокруг систем, которые умеют сохранять смысл, передавать его без искажений и доводить до исполнения.

Мы прямо сейчас переходим от управления задачами к управлению контекстом, который направляет и людей, и ИИ к исполнению без потери смысла.

➡️ Поделитесь, если откликнулось.

ИИ не делает тебя умнее. Он делает тебя быстрее в том, кем ты уже являешься.

Если у тебя хаос, поздравляю, теперь он масштабируемый.

Ограничения многие до сих пор воспринимают как помеху, а я все чаще смотрю на них как на возможность.

Хорошее ограничение не мешает думать. Оно заставляет думать лучше.

Именно поэтому мне нравится подход Amazon Working Backwards. Его сила не только в фокусе на ценности для пользователя, но и в жесткой рамке: на документ отведено всего 6 страниц.

А в эти 6 страниц нужно уместить идею, метрики, риски, реализацию, бизнес-логику и объяснение, почему это вообще будет ценно пользователю.

📎 Где здесь настоящая сила

Ты не можешь в документе из 6 страниц описать все. Не можешь раскрыть все метрики. Не можешь подробно расписать все решения. А значит, приходится выбирать:

— что действительно держит проект;
— какие риски реально критичны;
— какие метрики правда что-то решают;
— а что просто хочется сохранить, потому что жалко выкинуть.

В этом и сила ограничения: Оно убирает лишнее, уплотняет мысль и заставляет искать не самое полное, а самое сильное решение.

⚡️ Что ограничения на самом деле проверяют

Ограничения не проверяют кроткость и терпение, они проверяют нас на качество мышления.

Можно упереться в ограничение и считать, что оно все испортило. А можно начать искать внутри нее более интересный ход, более сильную форму и более умное решение.

Именно поэтому ограничения часто не мешают росту, а запускают его. Они хорошо выращивают growth mindset: ты перестаешь смотреть на ограничение как на тупик и начинаешь смотреть на него как на пространство для более сильного выбора.

✨ Для продуктовых команд это особенно ценно

Сильные продукты почти никогда не рождаются из логики "давайте добавим еще вот это все". Они рождаются из выбора, фокуса и ясного понимания, где именно ценность.

Кстати, в России этот подход хорошо прижился в Авито, там используют Working Backwards как способ быстрее собирать, запускать новые продукты и защищать решения у топов.

Если не читали Working Backwards, то рекомендую. Даже если не внедрять подход Amazon целиком, оттуда можно забрать много сильных механик.

Если хотите чуть глубже разобраться в самом формате:
— Разбор продуктовых процессов в Авито и их адаптации Working Backwards
— Письмо Amazon, где они сами объясняют 6-page narratives и много еще интересного из их продуктовой культуры

➡️ Поделитесь или сохрани себе если откликнулось.

Передо мной итоги года с ИИ, от OpenAI: 2300 тире, топ-1%, 10 тысяч сообщений, бла-бла-бла... Красивые цифры которые ничего мне не объясняют. Это все, что может ваш хваленный ИИ?

Ведь если ты весь год, как и я, разговаривал с нейронкой, то у нее о тебе скопилось больше данных, чем у психолога! Она знает, как ты мыслишь, где застреваешь, что обещаешь себе, игнорируешь, что тебя бесит и главное, что с этим всем делать!

Я создал свои итоги года, которые все это вытаскивают из памяти и чатов с ИИ. На выходе не будет никакой инфографики, только честная презентация о себе.

👍 Что я увидел для себя:

Я думал, что строю методологию, пишу в канал, занимаюсь эдвайзингом, учусь на коуча, менторю людей и все это одновременно. ИИ показала мне реальность: я вырос в некоторых местах, но платил здоровьем за многозадачность, распылялся на несколько проектов.

Отдельно выделил мои слепые зоны и это отрезвляет. Помог понять что с ними делать: когда перегружен, когда сорвался с режима, когда перфекционизм...

Всё что я знал о себе, но не замечал — прикольно услышать, это от ИИ.


🖥 Как сделать свои "Итоги года с ИИ"?

Важно: это работает, только если у ИИ достаточно данных. Переписывались регулярно хотя бы 2–3 месяца? Уже есть что анализировать, если нет то может не хватить полноты.

1. Откройте Notion по ссылке, скопируйте промпт.
2. Вставьте в ChatGPT, Perplexity или Grok (нужна модель с памятью + возможность генерировать файлы)
3. Если есть режим глубоких размышлений, включите!
4. На выходе готовый отчет в HTML-формате презентации.

✨ Почему делюсь?

Потому что это помогло мне увидеть цену своих решений, понять, где я обманывал себя и посмотреть на себя со стороны. Помогает в рефлексии и как стать лучшей версией себя.

Если вы много работали с ИИ в этом году, рекомендую попробовать. Возможно, впервые услышите о себе то, что хотели услышать давно.

P.S. Фидбек в комментариях очень поможет. Что попало в точку? Где было мимо? Где ИИ не хватило данных? Дорабатываю промпт на реальных примерах.

💬 Свои итоги года приложил как пример первым комментарием.

➡️ Поделитесь, если откликнулось.

🆒 OpenAI запустила AppStore для ChatGPT

Приятно, когда прогнозы на 2026 сбываются еще в 2025.

Сегодня, OpenAI открыла прием заявок на публикацию приложений в ChatGPT AppStore. Теперь разработчики могут отправлять свои приложения на проверку, а пользователи уже могут использовать их в специальном каталоге приложений.

✨ Экосистема вокруг ChatGPT развивается стремительнее, чем многие ожидали. Спасибо Google Gemini за это 😄

Чего ждать от 2026 года? Часть 2: Конец эпохи посредников

В предыдущем посте я разобрал тренды, а теперь о том, почему это происходит. Прямо сейчас мы наблюдаем сдвиг, который изменит экономику так же сильно, как когда-то интернет.

Прошлая эпоха была про удобный доступ.
Мы брали привычные услуги: такси, отели, бухгалтерию и заворачивали их в удобные приложения (SaaS), но софт был тут тонкой прослойкой. Он не менял суть работы: водитель все еще крутил руль, юрист писал иск, а врач ставил диагноз. Основная прибыль уходила людям, программа лишь помогала им быстрее встретиться с клиентом.

К 2026 году мы переходим в эпоху, когда Услуга становится Софтом (Service-as-Software).
Это фундаментальный сдвиг: ИИ перестает быть асистентом и становится исполнителем. Мы переходим от программ, которые ждут команды, к системам, которые действуют сами и закрывают услугу как полноценную цепочку действий.

— Не сайт бронирования, где ты часами сравниваешь отели, а Travel-агент, который сам планирует сложный маршрут, покупает билеты и бронирует столики, зная твои вкусы.

— Не приложение для записи к врачу, когда уже заболел, а Health-агент, который анализирует данные с часов, видит начало простуды и сам заказывает нужные БАДы или отдых в календарь.

— Не банковское приложение с графиками трат, а Фин-агент, который сам перекладывает деньги на вклады под лучший процент, платит по счетам и «бьет по рукам», если ты выходишь за бюджет.

✨ В чём ценность

Рынок больше не хочет платить за доступ к инструменту. Никому не нужна лопата, всем нужно золото!

Старая модель (подписка) продавала вам рабочее место за $30 в месяц, и вы сами должны были делать работу. Новая модель продает гарантированный результат: готовый юридический контракт, проверенный программный код, найденного кандидата. Вы платите за факт выполнения, а не за время использования софта.

Это смерть для любых посредников. Бизнес, который просто передает информацию или координирует процессы, исчезнет его заменит алгоритм с нулевой стоимостью работы. Посредственность становится бесплатной.

Для предпринимателей это открывает окно возможностей, которого не было 20 лет. Настоящая ценность и высокая маржа сейчас спрятаны в сложных, скучных, зарегулированных отраслях: логистике, строительстве, производстве, медицине.

Раньше айтишники туда не шли, потому что там было слишком много ручного труда, который невозможно масштабировать. Теперь этот труд забирают агенты.

Победят те, кто перестанет делать очередные удобные приложения и начнет строить системы полной автономности. Те, кто вернет человеку право заниматься стратегией, отдав всю операционку машине.

➡️ Поделитесь, если откликнулось.

#ценность #тренды #стратегия #a16z

Чего ждать от 2026? Часть 1

Пока все готовятся рефлексировать над итогами 2025-го, я предлагаю посмотреть не в прошлое, а в будущее. Почитал визионерский манифест «Big Ideas 2026» от Andreessen Horowitz (a16z) и выделил из него то что считаю важным на мой взгляд.

В оригинальном отчете гораздо больше идей о том, куда пойдут большие деньги и где родятся новые единороги. Если вы строите продукт, инвестируете или просто хотите понимать движения IT-рынка на пару лет вперед, этот список для вас.

Листайте, чтобы узнать к чему готовиться ➡️

Что внутри:
— Как изменится контент и работа
— Где искать «новое золото»
— Почему интерфейсы умрут
— На чём заработают банки и заводы

🎓 Для любознательных
Прикладываю исходные отчеты, там много глубокого: про крипту, безопасность и инфраструктуру, что не вошло в мой список — Big Ideas 2026: Part 1, Part 2, Part 3

🔄 В чем главная ценность?
К чему это все приведет глобально и как я смотрю на эти изменения сквозь призму текущих событий, расскажу в следующем посте.

➡️ Помогите пошарить, если откликается.