Парфёнов А.А. — заметки

Сколько можно написать за день Я иногда могу несколько часов писать две страницы текста. А если весь день занимаюсь какой-нибудь концепцией или стратегией, то мой предел — обычно страницы три-четыре. И каждый раз я думал: а как тогда писатели пишут свои толстенные книги? Наверное, если это твоя работа, ты садишься утром и выдаёшь страниц 30–50 в день. Решил посмотреть. Если очень грубо переводить слова в мои обычные страницы Google Docs: Хемингуэй — около 1 страницы в день. Джек Лондон — около 2 страниц. Стивен Кинг — около 4 страниц. Набоков — в один из периодов примерно 1 страницу. А Достоевский свой «Игрок» написал в безумном авральном режиме за 26 дней — и даже это получается примерно 3–4 страницы в день. У молодого Чехова бывало по рассказу в день, но это были специально очень короткие журнальные тексты — редакция ограничивала их примерно 100–150 строками. То есть никаких 30–50 страниц. Одна-четыре хорошие страницы за день — это вполне писательская производительность. Толстенные книги, оказывается, появляются не потому, что люди умеют писать невероятно много за день. Они просто довольно долго пишут довольно мало.

Мне 33 (было в ноябре) Я довольно долго был самым молодым человеком почти в любой комнате. Тебе как будто всегда около двадцати, а коллегам и товарищам — 35, 40, 45. А потом проходит лет десять, и внезапно 33 уже тебе. Поэтому меня немного веселит нынешняя одержимость вопросом: а что думают зумеры? Что они будут покупать, где работать, каким видят будущее. Мне в двадцать был 2012 год. Если бы тогда серьёзная консалтинговая компания пришла изучать через меня поколение будущего, я бы сообщил, что интернет окончательно переезжает в паблики «ВКонтакте», QR-коды никому не нужны, Gangnam Style — важный культурный сдвиг, а долгосрочное планирование вообще переоценено: в декабре конец света по календарю майя. Раньше возраст считался источником мудрости: «он жизнь прожил». Теперь молодость стала источником знания о будущем: «они чувствуют, куда всё идёт». Хотя год рождения довольно мало говорит о том, понимает ли человек хоть что-нибудь. Но и обратная мысль — «ну что он может понимать в двадцать» — работает примерно так же плохо. Ландау в 19 уже придумал матрицу плотности. Софья Ковалевская в 24 получила докторскую по математике. Лобачевскому было 33, когда он полез переделывать геометрию, которой человечество пользовалось пару тысяч лет. Ландау в 20 и я в 20, но это вообще не одна и та же «молодость». Он уже находился на переднем крае мировой физики. Я — где-то между чекинами в Foursquare и квадратными фотографиями еды с фильтром Valencia. Поэтому «зумер», «миллениал», «человек за сорок» сами по себе объясняют очень мало. Но поколение всё-таки важно — только не как абстрактный коллективный характер, а как исторические условия. Одни выросли со стоимостью квартиры в 3 месячных зарплаты (или даже бесплатной) , другие — с квартирой за двадцать годовых доходов. Одни впервые увидели интернет взрослыми, другие не помнят мира без него. Одни застали появление смартфона, другим теперь предстоит взрослеть рядом с ИИ. Поэтому гораздо интереснее не то, что «думают зумеры», а почему им вообще есть смысл думать иначе. Взгляды тут скорее следствие, чем причина. Сначала меняются цены на жильё, устройство работы, технологии — а уже потом появляются новые представления о карьере, семье, деньгах и жизни. Молодые не чувствуют будущее каким-то особым органом. Они просто первыми вынуждены в нём жить.

Недавно решил порисёчить, почему одни продукты люди обожают, а от других их буквально воротит. В детстве я как-то объелся чипсов Лейз и потом жестко с них блювал. С тех пор бренд для меня практически уничтожен. Оказалось, «вкус» — вообще не вкус. Язык различает сладкое, солёное, кислое, горькое и умами. Всё остальное мозг дорисовывает из запаха, текстуры и температуры. Причём датчики у всех немного разные. Одна и та же горечь для одного — еле заметная, для другого — «кто вообще это ест». С запахами то же самое. Но самое интересное — зачем всё это появилось. Вкус — древний пищевой фейс-контроль. Сладкое обещало калории, умами — белок, соль — нужные минералы. Горечь часто предупреждала: возможно, лучше выплюнуть. И настроен этот фейс-контроль у видов по-разному. Кошки, например, почти не чувствуют сладкое: на мясном рационе этот датчик оказался не особо нужен и за миллионы лет сломался. Дельфины пошли ещё дальше — потеряли вкусовые рецепторы. Когда рыбу заглатываешь целиком, сомелье во рту безработный. А у человека поверх рецепторов работает ещё и память. Есть пищевое отвращение: иногда достаточно один раз съесть что-то, а потом сильно блевануть — и мозг отправляет продукт в пожизненный стоп-лист. Разбираться, действительно ли виновата еда, он не любит. С точки зрения эволюции логично: лучше зря вычеркнуть один плод, чем дважды проверить ядовитый. Возможно, именно так Лейз однажды потерял меня как клиента. А что у вас в пищевом стоп-листе?

Есть знаменитая цитата Сократа о том, что дети любят роскошь, не уважают старших и тиранят учителей. Сократ этого не говорил. Фраза появилась лишь в начале XX века как пересказ разных античных текстов. Но подлинных жалоб на молодёжь сохранилось достаточно. Почти 2700 лет назад Гесиод писал, что дети больше не понимают отцов, грубят стареющим родителям и не возвращают им долг за воспитание. Мир, разумеется, окончательно катился в пропасть. Аристотель описывал молодых как самоуверенных, вспыльчивых, доверчивых и склонных во всём переходить меру. Зато старики, по его мнению, подозрительны, мелочны и вечно ожидают худшего. Римлянин Гораций сформулировал ещё точнее: старик — это человек, который хвалит времена своей молодости и порицает тех, кто моложе. Этой фразе больше двух тысяч лет. Сегодня миллениалы, которых совсем недавно называли ленивыми, инфантильными и зависимыми от телефонов, рассказывают, что зумеры слишком чувствительные, ничего не умеют, не хотят работать и зависимы от телефонов. Жертва стала обвинителем быстрее, чем успела это заметить. Люди особенно охотно замечают у молодёжи упадок тех качеств, которыми гордятся сами, потому что сравнивают реальных молодых не с собой в том же возрасте, а с отредактированным воспоминанием о себе. Видимо, «раньше было лучше» означает не то, что мир ухудшился. Просто раньше мы были молодыми, наши привычки казались нормальными, а чужие ещё не успели начать раздражать. Через двадцать лет зумеры будут ворчать, что в их время люди хотя бы сами снимали свои тиктоки, а современная молодежь генерит их с помощью ИИ.

Я люблю историю ещё со школы. И, как любой уважающий себя мужчина, конечно же, регулярно думаю о Римской империи. Она действительно умопомрачительна. Две тысячи лет назад Рим был городом почти на миллион человек. А купол Пантеона до сих пор остаётся крупнейшим в мире куполом из неармированного бетона. Империя от Британии до Сирии — без интернета, телефонов и Excel. Но на втором месте среди вещей, которые поражают меня в истории — кровавый понос. За всю историю человечества эта болезнь унесла десятки миллионов жизней. Те же римляне шли завоёвывать мир, а их настоящим противником постоянно становился понос. Историки медицины оценивают, что кишечные инфекции могли давать до 20–50% всех потерь в армиях до появления санитарии и нормальной гигиены. В целом в доиндустриальную эпоху диарейные заболевания были одной из ведущих причин смерти и могли составлять заметную долю — порядка 10–15% всех смертей в популяции. Так продолжалось до ПМВ. Уже с пулемётами, авиацией и химическим оружием, люди продолжали умирать от поноса. Вот это меня и поражает. Несколько тысяч лет человек строил империи, изобретал артиллерию и прокладывал железные дороги — но продолжал массово умирать, потому что вода смешивалась с фекалиями. Туалеты отделили от источников воды, появились канализация с хлоркой, обеззараживание, мытьё рук, а затем и антибиотики. Дизентерия не исчезла совсем. Но как один из главных массовых убийц армий и в целом людских масс она наконец закончилась. Победа.

Легко быть умным задним числом Когда решение уже провалилось, его недостатки кажутся очевидными. Мы видим итог, но забываем, что в момент принятия решения никто его не знал. Поэтому прошлое часто выглядит как история глупых людей, хотя обычно это история разумных людей с неполной информацией. Недавно вспомнил камеры хранения у входа в супермаркеты. Я сам зачем-то складывал туда сумку, закрывал на ключ и шёл в зал. Хотя покупатель не был обязан это делать. Сейчас причины их исчезновения выглядят очевидно. Ячейки занимали дорогую площадь, замки постоянно ломались, за пропавшие вещи мог отвечать магазин, а большинство покупателей ими почти не пользовалось. Для борьбы с кражами появились камеры, рамки и другие способы, не требующие забирать у людей сумки. Кажется: ну как можно было вообще поставить эти ящики с дебильными номерками на ключах? Но ставили их тоже неглупые люди. В какой-то момент это выглядело логичным решением: снизить кражи и приучить покупателей оставлять вещи на входе. Просто позже выяснилось, что решение создаёт больше проблем, чем решает. Задним числом почти всё очевидно. Кроме того, что именно окажется очевидным потом.

Главный миф про ИИ Самый распространённый миф об ИИ: он заменит человека. Обычно ИИ представляют как электронного сотрудника — такого же, как мы, только быстрее, умнее и без обеденного перерыва. На деле языковая модель устроена совсем иначе. Она обучается на огромном количестве текстов и находит в них закономерности: какой фрагмент должен следовать дальше, какой ответ похож на правильный, какое действие обычно совершают в такой ситуации. После дополнительного обучения модель лучше понимает инструкции, пишет код, анализирует документы и решает задачи. Но она не формулирует цель сама, не знает всей ситуации и не отвечает за последствия своих решений. А работа почти никогда не сводится к одной задаче с понятным ответом. Сначала нужно разобраться, чего вообще хотят. Потом собрать недостающие данные, выбрать способ решения, договориться с людьми, проверить результат и изменить план, когда всё пошло не так. ИИ может отлично выполнить один шаг и ошибиться на следующем. Причём эта ошибка меняет контекст для всей дальнейшей работы. Допустим, каждый отдельный шаг модель выполняет правильно в 99 случаях из 100. Кажется, почти идеально. Но цепочку из 100 шагов она пройдёт без единой ошибки только примерно в 37 случаях. Поэтому модели уже очень сильны в коротких задачах, где результат легко проверить. Но длинный проект — это не сто отдельных ответов. Это сто связанных решений, и ошибка в одном из них влияет на остальные. ИИ действительно будет забирать отдельные операции. Там, где работа формализована, а ошибку легко заметить и исправить, людей потребуется меньше. Но профессия обычно состоит не только из таких операций. И особенно показательно, что происходит внутри самой OpenAI. В марте 2026 года в чате гпт работало около 4500 человек. К концу года компания планирует увеличить штат до 8 000 — то есть нанять ещё примерно 3 500 сотрудников. Компания, которая сама создаёт передовые модели и видит их возможности изнутри, не собирается обходиться без людей. Наоборот, ей нужно почти вдвое больше.

Как-то в 2021 году я по приколу составил собственный биржевой индекс — «S&P 500 граммов клетчатки». Вообще я люблю подшучивать над веганами и особенно люблю слово «соевый», «соевый релокант». Soyboy — пожалуй, один из лучших терминов, которые подарил миру интернет. Тогда у меня был знакомый, который всерьёз верил, что за соевым мясом и овсяным молоком будущее. Я решил не спорить, а собрать индекс из публичных компаний, которые это будущее производят. В него вошли Beyond Meat, Oatly, Steakholder Foods, Modern Plant Based Foods, Next Meats, SavorEat, Odd Burger и Veganz, которая теперь называется Planethic. С тех пор раз в квартал захожу проверить, не наступило ли будущее. Если бы в конце 2021 года я вложил в этот индекс 1 млн рублей — поровну во все восемь компаний и ничего не трогал, — к июлю 2026 года у меня осталось бы примерно 37 тысяч рублей, что хватило бы на 38 упаковок котлет Beyond Meet. Минус 96,3%. Индекс полностью оправдал название: от миллиона осталось примерно 500 граммов клетчатки.

Как реально работает Coca-Cola Задумывались ли вы, что секретный ингредиент Coca-Cola стоит у всех на виду, обычно красного цвета и подключается к розетке? Ричард Брэнсон рассказывал, как запустил Virgin Cola и всерьёз решил наехать на Coca-Cola. Довольно быстро выяснилось, что конкурировать придётся не со вкусом напитка и даже не с рекламой. Когда Virgin Cola начала набирать обороты, Coca-Cola резко снизила оптовые цены и пригрозила магазинам забрать фирменные холодильники, если те поставят себе продукцию конкурента. Похожие схемы позже находили антимонопольщики, которые, скорее всего отрабатывали запрос Pepsi. В Мексике Coca-Cola оштрафовали на $65 млн за выплаты директорам магазинов в обмен на лояльность и бесплатные холодильники, привязывавшие торговые точки к одному поставщику. В Европе вскрылось то же самое и компанию обязали отдавать хотя бы 20% места в таких холодильниках чужим напиткам. Корпорация — это не просто очень большой бизнес. Это бизнес, который в какой-то момент перестаёт приспосабливаться к рынку и начинает приспосабливать рынок под себя. Например, школьный округ Колорадо-Спрингс получил от Coca-Cola около $8 млн за эксклюзивный контракт. От 53 школ ждали продажи 70 тысяч ящиков напитков в год. Когда дети пили недостаточно, директорам советовали сделать автоматы доступнее и поднять продажи, чтобы округ не потерял деньги. Компания не просто поставила газировку в школы. Она привязала школьный бюджет к тому, достаточно ли сладкой воды выпили дети. Ещё нагляднее история международной экспансии Coca-Cola. Армия США перевозит оборудование и помогает строить зарубежные заводы по розливу — за государственный счёт. Пока государство воюет, оно заодно построило Coca-Cola международную систему производства и дистрибуции в 64 странах. Деньги от прошлых продаж и государственных заказов идут на защиту будущих. В расследовании Lighthouse Reports описано, как крупнейшие производители еды борются против налогов, маркировки и ограничений рекламы. Авторы насчитали 239 судебных процессов, которые в сумме продолжались 595 лет. Юристы защищают продажи в судах. Лоббисты — в законах. Бывшие сотрудники Конгресса переходят в Coca-Cola и начинают объяснять бывшим коллегам, какие решения якобы полезны обществу. Наука тоже становится частью системы. В договорах Coca-Cola с университетами компания могла заранее смотреть результаты исследований, комментировать публикации и прекращать финансирование в любой момент, особенно если выводы не нравились корпорации. Из 26 исследований, не обнаруживших связи сладких напитков с ожирением или диабетом, 25 были связаны с индустрией. Отраслевые объединения отдельно платили диетологам за ролики о безопасности аспартама. Корпорация финансирует производство удобной реальности: какие вопросы будут изучать, что объявят спорным, а какое регулирование назовут преждевременным и ненаучным. Деньги от продажи газировки превращаются в холодильники, субсидированные продажи в школе, заводы, исследования, откаты и законы. А затем всё это превращается в новые продажи газировки. Настоящий круговорот Coca-Cola в природе. И Coca-Cola с PepsiCo здесь не какие-то исключительные злодеи. Просто на банке сладкой воды особенно хорошо видна механика, по которой работают все большие корпорации. Сделать газировку может почти любой завод. Построить корпорацию — придётся прогнуть весь мир под себя.

Про БАДы Многие специально покупают американские БАДы — Solgar, NOW и другие. Кажется, что американская банка означает качественное сырьё. Но американский там обычно только банковский счёт. А сырьё — угадайте откуда. Конечно: из Китая. Китай доминирует в производстве сырья почти для всех видов БАДов. На втором месте часто идёт Индия. По некоторым ингредиентам эти две страны вместе обеспечивают до 99% мирового производства. Около 98% витамина C производится в Китае. Его долю в производстве D3 оценивают в 70%. Китай даёт примерно две трети магниевого сырья. Почти весь креатин тоже производится в Азии — в основном в Китае. С омегой и коллагеном чуть сложнее: рыба может быть перуанской, шкуры — бразильскими, а очистка, гидролиз и производство концентрата проходить в Китае. Китай занял этот рынок не только благодаря дешёвой рабочей силе. Там десятилетиями строили заводы, готовили специалистов и собирали всю цепочку: сырьё, реагенты, лаборатории, упаковку и экспорт. С нишевыми добавками типа — NAC, инозитолом, альфа-липоевой кислотой, глюкозамином и хондроитином — зависимость от Китая и Индии ещё заметнее. Производить всё это отдельно в США или Европе просто нет смысла, когда в Азии уже работает огромная отрасль с логистикой на весь мир. Поэтому главный вопрос не в том, американская у вас банка, немецкая или российская. Главный вопрос — доверяете ли вы бренду: действительно ли он положил внутрь заявленное количество сырья, а не мела. И если смотреть на это так, я бы сейчас скорее выбирал российские бренды. Они используют то же глобальное сырьё, фасуют и продают многие БАДы дешевле, потому что мы, как рашн бизнос, пока не научились продавать дорого, раскачивать бренд маркетингом и брать три цены. И это довольно прикольно.

Нейросуетологи Сначала были инфоцыгане. Они учили открывать денежный поток, вставать в пять утра и зарабатывать миллионы с помощью изменения мышления. Теперь на смену им пришёл новый специалист — нейросуетолог. Вчера человек впервые открыл Claude. Сегодня он уже учит «работать с ИИ». Завтра внедряет в бизнес агентов, о природе которых узнал из ролика другого нейросуетолога. Продают они не знания и не решение проблем, а обезболивающее от страха отстать от будущего. Купи курс, выучи 30 промптов — и тебя якобы не заменит человек, который купил курс на неделю раньше. Реальные специалисты по ИИ тоже появились, но, как и всегда, они не умеют себя продавать: их нужно выковыривать из потока известной субстанции. На одного такого приходится примерно 999 нейросуетологов. Инфоцыгане продавали богатство без профессии, связей, капитала и знаний. Нейросуетологи продают ту же мечту, только теперь вместо изменения мышления — промпт, вместо бизнеса — ИИ-агент, а вместо десяти лет работы — три вечера в Claude. Не нужно учить математику, программировать, разбираться в данных и машинном обучении. Достаточно написать: «Ты лучший в мире эксперт» — и один человек якобы заменит отдел, а при удачном промпте, генерального директора. Раньше продавали курс, как стать миллионером. Теперь — как стать миллионером, заменив всех остальных. Страх поменялся, обещание осталось: сложный путь снова отменён.

Как искать мужа-бизнесмена Девушки, которые хотят выйти замуж за бизнесмена — небольшая поправка к техническому заданию. Понятно, что всех волков расхватали щенятами. И если искать своего щенка, начинающего бизнесмена, встаёт вопрос: можно ли заранее понять, у кого действительно получится? Обратимся к опыту Y Combinator — один из самых жёстких фильтров стартапов в мире. Каждый набор туда подаются тысячи команд. Берут меньше 1%: умных, амбициозных и убедительных. Затем дают им деньги, инвесторов, наставников и доступ к одной из лучших предпринимательских сетей в мире. Казалось бы, готовый каталог перспективных мужей. Но даже там ПОЛОВИНА(!) компаний всё равно закрывается. До оценки в миллиард долларов добирается примерно одна из семнадцати. До десяти миллиардов — одна из 170. А оценка, тоже не гарантия богатства, например стартап Сэма Альтмана Loopt продали за $43 млн, но сделка принесла отрицательный результат. Самое неприятное: будущий миллиардер и будущий владелец закрытой компании заранее выглядят почти одинаково. Один говорит, что перевернёт рынок. Второй говорит то же самое. У обоих горят глаза. Оба работают по ночам. У обоих в телефоне не шлюхи, а инвесторы и клиенты. Оба уверяют, что следующий год будет решающим. Через десять лет про одного скажут: «Он всегда видел будущее». Про второго: «Сразу было понятно, что ничего не получится». Хотя заранее понятно не было никому. Если инвесторы, которые годами смотрят тысячи стартапов, не умеют безошибочно вычислять будущих миллиардеров, то и от вас странно этого ждать. Ум, связи и упорство повышают шансы. Но гарантий не дают: рынок иногда просто отвечает «идите нахуй». Поэтому смотрите не на оценку бизнеса, а на юнит-экономику совместной жизни, если без яхты, IPO и миллиардов всё равно сходится — можно брать.

Слышу звон, да не знаю где он В Пятёрочке появилось высокобелковое молоко: 35 г белка в пачке (бренд, кстати, самой Пятёрочки). Идея прикольная: молоко, белок, можно добавить в кофе или кашу. Такой продукт можно продать за две секунды. Но упаковка решила усложнить задачу. Кто-то услышал, что Азия сейчас в тренде, и на пачку поехало всё сразу: ASIA MIX, иероглифы, дракон, «сила Азии», пиксельная корова и огромная серая плита. Получился не трендовый азиатский дизайн, а суши-пицца-вок-бар у метро Котельники на пачке молока. В исходном дизайне «Азия» ничего не делает. Не объясняет вкус, не объясняет происхождение, не добавляет доверия, не помогает понять продукт. Просто висит сверху как логотип Abibas. Трендовая аудитория видит имитацию. Слишком натянуто, слишком буквально, слишком «давайте добавим иероглифы». Массовый покупатель даже не заметит продукт. В протеиновой продукции ему нужно быстро понять: что это, зачем брать и можно ли этому доверять. А тут он стоит у полки и решает квест: это молоко, соевый напиток, китайский продукт, протеиновый коктейль или просто колхозная упаковка. Хотя всё намного проще: — это молоко — в нём 35 г белка — его можно выпить после тренировки или налить в капучинку. Я сделал свой вариант. Не стремлюсь выиграть дизайн-премию, продукт стоит в Пятёрочке, дизайн должен не выпендриваться, а продавать.

Скольким людям мы отправляем картинку в вацапе Есть известная идея — число Данбара. Обычно её пересказывают так: человек может поддерживать отношения примерно со 150 людьми. Робин Данбар, британский антрополог, в начале 90-х изучал приматов. Он собрал две группы данных. Первая — средний размер социальной группы у разных видов: сколько особей обычно живёт вместе, узнаёт друг друга, вступает в союзы, конфликтует, мирится, ухаживает друг за другом. Вторая — размер неокортекса. Это часть коры мозга, которую связывают со сложной обработкой информации. В этой логике социальная жизнь — тоже вычислительная задача. Надо помнить, кто с кем связан, кто кому помогал, кто с кем конфликтует, кто выше в иерархии, кому можно доверять. Данбар сравнил эти данные. У приматов получилась зависимость: чем больше относительный размер неокортекса, тем больше группу вид способен удерживать как устойчивую социальную систему. Дальше он перенёс это на человека. Он не собирал людей в лаборатории и не измерял каждому мозг. Он построил статистическую линию по другим приматам: по одной оси — относительный размер неокортекса, по другой — средний размер группы. Потом взял человеческое значение неокортекса и подставил его в эту модель. Получилось около 148 человек. Так появилась цифра 150. Смысл был в том, что у мозга есть предел по числу устойчивых отношений, где человек ещё помнит контекст, роли, историю и взаимные обязательства. Потом эту идею стали проверять уже на человеческих данных. Например, учёный по фамилии Хилл смотрел статистику по рождественским открыткам. Сейчас такое исследование, наверное, было бы проще повторить на открытках в вацапе. У Хилла средний максимальный размер такой сети получился 153 человека. Потом смотрели телефонные звонки. Там логика ещё проще. Можно не спрашивать человека, кто ему близок. Можно посмотреть, кому он реально звонит и как часто. Интересно, что учёные снова пришли к этому числу — 150, хоть и дали больше детализации, рассказали про круги общения и частоту контакта с каждым. Главный вывод из всей этой истории такой: у нас есть ограничение на совместный контекст, и оно примерно на уровне 150 человек.

Рынок труда Слышу про него разное. От бизнесменов: что некому работать, кандидатов не сыскать. От людей из найма: вакансий нет, на отклики не отвечают, хедхантер говно. Похожее слышу только в теме знакомств: мужчины жалуются, что нормальных женщин нет, женщины — что нормальных мужчин. А потом и те и другие отдельно просят меня кого-нибудь им найти. Как у вас дела лично и в компании? Расскажите свой взгляд на рынок труда. Давайте обсудим?

Недавно я был в жюри на одном инвесторском мероприятии. Стартапы показывали продукты. Предприниматели питчили. Всё как обычно: ИИ, автоматизация, B2B SaaS, платформы, приложения, которые должны сильно изменить жизнь человечества. В перерыве ведущий спросил: — Артём, а с какими компаниями вы бы хотели сделать бизнес? Первый ответ, который приходит в голову: Сбер, Яндекс, Аэрофлот, X5. Большие компании, большие бюджеты, много данных, много процессов. Потом я подумал, что пожалуй, буду неискренен в своём ответе. Мысли мои занимает совсем другое, и сказал: — Я бы хотел работать с неочевидными отраслями. Например, со щебнем. Зал немного посмеялся, а зря. Реально возьмём щебень. Огромный рынок: частные дома, дороги, стройки, благоустройство, дачи, склады, площадки. Но для обычного человека покупка щебня всё ещё выглядит как звонок какому-то Сергею, который «сейчас уточнит по машине», потом пропадёт, потом пришлёт цену, потом окажется, что доставка отдельно, а потом водитель не туда свернул. Почему нет нормального сервиса, где ты выбираешь фракцию, объём, адрес, видишь цену с доставкой, рейтинг поставщика, время приезда машины и документы? Или говновозы. В России миллионы септиков. Загородная жизнь растёт. Люди строят дома, живут за городом, делают канализацию, ставят станции очистки. А говновоз до сих пор вызывается по телефону. Это рынок с повторными заказами, географией, срочностью, рейтингами, маршрутами, подпиской, контролем качества и понятной болью. Почти идеальный формат для приложения Govno (а потом его купит стратег и переименует в Яндекс.Говно). На бумаге это выглядит менее сексуально, чем «AI copilot for something». Но иногда кажется, что не меньше денег лежит в обычных, грязных, скучных и очень живых рынках.

У меня есть хобби: узнавать, сколько стоят вещи, цену которых обычно никто не знает. Прохожу мимо какой-нибудь пиздюлины, сразу открываю авито и смотрю цену Вот несколько примеров: Один кирпич — 20 ₽ Биотуалет на мероприятие — 2 500 ₽ в сутки Тележка из супермаркета — 6 000 ₽ Тонна сена — 8 000 ₽ Уличная скамейка — 10 000 ₽ Манекен для витрины — 15 000 ₽ Инвалидная коляска — 20 000 ₽ Свиноматка — 30 000 ₽ Шкаф для сушки одежды и обуви — 47 000 ₽ Световая башня — 97 000 ₽ Терминал электронной очереди — 130 000 ₽ Поломоечная машина — 161 000 ₽ 20-футовый морской контейнер — 220 000 ₽ Банкомат — 350 000 ₽ Трансформатор — 500 000 ₽ Тонна лосося — 1 300 000 ₽ 1 км медного кабеля 4×120 — 6 000 000 ₽ Башенный кран — 15 000 000 ₽ Новый электробус — 35 000 000 ₽ Нефтяной танкер — 5 600 000 000 ₽

Как подняться на ИИ Сейчас разговор про ИИ почти всегда уходит в то, кого он заменит. Это всё пена. Реальный сдвиг уже происходит в другом месте — в управленческой логике. Старая управленческая логика была собрана под другой мир. Под мир, где написать код было дорого, проверить было долго, роли были жёстко разделены. Scrum, backlog, статусы, отдельный слой людей, которые в основном таскают задачи между другими людьми, — всё это было рационально в мире дорогого исполнения. Пока сделать новый инструмент, новую фичу, новый отчёт было дорого, компания вынуждена была строить длинную систему согласований. Нужно было беречь ресурс тех, кто умеет делать. Нужно было подробно описывать задачу до старта, планировать, потому что ошибка дорого стоила. Теперь исполнение резко подешевело. Прототип можно собрать за вечер. Смотрел как-то подкаст с командой Антропик: они упоминали, что не используют документацию на старте разработки и тем более её согласования, то есть сразу пилят прототип. Например, сервис Cowork в Claude они сделали за 10 дней и выкатили публике. Если раньше дефицитом было само исполнение, то теперь дефицитом становится уже не оно. Дефицитом становится хорошее суждение, взгляд, фильтр, позиция. Кто умеет выбрать, что вообще стоит делать. Кто умеет отличать палку от говна, сендвич с дерьмом, от гигантской клизмы. Под ударом в первую очередь оказывается не топ-менеджер, бухгалтер, юрист или не дай бог врач, а тот, чья функция завязана на перенос информации, сбор статусов, упаковку очевидного, долгие согласования и ручную координацию. Сегодня полезно смотреть не только на сами модели и новости вокруг них, а полезно смотреть на управленческий быт новых компаний. Как они проводят совещания. Как ставят цели. Как закрывают проекты. Как режут лишнее. Как принимают решение о запуске. Какой у них горизонт планирования. Кстати, у того же Антропика горизонт — около месяца. Потому что там сейчас рождается новый менеджмент. И он намного важнее, чем рынок нынешнего «внедрения ИИ», где часто продают новый софт поверх говно-бизнес-процессов. Подписки купили. Бота подключили. Обучение провели. Презентацию показали. А внутри компании всё осталось по-старому: длинные согласования, размытая ответственность, страх перед быстрым экспериментом, куча людей между идеей и действием. В такой схеме ИИ просто добавляется в старую конструкцию и начинает в ней буксовать. Я бы вообще сейчас не изучал «внедрение ИИ» как набор инструментов. Я бы изучал новые системы управления, которые пока только просачиваются наружу в редких интервью и подкастах людей из Антропик, ОпенАИ и Курсора. Через несколько лет это всё красиво упакуют. Придумают название. Напишут книги. Потом подтянутся бизнес-тренеры. Потом начнут учить «новому менеджменту» так же, как когда-то учили Scrum, Kanban и прочим словам из прошлого цикла. То есть сейчас, я уверен, что в быстрорастущих ИИ-стартапах люди сидят и кайфуют, что они одни на рынке знают про «новый Scrum», про новую систему менеджмента, и, может быть, даже часть этой системы закрыта по NDA. Поэтому, если вы, как и я, заинтересованы в деловом успехе, сейчас надо копать не туда, куда копают все, — не в «внедрение ИИ» и прочий нейрослоп, а через редкие интервью и статьи делать реверс-инжиниринг того, как стартапы типа Anthropic или Cursor летят в космос. Cursor сделал свой первый ярд баксов, когда в компании было 100 человек, а немалую часть времени они зарабатывали сотни миллионов с командой 20–30 человек. Вот там сейчас и лежит самая интересная часть ИИ.

Уровни богатства (1 — минимальный, 5 — максимальный) 1. Не смотрю на цены в Пятёрочке 2. Не смотрю на цены в ресторанах 3. Покупаю фисташки 4. Покупаю яхту 5. Не смотрю на цены подписок и токенов у ИИ-шек

Друзья, спасибо за предзаказы и за такой отклик на бренд НИЖЕ. Конечно нейросети вывели шутки на 1 апреля на новый уровень. Раньше ты просто писал абсурдный пост и надеялся, что люди дочитают до конца. Теперь можно за 5 минут собрать такую картинку, что тебе уже пишут: «а ссылка есть? я бронирую две!» Картинку, кстати, сгенерил в НаноБанана Про 🙄