Олег Копылов | про AI, контент и маркетинг

ИИ-приложение, которым я пользуюсь чаще, чем ChatGPT и Claude Давно не рассказывал ничего прикладного. Есть приложение, которое я использую каждый рабочий день. Это Granola — блокнот-расшифровщик, который делает саммари по всем моим онлайн-встречам. Приложение автоматически подключается, когда я захожу в Zoom или Телемост, записывает разговор и сразу делает саммари. В том числе с учетом моих заметок по ходу встречи. Качество мне нравится: заметки структурированные, без ощущения, что ИИ что-то додумал или переврал. Я тестировал разное, но Granola точнее и быстрее всех. Я показываю ее на обучениях, и везде она производит вау-эффект. Зачем мне это? Не только для быстрых постмитов. Я постепенно создаю себе контекстную память по встречам. Можно быстро найти факт из прошлой встречи. Или посмотреть серию встреч и вытащить из них общие выводы. Причем с помощью тех же ChatGPT и Claude: они подключены к Granola через коннекторы. Из минусов: ➡️В бесплатной версии безлимитные расшифровки, но хранятся 30 дней. Проблема решается за счет все той же интеграции с ChatGPT и Claude, которые просто копируют эти записи. ➡️Базово заметки сохраняются в облаке. Это всегда риск утечки, хотя и небольшой (но это не значит, что его нет). Если это чувствительный момент, то рекомендую использовать опенсорсный Anarlog, который сохраняет расшифровки сразу на компьютер. Есть еще один подводный камень. Если раньше надо было вслушиваться в ход встречи, то теперь можно отвлекаться: за тебя всё сделает ИИ. Чем лучше Granola слушает за меня, тем легче перестать слушать и участвовать самому.

ИИ должен был заменить людей. Но сначала пошел съедать бюджеты Увидел новости от Fortune и AxioS: ИИ стал обходиться компаниям чуть ли не дороже сотрудников-людей. Microsoft отменяет сотрудникам подписки на Claude Code из-за больших трат. А Uber за 4 месяца сжёг годовой бюджет на ИИ, поэтому инженеры шутят, что возвращаются к чертежным доскам. В отдельных компаниях расходы на ИИ сравнялись с бюджетом на зарплаты сотрудников. Первая мысль: всем можно выдохнуть, потому что ИИ нас не заменит. Но если копнуть чуть глубже, то за этим можно рассмотреть новый интересный тренд. До сих пор большая часть разговоров была про то, что ИИ снизит издержки. А теперь, вероятно, началась другая эра. ИИ может удешевить отдельные этапы, но может резко повышает общие расходы. Это превращает ИИ из преимущества в проблему. Последние несколько месяцев от разных людей я слышу похожую мысль: мы внедрили ИИ-проекты, но не увидели от них выхлопа. В экономии, росте прибыли и так далее. Два года назад AI казался серебряной пулей. А в 2026 году как всегда оказалось, что этой пули нет. Менеджерам уже приходится думать над экономикой внедрения: бюджетах на команду, лимитах, маршрутизации моделей и так далее. Просто отчет о том, что мы повысили использование ИИ с 6% до 85% уже не работает. Теперь надо считать, сколько ресурсов сотрудников и бюджетов тратится на само внедрение ИИ. И какую это действительно дает экономию. Интересно, если скоро выяснится, что человеческий труд все же более рентабелен.

Почему я не убираю из своих текстов главный маркер нейрослопа Люди стали стесняться тире. Кто-то маскирует следы нейронки (не помогает), кто-то калечит свои тексты, чтобы они не выглядели как нейронка. Лингвист Адам Алексик, автор любопытной рассылки Etymology Nerd — о том, как нейросети меняют язык, называет этот феномен anti-AI backlash. Я бы вольно перевёл его как отторжение ИИ. Люди отказываются от слов и знаков препинания, которые использовали годами, чтобы их работу не приняли за нейросетевую. Алексик говорит: «Я видел, как людей критикуют за использование тире, потому что это выглядит как ИИ. Меня это расстраивает, потому что я фанат тире». Я с ним согласен. Не ChatGPT изобрел тире. В русском письменной речи оно появилось в 1760-х годах. Тогда его называли «молчанкой». Логика прямая: тире — знак молчания. Самая длинная пауза. Тире и другие знаки препинания приблизили письменную речь к устной — заставили ее звучать. Чехов потом сформулировал это так: «Знаки препинания служат нотами при чтении». У Достоевского тире работало на создание нерва героев, Бродский им делал паузу и разворачивал мысль. А у Цветаевой вообще нет ни одного стихотворения, в котором не было бы тире. Насколько мне известно, никто из них не пользовался нейросетями. LLM действительно вставляют тире где только можно. Есть исследование: ChatGPT использует тире в 3,28 раза чаще, чем человек в своих текстах. Частота превращает приём в штамп. Неуместное использование выдает фальшь. Но я не хочу, чтобы нейросети украли у нас тире. Иначе получается парадокс: чтобы в 2026 году писать «по-человечески», нам приходится зажимать себя и писать менее творчески.

Что не так с новостью про массовый блок россиян в Claude? Несколько человек переслали мне новость про то, что Anthropic заблокировал несколько сотен россиян в Claude. Спрашивают: «что, началось?» Меня сразу многое смутило в новости, но потом ещё разбирался с темой. И вот что думаю. Короткий ответ: не началось (а продолжается), не массово (относительно), не только россиян. Объясняю: 1. О случаях с блокировками российских юзеров я слышу примерно последний год, то есть это не история мая 2026-го. Случаи скорее редкие, у большинства знакомых мне пользователей Claude всё нормально. 2. Пользователей из «разрешённых» стран точно так же банят. И отдельных юзеров, и целые компании. В апреле под раздачу попал аргентинский финтех Belo. Им разом заблокировали все 60 аккаунтов, без объяснения причины. Критическая часть данных и процессов компании была завязана на Claude. 3. За второе полугодие 2025 года Anthropic заблокировал 1,45 млн аккаунтов, это официальные данные из их Transparency Hub. Чтобы прочувствовать масштаб: 1,45 млн банов за полгода — это около 240 000 в месяц или около 8 000 аккаунтов в день в среднем. «Несколько сотен» россиян (кстати, так и не понял откуда цифра) это даже не статистический шум. Кладбище аккаунтов глобальное, Россия в этом списке частный случай. 4. За что банят? Anthropic не поясняет причин конкретным пользователям. Но среди самых частых: шеринг аккаунтов на несколько человек, использование для сторонних агентнтных решений типа OpenClaw, создание бот-ферм, использование несовершеннолетними. 5. Да, забанить могут и за доступ из неподдерживаемых регионов. Формально доступ из России и так запрещён, россияне пользуются средствами обхода. Это легко отловить, если в одной сессии меняются регионы входа. Но я за один день могу зайти из Германии, Нидерландов и США. Симка привязана тайская, карточка — таджикистанская. Бан за два года не словил. 6. И вот самое интересное: основная причина банов — ложное срабатывание автоматики на основе ИИ. Инженеры Anthropic сами признают: автоматика слишком агрессивна. Например, на Reddit есть истории о том, как автоматический классификатор маркирует взрослые аккаунты как «используемые ребёнком». И банит, конечно. 7. Дальше ещё интереснее: блокировку практически невозможно оспорить. За то же прошлое полугодие залокированные юзеры подали 52 тысячи апелляций, из них удовлетворили только 3,3%. То есть из 1,45 млн аккаунтов удалось восстановить только 0,12%. Угадайте, кто рассматривает апелляции? Судя по шаблонным ответам и срокам, та же самая автоматика. Так что ваш ИИ-аккаунт скорее могут забанить не из-за того, что вы из России, а потому что так решил сам ИИ. И на ваши возражения вы даже не услышите в ответ: «Отличное замечание! Вы абсолютно правы — я действительно допустил неточность. Прошу прощения за путаницу, сейчас всё исправлю».

Нейросети не только заберут нашу работу, но и обвалят экономику? Экономисты из Пенсильванского и Бостонского университетов математически обосновали неизбежность кризиса из-за массового внедрения ИИ. Логика простая: если нейросети заменят сотрудников, то люди останутся без дохода, бизнес — без покупателей. И нас ждёт экономический обвал. Такая «ловушка автоматизации», где сначала страдают уволенные сотрудники, а потом компании. Насколько вероятен такой сценарий для России и как нам к этому подготовиться? Порассуждал на эту тему для проекта «Теперь вы знаете» вместе с другими экспертами. Почитайте на Lenta.ru, там любопытно. Из моего комментария вошло три фрагмента, поэтому поделюсь с вами его полной версией. Там про то, какие навыки будут дешеветь, а какие дорожать, какой сдвиг я заметил в найме за последний год, а ещё почему работа с ИИ похожа на сендвич. Упаковал текст в лендинг. Еестественно, с помощью нейросетей. Вот вариант от Claude Code, а вот от Codex (ChatGPT). На каждый ушло минут по 15: забрифовал, дальше они все сами придумали и сделали. Специально не стал править результат, чтобы вы увидели, что наделали нейронки без вмешательства человека.

Зарплата в фантиках ИИ-токенами Тренд на шринкономику в нейросетях привел к необычному эффекту. В Кремниевой долине ИИ-токены (вычислительные единицы, на которых работают модели) начинают выдавать инженерам как часть зарплаты. Главным евангелистом идеи стал Дженсен Хуанг, глава Nvidia. Он предложил такую модель: к базовой зарплате инженера добавлять токены примерно на половину оклада. Потребность в токенах — часть масштабного перехода к агентным системам. Если на написание текстов вы потратите 10 тыс токенов за день, то инженер, управляющий роем агентов, может потратить миллионы токенов. Причем в фоновом режиме. Щедрые бюджеты на покупку токенов постепенно становятся стандартной привилегией, как когда-то стоматологическая страховка или бесплатный обед. В OpenAI уже появились внутренние таблицы, где инженеры соревнуются кто больше использовал токенов. Сэм Альтман даже заговорил про «универсальный базовый компьют» как замену универсальному базовому доходу. Логика такой плюшки такая: доступ к большим вычислительным мощностям повышает продуктивность инженеров, а более продуктивные сотрудники ценятся выше. Идея в том, что это инвестиция в человека. Хотя, на мой взгляд, выгода здесь скорее для компании, а не для сотрудника, который фактически будет работать больше за те же живые деньги. А токены, что называется, в карман не положишь. Как это могло бы выглядеть в России? Да скорее всего пока никак. Во-первых, пока мало в каких российских компаниях выдают доступ к нейросетям за счет компании. Хотя от разных знакомых из зарубежных компаний слышал, что корпоративный Claude это база. Во-вторых, у нас банально сложнее получать доступы к токенам иностранных нейросетей. И дороже: российские компании это делают через провайдеров-посредников. А отечественных ИИ-мощностей пока сильно меньше, распределять особо нечего.

Как распознать неочевидные галлюцинации нейросетей Хорошая новость: 2023 году нейросети выдавали галлюцинации в 20% ответов, сейчас — в 3–5%. Плохая: ловить их стало труднее. Раньше модели выдавали очевидные ошибки, который видно сразу. Теперь это могут быть ссылки на источники, которых нет, несуществующие законы, склеенные факты и так далее. В блоге МТС Линк вышла статья, где я рассказываю: ➡️ почему нейросети продолжают галлюцинировать даже в 2026 ➡️ про 5 типов галлюцинаций и то, как их распознать ➡️ как проверять ответы ИИ и снижать риск ошибок на выходе. Читайте здесь.

Нейросети по талонам? Эпоха бесплатных и дешевых нейросетей если не уходит, то усушается. Формально нейросети не дорожают. Но происходит то, что называют шринкфляцией: когда в магазине за ту же цену получаешь не 1 литр молока, а 930 мл. Вот как это происходит с ИИ-сервисами: ➡️Режут бесплатные тарифы Google в декабре урезал бесплатные квоты на Gemini на 50–80%. С 1 апреля убрал Pro-модели из бесплатного тарифа полностью. То же самое происходит с сервисами для генерации видео. Как было раньше: выходит новая модель, раздают жирный набор бесплатных токенов. Сейчас же бесплатного пакета едва хватает на одну простую генерацию, почти везде надо сразу платить. ➡️Подменяют модели В тарифе Plus после исчерпания лимита ChatGPT тихо переключается на упрощённую модель. Ответы становятся хуже, пользователи даже не замечают, что их пересадили на другую модель. ➡️Подписки усушаются Заметил по своим задачам: раньше в рамках лимита личной подписки на Claude за $20 я мог сделать несколько презентаций или одну большую. И еще оставалось. Сейчас после одной презы упираюсь в дневные лимиты. А есть еще недельные. Поэтому буду переходить на личную подписку за $100. А там не за горами и $200. Почему так происходит? Старая модель подписки за $20 в месяц работала, пока мы общались с ботом текстом. Вычислений мало, бюджета подписки хватало с запасом. А потом появились агенты. Один разработчик с Claude Code за ночь сжигает столько вычислительных мощностей, сколько 200 обычных пользователей за то же время. Это как шведский стол. Экономическая модель работает, пока кто-то поест больше, кто-то меньше, в среднем сходится. А потом кто-то приехал на грузовике и стал вывозить котлеты ящиками. И таких становится всё больше. Поэтому обеды начинают выдавать по талонам. К чему это приведет? А вот это самое интересное. Вижу, как те, кто серьезно интегрировал агентов в свою работу (в основном в разработке), стали спотыкаться об ограничения. Процессы вроде автоматизированы, но могут встать в любой момент. И даже не из-за выключения «рубильника», а из-за продуктовой политики ИИ-сервисов. Получается, нейросети из режима «всегда включённая розетка» превращаются в «сервис с ограничениями». И это надо закладывать в любой процесс, где вы планируете всерьез использовать ИИ.

Ожидание: мы отупеем, потому что за нас будет думать ИИ. Реальность: люди тупеют, потому что ИИ заставил их работать больше. Вот типичные сообщения из чатов про ИИ в апреле 2026 года: «Открыла вечером ИИ-ассистента настроить одну задачу, очнулась в час ночи» «Скажите, а есть кто не вайбкодит в выходные?» (спойлер: нет) «С нейронками могу просидеть за работой 12 часов вместо прежних 8. Некоторый азарт, как с казино» Появился даже новый термин — brain fry. Дословно это «жареный мозг», по факту — умственная усталость от чрезмерного использования ИИ. Исследователи из Boston Consulting Group опросили 1500 человек, которые используют ИИ в работе, и 14% подтвердили, что испытывают что-то похожее на перегрузку мозга. Участники опроса говорили про ощущение «гула» в голове или «мозговой туман», трудности с концентрацией внимания, замедление принятия решений и головные боли. В итоге это приводит к росту числа ошибок, усталости от принятия решений и желанию уволиться. Самое интересное, что эти 14% в основном ИИ-передовики: те, кто начал внедрять нейросети в работу раньше других и использует их чаще других. То есть самые ИИ-продуктивные оказались самыми проигравшими. В моменте бесконечная работа с ИИ ощущается как прогресс, постоянное движение вперёд. В этом и фокус. С вещами, которые не нравятся, всё просто: ты их избегаешь. Но попробуй оторваться от того, что приносит удовольствие и при этом выглядит как эффективная работа. Так что, возможно, действительно важный навык в эпоху ИИ — это умение вовремя закрыть крышку ноутбука.

Если хотите понять, как ИИ может трансформировать компанию, в которой вы работаете, рекомендую это эссе от Джека Дорси. Вот перевод, который я сделал, заверстал и опубликовал с помощью Claude Code. Дорси основал Twitter, а сейчас руководит платежной компании Block. В марте Дорси сократил 4 000 человек (~40% штата). Причина — AI, который меняет саму природу управления компанией. В эссе Дорси объясняет как. Вот ключевые мысли: ➡️Большинство компаний раздали сотрудникам доступ к нейросетям и считают, что внедрили AI. Но это лишь делает старую структуру чуть быстрее, не меняя её. Block строит «mini-AGI» — интеллектуальный слой, который сам собирает решения из информации внутри компании. ➡️Единственная причина существования менеджмента — человек может координировать не больше 3-8 сотрудников, поэтому нужны слои иерархии. AI снимает это ограничение. ➡️AI заменяет координационный слой менеджмента. Тот, что мы привыкли называть средним управленческим слоем. В традиционной компании менеджер среднего звена по сути передатчик информации. Он знает, что делает его команда, какие есть блокеры, куда идут ресурсы, что работает, а что нет. И передаёт это вверх и вниз по цепочке. Проблема в том, что на каждом слое информация теряется, искажается и замедляется. ➡️В новой архитектуре контекст теперь даёт не начальник, а «мировая модель компании». Это ИИ-система, которая в реальном времени собирает и обновляет картину всего, что происходит внутри компании: что строится, что застряло, где выделены ресурсы, что работает, что нет. ➡️Теперь в компании нет менеджеров, вместо них всего три роли: Индивидуальный специалист — глубокий эксперт в своей области. Ответственный за результат — человек, который должен решить конкретную проблему за 90 дней. У него нет подчинённых, но есть полномочия привлечь любых спецов под задачу. Играющий тренер — замена классическому менеджеру, но с ключевым отличием: сам пишет код, строит модели, делает дизайн. Параллельно вкладывается в развитие людей вокруг. Но не сидит на бесконечных встречах (зависть, да?). _____ Подход Block активно критикуют. Одни называют это «AI-промыванием мозгов». Другие спрашивают: а не станет ли сам Дорси, к которому теперь «репортят все 6 000», тем самым бутылочным горлышком, которое он пытается устранить?