Сегодня главный актив в сфере искусственного интеллекта — это не строки кода, не вычислительные мощности Nvidia и даже не диплом престижного технического вуза. Это то, чем вы, скорее всего, уже обладаете, хотя большинство создателей ИИ-решений даже не догадываются о существовании этого ресурса.
Адвокат, практикующий кардиолог и специалист по дорожному строительству из Уганды. Никто из них никогда не занимался разработкой ПО профессионально. Тем не менее, каждый из них всего за неделю создал востребованный ИИ-продукт, которым уже пользуются тысячи людей.
Если это получилось у них, получится и у вас.
И это не преувеличение: фундамент их успеха — это ровно то же самое знание, на котором вы строите свою ежедневную работу. Вы просто еще не привыкли смотреть на него под таким углом.
Кстати, чтобы превратить идею в работающий прототип, вовсе не обязательно быть инженером или оплачивать десятки разрозненных подписок на нейросети.
Платформы вроде BotHub позволяют экспериментировать с передовыми моделями ИИ в одном интерфейсе. Здесь можно проверять гипотезы, писать код и анализировать данные без технических сложностей.
Для доступа не нужны обходные пути, а оплата проходит с российских карт.
По этой ссылке вы получите 300 000 бонусных токенов для реализации своих первых идей и сможете начать работу с нейросетями немедленно!
Барьер для входа сегодня — это не отсутствие навыков программирования. Это когнитивная ловушка.
Давайте разберем, как это работает на практике.
Недавно компания Anthropic, создавшая Claude, провела хакатон. Участникам предложили за семь дней собрать что-то стоящее на базе их новой модели.
Из тринадцати тысяч заявок отобрали пятьсот лучших.
Подавляющее большинство участников были профессиональными разработчиками и инженерами — людьми, которые живут кодом. Казалось очевидным, что именно они станут лидерами. Долгое время считалось: нет смысла идти на хакатон, если ты не умеешь писать код.
Эта установка начала рушиться с появлением концепции «vibe coding» в 2023 году. А к 2025 году она окончательно ушла в прошлое.
Урок 1: В скучных нишах нет конкуренции
Майк Браун — обычный юрист из Калифорнии. Он никогда не строил стартапов и не занимался софтом.
Его знакомый занимается установкой модульных домов и перепланировкой гаражей — важным делом для штата, страдающего от острого дефицита жилья.
Каждый раз при попытке получить разрешение на строительство его друг сталкивался с отказами.
Дело было не в ошибках проектирования. Проблема крылась в бюрократии: ссылки на строительные нормы оказывались неточными, а локальные акты противоречили правилам штата. Каждое исправление приводило к новому отказу по другой, столь же формальной причине.
Стройки замораживались на месяцы. Семьи оставались без домов просто потому, что процесс тонул в бумажной волоките.
В Сан-Франциско средний срок получения разрешения составляет 627 дней, а сопутствующие сборы могут превышать 74 000 долларов на объект. Половина проектов закрывается еще до начала работ.
Майк создал CrossBeam. На презентации он сразу расставил акценты:
«Принято считать, что в Калифорнии жилищный кризис. Это ошибка. У нас кризис бюрократических разрешений».
Сервис позволяет загрузить письмо с отказом и чертежи, чтобы через 20 минут получить детальный план действий с конкретными ссылками на нормативы. Пользователь точно видит, что нужно исправить и на каком основании.
📺 Оригинальное демо выглядит впечатляюще именно из-за прямоты автора: https://www.youtube.com/watch?v=jHwBkFSvyk0
Коннор Траут, мэр города Буэна-Парк, отметил:
«Мне нужно согласовать более 3000 новых домов к 2029 году. За прошлый год мы не осилили и сотни. Нам критически необходим такой софт».
Процесс, на который уходили недели, теперь укладывается в обеденный перерыв.
Продукт был создан за шесть дней и занял первое место. Ссылка на его GitHub.
Очевидно, что офис по выдаче разрешений — не самое романтичное место.
Но именно в таких «негламурных» отраслях люди годами страдают от рутины. Венчурные капиталисты редко смотрят в сторону муниципальных архивов, поэтому ИИ-стартапы не спешат интервьюировать клерков. Там нет конкуренции, потому что туда никто не смотрит.
И это — закономерность.
Глубокое понимание отрасли было лишь частью успеха Майка. Чтобы оценить следующий важный принцип, посмотрим на человека, который жил внутри проблемы десять лет.
Урок 2: Вы — лучший эксперт по пользователям, если вы и есть пользователь
Михал Недошитко — кардиолог из Брюсселя. Каждый день он обследует сердца людей, чтобы спасти им жизнь.
Пациенты, только что узнавшие о серьезном диагнозе, пребывают в стрессе и растерянности. Проходит всего 15 минут, и по пути к машине они уже забывают половину того, что сказал врач.
Статистика подтверждает: пациенты воспроизводят лишь около 49% информации от доктора, при этом 15% из того, что они «помнят», оказывается ошибочным.
Михал наблюдал эту драму тысячи раз.
Он знает, с какими тревогами люди звонят на следующее утро. Он знает, какие страницы выписки летят в урну нечитанными. Он понимает пропасть между клиническими рекомендациями и тем, что человек реально может сделать дома в два часа ночи.
Никакая команда маркетологов не добудет эти знания. Десять лет практики у постели больного невозможно заменить фокус-группами.
Он узнал о хакатоне по дороге в клинику. Спустя неделю продукт был готов.
Postvisit.ai превращает сухую клиническую карту в интерактивного ИИ-помощника. Он объясняет термины простыми словами, отвечает на вопросы и следит за тем, чтобы домашняя реабилитация соответствовала плану лечения.
📺 Демо проекта: https://www.youtube.com/watch?v=V29UCOii2jE
Его козырем стали не технические навыки, а близость к боли пациента.
Лучшие ИИ-сервисы сегодня создаются не гениями алгоритмов, а профессионалами вроде этого врача, которые годами наблюдали за системными сбоями в своей работе.
Но остается главный вопрос: как понять, какая именно работа созрела для автоматизации?
Урок 3: Найдите задачу, которая сводится к обработке данных
Кейюне Казибве работает дорожным техником в Уганде.
Его будни — это изнурительные поездки по регионам, оценка повреждений асфальта и расчеты смет. Процесс медленный, физически тяжелый и совершенно не масштабируемый.
Дорог, требующих ремонта, в сотни раз больше, чем техников. Люди в деревнях месяцами ждут, пока бюрократия соизволит обратить внимание на их разбитый путь к больнице или рынку.
Его слова бьют в цель:
«Инфраструктура — это огромные деньги. Мы обязаны быть уверены, что каждый цент идет туда, где он даст максимальный эффект… Но у нас просто нет столько экспертов, чтобы проверить каждый проект».
Он создал TARA. Решение простое: вы едете по дороге с обычным видеорегистратором и загружаете запись.
Через пять часов — вместо недель работы комиссии — система выдает подробный отчет: состояние покрытия по участкам, индекс неровности, расчет стоимости ремонта и прогноз социального эффекта для местных жителей.
В своем демо он показал анализ реальной трассы под Кампалой.
📺 Полная версия презентации — кадры с дорог Уганды выглядят невероятно в контексте современных технологий.
Вот секрет, который открывает любые двери: уберите профессиональный жаргон из любой «экспертной» работы и опишите, что именно делает человек шаг за шагом.
Что делает Кейюне? Он смотрит на картинку. Сравнивает ее со стандартом. Присваивает категорию согласно инструкции. Это чистой воды распознавание паттернов и обработка информации.
Как только вы научитесь видеть процессы в таком ключе, вы заметите их повсюду.
Страховой агент, изучающий ущерб; аудитор, сверяющий отчеты с регламентом; юрист, проверяющий договор на соответствие чек-листу.
Любая экспертная работа, где кто-то на что-то смотрит и сопоставляет это с правилом, — идеальная цель для ИИ.
Три вопроса для поиска вашей идеи на миллион
Как найти ту самую «золотую жилу» в вашей сфере деятельности? Задайте себе три вопроса:
1. Насколько эта проблема невидима для посторонних?
Если индустрия кажется скучной — будь то страхование, логистика или сертификация — это ваше преимущество.
Скука отпугивает конкурентов. Чем меньше ИИ-стартапов в нише, тем больше там отчаявшихся пользователей, готовых платить за решение своих проблем.
2. Являетесь ли вы «нулевым пациентом» этой проблемы?
Ваш ежедневный рабочий опыт — это капитал, который не купить. Вы знаете все «костыли», которыми пользуются коллеги, и понимаете, где именно система дает сбой. Это знание и есть ваш продукт.
3. Сводится ли задача к сравнению и проверке по правилам?
Разложите процесс на элементарные действия. Если в сухом остатке — сопоставление данных со стандартом, значит, перед вами задача, которую ИИ решит лучше и быстрее любого человека.
Главный вывод
Все три истории объединяет одно.
Юрист, кардиолог и техник из Уганды не были частью мира IT. У них не было специальных знаний в области компьютерных наук.
Но!
Они чувствовали боль своей профессии изнутри. Они проживали её каждый день.
Какая ИИ-возможность скрыта в вашей работе и принадлежит только вам?
Присмотритесь к самому утомительному, медленному и ненавистному процессу в вашем рабочем дне. Скорее всего, это и есть начало вашего будущего проекта.
