Главный актив в индустрии ИИ сегодня — это вовсе не программный код, не мощности Nvidia и даже не диплом технического вуза. Это ресурс, которым вы, вероятнее всего, уже обладаете, хотя большинство создателей нейросетевых продуктов даже не догадываются о его существовании.
Адвокат, кардиолог и специалист по дорожному строительству из Уганды. У этих людей нет опыта в разработке ПО, однако всего за неделю они создали востребованные ИИ-решения, которыми уже пользуются тысячи человек.
Если получилось у них, получится и у вас.
Я говорю это в самом прямом смысле: фундаментом их триумфа стало то же самое преимущество, на котором вы строите свою ежедневную работу. Вы просто еще не осознали его ценность.
К слову, чтобы воплотить идею в реальный продукт, не обязательно быть инженером или оплачивать десятки разрозненных подписок на нейросети.
Платформы вроде BotHub позволяют экспериментировать с ведущими мировыми моделями ИИ в едином интерфейсе. Здесь можно проверять гипотезы, писать код и проводить глубокую аналитику без лишних технических барьеров.
Для работы не требуется VPN, а оплата доступна картами российских банков.
Перейдя по этой ссылке, вы получите 300 000 бонусных токенов для решения первых задач и сможете начать работу с ИИ незамедлительно!
Сегодня порогом входа стали не технические навыки, а когнитивная гибкость.
Но давайте вернемся немного назад…
Недавно компания Anthropic — создатель модели Claude — организовала хакатон. Перед участниками стояла задача: за семь дней собрать нечто прорывное на базе их новейшей технологии.
Из тринадцати тысяч претендентов отбор прошли лишь пятьсот человек.
Подавляющее большинство составляли профессиональные разработчики и инженеры — те, кто годами оттачивал навыки программирования. Традиционно считалось, что именно такие люди становятся триумфаторами подобных мероприятий. Без умения кодить на хакатонах делать было нечего.
Эта парадигма пошатнулась в 2023 году с появлением концепции «vibe coding» (программирование по наитию), а к 2026 году старые правила окончательно утратили силу.
Урок 1: В скучных нишах нет конкуренции
Майк Браун — обычный юрист из Калифорнии. У него нет своего стартапа, и он никогда не писал софт. Он просто знает закон.
Его знакомый занимается строительством небольших жилых пристроек и переоборудованием гаражей. Это важный сектор, призванный решить проблему дефицита жилья в Калифорнии (кризис настолько масштабен, что удостоился отдельной статьи в Википедии).
Каждый раз, подавая документы на согласование, его друг сталкивается с отказами.
Причина не в плохих чертежах, а в бюрократических нюансах: неверная ссылка на строительный стандарт или локальное правило, которое противоречит закону штата. Исправив одну ошибку, он подает запрос снова и получает отказ по другой причине, о которой раньше никто не упоминал.
Процесс затягивается на месяцы. Семьи остаются без домов, потому что всё тонет в бесконечных согласованиях.
В Сан-Франциско средний срок получения разрешения на строительство составляет 627 дней, а сопутствующие сборы могут достигать 74 000 долларов. Половина проектов закрывается из-за нехватки финансирования еще до начала работ.
Майк разработал CrossBeam. Его презентация началась с четкой формулировки проблемы:
«Принято считать, что в Калифорнии жилищный кризис. На самом деле у нас кризис разрешительной системы».
Приложение позволяет загрузить официальный отказ и строительный план. Спустя 20 минут пользователь получает детальный алгоритм действий с конкретными ссылками на нормативы. Теперь он точно знает, что нужно изменить и на какой закон опираться.
📺 Оригинальная презентация проекта доступна здесь: https://www.youtube.com/watch?v=jHwBkFSvyk0
Коннор Траут, мэр города Буэна-Парк, отметил:
«К 2029 году мне нужно согласовать более 3000 новых объектов. В прошлом году их было меньше ста. Это ПО — именно то, что нам жизненно необходимо».
Работа, занимавшая недели, теперь укладывается в один обеденный перерыв.
Продукт был создан за шесть дней и занял первое место. Код доступен на GitHub.
Офис выдачи разрешений — место, максимально далекое от пафоса высоких технологий.
Но если вы находитесь внутри индустрии, где люди годами страдают от рутины, вы видите возможности. Венчурные фонды редко инвестируют в такие «скучные» сферы, и ИИ-стартапы почти не проводят интервью с чиновниками. Там, где нет хайпа, нет и конкуренции.
В этом и кроется секрет успеха.
Урок 2: Лучшее исследование аудитории — это ваш личный опыт
Михал Недошитко — практикующий кардиолог из Брюсселя. Каждый день он обследует сердца людей, чтобы спасти их жизни.
Получив известие о болезни, пациенты обычно находятся в состоянии стресса и замешательства. Уже через 15 минут, еще не успев дойти до парковки, они забывают половину того, что сказал врач.
Статистика подтверждает: пациенты воспроизводят лишь около 49% полученной информации, при этом 15% этих воспоминаний оказываются искаженными или неполными.
Михал видел это тысячи раз.
Он знает, какие вопросы задают в панике на следующий день. Он знает, какие инструкции летят в корзину. Он понимает пропасть между клиническим диагнозом и реальностью пациента, оставшегося наедине с болезнью в два часа ночи.
Ни одна команда маркетологов не сможет добыть эти инсайты. Десять лет практики у постели больного не заменить никакими фокус-группами.
Михал узнал о хакатоне по дороге в клинику. Спустя неделю он представил готовый сервис.
Postvisit.ai анализирует медицинскую карту и превращает ее в персонального ИИ-ассистента: он дает пояснения на простом языке, расшифровывает термины и следит за тем, чтобы домашняя реабилитация соответствовала предписаниям врача.
📺 Видео демонстрации: https://www.youtube.com/watch?v=V29UCOii2jE
Его козырем стали не навыки кодинга, а глубокое понимание человеческой боли.
Прорывные ИИ-продукты сегодня создают не лучшие программисты, а эксперты вроде этого врача, которые годами наблюдали за критическим разрывом в системе и решили его устранить.
Урок 3: Любая экспертная задача — это обработка информации
Кейюне Казибве курирует дорожное строительство в Уганде.
Его будни — это изматывающие поездки по разбитым трассам, оценка повреждений и попытки распределить скудный бюджет на ремонт. Это медленный, физически тяжелый и абсолютно не масштабируемый процесс.
Объем работы колоссален, а квалифицированных техников катастрофически не хватает. Школы и больницы остаются отрезанными от мира, пока тянется бумажная оценка дорог.
Кейюне говорит об этом так:
«Инфраструктура — это огромные вложения. Мы обязаны быть уверены, что каждый шиллинг идет на проект с максимальной отдачей… Но у нас просто нет данных и людей для полноценного анализа всех участков».
Он создал TARA. Вы просто едете по дороге с включенным регистратором и загружаете видео в систему.
Всего за пять часов — вместо недель ручной работы — вы получаете исчерпывающий отчет: состояние полотна, индекс неровности, расчет сметы и анализ социальной значимости ремонта для местных общин.
В своем демо он показал работу системы на реальном участке трассы под Кампалой.
📺 Полная версия демо с кадрами из Уганды — это выглядит действительно впечатляюще:
Вот принцип, меняющий всё: уберите профессиональный жаргон из любой «экспертной» работы и опишите её как последовательность простых действий.
Что делает Кейюне? Он смотрит на картинку, сравнивает её с эталоном и выставляет оценку согласно инструкции. Это классическое распознавание паттернов и работа с данными.
Как только вы научитесь видеть процессы под таким углом, вы обнаружите возможности для автоматизации повсюду.
Страховой агент, изучающий ущерб; комплаенс-менеджер, проверяющий договор; аудитор, сверяющий чеки с регламентом.
Суть этих профессий сводится к одному: человек изучает объект и сопоставляет его со стандартом.
А это именно то, в чем ИИ нет равных.
Три вопроса для поиска вашей идеи на миллион
Как найти то самое уникальное преимущество, которое уже у вас в руках? Задайте себе три вопроса:
1. Скрыта ли проблема от глаз посторонних?
Если сфера деятельности кажется скучной — будь то страхование, ЖКХ или логистика — это ваш шанс.
Отсутствие хайпа означает отсутствие конкуренции. Люди, погрязшие в этих процессах, мечтают о решении и готовы за него платить.
2. Вы сами являетесь пользователем?
Если вы лично сталкиваетесь с абсурдными процессами каждый день, вы знаете о проблеме больше любого стартапа из Кремниевой долины.
Вы понимаете, где именно «болит», и знаете те серые зоны, о которых не пишут в учебниках. Этот опыт — ваш главный продукт.
3. Можно ли описать задачу как набор правил и сравнений?
Разложите свою работу на атомарные действия. Если в сухом остатке вы «смотрите на что-то и сверяете это с правилом» — поздравляю, перед вами идеальная задача для искусственного интеллекта.
Фундаментальный принцип
Все три истории объединяет одно.
Юрист, кардиолог и дорожный техник не имели отношения к разработке софта. Но они знали внутреннюю «кухню» своих индустрий. Они каждый день жили в эпицентре проблем, которые решили исправить.
Какая ИИ-возможность скрыта в вашей профессиональной области?
Начните с самого ненавистного, долгого и неэффективного процесса в вашей работе. Возможно, именно там спрятан ваш следующий большой проект.
