Юрист только что обошел 500 разработчиков на хакатоне Anthropic

Самая ценная вещь в ИИ прямо сейчас – это не код, не видеокарта Nvidia и не диплом программиста. Это то, что у вас, скорее всего, уже есть – а большинство людей, создающих ИИ-продукты, даже не подозревают о его существовании.

Юрист, кардиолог и дорожный техник из Уганды. Ни у кого из них нет бэкграунда в разработке софта. И все они за неделю создали успешные ИИ-продукты, которые понравились тысячам людей.

Если они смогли это сделать, сможете и вы.

И я говорю это буквально – потому что то, что позволило им всем троим победить, это то же самое, на чем вы, вероятно, сидите прямо сейчас. Вы просто этого еще не понимаете.

Кстати, чтобы превратить свою идею в работающий продукт, вам не нужно быть инженером или покупать дорогие подписки на все существующие нейросети.

Сервисы вроде BotHub дают возможность экспериментировать с различными топовыми моделями ИИ в одном окне. Вы можете тестировать гипотезы, генерировать код и анализировать данные без лишних сложностей.

Для доступа не требуется VPN, можно использовать российскую карту.

По ссылке вы можете получить 300 000 бесплатных токенов ^[1]  для первых задач и приступить к работе с нейросетями прямо сейчас!

Барьер для входа – не технические навыки. Это когнитивное

А теперь давайте немного отмотаем назад…

На прошлой неделе Anthropic – компания, стоящая за Claude – провела соревнование ^[2]. Они хотели посмотреть, что люди смогут построить с помощью их новейшей модели за одну неделю.

Тринадцать тысяч человек подали заявки на участие. Пятьсот прошли отбор.

Большинство из них были разработчиками. Инженерами. Людьми, которые годами писали код. Теми, кого вы представляете победителями ИИ-хакатона. Это было негласным правилом: ты не приходишь на такие мероприятия, если не умеешь кодить.

Это правило начало трещать по швам с тех пор, как люди начали писать код «по вайбу» (vibe coding) в 2023 году. К 2026 году оно окончательно сломано.

Урок 1: Скука означает отсутствие конкуренции

Майк Браун – адвокат из Калифорнии. Не разработчик софта. Не основатель стартапа. Юрист.

Его друг строит коттеджи на заднем дворе и переоборудует гаражи – те самые маленькие дома, которые должны помочь смягчить нехватку жилья в Калифорнии ^[3] (да, эта проблема настолько известна, что у нее даже есть своя страница в Википедии).

Каждый раз, когда этот его друг подает заявку на получение разрешения, она возвращается с отказом.

Не потому, что планы неверны. А потому, что какая-то ссылка на строительные нормы немного неточна, или местное правило отменяет правило штата так, как никто четко не задокументировал. Друг исправляет это. Подает снова. И снова получает отказ – уже по совершенно другой причине.

Проходят месяцы. Дом не строится. Семья не получает жилье, потому что все застревает в бюрократическом процессе ^[4].

В одном только Сан-Франциско медианное время получения разрешения на строительство составляет 627 дней – а сборы за получение разрешений могут достигать 74 000 долларов за единицу жилья ^[5]. Половина всех проектов рискует потерять финансирование еще до того, как будет возведена первая стена.

Поэтому Майк создал CrossBeam. Он начал свою презентацию с прояснения проблемы, которую решает:

«Все думают, что в Калифорнии жилищный кризис. Это не так. У нас кризис разрешений».

Это приложение позволяет владельцу загрузить письмо с отказом и свои планы. И через 20 минут он получает точный план действий со ссылками на строительные нормы. Зная точно, что исправить, и на какое именно правило это ссылается.

📺 Посмотрите оригинальное демо – эта фраза звучит мощнее, когда слышишь ее прямо от него: https://www.youtube.com/watch?v=jHwBkFSvyk0 ^[6]

Коннор Траут, мэр Буэна-Парка ^[7], заявил:

«К 2029 году мне нужно выдать разрешения на более чем 3000 новых домов. В прошлом году у нас было меньше сотни. Нам нужно это программное обеспечение».

Процесс, который раньше занимал недели, теперь занимает время обеденного перерыва.

Построено за шесть дней. Первое место. Вот ссылка на его GitHub ^[8].

Да, офис по выдаче разрешений – одно из самых негламурных мест на земле.

Если только вы не находитесь в окопах – в тех индустриях, где реальные люди заперты в циклах утомительных ручных страданий. Поскольку венчурные фонды редко финансируют подобное, ни один ИИ-стартап не берет интервью у заявителей на получение разрешений. И поскольку никто в сфере ИИ туда не смотрит, там нет конкуренции.

В этом и заключается паттерн.

Знание негламурной индустрии было лишь частью преимущества Майка. Чтобы увидеть следующий принцип во всей красе, познакомьтесь с тем, кто находился внутри проблемы целое десятилетие.

Урок 2: Вам не нужно исследование пользователей, если вы и есть пользователь

Михал Недошитко – кардиолог в Брюсселе. Его повседневная работа – физически обследовать сердца пациентов, чтобы их вылечить.

Каждый божий раз, после того как им только что сказали, что с их сердцем что-то не так, пациенты чувствуют страх ^[9] и растерянность. И в течение 15 минут – еще до того, как они дойдут до своей машины – они уже теряют контекст.

Многочисленные исследования показывают, что пациенты могут вспомнить лишь около 49% того, что говорит им врач, без подсказок ^[10], и из того, что они действительно помнят, около 15% является либо неверным, либо неполным.

Михал наблюдал это своими глазами тысячи раз.

Он знает, с какими вопросами пациенты перезванивают на следующий день. Он знает, какие части инструкций при выписке никто не читает. Он знает разрыв между тем, что говорится в клинике, и тем, что пациенты реально могут сделать дома в 2 часа ночи.

Никакая продуктовая команда не могла бы этого знать. Вы не можете провести интервью, которое заменит десять лет наблюдений у постели больного.

Он услышал о хакатоне по дороге на работу. Неделю спустя у него был работающий продукт.

Postvisit.ai ^[11] берет клиническую карту пациента и превращает ее в персонального ИИ-компаньона – объяснения простым языком, перевод медицинских терминов, ответы на последующие вопросы и отслеживание того, совпадает ли происходящее дома с тем, чего ожидал врач.

📺 Демонстрационное видео: https://www.youtube.com/watch?v=V29UCOii2jE ^[12]

Его конкурентным преимуществом были не технические навыки, а близость к проблеме.

Лучшие ИИ-продукты прямо сейчас создаются не лучшими программистами; скорее, их создают люди вроде этого врача, которые лично годами наблюдали один и тот же болезненный (и в буквальном смысле вопрос жизни и смерти) разрыв.

Но остается один последний вопрос: какая работа на самом деле готова к трансформации?

Ответ прячется внутри каждой работы «эксперта», которая на первый взгляд кажется невозможной для автоматизации.

Урок 3: Задача, которая на самом деле является просто обработкой информации

Кейюне Казибве – дорожный техник в Уганде.

Его работа: ездить по дорогам, оценивать ущерб, прикидывать стоимость ремонта и решать, куда должны пойти деньги. Это медленно и физически изнурительно. И это не масштабируется.

Дорог, требующих оценки, гораздо больше, чем техников, способных их охватить ^[13]. Школы, рынки и клиники ждут, пока бумажная волокита их догонит.

По его собственным словам:

«Инфраструктура стоит дорого. Мы должны быть уверены, что каждый потраченный доллар идет напрямую на проект, который принесет максимально возможный эффект… У нас нет достаточного количества данных и экспертов, чтобы проводить анализ для всех проектов».

Поэтому он создал TARA. Вы едете по дороге с видеорегистратором. Вы загружаете отснятый материал.

Через пять часов – против недель, которые занимает традиционная оценка – вы получаете полный отчет: состояние покрытия по сегментам, индекс неровности, смету на ремонт и оценку справедливости, определяющую, какие именно сообщества выиграют от ремонта.

В своем демо он протестировал систему на реальной строящейся дороге недалеко от Кампалы.

📺 Полное демо с комментариями ^[14] – кадры с дорог Уганды представляют собой впечатляющий визуальный контент:

Вот принцип, который открывает все двери: отбросьте жаргон от любой работы «эксперта» и опишите, что происходит на самом деле, шаг за шагом.

Что делает Кейюне? Он смотрит на поверхность. Сравнивает ее с известным стандартом, затем присваивает число на основе руководства. Это распознавание паттернов и стандартная обработка информации.

Как только вы научитесь видеть систему или рабочий процесс таким образом, вы начнете видеть это повсюду.

Специалист по страхованию, оценивающий претензию; сотрудник по комплаенсу, сверяющий договор с чек-листом; аудитор, сравнивающий статьи расходов с регламентом.

Каждая из этих экспертных работ в своей основе – это когда кто-то смотрит на что-то и сравнивает это со стандартом.

А это именно то, что ИИ делает хорошо.

Три вопроса, чтобы найти ваше следующее решение на миллион долларов

Помните ту вещь, о которой вы не подозревали, что она у вас есть? Вот три вопроса, которые помогут вам найти золотую жилу, доступ к которой есть только у вас:

1. Невидима ли боль ^[15] снаружи?

Если индустрия (или даже задача) выглядит скучной – разрешения, наблюдение за пациентами, инспекция дорог, страховые выплаты – отличные новости!

Это преимущество.

Скука означает меньше конкурентов и больше отчаявшихся пользователей. Люди, застрявшие в этих системах, часто находятся там годами. Они заплатят, чтобы выбраться.

2. Являетесь ли вы пользователем (или сталкиваетесь с проблемой лично)?

Если вы уже проживаете эту проблему в своей повседневной работе, у вас есть преимущество, которое не может купить ни одна хорошо финансируемая команда.

Вы знаете, какая часть на самом деле болит.

Вы знаете, о чем пользователи забывают ^[16] рассказать исследователям. Вы знаете обходной путь, которым все пользуются, но никто не записывает. Это знание и есть продукт.

3. Следует ли эта задача строгим правилам, сравнению и проверке?

Отбросьте жаргон и опишите задачу шаг за шагом.

Если честный ответ: «мы смотрим на что-то и сравниваем это со стандартом», то по сути это простая обработка информации. Она сжимаема, и это идеальная задача для ИИ.

Один принцип

Все три вопроса указывают на одно и то же.

Юрист, который разбирается с разрешениями. Кардиолог, который видит, как пациенты все забывают. Дорожный техник, который не может охватить достаточно территории. Никто из них не пришел из индустрии программного обеспечения или ИИ.

Ни у кого из них не было технического бэкграунда.

Однако!

Все они знали боль изнутри – потому что они проживают ее каждый день.

Так какова же ИИ-возможность, которая принадлежит вам и только вам?

Попробуйте начать с одного самого болезненного, медленного и ненавистного процесса в вашей повседневной жизни.