Инвесторы меняют фокус в ИИ: люди дешевле ПО

Венчурные инвесторы пересматривают роль искусственного интеллекта после публикации аналитического материала венчурной компании от 14 июля 2026 года, в котором изложены тезисы Джорджа Сивулки, CEO Hebbia.

В материале сформулирован главный вывод: «ИИ должен был заменить человеческий труд. Он сделал противоположное. Впервые в истории люди стали дешевле программного обеспечения. И ИИ создает больше рабочих мест, чем ликвидирует». Эти утверждения используются как отправная точка для обсуждения затрат и организации работы с агентами.

В публикации указывается, что основная проблема сейчас не в самих моделях или вычислительной инфраструктуре, а в организации процессов при работе с агентными системами. Отмечается, что в компаниях часто дублируются операции, ресурсы распределяются неэффективно, а агентам не задаются четкие цели, что приводит к дополнительным расходам.

В числе описанных проблем названы так называемые «циклы», когда агенты многократно повторяют одни и те же действия из‑за неясных инструкций. В материале приводится пример: «Вы тратите токены на то, чтобы тратить токены». Также утверждается, что большая часть затрат связана с проектированием взаимодействия, а не с ценой токенов моделей.

В публикации говорится, что конкурентным преимуществом станут системы оценивания качества работы агентов — evals — которые позволят измерять и контролировать результаты автоматизации. Предполагается, что появятся компании и сервисы, которые помогут перестроить внутренние бизнес‑процессы под работу агентных систем.

Одновременно с тезисом о создании новых рабочих мест последние месяцы сопровождались массовыми сокращениями в технологическом и финансовом секторах. Объявлено, что Oracle может сократить до 30 000 сотрудников, биржа Coinbase сократила около 14% штата, BitGo планирует уволить почти 15% сотрудников, PIP Labs сократила 10–15% персонала. По данным источников, HSBC рассматривает возможность увольнения до 20 000 работников в ближайшие годы. Аналитики Morgan Stanley прогнозируют, что банки Европы могут сократить от 10% до 20% персонала за пять лет при повышении производительности примерно на 30%.

Исследование Anthropic среди 81 000 пользователей модели Claude показало, что почти 20% респондентов опасались потерять работу из‑за развития технологий искусственного интеллекта.

В пояснении к терминам указано, что evals представляют собой наборы тестов и метрик для оценки корректности и качества работы агентов, а «токены» — это единицы измерения стоимости запросов и ответов в больших языковых моделях. В публикации отмечено, что многократные запросы и неэффективное использование контекста увеличивают операционные расходы.

Материал привёл к обсуждению смещения интереса инвесторов от разработки новых моделей и инфраструктуры в сторону инструментов управления агентами, систем оценки и сервисов по реинжинирингу процессов.