На корпоративных тренингах по AI один из главных вопросов: куда всё это движется? Компании хотят понимать, какие технологии внедрять сейчас, а какие - подождать. Разберу семь прогнозов о consumer AI до 2030 года, которые стоит учитывать при внедрении AI в бизнес.

Устройства без экранов провалятся

Помните волну “AI-пинов”, браслетов и прочих гаджетов, которые должны были заменить смартфоны? Они не взлетят. И вот почему.

Телефоны мы используем для пассивного потребления. Открыл ленту - листаешь, смотришь. Голосовой интерфейс хорош как дополнение, но плох как основной способ взаимодействия.

Три фундаментальных ограничения голоса:

Социальный контекст. Голосом можно пользоваться только когда ты один. В офисе, метро, кафе - неудобно.

Инициатива. Каждое взаимодействие нужно начинать самому. Иначе устройство становится навязчивым.

Скорость восприятия. Нельзя просто бросить взгляд и понять контекст. Текст на экране воспринимается в разы быстрее речи.

“Практика показывает: за последние два года ни один screenless-девайс не вышел за пределы нишевой аудитории гиков.”

Смартфоны слишком мощная платформа. Бороться с зависимостью от ленточного контента и параллельно оправдывать зарядку ещё одного устройства - задача практически невыполнимая.

”Всегда слушающие” устройства тоже не работают

Девайсы типа Rewind Pendant или аналогов, которые записывают всё вокруг, упираются в простую проблему. Наша жизнь недостаточно интересна для постоянной записи.

Для рабочих созвонов уже есть Granola, Otter.ai и десятки аналогов. Отдельное устройство не нужно.

Парадокс записи. Большинство разговоров не имеют значения. А те, что имеют, - как раз те, которые никто не рискнёт записывать. Важное свидание. Разговор по душам с другом. Сессия с терапевтом. Критически важное собеседование.

При этом из Gmail-аккаунта можно узнать о человеке больше, чем из записей его случайных разговоров. Что покупает, куда ездит, на что подписан.

Ситуация может измениться с переходом от аудио к видео. Но тогда возникнут ещё более острые вопросы о социальной приемлемости постоянной записи.

Mini-apps откроют эру пользовательского софта

Mini-apps сделают с софтом то же, что короткие видео сделали с контентом. Это один из самых интересных трендов для внедрения AI в бизнес-процессы.

Полноценные приложения слишком сложны в создании. Авторизация, интеграции, база данных, инфраструктура. Но описать одну идею, один сценарий, один экран - может почти каждый.

“На корпоративных тренингах показываю: создать работающий mini-app через Claude Artifacts занимает 10-15 минут.”

Ирония в том, что онбординг в некоторых приложениях сегодня занимает больше времени, чем создание собственного мини-приложения с нуля. 10+ минут экранов, пушей и попыток продать подписку.

Это открывает эпоху UGC-софта - пользовательского программного обеспечения. И с ним, возможно, первое настоящее consumer super-app в западном мире. В Азии такие платформы уже есть - WeChat с его mini-programs. Запад пока отстаёт.

К 2030 останутся два типа AI-чатботов

Сегодня есть ChatGPT и его аналоги плюс сотни нишевых ботов. К 2030 году рынок консолидируется в два больших направления.

Первое. AI-ассистент типа ChatGPT. Фокус на поиске информации, задачах, продуктивности. Ключевое требование - надёжность и предсказуемость. Всегда отвечает на запрос.

Второе. AI-компаньон. Фокус на качестве жизни пользователя. Ключевое требование - ощущение живого общения. Проявляет инициативу, удивляет, строит отношения.

Они не могут существовать в одном продукте. У них противоположные требования к поведению.

Ассистент должен быть надёжным. Компаньон должен казаться живым.

“По моему опыту, компании пытаются смешать оба подхода в одном продукте и получают посредственный результат в обоих направлениях.”

Примеры второго направления уже есть. Replika, Character.AI. Но пока это нишевые продукты. К 2030 кто-то из них или новый игрок выйдет на массовый рынок.

Performance-маркетинг для приложений мёртв

Слишком много студий в Восточной Европе, Турции, Израиле играют в одну и ту же игру. CAC/LTV арбитраж. Схема простая: мониторить App Store, копировать любой продукт с трекшеном за пару дней, тестировать сотни креативов и воронок.

Продукт не имеет значения. Люди покупают подписки ещё до того, как видят сам продукт. Это выдавливает все маржи к нулю.

“Практика показывает: платная реклама работает как буст, но не как бизнес-модель.”

На корпоративных тренингах по AI вижу это регулярно. Компании пытаются масштабировать AI-продукты через performance и упираются в потолок. Работает только когда есть реальное продуктовое преимущество, которое генерирует органику и сарафан.

Самый быстрорастущий AI-продукт будет… предсказуем

Как только стоимость генерации видео в реальном времени упадёт достаточно для монетизации, появится самый быстрорастущий consumer-продукт в истории. AI-вебкам.

Бесконечная персонализация. Доступность 24/7. Ценообразование на порядок ниже, чем у живых людей.

OnlyFans с его $6+ млрд выручки будет выглядеть скромно. Этический аспект - отдельная тема. Но с точки зрения бизнес-модели, это очевидный сценарий.

Кто решит проблему AI-discovery - получит всё

Обычные люди не знают, что делать с пустым текстовым полем кроме чата и поиска. Это affordances командной строки. И это главное ограничение текущего AI-интерфейса.

Чат и поиск - огромные use cases. Но их сотни больше, и все они заперты за интерфейсом командной строки.

“На корпоративных тренингах трачу 40% времени на то, чтобы показать людям, что AI умеет делать помимо ответов на вопросы.”

Кто разберётся, как показывать возможности AI вместо того, чтобы заставлять пользователей промптить - станет следующей большой consumer-платформой.

Частичные решения уже есть. Claude Projects с preset-промптами. Custom GPTs от OpenAI. Gems от Google. Но это полумеры. Полноценного решения пока нет.

Что это значит для бизнеса

При внедрении AI в бизнес-процессы важно отделять хайп от реальных трендов.

Screenless-устройства и “всегда слушающие” гаджеты - хайп. Не стоит строить на них стратегию.

Mini-apps и UGC-софт - реальный тренд. Возможность для корпоративного обучения AI: учить команды создавать internal tools через no-code и AI.

Консолидация чатботов - неизбежность. Выбирайте, в каком направлении развивать AI-продукты.

Discovery problem - возможность. Кто внутри компании научится показывать коллегам возможности AI, станет незаменимым.

При корпоративном обучении AI эти тренды определяют, какие навыки развивать в команде. Не промпт-инжиниринг как таковой, а понимание возможностей и ограничений технологии.


Ссылки: