5 ценностных моделей AI для бизнеса
OpenAI выпустили сильную статью (у многих будет настольным «учебником» на ближайшее время) и главная мысль там очень простая:
Когда-то в 90-х ритейл не «ускорился с помощью интернета», а стал e-commerce.
Интернет сначала улучшал отдельные куски старой модели: баннеры, email-рассылки, сайт-витрина.
А потом просто появилась новая модель бизнеса.
OpenAI говорят, что с AI сейчас происходит примерно то же самое.
Большинство компаний пока внедряют AI как набор use case: делаем ai rag chatbot, покупаем подписки copilot, подключаем mcp. Это может давать локальную пользу, но не меняет сам бизнес. В статье они предлагают смотреть на AI не как на набор пилотов, а как на 5 value models.
1. Workforce Empowerment
AI становится рабочим инструментом для широкой команды, а не игрушкой для пары энтузиастов.
2. AI Native Distribution
AI начинает менять то, как клиенты находят, сравнивают и выбирают продукты.
3. Expert Capability Expansion
AI усиливает экспертов и убирает bottleneck в сложной аналитической и творческой работе.
4. Systems and Dependency Management
AI помогает безопасно менять связанные между собой системы: код, документы, правила, процессы.
5. Agent-Led Operations
AI-агенты начинают вести end-to-end workflows, но только если уже есть зрелый контроль и инфраструктура.
—
Каждый из этих пунктов для меня интересен, но я хочу обратить внимание на следующие два:
AI Native Distribution
Раньше борьба была за трафик на сайт и конверсию в воронке. Теперь, часть выбора и покупки начинает происходить прямо внутри чата с AI. Вопрос уже не только в том, насколько у тебя хороший лендинг.
Вопрос в том, попадешь ли ты вообще в момент выбора.
Кто будет контролировать этот слой:
ChatGPT, Gemini, платежка, протокол, платформа, сам продавец или чей-то агент? У нас в РФ, насколько мне известно, одними из первых это запустили ВкусВилл – они зарелизили свой mcp для заказа продуктов, а недавно ещё и Яндекс выпустили свой протокол для агентов YCP Саша Поляков писал про эти события, добавил ссылки на посты.
Systems and Dependency Management
Идея такая: нужно работать не просто с генерацией кода, а со всей системой в целом.
Ускорив у разрабов процесс написания кода, мы можем заметить, как быстро копится тех. долг, потому что у нас отсутствовали системные подходы к ревью, тестированию, релизам и т. д. (в статье это называется governance)
Авторы предлагают выбрать один из высокозависимых доменов, построить граф зависимостей, определить пути согласований и разобраться с тем, что вообще произойдет, если вы попытаетесь ускорить генерацию кода.
То есть, ценность AI здесь уже не в генерации, а в управлении изменениями.
Вот это уже гораздо ближе к реальной трансформации бизнеса.
В целом, что OpenAI предлагают делать?
1. Сначала массово давать команде рабочие AI-flow, а не ждать магии от пары power users.
2. Потом выбирать несколько конкретных направлений с ROI: distribution, экспертные bottlenecks, отдельные workflow.
3. Дальше реинвестировать эти победы в фундамент: data quality, identity, integration, observability, control.
4. И только потом лезть в high-dependency systems и end-to-end agentic operations.
Короче: главная ошибка — смотреть на AI как на набор фич и пилотов. Главная возможность — увидеть в нем новую модель дистрибуции, новую модель управления изменениями и, в итоге, новую модель бизнеса.
В комменты скину отличную презентацию по этой статье
Лайк, репост,
✔️ Тимур Хахалев про AI Coding, подписывайтесь!
