Генеральные директора сходят с ума от ИИ — и это плохо кончится. За последние три месяца автору прислали четыре примера того, как CEO теряют голову. Во всех случаях сценарий один и тот же: письмо на всю компанию, где босс требует, чтобы все срочно начали использовать LLM-инструменты, иначе — увольняйтесь. Иногда нанимают «консультантов», иногда устраивают «внутренние AI-хакатоны». Но самый тупой вариант — это токен-лидерборды. Считать количество потраченных токенов как показатель успеха — абсурд, потому что их легко сжечь впустую.
Сами по себе инструменты мощные и полезные. Но только если человек сам хочет их использовать. Заставить кого-то — значит гарантированно провалить обучение. Аарон Леви из Box точно подметил, в чём проблема: CEO слишком далеки от реальной работы. Они видят «happy path» — красивый прототип, но не замечают десяти-двадцати шагов, которые нужны, чтобы получить устойчивый результат. «Я сделал крутой прототип продукта». А кто код перед релизом проверял? «Я сгенерировал контракт». А кто условия сверил перед отправкой контрагенту?
Автору не нравится термин «AI psychosis» — психологи и психиатры справедливо жалуются, что он вводит в заблуждение. Но суть явления описана верно. CEO оторваны от сотрудников, которые реально делают работу. Им показывают Claude Code, он что-то создаёт — и босс думает: «Зачем мне столько людей, если я могу просто сидеть и всё делать сам?». Это плохой CEO.
Сделать работающую штуку и сделать её хорошо — разные вещи. Хорошо — это с безопасностью, комплиансом, доступностью и прочими мелочами, которых CEO не видит. Агентные инструменты помогают, но прыжок от «я собрал штуку» к «значит, любой может собрать штуку для массового рынка» — это ошибка. Это напоминает карго-культ: CEO видит, что сотрудники стучат по клавиатуре и работа делается, решает, что самому достаточно постучать с Claude Code — и будет то же самое. Не будет.
Компании, которые надеются уволить половину штата из-за LLM, быстро поймут, что ошиблись. ИИ помогает сотрудникам делать больше, но людей нужно не меньше, а больше — тех, кто умеет с ним работать. А часто «AI-эффективность» — просто удобное оправдание для плохих решений по найму. Леви прав: CEO должен учиться, но включая понимание ограничений технологии. Думаешь, прототип, сделанный за вечер, готов к продакшену? Ну так запускай и смотри, что будет.