ИИ создает новый тип стартапа — единорога, состоящего из одного человека

1 модель единорога

Термин «стартап-единорог» используется для обозначения стартапов стоимостью более 1 миллиарда долларов. Термин «стартап-единорог» впервые использовала Эйлин Ли — соучредитель инвестиционного фонда Cowboy Ventures — в статье, опубликованной на TechCrunch в 2013 году.

Эйлин Ли хотела использовать термин «единорог», чтобы описать природу группы технологических стартапов стоимостью более 1 миллиарда долларов, основанных в США после 2003 года. На момент публикации было обнаружено только 39 компаний, соответствующих этим критериям. В настоящее время стартапы-единороги, достигающие оценки в 1 млрд долларов в течение 10 лет, составляют всего 0,07% от всех стартапов.

Единорог — мифическое существо, ассоциирующееся с редкостью. (Иллюстрация: КТ)

Раньше для создания стартапа-единорога — компании стоимостью в миллиард долларов — требовалась огромная талантливая команда и миллионы долларов венчурного капитала. Однако грядут большие перемены благодаря приложениям на основе искусственного интеллекта (ИИ).

OpenAI — это прогресс в области систем агентов ИИ, позволяющий отдельным основателям добиваться того, что раньше требовало коллективных усилий группы специалистов.

Генеральный директор OpenAI Сэм Альтман часто вспоминает момент, когда основатель компании достигает оценки в миллиард долларов, не нанимая ни одного сотрудника.

«Я и мои друзья, руководители технологических компаний, делаем ставку на то, что однажды кто-то станет владельцем компании стоимостью в миллиард долларов, а он сам будет ее единственным сотрудником. То, что тогда и сейчас невозможно представить без ИИ», — сказал Сэм Альтман.

Алекс Гуревич, управляющий директор Javelin Venture Partners, отметил, что легко увидеть, как ИИ может автоматизировать многие процессы, которые ранее требовали большего количества человеческих ресурсов. Неотъемлемым преимуществом стартапа перед традиционной компанией является возможность быстрее двигаться, быстрее экспериментировать и принимать решения на основе данных.

ИИ «делится» работой

Уровни агентов OpenAI классифицируют системы ИИ в соответствии с их автономностью и возможностями принятия решений. На базовом уровне (уровень 1-2) агенты выполняют узкие задачи: составляют электронные письма, генерируют фрагменты кода или резюмируют документы. На уровне 3 они выполняют многоэтапные рабочие процессы, такие как оптимизация рекламных кампаний или управление каналами поддержки клиентов.

На уровне 4–5 агенты ИИ превращаются в стратегических партнеров, способных контролировать отделы или даже целые организации — балансировать бюджеты, заключать контракты и принимать важные решения.

Хотя сегодняшние инструменты ИИ колеблются между уровнями 2 и 3, их траектория ясна. Прогнозируется, что к 2028 году 33% корпоративных программных приложений будут содержать агенты ИИ, что позволит принимать 15% ежедневных рабочих решений автономно. Эти системы не только оптимизируют работу, но и объединяют организационные иерархии в единый интерфейс.

Иллюстрация: КТ

ИИ становится соучредителем

Раньше в крупных стартапах были специализированные команды по кодированию, дизайну, маркетингу, операциям... Но сегодня один основатель может сделать гораздо больше благодаря мощной поддержке ИИ.

Криптографические агенты могут быть использованы для разработки бизнес-планов в очень короткие сроки. Инженер полного цикла под руководством программистов ИИ, таких как Github Co-Pilot, может проектировать и развертывать функциональные прототипы с беспрецедентной скоростью.

Генеративный ИИ можно использовать для создания мгновенного контента. Такие инструменты, как MidJourney и Runway ML, создают рекламу в социальных сетях, видеоролики, созданные пользователем, и брендовые активы за считанные минуты.

Рабочие процессы на основе больших языковых моделей (LLM) могут охватывать поддержку клиентов, SEO и email-маркетинг. Такие платформы, как Claude 3 или Gemini Advanced, разрабатывают персонализированные кампании, анализируют настроения и отвечают на запросы пользователей.

Тенденции в революции искусственного интеллекта

Три ключевые тенденции, которые, скорее всего, будут доминировать в революции ИИ в стартапах:

Демократизация инфраструктуры ИИ: облачные платформы (AWS, Google Cloud, Azure) и модели с открытым исходным кодом (DeepSeek R1, Llama 3, Mistral) снизили стоимость развертывания ИИ.

Самосовершенствующиеся системы рассуждений: такие модели, как O1 от OpenAI или DeepSeek R1, позволяют агентам ИИ постепенно повышать производительность, анализируя прошлые результаты и корректируя стратегии с помощью архитектуры «Смешанные эксперты» (MoE). Эти модели будут взаимодействовать на специализированных подмножествах своих сетей для эффективного решения сложных задач, таких как продвинутая математика и шифрование.

Совместная работа агентов: теперь агенты ИИ могут делегировать задачи друг другу. Агент по кодированию может создать функцию, передать ее агенту по тестированию для обеспечения качества, а затем уведомить агента по развертыванию о необходимости ее внедрения — и все это без человеческого контроля.

Предупреждение о недостатках

Рост числа единорогов, состоящих из одного участника, поднимает ряд вопросов, которые следует рассмотреть:

• Ответственность: кто несет ответственность, если агент ИИ допускает ошибку в инструменте медицинской транскрипции или алгоритме найма?

• Дискриминация: будут ли агенты, обученные на предвзятых данных, проявлять дискриминацию, если они не проходят строгий аудит?

• Вытеснение: если ИИ позволит индивидуальным предпринимателям заменить традиционные МСП, как мы будем переобучать вытесненных работников?

Действующие правовые рамки еще не успевают за быстрым развитием ИИ. Первыми шагами стали Закон ЕС об искусственном интеллекте и Указ бывшего президента США Джо Байдена об искусственном интеллекте (Указ 14110), однако мировые стандарты для ИИ еще не систематизированы.