Социальные сети

Человечество, получив любую новую технологию, в первую очередь использует её для создания контента для взрослых. Эта закономерность в очередной раз подтвердилась с приходом генеративного ИИ. По данным китайских СМИ, в стране активно развивается целая индустрия по массовому производству порнографического и эротического контента с помощью искусственного интеллекта. Недавно Центральное телевидение Китая (CCTV) раскрыло схему, в рамках которой один из сайтов с эротическими комиксами набрал более 100 миллионов просмотров и принёс организаторам около 12 миллионов юаней. Значительная часть материалов на нём была сгенерирована ИИ. Ранее журналисты уже показывали, как работает вся цепочка: продажа инструкций и «промптов» (от 10 юаней), использование уязвимостей в популярных ИИ-приложениях, а также распространение зарубежных чат-ботов с взрослым контентом. В одном из приложений, которое недавно привлекло крупные инвестиции, за несколько минут можно было сгенерировать видео с полуобнажённой танцующей девушкой. Особенно тревожной тенденцией стало появление дипфейков. Девушки всё чаще обнаруживают, что их лица из обычных фотографий в соцсетях и сторис «вшивают» в порнографические видео. По данным китайских правоохранителей, количество случаев мошенничества с использованием ИИ-замены лиц выросло на 45 % за квартал, а 17 % из них — это шантаж интимными материалами. Низкий порог входа делает проблему массовой. В интернете открыто продают туториалы и готовые промпты, позволяющие «одной фотографией заставить девушку танцевать». Некоторые продавцы обещают «дневной доход в пять цифр». При этом для обхода модерации используются английские формулировки, детальные описания движений и даже запуск моделей на личных компьютерах без подключения к интернету. Страдают не только обычные люди. Автопроизводители XPeng и Li Auto уже сталкивались с вирусными фейковыми видео, в которых ИИ использовали для создания компрометирующего контента с участием их автомобилей. В одном случае это привело к отмене заказов. Эксперты отмечают, что глобальная порноиндустрия ежегодно приносит около 100 миллиардов долларов — в два раза больше, чем вся индустрия ИИ. При таких деньгах и крайне низкой себестоимости производства (несколько часов вместо съёмочной команды) остановить распространение ИИ-контента для взрослых становится крайне сложно. Пока регуляторы и платформы пытаются выстроить защиту, «жёлтая» индустрия продолжает активно осваивать новые возможности генеративного искусственного интеллекта.

За последнюю неделю Google DeepMind потеряла сразу четырёх ключевых исследователей. Самый громкий уход — Noam Shazeer, один из авторов знаменитой статьи «Attention Is All You Need» и со-руководитель проекта Gemini. Он перешёл в OpenAI. Ещё трое исследователей ушли в Anthropic: John Jumper (соавтор AlphaFold и лауреат Нобелевской премии по химии 2024 года), а также Jonas Adler и Alexander Pritzel, которые вносили значительный вклад в разработку Gemini и направления AI Coding и систем обучения моделей. Эта волна уходов вызвала серьёзный резонанс в индустрии. Многие восприняли её как сигнал о том, что Google теряет позиции в жёсткой борьбе за топовые AI-кадры. Особенно болезненным выглядит уход Shazeer — всего два года назад Google заплатил около 2,7 млрд долларов за Character.AI, чтобы вернуть его и часть команды. В то же время Demis Hassabis, глава DeepMind, в интервью попытался сгладить ситуацию. Он признал, что конкуренция за таланты сейчас крайне жёсткая, но подчеркнул, что DeepMind по-прежнему обладает самой большой и широкой исследовательской командой среди всех лабораторий. По его словам, Google не собирается соревноваться только в области текстовых моделей и AI Coding, а делает ставку на более долгосрочную стратегию: мультимодальность, научные открытия, понимание физического мира и создание полноценных систем AGI. Эксперты отмечают, что OpenAI и Anthropic сейчас активно переманивают специалистов, предлагая более высокую потенциальную доходность через equity в быстрорастущих компаниях. При этом Google, несмотря на огромные ресурсы, всё чаще проигрывает в борьбе за самых востребованных исследователей. Таким образом, в то время как OpenAI и Anthropic активно усиливают свои команды, Google DeepMind несёт наиболее заметные потери среди ведущих лабораторий.

OpenAI выпустила ограниченную превью-версию своей самой мощной модели на сегодняшний день — GPT-5.6. Серия состоит из трёх моделей: Sol (флагман), Terra (сбалансированная) и Luna (быстрая и дешёвая). По словам CEO OpenAI Сэма Альтмана, GPT-5.6 Sol превосходит GPT-5.5 по возможностям, при этом сохраняя ту же цену. Terra по качеству близка к GPT-5.5, но стоит вдвое дешевле. Luna предназначена для массовых и недорогих задач. Цены API (за 1 млн токенов): Sol: $5 / $30 (ввод/вывод) Terra: $2.5 / $15 Luna: $1 / $6 Для сравнения: Claude Fable 5 и Mythos 5 стоят $10 / $50 — то есть примерно в два раза дороже Sol. При этом в ряде тестов GPT-5.6 Sol показал результаты выше, чем Claude Mythos 5, особенно в программировании и долгосрочных задачах по кибербезопасности. Модель получила новые механизмы рассуждений: max reasoning effort (глубокое размышление) и ultra mode (использование нескольких суб-агентов). OpenAI особенно выделяет улучшения в трёх направлениях: программирование, биология и кибербезопасность. Из-за требований правительства США GPT-5.6 пока доступна только ограниченному кругу «доверенных партнёров». Полноценный релиз планируется в ближайшие недели. В тот же день американские власти сняли экспортные ограничения с модели Claude Mythos 5 Anthropic, разрешив её использование более чем 100 американским организациям. При этом ограничения на Fable 5 остались в силе. OpenAI заявила, что GPT-5.6 получила самую мощную систему безопасности в истории компании. Модель прошла масштабные red teaming-тесты (включая 700 тысяч GPU-часов) и, по оценкам OpenAI, не достигла «критического» уровня риска в сфере кибербезопасности.

Все больше пользователей воспринимают чат-ботов не только как помощников, но и как собеседников, а иногда — как эмоциональных партнеров. На этом фоне исследователи предупреждают, что длительное общение с искусственным интеллектом способно оказывать влияние на психическое состояние некоторых людей. Об этом говорится в работе, опубликованной в журнале Digital Psychiatry and Neuroscience, входящем в семейство Nature. Авторы проанализировали опубликованные клинические случаи, сообщения пользователей в социальных сетях и материалы о безопасности ИИ и пришли к выводу, что у части людей продолжительное взаимодействие с чат-ботами может усиливать уже существующие психологические проблемы. Исследователи описывают этот процесс как «спираль усиления» (Amplification Spiral). По их мнению, современные языковые модели способны постепенно укреплять убеждения пользователя благодаря трем особенностям своего поведения. Первая — языковое отражение. Модель обычно подстраивается под стиль общения человека, что делает диалог более естественным и создает ощущение взаимопонимания. Вторая — высокая персонализация. Благодаря памяти о предыдущих разговорах и анализу контекста ИИ начинает учитывать предпочтения, стиль мышления и интересы пользователя, из-за чего ответы могут восприниматься как особенно точные и глубокие. Третья особенность — склонность соглашаться с пользователем. Исследователи отмечают, что модели, обученные с использованием человеческой обратной связи, нередко предпочитают поддерживать ход рассуждений собеседника вместо того, чтобы активно ему возражать. Ранее OpenAI уже сообщала о случаях чрезмерной уступчивости отдельных версий своих моделей и выпускала обновления для корректировки такого поведения. Авторы исследования считают, что по отдельности эти особенности улучшают качество взаимодействия с ИИ. Однако в некоторых ситуациях, особенно если человек испытывает одиночество, стресс или уже имеет психологические трудности, их сочетание может приводить к усилению ошибочных убеждений и снижению критического восприятия. При этом исследование не утверждает, что чат-боты сами по себе вызывают психические заболевания у здоровых людей. Авторы говорят о потенциальных рисках и подчеркивают необходимость дальнейших исследований, поскольку существующие данные основаны главным образом на отдельных клинических случаях и наблюдениях. Проблемой занимается и сама индустрия. OpenAI ранее сообщала о работе над вопросами психического благополучия пользователей, а среди авторов нового исследования есть специалисты, участвующие в проектах по изучению возможного влияния искусственного интеллекта на психологическое состояние человека. Эксперты также обращают внимание на еще одну тенденцию. По мере того как ИИ становится все более эффективным рабочим инструментом, часть профессионального общения начинает перемещаться из взаимодействия между людьми в диалог с машиной. По мнению некоторых разработчиков, это повышает производительность, но одновременно может сокращать количество живого общения внутри коллективов. Авторы исследования делают вывод, что по мере распространения искусственного интеллекта особое значение приобретает сохранение критического мышления и социальных связей. Чат-боты могут быть полезными помощниками, однако они не должны становиться единственным источником эмоциональной поддержки или заменой профессиональной психологической помощи и реального общения с людьми.

Вокруг Anthropic вновь появились слухи о возможном возвращении модели Fable 5. Поводом стали обнаруженные разработчиками изменения в коде новой версии Claude Code, а также публикации западных СМИ о переговорах компании с американскими властями. Участники сообщества, изучавшие код Claude Code версии 2.1.190, обнаружили новые строки, связанные с Fable 5. Если ранее модель, как утверждается, рассматривалась как отдельный платный продукт, то теперь в коде появились сообщения о «еженедельном лимите использования», что может свидетельствовать о подготовке новой схемы доступа через обычную подписку Claude. Кроме того, авторы статьи утверждают, что упоминания Fable 5 вновь появились в документации Amazon Bedrock. Официального подтверждения полноценного запуска модели на момент публикации не было — Anthropic лишь сообщала, что доступ может быть восстановлен позднее. Эти признаки вызвали активное обсуждение среди пользователей и участников рынка. На платформе прогнозов Polymarket некоторые участники начали делать ставки на скорое возвращение Fable 5, хотя подобные прогнозы не являются свидетельством того, что это действительно произойдет. В публикации Wired так же говорится о взаимодействии Anthropic с администрацией США. По информации издания, после ограничений в отношении Fable 5 компания вела переговоры с государственными органами по вопросам безопасности модели и экспортного контроля. Со ссылкой на анонимные источники Wired сообщает, что генеральный директор Anthropic Дарио Амодеи перестал лично участвовать в части переговоров, а ведущую роль взяли на себя сооснователь компании Том Браун и руководитель направления государственной политики Сара Хек. По словам источников, такой формат общения оказался более продуктивным и позволил сосредоточиться на обсуждении технических аспектов безопасности моделей. Одной из ключевых тем переговоров, как утверждается, стали механизмы защиты модели от так называемых «джейлбрейков» — способов обхода встроенных ограничений. Представители Anthropic, по данным статьи, пытались убедить власти, что компания разрабатывает более совершенные системы защиты, способные снизить подобные риски. Также отмечается, что группа американских законодателей направила запрос в Министерство торговли США с просьбой разъяснить критерии, по которым может быть принято решение о возможном изменении ограничений в отношении модели, а также сроки принятия такого решения. Авторы статьи предполагают, что если Fable 5 действительно получит разрешение на повторный запуск после прохождения государственных проверок, это может стать преимуществом компании на корпоративном рынке, где вопросам безопасности уделяется особое внимание. При этом многие выводы публикации основаны на косвенных признаках, анализе программного кода и сообщениях анонимных источников. На момент выхода статьи Anthropic официально не подтверждала ни скорый выпуск Fable 5, ни изменения в его коммерческой модели.

OpenAI, вероятно, изменит подход к выпуску своей новой флагманской модели GPT-5.6, сделав первоначальный доступ значительно более ограниченным. Об этом сообщает издание The Information, согласно публикации, модель сначала будет доступна лишь небольшому числу партнеров, а доступ для каждого клиента будет согласовываться в индивидуальном порядке. Если эта информация подтвердится, это станет заметным отходом от привычной практики индустрии, где новые модели обычно быстро становятся доступны широкому кругу разработчиков через API и облачные сервисы. По данным источников, постепенное развертывание связано с дополнительными требованиями в области кибербезопасности и необходимостью поэтапной оценки рисков. Официальные технические характеристики GPT-5.6 пока не опубликованы. В то же время в сообществе разработчиков активно обсуждаются возможные улучшения модели, обнаруженные в тестовых версиях программного обеспечения и внутренних ссылках на предварительные сборки. Среди предполагаемых нововведений называются увеличение контекстного окна, более эффективная работа с длинными цепочками рассуждений и снижение затрат токенов при выполнении сложных агентных задач. Однако эти сведения основаны на утечках и не получили официального подтверждения со стороны OpenAI. В сети также появились демонстрации, авторы которых утверждают, что использовали предварительную версию GPT-5.6 для создания игровых прототипов, интерфейсов и трехмерной графики. Тем не менее независимо проверить подлинность этих демонстраций пока невозможно. Ситуация с GPT-5.6 отражает более широкую тенденцию на рынке генеративного ИИ. По данным СМИ, сразу несколько ведущих разработчиков в последние месяцы откладывали или ограничивали выпуск своих наиболее мощных моделей. В частности, Anthropic столкнулась с ограничениями, связанными с экспортным регулированием, а Google перенесла широкий запуск Gemini 3.5 Pro, объяснив задержку необходимостью доработки качества модели и анализа результатов раннего тестирования. В результате отрасль постепенно отходит от практики максимально быстрого публичного релиза новых моделей. Вместо этого компании все чаще делают ставку на поэтапное развертывание, ограниченные предварительные программы и дополнительную оценку безопасности перед массовым запуском. Если сообщения о GPT-5.6 окажутся верными, такой подход может стать новой нормой для выпуска наиболее мощных систем искусственного интеллекта.

Развитие искусственного интеллекта заставляет компании пересматривать принципы, которые десятилетиями считались основой успешного бизнеса. Если раньше инвесторы отдавали предпочтение компаниям с минимальными капитальными затратами и высокой масштабируемостью, то сегодня все больше внимания привлекают владельцы вычислительной инфраструктуры, дата-центров и других капиталоемких активов. На протяжении последних двух десятилетий эталоном эффективности считались так называемые «легкие» бизнес-модели. Интернет-платформы строили стоимость на программном обеспечении, алгоритмах, бренде и сетевом эффекте, практически не владея физическими активами. Uber не покупал автомобили, Airbnb — недвижимость, а маркетплейсы обходились без собственных складов или производств. Такой подход обеспечивал быстрый рост и высокую рентабельность. Однако эпоха генеративного ИИ меняет экономику отрасли. Современные модели требуют огромных вычислительных ресурсов, специализированных чипов, дата-центров и постоянных инвестиций в инфраструктуру. В результате крупнейшие технологические компании ежегодно направляют десятки и даже сотни миллиардов долларов на развитие собственных вычислительных мощностей. Особенно заметно это проявляется на рынке программного обеспечения. Генеративный ИИ способен выполнять многие задачи, которые ранее решались специализированными SaaS-сервисами. Если пользователь может получить готовое решение в диалоге с языковой моделью, потребность в отдельных приложениях для типовых операций постепенно снижается. По аналогичной причине меняется и интернет-рынок. Вместо привычего поиска информации через браузер или отдельных приложений пользователи все чаще обращаются к AI-ассистентам, которые способны самостоятельно выполнять задачи — искать информацию, бронировать услуги, составлять документы или взаимодействовать сразу с несколькими сервисами. В такой модели традиционные интернет-платформы рискуют превратиться лишь в поставщиков данных и функций для ИИ. На этом фоне инвестиционные стратегии также меняются. Аналитики все чаще говорят о привлекательности компаний, владеющих редкой инфраструктурой, производственными мощностями или ключевыми элементами цепочек поставок. Такой подход получил название HALO (Heavy Assets, Low Obsolescence) — ставка на капиталоемкие активы с низким риском быстрого устаревания. В качестве примеров приводятся крупнейшие мировые технологические компании. Google активно инвестирует в собственные дата-центры, ускорители вычислений и развитие экосистемы искусственного интеллекта. Alibaba строит аналогичную вертикально интегрированную AI-инфраструктуру, а Meta значительно увеличивает капитальные расходы на вычислительные мощности для своих моделей. При этом не все компании делают ставку исключительно на собственные активы. Apple продолжает использовать модель глубокой интеграции с поставщиками, фактически опираясь на производственные мощности партнеров, а не строя собственные заводы. Такой подход позволяет сохранить относительно «легкий» баланс при высоком уровне контроля над цепочкой поставок. Речь не идет о полном отказе от легких бизнес-моделей. Скорее меняются критерии конкурентоспособности. Если раньше главным преимуществом были сетевой эффект и программное обеспечение, то теперь все большую ценность приобретают контроль над инфраструктурой, вычислительными ресурсами и ключевыми технологиями. В этих условиях искусственный интеллект становится не только новым продуктом, но и фактором, меняющим саму экономику цифрового бизнеса. Компании, сумевшие совместить программные решения с контролем над критически важной инфраструктурой, могут получить преимущество в новой технологической эпохе. Одновременно для многих традиционных интернет-сервисов это означает необходимость пересмотра стратегии и поиска новых источников устойчивого роста.

Несмотря на стремительное развитие искусственного интеллекта, наибольшую прибыль в отрасли сейчас получают не компании, создающие языковые модели, а производители полупроводниковой памяти и другой критически важной инфраструктуры. В качестве примера финансовые результаты крупнейших производителей памяти — Micron, SK Hynix и полупроводникового подразделения Samsung Electronics. Все три компании демонстрируют рекордные показатели прибыли благодаря резкому росту спроса на память для AI-серверов и дата-центров. Особенно востребованными остаются высокоскоростная память HBM (High Bandwidth Memory), серверная DRAM и корпоративные SSD-накопители. Именно эти компоненты являются ключевыми для обучения и инференса современных больших языковых моделей. При этом, разработчики моделей находятся в иной ситуации. Конкуренция между OpenAI, Google, Microsoft, ByteDance и другими компаниями приводит к постоянному снижению стоимости AI-сервисов. OpenAI постепенно расширяет линейку тарифов API, предлагая различные цены в зависимости от модели, длины контекста, использования кэширования и пакетной обработки запросов. Аналогичный подход использует Google Gemini, а Microsoft развивает Azure AI Foundry как платформу, на которой клиенты могут выбирать между несколькими моделями разных разработчиков. Такая конкуренция постепенно превращает модели в относительно взаимозаменяемый сервис и усиливает давление на цены. Похожие процессы происходят и в Китае. Например, ByteDance после периода очень низких цен на сервис Doubao также начала переходить к более традиционной модели монетизации, поскольку рост числа запросов значительно увеличивает расходы на вычислительные ресурсы. В результате разработчики моделей оказываются вынуждены конкурировать одновременно по качеству и стоимости, тогда как производители оборудования получают выгоду от сохраняющегося дефицита ключевых компонентов. Причина заключается в том, что производство современной памяти невозможно быстро нарастить. Расширение мощностей требует крупных инвестиций и длительного времени, а спрос продолжает увеличиваться благодаря строительству новых AI-дата-центров, развитию генеративного ИИ и распространению интеллектуальных агентов. Автор сравнивает эту ситуацию с разными бизнес-моделями. Компании, продающие доступ к AI-моделям по количеству обработанных токенов, напоминают сервисы доставки: объем заказов растёт, но конкуренция усиливается, а цены постепенно снижаются. Производители же памяти и другой критически важной инфраструктуры оказываются в положении поставщиков незаменимых ресурсов, без которых невозможно построить современные вычислительные системы. На нынешнем этапе развития искусственного интеллекта наибольшая экономическая выгода сосредоточена не в программных продуктах, а в производстве базовых аппаратных компонентов. Пока спрос на вычислительные мощности продолжает расти быстрее предложения, именно поставщики памяти, накопителей и другой специализированной инфраструктуры остаются одними из главных бенефициаров глобального AI-бума.

Стремительное развитие искусственного интеллекта ставит перед обществом не только технологические, но и управленческие вопросы. Одной из самых показательных историй последних лет стало кратковременное увольнение главы OpenAI Сэма Альтмана в ноябре 2023 года и его быстрое возвращение на пост после массовой поддержки сотрудников и инвесторов. Этот эпизод продемонстрировал, что существующие механизмы корпоративного управления уже не всегда способны эффективно контролировать компании, создающие передовые ИИ-технологии. Изначально OpenAI создавалась как некоммерческая организация, призванная обеспечивать развитие искусственного интеллекта в интересах всего человечества. Однако коммерческий успех компании привел к тому, что реальное влияние оказалось сосредоточено не только у совета директоров, но и у основателя, сотрудников, инвесторов и стратегических партнеров. В результате формальные органы управления столкнулись с ограниченными возможностями влиять на решения компании. В компаниях, объединенных сильной миссией и харизматичным лидером, критика руководства постепенно начинает восприниматься как критика самой идеи. Это снижает уровень психологической безопасности внутри коллектива: сотрудники все реже готовы открыто высказывать сомнения или несогласие, особенно в организациях, где ценятся скорость принятия решений и постоянные инновации. Отдельный раздел статьи посвящен взаимосвязи между креативностью и этическими рисками. Исследования в области организационного поведения показывают, что люди, склонные к творческому мышлению, зачастую легче находят оправдания собственным спорным поступкам. Под давлением высоких ожиданий и стремления к инновациям это может приводить к постепенному размыванию моральных границ, особенно если сотрудники убеждены, что их работа имеет исключительную ценность для общества. Еще одна проблема связана с использованием самих языковых моделей для принятия морально значимых решений. Авторы ссылаются на исследование, опубликованное в 2026 году в журнале Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS), согласно которому современные большие языковые модели демонстрируют культурные перекосы при оценке этических вопросов. Модели чаще отражают западные представления о морали и хуже учитывают ценности других культур, что связано с особенностями обучающих данных. В этих условиях, считает автор, ключевой задачей становится создание эффективных механизмов подотчетности. Одних добровольных принципов ответственного ИИ уже недостаточно. Необходимы институты, которые смогут обеспечивать независимый контроль над разработчиками, поддерживать возможность открытой дискуссии внутри компаний и не позволят передавать ответственность за сложные моральные решения алгоритмам. Главный вывод статьи заключается в том, что будущее искусственного интеллекта зависит не только от технического прогресса, но и от качества институтов управления. Чем более мощными становятся ИИ-системы, тем важнее обеспечить прозрачность, ответственность и возможность общественного контроля над теми, кто определяет направление их развития.

Китайская архитектурно-дизайнерская компания L&A Design (奥雅股份) объявила о масштабном внедрении искусственного интеллекта в свою работу. Вместо использования ИИ исключительно для генерации изображений компания создала собственную платформу, которая помогает на всех этапах проекта — от анализа и разработки концепции до согласования, внесения правок и подготовки итоговых материалов. Как отмечает руководство компании, главной проблемой отрасли остается не создание первого варианта проекта, а многочисленные доработки. Даже небольшое замечание заказчика, например просьба изменить элементы освещения или благоустройства, зачастую требует повторной переработки визуализаций и новых циклов согласования. Для решения этой задачи L&A разработала систему Aochuang Engine («奥创引擎»), интегрировав ее с корпоративными AI-платформами Tencent Cloud ClawPro и WorkBuddy. По словам компании, искусственный интеллект теперь помогает разбивать задачи на этапы, выполнять локальные изменения в проекте, поддерживать единый стиль оформления и сопровождать дизайнеров в ходе всей работы, а не только генерировать изображения по текстовому запросу. Разработчики подчеркивают, что современные корпоративные AI-решения должны не просто отвечать на вопросы пользователя, а становиться частью реального рабочего процесса. Для этого в систему были встроены накопленные за более чем двадцать лет знания компании — проектные методики, дизайнерские подходы и практический опыт специалистов. Одним из примеров использования новой платформы стал проект спортивного парка в районе Бэйцзяо города Шуньдэ. Изначально планировалось создать спортивный комплекс площадью около 5 тыс. квадратных метров, однако после анализа городской среды, аудитории и потенциального спроса система предложила расширить концепцию до многофункционального спортивного пространства площадью около 20 тыс. квадратных метров. По словам представителей компании, благодаря тому, что ИИ берет на себя подготовку материалов и часть рутинной работы, специалисты могут уделять больше времени обсуждению концепции, исследованию потребностей заказчика и принятию стратегических решений. Сегодня Aochuang Engine используют более тысячи сотрудников L&A, а охват системы внутри компании превышает 90%. Искусственный интеллект применяется для создания концепций, локального редактирования проектов, унификации визуального стиля и подготовки проектной документации. Параллельно компания начала использовать платформу WorkBuddy для административных подразделений. Маркетинг, кадровые службы и административный персонал применяют ИИ для подготовки документов, структурирования информации и создания первых версий текстов. По оценке руководства, это позволяет сотрудникам сосредоточиться на принятии решений и взаимодействии с клиентами. В долгосрочной перспективе L&A рассчитывает изменить саму бизнес-модель компании. Если раньше главным активом были знания отдельных специалистов, то теперь организация стремится превратить накопленный опыт в масштабируемый цифровой продукт. Руководство компании считает, что такой подход позволит перейти от продажи исключительно проектных услуг к созданию технологических решений, которые можно использовать повторно в различных проектах. После внедрения внутри компании платформа постепенно становится доступной и внешним клиентам. Среди первых пользователей оказались небольшие бренды, которые ранее не могли позволить себе полный цикл профессионального проектирования. В L&A считают, что подобный подход делает качественный дизайн более доступным и открывает новые возможности для малого бизнеса. По мнению компании, искусственный интеллект способен изменить не только скорость выполнения отдельных задач, но и саму организацию проектной деятельности, превращая накопленный опыт специалистов в интеллектуальную систему, которая может использоваться всей командой и развиваться по мере реализации новых проектов.