Сем Альтман про майбутнє ШІ: 10 висновків з Q&A

Під час публічної сесії запитань і відповідей Сем Альтман, CEO OpenAI, окреслив своє бачення ключових змін, які вже відбуваються або очікуються в найближчі роки. Розмова зосередилась на практичних аспектах: ролі інженерів, структурі конкуренції, економічних ефектах та потенційних ризиках.

Зібрали ключові висновки із цієї дискусії.

10 головних висновків із сесії

• Роль розробників змінюється. ШІ скорочує частку рутинного написання коду й підсилює значення постановки задач, архітектури та контролю рішень.
• Створювати продукти стає простіше. Go-To-Market, дистрибуція та увага користувачів стають головними обмеженнями.
• Софт рухається до персоналізації. Зростає кількість micro-рішень і сценаріїв адаптації під конкретного користувача.
• Агентні системи не мають стабільного стандарту. Інтерфейси та orchestration-підходи залишаються відкритою зоною розвитку.
• Вартість інференсу знижується. Це змінює економіку експериментів і масштаб задач, які стають доцільними.
• Швидкість стає критичним фактором і дедалі частіше впливає на конкурентоспроможність продуктів.
• Надійність — ключове обмеження агентів. Складні довгі workflow залишаються чутливими до помилок.
• Безпекові стратегії зміщуються до resilience-підходів. Особлива увага приділяється біоризикам.
• Освіта адаптується до ШІ — зростає значення soft skills, адаптивності та самостійності.
• Ринок праці змінює критерії оцінки. Робота з ШІ стає базовою компетенцією, а швидкість рішень — ключовою метрикою.
• Сприйняття ШІ-контенту залежить від ролі людини. Авторство й творчий контроль можуть змінювати сприйняття контенту створеного моделями.

Як ШІ змінює роль розробників — парадокс Джевонса

Одне з перших питань на сесії стосувалося простого страху ринку: якщо ШІ прискорює написання коду, чи зменшиться потреба в розробниках.

Сем Альтман пояснює ситуацію через Jevons paradox (парадокс Джевонса). Коли технологія стає дешевшою й ефективнішою, її починають використовувати частіше, а не рідше. Те саме відбувається із софтом.

Продуктивність інженерів зростає, але це не стискає ринок. Це збільшує кількість продуктів, сценаріїв використання та задач, які раніше виглядали занадто дорогими або складними.

Історія індустрії вже показувала подібний ефект:

• високорівневі мови програмування спростили розробку;
• фреймворки зменшили обсяг рутинної роботи;
• хмарні платформи прибрали частину інфраструктурних бар’єрів.

Результат завжди однаковий — софту стає більше. ШІ запускає аналогічний процес, але значно швидше.

Альтман прямо говорить про зміну характеру інженерної роботи. Частка часу, яка йде на синтаксис, ручне написання коду та дебагінг, скорочується. Натомість зростає роль іншого типу діяльності:

• постановка задач;
• декомпозиція проблем;
• проєктування логіки рішень;
• контроль поведінки систем;
• перевірка якості результатів моделей.

Фокус зміщується з виробництва коду до управління наміром. Розробник дедалі частіше працює не з кодом як текстом, а з системою як середовищем, яке потрібно правильно направити.

Це змінює критерії цінності, важливою стає здатність:

• структурувати складні задачі;
• працювати з невизначеністю;
• будувати архітектуру рішень;
• ефективно використовувати можливості моделей.

Окремий ефект — зниження технічного порогу входу. ШІ-інструменти розширюють коло людей, які можуть створювати програмні продукти. Те, що раніше вимагало команди розробників, дедалі частіше доступне соло-білдерам або невеликим командам. Ринок не стискається. Він масштабується.

Попит переходить у нові категорії:

• персоналізовані продукти;
• внутрішні інструменти;
• micro-software;
• кастомні рішення під конкретні задачі.

Ринок зміщується від розробки до дистрибуції

Окремий блок дискусії стосувався зміни балансу складності у створенні продуктів. Учасники прямо озвучили проблему: розробка спростилась, але залучення користувачів не стало легшим.
Сем Альтман погоджується з цією логікою.

ШІ-інструменти знижують бар’єр виробництва. Створити MVP, протестувати гіпотезу або запустити новий сервіс тепер значно швидше й дешевше. Водночас фундаментальні правила ринку не змінюються. Продукт сам по собі не гарантує попит.

Go-To-Market залишається головним викликом:

• привернути увагу;
• пояснити цінність;
• сформувати звичку використання;
• утримати користувача;
• побудувати канали дистрибуції.

ШІ робить розробку дешевшою. Увагу користувачів — ні. Альтман описує це як структурну асиметрію сучасного ринку. Виробництво софту дешевшає експоненційно, а людська увага залишається обмеженим ресурсом.

Наслідок — конкуренція зміщується. Якщо раніше вузьким місцем була інженерна складність, тепер ним стає дистрибуція. Ринок отримує більше продуктів, більше функцій і більше експериментів. Але кількість часу, яку користувач може витратити, не зростає.

Це створює нову економіку продуктів. Виграють не ті, хто швидше пише код, а ті, хто краще працює з попитом:

• чітке позиціонування;
• зрозуміла користь;
• сильний narrative;
• ефективні acquisition-механіки;
• утримання та повторне використання.

Альтман підкреслює, що це не нова проблема, але ШІ робить її актуальнішою. Коли створювати стало простіше, ринок швидше насичується. Технологія перестає бути дефіцитом. Попит залишається дефіцитом.

Окремо він зазначає, що ШІ вже починає автоматизувати частину GTM-процесів — маркетинг, сейлз-операції, підтримку користувачів. Але навіть у цьому сценарії конкуренція за увагу нікуди не зникає.

Персоналізований софт і нова логіка продуктів

Сем Альтман описує власний досвід використання ШІ-інструментів як зсув очікувань. Софт більше не сприймається як статичний продукт із фіксованим набором функцій. Зростає запит на інший формат взаємодії.

Якщо виникає невелика задача, природною реакцією стає бажання отримати рішення одразу — у вигляді згенерованого коду або мікроінструменту.

Ця поведінка формує новий клас сценаріїв:

• тимчасові утиліти;
• micro-apps під конкретні задачі;
• кастомні workflow;
• інтерфейси, адаптовані під користувача.

Модель використання софту поступово змінюється. Раніше користувач адаптувався до продукту. Тепер зростає очікування, що продукт адаптується до користувача.

Це змінює логіку розробки продуктів. Замість універсальних інтерфейсів для масової аудиторії з’являється попит на системи, які можуть:

• змінювати структуру взаємодії;
• перебудовувати функціональність;
• враховувати поведінкові патерни;
• адаптуватися до стилю роботи користувача.

ШІ стає механізмом динамічної адаптації, і наслідок цього — фрагментація софту.
Якщо створення інструментів дешевшає, зникає потреба у надмірно великих універсальних рішеннях. Частина задач переходить у формат вузьких, короткоживучих або персональних продуктів. Це відкриває новий простір для білдерів.

Цінність зміщується з масштабу функціональності до точності вирішення задачі. Лідерами стають рішення, які швидко закривають конкретну потребу, навіть якщо існують лише в межах одного користувача або команди. Фактично формується інша економіка продуктів: менше великих програм → більше ситуативного софту.

Альтман підкреслює, що цей сценарій виглядає неминучим. Зі зниженням вартості інференсу й ростом можливостей моделей персоналізація стає базовим очікуванням.

Агенти, orchestration і проблема інтерфейсів

Учасники сесії підняли питання про агентні системи та можливі стандарти інтерфейсів. Сем Альтман зазначив, що єдиного правильного формату взаємодії наразі немає.

Користувачі застосовують різні підходи:

• multi-agent конфігурації;
• роботу в межах одного діалогу;
• автономні сценарії;
• інтерактивні workflow.

Моделі використання не уніфікувалися. Також відзначили розрив між можливостями моделей і тим, як вони інтегруються у робочі процеси. Розвиток моделей випереджає розвиток інструментів та інтерфейсів, — більшість користувачів не використовує повний потенціал моделей.

Це формує окремий напрям розвитку продуктів — orchestration-рішення та системи управління взаємодією з моделями.

Економіка ШІ: дефляційний ефект і новий масштаб можливостей

Окремий блок дискусії стосувався економічних наслідків розвитку моделей. Сем Альтман говорив про системний дефляційний ефект. Зниження вартості інференсу змінює економіку створення цифрових продуктів і знань.

Витрати на інтелектуальну працю поступово зменшуються.Це впливає на сам масштаб задач, які стають економічно доцільними. Робота, що раніше вимагала команди та значного бюджету, дедалі частіше переходить у категорію доступних рішень. Витрати на інференс у межах сотень або тисяч доларів дозволяють створювати програмні рішення рівня річної роботи команди.

Зниження витрат означає:

• більше спроб;
• швидшу перевірку ідей;
• менший ризик запуску нових продуктів;
• розширення кола людей, здатних створювати складні рішення.

Економічний бар’єр входу зменшується. Паралельно Альтман звертає увагу на асиметричний характер цього ефекту. Дефляційний тиск не гарантує рівномірного розподілу вигод.

Зниження вартості інтелекту може одночасно:

• розширювати доступ до можливостей;
• концентрувати цінність у власників інфраструктури.

Результат залежить від ринкових і регуляторних механізмів. Ще один важливий аспект — зміна структури витрат у продуктах. У міру ускладнення застосувань зростає значення швидкості. Вартість обчислень залишається важливою, але latency дедалі частіше стає критичним фактором користувацького досвіду.

Формується новий компроміс: вартість ↔ швидкість ↔ складність результату. Зниження вартості інференсу змінює не тільки ефективність роботи, а й саму кількість можливих продуктів, рішень і бізнес-моделей.

Компроміс між вартістю і швидкістю моделей

Під час обговорення розвитку моделей окремо підняли питання вартості інференсу. Сем Альтман підтвердив очікування зниження витрат. Орієнтир, який озвучувався в дискусії, — до 100× здешевлення рівня інтелекту GPT-5.2 у середньостроковій перспективі.

Зменшення вартості розглядається як базова умова масштабування ШІ-застосувань. Нижчі витрати дозволяють запускати більше агентів, обробляти більші обсяги задач і вбудовувати моделі у ширший спектр продуктів. Для багатьох сценаріїв саме ціна обчислень залишається ключовим обмеженням.

Водночас у розмові окремо зафіксували іншу тенденцію — зростання значення швидкості. У міру ускладнення результатів і збільшення ролі ШІ у реальному часі затримка стає критичним фактором. Частина користувачів і компаній готові платити більше за швидшу відповідь.

Це формує новий компроміс у розвитку моделей:

• нижча вартість обчислень;
• вища швидкість генерації;
• складність і обсяг результату.

Оптимізація одного параметра часто потребує поступок в іншому.

Здешевлення та прискорення — різні технічні задачі. В окремих випадках ринок може надавати перевагу швидкості навіть за вищої вартості інференсу. Вартість і швидкість перестають бути другорядними характеристиками моделей і стають частиною продуктової стратегії.

Збираємо в Telegram найактуальніші новини й статті про маркетинг, ШІ та бізнес

Хочу бути в темі

Надійність як головне обмеження агентних систем

Учасники озвучили проблему: навіть відносно прості сценарії можуть ламатися після кількох кроків. Причина полягає у стабільності виконання послідовних дій.

У дискусії зафіксували — якщо система має високий рівень точності на одному кроці, це не гарантує успішне завершення довгого ланцюга операцій. Ймовірність помилки накопичується зі збільшенням кількості кроків.

Це формує ключове обмеження сучасних агентних систем. Моделі можуть демонструвати сильні результати в окремих задачах, але довгі автономні процеси залишаються чутливими до збоїв, втрати контексту та помилок проміжних рішень.

Найбільш стабільні сценарії сьогодні — це вузькі, добре визначені задачі з чіткими критеріями перевірки результату. Надійність зростає, коли проблему можна:

• формалізувати;
• декомпозувати;
• верифікувати на фінальному етапі.

Натомість відкриті або слабо структуровані задачі створюють вищий рівень нестабільності.
Обмеження агентних систем наразі пов’язані передусім із надійністю довгих ланцюгів дій, а не з базовими інтелектуальними можливостями моделей.

Безпека ШІ та біоризики

Також приділили увагу ризикам, пов’язаним із біологічними можливостями моделей. Сем Альтман зазначив, що сучасні системи вже демонструють високий рівень компетентності у роботі з біологічною інформацією, що формує новий клас безпекових викликів.

Стратегії, які базуються виключно на обмеженні доступу або блокуванні окремих категорій запитів, розглядаються як недостатні у довгостроковій перспективі через масштабування можливостей моделей. Як альтернативний напрям обговорюється resilience-підхід. Йдеться про побудову систем стійкості: механізмів раннього виявлення потенційних загроз, сценаріїв реагування та інфраструктурних рішень, здатних зменшувати наслідки можливих зловживань.

У цьому контексті ШІ розглядають у подвійній ролі — як фактор нових ризиків і як інструмент їхнього стримування.

Освіта та навички у світі ШІ

Сем Альтман підкреслив, що поява ШІ-інструментів змінює як спосіб виконання роботи, так і сам підхід до освіти.

У контексті раннього розвитку озвучили обережну позицію. Акцент робиться на важливості фізичної взаємодії зі світом, соціалізації та базових когнітивних навичок без надмірної залежності від цифрових інтерфейсів у дитячому віці.

Для дорослих і професійного середовища логіка змінюється. ШІ розглядається як базовий інструмент, інтеграція якого стає частиною повсякденної роботи та навчання. Обмеження або ігнорування таких інструментів створює ризик втрати конкурентоспроможності.

Зростає значення soft skills:

• agency та самостійність у прийнятті рішень;
• адаптивність до швидких змін інструментів;
• здатність працювати з невизначеністю;
• критичне мислення та перевірка результатів моделей.

Технічні навички не зникають, але перестають бути єдиним джерелом цінності. Освіта поступово зміщується від запам’ятовування інструментів і синтаксису до розвитку мислення, рішень і навичок взаємодії з інтелектуальними системами.

Як змінюється найм працівників у світі ШІ

Розвиток AI-інструментів впливає на критерії професійної ефективності. Традиційні моделі перевірки навичок поступово втрачають актуальність. Формати завдань, розраховані на тривале ручне виконання, гірше відображають реальні умови роботи, де ШІ вже інтегрований у повсякденні процеси.

У центрі оцінки зміщується швидкість отримання результату. Практичні навички дедалі частіше включають:

• ефективне використання AI-інструментів;
• здатність швидко декомпозувати задачі;
• контроль якості відповідей моделей;
• роботу з помилками та нестабільністю систем.

Робота з ШІ стає частиною базової компетенції.

Також відзначили зміну підходів до масштабування команд. Зростання продуктивності дозволяє виконувати більший обсяг задач меншою кількістю людей, що впливає на темпи найму та структуру ролей.

Ринок праці адаптується до середовища, у якому вміння працювати з ШІ стає стандартною вимогою, а ключовим показником ефективності виступає швидкість рішень.

Креативність, сприйняття ШІ-контенту та роль людини як творця

Сем Альтман послався на спостереження з експериментів: у сліпих тестах люди часто позитивно оцінюють роботи моделей. Після інформації про те, що результат згенерувала система, оцінки можуть змінюватися.

Контент, який сприймається як повністю ШІ-генерований, викликає нижчий рівень прийняття. Натомість роботи, де людина бере участь у процесі — формулює ідею, керує генерацією, редагує або відбирає результат — оцінюються інакше.

Ключовим фактором стає роль людини. Участь автора, редактора або куратора впливає на сприйняття цінності результату навіть у випадках, коли технічну частину роботи виконують моделі.

Окремо обговорюється питання авторства. У міру поширення ШІ-інструментів межа між створенням і керуванням процесом стає розмитою. Моделі дедалі частіше виступають інструментом у межах звичних креативних практик.