Ф'ючерси
Сотні безстрокових контрактів
TradFi
Золото
Одна платформа для світових активів
Опціони
Hot
Торгівля ванільними опціонами європейського зразка
Єдиний рахунок
Максимізуйте ефективність вашого капіталу
Демо торгівля
Вступ до ф'ючерсної торгівлі
Підготуйтеся до ф’ючерсної торгівлі
Ф'ючерсні події
Заробляйте, беручи участь в подіях
Демо торгівля
Використовуйте віртуальні кошти для безризикової торгівлі
Запуск
CandyDrop
Збирайте цукерки, щоб заробити аірдропи
Launchpool
Швидкий стейкінг, заробляйте нові токени
HODLer Airdrop
Утримуйте GT і отримуйте масові аірдропи безкоштовно
Launchpad
Будьте першими в наступному великому проекту токенів
Alpha Поінти
Ончейн-торгівля та аірдропи
Ф'ючерсні бали
Заробляйте фʼючерсні бали та отримуйте аірдроп-винагороди
Інвестиції
Simple Earn
Заробляйте відсотки за допомогою неактивних токенів
Автоінвестування
Автоматичне інвестування на регулярній основі
Подвійні інвестиції
Прибуток від волатильності ринку
Soft Staking
Earn rewards with flexible staking
Криптопозика
0 Fees
Заставте одну криптовалюту, щоб позичити іншу
Центр кредитування
Єдиний центр кредитування
Центр багатства VIP
Преміальні плани зростання капіталу
Управління приватним капіталом
Розподіл преміальних активів
Квантовий фонд
Квантові стратегії найвищого рівня
Стейкінг
Стейкайте криптовалюту, щоб заробляти на продуктах PoS
Розумне кредитне плече
Кредитне плече без ліквідації
Випуск GUSD
Мінтинг GUSD для прибутку RWA
Штучний інтелект спричиняє скорочення, але OpenAI наймає продавців
Курі, DeepChao TechFlow
Останнім часом хвиля тривоги щодо безробіття через ШІ охопила схід і захід інтернету.
Block звільнив 4000 людей, генеральний директор сказав, що ШІ може виконати вашу роботу; Pinterest скоротив 15% співробітників, гроші вкладено у ШІ; Dow Chemical звільнив 4500 людей, причина — посилення автоматизації…
В Україні також не спокійно: повідомляють, що NetEase використовує ШІ для заміни аутсорсингу, iFlytek спростовує масштабні скорочення, ByteDance повідомляє, що не ШІ-відділ оптимізує 20% працівників кожні півроку…
За статистикою, у перших трьох місяцях 2026 року глобальні технологічні компанії вже звільнили понад 45 000 людей, майже 10 000 з них — чітко через ШІ.
На цьому фоні минулого п’ятниці британська Financial Times повідомила, що OpenAI планує до кінця року збільшити кількість співробітників з 4500 до 8000.
3500 нових вакансій. Компанія, яка створює ШІ, каже, що їй не вистачає людей?
Зайшовши на сторінку вакансій OpenAI, побачимо, що шукають не лише інженерів і дослідників, а й іншу категорію — менеджерів партнерських відносин, корпоративних продажів, команд GTM (стратегії виходу на ринок), а також нову посаду, згадану у статті — technical ambassadorship, що перекладається як:
Технічний посол, який допомагає корпоративним клієнтам освоїти ШІ.
Отже, OpenAI шукає не тих, хто зробить ШІ сильнішим, а тих, хто зробить так, щоб інші були готові платити за ШІ.
Залучення клієнтів важливіше, ніж вдосконалення моделей
ChatGPT має 900 мільйонів активних користувачів на тиждень, але більшість не платять.
Платні користувачі, навіть ті, що платять, OpenAI обслуговує збитково: кожен активний користувач споживає обчислювальні ресурси, що коштують понад 20 доларів на місяць. Очікуваний річний дохід — 25 мільярдів доларів, очікувані збитки — 14 мільярдів.
Користувачі підтримують трафік, а корпоративні клієнти — прибуток. Але саме корпоративні клієнти переходять до Anthropic і їхнього Claude.
За даними Ramp, у перших покупців ШІ-інструментів Anthropic займає 73% ринку. Десять тижнів тому ця цифра була приблизно порівнянною між двома компаніями.
У грудні минулого року Altman надіслав всім меморандум «code red», у якому зупинив всі неосновні проєкти — рекламу, помічників для покупок тощо, зосередивши ресурси на покращенні ChatGPT.
Причиною стала перемога Google Gemini 3 у кількох тестах, але глибша тривога виникла на корпоративному рівні: Anthropic інтегрує Claude у кодові бази та робочі процеси клієнтів, і коли це зроблено, витрати на міграцію починають накопичуватися.
Моделі можна оновлювати, але клієнти не повернуться самі. Щоб залучити клієнтів, потрібно не лише давати поради ШІ, а й особисто йти до них.
Продати лопату самому не вийде
ШІ може писати код, обслуговувати клієнтів, аналізувати дані, але є одна річ, яку він зробити не може:
Переконати технічного керівника компанії підписати річний контракт і купити його.
Особисте використання ШІ — просто завантажити додаток і користуватися, при незадоволенні — видалити. Для компаній — зовсім інша справа. Безпека даних, внутрішні процеси, сумісність із існуючими системами, навчання співробітників — будь-який з цих етапів може зупинити проєкт.
Це не можна вирішити за допомогою оцінки моделей — потрібно, щоб хтось сидів у конференц-залі з клієнтом і переконував його.
OpenAI, очевидно, це зрозумів. Вони не лише шукають продавців, а й ведуть переговори з приватними фондами TPG, Brookfield та іншими щодо спільного підприємства для впровадження ШІ у бізнес.
Історія Block теж про це.
Після звільнення 4000 людей менше ніж через три тижні компанія почала їх повертати. Інженеру з дизайну сказали, що його звільнили неправильно, керівник технічного відділу виявив, що після скорочення всі ключові завдання залишилися без виконавця, і, погрожуючи звільненням, частина співробітників повернули.
Сам Дорсі у листі про скорочення залишив натяк: «Можливо, ми звільнили деяких людей неправильно…»
ШІ дійсно викликає тривогу щодо безробіття, але якщо основні джерела доходу будуть скорочені через ШІ, це буде надмірним. Навіть у компанії, де керівник відкрито заявляє, що ШІ може замінити більшість співробітників, залишаються процеси, які ШІ не може замінити.
ШІ найкраще замінює чітко визначені завдання, але «зробити так, щоб організація повірила, що їй потрібен ШІ і навчити її користуватися ним» — це саме те, що важко чітко сформулювати.
Кожна технологічна революція супроводжується словами «продавати лопати — найприбутковіше». І цей раз не виняток: всі сходяться на думці, що компанії, що створюють інфраструктуру, будуть у безпеці незалежно від переможця.
Але ситуація OpenAI показує, що лопати вже зроблені, але потрібно ще й навчити інших їх використовувати. І цей «навчальний» процес саме той, що не можна зробити за допомогою лопати.
Наземна просування, стабільна робота в умовах тривоги щодо ШІ
Якщо подивитися на тих, кого звільнили і кого найняли, виникає чітка межа.
Звільнені з Block понад 4000 людей — здебільшого ті, що були найняті під час пандемії, — це роботи, які можна стандартизувати. У OpenAI, де найняли 3500 нових співробітників, основна частина — продажі, підтримка клієнтів, управління партнерами — роботи, які важко описати у процесах.
Що робить OpenAI, — це старий метод: наземне просування.
Людей посилають у офіси клієнтів, сідають, слухають потреби, інтегрують системи, контролюють запуск. Технічний посол або менеджер партнерів — по суті, те саме, що й десять років тому, коли компанії на кшталт Meituan ходили по ресторанах, переконуючи власників встановити POS-термінали.
Ця стратегія не обмежується лише цими компаніями.
Генеральний директор Shopify цього року сказав співробітникам, що для найму нових потрібно довести, що ШІ не може це зробити. Klarna два роки тому звільнила 700 співробітників служби підтримки, заявивши, що ШІ достатньо. Минулого року вони тихо повернули частину — керівник визнав, що у ШІ «зайшли занадто швидко».
У чому різниця між звільненими і поверненими?
Посади, які можна звільнити, мають спільну рису: їхня робота чітко розподілена на вхідні та вихідні дані. Написати код, відповісти на заявку, створити звіт — межі ясні, і ШІ цим добре володіє.
Особливість наземного просування — навпаки. Допомогти фінансовому клієнту інтегрувати ШІ у систему відповідності — і допомогти ігровій компанії створювати контент — це зовсім різні проєкти. Людина навпроти — різна, і рішення теж. Це не можна сформулювати у промпт.
ШІ не знищує всі роботи, він переоцінює їх цінність. Те, що можна чітко пояснити — стає дешевше, те, що важко — дорожчає.
Три роки тому компанії, що змінювали світ однією статтею, тепер наймають тисячі людей, щоб ходити по домівках і переконувати.
Якщо ви хвилюєтеся, чи зможе ШІ вас замінити, відповідь залежить не від галузі, а від того, чи можна вашу роботу чітко пояснити однією фразою.
Те, що можна пояснити — вже не так безпечне.