Anastasia Lukina

Карта будущих рынков: куда смотреть? Y Combinator, один из главных стартап-акселераторов США, выпустил Requests for Startups на осень 2026 года - список задач, которые его партнёры особенно хотят увидеть в новых заявках. Я нашла референсы похожих компаний, чтобы было понимание по продукту. 1. Персональный ИИ-учитель для ребёнка, который запоминает его способ мышления, подбирает объяснения и учит рассуждать. Ближайший референс - Khanmigo от Khan Academy. 2. Новая оборонная промышленность: дешёвые перехватчики, автономные дроны, сенсоры, логистика и быстрое производство компонентов. Референс - Anduril, которая строит автономные системы и единую платформу управления ими. 3. Облако для маленького софта и Multiplayer AI. Внутреннее приложение на пять сотрудников уже можно собрать за вечер, но его всё ещё трудно безопасно развернуть и передать команде. Replit приближается к модели «описал задачу - получил приложение», а Dust строит общие пространства, где люди и агенты работают в одном контексте, а не прячут результаты в сотнях личных чатов. 4. Вычисления в море. YC предлагает выносить модульные дата-центры на воду, где меньше ограничений по земле и проще решать вопрос охлаждения. Microsoft уже проверяла подобную идею в Project Natick, разместив дата-центр под водой в Северном море. 5. Массовые AI-продукты и технологии для стареющего населения: сервисы для здоровья, денег, общения и быта, домашний мониторинг, голосовые помощники и роботы. Референс - ElliQ, ИИ-компаньон для пожилых людей, который поддерживает разговор, напоминает о лекарствах и помогает дольше сохранять самостоятельность. 6. Операционная система физического мира и новые данные. Платформы будут распределять задачи между человеком, роботом и ИИ-агентом в логистике, строительстве и производстве. Текущий ориентир - Samsara, соединяющая транспорт, оборудование, площадки и сотрудников, а в сборе данных YC приводит Gecko Robotics и Sorcerer. 7. Финансовая инфраструктура для агентов и подтверждение, что перед вами человек. Стейблкоин-платежи, трансграничные переводы, расчёты между агентами и защита от ботов и дипфейков. Референсы - BlindPay, Infinia, Aspora и World ID. 8. AI-native compliance и самообновляющиеся API. Norm AI и Vanta автоматизируют регуляторные процессы, Dependabot обновляет зависимости, Stainless поддерживает SDK, однако системы, которые сами отслеживают новое регулирование и исправляют интеграции после изменений API, пока только формируются. 🌟Что нам с того? Для карьерной стратегии это почти готовая карта рынков, где будут появляться новые компании, корпоративные продукты и роли, которые пока даже не успели нормально назвать. Можно идти работать в такие стартапы, создавать похожие решения внутри корпораций или искать здесь идею собственного продукта. И понадобятся далеко не одни разработчики. Будет расти спрос на продактов, специалистов по данным, комплаенсу, партнёрствам, продажам, внедрению и операционному управлению - людей, которые знают реальную отрасль и умеют переводить её проблемы на язык технологии. 💕Мне очень нравится все, что связано с серебряной экономикой, wellness, долголетие, ментальное и физическое здоровье. Где из этих сфер лежит сейчас ваш интерес?⬇️

Где используют нейронки больше всего? Интересная диаграмма про сферы в которых люди используют нейронки. Авторы сопоставили 15 миллионов обезличенных взаимодействий в Gemini App, AI Mode и Gemini API с 800 профессиями и 4000 рабочими задачами. Это фотография сегодняшнего применения ИИ, а не доказательство роста производительности. ИИ обнаружен в 68% профессий, на которые приходится чуть более 88% занятости в США. Он помогает не только разработчикам и аналитикам, но и фермерам, автомеханикам, инженерам и лесоводам. Однако проникновение широкое и неглубокое. В профессиях ИИ задействован лишь в 21% задач. Только в 3% профессий он используется более чем в трех четвертях задач. Пока ИИ не столько забирает профессии, сколько разбирает их на части. Человек сохраняет ответственность, контекст, отношения и финальное решение, а машине передает поиск информации, первый черновик, проверку гипотез, диагностику и обучение. В нерутинных интеллектуальных задачах менее 10% взаимодействий направлены на полную автоматизацию. Большинство связано с совместной работой: придумать, уточнить, проверить, улучшить. Для компаний вывод неудобный. Корпоративная лицензия и обучение промптам еще не являются трансформацией. Новый уровень эффективности появится у тех, кто разложит роли на задачи, определит, где ИИ усиливает человека, где перестраивает процесс, а где позволяет убрать слой согласований. Конкуренция будет происходить не между компаниями с ИИ и без него, а между разными архитектурами работы. Нейронки активнее внедряют высокооплачиваемые специалисты, хотя чаще используют его для задач низкой и средней экспертности. Получается машина усиления уже сильных: человек с опытом быстрее убирает рутину и направляет время на более дорогие решения. Разрыв может вырасти не потому, что ИИ заменит экспертов, а потому, что эксперты с ИИ начнут двигаться быстрее остальных. Более 86% разговоров с ИИ происходят вне работы: люди сравнивают покупки, разбираются с техникой, налогами, документами и государственными сервисами. ВВП этого почти не замечает, потому что свободный вечер и снятая административная нагрузка не проходят через кассу😄👌🏻

Пост без текстового описания.

Пост без текстового описания.