Заработок в интернете: практическое руководство

как поддерживать систему после запуска.

ИИ может написать значительную часть кода.

Но ответственность за архитектуру и конечный результат остаётся на человеке.

Анализ данных

ИИ может значительно ускорить работу с таблицами и данными.

Например, ему можно поручить:

очистить данные;

найти аномалии;

сгруппировать информацию;

объяснить структуру таблицы;

построить расчеты;

предложить визуализацию;

сформулировать выводы;

подготовить черновик отчета.

Но опять возникает вопрос проверки.

Если модель неправильно поняла колонку или ошиблась в формуле, красивый отчет может оказаться совершенно бесполезным.

Поэтому специалист по данным становится не менее важен.

Просто его работа всё чаще выглядит как:

данные → постановка задачи → ИИ-обработка → проверка → интерпретация → решение.

Исследования

ИИ особенно хорошо подходит для первичной исследовательской работы.

Например: «Нужно сравнить двадцать конкурентов».

Или: «Нужно изучить российский рынок определенного товара».

Или: «Нужно разобраться в научной литературе по конкретной теме».

Современные инструменты глубокого исследования способны самостоятельно выполнять многошаговый поиск, анализировать большое количество источников и формировать структурированный отчет. OpenAI, например, развивает Deep Research именно в этом направлении и в 2026 году добавил возможность ограничивать поиск доверенными сайтами и подключенными источниками.

Это может сократить часы или даже дни рутинного поиска.

Но исследование всё равно требует человека.

Нужно понимать:

какие вопросы задавать;

какие источники считать надежными;

как проверять противоречия;

какие данные являются существенными;

где заканчиваются факты и начинаются предположения.

Исследователь с ИИ

Поэтому появляется новая профессия или, точнее, новый формат старых профессий.

Человек не сидит несколько дней, вручную просматривая сотни документов.

Он строит исследовательский процесс:

формулирует вопрос;

определяет источники;

поручает ИИ первичный поиск;

получает материалы;

проверяет ключевые сведения;

проводит собственный анализ;

превращает результат в понятный для клиента документ.

Это уже гораздо более ценная услуга, чем: «Я умею пользоваться Deep Research».

Автоматизация бизнеса

Здесь потенциально находится один из самых интересных рынков.

У любого бизнеса есть повторяющиеся процессы.

Например:

пришла заявка → данные занесены в CRM → менеджеру отправлено уведомление → клиенту отправлено письмо → через два дня создано напоминание.

Раньше для автоматизации требовалось достаточно много ручной настройки.

Сегодня часть таких процессов можно строить с использованием ИИ и автоматизационных платформ.

Специалист может предложить компании: «Я проанализирую ваши повторяющиеся операции и автоматизирую те, которые не требуют постоянного участия сотрудника».

Клиенту неважно, сколько в процессе было использовано нейросетей.

Ему важно, например, что менеджер теперь экономит два часа каждый день.

Самая сильная услуга: автоматизация конкретной боли

Представим интернет-магазин.

Каждый день сотрудник вручную:

получает таблицу;

проверяет остатки;

формирует отчет;

отправляет его руководителю;

пишет менеджерам о товарах, которые заканчиваются.

Вы можете предложить: «Давайте автоматизируем этот процесс».

После внедрения сотрудник вместо двух часов тратит на него 15 минут.

Вот здесь появляется настоящая экономическая ценность.

ИИ является частью решения.

Но клиент покупает экономию времени и снижение количества ручной работы.

ИИ-агенты

Следующий этап развития ИИ связан с агентами.

Обычный чат работает примерно так:

человек → запрос → ИИ → ответ.

Агентный подход выглядит иначе:

человек → цель → ИИ → план → инструменты → действия → проверка → результат.