Разбираем ключевые тезисы Марка Андриссена о софте и ИИ: почему технологии меняют отрасли, что это значит для бизнеса и какие риски учитывать.
Марк Андриссен — предприниматель и инвестор, который несколько раз оказывался «в нужном месте» технологической истории и умеет превращать наблюдения в сильные тезисы. В 1990‑х он стал одним из создателей браузера Mosaic и сооснователем Netscape — компании, которая помогла массовому интернету стать реальностью. Позже, уже как инвестор, он вместе с Беном Хоровицем основал фонд Andreessen Horowitz (a16z), один из самых заметных игроков в венчурном капитале.
Андриссена слушают не потому, что он всегда прав, а потому что его идеи часто задают рамку для обсуждения.
Ниже — две линии его рассуждений: как софт перестраивает конкуренцию и почему ИИ воспринимается как следующая волна, сравнимая по масштабу с интернетом. Это не пересказ «пророчеств», а попытка извлечь практические выводы для бизнеса.
В текстах Андриссена есть наблюдения, которые легко проверить (динамика рынков, примеры компаний, логика платформ), и есть оценочные суждения (что «должно» случиться, как «правильно» регулировать ИИ, какие риски переоценены). Полезный подход — отделять примеры и экономическую логику от идеологической рамки, а затем примерять выводы к своей отрасли, данным и ограничениям.
Марк Андриссен сформулировал идею, которая звучит почти как провокация: «софт съедает мир». Простыми словами это означает, что программные продукты перестают быть «надстройкой» над бизнесом и становятся его ядром — тем, что определяет, как создаётся ценность, как компания зарабатывает и как выигрывает у конкурентов.
Во многих отраслях ключевые решения переезжают в приложения, алгоритмы и цифровые платформы. Если раньше конкурентным преимуществом могли быть удачная локация, доступ к сырью или масштаб производства, то теперь всё чаще решают: удобство интерфейса, точность рекомендаций, скорость доставки, прозрачность цен и качество сервиса — то есть то, что обеспечивается софтом.
Софт часто «съедает» маржу (снижая цены через эффективность), цепочки поставок (делая их короче и прозрачнее) и посредников (убирая тех, кто не добавляет уникальной ценности, заменяя их платформой).
Главный вывод для компаний: конкурировать начинают продуктом и скоростью. Кто быстрее улучшает опыт клиента и масштабирует изменения через софт, тот забирает рынок.
Софт меняет конкуренцию не потому, что «всё становится онлайн», а потому что компании начинают выигрывать за счёт скорости улучшений. Если раньше преимущество строилось на доступе к активам (площади, оборудование, логистика), то теперь — на том, как быстро вы превращаете процессы в повторяемый продукт и обновляете его по данным.
Когда бизнес «софтверизируется», внутренняя рутина становится частью продукта: оформление, поддержка, доставка, подбор, обучение. То, что раньше делалось руками и зависело от конкретных людей, превращается в сценарии, интерфейсы и правила.
Итог для рынка простой: побеждает тот, кто может выпускать улучшения каждую неделю, а не раз в год — и делать это со стабильным качеством.
Компании, которые собирают данные о поведении клиентов и качестве сервиса, получают эффект «самоусиления»: больше пользователей → больше сигналов → лучше продукт → ещё больше пользователей. Даже небольшие улучшения (скорость, точность, персонализация, снижение ошибок) в сумме дают заметный разрыв.
Ставка исключительно на офлайн-инфраструктуру, локации и узнаваемость бренда становится рискованной, если сервис не улучшается. Бренд помогает привлечь, но удерживает уже опыт: неудобный интерфейс, медленные процессы и непрозрачные цены быстро «съедают» лояльность.
Софт легко тиражируется, поэтому появляются платформы: они соединяют участников рынка, стандартизируют интеграции и создают экосистемы партнёров. Это усиливает масштаб: чем шире сеть и чем проще подключиться, тем труднее конкурентам переманить пользователей и поставщиков — особенно если данные, инструменты и привычки уже встроены в ежедневную работу.
Андриссен годами повторяет мысль: конкурентное преимущество всё чаще создается не станками, магазинами или логистикой сами по себе, а тем, как компания управляет ими через софт. Поэтому «софтверная стратегия» нужна не только IT-бизнесу — она становится частью стратегии в ритейле, производстве, банках, медицине, образовании.
Это не про то, чтобы внезапно начать продавать приложения. Это про то, чтобы считать софт ключевым активом: он помогает быстрее принимать решения, точнее понимать клиента и дешевле масштабировать процессы.
Чаще всего «софтверизируются»: ценообразование и акции, планирование запасов, управление качеством, поддержка клиентов, обучение сотрудников, аналитика продаж, управление рисками.
Софтверная стратегия ломается, если у нее нет владельцев и понятных метрик. В минимальном составе обычно нужны:
Даже без глубокого программирования важны базовые вещи: интеграции между системами (чтобы данные не жили в изоляции), безопасность, контроль доступов, резервное копирование, а также наблюдаемость — понимание, что именно сломалось и сколько это стоит бизнесу.
Самая частая — ожидание, что «купили инструмент — и все заработает». Софт без процессов и ответственности превращается в дорогую подписку.
Еще две ловушки: автоматизировать хаос (сначала описать процесс, потом ускорять) и гнаться за модой вместо цели. Практичный ориентир: какие 2–3 решения софт должен улучшить в этом квартале — и как вы докажете это цифрами.
Андриссен часто говорит об ИИ как о следующем шаге после того, как «софт съел мир». Но важно понимать: это не просто очередной инструмент для автоматизации рутины. Главная новизна — в универсальности и скорости распространения.
Раньше автоматизация обычно работала по принципу «описали правила → внедрили систему». ИИ меняет порядок: вы задаёте цель, показываете примеры и ограничения — и система помогает получить результат без детального прописывания каждого шага.
Ещё одно отличие — перенос «умственной» работы в софт. Если прошлые волны лучше автоматизировали физический труд и простые офисные процессы, то ИИ берётся за тексты, классификацию, ответы, поиск закономерностей и черновые решения.
Практически в любой компании появляется «слой» поверх существующих систем: ИИ читает письма, извлекает смысл из документов, формирует черновики, помогает сотрудникам быстрее находить ответы в базе знаний и объясняет данные из отчётов человеческим языком. Это не обязательно замена CRM/ERP — скорее ускоритель поверх них.
Самые быстрые победы — там, где много типовых коммуникаций и контента: поддержка клиентов (черновики ответов, суммаризация обращений), маркетинг (варианты текстов и креативов), аналитика (первичный разбор данных, объяснение метрик), внутренние документы (конспекты встреч, шаблоны регламентов).
Чем ближе ИИ к критичным решениям, тем больше цена ошибки. Медицина, финансы, безопасность, комплаенс, антифрод — зоны, где нужны строгие проверки, журналирование, понятная ответственность и правило: финальное решение принимает человек, а ИИ остаётся помощником.
ИИ не «забирает работу» целиком — он забирает отдельные задачи. Поэтому в большинстве профессий меняется не должность, а состав рутины: меньше механических действий, больше работы головой. Выигрывают те, кто умеет формулировать цель, проверять результат и встраивать ИИ в процесс, а не просто «попросить сделать».
Письма, отчёты, первичные черновики, сводки встреч, типовые ответы поддержки, поиск по базе знаний — всё это ускоряется. Но качество теперь сильнее зависит от входных данных: чёткое ТЗ, правильный контекст, ограничения (тон, формат, сроки), критерии «что считается готовым». ИИ часто делает быстро, но не всегда точно — поэтому роль человека смещается к постановке задач и финальному решению.
Растёт спрос на умение работать с данными (где взять, как очистить, как интерпретировать), навыки валидации (проверка фактов, логики, соответствия политике компании), а также продуктовое мышление: понимать пользователя, метрики, риски и стоимость ошибки. Важен и навык редактирования — превращать сырой ответ ИИ в понятный и безопасный результат.
Команды становятся «тоньше» на исполнении и «толще» на контроле качества: владельцы процессов, эксперты по домену, комплаенс, безопасность, дизайн пользовательских сценариев. Вместо передачи задач по цепочке растёт роль сквозных процессов и понятных регламентов.
Начните с пилотов на конкретных задачах, где понятны метрики (время, стоимость, качество). Параллельно обучите сотрудников базовым практикам работы с ИИ и обновите регламенты: что можно отдавать модели, как хранить данные, кто утверждает итог. Полезно заранее закрепить ответственность: ИИ предлагает, человек решает. Подробнее о подходе к внедрению — в разделе /blog/practical-ai-plan.
Один из самых сильных (и самых цитируемых) аргументов в духе Андриссена звучит просто: софт и ИИ повышают производительность — а значит, экономика может расти быстрее. Компании делают больше с теми же ресурсами: быстрее находят клиентов, точнее планируют спрос, уменьшают брак, ускоряют поддержку, автоматизируют рутину.
Исторически автоматизация не только «заменяла» задачи, но и открывала новые категории продуктов. Когда стоимость операции падает, рынок часто расширяется: становится выгодно обслуживать больше людей, делать более персонализированные предложения, запускать нишевые сервисы.
Для бизнеса это выглядит как:
Спорное место — распределение эффекта. Рост производительности не автоматически означает рост доходов у большинства сотрудников. Выгоды могут концентрироваться у владельцев капитала, компаний с доступом к данным и сильной дистрибуции.
Поэтому разговор о «росте экономики» стоит дополнять вопросами: какие функции исчезают, какие появляются, сколько времени займёт переобучение и кто оплатит переход.
Если ИИ-инфраструктура и ключевые данные оказываются в руках нескольких игроков, рост превращается в рост маржи у лидеров, а не в снижение цен и улучшение сервиса для клиентов. Практический вывод: избегайте зависимости от одного поставщика и продумывайте переносимость данных и моделей.
Внутри компании и наружу лучше обещать не «революцию», а измеримые улучшения: время обработки заявки, точность прогноза, доля обращений, закрытых без эскалации, стоимость единицы операции. И всегда добавляйте рамки: где ИИ помогает, где нужен человек, и как вы контролируете качество.
Регулирование ИИ нужно не «для галочки», а чтобы снижать реальные риски: утечки данных, дискриминацию, вредные советы в чувствительных темах (медицина, финансы), а также ситуации, когда непонятно, кто отвечает за ущерб. При этом в духе венчурного подхода, который часто связывают с Марком Андриссеном, чрезмерно широкие запреты и размытые формулировки могут заморозить инновации и закрепить преимущества крупных игроков, у которых больше ресурсов на юристов и комплаенс.
Помогает там, где есть понятный «контур ответственности»: требования к обработке персональных данных, правила уведомления пользователя о том, что он общается с ИИ, процедуры реакции на инциденты.
Мешает, когда вводятся универсальные ограничения «на всякий случай» или требования, которые невозможно выполнить на практике (например, обещание полной объяснимости для любых моделей и решений). Такие нормы часто приводят не к безопасности, а к имитации отчётности.
Хороший баланс обычно строится на трёх принципах:
Даже до окончательных законов можно выстроить базовый контур управления ИИ:
Смотрите не только на громкие заявления, а на «технические» детали: стандарты оценки рисков, требования к происхождению и хранению данных, правила раскрытия использования контента, а также нормы об ответственности — кто платит и на каком основании, если ИИ ошибся.
ИИ даёт ускорение, но цена ошибки может оказаться выше, чем экономия времени. Поэтому безопасность — не «галочка» перед запуском, а часть продукта и процессов.
Во-первых, галлюцинации: модель уверенно выдаёт неверные факты, цифры или ссылки. Во-вторых, утечки данных: в подсказки (prompts) случайно попадают персональные данные, коммерческие условия, внутренние документы. Третий блок — предвзятость: модель может дискриминировать или искажать выводы, если обучающие данные были несбалансированы. Наконец, уязвимости: prompt-инъекции, обходы ограничений, подмена инструкций, а также риски через интеграции и плагины.
Начните с простого: разграничение доступов (кто и к каким данным/функциям ИИ имеет право), шифрование данных в хранении и при передаче, логирование запросов и ответов для расследований и улучшений. Добавьте регулярное тестирование: набор «плохих» запросов, проверки на утечки, на соответствие политике, на устойчивость к инъекциям.
Человек должен оставаться в контуре там, где цена ошибки высока: юридические тексты, финальные ответы клиентам, решения по кредитам/страхованию, медицина, HR. Организуйте это через простые механики: статусы «черновик/на проверку», чек-листы, обязательное подтверждение и понятную ответственность.
Оценивайте не только «точность», но и качество (доля верных ответов), стоимость (за задачу), скорость (время до результата), безопасность (инциденты, попытки инъекций, утечки) и удовлетворённость пользователей. Если метрики не улучшаются — значит, ИИ пока не готов к масштабированию.
Венчурные инвесторы смотрят на ИИ и софт не как на «набор функций», а как на механизм, который может быстро масштабироваться и превращаться в стандарт для целой категории. Отсюда фокус на бизнесах, где рост не требует пропорционального роста затрат, а эффект масштаба усиливает преимущество.
Платформы и инфраструктура — это то, что используют многие компании одновременно: облачные сервисы, инструменты разработки, данные/пайплайны, MLOps, безопасность, интеграционные шины, вертикальные «операционные системы» для отраслей.
Инвесторам это нравится по двум причинам. Во‑первых, такие продукты встраиваются глубоко: сменить поставщика больно, потому что завязаны процессы и интеграции. Во‑вторых, у них больше шансов стать «слоем по умолчанию», на котором строятся десятки других продуктов — а значит, рынок шире, чем у одного приложения.
В ИИ-конкуренции копировать функции стало проще, поэтому «ров» (moat) чаще строится не на модели как таковой, а вокруг неё:
Короткий чек-лист венчурного взгляда:
Перед контрактом полезно спросить:
ИИ приносит пользу не там, где «добавили чат-бот», а там, где улучшили конкретный процесс: быстрее, дешевле, точнее, с меньшим числом ошибок. Ниже — план, который помогает начать без хаоса и завышенных ожиданий.
Выберите несколько задач, где результат можно посчитать. Хорошие первые кандидаты:
На каждый сценарий заранее зафиксируйте метрики (SLA, стоимость обработки, NPS/CSAT, количество ошибок) и «красные линии» (что ИИ делать нельзя).
Составьте карту данных: где хранятся документы, переписки, тикеты, базы знаний, CRM, инструкции. Проверьте:
Часто 80% успеха — это не модель, а порядок в данных и понятные правила доступа.
Решите, что купить, а что делать самим:
Сразу оцените интеграции (CRM, helpdesk, документооборот), расходы на лицензии/токены, инфраструктуру, безопасность и поддержку. Бюджетируйте пилот на 6–8 недель и отдельный бюджет на масштабирование.
Отдельный практичный вариант между «строить с нуля» и «покупать коробку» — vibe-coding подход. Например, в TakProsto.AI можно собирать веб‑приложения, серверные сервисы и мобильные приложения через чат: вы описываете сценарии, роли, данные и ограничения, а платформа с помощью LLM и агентной архитектуры помогает быстро получить работающий прототип. Это особенно полезно для пилотов, когда важно не идеальное решение, а скорость проверки гипотезы, при этом остаётся возможность экспортировать исходники и дальше развивать проект в привычном пайплайне.
Объясните командам, что ИИ — это помощник, а не «автопилот». Введите простую политику:
И главное: назначьте владельца продукта ИИ внутри компании — без него пилот почти всегда превращается в набор разрозненных экспериментов.
Идеи Марка Андриссена полезны не как «пророчества», а как компас: софт и ИИ не просто добавляют удобства — они меняют экономику компаний, скорость конкуренции и ожидания клиентов. Если упростить, тезис звучит так: выигрывают те, кто превращает технологии в продуктовую и операционную привычку, а не в разовый проект.
Во‑первых, относитесь к софту как к рычагу: он масштабирует лучшие процессы и быстро выявляет слабые.
Во‑вторых, ИИ — это не «функция в презентации», а способ пересобрать цепочку создания ценности: от поддержки и продаж до аналитики и разработки продукта.
В‑третьих, скорость итераций становится конкурентным преимуществом: кто быстрее учится на данных, тот быстрее улучшает предложение.
Не верьте общим обещаниям «роста продуктивности» без измерений. Проверяйте: что именно ускорилось, где упало качество, сколько стоит поддержка, какие риски появились (утечки, ошибки, зависимость от поставщика).
Скепсис особенно нужен в оценке окупаемости: иногда ИИ снижает нагрузку, но повышает стоимость контроля и соответствия требованиям.
Выберите 2–3 процесса с понятной метрикой (время ответа, стоимость обращения, конверсия).
Опишите «как сейчас» и установите базовую линию (baseline) в цифрах.
Запустите пилот с ограниченным контуром данных и ответственным владельцем результата.
Введите правила качества: выборка проверок, критерии ошибок, протокол отката.
Посчитайте TCO: лицензии + интеграции + контроль + обучение людей.
Если вы планируете внедрение и хотите понять варианты по стоимости и поддержке, начните с /pricing.
А для разборов кейсов и практических шаблонов загляните в /blog — так проще выбрать следующий шаг под вашу отрасль и размер команды.
Если же вам нужно быстро «собрать и показать» рабочий пилот (внутренний сервис, кабинет, админку, мини‑CRM, базу знаний с поиском), рассмотрите TakProsto.AI: платформа работает на серверах в России, использует локализованные и open-source LLM‑модели и не отправляет данные за рубеж. Это удобно для компаний, которым важно совместить скорость экспериментов с требованиями по данным и последующей поддерживаемостью (включая экспорт исходного кода, деплой, хостинг, снапшоты и откат).” }
Марк Андриссен — предприниматель и инвестор, соавтор браузера Mosaic и сооснователь Netscape, позже — сооснователь венчурного фонда Andreessen Horowitz (a16z).
Его слушают не потому, что он «всегда прав», а потому что он:
Это мысль о том, что ПО перестаёт быть вспомогательным инструментом и становится ядром бизнеса: именно продуктовый опыт, данные и скорость изменений начинают определять конкурентоспособность.
Практический тест: если в вашей отрасли клиент сравнивает удобство, скорость, прозрачность и персонализацию — значит, выигрыш всё чаще зависит от того, как вы строите процессы через софт.
Софт сдвигает конкуренцию от «активов» к скорости итераций.
Типичная цепочка выглядит так:
Итог: выигрывает не тот, у кого больше инфраструктуры, а тот, кто быстрее улучшает опыт и снижает ошибки.
Потому что ключевые «рычаги» управления бизнесом переезжают в цифровой слой: цены, запасы, качество, поддержка, риск-менеджмент, обучение, аналитика.
Минимальный план действий:
Обычно ломается не технология, а управление ею.
Частые ошибки:
Рабочая альтернатива: заранее определить, какие решения софт должен улучшить в этом квартале, и чем вы это докажете (SLA, стоимость операции, качество, конверсия).
ИИ меняет подход: вместо «прописали правила → автоматизировали» вы задаёте цель, примеры и ограничения — и система помогает получить результат без ручного описания каждого шага.
Главная новизна для бизнеса:
Быстрее всего ИИ окупается там, где много типовых коммуникаций и контента.
Хорошие стартовые сценарии:
Важно заранее зафиксировать метрики (время, стоимость, качество) и «красные линии» (что ИИ делать нельзя).
Риск выше там, где цена ошибки велика: медицина, финансы, комплаенс, безопасность, антифрод, решения по людям (HR) и юридические тексты.
Практика, которая снижает риск:
Минимальный контур управления ИИ можно выстроить до любых «финальных» законов:
Полезно следить не за заявлениями, а за деталями: требования к данным, раскрытию использования ИИ и ответственности за ущерб.
Начните с пилота на 6–8 недель и ограничьте контур данных.
Короткий план:
Пошаговый шаблон можно взять в /blog/practical-ai-plan, варианты по стоимости — в /pricing.
