В X немного людей, которые действительно понимают, как превратить ИИ в выручку и при этом не утонуть в хайпе.
Пока все гонятся за очередным сервисом со $100K регулярной выручки в месяц или строят всё более сложные системы агентов, Machina сосредоточен на куда более простом: использовать ИИ как рычаг, чтобы существующий бизнес работал лучше.
Эта точка зрения выросла из реального опыта. Он строит агентства, проектирует ИИ-системы, круглосуточно гоняет исследовательских агентов и учится постепенно выводить себя из процесса, следя при этом за тем, чтобы продукт оставался полезным.
Если спросить Machina, идея довольно проста: ИИ сам по себе — не бизнес. Это инструмент, рычаг на пути к успеху. И побеждать по-прежнему будут лучшие продавцы, маркетологи и операторы. Просто двигаться они станут гораздо быстрее.
Мы поговорили с ним о том, как зарабатывать на ИИ, как строить системы, которые работают без вас, и что на самом деле отличает тех, кто делает дело, от тех, кто просто фармит вовлечённость. Вот что он рассказал.
Какая схема заработка на ИИ реально работает прямо сейчас — и всё ещё недооценена?
Чтобы легко зарабатывать на ИИ прямо сейчас, надо быть «с левого края кривой» — то есть действовать максимально просто.
«Середина кривой» — это где деньги умирают: очередной SaaS, разработка систем памяти для агентов, интеграция сложных систем в крупный бизнес, попытки перестроить целую индустрию с помощью ИИ.
А между тем сотни тысяч соло-предпринимателей и малых бизнесов даже не начали переход на ИИ. Соберите очень простую систему для холодных обращений и предложите этим компаниям трансформацию ОДНОГО отдела. Вот и всё.
Перестройте им отдел продаж с ИИ в основе, или бухгалтерию, или маркетинг. Выберите одну-единственную вертикаль — и вы дадите серьёзный результат совсем простыми агентами.
Возьмите SEO/AEO. Это хорошо задокументированная область. Никакого секрета в ней нет. Вы обучаете агентов теме, строите индивидуальные стратегии и реализуете их для клиентов:
- Агенты круглосуточно ищут материалы для контента вашего клиента.
- Пишут тексты, которые люди ищут.
- Ведут аутрич ради обратных ссылок.
- Автоматизируют «паразитное» SEO.
Затем вы применяете тот же каркас к каждому клиенту. Исследование и мониторинг конкурентов делают своё дело.
Это базовая агентская бизнес-модель — с неё я начинал и до сих пор её веду, и она учит всему, что нужно знать о заработке и управлении компанией.
Все гонятся за SaaS со 100K MRR или поднимают миллионы под очередного ИИ-агента для продаж. Упростите. Вернитесь к сути бизнеса. Это просто работает.
Что здесь правда, а что — продажа мечты?
Продаваемая мечта звучит так: будто именно ИИ сам по себе делает вас богатым.
Я не знаю ни одного человека, который заработал серьёзные деньги без нормального понимания бизнеса. ИИ — это рычаг, самый мощный за всю историю, но без опыта в продажах или маркетинге всё, что вы выпускаете, — это шлак.
Ещё я терпеть не могу концепцию «золотой лихорадки». Да, возможности появляются, а тренды живут по 6–9 месяцев, но не наступит день, когда зарабатывать на ИИ как на рычаге станет невозможно.
Мы живём в очень медленном мире. Через год у нас будет интеллект, который сегодня и вообразить сложно, а подавляющее большинство компаний по-прежнему не будет понимать, что такое ИИ-агент.
Разрыв между тем, что умеют модели, и тем, на чём работает бизнес, только растёт — и вам платят за то, чтобы его закрывать.
Единственная настоящая гонка — за доступ к интеллекту.
Если вы живёте за пределами США, вас скоро отрежут от передового интеллекта. Это реальность. Другие лаборатории отстают на 6–9 месяцев, и если вы двигаетесь быстро, такой разрыв вам не по карману.
Вы увидите, как множество номадов и компаний будут переезжать ради этого.
При этом модели вроде Opus 4.6 более чем достаточно, чтобы большинство операторов зарабатывали миллионы в онлайне.
ИИ никогда не станет решающим отличием. Деньги достаются лучшему продавцу или лучшему маркетологу, но никогда — лучшему оператору ИИ.
Как автору делать в 10 раз больше и не скатиться в шлак?
Глубокое многоэтапное исследование — самая недооценённая статья расходов на ИИ прямо сейчас.
У меня агенты почти круглосуточно исследуют темы, софт, YouTube и десятки источников, и только на исследования я трачу больше $1 000 в месяц.
Создание собственной базы знаний должно быть вашим абсолютным приоритетом. Лучшего способа тратить деньги на ИИ я придумать не могу.
А ещё вы можете привить своему ИИ вкус, объединив вкус нескольких людей в один источник.
Я изучаю статьи по ИИ, блоги умных людей, которые меня вдохновляют, нишевые YouTube-каналы, маркетинговые материалы… всё, что отличается от того, что потребляют остальные.
База знаний применима к любому бизнесу, но особенно хорошо работает в маркетинге и контенте, потому что там нужно судить, что хорошо, а ИИ нужны нормальные референсы, чтобы судить.
Дальше, если хотите настоящий рычаг, уберите себя из уравнения.
Освойте искусство переносить своё мышление, видение и способ исполнения в компактную задачу, которую вы отправляете агенту.
Система из субагентов, циклов и запланированных задач делает работу за ночь. Утром вы просыпаетесь. Просматриваете, дорабатываете, публикуете.
Ленты переполнены ИИ-контентом. Как выделиться, продолжая пользоваться ИИ?
Сначала наведите порядок во входных данных.
Заведите вторую ленту, подписавшись только на практиков и лаборатории. Забудьте про хайп. Следите за теми, кто делится своими рабочими процессами, и за лабораториями, чтобы понимать, куда мы движемся.
А параллельно запустите собственных исследовательских агентов.
У каждой соцсети теперь есть API/MCP. Подключаете их к чему-то вроде Hermes Agent, отслеживаете несколько источников и получаете утреннюю сводку с сигналом.
Когда тема интересна, копайте вглубь: прочёсывайте все соцсети в поисках живых людей, которые делятся реальными вещами, добывайте материал из YouTube, запускайте глубокое исследование… получайте настоящий отчёт вместо мнения ленты.
Что касается публикаций, рост в X сводится к тому, чтобы всё упрощать и делиться реальными вещами, которые вы действительно сделали… плюс достаточно копирайтинга, чтобы остановить пролистывание.
Люди листают быстро, и если вы не цепляете их одной строкой или медиа, вы проиграли.
Можете использовать ИИ для письма, но контроль всегда должен оставаться за вами.
Вот процесс, который я бы дал каждому: проговорите свою идею вслух в Willow или WisprFlow. Пусть Claude возьмёт у вас интервью, чтобы глубже раскопать ваши мысли. Когда вас достаточно «прожарят», попросите структурировать идею по разделам. А затем напишите текст сами.
Какую ИИ-систему построить первой, чтобы она зарабатывала, пока вы спите?
В первый день ничто не приносит деньги, пока вы спите.
Автономность нужно заслужить. Сначала вы нянчитесь со всем вручную, и лишь после недель доработок система зарабатывает право работать без вас.
Начните с исследовательской системы: агенты круглосуточно мониторят вашу нишу, конкурентов и источники и выдают утреннюю сводку.
Эта сводка питает всё дальше по цепочке: ваш контент, ваши предложения и ваш аутрич.
Затем выводите себя из процесса по частям. Любая задача, которую вы утром просматриваете и ничего в ней не меняете, — это задача, которой теперь владеет система.
Вот настоящий путь к фоновой машине — а не шаблон, который вы устанавливаете в первый же день.
Какой навык отличает тех, кто зарабатывает, от тех, кто просто фармит вовлечённость?
Умение извлечь собственное видение и мышление и перевести их в систему, которая в 90% случаев работает без вас.
Именно это позволяет двигаться очень быстро, параллельно, по нескольким проектам… быстро тестировать и ошибаться, дорабатывать, много учиться.
Для этого нужно лишь базовое понимание ИИ-агентов.
Настоящий навык — это проектирование систем: как максимально сократить моё участие, чтобы система как можно дольше работала без меня и без производства шлака?
Что делают те, у кого получается, чего не знают остальные?
Они гибкие.
Они уходят с головой в одну нишу, одну бизнес-модель примерно на 3 месяца. Настраивают системы и добавляют к работе столько рычага, сколько могут.
Если результата нет, они меняют направление и подкручивают.
Большая часть успеха в бизнесе — это тестирование. Я постоянно тестирую в X, всё время вбрасываю новые концепции.
Иногда срабатывает, иногда нет, но в итоге вы взламываете формулу.
Источник: оригинальное интервью @actuallyvetted в X
По теме
Если вы собираете собственные ИИ-системы под конкретную задачу и хотите понять, с чего начать и как выстроить их так, чтобы они работали без вас, — с этим я помогаю на практике.
Если захотите обсудить, как это применить у себя или в команде — пишите в Telegram @pimenov