Почему готовые ИИ-агенты не работают — и что делать вместо

Представьте ресторан, где все блюда готовит один и тот же автомат. Меню большое, фотографии красивые, подача быстрая. Но каждый гость получает одну и ту же еду — потому что внутри один рецепт, одна программа, один набор ингредиентов.

Именно это происходит с агентскими ИИ-сервисами. Красивый интерфейс, громкие обещания — а за кулисами конвейер, который штампует одинаковое.

Я последние два года собираю собственные ИИ-системы и вижу, насколько велика разница между конвейером и мастерской. Хочу объяснить, в чём она.

Что скрывается за «ИИ-командой»

Когда вы подключаете агентский сервис, вы получаете чужие рецепты: чужие промпты, чужие процессы, чужое представление о вашей работе. Почти всегда — поверхностное и усреднённое.

Я разобрал много таких продуктов изнутри. Там пара текстовых файлов, которые притворяются «агентами», промпты, собранные разработчиком за выходные после поверхностного чтения про маркетинг, и полное отсутствие экспертизы. Всё это упаковано в подписку и продаётся как «команда».

На выходе: тексты одинаковые, стратегии нет, а «персонализация» — это выпадающее меню с выбором отрасли и тональности. Как будто голос бренда — это ползунок между «формально» и «неформально».

«Но я же настраиваю промпты, меняю параметры...»

Вы меняете внутри чужой коробки. Стенки коробки — не ваши. И выше них вы не прыгнете.

Конвейер выдаёт одинаковое

Если тысячи компаний пропускают свои задачи через один и тот же конвейер — на выходе тысячи одинаковых результатов. Преимущества нет ни у кого, потому что оно есть у всех.

Единственное, что даёт такой сервис, — скорость. Не качество, не уникальность. А скорость в мире, где все одинаково быстры, ничего не стоит.

Пример: автоматические email-воронки

Кто-то запускает сервис, который за неделю генерирует «персонализированные» цепочки писем для сотен клиентов. Первые метрики выглядят хорошо: открываемость есть, клики идут, воронка работает.

Проходит два месяца. Подписчики начинают узнавать один и тот же шаблон — потому что три конкурента используют тот же инструмент и шлют те же письма тем же людям. Открываемость падает, отписки растут, репутация домена снижается.

Создатель сервиса давно собрал отзывы и пошёл дальше. Клиент остался с испорченной базой и репутацией отправителя, которую придётся восстанавливать месяцами.

Я наблюдал этот сценарий десятки раз. Механика всегда одна: первый всплеск метрик → скриншот для лендинга → продажи → насыщение рынка → обвал.

А тот, кто реально понимает email-маркетинг — сегментацию, триггеры, психологию внимания — использует ИИ как ускоритель. Стратегия остаётся в голове. Именно стратегия отличает рабочую воронку от спама.

Съёмная квартира vs. собственный дом

Сейчас два способа работать с ИИ. Большинство выбирают неправильный.

Съёмная квартира — это агентские сервисы. Вы платите за чужую обстановку, чужую планировку, чужие правила. Когда хозяин решит поднять цену, сменить замки или закрыть проект — вы на улице. Без навыков, без систем, без понимания, почему что-то вообще работало.

Собственный дом — это когда вы изучаете область сами. Понимаете, как выглядит качество. Строите системы под свой контекст, свою аудиторию, свои стандарты. ИИ работает на вас, а не вместо вас.

Разрыв между этими подходами растёт с каждым месяцем.

Тот, кто снимает, стоит на месте: жмёт «сгенерировать», получает вчерашний результат, не может объяснить, почему это работает.

Тот, кто строит — наращивает. Каждый проект оттачивает следующий. Процессы становятся точнее, потому что владелец знает, где ИИ помогает, а где мешает.

«Но модели улучшаются — сервисы тоже станут лучше?»

Новая модель поднимает базовый уровень для всех одинаково. Но ваша собственная система растёт на вашем контексте, вашей аудитории, вашем опыте. Более мощная модель делает сервис чуть менее средним. Та же модель делает вашу систему радикально сильнее — потому что вы знаете, куда направить эту мощность.

Настоящий дефицит — это понимание

ИИ умеет производить бесконечно. Тексты, кампании, макеты — производство больше не узкое место. Узкое место — способность отличить сильное от слабого.

Это и есть экспертиза. Её не прокачаешь, нажимая кнопки на чужом дашборде.

Маркетолог, который провёл сотни A/B-тестов и CustDev, чувствует слабый оффер ещё до запуска. Редактор, который вычитал тысячи текстов, видит, где внимание читателя уплывёт. Это чутьё формируется годами практики — ни один сервис его не выдаст.

Дать ИИ человеку без доменной экспертизы — как посадить за штурвал самолёта того, кто ни разу не летал. Приборная панель великолепная, возможности огромные, а на выходе — катастрофа.

Мы это уже проходили

Калькуляторы не убили математиков — создали прослойку людей, которые умеют считать, но не умеют думать числами. GPS не убил штурманов — создал прослойку водителей, которые теряются без сигнала.

Каждый инструмент, который «делает что-то доступным для всех», работает по одной схеме: он создаёт минимальный уровень, а не максимальный. Минимальный доступен каждому. Максимальный — только тем, кто разбирается.

И чем больше посредственного вокруг — тем заметнее становится настоящее качество.

Что делать вместо

Если вы заказчик

Нанимайте людей, а не интерфейсы. Хотите автоматизировать маркетинг? Найдите того, кто занимается маркетингом десять лет. Кто на практике проверил, какие каналы дают результат. Пусть этот человек построит ваши системы.

Я уверен, что будущее ИИ-агентов выглядит именно так: практики, которые глубоко владеют одной областью — рассылками, контент-стратегией, аналитикой — и собирают кастомные системы на фундаменте своего опыта. Экспертиза, закодированная в инструмент. Единственная форма «ИИ-агентов», за которую стоит платить.

Если вы строите сами

Вам не нужна подписка на чужой конвейер. Строительные блоки, доступные сегодня, мощнее всего, что эти сервисы используют внутри.

Кодинг-агенты вроде Claude Code и Codex позволяют собрать рабочую систему за полдня — не демо, а настоящий инструмент, заточенный под ваши процессы и данные. Открытые фреймворки с памятью и многошаговой логикой дают полный стек — гибкий, без ограничений, без зависимости от вендора.

Да, строить самому дольше. В этом и смысл. Три месяца на изучение области и создание одной системы — это меньше, чем год попыток выжать качество из инструмента, который не был рассчитан на качество.

Время на создание — конечно. Время на аренду посредственности — нет.

Путь:

1. Выберите область — один навык, одну дисциплину
2. Разберитесь в ней — изучайте лучших, поймите принципы, научитесь отличать сильное от слабого
3. Постройте процессы — ИИ как мотор, а не водитель: ваши промпты, ваша планка качества, ваши петли обратной связи
4. Владейте инфраструктурой — ваши данные, ваш контекст, ваши системы. Никаких чужих стен

Если вы создаёте продукт

Хватит делать горизонтальные «ИИ-для-всего» — инструменты, которые пытаются закрыть десять задач и все закрывают плохо. Рынок ими переполнен, и каждый следующий продаёт то же самое дешевле.

Модель трёх месяцев:

1. Выберите одно — не «маркетинг» целиком, а конкретную задачу: автоматизация outreach для B2B, аналитика контента для медиа, сегментация аудитории для e-commerce
2. Три месяца на погружение — не обзоры и подкасты, а эксперименты, данные, собственные результаты
3. Постройте агента, который решает эту одну задачу лучше всех — вы сможете, потому что за вами реальные данные, проверенные процессы и понимание предметной области
4. Тогда упаковывайте — теперь вы продаёте проверенную экспертизу, а не оболочку поверх чужой модели

Оболочки умрут — они всегда умирают, — потому что не могут защититься от следующей оболочки подешевле.

Продукты на фундаменте экспертизы выживут. Потому что экспертиза — это то, что нельзя скопировать за выходные.

Инструменты доступны всем, модели становятся сильнее каждый квартал, инфраструктура открыта. Единственный дефицитный ресурс — понимание в вашей голове. Это актив, который нельзя арендовать.

Учитесь. Стройте. Владейте.

По теме

• Статья: Когда ИИ делает всё сам: за что теперь платят людям
• Блог: Вас заменят не умнее вас. Вас заменят дешевле
• База знаний: BMAD — фреймворк агентной разработки через ИИ-персоны

Если вы строите свои ИИ-системы и хотите разобраться, с чего начать и как не потерять время — давайте обсудим.

Связь со мной: t.me/pimenov Мой телеграм канал t.me/pimenov_ru