Редакционное примечание: В условиях стремительного подъёма AI-программирующих агентов, OpenAI, когда-то возглавившая волну генеративного ИИ с помощью ChatGPT, неожиданно стала «догоняющей» на этом ключевом треке. Ярким контрастом этому служит Anthropic, основанная бывшими членами OpenAI, которая благодаря Claude Code быстро завоевала популярность в сообществе разработчиков и на корпоративном рынке, став одним из ведущих игроков в области инструментов AI-программирования.
Эта статья, основанная на интервью с руководителями и инженерами OpenAI, а также множеством разработчиков, раскрывает реальную картину происходящего за кулисами этой гонки: от раннего разделения проекта OpenAI Codex и перераспределения ресурсов в пользу ChatGPT и мультимодальных моделей до внутренней реконсолидации команд и ускоренного выпуска продуктов для AI-программирования — OpenAI переживает переломный момент от стратегического пренебрежения к полномасштабному преследованию. В некотором смысле, это отставание связано не с технологическими возможностями, а со стратегическим ритмом: взрывной рост ChatGPT изменил приоритеты компании, отношения с Microsoft ограничили продуктовый путь, в то время как Anthropic сделала более раннюю ставку на направление AI-программирования.
За этой гонкой всплывают и более глубокие вопросы: когда AI-агенты начинают брать на себя всё больше когнитивной работы, процессы разработки программного обеспечения и сам умственный труд могут быть переопределены.
Далее следует оригинальный текст:
Генеральный директор OpenAI Сэм Альтман поджал ноги под себя на офисном кресле, устремив взгляд в потолок, словно размышляя над ещё не сформировавшимся ответом. Отчасти это связано и с окружающей обстановкой.
Новый главный офис OpenAI в Миссия-Бэй, Сан-Франциско, — это современное здание из стекла и светлого дерева, чья атмосфера напоминает «храм технологий». На стеллаже за ресепшеном лежат брошюры, рассказывающие об «Эрах ИИ» (Eras of AI), словно описывающие путь к технологическому откровению. На стене лестничного пролета висят плакаты с вехами развития искусственного интеллекта, на одном из которых запечатлён момент: тысячи зрителей наблюдали за тем, как машина победила лучшую киберспортивную команду в матче по «Dota 2». По коридорам снуют исследователи в фирменных футболках с лозунгами, на одной из которых написано: «Хорошие исследования требуют времени». Конечно, в идеале, не слишком много.
Мы сидим в огромной конференц-комнате. Мой вопрос к Альтману касается революции в AI-программировании, захлестнувшей индустрию, и того, почему OpenAI, кажется, не лидирует в этой волне.
Сегодня миллионы программных инженеров уже начали передавать часть своей работы по программированию ИИ, что заставило многих в Кремниевой долине впервые реально столкнуться с перспективой автоматизации их собственных рабочих мест. Программирующие агенты (coding agents)也因此 стали одним из немногих сценариев применения ИИ, за которые компании готовы платить большие деньги. Казалось бы, такой момент вполне мог бы, и даже должен был бы, стать следующим «моментом победы» на стене лестницы OpenAI. Но сейчас заголовки занимает не её имя.
Её соперник — Anthropic, компания ИИ, основанная бывшими членами OpenAI. Благодаря своему продукту-агенту для программирования Claude Code, Anthropic добилась взрывного роста. В феврале компания сообщила, что этот продукт уже составляет почти пятую часть её бизнеса, что соответствует годовому доходу более 25 миллиардов долларов. Для сравнения, по словам осведомлённого источника, на конец января годовой доход собственного программирующего продукта OpenAI, OpenAI Codex, составлял чуть более 10 миллиардов долларов.
Вопрос в следующем: почему в этой гонке AI-программирования OpenAI оказалась позади?
«Ценность преимущества первопроходца очень велика», — размышляя, произносит Сэм Альтман. — «Мы уже испытали это на примере ChatGPT».
Тем не менее, по его мнению, сейчас как раз то время, когда OpenAI должна полностью сосредоточиться на AI-программировании. Он считает, что существующие возможности моделей компании уже достаточно мощны, чтобы поддерживать высокосложных программирующих агентов (coding agents). Конечно, эти возможности не случайны; компания инвестировала десятки миллиардов долларов в обучение моделей.
«Это будет огромный бизнес, — говорит Альтман, — не только из-за своей собственной экономической ценности, но и из-за универсальной производительности, которую высвобождает программирование». Он делает паузу и добавляет: «Я редко использую это слово легкомысленно, но я думаю, что это, вероятно, один из тех рынков, масштаб которых достигнет триллионов долларов».
Более того, он считает, что OpenAI Codex, возможно, является «наиболее вероятным путём» к искусственному общему интеллекту (AGI). Согласно определению OpenAI, AGI — это система ИИ, способная превзойти человека в подавляющем большинстве работ, имеющих экономическую ценность.
Однако, несмотря на то, что Альтман с невозмутимым видом высказывает уверенные суждения, реальная ситуация внутри компании за последние годы была гораздо сложнее. Чтобы узнать более полную внутреннюю историю, я опросил более 30 осведомлённых лиц, включая нынешних руководителей и сотрудников OpenAI, давших интервью с одобрения компании, а также некоторых бывших сотрудников, рассказавших о внутренней работе компании на условиях анонимности. В совокупности эти叙述 рисуют необычную картину: OpenAI изо всех сил пытается догнать.
Вернёмся в 2021 год. Тогда Альтман и другие руководители OpenAI пригласили журналиста WIRED Стивена Леви в свой ранний офис в районе Миссия в Сан-Франциско, чтобы продемонстрировать новую технологию. Это был проект, основанный на производной от GPT-3, обученный на большом количестве открытого исходного кода с GitHub.
В живой демонстрации руководители показали, как инструмент под названием OpenAI Codex может принимать инструкции на естественном языке и генерировать простые фрагменты кода.
«Он действительно может выполнять действия за вас в компьютерном мире», — объяснил в то время президент и соучредитель OpenAI Грег Брокман. — «У вас есть система, которая может реально выполнять команды». Даже тогда исследователи OpenAI уже普遍 считали, что Codex станет ключевой технологией для создания «суперпомощника» (super assistant).
В то время график Альтмана и Брокмана был практически заполнен встречами с Microsoft — крупнейшим инвестором OpenAI. Программный гигант планировал использовать Codex для поддержки одного из своих первых коммерческих продуктов ИИ: инструмента автодополнения кода под названием GitHub Copilot, который можно было бы встраивать прямо в среды разработки, используемые программистами ежедневно.
Один из ранних сотрудников OpenAI вспоминает, что на том этапе Codex «в основном мог только автодополнение». Но руководители Microsoft всё равно рассматривали это как важный сигнал наступления эры ИИ.
В июне 2022 года, когда GitHub Copilot был официально выпущен для широкой публики, за несколько месяцев он привлёк сотни тысяч пользователей.
Команда OpenAI, изначально отвечавшая за Codex, впоследствии была переведена на другие проекты. Один из ранних сотрудников вспоминает, что тогда в компании решили: будущие модели сами по себе будут обла capabilities программирования, поэтому нет необходимости долго содержать отдельную команду проекта Codex. Часть инженеров перевели на разработку DALL-E 2, другая часть переключилась на обучение GPT-4. В то время это виделось ключевым путём, приближающим OpenAI к AGI.
Затем, в ноябре 2022 года, запустился ChatGPT и набрал более 100 миллионов пользователей за два месяца. Практически все остальные проекты внутри компании были приостановлены. В последующие годы у OpenAI фактически не было специальной команды, отвечающей за продукты AI-программирования. Один из бывших участников проекта Codex сказал, что после успеха ChatGPT AI-программирование, казалось, перестало вписываться в новую стратегию компании, ориентированную на «продукты для массового потребителя». В то же время в отрасли普遍 считалось, что эта ниша уже «покрыта» GitHub Copilot, который по сути был вотчиной Microsoft. OpenAI в основном лишь предоставляла базовую модель для его поддержки.
Таким образом, в 2023 и 2024 годах ресурсы OpenAI были в большей степени направлены на мультимодальные модели ИИ и интеллектуальных агентов (agents). Эти системы были разработаны для одновременного понимания текста, изображений, видео и аудио, а также для работы с курсором и клавиатурой, как человек. Это направление в то время казалось более соответствующим трендам индустрии: модели генерации изображений от Midjourney быстро набрали популярность в соцсетях, и в отрасли普遍 считалось, что большие языковые модели должны «видеть» и «слышать» мир, чтобы по-настоящему двигаться к更高шим уровням интеллекта.
Anthropic, напротив, выбрала другой путь. Хотя компания также разрабатывала чат-ботов и мультимодальные модели, она, похоже, раньше осознала потенциал capabilities программирования. В недавнем подкасте Брокман также признал, что Anthropic с самого начала «сильно сфокусировалась на capabilities программирования». Он отметил, что Anthropic при обучении моделей использовала не только сложные programming задачи из академических соревнований, но и множество «грязных» проблем из реальных code repositories.
«Это урок, который мы усвоили позже», — сказал Брокман.
В начале 2024 года Anthropic начала использовать эти данные из реальных репозиториев кода для обучения Claude 3.5 Sonnet. Когда модель была выпущена в июне, многие пользователи были впечатлены её способностями к программированию.
Особенно ярко это проявилось в стартапе под названием Cursor. Компания, основанная группой двадцатилетних, разработала инструмент AI-программирования, позволяющий разработчикам описывать потребности на естественном языке, а ИИ — напрямую изменять код. Когда Cursor подключился к новой модели Anthropic, его пользовательская база быстро выросла, сообщил источник, близкий к компании.
Спустя несколько месяцев Anthropic начала внутреннее тестирование собственного продукта-агента для программирования, Claude Code.
По мере роста популярности Cursor, OpenAI попыталась приобрести этот стартап. Но, по словам нескольких источников, близких к компании, основатели Cursor отклонили это предложение до того, как переговоры углубились. Они считали, что индустрия AI-программирования обладает огромным потенциалом, и поэтому хотели оставаться независимыми.
В то время OpenAI обучала свою первую так называемую «модель рассуждений», OpenAI o1. Такие модели способны рассуждать над проблемой шаг за шагом, прежде чем дать ответ. При выпуске OpenAI заявила, что модель особенно хорошо показала себя в «точной генерации и отладке сложного кода».
Мищенко объяснил, что одной из важных причин заметного прогресса AI-моделей в capabilities программирования является то, что программирование — это «проверяемая задача» (verifiable task). Код либо работает, либо нет, что предоставляет модели очень чёткий сигнал обратной связи. Если происходит ошибка, система быстро понимает, где проблема. OpenAI использовала эту петлю обратной связи, постоянно тренируя o1 на более сложных programming задачах.
«Без способности свободно исследовать codebase, вносить изменения и тестировать свои результаты — всё это является частью capabilities «рассуждения» — сегодняшние программирующие агенты не достигли бы текущего уровня», — сказал он.
К декабрю 2024 года внутри OpenAI уже появилось несколько небольших команд, сфокусированных на AI-программирующих агентах. Одну из них совместно возглавляли Мищенко и Тибольт Соттио (Thibault Sottiaux). Соттио ранее работал в Google DeepMind, а теперь является руководителем Codex в OpenAI.
Изначально их интерес к программирующим агентам был вызван внутренними потребностями в разработке, желанием автоматизировать с помощью ИИ大量重复性的 инженерных задач, таких как управление задачами обучения моделей, мониторинг состояния кластеров GPU и т.д.
Другое параллельное начинание возглавил Александр Эмбирикос (Alexander Embiricos). Ранее он отвечал за мультимодальный агент-проект OpenAI, а теперь является продуктовым руководителем Codex. Эмбирикос разработал демонстрационный проект под названием Jam, который быстро распространился внутри компании.
В отличие от управления компьютером с помощью мыши и клавиатуры, Jam мог напрямую получать доступ к командной строке компьютера. Демонстрация Codex в 2021 году показывала, как ИИ генерирует код для человека, а человек запускает его вручную; версия же Эмбирикоса могла выполнять этот код самостоятельно. Он вспоминает, как наблюдал за страницей в реальном времени, фиксирующей действия Jam на его ноутбуке, которая постоянно обновлялась, и это почти потрясло его.
«Какое-то время я думал, что мультимодальное взаимодействие может быть путём к нашей миссии. Например, когда человек целый день работает вместе с ИИ, делясь экраном», — сказал Эмбирикос. — «Потом вдруг стало очень ясно: возможно, предоставление моделям программного доступа к компьютеру — это и есть настоящий способ достичь этого».
Этим разрозненным проектам потребовались месяцы, чтобы постепенно объединиться в единое направление. К началу 2025 года, когда OpenAI завершила обучение OpenAI o3 — модели, ещё более оптимизированной для programming задач, чем OpenAI o1, — компания наконец получила технологическую основу для создания настоящего продукта AI-программирования. Но к тому времени Claude Code от Anthropic уже был готов к публичному выпуску.
До выпуска Claude Code (вышел в феврале 2025 года в виде «ограниченного research preview», в мае — полностью)主流ной模式 в области AI-программирования был так называемый «vibe coding». Разработчики продвигали проекты с помощью AI-инструментов, при этом человек задавал направление, а ИИ дополнял конкретную реализацию. Такие инструменты уже привлекли инвестиции на сотни миллионов долларов.
Но новый продукт Anthropic изменил эту模式. Как и демонстрация Jam, Claude Code мог работать напрямую через командную строку компьютера, что означало его доступ ко всем файлам и приложениям разработчика. Программирование перестало быть просто «AI-ассистированием» — разработчики могли поручить всю работу напрямую AI-агенту.
Столкнувшись с этими изменениями, OpenAI начала ускоренно выпускать конкурентный продукт. Соттио вспоминает, что в марте 2025 года он сформировал «спринт-команду» (sprint team), задачей которой было объединить несколько внутренних команд компании и как можно скорее выпустить продукт AI-программирования.
Параллельно Альтман попытался совершить «обгон на вираже», предложив 3 миллиарда долларов за приобретение стартапа AI-программирования Windsurf. Руководство OpenAI считало, что эта сделка принесёт компании зрелый продукт AI-программирования, опытную команду и готовую базу корпоративных клиентов.
Однако эта сделка затем застопорилась. Как сообщала The Wall Street Journal, проблема заключалась в крупнейшем партнёре OpenAI — Microsoft. Microsoft хотела получить доступ к интеллектуальной собственности Windsurf. С 2021 года Microsoft использовала модели OpenAI для поддержки GitHub Copilot, и этот продукт стал одним из亮点 в отчётности Microsoft. Но с появлением новых возможностей AI-программирующих агентов от Cursor, Windsurf и Claude Code, GitHub Copilot начал казаться инструментом прошлого поколения ИИ. Если бы OpenAI выпустила новый программирующий продукт, для Microsoft это могло бы быть не очень хорошей новостью.
Переговоры по этой сделке пришлись на период наибольшей напряжённости в отношениях между OpenAI и Microsoft. В то время стороны заново negotiated соглашение о сотрудничестве, и OpenAI пыталась ослабить контроль Microsoft над своими продуктами ИИ и ресурсами вычислений. В конечном счёте, сделка по приобретению Windsurf стала жертвой этой博弈. К июлю OpenAI отказалась от сделки. Впоследствии Google наняла основателей Windsurf, а остальные сотрудники были приобретены другой компанией AI-программирования, Cognition.
«Я, конечно, очень хотел, чтобы эта сделка состоялась, — сказал Альтман, — но не каждой сделкой можно управлять». Он сказал, что хотя изначально надеялся, что приобретение Windsurf «в некоторой степени ускорит наш прогресс», он также был впечатлён динамикой команды Codex. Пока шли переговоры, Соттио и Эмбирикос продолжали разрабатывать продукт и выпускать обновления.
К августу Альтман решил полностью ускорить продвижение.
Любимый способ Грега Брокмана измерять возможности ИИ — это небольшая игра, которую он сам designed, «Обратный тест Тьюринга» (Reverse Turing Test). Несколько лет назад он лично написал код для этой игры, а теперь поручает задачу AI-агенту реализовать её с нуля.
Правила игры просты: два человека-игрока сидят за разными компьютерами, на экране каждого видны два окна чата. Одно окно соединяется с другим человеком-игроком, другое — с ИИ. Игроки должны угадать, в каком окне находится ИИ, и при этом постараться обмануть opponent, заставив его думать, что они сами являются ИИ.
Брокман говорит, что в течение большей части прошлого года самым сильным моделям OpenAI требовались часы, чтобы построить такую игру, и в процессе требовалось大量 чётких человеческих инструкций и помощи. Но к декабрю прошлого года Codex уже мог с помощью одного тщательно составленного промта (prompt) сгенерировать полностью рабочую версию, использующую новую модель GPT-5.2.
Эти изменения заметил не только Брокман. Разработчики по всему миру также начали осознавать, что capabilities AI-программирующих агентов внезапно совершили заметный скачок. Обсуждения вокруг AI-программирования, изначально сфокусированные на Claude Code, быстро вышли за пределы технологического сообщества Кремниевой долины и стали темой внимания мейнстримных медиа.
Даже некоторые обычные пользователи без опыта программирования начали использовать ИИ для создания собственных software проектов.
Этот всплеск использования был не случайным. В этот период и Anthropic, и OpenAI инвестировали значительные средства в привлечение большего числа пользователей AI-программирующих агентов. Несколько разработчиков рассказали WIRED, что их месячные подписки на Codex или Claude Code стоимостью 200 долларов фактически предоставляли квоту использования стоимостью более 1000 долларов. Эти довольно «щедрые» лимиты по сути были рыночной стратегией: сначала приучить разработчиков использовать инструменты AI-программирования в повседневной работе, а затем взимать плату по объёму использования в корпоративных сценариях.
По словам нескольких осведомлённых источников, в сентябре 2025 года объём использования Codex составлял лишь около 5% от Claude Code. Но к январю 2026 года пользовательская база Codex выросла до примерно 40% от Claude Code.
Джордж Пикетт (George Pickett), разработчик с 10-летним стажем работы в tech-стартапах, недавно даже начал организовывать оффлайн-встречи, посвящённые Codex.
«Мне кажется очевидным, что мы заменяем AI-агентами работу белых воротничков, — говорит Пикетт. — Что это означает для общества, честно говоря, никто не знает. Это определённо принесёт巨大冲击, но в целом я настроен на будущее довольно оптимистично».
Тем временем Саймон Ласт (Simon Last), соучредитель компании по разработке ПО для повышения эффективности Notion с оценкой в about 110 миллиардов долларов, сказал, что после выпуска GPT-5.2 он и его核心 инженерная команда перешли на использование Codex, в основном из-за лучшей стабильности.
«Я заметил, что Claude Code часто «обманывает» меня, — говорит Ласт. — Он говорит, что задача выполняется, но на самом деле это не так».
Кэти Ши (Katy Shi), отвечающая в OpenAI за исследование поведения моделей Codex, сказала, что хотя некоторые описывают стиль Codex по умолчанию как «сухарь» (dry bread), всё больше пользователей начинают ценить такой не пытающийся понравиться способ общения. «Много инженерной работы по своей сути заключается в том, чтобы принимать критические отзывы, не воспринимая их как оскорбление», — сказала она.
Между тем, некоторые крупные предприятия также начали внедрять Codex. Генеральный директор по прикладным业务ам OpenAI ФиДжи Симо (Fidji Simo) сказала: «ChatGPT стал синонимом ИИ, что даёт нам огромное преимущество на рынке B2B. Компании更愿意 развертывать технологии, с которыми их сотрудники уже familiar». Она добавила, что核心 стратегия продаж Codex от OpenAI заключается в том, чтобы предлагать его в комплекте с ChatGPT и другими продуктами OpenAI.
Президент и главный продуктовый директор Cisco Джиту Пател (Jeetu Patel), в свою очередь, чётко дал понять сотрудникам, что не стоит беспокоиться о стоимости использования Codex, поскольку关键是要 как можно скорее освоить этот инструмент. Когда сотрудники беспокоились, что «использование этих tools лишит их работы», Пател отвечал: «Нет. Но я могу гарантировать, что если вы не будете их использовать, вы её потеряете, потому что станете неконкурентоспособными».
Сегодня тревога вокруг AI-программирующих агентов вышла далеко за пределы технологического сообщества Кремниевой долины. The Wall Street Journal в прошлом месяце частично связала распродажи tech-акций на 1 триллион долларов с Claude Code, поскольку инвесторы опасаются, что разработка программного обеспечения может вскоре быть массово заменена ИИ. Несколько недель спустя, после того как Anthropic объявила, что Claude Code можно использовать для модернизации legacy-систем, работающих на COBOL (такие системы распространены на машинах IBM), акции IBM пережили худший день за 25 лет.
Тем временем OpenAI также старается вывести AI-программирующих агентов в центр общественного обсуждения. Компания даже потратила миллионы долларов на рекламу OpenAI Codex во время Супербоула (Super Bowl), а не на продвижение ChatGPT.
Внутри штаб-квартиры OpenAI в Миссия-Бэй практически никого не нужно убеждать использовать Codex. Многие опрошенные мной инженеры сказали, что теперь они редко пишут код самостоятельно,大部分时间 просто общаясь с Codex. Иногда они даже «общаются коллективно».
В headquarters я присутствовал на хакатоне Codex. Около 100 инженеров挤在一个大房间里, у каждого было четыре часа, чтобы с помощью Codex сделать лучший демо-проект. Один из руководителей OpenAI стоял впереди, смотря в ноутбук, и объявлял в микрофон названия команд. Представители команд нервно выходили на сцену и дрожащими голосами представляли свои AI-проекты. Победитель в最终 получил рюкзак Patagonia в качестве приза.
Многие проекты были как разработаны с помощью Codex, так и aimed на то, чтобы помочь инженерам лучше использовать Codex. Например, одна команда разработала инструмент, автоматически преобразующий сообщения Slack в еженедельные отчёты; другая группа создала внутреннее AI-руководство по типу Wikipedia, объясняющее различные внутренние сервисы OpenAI. Раньше на создание таких прототипов могли уйти дни или даже недели, а теперь достаточно и одного дня.
Уходя, я встретил у входа Кевина Уайла (Kevin Weil), бывшего топ-менеджера Instagram, а ныне возглавляющего подразделение «OpenAI for Science». Он рассказал мне, что Codex выполняет за него некоторые проектные задачи ночью, а он проверяет результаты утром. Такой режим работы стал повседневностью для него и сотен сотрудников OpenAI. Одна из целей OpenAI на 2026 год — разработать «автоматизированного интерна» для исследований самого ИИ.
Симо сказала, что в будущем Codex будет использоваться не только для программирования, а должен стать движком выполнения задач в ChatGPT и всех продуктах OpenAI, выполняющим различную实际ную работу за пользователя. Альтман также сказал, что он очень хотел бы выпустить универсальную версию Codex, но всё ещё беспокоится о рисках безопасности.
Он сказал, что в конце января 2026 года друг без технического背景а попросил его помочь установить набирающий популярность AI-программирующий агент OpenClaw. Альтман отказал в этой просьбе, поскольку, по его мнению, «сейчас явно не самое подходящее время», например, OpenClaw мог бы случайно удалить важные файлы.
Ирония заключается в том, что несколько недель спустя OpenAI объявила о найме разработчика OpenClaw.
Многие разработчики говорят мне, что сегодня конкуренция между Codex и Claude Code никогда не была такой острой. Но по мере того, как эти инструменты становятся всё более способными и всё чаще внедряются руководителями предприятий в рабочие процессы, обществу приходится сталкиваться с проблемами, которые уже давно вышли за рамки простого вопроса «какой инструмент AI-программирования использовать».
Некоторые надзорные органы опасаются, что в гонке за догоняющими Claude Code, OpenAI может отодвинуть вопросы безопасности на второй план. Некоммерческая организация под названием Midas Project обвинила OpenAI в том, что при выпуске GPT-5.3-Codex она ослабила свои обязательства в области безопасности, не fully раскрыв потенциальные риски этой модели в области кибербезопасности.
Глез (Glaese)驳斥了 это, заявив, что OpenAI не жертвовала безопасностью ради продвижения Codex, и компания также заявила, что Midas Project неверно истолковал её обязательства в области безопасности.
Даже Грег Брокман, соучредитель OpenAI, который в прошлом году пожертвовал по 25 миллионов долларов each супер-ПК (Super PAC), поддерживающему ИИ, и организации, поддерживающей Дональда Трампа, и который по-прежнему оптимистично заявляет, что «мы идём по плану к AGI», испытывает сложные чувства по поводу этой новой реальности.
В кругах инженеров Кремниевой долины Брокман известен своим «крайне вовлечённым» стилем управления: таким боссом, который будет копаться в codebase даже в ночь перед выпуском продукта. В некотором смысле,如今这种更加「放手」的工作方式让他感到轻松。「Ты понимаешь, что раньше мозг был занят множеством на самом деле ненужных деталей», — говорит он.
Но в то же время, когда ты становишься «генеральным директором флота из сотен тысяч AI-агентов», которые выполняют твои цели и vision, тебе уже很难深入到 конкретных деталей решения каждой проблемы.
«В каком-то смысле это заставляет чувствовать, что ты теряешь «пульс» самой проблемы», — сказал Брокман.
