Разработчик заменяет виртуального помощника за $25 в час на ИИ-агентов и сталкивается с этическими последствиями
Разработчик делится своим опытом замены человеческого виртуального ассистента на ИИ-агентов, подробно описывая технические и этические последствия автоматизации, которая напрямую заменяет компетентных работников.
Что было автоматизировано
У разработчика был виртуальный ассистент около года, который занимался:
- Последующими действиями
- Планированием
- Отслеживанием потенциальных клиентов
- Обновлением CRM
- Задачами, связанными с недвижимостью
Реализация ИИ
Разработчик создал ИИ-агентов с памятью и контекстом, которые работают 24/7. В течение пары месяцев эти агенты:
- Делали всё то же, что и ассистент
- Работали быстрее
- Иногда выполняли задачи «намного лучше»
- Исключили пропущенные последующие действия
- Убрали ненужные сообщения вроде «просто проверяю» и «надеюсь, у вас всё хорошо»
Сравнение затрат
- Человек-ассистент: $25 в час
- Настройка ИИ: около $1000 в месяц
- Ключевая тенденция: затраты на ИИ снижаются каждый квартал по мере удешевления моделей, токенов и улучшения инструментов
- Между тем почасовая ставка ассистента только росла
Этическая дилемма
Разработчик отмечает несколько неудобных реалий:
- Ассистент «не сделал ничего плохого» — она не работала плохо и не пропускала сроки
- Замена произошла исключительно потому, что ИИ был «дешевле, надёжнее и стабильнее»
- Большинство обсуждений автоматизации восхваляют экономию времени, не затрагивая судьбу человека, который раньше выполнял эту работу
- «Иногда [автоматизация] заменяет людей. И это отстой, даже если это правильное бизнес-решение»
Технические преимущества
ИИ-агенты превосходно справляются с повторяющимися задачами, потому что они:
- Не забывают
- Не устают
- Не требуют повторного объяснения контекста каждое утро понедельника
Разработчик подчёркивает, что создатели инструментов автоматизации должны честно говорить о том, что они на самом деле заменяют, вместо того чтобы притворяться, что они заменяют только «неэффективность».
📖 Read the full source: r/openclaw
👀 Смотрите также
Бенчмарк SPLICE показывает, что визуально-языковые модели испытывают трудности с временными рассуждениями и полагаются на языковые пресуппозиции.
Исследование, представленное на EMNLP 2025, показывает, что модели «визуальный язык» плохо справляются с задачей упорядочивания видео, в которой люди преуспевают. Модели, такие как Gemini 2.0 Flash, достигают точности 51% по сравнению с человеческим показателем в 85%. Модели часто полагаются на визуальные «ярлыки» и текстовые описания, а не на истинное понимание визуальной информации.
Cursor's Composer 2.0, судя по данным конечной точки API, использует модель Kimi 2.5.
Анализ сетевого трафика показывает, что Cursor's Composer 2.0 отправляет запросы на конечную точку, содержащую 'kimi-k2p5-rl-0317-s515-fast', что указывает на использование Kimi 2.5 в качестве основы. Модифицированная лицензия MIT, согласно сообщениям, требует указания авторства, но налагает минимальные другие обязательства.
Atlassian включает сбор данных по умолчанию для обучения ИИ
Atlassian включил сбор данных по умолчанию в своих продуктах для обучения ИИ-моделей, согласно источнику, опубликованному на Hacker News с 312 баллами и 75 комментариями.
