AI-мания уничтожает корпоративные решения

19 июля 2026 года известный разработчик и технический блогер Саймон Уиллисон (Simon Willison) — сооснователь фреймворка Django и один из наиболее цитируемых голосов в мире LLM (Large Language Models — больших языковых моделей) — опубликовал разбор свежей статьи австралийского IT-консультанта Ника Суреша (Nik Suresh). Текст называется «AI Mania Is Eviscerating Global Decision-Making» («AI-мания потрошит мировое принятие решений»), и он мгновенно разлетелся по профессиональным сообществам.

Уиллисон описывает эссе Суреша как «занимательную перспективу» изнутри крупных корпораций, переполненную острыми анонимными историями из реальной практики. Это не академический трактат и не пресс-релиз — это коллекция свидетельств из корпоративных окопов, где AI-хайп давно превратился в опасное явление.

Корпорация без пилота: стратегия на $2 млрд от человека, не открывавшего ChatGPT

Самый показательный эпизод в тексте Суреша — это история руководителя высшего звена, которую сложно выдумать даже в сатирическом романе.

Топ-менеджер признался, что никогда в жизни не пользовался ни ChatGPT, ни каким-либо AI-инструментом — и это произошло сразу после того, как он представил техническую стратегию для компании с выручкой свыше $2 млрд, целиком выстроенную вокруг AI.

Подобная ситуация — не исключение. Это симптом широко распространённой болезни: AI-стратегии пишутся ради демонстрации «приверженности теме», а не ради реального результата.

«Пишу на Zig, чтобы не потерять работу»: истории из инженерных окопов

Один инженер из компании, где существует «таблица лидеров по токенам» (token leaderboard — внутренний рейтинг использования AI-инструментов), описывает свою ситуацию так: он делает параллельную копию рабочего Go-репозитория и отдаёт AI команду переписать весь код на Zig — пока сам занимается другими задачами — просто чтобы сохранить работу.

Это не продуктивность. Это театр продуктивности.

Российским разработчикам такой сценарий хорошо знаком в другой форме: «добавь AI-функцию в продукт, иначе инвесторы не поймут». Суть та же — метрики использования AI становятся важнее реальной пользы от него.

Анатомия AI-психоза в корпорации

Суреш прямо заявляет: он убеждён, что прямо сейчас существуют целые компании под тяжёлым «AI-психозом», с которыми невозможно вести рациональные разговоры на эту тему.

Как это работает на практике? То, что началось как психологическая дестабилизация нескольких людей или увлечение хайпом, переросло в среду, где руководители не могут честно говорить о своих взглядах на управление организацией — из страха быть уволенными. Возникает своеобразное «правление через убийство» (government by assassination).

Это означает, что самые бессмысленные рекомендации проходят совершенно без возражений, а сотрудников оценивают по легко «накручиваемым» метрикам вроде «потрачено денег на AI» — и они вынуждены подыгрывать, чтобы не быть уволенными.

graph TD
    A["Хайп вокруг AI\n(СМИ, инвесторы, конкуренты)"] --> B["Давление на топ-менеджмент\n'Нам нужна AI-стратегия'"];
    B --> C["Стратегия принимается без\nпрактической проверки"];
    C --> D["Метрики: 'Сколько потратили на AI?'"];
    D --> E["Сотрудники имитируют\nиспользование AI"];
    E --> F["Реального эффекта нет,\nно все 'в тренде'"];
    F --> G["Принятие решений\nпарализовано"];
    G -->|"Цикл повторяется"| B;

Рынок «AI-решений»: охота на верующих и неверующих

Всё это породило ненасытный аппетит к покупке «AI-решений», которые нацелены одновременно на истинных верующих, готовых поверить в любые заявления, и на скептиков, которые не могут отказаться от покупки — иначе их преданность «делу» окажется под сомнением.

В итоге формируется идеальная ловушка для любой организации:

Почему проваливаются AI-проекты: системная проблема

Авторы, анализирующие этот феномен, указывают: причина провала часто не в самом AI, а в том, что компании катастрофически плохо умеют вести программные проекты. AI-проекты подвержены всем тем же рискам, что и обычные — плюс можно сделать всё правильно и всё равно провалиться из-за новизны метода.

AI-проекты вводят принципиально новые риски. Даже если согласиться с тем, что AI-инструменты ускоряют отдельные рабочие процессы, масштаб и методы нынешних инвестиций лишены смысла.

Паралич принятия решений: итоговый диагноз

Всё описанное сходится к одному: эффективное принятие решений остановилось.

Это не просто корпоративная дисфункция — это системный сбой, который влияет на реальные продукты, реальные команды и реальных пользователей. Когда руководители утверждают AI-стратегии, не понимая базовых принципов работы LLM, когда инженеры переписывают рабочий код ради внутренних рейтингов, когда скептиков увольняют за здравый смысл — технологический прогресс превращается в свою противоположность.

«Я убеждён, что прямо сейчас существуют целые компании под тяжёлым AI-психозом — и вести с ними рациональный разговор об этом невозможно.» — Ник Суреш, Hermit Technology

В российских реалиях этот феномен знаком по волнам предыдущих технологических хайпов — блокчейн, Big Data, метавселенные. AI-мания 2024–2026 годов отличается лишь масштабом и скоростью: давление на компании принять «AI-стратегию» беспрецедентно, а цена ошибки в принятых решениях — стратегических, кадровых, бюджетных — будет видна через несколько лет.

Что это значит для вас

Эссе Ника Суреша — это не антиAI-манифест. Это призыв вернуть здравый смысл в процесс принятия решений. Технологии не виноваты в AI-мании — виновата культура страха, в которой честная оценка стала опаснее некомпетентного оптимизма.

Оригинальный текст опубликован на hermit-tech.com (Nik Suresh). Разбор Саймона Уиллисона — на simonwillison.net.