Основатель и CTO HubSpot Дармеш Шах, чье состояние оценивается в миллиарды долларов, был одним из первых, кто получил доступ к API OpenAI еще в 2020 году — за два года до того, как ChatGPT перевернул мир. В этом глубоком погружении ведущие подкаста My First Million Шан Пори и Сэм Парр обсуждают с ним техническое закулисье нейросетей, «дьявольские» стратегии найма Марка Цукерберга и то, как превратить ИИ из игрушки в полноценного сотрудника с докторской степенью.
🧠 Окно контекста: почему ИИ «забывает» ваши файлы 0:00
Дармеш Шах утверждает, что каждый современный работник должен использовать ChatGPT ежедневно, независимо от профессии — будь вы сомелье или программист . Он получил доступ к технологиям OpenAI за пять лет до текущего момента и еще в 2020 году задавал модели стратегические вопросы о конкурентах HubSpot .
Главное ограничение, которое нужно понимать пользователю — это «окно контекста» (context window). По мнению Шаха, его можно сравнить с листом бумаги ограниченного размера:
- На этом листе должны поместиться и ваш запрос, и ответ ИИ .
- Если вы попытаетесь вставить книгу объемом в 1000 страниц, ChatGPT выдаст ошибку, так как данные просто не влезут в «окно» .
- Современные мощные модели имеют окно от 100 000 до 200 000 токенов (1 токен ≈ 0,75 слова) .
Сэм Парр делится своим кейсом: он использует ChatGPT как лайф-коуч и партнера по мышлению, загружая туда свои личные финансы, цели и проблемы в бизнесе . Это позволяет модели давать советы, опираясь на глубокий контекст его жизни.
🛠 Технология RAG: как «скормить» нейросети целую компанию 5:16
Дармеш Шах объясняет два главных ограничения базовых моделей: они не знают того, на чем не обучались (ваши личные файлы), и их знания «заморожены» во времени на момент окончания обучения . Чтобы обойти это, используется технология RAG (Retrieval Augmented Generation) и векторные базы данных (Vector Stores).
Процесс работы с огромными массивами данных (например, 100 000 документов компании) выглядит так:
- Документы переводятся в «векторные эмбеддинги» (vector embeddings) — точки в многомерном пространстве .
- Когда вы задаете вопрос, система идет не в саму нейросеть, а в базу векторов.
- Она находит 5 документов, наиболее близких по смыслу к вашему вопросу (семантический поиск) .
- Эти 5 документов «впихиваются» в окно контекста, и только тогда модель отвечает на вопрос .
По словам Шаха, это превращает ИИ в «интерна с докторской степенью», который прочитал весь интернет, но ничего не знает о вашем бизнесе, пока вы не дадите ему почитать конкретные внутренние инструкции .
🤖 От генерации к оркестрации: четыре уровня использования ИИ 17:21
Дармеш Шах выделяет эволюционную лестницу использования ИИ в бизнесе:
- Генерация: создание постов, картинок, видео и аудио .
- Синтез и анализ: суммаризация огромных текстов или написание персонализированной книги на основе ваших старых записей .
- Автоматизация: выполнение конкретных рабочих процессов (например, поиск и оценка свободных доменов для покупки через agent.ai) .
- Оркестрация: управление целой армией ИИ-агентов для достижения высокоуровневой цели без участия человека .
Особое внимание Шах уделяет функции Tool Calling (вызов инструментов). Модель можно заставить «притворяться», что у нее есть доступ к калькулятору, интернету или базе котировок акций . Когда модель понимает, что ей нужны внешние данные, она отправляет запрос приложению, получает результат и вставляет его обратно в диалог. По мнению гостя, это увеличивает возможности ИИ в тысячи раз, не меняя его архитектуру .
📈 Будущее работы: гибридные команды и «цифровые коллеги» 25:49
Дармеш Шах не согласен с тем, что ИИ — это угроза «человек против машины». Он предлагает формулу «человек в степени ИИ» .
Основные прогнозы и советы Шаха по развитию карьеры:
- ИИ как напарник: В будущем каждая компания станет гибридной командой, состоящей из людей («углеродных форм жизни») и цифровых агентов .
- Новые роли: Появятся «агент-менеджеры», которые будут нанимать ИИ-агентов, проводить их онбординг и делать ревью их производительности .
- Обучение нейросетей: Шах утверждает, что если вы нанимаете агента и не даете ему обратной связи, результат будет плохим, как и с обычным сотрудником .
Несмотря на оптимизм, гость предупреждает: «Тот, кто говорит, что не будет массовых увольнений и уничтожения целых профессий — лжет» . Он считает, что болезненная трансформация рынка труда неизбежна.
⚔️ Дьявольский маневр Цукерберга и война за таланты 39:45
Собеседники обсуждают агрессивную тактику Марка Цукерберга, который предлагает топовым исследователям ИИ бонусы при найме в размере $100 млн и компенсационные пакеты до $300 млн за 4 года .
Дармеш Шах называет этот ход «диаболическим» (дьявольским) :
- Ставка на всё: Победа в гонке за AGI (общий искусственный интеллект) даст владельцу технологий неограниченную власть и прибыль.
- Видение будущего: Ценность этих инженеров не в их IQ, а в способности «видеть за углом» и знать, что возможно, а что — нет .
- Конец монополии: Несмотря на гигантские вложения, OpenAI теряет доминирующее положение. Модели от Anthropic и DeepSeek показывают сопоставимые или лучшие результаты .
Дармеш Шах уточняет, что его компания HubSpot не участвует в этой «лиге» найма, так как они работают на прикладном уровне (Application Layer), а не пытаются создать фундаментальную модель .
🎨 Творчество и игры: ИИ как ускоритель идей 46:53
Шах опровергает мнение о том, что ИИ убивает креативность. Напротив, он считает, что ИИ позволяет людям реализовывать идеи, для которых у них не хватает технических навыков .
В качестве примера он приводит своего 14-летнего сына, который использует ChatGPT для проектирования вымышленных миров в стиле манга, создавая сложные системы способностей персонажей и тестируя их через ролевую игру с нейросетью .
Сэм Парр делится своим опытом: он за две недели создал концепт, арт и диалоги для игры «Escape from Silicon Valley» в стиле 8-битных квестов . ИИ помог ему сгенерировать персонажей (включая Марка Цукерберга и Палмера Лаки) и написать музыку, хотя финальная разработка кода все еще требует значительного времени .
Рекомендации Дармеша Шаха: за кем следить в мире ИИ?
- Андрей Карпати (Andrej Karpathy): Шах называет его «игроком с девятью инструментами», который умеет объяснять сложнейшие вещи простым языком .
- Аарон Леви (Aaron Levie): Глава Box, глубоко анализирующий бизнес-последствия ИИ .
- Хит Хеншоу (Heath Henshaw): Эксперт из Dropbox, чьи посты в LinkedIn Шах считает обязательными к прочтению .
