Как LLMs и AI ассистенты меняют профессии, продукты и привычки

Когда я наблюдаю за тем, как стремительно меняется поведение пользователей в цифровой среде, я все чаще убеждаюсь: классический поиск перестал быть главным способом получения информации. Сегодня ИИ не просто подсказывает или помогает — он самостоятельно анализирует данные, читает источники и формирует развернутый ответ. В профессиональной среде это уже называют answer engine, и, по сути, можно увидеть «глубокое исследование на стероидах».

Как эксперт, который ежедневно работает с подобными технологиями, я вижу, что этот переход — не теория, а уже заметная реальность. По наблюдениям, около 30% поискового трафика Google перетекает в чат-формат, прежде всего в ChatGPT. На октябрь 2025 года еженедельная аудитория ИИ-чатов превысила 700 млн человек, а месячная — 5,8 млрд. Такие цифры не возникают случайно: пользователи выбирают инструменты, которые экономят их время и дают более понятные, контекстные ответы.

Однако важно понимать: вместе с возможностями растут и риски. Answer engine-подход снимает барьер между пользователем и информацией, но при этом требует высокой точности моделей, аккуратной работы с источниками и продуманной этики. Ошибки ИИ становятся заметнее, а ответственность за корректность ответа — выше. Командам, которые развивают такие решения, важно помнить: доверие аудитории легче потерять, чем построить.

С другой стороны, преимущества очевидны. Мир движется к инструментам, которые не требуют специальных навыков, но дают результаты уровня профессиональных аналитиков. Моя задача как специалиста — делать эти технологии доступными и понятными для каждого: школьника, предпринимателя, исследователя. И мы только в начале этого пути.

Переход от поисковых строк к диалоговому взаимодействию уже неизбежен. Следующий этап — появление экосистем, в которых ИИ становится постоянным посредником между человеком и информационным пространством. И тот, кто научится работать с этой реальностью раньше других, получит стратегическое преимущество.