AI-мания ломает корпоративные решения: стратегии на миллиарды пишут без ChatGPT

Эссе консультанта Nik Suresh «AI Mania Is Eviscerating Global Decision-Making» о том, как ажиотаж вокруг искусственного интеллекта разрушает принятие решений в крупных компаниях, разошлось по Hacker News и попало к разработчику Саймону Уиллисону 19 июля 2026 года. Главный тезис Suresh: AI-стратегии на миллиарды долларов нередко пишут руководители, которые сами ни разу не открывали ChatGPT.

Стратегия на $2 млрд без ChatGPT

Nik Suresh, консультирующий крупные корпорации, приводит крайний случай: руководитель признался, что никогда в жизни не пользовался ни ChatGPT, ни любым другим AI-инструментом — и это сразу после того, как выпустил техническую стратегию для организации с выручкой более $2 млрд, целиком построенную вокруг ИИ. Эссе собрано из анонимных историй, которые автору рассказывают инженеры и менеджеры внутри «перевозбуждённых» компаний.

«В одном крайнем случае руководитель признался, что никогда в жизни не пользовался

ChatGPT или каким-либо AI-инструментом — сразу после того, как подготовил техническую стратегию для организации с выручкой более $2 млрд, целиком построенную вокруг искусственного интеллекта». — Nik Suresh, эссе «AI Mania Is Eviscerating Global Decision-Making»

Ключевые сюжеты, которые приводит Suresh:

• AI-стратегия на $2 млрд+ выручки, написанная человеком без единого запроса к модели
• «Лидерборды по токенам» — метрики, поощряющие сотрудников тратить больше обращений к ИИ
• Заявления клиентов о росте продуктивности «в 100 раз», которые никто не решается оспорить
• Инженеры, запускающие ИИ на заведомо бессмысленных задачах ради галочки

Почему никто не спорит с хайпом

Молчание держится на страхе потерять контракт, а не только на маркетинге. Suresh спросил скептичного руководителя вендора, почему абсурдные обещания повторяют без возражений. Ответ оказался не про «продажный шум»: руководители на стороне клиентов сами публично заявляли о 100-кратном росте продуктивности.

«Если бы кто-то со стороны вендора сказал, что такой прирост

неправдоподобен, это подорвало бы авторитет руководителя клиента, было бы воспринято как нападение — или ересь — и могло привести к расторжению корпоративного контракта». — из эссе Nik Suresh

Логика простая: сорвать корпоративный контракт ради спора о том, что не влияет на миссию компании, — быстрый способ вылететь с работы. Поэтому честная оценка отдачи от ИИ становится невыгодна всем участникам сделки одновременно — и вендору, и заказчику.

Что происходит с инженерами

Давление хайпа спускается вниз и превращается в имитацию работы. Один инженер описал, как в компании с «лидербордом по токенам» он выкачивает параллельную копию рабочего Go-репозитория и приказывает ИИ переписать её целиком на язык Zig — пока сам занят другой задачей, просто чтобы формально нагонять метрику и сохранить место.

Такой сценарий — прямое следствие метрик, которые измеряют активность, а не результат. Когда KPI привязан к числу израсходованных токенов, а не к работающему коду, сотрудники рационально начинают жечь ресурсы впустую: система вознаграждает объём обращений к модели, а не пользу от них.

Что это значит

Проблема не в самих моделях, а в том, как организации принимают решения под давлением моды. Когда стратегию на $2 млрд пишут без опыта, критику наказывают потерей контракта, а метрики поощряют расход токенов — компания оптимизирует хайп, а не результат. Эссе Suresh — напоминание, что взрослый разговор про реальную отдачу ИИ пока проигрывает страху показаться скептиком.