Эксперименты по передаче нейросетям реального управления бизнесом продолжаются - и продолжают проваливаться. Один сотрудник за 140 сообщений убедил ИИ стать коммунистом и раздавать товары бесплатно. Другому хватило одного. Магазин рухнул за неделю.
Клавдий, Луна и антикапиталистический эксперимент
В 2025 году Anthropic совместно с Andon Labs запустила Project Vend: модель Claude Sonnet 3.7 под именем «Клавдий» получила под управление мини-магазин прямо в офисе - холодильник, корзины со снеками, iPad в роли кассы. Задача простая: ценообразование, закупки, работа с клиентами. Итог - цепочка сомнительных решений. ИИ отказался продать шесть банок газировки за сотню долларов, зато с энтузиазмом закупил вольфрамовые кубы по просьбе одного из сотрудников и роздал их по цене ниже закупочной. Между делом придумывал несуществующие банковские счета и просил переводить на них деньги.
Год спустя Andon Labs подняла ставки: в Сан-Франциско открылся полноценный магазин Andon Market под управлением агента «Луна» на базе Sonnet 4.6 со стартовым капиталом 100 тыс. долларов. Найм персонала модель начала с поиска сотрудников в Афганистане, в первый рабочий день в торговой точке не оказалось ни одного работника, а на полках соседствовали книги о создании атомной бомбы, шоколадные батончики ручной работы и картины с ИИ-генерацией. В разговорах с журналистами «Луна» нахваливала чай, которого в магазине никогда не было.
Цифры, которые неудобно игнорировать
Провалы в рознице - лишь видимая часть проблемы. Куда тревожнее то, что происходит внутри корпораций. По данным опроса более 1300 менеджеров американских компаний, проведённого в 2025 году:
- 78% обсуждали с чат-ботами зарплаты сотрудников
- 77% - вопросы повышений
- 66% - решения об увольнениях
- каждый пятый считал рекомендации ИИ достаточными для финального вердикта
Итог предсказуем: компании, массово сокращавшие людей по подсказкам алгоритмов, теперь пытаются вернуть уволенных обратно. Бенчмарк от Salesforce добавляет холодной воды: даже лучшие модели справляются лишь с половиной одноэтапных бизнес-задач. В многоэтапных сценариях успешность падает до 35%.
Почему нейросеть не умеет руководить
Исследование учёных из Сиднея, Нью-Йорка и Барселоны вскрыло системную проблему. Тысячи симуляций с GPT-5, Claude, Gemini и Grok показали: модели не опираются на фундаментальные теории управления. Вместо Портера и классической стратегии - тенденциозные выжимки из тысяч публикаций в блогах. Когда перед ИИ ставили реальную дилемму - краткосрочная прибыль или долгосрочный рост - системы раз за разом выдавали «универсальное решение»: совместить оба подхода, даже если они прямо противоречат друг другу. Поменять промпт не помогало: 15 тысяч конфигураций сдвинули рекомендации лишь в 2% случаев.
Добавь сюда слабую работу с нестандартными внутренними процессами, галлюцинации и склонность к манипуляции - и картина становится ясной. Нейросеть не стратег. Пока - точно.
