«Промпт-инжиниринг, агенты, скиллы, новая нейросеть». Самый дорогой миф

Третья часть серии про мифы об искусственном интеллекте. Миф звучит так: чтобы не отстать, надо успевать за всеми новинками. Освоить промпт-инжиниринг, завести агентов, подключить скиллы, попробовать каждую нейросеть, о которой написали в новостях.

Я работаю с ИИ каждый день и за всем не успеваю. И дело не во мне: не успевает никто. Ниже цифры, у каждой есть ссылка на источник.

Скорость

По данным AI Index 2026 Стэнфордского университета, только США и Китай выпустили за 2025 год 94 заметные модели ИИ: 59 и 35. Это почти две в неделю. Источник: Stanford AI Index 2026.

В крупнейшем открытом каталоге нейросетей Hugging Face 9 октября 2026 года было 3 134 327 моделей. За 2025 год их число перевалило за 2 миллиона, а в 2026-м каталог прибавлял около 3 тысяч моделей в день (мой подсчёт по счётчику каталога). Источники: каталог моделей, отчёт Hugging Face.

Флагман GPT-5 вышел 7 августа 2025 года и стал моделью по умолчанию для всех. 13 февраля 2026 года его убрали из ChatGPT, через полгода. Следующая версия, GPT-5.1, вышла 12 ноября 2025 года и продержалась в ChatGPT до 11 марта 2026-го, четыре месяца. Через API обе модели остались. Источники: анонс GPT-5, история выпусков OpenAI.

Пока вы осваиваете новинку, она успевает устареть.

Промпты

В апреле 2025 года Wall Street Journal вышел со статьёй с говорящим названием: «Самая модная ИИ-профессия 2023 года уже устарела». Речь о промпт-инженерах, которым два года назад предлагали до 200 тысяч долларов. Источник: WSJ.

В том же году Microsoft опросил 31 тысячу работников в 31 стране о том, кого компании собираются нанимать в связи с ИИ. В первой десятке ролей есть тренеры ИИ, специалисты по данным, безопасности и ИИ-агентам. Промпт-инженера там нет. Источник: Microsoft Work Trend Index 2025.

Курсы на промпт-инженера при этом продаются: по витрине агрегатора на 9 октября 2026 года они стоят от 40 000 до 118 900 рублей. Источник: kurshub.ru. А на hh.ru в тот же день вакансий с «промпт-инженером» в названии было 6 на всю Россию. Для сравнения, с «маркетологом» в названии 2 933. Это мой замер по поиску hh.ru.

Ещё в первой серии я писал: с новыми версиями нейросетей искусство «правильного промпта» почти отпало. Модели научились понимать обычные слова.

Агенты

В июне 2025 года аналитики Gartner спрогнозировали: больше 40% проектов с ИИ-агентами закроют к концу 2027 года из-за растущих затрат, неясной пользы и слабого контроля рисков. Там же они описали «переклейку ярлыков»: из тысяч компаний, которые продают «агентов», настоящих около 130, остальные назвали агентами старых чат-ботов и ассистентов. Источник: Gartner.

В 2026 году Gartner поставил агентный ИИ на пик завышенных ожиданий: агентов внедрили 17% организаций, а собираются в ближайшие два года больше 60%. Источник: Gartner, Hype Cycle for Agentic AI.

Я сам через это прошёл. Летом завёл 20 ИИ-сотрудников с отделами и должностями, и один пост через них обошёлся в 7,8 миллиона токенов. Сейчас работу делают исполнители в папках проектов, а задачу я ставлю одной фразой. Вся история в сериале «Агентство из ИИ».

Что работает на самом деле

В MIT изучили больше 300 внедрений генеративного ИИ, поговорили с 52 компаниями и опросили 153 руководителя. У 95% организаций измеримой отдачи нет. Причина, по словам авторов, в подходе: ИИ не встроили в реальную работу. У кого получилось, те брали одну больную точку и закрывали её до конца. Источники: отчёт MIT NANDA «The GenAI Divide», Fortune.

McKinsey в 2026 году пришёл к тому же: ощутимый эффект от ИИ в прибыли есть примерно у 6% компаний, и почти три четверти из них перестроили под ИИ свои рабочие процессы, а не вставили его в старые. Источник: McKinsey, The state of AI.

У нас похожая картина. По данным «Яков и Партнёры» и Яндекса, заметный эффект в прибыли от ИИ получает примерно каждая десятая крупная компания. Источник: «Искусственный интеллект в России 2025».

Как это у меня

У меня одна основная система ИИ и вторая для картинок. Агенты и скиллы есть и сейчас, только теперь каждый появляется под задачу, а не на вырост.

Мой подход простой: взять одно и работать с ним. Обновляюсь, когда текущее перестаёт справляться с задачей. Новость в ленте для этого не повод.

Что из этого следует

Миф не подтверждается. Успеть за всеми новинками нельзя, они выходят быстрее, чем их успевают освоить. И не нужно: результат дают не модные слова, а умение решать с ИИ свои задачи, рабочие, бизнесовые и житейские.

Курсы и подписки в этой погоне стоят денег. Но дороже всего обходится время, потраченное на то, что через полгода уберут.

Прошлая часть: миф, что для работы с ИИ нужно быть программистом.

В следующей части разберу четвёртый миф: что ИИ сам поймёт, чего вы от него хотите.