Будущее приложений: Андрей Карпати о переходе к персонализированным решениям

Андрей Карпати, являвшийся директором по ИИ в Tesla и сооснователем OpenAI, высказал мнение о том, что традиционная идея магазина приложений больше не актуальна. Он считает, что будущее лежит за созданием персонализированных приложений, генерируемых LLM-агентами в реальном времени, под определённые задачи пользователей. Это мнение Карпати выдвинул после проведения собственного эксперимента, в рамках которого он уменьшил пульс покоя с 50 до 45 ударов за восемь недель. В этом процессе он использовал вайб-кодинг для создания индивидуального дашборда для отслеживания кардионагрузок. Адаптировав данные от беговой дорожки Woodway, он создал веб-интерфейс, на что в прошлом потребовалось бы около десяти часов.

Карпати подчеркивает, что основная мысль заключается не в скорости разработки, а в том, что для подобных задач нет необходимости в создании классических приложений. По его словам, типичный каталог приложений представляется устаревшим, когда агенты способны создавать нужное программное обеспечение прямо на месте. Второй важный момент, который он отметил, связан с отраслевыми изменениями. Он утверждает, что продукты должны трансформироваться в «сенсоры и актуаторы» с AI-native интерфейсами, с которыми могут взаимодействовать агенты. Пока 99% сервисов и продуктов по-прежнему предлагают лишь стандартную документацию с простыми инструкциями, что вызывает у Карпати недовольство. Он выражает надежду, что будущие технологические решения упростят взаимодействие пользователей с AI.

Вопрос-ответ

Ка как Андрей Карпати видит будущее приложений по отношению к традиционному магазинy приложений?

Карпати считает, что традиционная идея магазина приложений устарела. Будущее за персонализированными приложениями, которые генерируются LLM‑агентами в реальном времени под конкретные задачи пользователя, а не за подбором готовых приложений из каталога.

Какой пример он привел в поддержку своей идеи?

В рамках эксперимента он снизил пульс покоя с 50 до 45 ударов в минувшие восемь недель, применив вайб‑кодинг для создания индивидуального дашборда для отслеживания кардионагрузок. Он адаптировал данные от беговой дорожки Woodway и создал веб‑интерфейс, что ранее требовало около десяти часов.

Какой главный вывод Карпати делает о роли агентов и интерфейсов в будущем?

Главный вывод: агенты смогут непосредственно создавать требуемое ПО на месте, поэтому нет смысла тратить усилия на разработку классических приложений и каталогов. Продукты должны превратиться в «сенсоры и актуаторы» с AI‑native интерфейсами, с которыми работают агенты, в то время как текущие сервисы часто ограничиваются простой документацией.

Каковы ожидания Карпати относительно взаимодействия пользователей с AI в будущем?

Он надеется, что технологические решения станут проще для пользователя и позволят легче взаимодействовать с AI через естественные интерфейсы и интегрированные датчики/актуаторы, а не через отдельные приложения и сложные инструкции. Это потребует трансформации моделей и сервисов под более динамичные и адаптивные способы работы.