Смогу ли я заработать 250 000 долларов за 90 дней с ИИ?

«Наш самый глубокий страх не в том, что мы неадекватны. Наш самый глубокий страх заключается в том, что мы сильны сверх всякой меры. Больше всего нас пугает наш свет, а не наша тьма. Мы спрашиваем себя: «Кто я такой, чтобы быть гениальным, великолепным, талантливым, сказочным?» На самом деле, кем вы не должны быть? Ты дитя Божие. Ваша игра в мелочи не служит миру. Нет ничего просвещенного в том, чтобы сжиматься, чтобы другие люди не чувствовали себя неуверенно рядом с вами. Нам всем суждено сиять, как это делают дети. Мы рождены, чтобы проявить славу Божью, которая внутри нас. Это касается не только некоторых из нас; это есть в каждом. И когда мы позволяем сиять нашему собственному свету, мы бессознательно даем другим людям разрешение делать то же самое. Поскольку мы освобождаемся от собственного страха, наше присутствие автоматически освобождает других».

— Марианна Уильямсон, Возвращение к любви

Я не буду первым, кто попытается сделать то, что когда-то казалось невозможным.

Эпоха технологий уже породила основателей и компании, которые за шесть месяцев заработали 100 миллионов долларов и более. Если основатель-одиночка может построить компанию стоимостью 250 миллионов долларов примерно за шесть месяцев, возможно, задача в 250 000 долларов даже недостаточно велика.

Общественный конкурс составляет 250 000 долларов. В частном порядке я стремлюсь к 1 миллиону долларов.

Смысл не в том, чтобы делать случайные прогнозы. Речь идет о том, чтобы поставить достаточно большую цель, чтобы провести настоящую проверку того, чего теперь могут достичь эти инструменты — и один человек, управляющий ими.

Возможно, нам всем следует прилагать больше усилий, чем мы думаем.

Но более глубокий смысл в том, что один человек, делающий что-то экстраординарное, делает это возможным для всех остальных. Это показывает, что граница сдвинулась.

Я хочу пролить свет на то, что теперь могут сделать больше людей с помощью этих инструментов. Не потому, что все пойдут по одному и тому же пути, а потому, что каждый может научиться создавать, тестировать, управлять и улучшать системы, для которых когда-то требовалась целая организация.

Я собираюсь это выяснить и посмотреть, как много теперь может сделать один человек.

Несколько дней назад я наткнулся на компанию Polsia.

Мое внимание привлекло не только то, что он построил, но и то, как быстро он это построил.

Основатель Бен Сера основал компанию в конце 2025 года. Примерно за шесть месяцев он привлек 30 миллионов долларов при оценке в 250 миллионов долларов и публично заявлял, что годовой доход компании приближается к примерно 10 миллионам долларов.

Это необычно.

Но больше всего меня заинтересовал продукт.

Со стороны мне не казалось, что Polsia основана на каком-то невозможном технологическом прорыве. Большая часть ценности, по-видимому, заключалась в том, чтобы взять возможности, которые все чаще существуют внутри таких систем, как Claude, и сделать их пригодными для использования людьми, которые не хотят понимать терминалы, API, агенты, программную инфраструктуру или то, как все технические части сочетаются друг с другом.

Назвать это просто оберткой Клода было бы несправедливо.

Упрощение использования сложных технологий само по себе ценно.

Даже название было частью шутки. Polsia — это «AI slop» наоборот. Сера использовал эту эстетику, создав аккаунт в Instagram с намеренно абсурдными видео, сгенерированными ИИ. Некоторые из них набрали десятки миллионов просмотров. Ссылка на Polsia в био превращала это внимание в трафик.

Но это был именно урок.

Вам не обязательно изобретать лежащую в основе технологию. Вам нужно понять, что это делает возможным, и превратить это во что-то полезное.

Это привело меня к немного неудобному вопросу.

Чего именно я жду?

Я потратил много времени на изучение ИИ.

Исследования.

Автоматизация.

Кодирование Vibe.

Агенты.

Сайты.

Базы данных.

Бизнес-модели.

Я также думал о том, чтобы в конечном итоге создать бизнес по практическому обучению искусственному интеллекту для опытных руководителей и предпринимателей.

Но прежде чем я научу кого-нибудь использовать эти инструменты в коммерческих целях, я хочу посмотреть, насколько далеко я смогу зайти с ними самостоятельно.

Не наблюдая за демонстрациями.

По зданию.

Итак, я поставил перед собой задачу.

$250,000 за 90 дней

Моя цель — использовать искусственный интеллект в сочетании с уже имеющимся у меня бизнес-опытом, чтобы создать новый доход в размере 250 000 долларов США в течение следующих 90 дней.

Я не знаю, доберусь ли я туда.

Именно это делает эксперимент интересным.

И я собираюсь сделать кое-что ещё, что несколько лет назад прозвучало бы почти абсурдно.

Я собираюсь работать над несколькими проектами одновременно, продолжая вести существующий бизнес.

Это может оказаться более важным экспериментом.

На самом деле я научился программировать очень давно

Есть одна предыстория, которую стоит объяснить.

Я не инженер-программист, но и не совсем незнаком с программированием.

Я выучила BASIC, когда мне было 13.

Позже, в 1980-х годах, я написал программу оценки опционов на языке BASIC для Windows.

И тут, по сути, я остановился.

Большую часть трёх десятилетий я не занимался серьёзным программированием.

Технологии развиваются.

Разработка программного обеспечения продолжилась.

Интернет случился.

Появились облачные вычисления.

Появились современные базы данных.

Это случилось.

API произошло.

Появились фреймворки JavaScript.

Все, что связано с разработкой программного обеспечения, стало чрезвычайно сложным.

Я тут и там немного подхватил Python, но до этого эксперимента я не мог сесть и самостоятельно построить серьёзный Python-проект.

Поэтому, когда я говорю, что у меня есть технологическое образование, я имею в виду именно это.

Я понимаю логику.

Я понимаю системы.

Я понимаю, на что способно программное обеспечение.

Но современная разработка программного обеспечения прошла мимо меня.

И тут ИИ сделал что-то неожиданное.

Это вернуло меня обратно.

Вот только я на самом деле не стану программистом

Это одна из самых странных вещей, которые я обнаружил.

Я узнаю все больше и больше о разработке программного обеспечения, позволяя ИИ писать почти весь код.

Это звучит противоречиво.

Это не так.

Потому что моя работа всё чаще заключается не в том, чтобы набирать код.

Моя работа — понять, что должна делать система.

Как должны соединяться компоненты.

Где должны храниться данные.

Как должно вести себя приложение.

Что должен испытать пользователь.

Что происходит, когда что-то выходит из строя.

Как должна работать безопасность.

Как должна быть структурирована база данных.

Как должно развертываться приложение.

Как должны взаимодействовать разные сервисы.

И как распознать, что ИИ построил не то.

Другими словами, я все больше становлюсь ближе к архитектору программного обеспечения.

И я думаю, что это может быть одним из главных изменений, которые ИИ привносит в разработку программного обеспечения.

Ценным навыком все чаще может стать не:

Можете ли вы лично написать каждую строчку кода?

Но:

Сможете ли вы спроектировать хорошую систему и достаточно хорошо управлять ИИ, чтобы построить ее?

Это требует другой компетентности.

Вам еще нужно разбираться в программном обеспечении.

Возможно, больше, чем думают люди.

Но, возможно, вам больше не понадобится лично выполнять каждую механическую часть его создания.

Я напишу об этом подробнее позже, потому что это был один из самых важных уроков всего этого упражнения.

Первый эксперимент: DarinOliver.com

Одним из первых моих действий было создание сайта, который вы читаете.

DarinOliver.com был частично упражнением в обучении разработке современного программного обеспечения с помощью искусственного интеллекта.

Мне нужна была многоязычная издательская платформа, где я мог бы писать о бизнесе, принятии решений, технологиях и о том, чему я учился.

И я построил его.

Я использовал Astro.

Я добавил несколько языков.

Добавил голосовое сопровождение.

Я построил архитектуру статьи.

Подключил инфраструктуру.

Я развернул его.

На создание первой версии ушло примерно 24 часа.

И вот что меня до сих пор удивляет.

Все сразу сработало очень хорошо.

Это не был какой-то сломанный прототип, который едва загружался.

Сайт развернут.

Архитектура сработала.

Многоязычная система сработала.

Издательская система работала.

И примерно за день я создал что-то, что еще не так давно я ожидал привлечь разработчика, недели взад и вперед, спецификации, версии, тестирование и, возможно, значимый бюджет.

Конечно, я продолжал его улучшать.

Но самое удивительное было то, насколько хорош уже был первый результат.

Это изменило моё восприятие того, что стало возможным.

ИИ стал невероятно хорош в кодировании

Есть еще кое-что, что могут не оценить люди, которые не используют эти системы каждый день.

Скорость улучшения невероятная.

Еще год назад инструменты ИИ-кодирования могли быть очень полезны, но они также допустили много ошибок.

Они неправильно поймут архитектуру.

Ломайте вещи.

Придумываем библиотеки.

Утратить связь с контекстом.

Создавайте одну проблему, решая другую.

Сегодня опыт кардинально иной.

Существующие системы обладают поразительными способностями к программированию.

Они все равно совершают ошибки.

Конечно, есть.

Но дайте сильной модели хорошо структурированную задачу, достаточный контекст и четкие инструкции, и она сможет удивительно быстро создать огромное количество высококачественного программного обеспечения.

И его возможности по отладке могут быть еще более впечатляющими.

Что-то ломается.

Вы показываете ему ошибку.

Он отслеживает проблему.

Проверяет окружающий код.

Находит зависимость или архитектурный конфликт.

Исправляет.

Проводит тесты.

Находит ещё что-то.

Это тоже исправляет.

Иногда я просто смотрю, как он работает, и думаю:

Это машина.

Абсолютная машина.

И важно то, что это улучшение происходит невероятно быстро.

Даже инструменты, которыми располагал Бен Сера, когда он основал Polsia в конце прошлого года, не были такими эффективными, как те, которые мы имеем сегодня.

Это означает, что возможность движется под нами, пока мы пытаемся ее понять.

Люди смотрят на то, что было возможно шесть или двенадцать месяцев назад, и предполагают, что это определяет то, что ИИ может делать сейчас.

Это не так.

Это одна из причин, по которой я чувствую некоторую срочность в этом эксперименте.

Потом я создал TallyPop

После DarinOliver.com мне захотелось чего-то более технически сложного.

Издательский сайт – это одно.

Я хотел создать настоящее приложение с постоянными данными.

Я нашел проблему дома.

Мой сын с трудом справлялся с таблицей умножения.

И я решил построить что-нибудь для него.

Это стало TallyPop.app.

Изначально это было просто приложение для одного ребёнка.

Тогда я подумал:

Наверное, у других родителей есть такая проблема.

Тогда:

Учителя могут найти это полезным.

Тогда:

На самом деле это может быть коммерческий продукт.

Примерно 48 часов я создал и развернул приложение.

У него была база данных.

Отслеживание состояния пользователя.

Петли обратной связи предназначены для реагирования на успеваемость ребенка.

Несколько языков.

Работающее веб-приложение.

И мне пришлось изучить технологии, которые я никогда раньше лично не использовал.

Супабаза.

Версель.

GitHub.

Сияние облаков.

Клод.

Кодекс, работающий через Терминал на моем MacBook.

Я никогда в жизни не использовал GitHub должным образом.

Сейчас я развертывал через него приложение, работающее с базой данных.

Опять же, подавляющую часть кода написал ИИ.

Но я изучал, что все делает.

Мне нужно было разобраться в архитектуре.

Мне нужно было понять, почему база данных подключена именно так.

Мне нужно было разобраться в аутентификации.

Развертывание.

Переменные среды.

Ветки.

Ошибки.

Разрешения.

И когда что-то сломалось, мне пришлось узнать достаточно, чтобы понять, имеет ли предложенное решение смысл.

Именно это я имею в виду, когда говорю, что становлюсь архитектором программного обеспечения.

TallyPop теперь доступен.

Я собираюсь добавить еще несколько функций, а затем начать предлагать их учителям здесь, в Бельгии.

И это порождает следующую проблему.

Потому что ИИ значительно упростил строительство.

Это не избавило от необходимости привлекать клиентов.

Тем временем, Simply Alpha продолжает работать.

Я делаю все это, продолжая руководить Simply Alpha Capital, LLC, моим консалтинговым бизнесом в сфере iGaming.

Моя команда уже широко использует ИИ во всей компании.

Мы также работаем над отдельным проектом в секторе iGaming, который сейчас находится в скрытом состоянии.

Я думаю, что этот проект со временем может стать очень ценным.

Но это не в счет этого испытания.

Так же как и обычный доход Simply Alpha.

Я хочу, чтобы правила были чистыми.

250 000 долларов должны быть получены от новых проектов, которые я публично разрабатываю в рамках этого эксперимента.

Продолжение «Просто Альфа».

Наши клиенты продолжают.

Наша работа продолжается.

Стелс-проект продолжается.

И одновременно я создаю эти новые системы.

Это часть того, что я пытаюсь проверить.

Затем я занялся исследованием ИИ.

Значительная часть того, что мы делаем в Simply Alpha, требует быть в курсе событий в сфере iGaming, тотализаторов, криптовалют, рынков предсказаний, разработки игр, регулирования, платежей, маркетинга и смежных секторов.

Информации огромное количество.

Законодательство.

Судебные тяжбы.

Регулирующая деятельность.

Компании, выходящие на рынки и уходящие с них.

Платежные разработки.

Выпуск продукта.

Маркетинговая деятельность.

Транзакции.

Конкуренты.

Итак, я начал экспериментировать с исследованиями ИИ.

Результаты были потрясающими.

Я создал все более сложные исследовательские подсказки и заставил систему собирать, систематизировать и обобщать огромное количество полезной информации.

В конце концов, я попросил Клода превратить полученные результаты в исследовательский HTML-документ с возможностью поиска.

Это было чрезвычайно полезно.

Но вскоре я понял, что просто создал очень сложный ручной процесс.

Мне всё ещё нужно было это инициировать.

Мне всё равно пришлось его запустить.

А если бы я его не запускал, ничего не происходило.

Это привело меня к агентам.

На этих выходных: SweepsMonitor.com

Мой следующий эксперимент — SweepsMonitor.com.

Я планирую выпустить первую версию на этих выходных и, если все пойдет так, как ожидалось, запустить ее к понедельнику или вторнику.

Особое внимание будет уделено развитию игрового рынка тотализаторов в США.

Но сам сайт почти вторичен.

Что я действительно хочу узнать, так это смогу ли я развернуть агент на виртуальном частном сервере и заставить всю систему работать непрерывно.

VPS — это, по сути, компьютер, работающий где-то еще 24 часа в сутки.

Агент должен иметь возможность просыпаться автоматически.

Исследования.

Определите важные события.

Проанализируйте их.

Создать материалы для публикации.

И загрузите этот материал на сайт.

Это значит, что я буду проверять, смогу ли я создать автономную издательскую систему.

Теоретически нет.

Настоящий.

Может ли он работать непрерывно?

Может ли он отличить новости от шума?

Может ли он генерировать полезный контент?

Можно ли публиковать?

Может ли он продолжать работать, когда я занимаюсь чем-то другим?

И именно это я хочу, чтобы SweepsMonitor доказал.

Тогда я хочу создать маркетингового агента.

Как только я освою архитектуру исследований и публикаций, я хочу заняться распространением.

Я наблюдал, как люди используют короткие видеоролики, созданные искусственным интеллектом, для создания огромного количества трафика на таких платформах, как Instagram.

Меня интересует не копирование какого-то конкретного контента.

Это модель.

Создавайте творческие варианты.

Протестируйте их.

Наблюдайте за тем, что привлекает внимание.

Учитесь.

Производите больше.

Используйте это внимание, чтобы направить людей к чему-то полезному.

Как только SweepsMonitor докажет, что я могу развернуть постоянный агент и управлять им, я намереваюсь создать маркетинговый агент.

Целью будет создание системы, способной выявлять идеи, достойные продвижения, разрабатывать концепции коротких видеороликов, создавать сценарии и творческие ресурсы, готовить публикации и привлекать трафик с таких платформ, как Instagram, в один из бизнесов, которые я развиваю.

Я ожидаю, что эта система станет особенно полезной для Агентного радара, о чем я расскажу в следующей статье.

И это приближает архитектуру к полноценной коммерческой машине:

Исследование → анализ → продукт → контент → публикация → распространение → трафик → клиент

Если я смогу заставить эти части работать вместе, у одного человека появятся способности, которые когда-то требовали целой команды.

Эта часть мне кажется глубокой

Подумайте о том, что я делаю при этом.

Я использую Simply Alpha.

Моя команда разрабатывает отдельный стелс-проект iGaming.

Я продолжаю DarinOliver.com.

Я улучшаю TallyPop.

Я создаю исследовательскую инфраструктуру ИИ.

Я запускаю SweepsMonitor.

Я запускаю автономного агента по исследованиям и публикациям.

Я собираюсь создать маркетингового агента.

И я намерен разработать Агентский радар.

Традиционно вы смотрите на этот список и говорите:

Это слишком много. Выберите что-нибудь одно.

И исторически это был, наверное, отличный совет.

Но ИИ меняет экономику единиц человеческих усилий.

Мне не нужно лично писать каждую строчку кода.

Мне не обязательно лично исследовать каждую историю.

Мне не нужно вручную переводить каждую страницу.

Мне не обязательно лично создавать каждый первый черновик.

Мне не нужно лично устранять каждую проблему с программным обеспечением.

Мне не обязательно создавать каждую часть маркетингового контента.

И всё чаще мне даже не приходится лично инициировать каждое задание.

Машины могут работать, пока я занимаюсь чем-то другим.

Это не делает моё внимание безграничным.

Моё суждение остаётся окончательным.

Моя способность принимать решения остаётся ограниченной.

И агенты могут совершать ужасные ошибки, если ими плохо руководить.

Но ограничения меняются.

Старый вопрос был:

Сколько работы может выполнить один человек?

Возникает вопрос:

Сколькими продуктивными системами может разумно управлять один человек?

Я нахожу это глубоким.

Почти сверхчеловеческая производительность

Люди описывают ИИ как инструмент повышения производительности.

Мне все чаще кажется, что описание слишком маленькое.

Производительность означает:

Раньше мне требовалось четыре часа, чтобы что-то сделать, а теперь я трачу один.

Это полезно.

Но то, что я испытываю, кажется другим.

ИИ позволяет мне делать то, на что я раньше вообще не пытался.

TallyPop когда-то подразумевал найм разработчиков, прежде чем я знал, хочет ли это кто-нибудь.

SweepsMonitor мог бы потребовать исследователей, писателей, разработчиков, редакторов и кого-то, кто будет следить за рынком в течение всего дня.

Для серьёзной операции по приобретению социальных сетей могут потребоваться исследователи, сценаристы, дизайнеры, видеоредакторы и маркетологи.

Теперь один человек может хотя бы попытаться организовать все эти возможности.

Это начинает казаться почти сверхчеловеческим.

Не потому, что человек стал сверхчеловеком.

Потому что у человека внезапно появились машины.

И чем более способными становятся эти машины, тем важнее роль человека смещается в сторону архитектуры, суждения, вкуса, стратегии и направления.

Возможно, это настоящий навык, которому я учусь.

Не как кодировать.

Как управлять интеллектуальными системами, которые кодируют, исследуют, публикуют, анализируют и, в конечном итоге, продают для меня.

Почему я это делаю, прежде чем учить этому

Один очевидный способ монетизировать то, что я изучаю, — это преподавать это.

Существует очень большое количество опытных руководителей и предпринимателей, которые очень хорошо разбираются в своем бизнесе, но едва продвинулись дальше использования ChatGPT для написания электронных писем.

Я серьезно задумался о создании практических образовательных и консультативных услуг по искусственному интеллекту для этой группы.

Наверное, так и сделаю.

Но сначала я хочу посмотреть, как далеко я смогу зайти с этими инструментами самостоятельно.

Мне нужны практические навыки в разработке программного обеспечения с использованием искусственного интеллекта, исследованиях, базах данных, автоматизации, агентах, инфраструктуре, производстве контента, маркетинге, привлечении клиентов и монетизации.

Потому что заставить систему ИИ сделать что-то впечатляющее — это не то же самое, что создать экономическую ценность.

Проверка заключается в том, платит ли вам кто-то.

Поэтому мне нравится 90-дневный вызов.

Это усугубляет проблему.

Что важно

Правила остаются простыми.

Доход от Simply Alpha не учитывается.

Доходы от отдельного стелс-проекта iGaming не учитываются.

250 000 долларов должны быть получены от новых проектов, построенных или разработанных в рамках этого эксперимента.

На данный момент это означает:

• TallyPop.app
• SweepsMonitor.com
• Агентский радар
• Все новое, созданное непосредственно на DarinOliver.com.
• Что-нибудь еще, что я придумаю в течение следующих 90 дней

Смысл не в том, чтобы переместить имеющиеся доходы в другое ведро и объявить о победе.

Это чтобы посмотреть, что я смогу создать отсюда.

Эксперимент

Итак, следующие 90 дней я буду строить.

Развертывание.

Исследования.

Опубликовать.

Маркет.

Продам.

Автоматизировать.

Ломайте вещи.

Исправь их.

И покажи, что происходит.

Может быть, я заработаю 250 000 долларов.

Может быть, нет.

Но деньги все чаще становятся не самой интересной частью задачи.

Более важный вопрос:

Сколько сейчас может сделать один человек?

Сколько предприятий может протестировать один человек?

Сколько продуктов может создать один человек?

Каким количеством программного обеспечения может управлять один человек?

Какой объем исследований может контролировать один человек?

Сколько контента может опубликовать один человек?

Какую дистрибуцию может создать один человек?

Сколькими автономными системами может управлять один человек, продолжая управлять существующей компанией?

Не знаю.

Но я подозреваю, что ответ гораздо больше, чем думает большинство людей в настоящее время.

Пока:

SimplyAlpha.com — работает.

DarinOliver.com — создано и продолжается.

TallyPop.app — создано, работает и продолжает работать.

Инфраструктура исследований искусственного интеллекта — в стадии реализации.

SweepsMonitor.com — на этих выходных.

Автономный издательский агент — следующий.

Маркетинговый агент — после этого.

Агентский Радар — приближается.

И я намерен проводить их параллельно.

В конечном итоге это может быть реальная история.

Это не значит, что ИИ делает одного человека быстрее.

Этот ИИ позволяет одному человеку стать архитектором объёма продуктивной деятельности, которая когда-то требовалась организации.

250 000 долларов США.

90 дней.

Пока веду бизнес, у меня уже есть.

Давайте посмотрим, что теперь может сделать один человек.