Ручна робота vs автоматизація, або де людина абсолютно безсильна проти нейронки. На прикладі генерації речень та перекладів. Вартість, терміни – різниця в 100 раз.

AI (локальна ллм)

Для мого сервісу з вивчення мов — wordss.com.ua потрібні приклади речень для слів, щоб користувач вивчав слова в контексті.

Для прикладу. У мене є оксфордський словник на 5000 слів для англійської мови, розбитий за рівнями A1–C1. Користувач бере слова для свого рівня і починає їх вивчати, просто за пару кліків додаючи у свої словники.

Для кожного слова мені треба згенерувати 3 речення англійською, як мінімум. Це означає: 5000 слів × 3 речення = 15 000 речень англійською.

Далі ці речення потрібно перекласти ще на 2 мови — російську і українську: 15 000 × 3 мови = 45 000 речень.

Тобто загальний обсяг — 45 000 речень.

Якщо генерувати це нейронкою, як це я зараз роблю, то на одне слово (3 речення) йде приблизно 1 хвилина.

5000 слів = 5000 хвилин = 83 години без зупинки (це 3,5 доби безперервної роботи комп’ютера, де крутиться LLM).

 

Людина

Якщо це робить людина, ситуація інша. Потрібен спеціаліст, який знає 3 мови. Це не просто копіювання — потрібно грамотно складати речення і переклади.

Потрібно зафіксувати швидкість роботи людини. Без цього точного числа немає, тому розрахунок по сценаріях.

Базова дія на 1 слово: 3 речення англійською + 2 переклади (ru, ua) = 3 × 3 = 9 речень.

Це не просто переклад, а генерація + перевірка.

Реалістична швидкість: на 1 слово йде 2–5 хвилин (скласти, перевірити, перекласти).

Розрахунок:

Оптимістично (2 хвилини на слово)
5000 слів × 2 хв = 10 000 хвилин = 166 годин

Середньо (3 хвилини на слово)
5000 × 3 = 15 000 хвилин = 250 годин

Песимістично (5 хвилин на слово)
5000 × 5 = 25 000 хвилин = 416 годин

Разом:
приблизно 160–400 людино-годин

Якщо перевести в робочі дні (8 годин):
160 годин ≈ 20 днів
250 годин ≈ 31 день
416 годин ≈ 52 дні

Висновок: одна людина — від 1 до 2,5 місяців повної роботи без урахування втоми і падіння якості, яке в реальності буде відбуватись. При самому песимістичному сценарії 400 годин, це довше в 100 разів від локальної ллм-ки.

 

Вартість та оплата

Є три моделі оплати: погодинна, за слово і «за проєкт». Для цієї задачі (генерація + переклад речень) найбільш підходить погодинна.

Погодинна ставка:
у Східній Європі зазвичай $15–35/год
на міжнародних платформах досвідчені фрилансери беруть $30–40+/год середнє значення часто близько $25/год.

За слово:
Англійська → українська приблизно $0.07–0.11 за слово.

Тепер по цій задачі (160–400 годин):

$15/год →
160 годин = $2400
400 годин = $6000

$25/год →
160 годин = $4000
400 годин = $10 000

$40/год →
160 годин = $6400
400 годин = $16 000

Висновок по ринку:
реалістичний діапазон за весь проєкт — $3000–$10 000, якщо брати сильного спеціаліста — може бути більше

Окремий нюанс:
це не просто переклад, а створення речень + переклад + контроль якості. Така робота ближча до копірайтингу + перекладу, тому зазвичай дорожча.

Якщо рахувати «за слово»:
45 000 речень ≈ ~400–600 тис. слів
× $0.07 → вже $28 000
Коротше, люта жесть).

 

Наше теперішне

Зараз я цю задачу роблю, просто запустивши LLM, яка крутиться у мене на комп’ютері. Я навіть жодного речення не написав і не переклав. Якість ідеальна. Витрати — нуль, крім електрики. Але комп’ютер у мене і так працює весь час. Швидкість — замість місяця мінімум 4 дні.

Ще буквально пару років тому зробити такий сервіс без команди розробників і контент-мейкерів по суті було нереально.

Тепер це просто задача для вайбкодінгу.

ШІ не забере вашу роботу. Він забере вашу здатність діяти самостійно.

Відчуття, яке зараз у багатьох

Останнім часом я відчуваю дещо, що, здається, відчувають багато з вас.

Щоранку я відкриваю стрічку — і там нова хвиля. OpenClaws, які можуть запускати цілі маркетингові кампанії. Vibe coding, що дозволяє будь-якому 13-річному за обід зібрати SaaS. Хтось навіть сказав, що застосунки стають новими інфопродуктами (у шахрайському сенсі), і це одночасно смішно й лячно, якщо подумати про це довше ніж п’ять секунд.

А потім, упереміш із цим захопленням — звільнення. Компанія Block Джека Дорсі скоротила приблизно 40–50% працівників. Тисячі людей залишилися без роботи «завдяки/через ефективність ШІ».

І маємо дивний коктейль: безмежні можливості з одного боку, екзистенційний страх — з іншого. А посередині — нечітке відчуття, що ти маєш робити більше з ШІ, швидше, поки це не зробив хтось інший.

Я посидів із цим відчуттям, а потім прочитав дещо, що повністю змінило мій погляд.

Справжній дефіцит

Коли все «можна автоматизувати», справжній дефіцит — це не код і не тексти.

Це здатність діяти.
Читати далі… “ШІ не забере вашу роботу. Він забере вашу здатність діяти самостійно.”

84% населення світу ніколи не користувалися ШІ.

84% населення світу ніколи не користувалися ШІ.

Дайте цій наочній візуалізації трохи часу, щоб усвідомити її.

Кожна точка на цій діаграмі представляє приблизно 3,2 мільйона людей.

2 500 точок = 8,1 мільярда людей.

Сірі точки? Це приблизно 6,8 мільярда людей, які жодного разу не користувалися інструментами ШІ. Ні разу.

Зелена частина внизу? Близько 1,3 мільярда користувачів безкоштовних чат-ботів. Це лише 16%.

Тонка жовта смужка? Приблизно 15–25 мільйонів людей платять $20 на місяць за ШІ. Це 0,3%.

А майже непомітні червоні точки? Приблизно 2–5 мільйонів людей використовують інструменти для програмування на кшталт Claude Code або Cursor. Це 0,04% населення планети.

Я керую бізнесом, де володіння ШІ з використанням Claude Code тепер є обов’язковим. Ми замінили значну частину витрат на персонал автономними агентними системами. Ми створюємо бізнес-інструменти за допомогою Claude Code.

Більшість засновників, з якими я спілкуюся, думають, що впровадження ШІ вже «повсюди». Це навіть близько не так.

Якщо ви читаєте це, ви, ймовірно, входите до верхнього 1% користувачів ШІ на Землі. Розрив можливостей між тими, хто використовує ШІ, і тими, хто ні, лише зростає.

Ми зараз перебуваємо на етапі dial-up-інтернету в епосі ШІ. Люди, які розвивають навички вже зараз, накопичуватимуть перевагу протягом наступного десятиліття.

Яка ваша думка щодо кривої впровадження?

оригінал