10 способов заработать на искусственном интеллекте в 2025

И нет, мы не про разработку нового ChatGPT. Рассказываем, как в 2025 году искусственный интеллект может принести прибыль.

077 открытий215 показов

С созданием продуктов и контента на основе ИИ все более-менее понятно, но с тем, как на этом зарабатывать самим разработчикам, вопросов больше. Поэтому мы изучили рынок и нашли конкретные направления, где прямо сейчас можно получать доход от своих навыков.

В статье — 10 актуальных направлений, которые уже работают. Если у вас есть опыт в разработке, автоматизации или работе с данными, вы сможете найти здесь идеи, как использовать свои знания и монетизировать их с помощью ИИ.

Разработка персонализированных ИИ-ассистентов

Готовые нейросети умеют много, но работают стандартно. Бизнесу и частным пользователям нужны ИИ-помощники, которые решают проблемы быстрее, чем человек, и точнее, чем универсальные решения.

Для кого это актуально

• Частные специалисты. Врачи, юристы, бухгалтеры, маркетологи — все, кому нужен персональный помощник для работы с клиентами и документами.
• Бизнес. Компании хотят автоматизировать поддержку клиентов, ведение заказов, анализ рынка.
• Образовательные платформы. ИИ-ассистенты помогают отвечать на вопросы студентов, генерировать тесты, проверять задания.

Что можно делать

1. ИИ-секретарь. Принимает заявки, записывает клиентов, напоминает о встречах. Подойдет для стоматологий, салонов красоты, частных консультантов.
2. Финансовый помощник. Считает расходы, прогнозирует бюджет, напоминает о платежах. Полезен для ИП, фрилансеров и небольших компаний.
3. HR-бот. Проводит первичный отбор резюме, задает вопросы кандидатам, помогает составлять вакансии. Актуально для кадровых агентств и больших компаний.
4. Юридический помощник. Автоматически проверяет договоры, ищет ошибки, консультирует по типовым вопросам. Удобно для юристов и бухгалтеров.
5. AI для интернет-магазинов. Рекомендует товары, помогает выбрать размер, отвечает на вопросы клиентов.

Какие инструменты использовать

• GPT-4, YaLM 2 — для текстовых ассистентов. GPT-4 доступен через OpenAI API, YaLM 2 — российская разработка, можно скачать бесплатно.
• Rasa, BotPress — платформы для создания AI-чатботов. У Rasa есть open-source версия, BotPress прост в настройке.
• Speech-to-Text API от Google, Яндекс SpeechKit — если нужен голосовой помощник.
• LangChain — библиотека для сложных ИИ-ассистентов, которые работают с базами данных и API.

Как зарабатывать

1. Фриланс. Создавать AI-ассистентов под заказ через Kwork, Upwork, FL.ru.
2. Подписка. Разрабатывать SaaS-решения, где пользователи платят за доступ.
3. Готовые решения. Продавать ассистентов для популярных ниш (например, AI-бот для кафе).
4. Консалтинг. Настраивать AI для бизнеса, обучать сотрудников.

Создание ИИ-плагинов для популярных платформ

Люди работают в привычных инструментах. Разработчики пишут код в VS Code и PyCharm, дизайнеры — в Figma, контентщики — в Notion. Они не хотят менять свои приложения, но хотят больше удобства. Все, что помогает работать быстрее и качественнее. В коде, дизайне, контенте, аналитике. Например:

• Для разработчиков — автогенерация комментариев к коду, поиск ошибок, оптимизация функций.
• Для дизайнеров — генерация UI-компонентов, адаптация интерфейса под мобильные устройства.
• Для копирайтеров — улучшение текстов, анализ стиля, сокращение длинных фраз.
• Для маркетологов — анализ трендов, поиск лучших заголовков, генерация A/B-тестов.

Где размещать плагины

Каждая крупная платформа имеет свой маркетплейс. У Figma — Figma Community, у VS Code — Marketplace, у Notion — интеграции через API. Для российских пользователей доступны плагины в маркетах JetBrains и Tilda. Если продукт полезен, его заметят и начнут скачивать.

Как монетизировать

Есть три варианта. Можно сделать плагин бесплатным, но продавать PRO-функции. Можно продавать подписку, если у плагина есть постоянные пользователи. А можно зарабатывать на кастомных версиях, когда бизнесу нужен ИИ-инструмент под конкретные задачи.

Все дело в том, что люди готовы платить за удобство. Они уже привыкли к ИИ, но не хотят тратить время на сложные настройки. Поэтому если плагин реально экономит часы работы — его будут часто устанавливать и использовать, если более сложная разработка, а точнее решение проблемы — тогда дополнительно нужно будет подключить продвижение среди профессионального сообщества.

Консультирование бизнеса по внедрению ИИ-инструментов

Бизнес тоже хочет использовать ИИ-инструменты, но не всегда понимает как. Руководители слышали про ChatGPT, нейросети для генерации контента и автоматизацию процессов, но не знают, с чего начать. Это и создает спрос на ИИ-консультантов.

Компаниям не нужны сложные теории, им нужны конкретные решения. Например, в интернет-магазине можно внедрить чат-бота, который отвечает на вопросы клиентов и рекомендует товары. В логистике — ИИ, который прогнозирует задержки поставок. В HR — сервис, который анализирует резюме и находит лучших кандидатов. Но бизнесу нужен специалист, который расскажет, какие технологии выбрать, как их адаптировать и сколько это стоит.

Кто может зарабатывать на AI-консалтинге

Разработчики, аналитики, ИИ-специалисты. Главное — не просто разбираться в технологиях, а уметь объяснять их бизнесу. Если человек работал с нейросетями, настраивал ML-модели или интегрировал ИИ в проекты, он уже может предлагать услуги консультирования.

Как искать клиентов

Есть три варианта. Первый — через фриланс-биржи (Kwork, FL.ru). Второй — через личные связи и нетворкинг. Третий — через выступления и статьи. Если эксперт показывает, как ИИ решает бизнес-задачи, к нему приходят клиенты.

Форматы работы

Можно делать разовые консультации: разбирать задачи бизнеса и предлагать решения. Можно вести проект: помогать внедрять ИИ, настраивать инструменты, обучать сотрудников. Можно продавать готовые гайды и обучающие материалы для компаний.

Все дело в том, что бизнесу не нужны просто ИИ-модели. Им нужны работающие решения, которые экономят деньги и время. И если разработчик может объяснить, как это сделать, значит первый миллион не за горами.

Фриланс на кастомизации популярных нейросетей

Готовые нейросети работают хорошо, но не идеально. Компании хотят, чтобы ИИ понимал их задачи, работал точнее и выдавал лучшие результаты. Для этого нейросети кастомизируют: дообучают, настраивают под конкретные данные, добавляют нужные функции.

Что именно можно делать?

Если клиенту нужен ИИ для обработки юридических документов, обычный GPT-4 не подойдет. Он слишком общий. Но если загрузить в него базу данных по российскому законодательству и дообучить, он начнет давать точные ответы. Или, например, компания хочет, чтобы Stable Diffusion генерировала изображения в их фирменном стиле. Это тоже делается через дообучение.

Многие заказывают кастомизацию напрямую, если специалист показывает примеры работ в ТГ или на GitHub.

Дообучение можно делать через LoRA, Dreambooth (для изображений) или Fine-tuning API OpenAI (для текста). Например, в 2025 году российская компания «Самолёт» использовала LoRA для дообучения модели Stable Diffusion XL. Задача была необычная — генерация реалистичных интерьеров квартир по фотографиям помещений с голыми стенами. Компания обучила нейросеть на мудборде фирменного стиля от дизайнеров, после чего последняя начала создавать качественные и детализированные изображения в нужной стилистике. Результат — свыше 15 000 генераций с высоким качеством за несколько месяцев. Среднее время на создание одного изображения — около минуты.

Если работать с открытыми моделями, подойдут Hugging Face, TensorFlow, PyTorch. Также часто используют DeepPavlov и SpeechKit от Яндекса.

ИИ и обработка данных: сервисы и микрозадачи

Данные есть везде. Компании собирают их тоннами, но не знают, что с ними делать. ИИ помогает сортировать, анализировать и превращать их в полезные решения. И здесь разработчики могут зарабатывать, создавая сервисы или выполняя микрозадачи.

Пример. У интернет-магазинов есть отзывы клиентов, но в сыром виде они бесполезны. ИИ-сервис может анализировать тональность, находить жалобы и предлагать улучшения. Или у компании есть база с тысячами заявок, но их надо разбирать вручную. ИИ может автоматически классифицировать их по темам и срочности.

Если говорить о реальных инструментах, то вот что доступно в России:

• Yandex DataSphere — облачная платформа для анализа данных, которая работает даже без мощного сервера. 
• SberCloud ML Space — среда для работы с моделями, подходит для обработки больших массивов. 
• Toloka, Kaggle, HFLabs — площадки, где можно находить небольшие задачи по обработке данных и зарабатывать на их решении.

Микрозадачи подходят тем, кто хочет попробовать ИИ на практике, но не готов делать сложные проекты. Компании выкладывают заказы на разметку данных, проверку моделей, улучшение работы алгоритмов. Это может быть что-то простое — например, оценить, правильно ли ИИ распознал текст, или классифицировать изображения.

Разработка ИИ-инструментов для генерации контента

Контент нужен всем. Бизнесу — для рекламы, блогерам — для постов, компаниям — для сайтов. ИИ научился писать тексты, создавать изображения и даже генерировать видео. Значит, можно зарабатывать на инструментах, которые помогают пользователям делать это проще и быстрее.

Что можно разрабатывать

— ИИ-копирайтеры. Люди хотят тексты, но не все умеют писать. ИИ может создавать статьи, объявления, описания товаров. Но универсальные решения вроде ChatGPT часто дают скучные или шаблонные тексты. Поэтому востребованы узкоспециализированные инструменты. Например, генератор объявлений для интернет-магазинов, помощник для создания постов в соцсетях или ИИ-редактор, который чистит текст и делает его понятнее.

— Генераторы изображений. Stable Diffusion и Kandinsky умеют рисовать, но не все пользователи могут ими пользоваться. У кого-то нет мощного компьютера, кто-то не понимает, как писать промты. Решение — сервис, который генерирует картинки по понятным настройкам. Например, инструмент для создания обложек книг, логотипов или картинок в стиле акварели.

— ИИ для видео. Видео — самый сложный контент, но именно его сейчас массово автоматизируют. Можно сделать инструмент, который превращает текст в видео. Или сервис, который создает анимации по фотографиям. Еще один вариант — автоматический монтаж для TikTok и YouTube Shorts. Это уже работает в CapCut, но нишевых решений пока мало.

Как продавать

Если инструмент решает конкретную задачу, можно продавать подписку или лицензии. Например, сервис для генерации статей может работать по модели Freemium — часть функций бесплатна, но за расширенные возможности нужно платить.

Другой вариант — интеграция с существующими платформами. Например, добавить ИИ-генерацию изображений в маркетплейсы, чтобы продавцы могли делать красивые карточки товаров. Или встроить инструмент в CMS, чтобы владельцы сайтов генерировали тексты прямо в админке.

Заработок на открытых ИИ-моделях

ИИ-модели — инструмент, который можно дорабатывать и продавать. Разработчики не обязаны строить нейросеть с нуля, если есть открытые решения, которые можно адаптировать под нужды клиентов.

Что можно делать?

— Дообучать существующие модели для конкретных задач. Например, взять текстовую модель (YaLM, YandexGPT), загрузить в нее данные из банковского сектора и получить ИИ-консультанта для клиентов. Компании готовы платить за такие точные модели, потому что стандартные решения не всегда подходят под их специфику.

— Создавать удобные сервисы на базе моделей. Разработчику не обязательно продавать саму нейросеть — можно сделать веб-приложение, чат-бот или плагин, который использует ее возможности. Например, сервис для генерации юридических документов, инструмент для проверки SEO-текстов или нейросеть, которая находит ошибки в коде.

5 самых востребованных языков программирования в 2025 годуtproger.ru

— Продавать доступ к мощностям для работы с моделями. Многие хотят использовать ИИ, но не имеют ресурсов. Если у вас есть сервер с видеокартами, можно сдавать его в аренду через облачные платформы, например, через Yandex DataSphere или SberCloud ML Space.

— Продавать доработанные модели на маркетплейсах. Если модель улучшена и решает конкретные задачи, ее можно разместить на Hugging Face, AI Hub, Replicate. Компании и частные пользователи готовы платить за доступ к таким моделям.

Можно работать напрямую с бизнесом, создавая кастомизированные модели. Или выкладывать доработанные решения на маркетплейсы, где их будут использовать за подписку или разовые платежи. Хороший вариант — продвигать свои разработки через ТГ-каналы, GitHub и тематические форумы.

Разработка ИИ-решений для EdTech

Законодательство по ИИ в образовании в России только формируется. Есть требования к хранению персональных данных на российских серверах, но использование генеративных нейросетей официально не запрещается. С 2025 года вводится ГОСТ на использование нейросетей в учебных публикациях.

Разработка образовательных ИИ-продуктов начинается с Python. Для машинного обучения чаще выбирают TensorFlow, PyTorch и scikit-learn. Также используются NLP-библиотеки и модели от Hugging Face, например, GPT или BERT. Для анализа изображений и рукописного текста используют OpenCV и OCR-технологии.

Популярные решения

1. Персонализация обучения — ИИ подстраивает задания под уровень ученика.
2. Автоматическая проверка — оценка тестов, эссе, программного кода.
3. Генерация контента — тестов, конспектов, видео, анимаций.
4. ИИ-наставники и чат-боты — круглосуточные помощники для студентов.
5. Прогнозирование успеваемости — анализ данных и раннее выявление проблем.

Те, кто создают удобные инструменты, получают продукт, за который готовы платить.

В EdTech чаще всего зарабатывают по модели freemium. Это значит, что основные функции бесплатные, а за расширенные — пользователи платят. Так работают российские платформы Stepik и Учи.ру.

VMUM — новая быстрая некриптографическая хэш-функцияtproger.ru

Другой вариант — продавать лицензии школам и университетам. Например, школа или вуз покупает доступ ко всей платформе сразу, а студенты получают ее бесплатно.

Очень популярный формат маркетплейсов, когда платформа соединяет авторов курсов и учеников, забирая процент от продаж. Пример — Udemy.

Российские компании (Skyeng, Puzzle English) часто комбинируют несколько моделей сразу. Они продают подписки, предлагают бесплатный доступ с рекламой и отдельно монетизируют корпоративных клиентов.

Разработка нейросетевых ботов для мессенджеров и соцсетей

Кроме очевидного клиентского сервиса, нейроботы нужны для внутренней работы компаний. Допустим, сотрудник хочет оформить отпуск. Вместо заполнения формы он пишет чат-боту. Тот распознает текст запроса, проверяет даты по корпоративному календарю и отправляет заявку начальнику. Сотрудник экономит время, а HR не завален бумагами.

Самым простым способом подключения нейросетей к мессенджерам остаются специальные платформы и библиотеки. Например, для ТГ подходит библиотека aiogram, для VK есть официальное API и готовые SDK. Есть универсальные решения — Dialogflow и Rasa, которые можно подключать сразу к нескольким мессенджерам одновременно.

Нужно учитывать технические и правовые моменты. Например, все персональные данные, которые собирает и обрабатывает бот, должны храниться на серверах в России. Это требование закона о персональных данных (152-ФЗ). Если бот записывает голосовые сообщения пользователей, нужно предупредить их об этом и получить согласие на обработку.

Популярные задачи:

• Автоматизация клиентского сервиса в соцсетях (прием заказов, консультации).
• HR-помощники (отвечают на типовые вопросы сотрудников).
• Информационные и новостные боты (генерируют персонализированные подборки новостей и статей на основе предпочтений пользователя).
• Боты для образовательных и корпоративных целей (отвечают на частые вопросы, проверяют знания сотрудников и учеников).

Зарабатывать на нейросетевых ботах можно по-разному:

• Создание бота под заказ конкретной компании с оплатой за разработку и ежемесячную поддержку.
• Разработка готового продукта, который компания приобретает по лицензии с ежемесячной платой за доступ.
• Подписная модель для небольших бизнесов, когда бот размещается на сервере разработчика, а компании платят ежемесячно за его использование.

Бизнесу и пользователям нужен удобный сервис, который решает задачи прямо в любимом мессенджере. Чем проще и понятнее он работает, тем больше за него платят.

Создание собственных ИИ-курсов и менторство

Сейчас рынок образования в ИИ переполнен общей теорией. Людям не хватает конкретики, практических заданий и личного подхода. Поэтому специалисты начинают зарабатывать не только на разработке ИИ, но и на обучении других.

Форматы обучения

Можно делать записанные курсы с видеоуроками, разбирать задачи в закрытых ТГ-группах, проводить живые воркшопы или консультировать индивидуально. В каждом формате важно давать ученикам не только информацию, но и практику: реальные кейсы, проверку заданий, разбор ошибок.

Как выбрать тему

Самый выгодный вариант — узкоспециализированные направления. Например, внедрение ИИ в бизнес-процессы, автоматизация работы с данными, настройка нейросетей для определенных задач. Компании и специалисты ищут не общие знания, а конкретные решения, которые можно сразу применить в работе.

Как монетизировать обучение

Можно продавать доступ к курсам по подписке или разово, делать бесплатную базу и платные продвинутые модули. Персональное менторство ценится выше, потому что дает быстрые и точные ответы на вопросы учеников. Популярный вариант — запуск курса с ограниченным набором учеников и дополнительной возможностью индивидуального сопровождения.

Курсы дизайна с помощью в трудоустройстве

• постоянный доступ
• бесплатно
• онлайн

tproger.ru

Главное — качественный контент. Нужно записать видеоуроки, подготовить задания, создать удобную платформу для обучения. Если нет желания разрабатывать сайт с нуля, подойдут готовые платформы. Давайте ученикам реальную пользу и готовые решения, которые можно сразу применять. Тогда обучение станет стабильным источником дохода.