161.RU опубликовали мой комментарий о рынке труда на 2026 год.

Журналисты взяли основные тезисы, но формат статьи не позволил раскрыть детали. А именно в деталях — вся соль. Поэтому выкладываю здесь то, что осталось "за кадром".

Что попало в статью:
- Рынок замедляется, выжидательная позиция бизнеса
- Восстановление не раньше 2027
- Зарплаты будут расти медленнее

Что НЕ попало (а это критично):

1. Про "двойной удар" по закредитованным отраслям

Ключевая ставка — это только верхушка айсберга. У закредитованных отраслей (железнодорожное, судо-авиа строение, строительство, деревообработка, машиностроение, автотранспорт) сейчас два параллельных кризиса:
- проблемы с обслуживанием кредитов
- задержки платежей от контрагентов

Это сжимает свободный денежный поток в ноль. Поэтому именно там мы видим первые массовые оптимизации.

Вопрос к кадровому бизнесу: сколько ваших клиентов работает в этих отраслях? Готовьтесь к просадке оборота.

2. Про экономический vs структурный дефицит

Когда говорят "кадровый голод", не уточняют, какой именно:
- Экономический дефицит = "не можем столько платить"
- Структурный дефицит = "нет таких людей на рынке"

Сейчас у большинства компаний первый тип. Денег нет, но если очень нужно — найдут и наймут. Это значит, что как только ставка начнет снижаться, вакансии откроются снова. Но до этого момента рынок стоит.

3. Про вакансии "с условиями хуже, чем год назад"

На новые позиции работодатели уже начали выходить с зарплатами ниже, чем в 2024-м. Они мониторят рынок и видят, что конкуренция упала — можно платить меньше.

Это ловушка для соискателей: если вы год сидели на одном месте без индексации, а потом ушли на "новую работу с повышением", то на самом деле можете получить столько же, сколько получили бы год назад на аналогичной позиции.

4. Про ОПК (то, о чем все молчат)

Единственная отрасль, где всё стабильно хорошо и будет хорошо в 2026 — ОПК. Там деньги есть, там деньги будут, там зарплаты растут. Всё остальное — под вопросом.

Полная статья здесь: ссылка

А если вам нужен не общий прогноз, а конкретный анализ вашей отрасли и региона с цифрами, сценариями и рекомендациями — пишите в личку.

Коллеги, вышел наш совместный подкаст с Мариной Климовой.

Марина — основатель Smart Reward Consulting и C&B эксперт с мощнейшим бэкграундом (Газпром нефть, AstraZeneca, ВТБ, PepsiCo). Человек, который знает "внутреннюю кухню" вознаграждения и грейдинга в крупнейших компаниях от и до.

Мы решили соединить два взгляда: мой макро-анализ (что происходит снаружи компании) и её C&B экспертизу (как это приземлять на бизнес-процессы).

Получился плотный разговор о том, как переводить сухие цифры Росстата и Центробанка на язык денег бизнеса.

Что обсудили:
🔹 Зарплатная гонка: Почему данные Росстата о средних зарплатах — это "средняя температура по больнице" и на что смотреть реально.
🔹 МРОТ как триггер: Как его рост влияет на серый сектор и социальные отчисления бизнеса.
🔹 4 кита рынка труда: Демография, Экономика, Миграция, Законодательство — моя методология анализа.
🔹 Сложные метрики: Разобрали "ВВП на одного занятого" и "Мультипликатор Кейнса" — как доказывать эффективность инвестиций в персонал через макроэкономику.

Разговор получился не про "успешный успех", а про математику рынка труда.

Таймкоды:
00:00 Интро
00:39 Мой опыт: от работы на государство и ковидного найма до макро-стратегии
13:50 Можно ли верить отчетам Росстата о зарплатах?
16:20 Динамика МРОТ: скрытые риски для бизнеса
20:20 Разбор моего отчета: Демография
24:48 Экономика, Миграция и Законодательство (предиктивный анализ)
29:42 "Полосатые воротнички" и новые каналы привлечения
32:32 Производительность труда: как растить числитель и сокращать знаменатель
36:14 Метрика "ВВП на одного занятого"
39:14 Мультипликатор Кейнса: как одно рабочее место создает восемь других

Смотреть выпуск:
📺 VK Видео
🌐 YouTube
▶️ Rutube

Буду рад вашим комментариям — какие метрики из перечисленных вы используете в защите бюджетов?

Рынок труда — это сложная экосистема. Чтобы принимать верные решения, нужно смотреть не только на воронку найма, но и на макроэкономический контекст.

Я собрал ключевые посты, которые помогут вам понять мою методологию и увидеть "большую картинку".

🛠 Методология и Инструменты:
🔹 [Мой подход к аналитике: Демография, Экономика, Миграция, Законы] — серия из 4 постов о том, какие метрики реально влияют на деньги бизнеса.
🔹 [Какие данные можно вытаскивать с Росстата] — превращаем сухую статистику в бизнес-инсайты.
🔹 [Какие данные можно вытаскивать с ЦБ] — неочевидные источники для HR-стратегии.
🔹 [Структура рынка труда России: разбираемся в цифрах] — реальный дефицит кадров vs мифы (разбор структуры населения).
🔹 [Нейросети как команда] — мои инструменты и методы работы в аналитике.

📈 Тренды и Явления:
🔹 [Почему на рынке труда всё больше подростков?] — разбор тренда на омоложение рабочей силы.
🔹 [Переток работников из госсектора в частный] — где искать скрытые резервы кандидатов.
🔹 [Когда "дефицит кадров" становится удобным оправданием] — о том, как списывать управленческие ошибки на рынок.
🔹 [Театр абсурда: почему компании боятся говорить «нет»] — о культуре отказов и её влиянии на бренд.
🔹 [Четырехдневная рабочая неделя: ожидание vs реальность] — почему у нас это работает не так, как на Западе.

⚖️ Риски и Законы:
🔹 [Как проверить, платит ли компания белую зарплату] — экспресс-метод за 10 минут.
🔹 [Риски аренды HR-аккаунтов] — подводные камни серых схем.
🔹 [Подводные камни в привлечении индийских работников] — экзотика или реальный выход?

🎥 Видео:
🔹 [Подкаст с Мариной Климовой (Часть 1)] — демография, тренды и вызовы рынка труда.

Стратегия = Данные + Мышление.
Даже самые точные цифры бесполезны, если мозг интерпретирует их неверно. В этой рубрике я разбираю ловушки мышления, которые мешают нам нанимать, управлять и планировать.

Ошибки восприятия и оценки:
🔸 [Закон Вебера-Фехнера] — почему повышение зарплаты на 10к радует по-разному в разные годы.
🔸 [Эффект контраста] — как мы оцениваем кандидатов и офферы не объективно, а в сравнении.
🔸 [Проклятие знания] — почему экспертам так сложно объяснять простые вещи новичкам.
🔸 [Иллюзия кластеризации] — как мы находим закономерности там, где их нет (привет, "аналитика" на малых данных).

Ошибки в принятии решений:
🔸 [Закон тривиальности] — почему на совещаниях мы часами обсуждаем ерунду вместо важных проблем.
🔸 [Отклонение в сторону статуса-кво] — "Работает — не трожь!" или почему мы боимся инноваций.
🔸 [Систематическая ошибка согласованности] — почему мы ищем только те факты, которые подтверждают нашу правоту.
🔸 [Функциональная закреплённость] — эффект "молотка и гвоздя" в решении бизнес-задач.

Социальные искажения:
🔸 [Предельная ошибка атрибуции] — "Мы проиграли из-за судьи, они проиграли, потому что слабые".
🔸 [Наивный цинизм] — почему мы ищем эгоистичные мотивы в действиях коллег.
🔸 [Эффект опознаваемой жертвы] — почему нам проще помочь одному, чем системно решать проблему группы.

Эффекты памяти и внимания:
🔸 [Эффект IKEA] — почему мы переоцениваем то, что сделали сами (например, неудачную стратегию).
🔸 [Эффект суффикса] — когда последнее слово запоминается лучше всего.
🔸 [Эффект интервала] — как правильно учиться и запоминать.

Понимая эти механизмы, вы сможете ловить себя на ошибках до того, как они будут стоить вам денег.

Навигация по каналу и знакомство

Приветствую новых подписчиков! 👋
Меня зовут Сергей Лукьяненко, я макро-стратег рынка труда.

Моя работа — переводить хаос рынка труда на язык бизнес-стратегии. Я анализирую внешнюю среду (демографию, экономику, миграцию, законы), чтобы бизнес понимал, где брать людей завтра и сколько это будет стоить.

О чем этот канал?
Здесь мы смотрим на HR-процессы через призму цифр и денег.
— Как макроэкономика влияет на ваш ФОТ.
— Какие законодательные риски нужно учесть уже сейчас.
— Почему привычные метрики могут врать.

📂 Избранные материалы:
Чтобы вам было удобнее погрузиться в контекст, я собрал ключевые посты в тематические подборки:

🔹 Аналитика рынка труда (Методология, тренды, работа с данными Росстата/ЦБ и разборы отраслей)

🔹 Психология принятия решений (Большая подборка когнитивных искажений: почему наш мозг ошибается в найме и управлении)

🤝 Сотрудничество:

Я открыт к диалогу как в формате внешнего консалтинга, так и для обсуждения in-house ролей (стратегия, аналитика, GR).

▪️ Мои услуги: (Разработка HR-стратегии, авторские исследования, эдвайзеринг)

▪️ Мой профессиональный опыт (CV): (Портфолио проектов: от госсектора и оргнабора до запуска бизнеса)

▪️ Визитка и публикации в СМИ

💬 Обратная связь
Я ценю ваше время и внимание. Если у вас возникает вопрос по теме поста или вы не согласны с моим выводом — пишите в комментарии.
Даже если вы привыкли просто читать — это нормально. Но ваша реакция помогает мне понимать, какие темы для вас наиболее актуальны.

Рад видеть вас здесь!

Инерционность демографических процессов и иллюзия стабилизации.

Рынок труда часто анализируют в моменте, забывая, что предложение рабочей силы формируется десятилетиями. Фундаментальным ограничением для российской экономики остается половозрастная структура населения.

На графике — демографическая пирамида. Она отражает количество человек (горизонтальная ось, X) и возраст (вертикальная ось, Y) в определённый временной период. Чем шире пирамида, тем больше людей на рынке.
Наглядно видно, как “волны” становятся у́же по мере увеличения срока прогноза. Мы наблюдаем классическое "эхо войны" и последующих ям. Те, кто не родился в 90-х, не выйдут на рынок труда в 2026 году.

Сейчас может показаться, что напряжение спадает. Бизнес переходит в режим оптимизации, закладывая замещение выбывших сотрудников. Но важно понимать: текущее замедление экономики и спроса на кадры — временное.
По моим оценкам, рынок развернется в обратную сторону уже в первой половине 2027 года (2026 год плавного снижения ставки + полгода лага до перетока инвестиций в новые рабочие места).

Стратегический риск:
Мы скоро снова столкнемся с острой проблемой поиска персонала. Выдыхать рано. Наоборот, сейчас, на стагнирующем рынке 2026 года, нужно закладывать основу, чтобы не захлебнуться в дефиците, когда рынок начнет восстанавливаться.

PS. В комментариях положу пирамиду 1946-2023 по РФ.

#РынокТруда #Демография #Прогноз2027

Почему мы улучшаем не то, что нужно

Замечали, как в компаниях любят оптимизировать процессы, которые уже работают хорошо? Внедряют коучей в отдел продаж, который и так закрывает план, а склад с вечным бардаком и пьяным Петровичем остаётся нетронутым. Или тратят месяцы на ускорение сайта с 2 до 1 секунды загрузки, игнорируя форму заявки, которую заполняют 15 минут.

Это ошибка сэкономленного времени — когнитивное искажение, из-за которого мы переоцениваем пользу от улучшения того, что уже быстро работает, и недооцениваем эффект от починки медленного.

Как это работает

Представьте два маршрута до работы:
- Первый: 40 км по КАДу за 22 минуты (летите 110 км/ч);
- Второй: 15 км по городу за 36 минут (ползёте в пробках 25 км/ч).

Вы купили новую, более быструю машину. По какому маршруту сами поедете, а по какому конкурента отправите?

Интуиция кричит: "Едь по КАДу! Там же 40 километров и можно разогнаться!"

Математика говорит обратное. Если увеличить скорость на КАДу с 110 до 130 км/ч, вы сэкономите 3 минуты. Если неистово разогнаться в городе с 25 до 40 км/ч — целых 13,5 минут.

Наш мозг видит большие цифры (40 км, 130 км/ч) и автоматически считает их важнее. Но забывает про базу.

Где это ломает жизнь

В карьере:
Вы тратите неделю на изучение нового фреймворка, чтобы писать код на 10% быстрее. При этом игнорируете то, что половину рабочего дня уходит на поиск информации в хаотичной документации. Навести порядок в базе знаний — скучно. Новый фреймворк — престижно.

В быту:
Вы покупаете умную кофемашину за 80 тысяч, которая готовит капучино на 30 секунд быстрее обычной. При этом каждое утро тратите 40 минут на поиск ключей, телефона и документов по всей квартире. Органайзер за 500 рублей? Не, это не технологично.

В бизнесе:
Компания внедряет систему автоматизации для топ-менеджеров, которые и так работают эффективно. Экономия — 2 часа в месяц на человека. При этом бухгалтерия на деревянных счётах сводит баланс по 40 часов в месяц. Но топы — это важно, а бухгалтерия — "ну, они справляются".

В саморазвитии:
Вы оптимизируете утреннюю рутину, сокращая её с 30 до 25 минут с помощью специального приложения. Но продолжаете по 2 часа в день листать соцсети перед сном. Потому что утренняя рутина — это про "продуктивность", а соцсети — "ну, я же отдыхаю".

Наш мозг ленив. Вместо того чтобы считать реальную экономию времени (формула: время до − время после), он использует упрощённую эвристику: "Чем больше цифры, тем важнее".

Как не попасться

Перед любым улучшением задайте три вопроса:

1. Какой процентный рост я получу?
- Не "сколько сэкономлю минут", а "во сколько раз быстрее станет". Рост с 25 до 40 км/ч — это +60%. Рост с 110 до 130 км/ч — всего +18%.

2. Как часто это происходит?
- Сэкономить 10 минут на задаче, которую делаешь раз в год, — есть карта "Мир".
- Сэкономить 2 минуты на задаче, которую делаешь 50 раз в день, — бесценно.

3. Сколько это в деньгах/часах за год?
- Переведите абстрактное "станет быстрее" в конкретные цифры. 2 минуты × 50 раз в день × 250 рабочих дней = 417 часов в год. Это больше 10 рабочих недель.

Правило большого пальца:
Если процесс работает плохо (медленно, криво, с ошибками), даже небольшое улучшение даст огромный эффект. Если процесс уже хорош, даже значительное улучшение может оказаться пшиком.

В следующий раз, когда захотите что-то оптимизировать, спросите себя: "Я улучшаю это, потому что оно даст максимальный результат? Или потому что это престижно, заметно и не требует признать проблему?"

Самые большие победы часто прячутся в самых неприглядных местах. Там, куда стыдно смотреть.

Отраслевая сегрегация и кратный рост ФОТ.

В 2025 году мы увидели четкую сегрегацию отраслей. Разрыв в оплате труда превратил их в параллельные экономические реальности.

Раскол рынка труда на два лагеря:
1. "Новые драйверы": ОПК, строительство инфраструктуры, импортозамещение. Здесь рост численности и зарплат продолжается, подогреваемый госзаказом.
2. "Старые гиганты" и масс-сектор: Традиционные сектора, которые вынуждены оптимизироваться.

Но главная проблема глубже. Есть бизнесы, в которых доля ФОТ в себестоимости выросла за последние 2 года в 2 раза. Это ставит под угрозу саму финансовую модель компании. Если ваша маржинальность не выдерживает такой нагрузки, никакие HR-инструменты не помогут — нужна пересборка бизнеса.

Вопрос к акционерам:
Ваша бизнес-модель выдержит сохранение текущей стоимости труда на горизонте 3-х лет? Или каждый процент роста ФОТ — это процент с вашей маржи, который больше не вернётся?

PS. В комментариях положу динамику доли фонда оплаты труда в валовой добавленной стоимости по отраслям.

#Зарплаты #Экономика #ФОТ #БизнесМодель

Зарплатный потолок, M&A в кадровом бизнесе и моя «виртуальная команда»

Коллеги, вышла вторая часть нашего разговора с Мариной Климовой, Smart Reward Consulting.

Если в первой серии мы разбирали макроэкономический фундамент, то здесь перешли к «мясу»: что делать бизнесу, когда старые методы перестают работать, и как консультанту выживать в одиночку.

О чем этот выпуск:

1️⃣ Тупик материальной мотивации.
В 2024 году компании перекупали людей любыми деньгами. В 2025-м эта стратегия уперлась в стену: доля ФОТ растет, съедая прибыль, а производительность за ней не успевает. Мы обсудили, почему «просто добавить денег» больше не работает и как автономная мотивация (теория Деси-Райана) может спасти бюджет.

2️⃣ Кейс M&A: Покупка кадрового агентства.
Рассказал внутреннюю историю одного проекта: как из 900 компаний-кандидатов мы с клиентом выбрали всего 10 реальных целей для поглощения. Как отсеивали «дочек» холдингов, дутые цифры и где брали реальные данные по выручке.

3️⃣ AI-трансформация консультанта.
Впервые подробно рассказал, как я заменил отдел из трех бизнес-аналитиков, юриста и ассистента связкой Obsidian + LLM.
Это не про «напиши мне пост», а про создание «второго мозга», который помнит все контексты проектов и позволяет одному человеку делать работу целого департамента.

Таймкоды:
00:00 Интро
00:42 «Зарплатный потолок»: почему в 2025 году перекупать людей стало невыгодно
05:49 Автономная мотивация (теория Деси-Райана): как работать без надзора
08:28 Спиральная динамика в России: почему «кнут» всё ещё эффективнее «пряника»?
12:54 Кто покупает макро-аналитику: портрет моего заказчика
14:22 Кейс M&A: как я анализировал 900 кадровых компаний для покупки (и отсеял 890)
17:10 Инструменты разведки: где брать реальную выручку конкурентов
18:50 Юмор в консалтинге: помогает ли он в работе с госкомпаниями?
22:20 Ожидание vs Реальность: с чем сталкивается независимый консультант
25:25 Мой стек: Obsidian + AI. Как заменить штат аналитиков «виртуальной командой»
31:15 «Shit in — Shit out»: почему нейросеть не напишет стратегию за вас

Смотреть выпуск:
📺 VK Видео
🌐 YouTube
▶️ Rutube

Первая часть доступна здесь.

Коллеги, вопрос к вам: вы уже почувствовали этот «зарплатный потолок» в своих бюджетах или гонка зарплат продолжается?

Почему мы держимся за то, что далось с трудом?

В Выборге есть кафе, в которое постоянно длинная очередь. Я думаю, что оно ценится только по наличию этой самой очереди. Люди стоят, ждут, а потом убеждают себя, что еда была отличной — иначе зачем было столько времени тратить?

Что здесь происходит? Почему мы цепляемся за то, что приносит нам страдания или просто не работает?

Это когнитивное искажение называется оправдание усилий (effort justification). Суть проста: мы склонны придавать большее значение результатам, для достижения которых потребовались значительные усилия. Мы убеждаем себя, что что-то того стоит, потому что мы ради этого пострадали.

Механизм запускается через когнитивный диссонанс — дискомфорт от противоречия между нашими действиями и убеждениями. В голове возникает конфликт:

- "Я вложил в это значительные усилия"
- "Результат не так хорош, как я ожидал"

Поскольку прошлое не изменить, мозг идёт по пути наименьшего сопротивления — меняет не действия, а убеждения. Мы переосмысливаем ситуацию: "Нет, это было не зря. Это ценно. Это того стоило". Так психика защищает нас от признания, что мы потратили время, деньги или эмоции впустую.

Где ещё это работает:

Обряды посвящения в организациях. Некоторые компании и/или секты используют это осознанно. Заставляют новичков пройти через стресс и унижения: споём вместе песню каждое утро, пройдём изнурительный тренинг, испытаем публичный стыд. После этого человек начинает ценить организацию выше — не потому что она хороша, а потому что мозг оправдывает пережитые страдания: "Это была школа жизни. Это меня закалило". Люди, которые остаются в таких организациях, будут ценить их выше именно из-за того, через что пришлось пройти.

Армия и дедовщина. Я сам замечаю, как у меня срабатывает это искажение — нахожу действительно положительные моменты после службы. Хотя во время службы их было найти значительно тяжелее. Это классическое оправдание усилий: раз я через это прошёл, значит, это было не зря.

Ещё хуже, когда это превращается в цепную реакцию дедовщины: мы пострадали → это было не зря → другие тоже должны пострадать. Так искажение не просто влияет на восприятие прошлого, но и оправдывает причинение страданий другим.

Переход между технологиями. Я буду в ужасе, если мне нужно будет отказаться от Samsung — потратил несколько недель на его кастомизацию под себя. Точно так же оправдание усилий затрудняет переход пользователя iPhone на Android и наоборот, из-за всех усилий, вложенных в покупку и освоение этих систем.

Когда-то я отказался от Notion в пользу Obsidian, во многом потому, что вероятность потерять доступ к open source инструменту и необходимость осваивать новый — значительно ниже. Изменение рецептуры моего любимого завтрака вызовет стресс — я уже когда-то инвестировал свой мозговой ресурс в его создание и не хочу возвращаться к этому вопросу.

Маркетинговые механики. Компании используют оправдание усилий как инструмент удержания. "Собери морковки на Озоне", "собери всех покемонов скрепышей в Пятёрочке". Когда ты инвестировал время в эту активность — психологически тяжелее от неё отказаться.

Точно так же работают мобильные игры-гриндилки. Ты прокачал героя — теперь купи ему одежду. Ты вложил время в развитие фермы — теперь сделай свою ферму ещё плодоноснее. Ты собрал коллекцию скинов на оружие — как же теперь бросить игру? Чем больше усилий вложено, тем сильнее привязка, даже если процесс давно перестал приносить удовольствие.

Постпокупочный диссонанс. Оправдание усилий часто проявляется вместе с неуверенностью в правильности покупки. Компании это знают и предлагают дополнительные продукты — гарантии, обслуживание клиентов, программы лояльности. Эти нематериальные товары требуют от вас дополнительных усилий для взаимодействия с ними, что ещё сильнее закрепляет ощущение ценности основной покупки.

Как не попасть в ловушку

Разделяйте прошлое и будущее. То, что вы уже вложили — не должно влиять на решения о будущем. Спрашивайте себя: "Если бы я начинал с нуля сегодня, выбрал бы я это снова?"

Ищите объективные критерии. Вместо "я столько вложил" спросите: "Это приносит мне пользу/радость прямо сейчас?" Если нет — возможно, пора остановиться.

Снижайте барьеры входа. Прежде чем вкладывать много ресурсов, протестируйте по-минимуму. Так легче будет отказаться, если что-то пойдёт не так.

Помните: лёгкий путь — не всегда неправильный. Не нужно страдать, чтобы что-то было ценным. Иногда самое правильное решение — это то, которое не требует героических усилий.

Почему МВД не решит проблему кадров завтра.

Статистика миграции — вещь коварная. Например, скачок цифр в августе 2024 года был лишь результатом изменения документооборота между ведомствами, а не реальным притоком рук. Реальный тренд — снижение.

Сейчас полномочия по трудовой миграции переданы от Минтруда к МВД. Но важно понимать: у МВД другие KPI. Их задача — отсутствие преступлений и контроль, а не насыщение рынка труда.
Мы ждем пилота по оргнабору не раньше конца 2027 года, а выход на проектную мощность — к 2029-му.

Бизнес-маркер:
Мы входим в затяжной "переходный период". Это означает дополнительные затраты на комплаенс и непредвиденные регуляторные риски. Если ваша стратегия строилась на "дешевом и быстром" ввозе мигрантов — она больше не работает. Я помогаю предусматривать эти риски на этапе законопроектов, но готовиться к удорожанию привлечения нужно всем.

PS. Строительству - приготовиться! Ждём законопроект о штрафах на генподрядчика (на Гендира непосредственно) стройплощадки с нелегалами, суммы 500 тыс. - 2.5 млн. руб. В комментариях положу законопроект.

#Миграция #МВД #Риски #Законодательство

Деньги работают, но с лагом в 20 лет.

Часто говорят об уникальности российского пути, но в демографии мы идем в общем тренде с Восточной Европой — проходим "второй демографический переход". Рождаемость ниже уровня воспроизводства (2.1).

Есть ли позитив? Да. Показателен кейс Нижнего Новгорода, где региональная выплата в 1 млн рублей за ребенка дала реальную позитивную динамику. Экономические стимулы работают.
Но для рынка труда есть нюанс: этот "миллионный" ребенок выйдет на работу не раньше 2040-2045 года.

Вывод:
Государство может стимулировать рождаемость, но бизнес не может ждать 20 лет. На горизонте вашего стратегического планирования (3-5 лет) входящий поток молодежи будет только сокращаться.

PS. в комментариях положу карту суммарного коэффициента рождаемости по Европе.

#Рождаемость #Демография #Стратегия

Макроэкономический конфликт: Зарплаты против Развития.

Анализ структуры ВВП показывает тревожный тренд: доля оплаты труда вытесняет валовую прибыль экономики.
Гонка зарплат фактически "съедает" инвестиционный ресурс. Компании тратят свободные деньги не на новые станки или технологии, а просто на удержание штата.

В условиях высокой ключевой ставки и дорогих кредитов это создает ловушку: денег на развитие нет, потому что они ушли в ФОТ, а производительность не растет, потому что нет денег на развитие.

Вопрос к CFO:
Какую долю инвестиционной программы вы "порезали" в 2026 году ради индексации зарплат? И чем это аукнется в 2027-м?

PS. В комментариях положу график распределения прироста ВВП по компонентам доходов от ЦМАКП за 2 кв. 2025

#Экономика #ВВП #Инвестиции

«Новинка!» «Передовой!» «Обновлённый!»

Когда вы слышите эти слова — ваш мозг уже купился на Апелляцию к новизне. Это когнитивное искажение, при котором мы считаем что-то хорошим просто потому что оно новое. Его формула: новое = лучшее.

Мы склонны рассуждать так: компания выпустила продукт — значит учла ошибки предыдущего, убрала плохое, оставила хорошее. Прогресс же!

Компании об этом знают. И пользуются.

Новый продукт они могут выпустить ради оптимизации издержек — из более дешёвых компонентов. Или чтобы сделать преднамеренное устаревание: как разваливающиеся кабели Apple. Могут накачать водой продукт, который вам нравился, просто для объёма. Добавят больше пластика в упаковку, чтобы казалось, что всё как раньше.

Samsung давно перестал пыхтеть и придумывать, что бы ещё усовершенствовать. Просто лепит цифру текущего года в названии и добавляет пару незначительных улучшений. Компания знает, что основной мотиватор к покупке у большинства — само обновление.

Я уже устал отмахиваться от обновлений Windows и смирился. Хотя, со времён XP "прорыва" я не наблюдаю.

Это работает не только в магазинах и приложениях — целые индустрии живут за счёт вашего желания быть «в тренде».

Мода каждый сезон говорит, что носить именно сейчас. Ваши вещи не стали хуже от того, что год изменился. Камон, просто подождите 20 лет — ваши джинсы снова войдут в строй.

В бизнесе та же история с управленческими модами. Сначала всё спасал Agile, потом OKR, потом — digital transformation. Каждые несколько лет новый фреймворк, который «изменит всё». Компании платят консультантам, год внедряют, а потом тихо открывают свой нашпигованный формулами Excel.

Сейчас все носятся с нейросетями. Продукты продаются не потому что решают задачу лучше старых, а просто потому что с ИИ. Видели бенчмарки новых моделей? Когда нужно выжимать прогресс с каждым релизом, аудитория иначе не поймёт, какие вы крутые.

Правило работает не всегда. Вздувшийся чебурек из Самоката хуже свежеиспечённого. Молоко и яйца я давно беру чисто по дате, не глядя на марку — они всё равно одинаковые, зато дата это реальный показатель качества. Здесь свежее объективно лучше.

И новый продукт может быть реально лучше — но за счёт характеристик, а не маркетинга.

Простой тест: можете объяснить, чем он лучше, не ссылаясь на новизну? Если да — это прогресс. Если нет — вас поймали.

Когда слышите «новинка», «передовой», «ноу-хау», «современный» — мысленно уберите эти слова. Они не несут ничего, кроме факта новизны. В рекламе автомобилей, если убрать такую "воду", то она вообще может исчезнуть.

Новизна ≠ хорошее.

P.S. В рекрутинге то же самое: «давай новых найдём» — хотя удерживать старых дешевле.

Меня недавно опубликовали (статья 1, статья 2. доступно по подписке) в «Генеральном директоре» — большой материал про анализ данных с помощью нейросетей. Там много авторов, масса промптов под разные задачи. Хороший материал.

Но я хочу рассказать то, что за промптами не видно. Потому что промпты — это не главное.

Главное заблуждение, с которым я сталкиваюсь постоянно: нейросеть как автопилот. Дал задачу — получил аналитику. Примерно так: «проанализируй рынок труда в моём регионе» — и ждёшь готовый отчёт.

Не работает.

Я занимаюсь заказными исследованиями по рынку труда и очень много использую ИИ в работе. Вот как это выглядит на самом деле.

Шаг первый — я сам нахожу данные.
Хочу проанализировать что-то конкретное — например, динамику занятости в строительстве по УФО. Иду на сайт Росстата, нахожу нужную таблицу, выкачиваю, привожу в нормальный формат. Только после этого начинается работа с моделью.

Если попросить нейросеть сделать это за тебя — она ответит. Уверенно. Назовёт цифры. Но ты не будешь знать, откуда они. Она не пойдёт на сайт Росстата, не выкачает таблицу, не загрузит её себе в контекст и не вычислит среднее. Как мозг — она пойдёт по самому короткому пути: возьмёт то, что уже есть в её обучающих данных. Статья в СМИ, где эксперт что-то сказал. Пресс-релиз Правительства — это уже лучше. Чей-то блог — это хуже. В моей работе такое неприемлемо.

Шаг второй — я отвечаю за данные на входе.
Мусор на входе = мусор на выходе. Ещё полгода назад Gemini при загрузке CSV могла проглотить данные из середины таблицы — и весь анализ ломался. Сейчас лучше, но я всё равно всегда проверяю: правильно ли модель распознала структуру, все ли строки на месте, нет ли пропусков.

Шаг третий — интерпретирую я сам.
Модель работает на уровне среднего пользователя. Там, где я полный ноль — она отлично подходит. Но там, где я разбираюсь — она даст «базу», не больше. Она не знает, как собирается конкретная статистика, на какой выборке, какими методами. Она не скажет тебе, что опросные данные смещены из-за формулировки вопроса. Это знаешь ты.

Так в чём тогда ценность?

Ценность в том, что модель не имеет ограничений мозга на обработку больших массивов. Она подсветит то, что ты можешь не заметить, когда в голове уже не помещается. Она структурирует. Она проверяет логику. Она ускоряет работу в разы — но только если ты сам понимаешь, что делаешь.

Иными словами: твоя ценность как аналитика никуда не исчезает. Она смещается — с «найти и посчитать» на «понять и интерпретировать».

И это, на мой взгляд, хорошая новость.

Дальше расскажу про конкретные настройки, которые я использую, и почему «коллекция промптов» — это не то, что вам нужно.

Монтажник из Индии или Робот из Китая?

Эпоха "Дал денег Баю, он всё устроит" закончилась. Поток из СНГ иссякает (-6,2% за последний год), на смену приходит сложная визовая миграция.

Бизнес будет максимально оттягивать переход на автоматизацию. У нас исторически горизонт планирования — 1-2 года. Если робот окупается 3 года — проект летит в корзину.
Поэтому на ближайшие 10-15 лет наша перспектива — это не тотальная роботизация, а монтажник из Индии или швея из Вьетнама. Это дешевле CAPEX-затрат на оборудование, но сложнее операционно.

Стратегический выбор:
Вы готовы выстраивать процессы под визовых сотрудников с другим менталитетом и языком? Или все-таки рискнете инвестировать в "железо"?

PS. В комментарии положу динамику выдачи разрешений на работу (визовые работники) за 21-25 годы.

#Миграция #Автоматизация #Тренды

Недавно провёл сессию для руководителей цементной компании — 4 часа о том, что происходит на рынке труда и что с этим делать.

За день до меня перед командой выступал генеральный директор с неприятными новостями — из тех, что сейчас звучат во многих компаниях.

На следующий день выхожу я — и объясняю с точки зрения макроэкономики, почему это происходит почти во всех отраслях одновременно, когда ситуация начнёт меняться и чего ждать от рынка труда в ближайшие 1–2 года.

После сессии один участник сказал:

«Надо было вас сначала выпускать перед генеральным — вы хотя бы объяснили, почему так происходит, а не просто констатировали факт».

〰️

На прошлой неделе проект «Лучшие спикеры» назвал меня спикером февраля — крупнейшее сообщество лекторов и бизнес-тренеров России.

Воспринимаю это как повод рассказать подробнее, что именно я делаю на корпоративных сессиях.

В прикреплённом файле — презентация: форматы, темы, кейс и контакты.

Если в этом году планируете стратегическую сессию или HR-блок с внешним экспертом — напишите в личку, обсудим.