Борис Чёрный поделился у себя в твиттере инсайтом, как меняются роли в разработке продуктов:

По мере того как инженерия, продукт, дизайн, DS и другие функции трансформируются в роли нового типа, я размышлял о том, как могут эти роли выглядеть в будущем. Например, глядя на команду Claude Code, я вижу, как мне кажется, пять архетипов:

1. Prototyper: придумывает совершенно новые идеи; много их генерирует, и большинство так и не доходит до релиза

2. Builder: быстро превращает прототип или идею в production-grade продукт и инфраструктуру

3. Sweeper: приводит в порядок интерфейс, упрощает код и систему, убирает лишние фичи, оптимизирует производительность

4. Grower: берёт уже построенный продукт и итерациями улучшает его Product-Market Fit

5. Maintainer: отвечает за зрелость и масштабируемость системы — безопасность, надёжность, скорость и эффективность

Люди могут совмещать несколько ролей, иногда три. Я также замечаю, что эти роли не привязаны к должности: в Anthropic одни дизайнеры соответствуют категории 1, другие — 2, третьи — 3. И то же самое с инженерами, продакт-менеджерами и DS.

Здоровой команде нужен микс архетипов — в зависимости от продукта:

• Новому продукту до PMF нужны люди, сильные в 1+2+3
• Растущему продукту, нашедшему PMF, нужны 2+3+4 и немного 5
• Продукту с прочным PMF нужны 3+4+5 и немного 2

Возможно продуктовые роли будущего будут выглядеть именно так — а не как сейчас, привязанные к конкретной специализации?

→ https://x.com/bcherny/status/2071379474277613732

А сегодня давайте почитаем визионерские откровения Сатьи Наделлы, которые он опубликовал у себя в блоге недели три назад. Это интересно.

Я много размышлял о будущем компании в экономике, основанной на искусственном интеллекте.

Этот переход отличается от всех предыдущих изменений. В прошлом мы использовали технологии для повышения эффективности человеческого капитала. Впервые мы можем создать реальную когнитивную петлю между людьми и цифровыми системами. Это ошеломляет, потому что меняет как мы представляем себе всю работу внутри организации.

На кону стоит не просто внедрение очередного инструмента или системы. Главный вопрос в том, как организации будут продолжать учиться, создавать интеллектуальную собственность, отличаться от конкурентов и развиваться в мире, где AI-модели способны непрерывно впитывать знания людей и организаций и коммодизировать их.

Каждой компании придётся создавать два вида капитала: человеческий и токен-капитал. Человеческий капитал включает знания, способность выносить суждения, отношения, изобретательность и умение распознавать закономерности. Токен-капитал — это AI-возможности, которые компания создаёт, развивает и контролирует.

По мере роста значимости токен-капитала, человеческий капитал не становится менее ценным. Напротив, его значимость только возрастает. Я убеждён, что именно человеческая агентность будет драйвером развития токен-капитала. Люди будут ставить амбициозные цели, соединять идеи из разных областей, выстраивать отношения и распознавать действительно значимые закономерности. Без человеческого целеполагания вычислительные мощности будут лишь бесконечно работать по кругу.

Ключевая возможность заключается не в том, чтобы выбрать лучшую модель. Она заключается в создании обучающего контура, внутри которого человеческий и токен-капитал взаимно усиливаются и накапливаются. Можно передать AI отдельную задачу или даже целую работу, но нельзя передать ему собственное обучение. Будущее компании определяется её способностью накапливать результаты этого обучения, распределяя их между людьми и технологиями.

Это требует новой архитектуры, при которой каждая организация сможет создавать агентные системы, сохраняя при этом контроль над своей интеллектуальной собственностью. Компания должна иметь возможность заменить одну универсальную модель на другую, не потеряв при этом экспертизу, накопленную внутри её обучающей системы. Именно это станет проверкой на управляемость и суверенитет.

Такой обучающий контур становится новой интеллектуальной собственностью. Я представляю его как машину постоянного восхождения к следующему максимуму. И в отличие от большинства активов, его ценность накапливается по принципу сложного процента. Каждый улучшенный рабочий процесс создаёт более качественный обучающий сигнал, ускоряя накопление неявного знания, уникального для конкретной компании.

Организации, которые начнут строить такие системы раньше других, получат преимущество — и его будет трудно воспроизвести, независимо от моделей.

На мой взгляд, нашим приоритетом должно быть создание такой экосистемы, а не просто передовой модели, чтобы ценность распространялась повсеместно для каждой компании, каждой отрасли и страны. Организации должны иметь возможность владеть собственным обучающим контуром, в котором закодировано их институциональное знание и внутри которого одновременно накапливаются человеческий и токен-капитал.

Когда это произойдёт, компании начнут создавать ценность как для себя, так и для всей экономики. Сотрудники увидят, как их экспертиза усиливается и становится частью систем, способных воспроизводить и масштабировать эти знания. Выгоды от этого будут получать и бизнес и сообщества, частью которых он является.

И именно такое устойчивое равновесие нам следует строить вместе.

→ https://snscratchpad.com/posts/frontier-ecosystem

Дэвид Брукс (автор «Бобо в раю» и «Путь к характеру») написал для The Atlantic лонгрид про тип людей, которых ждёт успех в эпоху AI.

Ключевым атрибутом станет потребность в познании. И, в зависимости от отношения к когнитивным усилиям, Брукс предлагает три категории:

◼ Productive Passengers
Люди с низким стремлением к познанию. Они используют AI, чтобы меньше думать. Хотя их продуктивность как будто растет, их собственные интеллектуальные способности атрофируются.

◼ Reluctant Optimizers
Люди со средней потребностью в познании. Они осознают риски, но часто поддаются соблазну сделать свою интеллектуальную жизнь легче и проще. Что со временем снижает их любознательность и мотивацию.

◼ Mental Marathoners
Люди с высоким стремлением к познанию. Они используют AI для развития собственного потенциала. Стремятся к оригинальности и глубокой работе с информацией. И взаимодействуют с AI, в первую очередь, как с партнером для дискуссий.

Перевод и аудио в комментариях.

→ https://www.theatlantic.com/ideas/2026/06/ai-open-ai-anthropic/687689

Будущее, в котором всё хорошо

Питер Лейден написал (ещё в мае) оптимистичное эссе о 2050 годе — будущем, в котором нас ждут благополучие, процветание и дружба человека с технологиями.

В последние несколько месяцев особенно активизировались пессимисты, утверждающие, что искусственный интеллект — это пессимистичный сценарий, подчеркивая все беды, которые вот-вот произойдут, и все катастрофы, которые непременно ждут нас в следующем десятилетии. Я работаю над книгой, рассказывающей совершенно другую историю, фокусируясь на множестве позитивных моментов, которые станут возможными в течение следующих 25 лет.

«The Great Progression: 2025 to 2050» посвящена тому, что я называю «новой грандиозной историей» — как Америка могла бы использовать AI и другие технологии для достижения эпохи великого прогресса и создания гораздо лучшего мира.

Книга поступит в продажу только в начале следующего года, поэтому я решил написать это эссе, чтобы кратко затронуть некоторые из многих позитивных моментов, которые теперь стали достижимы благодаря развитию AI, технологий чистой энергии и биоинженерии.

Итак, что нас ждёт через 25 лет:

• С 2025 по 2035 год самые серьёзные потрясения пережили knowledge workers. Сильнее всего напряжение ощутили представители среднего класса, особенно их дети. Поэтому экономические проблемы, связанные с искусственным интеллектом, быстро оказались в центре политической дискуссии и запустили ряд ключевых реформ.

• Рост богатства, созданного AI, стал распределяться более справедливо благодаря расширению прав собственности на акции компаний для рядовых сотрудников. И новые модели оплаты, включающие долю от прибылей.

• Производительность труда достигла исторического максимума. Это позволило сократить среднюю рабочую неделю до 20 часов и обеспечить людям более сбалансированную и благополучную жизнь.

• Африка к 2050 году стала основным источником молодых мигрантов для стран с сокращающимся населением, где всё ещё требовалось значительное количество человеческого труда.

• В условиях старения населения развитых стран именно роботы, а не восстановление рождаемости, помогли поддерживать экономический рост и устойчивость систем социального обеспечения.

Там ещё много всего классного. Читайте сами. Как всегда, перевод и аудио в комментариях.

→ https://peterleyden.substack.com/p/the-world-of-2050-whats-actually

Широко обсуждаемое событие вчерашнего дня — 200 экономистов и бизнес-лидеров, в том числе 15 нобелевских лауреатов, опубликовали открытое письмо про необходимость «act now to understand the economics of transformative AI».

1. В ближайшие десять лет искусственный интеллект может стать несравнимо более мощным.

2. Это способно привести к беспрецедентной трансформации экономики — более масштабной, чем промышленная революция, но происходящей за гораздо более короткий срок. Такая трансформация несёт риски, включая массовое вытеснение людей с рынка труда, но одновременно открывает возможности для значительного роста уровня жизни.

3. Экономистам, политикам и лидерам технологических компаний необходимо действовать уже сейчас: исследовать экономические последствия AI и создавать стимулы, защитные механизмы и институты, которые направят его развитие так, чтобы он расширял возможности человека и приносил пользу всему обществу.

→ https://www.wemustactnow.ai