Мои друзья Outcomms запустили на днях курс про аналитику внутренних коммуникаций. Подробности можно почитать у Кати Лебедевой в канале.
Всегда рекомендую только то, куда сам иду учиться. И в этот раз тоже — буду расширять кругозор и узнавать новое.
→ https://platform.outcomms.online/education/basic_analytics
Всегда рекомендую только то, куда сам иду учиться. И в этот раз тоже — буду расширять кругозор и узнавать новое.
Курс на 7 модулей: разберёмся, как вообще подходить к аналитике и исследованиям внутрикома, какие базовые операционные метрики 100% нужно знать, какие есть способы чет померить и когда какие лучше применять, как не впасть в шмузинг и не притягивать за уши левые метрики.
Вводная глава курса доступна всем и бесплатна.
27 июля выйдет вторая глава — и до этой даты действует сниженная цена для ранних пташек. После присоединиться к курсу можно будет в любое время, но ценник уже подрастёт.
→ https://platform.outcomms.online/education/basic_analytics
❤9🔥6🤗5👍2
С 22 по 26 июня в Белграде проходил большой экономический конгресс. Настолько большой, что приехали Дэвид Аутор, Антон Коринек, Эстер Дюфло и Олег Ицхоки (не приехал, но выступал онлайн).
Аутор конечно же вёл секцию про влияние AI на рынок труда. У нас даже есть возможность посмотреть запись этой секции (на YouTube).
Что они там рассказали:
◼ Anna Salomons
Технологии не только замещают труд, но и создают «новую работу». Эта работа требует специализированных и дефицитных знаний, за которые рынок готов платить больше. Поэтому все не так уж плохо — «человеческая» работа не исчезнет, но станет сложнее.
◼ Anders Humlum
У AI беспрецедентный темп проникновения во все процессы. 30% всех рабочих мест меняются под воздействием автоматизации — появляются новые задачи. Реальных подтверждений, что технология вытесняет людей с рынка труда нет. Сотрудники, активно применяющие AI, чаще переходят на более высокооплачиваемые и сложные должности, получая прирост к зарплате около 12%.
◼ Anton Korinek
Эффективность AI растёт экспоненциально. Есть вероятность, что к 2028 году искусственный интеллект станет достаточно умным, чтобы автономно создавать ещё более совершенные модели, что приведёт к радикальным изменениям. Доля человеческого труда в экономике будет падать. Нам нужны новые экономические и социальные модели.
◼ David Autor
Перспектива и ценность человеческого труда определяется экспертизой и навыками. А конкретно, как хорошо и эффективно человек решает комплексные задачи — умеет держать контекст и производительность в chain of thoughts. Потому что AI пока не так уж в этом хорош. И может генерить ошибки и расхождения на каждом этапе. Эти ошибки накапливаются. И приводят к плохому результату.
Я когда слушал выступление Аутора неожиданно вспомнил с 11 по 16 главы книги «Цель» Элияху Голдратта. Там главный герой открывает для себя идею зависимых событий и статистических колебаний, которые накапливаются.
Даже не поленился найти нужную цитату:
Собрал вам по паре ключевых слайдов из каждого выступления.
Аутор конечно же вёл секцию про влияние AI на рынок труда. У нас даже есть возможность посмотреть запись этой секции (на YouTube).
Что они там рассказали:
◼ Anna Salomons
Технологии не только замещают труд, но и создают «новую работу». Эта работа требует специализированных и дефицитных знаний, за которые рынок готов платить больше. Поэтому все не так уж плохо — «человеческая» работа не исчезнет, но станет сложнее.
◼ Anders Humlum
У AI беспрецедентный темп проникновения во все процессы. 30% всех рабочих мест меняются под воздействием автоматизации — появляются новые задачи. Реальных подтверждений, что технология вытесняет людей с рынка труда нет. Сотрудники, активно применяющие AI, чаще переходят на более высокооплачиваемые и сложные должности, получая прирост к зарплате около 12%.
◼ Anton Korinek
Эффективность AI растёт экспоненциально. Есть вероятность, что к 2028 году искусственный интеллект станет достаточно умным, чтобы автономно создавать ещё более совершенные модели, что приведёт к радикальным изменениям. Доля человеческого труда в экономике будет падать. Нам нужны новые экономические и социальные модели.
◼ David Autor
Перспектива и ценность человеческого труда определяется экспертизой и навыками. А конкретно, как хорошо и эффективно человек решает комплексные задачи — умеет держать контекст и производительность в chain of thoughts. Потому что AI пока не так уж в этом хорош. И может генерить ошибки и расхождения на каждом этапе. Эти ошибки накапливаются. И приводят к плохому результату.
Я когда слушал выступление Аутора неожиданно вспомнил с 11 по 16 главы книги «Цель» Элияху Голдратта. Там главный герой открывает для себя идею зависимых событий и статистических колебаний, которые накапливаются.
Даже не поленился найти нужную цитату:
Из-за совокупности двух феноменов, которые существуют на любом заводе, — поясняет Иона. — Один из них — зависимые события. Знаешь, что я под этим подразумеваю? То, что некое событие (или ряд событий) должно произойти до того, как начнется другое… Последующее событие зависит от тех, которые произошли до него.
Нечто особенное происходит, когда зависимые события сочетаются с другим феноменом — статистическими колебаниями.
Собрал вам по паре ключевых слайдов из каждого выступления.
🔥18❤8👍6🤮2
Ищите свою зону гениальности
Увидел короткую заметку на NYT про давнишний бестселлер Гая Хендрикса «The Big Leap», и его центральную идею — Zone of Genius.
Мне книга когда-то очень понравилась. Тем более она короткая, и легко читается. Короче говоря, я во всё это верю и исповедую.
Суть весьма простая:
• Есть зона компетентности — это работа, которую вы делаете достаточно хорошо.
• А есть зона гениальности — где вы исключительно продуктивны. Там ваши таланты усиливаются личными принципами и смыслом. В этой работе вы чувствуете себя свободно. И создаёте собственные правила и подходы. Там вы ловите «Zest» — особый уровень энергии и мотивации (как поток у Михая Чиксентмихайи).
• Хендрикс говорит, что надо выстраивать стратегию так, чтобы уходить от зоны компетентности в сторону зоны гениальности. И будет большой успех.
В комментариях вы найдете перевод статьи и книгу в epub.
Плюс, на эту книгу у Smart Reading есть саммари.
→ https://www.nytimes.com/2026/07/19/business/step-into-the-zone-of-genius-before-ai-takes-your-job.html
Увидел короткую заметку на NYT про давнишний бестселлер Гая Хендрикса «The Big Leap», и его центральную идею — Zone of Genius.
Мне книга когда-то очень понравилась. Тем более она короткая, и легко читается. Короче говоря, я во всё это верю и исповедую.
Суть весьма простая:
• Есть зона компетентности — это работа, которую вы делаете достаточно хорошо.
• А есть зона гениальности — где вы исключительно продуктивны. Там ваши таланты усиливаются личными принципами и смыслом. В этой работе вы чувствуете себя свободно. И создаёте собственные правила и подходы. Там вы ловите «Zest» — особый уровень энергии и мотивации (как поток у Михая Чиксентмихайи).
• Хендрикс говорит, что надо выстраивать стратегию так, чтобы уходить от зоны компетентности в сторону зоны гениальности. И будет большой успех.
В комментариях вы найдете перевод статьи и книгу в epub.
Плюс, на эту книгу у Smart Reading есть саммари.
→ https://www.nytimes.com/2026/07/19/business/step-into-the-zone-of-genius-before-ai-takes-your-job.html
❤33❤🔥8🔥5👍2👎1🤡1
В продолжние темы зоны гениальности. Меня зацепил ещё этот пост у a16z. Они пару недель назад выложили у себя во всех этих запрещенных социальных сетях.
The most impactful people don’t get through with just one specialized skill.
They get there by combining skills that rarely show up in the same person. Stacking the kind of judgment that can’t be taught in a classroom.
🔥16❤13👏4⚡3💯3🤔1
Страх перед AI и качество менеджмента
Очередное исследование про то как менеджеры, и уровень их менеджерской экспертизы, влияет на страх сотрудников быть уволенными из-за AI.
Ключевые выводы:
◼ Вопреки предположению, что опытные в работе с AI сотрудники боятся меньше, исследование показало обратное: активные пользователи боятся увольнения больше, чем те, кто им пока не пользуется. Это объясняется тем, что насмотренность в работе с AI делает очевидным его потенциал для автоматизации, и что без поддержки и прозрачной коммуникации со стороны менеджеров и лидеров, опытными сотрудниками технология будет восприниматься скорее как угроза.
◼ Качественное управление и коммуникация выступает самым большим буфером и стабилизатором, снижающим тревогу внутри организации. Sensegiving со стороны менеджеров и создание правильного организационного контекста являются главными факторами, определяющими, как сотрудники воспринимают внедрение AI.
◼ Когда в компании открыто говорят об AI как инвестиции в возможности команды, создаётся устойчиво позитивная интерпретация и результаты, чем когда вообще не дают никаких пояснений, оставляя сотрудников самим додумывать причины и объяснения (которые часто оказываются пугающими).
◼ Менеджеры формируют контекст через три механизма: контекстуализацию ошибок, выбор какие конкретно процессы автоматизируются (это заменяющие процессы или дополняющие) и создание безопасной психологической атмосферы.
На позитивное восприятие AI-автоматизации также влияют 5 элементов благополучной рабочей среды:
1. Well-being support
2. Respect
3. Connectedness to culture
4. Feedback quality
5. Delivery on promises
В комментариях текстовое и аудио-саммари.
→ https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=6449078
Очередное исследование про то как менеджеры, и уровень их менеджерской экспертизы, влияет на страх сотрудников быть уволенными из-за AI.
Ключевые выводы:
◼ Вопреки предположению, что опытные в работе с AI сотрудники боятся меньше, исследование показало обратное: активные пользователи боятся увольнения больше, чем те, кто им пока не пользуется. Это объясняется тем, что насмотренность в работе с AI делает очевидным его потенциал для автоматизации, и что без поддержки и прозрачной коммуникации со стороны менеджеров и лидеров, опытными сотрудниками технология будет восприниматься скорее как угроза.
◼ Качественное управление и коммуникация выступает самым большим буфером и стабилизатором, снижающим тревогу внутри организации. Sensegiving со стороны менеджеров и создание правильного организационного контекста являются главными факторами, определяющими, как сотрудники воспринимают внедрение AI.
◼ Когда в компании открыто говорят об AI как инвестиции в возможности команды, создаётся устойчиво позитивная интерпретация и результаты, чем когда вообще не дают никаких пояснений, оставляя сотрудников самим додумывать причины и объяснения (которые часто оказываются пугающими).
◼ Менеджеры формируют контекст через три механизма: контекстуализацию ошибок, выбор какие конкретно процессы автоматизируются (это заменяющие процессы или дополняющие) и создание безопасной психологической атмосферы.
На позитивное восприятие AI-автоматизации также влияют 5 элементов благополучной рабочей среды:
1. Well-being support
2. Respect
3. Connectedness to culture
4. Feedback quality
5. Delivery on promises
В комментариях текстовое и аудио-саммари.
→ https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=6449078
❤10👍3🔥3🤔1