Наткнулся на небольшой текст Боба Стернфелса (СЕО McKinsey) на Bloomberg — про AI, бизнес и рынок труда.
После прочтения возникает единственный вопрос: зачем этому статусному мужчине писать такую невообразимую банальность?
Ну чтобы вы понимали, вот некоторые цитаты (переведённые):
• Искусственный интеллект меняет каждый бизнес, включая наш. Но самая сложная задача — не внедрение, а перестройка вашей компании под его воздействие. От того, как руководители компаний отреагируют на это испытание, будет зависеть, снизит ли AI их амбиции или, наоборот, повысит их.
• Для компаний, которые ошибочно считают, что наибольшую ценность AI представляет собой сокращение расходов, этот момент будет болезненным. Для тех, кто готов сделать ставку на оснащение талантливых сотрудников передовыми технологиями, это золотая возможность.
• Многие компании по-прежнему испытывают трудности с тем, чтобы превратить эти инвестиции в более эффективные решения, быструю реализацию, новые возможности и измеримую отдачу.
• Исследования показали, что 88% компаний используют AI как минимум в одной бизнес-функции, но гораздо меньше извлекают из этого реальную пользу. Преодоление этого разрыва — проблема лидерства и управления талантами.
Наверняка же в McKinsey писали этот текст с каким-то намерением и целями. Могли бы и просто выложить у себя на сайте. Но нет — пошли на Bloomberg.
Зачем так?
Я думаю, что это очевидный и очень наглядный пример, как сейчас многие компании выстраивают позиционирование вокруг AI-бума. И особенно в консалтинге.
Навязчивый акцент на value gap. Складывается он обычно из следующих элементов:
1. Стратегическая ценность AI — задача не технологическая, а управленческая. Это вызов для лидеров и их способности работать с талантами. Технологическую часть закрывает вендор. Но стратегические проблемы вендоры не решают.
2. А те, кто ожидали, что просто закупят себе ChatGPT и Claude — не получили ощутимого результата.
3. Это касается каждого бизнеса, including ours. Отвертеться нельзя.
4. Простых ответов нет: there is no playbook to copy, there is no benchmarking against rivals.
5. Зато каждый стоит перед судьбоносным выбором: кто видит в AI сокращение расходов — проиграет, кто ставит на таланты — выиграет.
А теперь контекст, которого в колонке нет.
К 2025 году McKinsey сократили штат примерно на 10%, с 45 до 40 тысяч человек. И потом объявили, что в ближайшие год-полтора планируют сократить ещё на 10%.
То есть «не относитесь к AI как к проблеме численности» пишет руководитель компании, которая прямо сейчас решает проблему численности.
Короче говоря, под соусом пассионарных рассуждений про организации и рынок труда нам, кажется, показывают витрину консалтинговых продуктов. Да ещё и так угловато.
→ https://www.bloomberg.com/opinion/articles/2026-07-15/mckinsey-boss-ai-s-next-big-mission-is-rewiring-your-workplace
После прочтения возникает единственный вопрос: зачем этому статусному мужчине писать такую невообразимую банальность?
Ну чтобы вы понимали, вот некоторые цитаты (переведённые):
• Искусственный интеллект меняет каждый бизнес, включая наш. Но самая сложная задача — не внедрение, а перестройка вашей компании под его воздействие. От того, как руководители компаний отреагируют на это испытание, будет зависеть, снизит ли AI их амбиции или, наоборот, повысит их.
• Для компаний, которые ошибочно считают, что наибольшую ценность AI представляет собой сокращение расходов, этот момент будет болезненным. Для тех, кто готов сделать ставку на оснащение талантливых сотрудников передовыми технологиями, это золотая возможность.
• Многие компании по-прежнему испытывают трудности с тем, чтобы превратить эти инвестиции в более эффективные решения, быструю реализацию, новые возможности и измеримую отдачу.
• Исследования показали, что 88% компаний используют AI как минимум в одной бизнес-функции, но гораздо меньше извлекают из этого реальную пользу. Преодоление этого разрыва — проблема лидерства и управления талантами.
Наверняка же в McKinsey писали этот текст с каким-то намерением и целями. Могли бы и просто выложить у себя на сайте. Но нет — пошли на Bloomberg.
Зачем так?
Я думаю, что это очевидный и очень наглядный пример, как сейчас многие компании выстраивают позиционирование вокруг AI-бума. И особенно в консалтинге.
Навязчивый акцент на value gap. Складывается он обычно из следующих элементов:
1. Стратегическая ценность AI — задача не технологическая, а управленческая. Это вызов для лидеров и их способности работать с талантами. Технологическую часть закрывает вендор. Но стратегические проблемы вендоры не решают.
2. А те, кто ожидали, что просто закупят себе ChatGPT и Claude — не получили ощутимого результата.
3. Это касается каждого бизнеса, including ours. Отвертеться нельзя.
4. Простых ответов нет: there is no playbook to copy, there is no benchmarking against rivals.
5. Зато каждый стоит перед судьбоносным выбором: кто видит в AI сокращение расходов — проиграет, кто ставит на таланты — выиграет.
А теперь контекст, которого в колонке нет.
К 2025 году McKinsey сократили штат примерно на 10%, с 45 до 40 тысяч человек. И потом объявили, что в ближайшие год-полтора планируют сократить ещё на 10%.
То есть «не относитесь к AI как к проблеме численности» пишет руководитель компании, которая прямо сейчас решает проблему численности.
Короче говоря, под соусом пассионарных рассуждений про организации и рынок труда нам, кажется, показывают витрину консалтинговых продуктов. Да ещё и так угловато.
→ https://www.bloomberg.com/opinion/articles/2026-07-15/mckinsey-boss-ai-s-next-big-mission-is-rewiring-your-workplace
💯12❤4👍3🤔2🔥1😁1
В продолжение предыдущего поста. И темы AI Value Gap. Тут вот люди сделали целый сайт про это — thevaluegap.io
🔥6❤3
К Бобу Стернфелсу вопросы у нас есть. Но к тем, кто делает McKinsey Insights — вопросов нет. Они большие молодцы. Поэтому собрал нам дайджест самых их полезных и интересных текстов за июль:
1. Five principles for designing brain-powered organizations
С одной стороны, AI вроде бы забирает на себя рутину и простые задачи, с другой — оставляя сотрудникам больше сложных проблем и работы с неопределённостью. То есть повышает когнитивную интенсивность и нагрузку на мозг. И с этим надо что-то делать.
McKinsey предлагает пять принципов как стать brain-powered organization:
• Во-первых, следить за этой когнитивной нагрузкой
• Создавать условия для восстановления
• И условия для концентрации
• Инвестировать в развитие критического мышления и адаптивности
• Проектировать brain-positive среду
2. The operating model advantage: Why AI winners are rewiring their organizations
Очередной материал про AI winners — как эти успешные компании трансформируют свою операционную модель.
3. From adoption to impact: Three horizons of AI transformation
Про три уровня AI-зрелости:
• Enablement — AI помогает отдельным сотрудникам
• Automation — AI автоматизирует существующие процессы
• Reinvention — компания заново проектирует роли, процессы и операционную модель
Только 11% опрошенных руководителей относят свои организации к третьему уровню.
4. Building expertise in the age of AI: Who trains the next generation?
Как в условиях AI-трансформации компаниям перепридумывать не только новые рабочие процессы, но и новые траектории формирования экспертизы.
5. The human advantage in an AI economy
Транскрипт подкаста про brain capital и почему mental health is an economic imperative. Весьма интересно и познавательно.
6. Is the AI productivity story at a turning point?
И ещё один подкаст. Эрик Бриньолфсон объясняет разрыв между огромными инвестициями в AI и пока ограниченным ростом производительности. Для получения эффекта необходимы intangible investments: изменение процессов, структуры работы и навыков.
7. In an AI-driven world, the fastest learner will win
Интервью со Свеном Смитом про assisted intelligence и выстраивание системы организационного обучения.
В комментариях переводы всех семи материалов в пдф.
1. Five principles for designing brain-powered organizations
С одной стороны, AI вроде бы забирает на себя рутину и простые задачи, с другой — оставляя сотрудникам больше сложных проблем и работы с неопределённостью. То есть повышает когнитивную интенсивность и нагрузку на мозг. И с этим надо что-то делать.
McKinsey предлагает пять принципов как стать brain-powered organization:
• Во-первых, следить за этой когнитивной нагрузкой
• Создавать условия для восстановления
• И условия для концентрации
• Инвестировать в развитие критического мышления и адаптивности
• Проектировать brain-positive среду
2. The operating model advantage: Why AI winners are rewiring their organizations
Очередной материал про AI winners — как эти успешные компании трансформируют свою операционную модель.
3. From adoption to impact: Three horizons of AI transformation
Про три уровня AI-зрелости:
• Enablement — AI помогает отдельным сотрудникам
• Automation — AI автоматизирует существующие процессы
• Reinvention — компания заново проектирует роли, процессы и операционную модель
Только 11% опрошенных руководителей относят свои организации к третьему уровню.
4. Building expertise in the age of AI: Who trains the next generation?
Как в условиях AI-трансформации компаниям перепридумывать не только новые рабочие процессы, но и новые траектории формирования экспертизы.
5. The human advantage in an AI economy
Транскрипт подкаста про brain capital и почему mental health is an economic imperative. Весьма интересно и познавательно.
6. Is the AI productivity story at a turning point?
И ещё один подкаст. Эрик Бриньолфсон объясняет разрыв между огромными инвестициями в AI и пока ограниченным ростом производительности. Для получения эффекта необходимы intangible investments: изменение процессов, структуры работы и навыков.
7. In an AI-driven world, the fastest learner will win
Интервью со Свеном Смитом про assisted intelligence и выстраивание системы организационного обучения.
В комментариях переводы всех семи материалов в пдф.
❤15🔥8❤🔥2👍1
Очередная база знаний. С разными моделями и фреймворками для HR. Выглядит полезной. Забирайте.
→ hrmodelslibrary.com
→ hrmodelslibrary.com
🔥20❤🔥10❤2
Следующие 250 лет Америки
Очень хочу показать вам этот текст.
Ровно месяц назад a16z опубликовали своё видение следующих 250 лет американского процветания и триумфа.
Ценностно я конечно совсем не разделяю их технопсихопатическую риторику. Но с точки зрения смелости и амбиций — они уникальные ребята. Не могу себе представить никакой другой фонд такого уровня, кто пишет подобные вещи.
Вот вам самые звонкие (переведённые) цитаты:
Я когда читаю подобное, в очередной раз удивляюсь, как (и за счёт чего) американцы создали такую коммуникационную культуру — с такой энергией и театральностью.
В комментариях переведенный пдф.
→ https://www.a16z.news/p/america-250
Очень хочу показать вам этот текст.
Ровно месяц назад a16z опубликовали своё видение следующих 250 лет американского процветания и триумфа.
Ценностно я конечно совсем не разделяю их технопсихопатическую риторику. Но с точки зрения смелости и амбиций — они уникальные ребята. Не могу себе представить никакой другой фонд такого уровня, кто пишет подобные вещи.
Вот вам самые звонкие (переведённые) цитаты:
Спрос на американский динамизм никогда не был так велик. Америка всегда была и остается страной созидателей, от авторов конституции до промышленных магнатов и современных технологов и инженеров. Этот год, посвященный 250-летию Америки, – это праздник невероятных инноваций и людей, которые последние 250 лет превращали огромный, необузданный континент в мировую сверхдержаву, и которые сейчас работают над строительством, защитой и развитием следующего Золотого века Америки.
На протяжении поколений американские инновации устанавливали стандарты, открывали рынки, обеспечивали безопасность торговых путей и поддерживали глобальное процветание. Когда Америка строит, союзники получают выгоду. Когда Америка лидирует, свобода расширяется.
В преддверии 250-летия независимости Америки наша цель как никогда прежде — победить: обеспечить победу нашим основателям, компаниям из нашего портфеля, их невероятно талантливым кадрам, лучшим технологиям, и чтобы в результате победили Америка и американский народ.
Мы продолжим быть мостом между Силиконовой долиной и Вашингтоном, отстаивать политику, направленную на инновации, и налаживать контакты, которые позволят лучшим технологиям попасть в руки американских военнослужащих, сотрудников экстренных служб и всех, кто работает на благо американского народа.
Технологии определяют, кто устанавливает стандарты, контролирует цепочки поставок и обеспечивает процветание. Если свобода — это операционная система мира, мы должны финансировать её так, как будто от этого зависит наша жизнь.
Я когда читаю подобное, в очередной раз удивляюсь, как (и за счёт чего) американцы создали такую коммуникационную культуру — с такой энергией и театральностью.
В комментариях переведенный пдф.
→ https://www.a16z.news/p/america-250
🙈17🔥9❤5🍾4🦄2👏1
Что нам поможет процветать в следующем десятилетии
И ещё один амбициозный манифест — огроменный текст на Noema про необходимость институционального преобразования общества для адаптации к AI-революции.
Сделал нам очень короткий конспект...
Мы утверждаем, что процветание человечества в ближайшие десятилетия зависит от решения ряда глобальных социо-технологических задач: масштабных, скоординированных инвестиций в человеческий и институциональный аспекты трансформации, связанной с AI.
1. Как институциональная халатность приводит к провалу
Технологии, способные расширить свободу человека, обеспечить изобилие и развить коллективный интеллект, радикально влияют на рынки труда, государственные учреждения и системы, которые и раньше испытывали серьезные проблемы. Если не решить эти проблемы, то такое несоответствие приведет к трем предсказуемым сценариям: производительность без процветания, алгоритмическое проивзодство без верификации и власть без ограничений.
2. Исторические прецеденты
Чтобы понять, как мы можем преодолеть эту халатность, полезно вспомнить предыдущие успешные институциональные адаптации к технологическим преобразованиям.
+ Демократия
+ Бреттон-Вудская система
+ ARPANET
+ Индийский стек
+ Цифровая демократия Тайваня
3. Глобальные социотехнические вызовы эпохи искусственного интеллекта
Приведенные примеры показывают, что технологические преобразования наиболее успешны, когда им соответствует «institutional imagination».
Реализация этого видения требует скоординированных реформ в сфере государственной верификации, регулирования борьбы с отмыванием денег, аутентификации платформ и цифровой инфраструктуры — секторов, которые должны развиваться в направлении совместимых, обеспечивающих конфиденциальность стандартов, и которые ни один из них не может создать в одиночку.
+ Системы идентификации
+ Конфиденциальность
+ Верификация источников
+ Ценность данных
+ Агентное сотрудничество
+ Совместное осмысление
+ Демократия
+ Рабочие места
+ Закон и свободы
+ Исследования и наука
+ Образование
+ Переход к новой форме труда
4. Коалиции для действий
Никто не сможет в одиночку справиться с такой масштабной задачей. Каждый из рассмотренных исторических прецедентов привел к успеху благодаря объединению возможностей, которыми никто не обладал по отдельности. Требовалась коалиция, сильный альянс, способный продемонстрировать важность и ценность на раннем этапе и привлекать сторонников по мере появления результатов.
5. Становление сверхинтеллектом, вместе
Эти проблемы имеют решения. Но, как мы видели, многообещающие замыслы терпят неудачу, когда коалиции не могут учиться, преодолевая свои разногласия. Решение заложено в том же плюралистическом сотрудничестве, которое легло в основу этой статьи и должно определять ее реализацию: преодоление разногласий, укрепление доверия в сетях взаимоотношений, а не в централизованной власти, и выявление общих точек соприкосновения. Институциональные структуры, которые мы отстаиваем, не отделены от ценностей, которые они кодифицируют. Они являются выражением этих ценностей.
Не знаю, насколько вы к такому готовы, но пдф с переводом в комментариях.
→ https://www.noemamag.com/what-humanity-needs-to-flourish-in-the-next-decade
И ещё один амбициозный манифест — огроменный текст на Noema про необходимость институционального преобразования общества для адаптации к AI-революции.
Сделал нам очень короткий конспект...
Мы утверждаем, что процветание человечества в ближайшие десятилетия зависит от решения ряда глобальных социо-технологических задач: масштабных, скоординированных инвестиций в человеческий и институциональный аспекты трансформации, связанной с AI.
1. Как институциональная халатность приводит к провалу
Технологии, способные расширить свободу человека, обеспечить изобилие и развить коллективный интеллект, радикально влияют на рынки труда, государственные учреждения и системы, которые и раньше испытывали серьезные проблемы. Если не решить эти проблемы, то такое несоответствие приведет к трем предсказуемым сценариям: производительность без процветания, алгоритмическое проивзодство без верификации и власть без ограничений.
2. Исторические прецеденты
Чтобы понять, как мы можем преодолеть эту халатность, полезно вспомнить предыдущие успешные институциональные адаптации к технологическим преобразованиям.
+ Демократия
+ Бреттон-Вудская система
+ ARPANET
+ Индийский стек
+ Цифровая демократия Тайваня
3. Глобальные социотехнические вызовы эпохи искусственного интеллекта
Приведенные примеры показывают, что технологические преобразования наиболее успешны, когда им соответствует «institutional imagination».
Реализация этого видения требует скоординированных реформ в сфере государственной верификации, регулирования борьбы с отмыванием денег, аутентификации платформ и цифровой инфраструктуры — секторов, которые должны развиваться в направлении совместимых, обеспечивающих конфиденциальность стандартов, и которые ни один из них не может создать в одиночку.
+ Системы идентификации
+ Конфиденциальность
+ Верификация источников
+ Ценность данных
+ Агентное сотрудничество
+ Совместное осмысление
+ Демократия
+ Рабочие места
+ Закон и свободы
+ Исследования и наука
+ Образование
+ Переход к новой форме труда
4. Коалиции для действий
Никто не сможет в одиночку справиться с такой масштабной задачей. Каждый из рассмотренных исторических прецедентов привел к успеху благодаря объединению возможностей, которыми никто не обладал по отдельности. Требовалась коалиция, сильный альянс, способный продемонстрировать важность и ценность на раннем этапе и привлекать сторонников по мере появления результатов.
5. Становление сверхинтеллектом, вместе
Эти проблемы имеют решения. Но, как мы видели, многообещающие замыслы терпят неудачу, когда коалиции не могут учиться, преодолевая свои разногласия. Решение заложено в том же плюралистическом сотрудничестве, которое легло в основу этой статьи и должно определять ее реализацию: преодоление разногласий, укрепление доверия в сетях взаимоотношений, а не в централизованной власти, и выявление общих точек соприкосновения. Институциональные структуры, которые мы отстаиваем, не отделены от ценностей, которые они кодифицируют. Они являются выражением этих ценностей.
Не знаю, насколько вы к такому готовы, но пдф с переводом в комментариях.
→ https://www.noemamag.com/what-humanity-needs-to-flourish-in-the-next-decade
❤10🔥7👍2🤯1
История HRtech
У hrexaminer.com увидел пост про историю HRtech. Насчёт текста не уверен — может быть скучновато (но для расширения кругозора почитать можно). А вот табличка интересная.
→ https://www.hrexaminer.com/p/the-history-of-hrtech
У hrexaminer.com увидел пост про историю HRtech. Насчёт текста не уверен — может быть скучновато (но для расширения кругозора почитать можно). А вот табличка интересная.
→ https://www.hrexaminer.com/p/the-history-of-hrtech
🔥6👍3❤🔥2❤1
Зачем СЕО так много обещают?
Очень интересная статья из Strategic Management Journal. Авторы проанализировали 69 000 транскриптов квартальных отчетов компаний из S&P 1500 за 2010–2022 годы и выделили 74 000 конкретных обещаний от СЕО.
Во-первых, они определили 6 критериев, отличающих обещания от обычных прогнозов или планов:
1. Публичность: обещания звучат на открытых площадках (звонках с инвесторами, презентациях), где репутационный риск максимален.
2. Ориентация на будущее: это обязательство что-то вот-вот сделать, а не рассказ о реальных текущих достижениях или прошлых успехах.
3. Высокий уровень обязательства: использование уверенных фраз («мы сделаем», «мы обязуемся», «мы уверены»), а не уклончивых «мы надеемся» или «возможно».
4. Специфичность для компании: реализация цели должна напрямую контролироваться CEO и менеджментом (запуск продукта), и не зависеть от внешних факторов.
5. Образ успешного результата: обещание всегда предвещает позитивное развитие событий для компании.
6. Масштаб: обязательство должно быть достаточно значимым.
Если заявление соответствует сразу шести критериям, то это promise-making.
В какие моменты CEO обещают особенно много?
1. Первые 3 года в должности
2. Женщины-СЕО в ситуации давления
3. Когда падают финансовые показатели
СЕО начинают давать меньше обещаний, когда политические и экономические риски становятся очевидно высокими — и уже нет смысла работать на собственную репутацию и статус.
В этот момент включается следующая стратегия:
1. Сроки размываются — горизонт планирования становится намного длиннее или совсем неопределенным
2. Пропадает конкретика — обещания уходят в плоскость абстрактных формулировок.
Например, пообещав «повысить эффективность процессов» CEO перемещаются в более комфортные управляемые темы. Где сложно интерпретировать результаты и проверить реальное исполнение.
Каждое невыполненное или просроченное обещание за трехлетний период повышает шансы увольнения CEO на ~22%.
В комментариях оригинал статьи и аудио-саммари.
Очень интересная статья из Strategic Management Journal. Авторы проанализировали 69 000 транскриптов квартальных отчетов компаний из S&P 1500 за 2010–2022 годы и выделили 74 000 конкретных обещаний от СЕО.
Во-первых, они определили 6 критериев, отличающих обещания от обычных прогнозов или планов:
1. Публичность: обещания звучат на открытых площадках (звонках с инвесторами, презентациях), где репутационный риск максимален.
2. Ориентация на будущее: это обязательство что-то вот-вот сделать, а не рассказ о реальных текущих достижениях или прошлых успехах.
3. Высокий уровень обязательства: использование уверенных фраз («мы сделаем», «мы обязуемся», «мы уверены»), а не уклончивых «мы надеемся» или «возможно».
4. Специфичность для компании: реализация цели должна напрямую контролироваться CEO и менеджментом (запуск продукта), и не зависеть от внешних факторов.
5. Образ успешного результата: обещание всегда предвещает позитивное развитие событий для компании.
6. Масштаб: обязательство должно быть достаточно значимым.
Если заявление соответствует сразу шести критериям, то это promise-making.
В какие моменты CEO обещают особенно много?
1. Первые 3 года в должности
2. Женщины-СЕО в ситуации давления
3. Когда падают финансовые показатели
СЕО начинают давать меньше обещаний, когда политические и экономические риски становятся очевидно высокими — и уже нет смысла работать на собственную репутацию и статус.
В этот момент включается следующая стратегия:
1. Сроки размываются — горизонт планирования становится намного длиннее или совсем неопределенным
2. Пропадает конкретика — обещания уходят в плоскость абстрактных формулировок.
Например, пообещав «повысить эффективность процессов» CEO перемещаются в более комфортные управляемые темы. Где сложно интерпретировать результаты и проверить реальное исполнение.
Каждое невыполненное или просроченное обещание за трехлетний период повышает шансы увольнения CEO на ~22%.
В комментариях оригинал статьи и аудио-саммари.
🔥11❤🔥7🍾3👏2😈1
Друзья, почти ровно через 2 месяца случится самое стильное и визионерское мероприятие в индустрии.
Мы очень стараемся, чтобы это было ещё круче чем в прошлом году.
Скоро начну рассказывать детали: спикеры, темы, сюрпризы. Но уже можно регистрироваться. Тем более до 10 августа специальная цена для early birds.
→ headconf.ru
Мы очень стараемся, чтобы это было ещё круче чем в прошлом году.
Скоро начну рассказывать детали: спикеры, темы, сюрпризы. Но уже можно регистрироваться. Тем более до 10 августа специальная цена для early birds.
→ headconf.ru
🔥11❤🔥8❤4🥴1🤣1
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
На видео десятиминутный отрывок из недавнего большого интервью Илона Маска The Economist. Отрывок, в котором он рассказывает, что через 5 лет AI будет умнее всех людей и научится решать любые проблемы — и начнётся эпоха изобилия.
Но мы знаем, что про эпоху изобилия фантазировать умеет не только Илон Маск. Поэтому собрал нам все заметные высказывания известных больших людей про будущее AI. За июль. Это чтобы мы не отставали от стратегической повестки.
1. The AI Future Is for Everyone
Неожиданно, но вот и Марк Цукерберг разродился манифестом. Будущее сверхинтеллекта должно строиться на принципах децентрализации, расширения возможностей человека и баланса сил. Когда ключевые разработки вокруг AI держатся в руках нескольких компаний — это создаёт опасность для общества.
2. The Future Worth Building Is Human
Мира Мурати почти с таким же посланием. Но с большим акцентом в сторону знаний и суждений: to build AI that extends human will and judgment.
Наиболее ценное знание — локальное, неявное, постоянно меняющееся и распределённое между людьми. Поэтому правильная архитектура — не один универсальный автономный интеллект, которому передают всю работу, а распределённая система, которую организации и люди могут гибко адаптировать и обучать в процессе совместной работы.
3. A Framework for Frontier AI and the Dawning of a New Age
Демис Хассабис предлагает, на основе государственно-частного партнерства, создать в США организацию, контролирующую стандарты работы с AI и протоколы оценки моделей. Потому что ситуация выходит из-под контроля.
4. The Reverse Information Paradox
А вот Сатью Наделлу волнует другая проблема — reverse information paradox. Это когда компании отдают свои ценные данные и знания при использовании AI-инструментов. И появляется большой стратегический риск. Чтобы этого не происходило надо всё держать внутри: prompts, corrections, evals, memory, workflows. Читается так, как будто Сатья забыл дописать абзац, что всё это можно делать в стеке Microsoft.
5. Open Weights and American AI Leadership
Ну и самый главный текст — открытое письмо, которое подписали почти все. Письмо про необходимость открытой экосистемы в развитии AI, децентрализации и культуры open source.
В июле вообще было модно писать открытые письма. Про одно я уже упоминал. А тут вот ещё — от сотрудников передовых AI-компаний. С обращением к правительству США «support an international effort to develop the technical and governance tools needed to deliberately pace the frontier of automated AI development».
Итак, ну а если обобщить и попробовать в трех тезисах сформулировать, что нам все эти манифесты пытаются донести?
1. Все так или иначе говоря про коммодизацию интеллекта. И даже уже почти сверхинтеллекта. Видимо, следующий этап — это ещё большее расширение интерфейсов (дисплейных, физических и распределенных). А за интерфейсами и расширение спектра задач, которые AI может решать.
2. Если интеллектом не победить, то преимущество человека за некодифицируемыми и неалгоритмизируемыми знаниями и взаимодействием. А на уровне организаций — надо вкладываться и строить интеллектуальный суверенитет.
3. Громко звучит идея, что развитие AI начинает опережать нашу способность его понимать и контролировать. Это может привести к проблемам глобально-экзистенциального характера. Но как сказал Илон Маск — поезд уже не остановить и остаётся только верить в лучшее. А ещё очень нужен арбитр и контролёр. Что-то типа ООН.
В комментариях 5 пдф с переводом и аудио-обзор на 25 минут.
Но мы знаем, что про эпоху изобилия фантазировать умеет не только Илон Маск. Поэтому собрал нам все заметные высказывания известных больших людей про будущее AI. За июль. Это чтобы мы не отставали от стратегической повестки.
1. The AI Future Is for Everyone
Неожиданно, но вот и Марк Цукерберг разродился манифестом. Будущее сверхинтеллекта должно строиться на принципах децентрализации, расширения возможностей человека и баланса сил. Когда ключевые разработки вокруг AI держатся в руках нескольких компаний — это создаёт опасность для общества.
2. The Future Worth Building Is Human
Мира Мурати почти с таким же посланием. Но с большим акцентом в сторону знаний и суждений: to build AI that extends human will and judgment.
Наиболее ценное знание — локальное, неявное, постоянно меняющееся и распределённое между людьми. Поэтому правильная архитектура — не один универсальный автономный интеллект, которому передают всю работу, а распределённая система, которую организации и люди могут гибко адаптировать и обучать в процессе совместной работы.
3. A Framework for Frontier AI and the Dawning of a New Age
Демис Хассабис предлагает, на основе государственно-частного партнерства, создать в США организацию, контролирующую стандарты работы с AI и протоколы оценки моделей. Потому что ситуация выходит из-под контроля.
4. The Reverse Information Paradox
А вот Сатью Наделлу волнует другая проблема — reverse information paradox. Это когда компании отдают свои ценные данные и знания при использовании AI-инструментов. И появляется большой стратегический риск. Чтобы этого не происходило надо всё держать внутри: prompts, corrections, evals, memory, workflows. Читается так, как будто Сатья забыл дописать абзац, что всё это можно делать в стеке Microsoft.
5. Open Weights and American AI Leadership
Ну и самый главный текст — открытое письмо, которое подписали почти все. Письмо про необходимость открытой экосистемы в развитии AI, децентрализации и культуры open source.
В июле вообще было модно писать открытые письма. Про одно я уже упоминал. А тут вот ещё — от сотрудников передовых AI-компаний. С обращением к правительству США «support an international effort to develop the technical and governance tools needed to deliberately pace the frontier of automated AI development».
Итак, ну а если обобщить и попробовать в трех тезисах сформулировать, что нам все эти манифесты пытаются донести?
1. Все так или иначе говоря про коммодизацию интеллекта. И даже уже почти сверхинтеллекта. Видимо, следующий этап — это ещё большее расширение интерфейсов (дисплейных, физических и распределенных). А за интерфейсами и расширение спектра задач, которые AI может решать.
2. Если интеллектом не победить, то преимущество человека за некодифицируемыми и неалгоритмизируемыми знаниями и взаимодействием. А на уровне организаций — надо вкладываться и строить интеллектуальный суверенитет.
3. Громко звучит идея, что развитие AI начинает опережать нашу способность его понимать и контролировать. Это может привести к проблемам глобально-экзистенциального характера. Но как сказал Илон Маск — поезд уже не остановить и остаётся только верить в лучшее. А ещё очень нужен арбитр и контролёр. Что-то типа ООН.
В комментариях 5 пдф с переводом и аудио-обзор на 25 минут.
❤9👍5🔥5❤🔥1
Джейми Тиван (Chief Scientist в Microsoft) пару дней назад выложила свои семь предсказаний про будущее работы. Они в первую очередь про knowledge work. Но в любом случае, звучит это всё очень оригинально и свежо.
1. Reading will become asking. Writing will become answering.
Questions will become the bridge that connects knowledge seekers and knowledge creators.
Я это читаю как ещё одно напоминание, что управление знаниями и экспертизой — это теперь context engineering. А может даже и context-to-enablement engineering. А может и context-to-experience engineering. Это мои авторские формулировки 🙂 — Тиван ничего такого не пишет.
2. The audience will start to talk back.
The smartest person in the room is about to become the room.
Собрания и лекции — неоптимальный способ обмениваться знаниями. Будет что-то другое и асинхронное.
3. You’ll attend meetings asynchronously.
Meetings will become places to return to, not moments to attend.
Идём дальше по этому же пути — все встречи должны стать асинхронными. И превратиться в непрерывное пространство для диалога, куда участники заходят в удобное для них время.
4. Meetings will make room for being alone.
The best way to think together will be to spend part of that thinking apart.
Но встречи будут нужны, чтобы поговорить с собой. Или так: первые минуты встречи участники будут проводить один на один с AI, который введет их в курс дела с учетом их персональной роли и поможет сформулировать вопросы.
5. Strategy will be discovered, not declared.
Organizations will finally become legible to themselves.
Стратегия перестанет быть артефактом и трансформируется в тот самый context-to-enablement инструмент, помогающий принимать ежедневные решения и фокусироваться.
6. Knowledge will outgrow publication.
Every discovery will become infrastructure for the next one.
Научные знания будут создаваться не в форме больших монолитных статей, а станут распределенными «small contributions» и «form of microproductivity».
7. We’ll start to cache human thought.
Human attention will become AI’s most valuable resource.
В будущем AI начнет организовывать работу вокруг внимания человека, а не просто списка задач. Анализируя проекты, система будет прогнозировать, какие решения понадобятся в будущем, и задавать вопросы в наиболее подходящие моменты, когда вам проще всего на них ответить. Полученные ответы будут кэшироваться AI и автоматически применяться тогда, когда в них возникнет необходимость, помогая человеку тратить когнитивные ресурсы только на самое важное.
→ https://microsoft.github.io/nfw-reader/posts/seven-predictions
1. Reading will become asking. Writing will become answering.
Questions will become the bridge that connects knowledge seekers and knowledge creators.
Я это читаю как ещё одно напоминание, что управление знаниями и экспертизой — это теперь context engineering. А может даже и context-to-enablement engineering. А может и context-to-experience engineering. Это мои авторские формулировки 🙂 — Тиван ничего такого не пишет.
2. The audience will start to talk back.
The smartest person in the room is about to become the room.
Собрания и лекции — неоптимальный способ обмениваться знаниями. Будет что-то другое и асинхронное.
3. You’ll attend meetings asynchronously.
Meetings will become places to return to, not moments to attend.
Идём дальше по этому же пути — все встречи должны стать асинхронными. И превратиться в непрерывное пространство для диалога, куда участники заходят в удобное для них время.
4. Meetings will make room for being alone.
The best way to think together will be to spend part of that thinking apart.
Но встречи будут нужны, чтобы поговорить с собой. Или так: первые минуты встречи участники будут проводить один на один с AI, который введет их в курс дела с учетом их персональной роли и поможет сформулировать вопросы.
5. Strategy will be discovered, not declared.
Organizations will finally become legible to themselves.
Стратегия перестанет быть артефактом и трансформируется в тот самый context-to-enablement инструмент, помогающий принимать ежедневные решения и фокусироваться.
6. Knowledge will outgrow publication.
Every discovery will become infrastructure for the next one.
Научные знания будут создаваться не в форме больших монолитных статей, а станут распределенными «small contributions» и «form of microproductivity».
7. We’ll start to cache human thought.
Human attention will become AI’s most valuable resource.
В будущем AI начнет организовывать работу вокруг внимания человека, а не просто списка задач. Анализируя проекты, система будет прогнозировать, какие решения понадобятся в будущем, и задавать вопросы в наиболее подходящие моменты, когда вам проще всего на них ответить. Полученные ответы будут кэшироваться AI и автоматически применяться тогда, когда в них возникнет необходимость, помогая человеку тратить когнитивные ресурсы только на самое важное.
→ https://microsoft.github.io/nfw-reader/posts/seven-predictions
❤4🔥3👍2🤔1
Revelio Labs запустили свой AI Labor Market Tracker. И в отличии от других подобных трекеров, собранных на клоде, — с гораздо более качественными данными и аналитикой.
Если попробовать сделать обобщенный вывод по их инсайтам, то ситуация выглядит примерно так...
AI пока не вызывает массового сокращения занятости. Но меняет структурные элементы рынка труда: сокращает точки входа, перестраивает содержание некоторых профессий, повышает ценность senior-специалистов и одновременно в целом ухудшает эффективность метчинга между соискателями и работодателями.
→ https://www.reveliolabs.com/ai-labor-market-tracker
Если попробовать сделать обобщенный вывод по их инсайтам, то ситуация выглядит примерно так...
AI пока не вызывает массового сокращения занятости. Но меняет структурные элементы рынка труда: сокращает точки входа, перестраивает содержание некоторых профессий, повышает ценность senior-специалистов и одновременно в целом ухудшает эффективность метчинга между соискателями и работодателями.
→ https://www.reveliolabs.com/ai-labor-market-tracker
❤5👍1🔥1