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.
🔥12❤🔥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.
❤10👍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
❤6🔥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
❤6👍1🔥1
Наткнулся сейчас в сабстеке на пост с очередными рассуждениями на тему, что мы переоцениваем риски скорой автоматизации и вытеснения человека с рынка труда. Потому что работа устроена сложнее и хитрее, чем нам кажется.
Сам текст скучный. А вот картинка оттуда мне очень понравилась.
Сам текст скучный. А вот картинка оттуда мне очень понравилась.
❤11👍4