Где проходит граница?
Посмотрите какая любопытная статья. Посвящённая одному из ключевых вопросов техно-трудовой повестки: на чём должна строиться методология определения границ между автоматизированным и человеческим?
Авторы предлагают три фактора, почему человек всё ещё важен и нужен в рабочем процессе, даже при таком интенсивном масштабировании возможностей AI:
1. Technical
Человек приносит то, чего пока нет у AI: опыт, контекст, физическое восприятие и сложное движение, специфические способы мышления.
Но мы также видим, что этот фактор очень подвижный. И напрямую зависит от развития технологии. Если AI научится воспроизводить нужную способность или получать тот же результат другим способом, человеческое участие можно убрать.
2. Normative
Деятельность, где участие человека определяется нормативными атрибутами: ответственностью, отношениями, авторством, оценками.
То есть здесь важно не то, может ли AI сделать работу, а какой социальный контекст и обязательства вокруг этой работы возникают.
Соответственно, для полного цикла подобных задач у технологий должен быть социальный и этический статус.
3. Emergence
Есть особый тип работы и задач, где невозможно заранее определить образ результата и критерии оценки. Они раскрываются в процессе, когда человек взаимодействует с промежуточными вариантами, прототипами и альтернативами.
Это ключевая концепция статьи — идея Target Emergence. Где у человека ведущая роль. И её пока никак не автоматизировать.
Target Emergence состоит из Revelation (определение цели), Refinement (уточнение и операционализация) и Constitution (переформулирование цели и критериев успеха).
Вывод такой: машине можно доверить экзекьюшен, но создавать видение и цель — это прерогатива человека.
В комментариях аудио-саммари и оригинал статьи.
→ https://arxiv.org/abs/2607.21547
Посмотрите какая любопытная статья. Посвящённая одному из ключевых вопросов техно-трудовой повестки: на чём должна строиться методология определения границ между автоматизированным и человеческим?
Авторы предлагают три фактора, почему человек всё ещё важен и нужен в рабочем процессе, даже при таком интенсивном масштабировании возможностей AI:
1. Technical
Человек приносит то, чего пока нет у AI: опыт, контекст, физическое восприятие и сложное движение, специфические способы мышления.
Но мы также видим, что этот фактор очень подвижный. И напрямую зависит от развития технологии. Если AI научится воспроизводить нужную способность или получать тот же результат другим способом, человеческое участие можно убрать.
2. Normative
Деятельность, где участие человека определяется нормативными атрибутами: ответственностью, отношениями, авторством, оценками.
То есть здесь важно не то, может ли AI сделать работу, а какой социальный контекст и обязательства вокруг этой работы возникают.
Соответственно, для полного цикла подобных задач у технологий должен быть социальный и этический статус.
3. Emergence
Есть особый тип работы и задач, где невозможно заранее определить образ результата и критерии оценки. Они раскрываются в процессе, когда человек взаимодействует с промежуточными вариантами, прототипами и альтернативами.
Это ключевая концепция статьи — идея Target Emergence. Где у человека ведущая роль. И её пока никак не автоматизировать.
Target Emergence состоит из Revelation (определение цели), Refinement (уточнение и операционализация) и Constitution (переформулирование цели и критериев успеха).
Вывод такой: машине можно доверить экзекьюшен, но создавать видение и цель — это прерогатива человека.
В комментариях аудио-саммари и оригинал статьи.
→ https://arxiv.org/abs/2607.21547
❤10🔥4🤔3🙉1
Давно не было заметных ребрендингов в эйчартеке. Но вот 1 сентября Gusto показали свой новый образ — ещё неформальнее, ярче и креативнее.
Перевёл несколько цитат из релиза:
→ https://gusto.com/company-news/gusto-brand-refresh-2026
Перевёл несколько цитат из релиза:
Мы созданы для людей, достаточно смелых, чтобы начинать и развивать малый бизнес. Наши клиенты — это люди с идеями и стремлением создать что-то своё. Мы поддерживаем их на всех этапах, от индивидуальных предпринимателей до крупных компаний с десятками сотрудников, помогая с выплатами зарплаты и соблюдением законодательства.
Владельцев малого бизнеса часто изображают уставшими, перегруженными и нуждающимися в помощи. Или же их представляют как местных героев и организаторов сообществ. В этих историях есть доля правды. Однако мы каждый день видим и нечто другое: малые предприятия, которые принимают смелые решения, неустанно стремятся к своим целям и стойко переносят неудачи. Это сила, которая создает что-то из ничего. Мы хотели, чтобы наш бренд отражал это в нашем художественном оформлении.
Долгое время наш фирменный стиль был безопаснее: ясные, полезные и компетентные советы. Всё это по-прежнему актуально и важно сегодня. Но мы хотели, чтобы наш голос звучал энергичнее, и отражал амбиции, необходимые для создания и ведения малого бизнеса. Неуверенность — вот враг, против которого мы боремся: ощущение, что будущее вашего бизнеса вне вашей власти, что найм сотрудников, налоги и соблюдение нормативных требований слишком сложны, чтобы когда-либо чувствовать себя уверенно. Мужество — вот к чему мы стремимся: ощущение, что вы можете принимать смелые решения в своем бизнесе и доверять Gusto, который всегда рядом, чтобы помочь вам справиться со сложными задачами.
→ https://gusto.com/company-news/gusto-brand-refresh-2026
❤6🔥4👍2
Макс Родин готовит очередной Resonance. И я очень рекомендую вам обратить внимание на эту возможность. Возможность расширить свои границы осознавания и лидерских талантов.
Я был в прошлом наборе. Мне очень понравилось. Делюсь этой рекомендацией с большим убеждением, что для кого-то Resonance может стать действительно важным и трансформирующим опытом.
Тем более Макс очень классно ведёт группу. Будет и интересная теория, и неожиданная практика.
Единственное, я бы рекомендовал хотя бы немного узнать про Теорию U.
До конца сегодняшнего дня можно оплатить по early bird цене. Подробности тут.
Я был в прошлом наборе. Мне очень понравилось. Делюсь этой рекомендацией с большим убеждением, что для кого-то Resonance может стать действительно важным и трансформирующим опытом.
Тем более Макс очень классно ведёт группу. Будет и интересная теория, и неожиданная практика.
Единственное, я бы рекомендовал хотя бы немного узнать про Теорию U.
До конца сегодняшнего дня можно оплатить по early bird цене. Подробности тут.
❤14🔥8👍4
Вы наверняка могли пропустить. Но у Deloitte в августе вышел гайд про AI in workforce planning. И там есть несколько весьма неплохих слайдов. Сам пдф в комментариях.
❤9👍3🔥2🙏1
Сегодня вышел самый хитовый хит от Антона Коренека и Anthropic — про экономику в 2030 году.
Точнее про то, что с этой экономикой может сделать AI.
Они собрали модель, которая показывает влияние AI на ВВП, зарплаты, занятость, безработицу и распределение доходов.
3 сценария:
1. Modest
К 2030 году AI влияет только на 4% всех задач. В этих задачах производительность растёт примерно на 35%.
Что происходит с экономикой:
• ВВП на 1,6% выше сценария без AI
• Темп роста ВВП — 2,4% вместо 2%
• Средняя зарплата — +0,7%
• Доля труда в доходах почти не меняется: 59,4% вместо 60%
На рынке труда ничего драматического: занятость в cognitive jobs снижается на 0,5%, общая безработица растёт с 3,8% до 3,9%.
2. Substantial
AI дизраптит 12% всех задач — это примерно 20% работы в когнитивных профессиях. Производительность на этих задачах растёт на 57%, три четверти приходится на полную автоматизацию.
• ВВП — +8,3%
• Темп роста ВВП — 5,4% вместо 2%
• Средняя зарплата — +2,1%
• Но зарплаты в cognitive jobs — −0,3%
• Во всех остальных профессиях — +5,9%
• Доля труда в экономике падает с 60% до 56,1%
Занятость в когнитивных профессиях снижается на 3,9%. Безработица среди этих работников растёт с 2,9% до 4,5%, общая — до 4,6%. При этом занятость во всех остальных профессиях растёт на 4,6%.
3. Extreme
К 2030 году AI затрагивает уже 30% всех задач — примерно половину работы, которую раньше делали cognitive workers. На этих задачах производительность растёт в 2 раза. 90% использования AI — автоматизация. Новых когнитивных задач для людей этот сценарий вообще не предполагает.
• ВВП — +32,4%
• Темп роста ВВП — 15,4% в год
• Средняя зарплата — +9,7%
• Но зарплаты cognitive workers — −11,5%
• Зарплаты всех остальных — +33,6%
• Занятость в cognitive jobs — −21,5%
• Безработица среди cognitive workers — 17,9%
• Общая безработица — 11,9%
Доля труда в экономике падает с 60% до 45,2%, доля капитала растёт до 54,8%. Доход капитала оказывается на 81,4% выше сценария без AI. А совокупный доход работников — всего на 0,5% выше.
При этом экономика растёт с огромной скоростью. Но одновременно резко сокращается спрос на knowledge work, растёт безработица, падают зарплаты внутри этой группы и огромная часть дохода уходит капиталистам.
Anthropic опросили 10 980 американцев. Медианные ожидания оказались примерно на уровне второго сценария: ВВП к 2030 году примерно на 8–10% выше сценария без AI, безработица — около 5%. Примерно 10% респондентов ожидают развитие событий, близкое к extreme.
Сделал нам аудио-саммари.
→ https://www.anthropic.com/institute/econ-scenarios
Точнее про то, что с этой экономикой может сделать AI.
Они собрали модель, которая показывает влияние AI на ВВП, зарплаты, занятость, безработицу и распределение доходов.
3 сценария:
1. Modest
К 2030 году AI влияет только на 4% всех задач. В этих задачах производительность растёт примерно на 35%.
Что происходит с экономикой:
• ВВП на 1,6% выше сценария без AI
• Темп роста ВВП — 2,4% вместо 2%
• Средняя зарплата — +0,7%
• Доля труда в доходах почти не меняется: 59,4% вместо 60%
На рынке труда ничего драматического: занятость в cognitive jobs снижается на 0,5%, общая безработица растёт с 3,8% до 3,9%.
2. Substantial
AI дизраптит 12% всех задач — это примерно 20% работы в когнитивных профессиях. Производительность на этих задачах растёт на 57%, три четверти приходится на полную автоматизацию.
• ВВП — +8,3%
• Темп роста ВВП — 5,4% вместо 2%
• Средняя зарплата — +2,1%
• Но зарплаты в cognitive jobs — −0,3%
• Во всех остальных профессиях — +5,9%
• Доля труда в экономике падает с 60% до 56,1%
Занятость в когнитивных профессиях снижается на 3,9%. Безработица среди этих работников растёт с 2,9% до 4,5%, общая — до 4,6%. При этом занятость во всех остальных профессиях растёт на 4,6%.
3. Extreme
К 2030 году AI затрагивает уже 30% всех задач — примерно половину работы, которую раньше делали cognitive workers. На этих задачах производительность растёт в 2 раза. 90% использования AI — автоматизация. Новых когнитивных задач для людей этот сценарий вообще не предполагает.
• ВВП — +32,4%
• Темп роста ВВП — 15,4% в год
• Средняя зарплата — +9,7%
• Но зарплаты cognitive workers — −11,5%
• Зарплаты всех остальных — +33,6%
• Занятость в cognitive jobs — −21,5%
• Безработица среди cognitive workers — 17,9%
• Общая безработица — 11,9%
Доля труда в экономике падает с 60% до 45,2%, доля капитала растёт до 54,8%. Доход капитала оказывается на 81,4% выше сценария без AI. А совокупный доход работников — всего на 0,5% выше.
При этом экономика растёт с огромной скоростью. Но одновременно резко сокращается спрос на knowledge work, растёт безработица, падают зарплаты внутри этой группы и огромная часть дохода уходит капиталистам.
Anthropic опросили 10 980 американцев. Медианные ожидания оказались примерно на уровне второго сценария: ВВП к 2030 году примерно на 8–10% выше сценария без AI, безработица — около 5%. Примерно 10% респондентов ожидают развитие событий, близкое к extreme.
Сделал нам аудио-саммари.
→ https://www.anthropic.com/institute/econ-scenarios
❤14🔥8
Hype Cycle for the Future of Work, 2026
Gartner выложили новый цикл хайпа про будущее работы. Но на картинке это всё очень сложно рассматривать, поэтому вот вам текстом:
INNOVATION TRIGGER
• Human-Agent Experience
• Agentic Browser
• Employee Digital Twin
• Zero-UI
• Generative AI Simulators
• Agent Marketplace
• PERFECT Prompt
• AI Toolmate
• Embodied AI
• AI Avatar of the Employee
• Guided Attention
• Decision Intelligence Platforms
• AI-Enabled Cognitive Offloading
• Human-Agent Collaboration Workspace
• AI Agent Identity
• Cyberpsychology
• Forward Deployed Engineer
• Workstyle Analytics
PEAK OF INFLATED EXPECTATIONS
• AI Washing
• Generative UI
• Human Insight Intelligence
• No-Code Agent Builders
• Domain-Specific GenAI Models
• Digital Coaching Applications
• AI Literacy
• AI-Augmented Leadership
• AI Skills Currency
• Prompt and Context Engineering
• AI-Powered Wearables
• Multimodal Generative AI
• AI Agents
• Prompt Library
TROUGH OF DISILLUSIONMENT
• Emotion AI
• Everyday AI
• Conversational User Interfaces
• Vibe Coding
• Digital Dexterity
• Generative AI
• GenAI Virtual Assistants
→ https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2026-09-09-gartner-identifies-four-shifts-shaping-the-future-of-work
Gartner выложили новый цикл хайпа про будущее работы. Но на картинке это всё очень сложно рассматривать, поэтому вот вам текстом:
INNOVATION TRIGGER
• Human-Agent Experience
• Agentic Browser
• Employee Digital Twin
• Zero-UI
• Generative AI Simulators
• Agent Marketplace
• PERFECT Prompt
• AI Toolmate
• Embodied AI
• AI Avatar of the Employee
• Guided Attention
• Decision Intelligence Platforms
• AI-Enabled Cognitive Offloading
• Human-Agent Collaboration Workspace
• AI Agent Identity
• Cyberpsychology
• Forward Deployed Engineer
• Workstyle Analytics
PEAK OF INFLATED EXPECTATIONS
• AI Washing
• Generative UI
• Human Insight Intelligence
• No-Code Agent Builders
• Domain-Specific GenAI Models
• Digital Coaching Applications
• AI Literacy
• AI-Augmented Leadership
• AI Skills Currency
• Prompt and Context Engineering
• AI-Powered Wearables
• Multimodal Generative AI
• AI Agents
• Prompt Library
TROUGH OF DISILLUSIONMENT
• Emotion AI
• Everyday AI
• Conversational User Interfaces
• Vibe Coding
• Digital Dexterity
• Generative AI
• GenAI Virtual Assistants
→ https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2026-09-09-gartner-identifies-four-shifts-shaping-the-future-of-work
❤7🔥5👏3
Зачем компаниям культура и ценности?
Потому что так устроен нормативный контроль.
Я в целом конечно немного упрощаю. Но идея имеет обоснование и подтверждения: нормативный контроль как менеджерская стратегия исследуется уже много десятилетий.
В чём суть? Можно управлять через формальные процедуры, отчётность, KPI и другие инструменты прямого контроля. Но это влияет на ощущение субъектности и автономности у сотрудников. И плохо работает в задачах, где нужна креативность, инновационность, предпринимательское мышление и другое сложное экспертное поведение.
Поэтому американская менеджерская мысль изобрела нормативные способы организовывать людей. Через базовые принципы, почти заповеди, благодаря которым человек может сам принимать решения: как должна быть устроена работа, как формируются отношения и коммуникация, что считается нормой, и как должен выглядеть правильный результат.
В какой-то момент эти принципы интернализируются. И тогда огромное количество решений уже не нужно отдельно описывать, согласовывать и контролировать — люди сами понимают что как надо делать.
На эту тему есть очень хорошая статья 1992 года — «Design and Devotion: Surges of Rational and Normative Ideologies of Control in Managerial Discourse».
Авторы разобрали историю американского менеджмента с 1870-х годов и показали, что рациональный и нормативный подходы сменяют друг друга примерно каждые 30 лет:
1870–1900
Industrial betterment (нормативный)
1900–1923
Scientific management (рациональный)
1923–1955
Welfare capitalism / Human relations (нормативный)
1955–1980
Systems rationalism (рациональный)
С 1980-х
Organizational culture (нормативный)
Они сопоставили эти пять волн с большими экономическими циклами и обнаружили, что рациональные подходы усиливаются в периоды экономического роста, а нормативные — в периоды спада и сокращения.
В период экспансии выгоднее инвестировать в технологии. Драйвить идеи автоматизации. Перестраивать производство. Люди не так важны.
Но когда отдача от технологий и инфраструктуры снижается и экономика переходит в фазу замедления, бизнес начинает искать в людях новый источник производительности: Как повысить доверие? Как снизить конфликты и противоречия? Как добиться максимально эффективного сотрудничества? Как сделать так, чтобы люди были заинтересованы в целях и успехах компании?
Я думаю, что нас ждёт рост популярности нормативных способов управления в следующие десять лет. И рост популярности «культурного» менеджмента.
Тут можно возразить: а как же AI? Разве мы не входим в эру процветания и новую большую волну автоматизации — то есть в тот самый период, когда должны побеждать рациональные модели управления?
Только если мы верим, что AI и правда запустит новый цикл экономического подъёма. Но мы же не верим?
В комментариях оригинал статьи и текстовый саммари.
Потому что так устроен нормативный контроль.
Я в целом конечно немного упрощаю. Но идея имеет обоснование и подтверждения: нормативный контроль как менеджерская стратегия исследуется уже много десятилетий.
В чём суть? Можно управлять через формальные процедуры, отчётность, KPI и другие инструменты прямого контроля. Но это влияет на ощущение субъектности и автономности у сотрудников. И плохо работает в задачах, где нужна креативность, инновационность, предпринимательское мышление и другое сложное экспертное поведение.
Поэтому американская менеджерская мысль изобрела нормативные способы организовывать людей. Через базовые принципы, почти заповеди, благодаря которым человек может сам принимать решения: как должна быть устроена работа, как формируются отношения и коммуникация, что считается нормой, и как должен выглядеть правильный результат.
В какой-то момент эти принципы интернализируются. И тогда огромное количество решений уже не нужно отдельно описывать, согласовывать и контролировать — люди сами понимают что как надо делать.
На эту тему есть очень хорошая статья 1992 года — «Design and Devotion: Surges of Rational and Normative Ideologies of Control in Managerial Discourse».
Авторы разобрали историю американского менеджмента с 1870-х годов и показали, что рациональный и нормативный подходы сменяют друг друга примерно каждые 30 лет:
1870–1900
Industrial betterment (нормативный)
1900–1923
Scientific management (рациональный)
1923–1955
Welfare capitalism / Human relations (нормативный)
1955–1980
Systems rationalism (рациональный)
С 1980-х
Organizational culture (нормативный)
Они сопоставили эти пять волн с большими экономическими циклами и обнаружили, что рациональные подходы усиливаются в периоды экономического роста, а нормативные — в периоды спада и сокращения.
В период экспансии выгоднее инвестировать в технологии. Драйвить идеи автоматизации. Перестраивать производство. Люди не так важны.
Но когда отдача от технологий и инфраструктуры снижается и экономика переходит в фазу замедления, бизнес начинает искать в людях новый источник производительности: Как повысить доверие? Как снизить конфликты и противоречия? Как добиться максимально эффективного сотрудничества? Как сделать так, чтобы люди были заинтересованы в целях и успехах компании?
Я думаю, что нас ждёт рост популярности нормативных способов управления в следующие десять лет. И рост популярности «культурного» менеджмента.
Тут можно возразить: а как же AI? Разве мы не входим в эру процветания и новую большую волну автоматизации — то есть в тот самый период, когда должны побеждать рациональные модели управления?
Только если мы верим, что AI и правда запустит новый цикл экономического подъёма. Но мы же не верим?
В комментариях оригинал статьи и текстовый саммари.
🔥22❤12👍5💯2👏1