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

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

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.

Бен Эванс поделился тут скепсисом в отношении прогнозов и сценариев от Antropic. И сослался на свой майский пост «Predicting AI job exposure».

Не настолько этот пост классный, чтобы читать его целиком. Но на одну идею нам точно надо обратить внимание:

AI может не сильно повлиять на профессию, но радикально трансформировать бизнес-модели в некоторых индустриях.

Мобильные технологии не меняли рынок такси, но Uber поменял. Это же можно сказать и про маркетплейсовую и классифайдную модели.

То есть мы ещё долго может не увидеть на рынке труда масштабных прямых эффектов от AI. Но косвенные мы видим уже сейчас. Их будет больше, они будут накапливаться, и создавать неочевидные последствия.

А текущие подходы в прогнозах AI Job Exposure этого не учитывают.

→ https://www.ben-evans.com/benedictevans/2026/5/24/ai-job-exposure

6 мега-трендов от Andreessen Horowitz — где в следующие десятилетия будет рост и инвестиции.

→ a16z.com/expanding-the-a16z-growth-fund-and-platform

Лёша Иванов 28 сентября запускает курс про AI Native. И завтра в 18:00 (по мск) проведёт открытый стрим с демо: покажет как участники курса будут переходить с любительского уровня на полную AI-интеграцию.

На стрим завтра не успеваю. Но учиться на курс пойду. Несмотря на то, что считаю себя весьма продвинутым пользователем. Знаю, что у Лёши можно научиться новым крутым подходам, практикам и инновациям. Очень рекомендую.

Зарегистрироваться на стрим можно тут:
https://t.me/ppprompt/3289

У Эндрю Макафи на Arena вчера вышел очень классный текст. Про то, как калифорнийские гики-предприниматели перепридумали инновационные организации.

Возможно, гики силиконовой долины и не стремились стать организационными новаторами, но обнаружили, что у них просто нет выбора. Принципы и методы, разработанные в течение XX века для управления крупной и успешной компанией, не работали в их ситуации, которая отличалась чрезвычайно быстрыми темпами изменений и жесткой конкуренцией за новые глобальные рынки.

Поэтому они поступили так, как и положено гикам: они внедряли инновации, экспериментировали и не сдавались, пока не придумали что-то действительно работающее.

Что они сделали по-другому:

1. Придумали agile — и задали новый ритм для процессов

Вместо waterfall — короткие циклы, в которых надо быстрее сделать что-то функциональное, получить обратную связь и переделать.

2. Культивировали научный исследовательский майндсет

Любое решение надо рассматривать как гипотезу: собираем данные, делаем эксперименты, и проверяем, какая гипотеза работает лучше. Если цифры противоречат предыдущим решениям, то можно и развернуться.

3. Всегда были очень внимательны к деталям и нюансам

Фокус на конкретной работе, конкретных решениях и людях, которые их принимают, на персональной ответственности. И на упрощении всего, что можно упростить.

4. Вопреки моде на интеграцию, создавали дезинтегрированные модульные команды

Меньше кросс-функциональных зависимостей, обязательств, согласований. И больше автономности и модульных организационных структур.

5. Давали каждому проявить себя

Если человек видит возможность что-то сделать, поменять или улучшить — у каждого была такая возможность.

Ритм, наука, наблюдательность, модульность и самостоятельность — это далеко не окончательный и полный набор принципов, описывающих, как новые бизнесы вышли за рамки устаревшей парадигмы. Но они превзошли эти ограничения. Как я писал в книге «The Geek Way» :

Компании, построенные по правилам индустриальной эпохи, должны отказаться от фантазий, что у них есть хоть какой-то шанс, когда на их рынок придут гики. Сама идея, что бизнес, работающий по старым правилам, сможет эффективно ответить на вызов калифорнийских стартаперов с помощью новой реорганизации, новой стратегии или перестановок в руководстве, — просто смешна. За последние двадцать лет действующие лидеры рынка пытались делать всё это и не смогли ни остановить изменения, ни даже сколько-нибудь заметно их замедлить.

Эти компании слишком медленно двигаются, слишком часто ошибаются, пропускают слишком много важных изменений и слишком медленно учатся. И при этом не дают людям достаточно автономности, возможности влиять на происходящее, смысла в работе и права голоса — всего того, чего люди хотят и на что имеют право.

Да, на самом деле этот текст описывает идеи Макафи из его книги «The Geek Way: The Radical Mindset that Drives Extraordinary Results».

К счастью, у меня эта книга есть в epub — выложил в комментариях.

→ https://arenamag.com/articles/the-triumph-of-the-geeks

У McKinsey вышел очень классный лонгрид про AI как general-purpose technology, и что это значит для экономики.

Текстовый саммари выложил в комментариях. Но там и оригинал хороший – почитайте.

→ https://www.mckinsey.com/mgi/our-research/the-ai-economy-interconnected-forces-feedback-loops-and-speeds-of-change

Сегодня вышел рейтинг Коммерсанта «Топ-1000 российских менеджеров». Хэдхантер вошёл в первую четвёрку управленческих команд. Но самое главное, что Женя Григорьева на первом месте в топе директоров по маркетингу (в ИТ). И это такой хороший повод сказать, что другого результата и не может быть. Потому что Женя — лучшая. Поздравляю!

Очередная база данных и визуализация AI job exposure. Можно изучать по навыкам, по профессиям, по категориям профессий.

→ https://lstehlik2809.github.io/work-and-ai