Вчера за ужином с женой обсуждали статью директора Стэнфордской лаборатории цифровой экономики Эрика Бриньольфссона. Неужели наше поколение обречено — или благодаря ИИ мы стоим на пороге самого интересного всплеска производительности со времён промышленной революции?
Действительно, ИИ уже начал менять траекторию продуктивности, но решающим фактором становятся не сами модели, а наша способность перепроектировать работу вокруг них.
Несколько мыслей, которые показались мне важными:
✅ ИИ — не «цифровой сотрудник», а усилитель лучших человеческих качеств. В статье прямо говорится: идея сделать ИИ неотличимым от человека красивой кажется только в теории. В практике выигрывают те, кто честно признаёт: машины делают одни вещи лучше людей, люди — другие, и будущее за теми, кто умеет собрать это в новый дизайн ролей и процессов.
✅ Инвестиции в LLM — это только вершина айсберга. Реальный рост производительности начинается там, где компания вкладывается в нематериальные вещи: переписанные процессы, новые метрики, переквалификация людей, новая архитектура продуктов и оргструктур. Именно здесь запускается та самая J‑образная кривая, которую мы все ждём от ИИ.
✅ «Сократить людей» — самый ленивый рефлекс. Финансовые директора логично идут туда, где эффект виден в Excel: минус FTE. Но Бриньольфссон жёстко подчёркивает: настоящая ценность — в новых задачах, которые люди начинают делать, когда часть рутины забрали агенты. Если ИИ становится просто инструментом для увольнений, система теряет доверие и шанс на качественный скачок.
✅ На уровне данных уже видно, кто платит цену первым. Молодые специалисты в уязвимых профессиях теряют работу заметно чаще, чем остальные — падение занятости в верхнем квинтиле профессий уже доходит до 16–17% и растёт. И это отдельный вызов для HR, образования и политики: мы не имеем права отвечать этим поколением за наш переход к ИИ.
✅ Будущее работы — это задача дизайна, а не судьбы. В статье звучит важная мысль: мы не должны быть пассивными наблюдателями. От того, какие стимулы, структуры и системы обучения мы построим, зависит, окажется ли ИИ топливом для роста благосостояния и занятости или ускорителем неравенства и централизации власти.
✅ Идея, которая мне особенно близка как человеку из менеджмента знаний: самые сильные эксперты сегодня становятся ещё более ценными. Именно они создают знания, на которых ИИ обучается и которые поднимают уровень «среднего» сотрудника. Наказывать их за то, что теперь «менее квалифицированные справляются почти так же хорошо», значит рубить собственную базу будущей компетентности.
❗️Лично мне особенно нравится образ «усиления намерений». Если у тебя есть цель, ИИ превращает её из абстрактной мечты в управляемый проект: ты становишься генеральным директором своего небольшого «флота» агентов, а твоя ключевая компетенция — быть лидером этого цифрового экипажа❗️
Действительно, ИИ уже начал менять траекторию продуктивности, но решающим фактором становятся не сами модели, а наша способность перепроектировать работу вокруг них.
Несколько мыслей, которые показались мне важными:
✅ ИИ — не «цифровой сотрудник», а усилитель лучших человеческих качеств. В статье прямо говорится: идея сделать ИИ неотличимым от человека красивой кажется только в теории. В практике выигрывают те, кто честно признаёт: машины делают одни вещи лучше людей, люди — другие, и будущее за теми, кто умеет собрать это в новый дизайн ролей и процессов.
✅ Инвестиции в LLM — это только вершина айсберга. Реальный рост производительности начинается там, где компания вкладывается в нематериальные вещи: переписанные процессы, новые метрики, переквалификация людей, новая архитектура продуктов и оргструктур. Именно здесь запускается та самая J‑образная кривая, которую мы все ждём от ИИ.
✅ «Сократить людей» — самый ленивый рефлекс. Финансовые директора логично идут туда, где эффект виден в Excel: минус FTE. Но Бриньольфссон жёстко подчёркивает: настоящая ценность — в новых задачах, которые люди начинают делать, когда часть рутины забрали агенты. Если ИИ становится просто инструментом для увольнений, система теряет доверие и шанс на качественный скачок.
✅ На уровне данных уже видно, кто платит цену первым. Молодые специалисты в уязвимых профессиях теряют работу заметно чаще, чем остальные — падение занятости в верхнем квинтиле профессий уже доходит до 16–17% и растёт. И это отдельный вызов для HR, образования и политики: мы не имеем права отвечать этим поколением за наш переход к ИИ.
✅ Будущее работы — это задача дизайна, а не судьбы. В статье звучит важная мысль: мы не должны быть пассивными наблюдателями. От того, какие стимулы, структуры и системы обучения мы построим, зависит, окажется ли ИИ топливом для роста благосостояния и занятости или ускорителем неравенства и централизации власти.
✅ Идея, которая мне особенно близка как человеку из менеджмента знаний: самые сильные эксперты сегодня становятся ещё более ценными. Именно они создают знания, на которых ИИ обучается и которые поднимают уровень «среднего» сотрудника. Наказывать их за то, что теперь «менее квалифицированные справляются почти так же хорошо», значит рубить собственную базу будущей компетентности.
❗️Лично мне особенно нравится образ «усиления намерений». Если у тебя есть цель, ИИ превращает её из абстрактной мечты в управляемый проект: ты становишься генеральным директором своего небольшого «флота» агентов, а твоя ключевая компетенция — быть лидером этого цифрового экипажа❗️