Dasha’s notes | люди и смыслы

Готово наше свежее исследование о востребованности ИИ-навыков на рынке труда в России. Результаты тут, а вот ключевые факты:

— ИИ уже не преимущество, а требование рынка
— ИИ-навыки требуют чаще, чем английский
— Не просто ChatGPT, а способность решать с помощью ИИ профессиональные задачи
— Рынок уже платит больше за умение работать с ИИ — до +14,5%
— Джунам тоже уже нужен ИИ
— За три месяца доля вакансий с ИИ-требованиями выросла с 9,5% до 35,0% у руководителей проектов, с 40,0% до 55,6% в DevOps и с 50,0% до 61,5% в аналитике данных и BI

Исследование подготовил Яндекс Практикум совместно с getmatch. Мы проанализировали 1 906 вакансий digital/IT-рынка за последние 6 месяцев и 17 458 приветственных анкет студентов Практикума. Подробнее о методологии здесь.

PS: Обещанный мной гайд по AI-адопшену в командах всё еще допекаю 🍞 и готовлю к релизу на следующей неделе!

Качество суждения + мысленный эксперимент 🧠

Я всё чаще заканчиваю свои промпты словами: поспорь со мной, опровергни, почелленджи. Потому что слишком часто ии-шечка оказывается на моей стороне и сообщает ту «правду», которую я бы хотела услышать.

01 Сначала я заметила вот что

Уже на первых этапах общения большинство моих гипотез ИИ принимает как верные. Он достраивает аргументацию, усиливает доводы, превращает сырые мысли в убедительную конструкцию. У меня создается ложное ощущение: супер, идея проверена. Хотя никакой критической проверки она так и не прошла.

Особенно хорошо это видно в разговорах про людей. Вот я обсуждаю с чатом ситуацию в своей команде. Мне кажется, что один человек сильно фрустрирован из-за недостатка признания: болезненно реагирует на решения, конфликтует с коллегой, постоянно возвращается к вопросу своего вклада. Я рассказываю ИИ несколько ключевых эпизодов в пользу моей гипотезы. Он быстро строит психологическую картину и убеждает меня в правильности сделанных выводов: человек зациклен на признании, отсюда напряжение и конфликт.

Звучит убедительно, но все факты для этого анализа отобрала я. И сама выборка как будто подталкивает к очевидному вердикту. Однако модель не видит всю картину, использует только мои аргументы и не запрашивает дополнительную информацию. В то время как альтернативой может быть, что вклад человека, действительно, недооценивают, а конфликт имеет вполне рациональные причины. То есть моя гипотеза просто вернулась ко мне в более умной упаковке.

02 Оказалось, это называется sycophancy

Sycophancy (подхалимство) — это склонность модели подстраиваться под позицию пользователя и подтверждать её вместо независимой проверки.

Исследования sycophancy тревожат. Например, в работе, опубликованной в Science в этом году, 11 моделей поддерживали действия пользователей примерно на 50% чаще, чем люди. А после общения с sycophantic-AI участники становились увереннее в собственной правоте и менее склонны совершать шаги для восстановления отношений после конфликта. Но самое интересное: именно эти модели нравились людям больше. Они считали, что качество их ответов лучше, а доверие к AI как таковому заметно возрастало.

Anthropic тоже исследовал тему и проанализировал миллион реальных разговоров с Claude. В личных рекомендациях sycophancy встречалась пользователю примерно в 9% повседневных запросов, а в диалогах об отношениях — до 25%.

03 Что я теперь делаю иначе

Хорошая новость — есть простой anti-sycophancy метод. Его уже подтвердили исследования.

UK AI Security Institute обнаружил, что модели заметно чаще подстраиваются, если пользователь начинает с «я считаю, что X» или «я уверен, что X». И чем увереннее звучит человек, тем сильнее эффект. Поэтому вместо «Мне кажется, этот человек саботирует проект. Что делать?» я стараюсь использовать другой подход. «Вот факты X, Y, Z. Какие здесь возможны объяснения? Какие аргументы за и против каждого?»

По сути, это тот же принцип, что и в качественном принятии решений людьми. Сначала расширяешь пространство гипотез и только потом выбираешь одну из них.

04 А теперь проверим собственное суждение

В предыдущем посте вы отдали большинство голосов за мысленный эксперимент — его и проведем в комментариях. Это формат, в котором вы создаете воображаемую ситуацию по заданным условиям и принимаете решение, опираясь на свои логику, ценности и знания.

С похожим выбором столкнулись герои фильма Матрица. Я немного адаптировала условия и предлагаю вам озвучить собственную позицию:

Представьте, что однажды вы узнаёте: вся ваша жизнь до этого момента была симуляцией.

Ваши воспоминания, работа, успехи и неудачи, люди, которых вы любите, — всё это созданный для вас опыт. При этом он абсолютно неотличим от реальности. И теперь вам предлагают выбор:

остаться в этой жизни, уже зная, что она ненастоящая,

или

отключиться от симуляции и попасть в реальный мир, о котором вы не знаете вообще ничего.

Что выберете?

Попробуйте объяснить выбор, а свое мнение оставлю в комментариях!

#качествосуждения

Почти месяц меня не было в канале — накрыло новыми проектами, перформанс-ревью и л-е-е-е-е-т-о-м, которое хочется проводить с детьми. И так, чтобы без чувства вины перед остальными делами. Кванты любви всем родителям — на это нужны силы! < 3

Но есть две темы, которые сейчас меня занимают в работе и не могу не поделиться. Хочу в ближайший месяц вместе с вами погрузиться в одну из них — выберем вместе, с какой начнём!

Обе про AI, через призму реальных изменений и практик, которые наблюдаю и в том числе пробую сама.

1. Интеллект над иерархией 🔵

Главный риск внедрения AI-агентов в ежедневную рутину я вижу в управлении страхом: «освой, иначе проиграешь» или «не научишься — вылетишь».

Страх может ускорить первые шаги, но не создаёт ни мечты, ни любопытства. Как вместо этого создавать созидательный нарратив? И тут мне нравятся две идеи.

Первая — практика заряженных моментов, я называю их «эвриками с полей». Когда кто-то приходит и говорит: «Даша, вау, смотри, что мы сделали!» — и показывает то, что без AI или разработки раньше было невозможно, а теперь не только дало новые возможности, но ты ещё и чувствуешь себя автором и создателем.

Помню первые эврики в своей команде. Коллега из внутрикома собрал модель, которая анализирует инфополе компании, видит связи между людьми, находит лидеров мнений и скрытые сообщества. А команда устойчивого развития сделала скилл для проверки НКО, запрашивающих гранты Яндекса: раньше валидация занимала около 40 минут, теперь — минуты.

Таких кейсов сейчас уже десятки! Можно ли их провоцировать? Мне лично очень помогает разгонять это вопросами на 1-1s или командных встречах — о том, какие ограничения мы хотим снять:

Что в нашей работе бессмысленно съедает время?
Что мы давно хотим сделать, но не можем получить ресурс?
Какую идею мы не проверяем, потому что проверка слишком дорогая?
Что раньше казалось невозможным?

А вы как у себя стимулируете эксперименты и «эврики»?

Вторая — идея интеллекта над иерархией.

Сейчас мы работаем над тем, чтобы внутренние AI-агенты не только делали транскрибации встреч, но и находили связанные обсуждения, определяли, кому важен этот контекст, собирали фоллоуапы, экшн-планы и напоминания для команд.

Знание будет двигаться не сверху вниз, а туда, где оно нужно для решения задачи. Я верю, что через 3–5 лет в компаниях станет меньше слоёв и бюрократии. Руководитель перестанет быть хранителем информации и узким горлышком — человеком, встречи с которым иногда ждёшь неделями, чтобы узнать, что решили на стратегической сессии.

Кстати, как считаете, в чем будет ключевая роль руководителя в будущем?

Интеллект над иерархией — это среда, где возможность знать, влиять и действовать определяется не высотой роли, а близостью к задаче и качеством мышления.

Если выбираем эту тему, соберу гайд по AI adoption на опыте Яндекса.

2. Качество суждения 🔵

На днях мне пожаловалась студентка курса, что в переписке со своим руководителем про сложные отношенческие вопросы получает Claude-like ответы — признание эмоций, три аккуратных тезиса, предложение следующих шагов — вместо того, чтобы руководитель занял позицию и взял бы на себя риск сложного разговора.

Я и за собой замечаю, что всё чаще первым движением иду посоветоваться с нейронкой.

Чем больше задач мы передаём машине, тем важнее вопрос: что происходит с нашим мышлением? Риск ослабления привычки думать самостоятельно обсуждают HBR и McKinsey, исследуют MIT и Microsoft Research.

Думаю, вслед за внедрением AI в компаниях появится запрос на инфраструктуру качества мышления: дебаты, философские клубы, этические дилеммы, симуляции решений, premortem-практики. Это станет зоной ответственности команд L&D и культуры, потому что способность сомневаться, аргументировать и отвечать за выбор — это качество всей организации.

Если выберем эту тему, то проведём с вами здесь мысленный эксперимент: почелленджим аналитическое мышление и разберём не только что выбираем, но и как думаем.

1 — Интеллект над иерархией + гайд по AI adoption
2 — Качество суждения + мысленный эксперимент

1 или 2? Жду в комментариях!

Вместе со Школой «Сколково» и ИТМО будем готовить директоров по ИИ

Чему сейчас стоит учиться — буду постепенно делиться здесь наблюдениями для разных профессий. Но сегодня — конкретная новость для ИТ-руководителей, перед которыми стоит задача AI-трансформации бизнеса.

Вместе с Московской школой управления «Сколково» и Университетом ИТМО мы запускаем образовательную программу для руководителей в IT. За время обучения участники разработают для своих компаний полноценную стратегию внедрения ИИ: дорожную карту, архитектуру решений и финансовую модель.

Если у вас в команде или бизнесе есть CTO, директора по технологиям, руководители инфраструктурных и цифровых функций — рекомендуйте им.

На программе участники разберутся, как перейти от точечного использования ИИ к системному внедрению в ключевые бизнес-процессы: производство, продажи, управление персоналом, маркетинг, бюджетирование — то есть к настоящему AI-first-подходу. Практическая часть будет построена на отраслевых кейсах, подобранных с учётом индустрии участников.

Программа рассчитана на девять месяцев и состоит из девяти модулей. В финале — защита ИИ-стратегии перед экспертным советом. Выпускники получат диплом о профессиональной переподготовке от Школы управления «Сколково».

Подать заявку можно здесь.

О чём сегодня говорят эйчары ⚡️

Недавно на одном европейском HR-tech митапе поговорила с коллегами из AI-first компаний. По его следам и решила собрать пост о том, что сегодня обсуждают эйчары. Это набор вопросов без готовых ответов — над ними я и сама сейчас много думаю и пытаюсь искать решения вместе со своими командами.

Кстати, руководителям бизнесов и лидам команд это тоже полезно держать в поле зрения, оно тут к нам всем относится.

⚡️ Как мотивировать AI-энтузиастов?
Многие команды постепенно перестраиваются в tiny teams — маленькие быстрые команды, усиленные ИИ-агентами. И это начинает менять саму логику мотивации. Если один человек с агентами теперь делает работу троих — как это учитывать? Должна ли система performance review оценивать уровень AI adoption у руководителей и сотрудников? И как признавать тех, кто реально перестраивает процессы и увеличивает производительность?

Есть и более неудобный вопрос: человек, который научился выстраивать вокруг себя систему AI-агентов и кратно ускорять собственную работу, сможет объективно работать не пять дней, а, например, два. Что происходит с оставшимися — вторая работа, свои проекты, другая компания? Мы как руководители вобщем-то можем об этом даже и не узнать. И тогда возникает новая дилемма: как мотивировать не только эффективность, но и лояльность — и не вырастим ли мы сами рынок «сверхэффективных фрилансеров внутри корпораций»?

⚡️ Как встроить AI в корпсреду?
Практики обучения в AI-first компаниях похожи: внутренние промпт-библиотеки для разных профессий, живое обучение работе с агентами, AI-амбассадоры, demo days с реальными кейсами. Но если честно, повседневное использование AI пока везде выглядит довольно лоскутно и чаще держится на инициативе конкретных людей, а не на системной среде. Если говорить про Яндекс, то исключением из этого у нас является разработка: у инженеров code-ассистенты уже встроены в ежедневную работу, их внедрение измеряется, есть дешборды и понятная общая инфраструктура. А что касается, например, профессии менеджеров — фоллоуапы встреч, документы, процессы, трекеры, аналитика — то здесь пока преобладают локальные решения и самописные агенты.

⚡️ Как агентам коммуницировать между собой?
Что произойдёт, когда каждый сотрудник будет усилен собственным набором ИИ-агентов? Если люди синкаются, передают контекст и договариваются, то как это будут делать агенты? Если каждый из нас запилит помощника только под свои задачи, как обеспечить его коммуникацию с агентами других членов команды?

⚡️ Как считать единицы затрат?
Раньше экономика функции считалась просто: количество сотрудников, зарплаты, офис, бонусы. Теперь всё сложнее: как учитывать стоимость AI-агентов, токенов, инференса, подписок? И главный вопрос — что становится новой единицей эффективности: сотрудник + токены? Кажется, CFO будут одинаково внимательно смотреть и на payroll, и на token spend.

⚡️ Что делать людям, которые правда любят ремесло — «крафтовую» часть своей работы?
Есть профессии, где люди любят само ремесло: инженеры — писать код, дизайнеры — рисовать, редакторы — подбирать нужную интонацию, перебирая слова. Теперь многим приходится становиться скорее менеджерами агентов, чем ремесленниками. Для кого-то это освобождение, а для кого-то — почти потеря части идентичности и романтики профессии: «Мне нравилось делать руками, а теперь моя работа — проверять работу машины». Кажется, эмоциональную сторону этой трансформации мы пока сильно недооцениваем.

⚡️ Как и чему учить джунов? И что делать системе образования?
Грядёт парадокс: чтобы быть сильным джуном, теперь нужно почти сразу мыслить как мидл — уметь формулировать задачу, критически проверять результаты работы ИИ и видеть всю систем целиком. И тогда вопрос уже не только к работодателям, но и к образованию: чему учить, если знание стремительно дешевеет, а способность принимать решения становится дороже?

Не претендую на полноту списка — дополняйте!

Сегодня моем младшему сыну — два 🎈

И, пользуясь случаем, официально заявляю: никакой MBA, никакой leadership program и коучинг не меняли меня сильнее, чем жизнь с двумя мальчишками.

В этот день позволю себе немного материнской лирики (кажется, это уже становится ежегодной традицией — в прошлом году здесь тоже было письмо Дару) и поделюсь новым письмом сыну.

Дорогой Дар,

Два года назад, одиннадцатого мая, я проснулась рядом с твоим семилетним братом, Мишей, почувствовав первые схватки. В те пару недель накануне твоего появления на свет мы старались быть ближе друг к другу, часто засыпая в обнимку. Мишаня делился, что злится, что у нас ещё кто-то появится, ведь ему будет меньше внимания, а я убеждала его, что любить его будут только больше — ведь у нас в семье будет +1. Ты, его брат, тоже полюбишь его, как и все мы.

Да, на часах тогда было около пяти утра, и Мишаня, узнав о начале схваток, вскочил с кровати, куда-то умчался, а вернулся с кусочком вафельного торта на тарелке и зажжёнными в нём свечками — они дрожали маленькими солнцами. «Мама, я буду рядом, пока тебе больно и пока ты боишься», — очень ответственно сказал он. Больше двадцати часов ты, крошечный Дар, не спеша совершал своё путешествие в этот мир.

Сегодня мы с вами проснулись втроём, и ты выпутываешься из одеяльного лабиринта, в который лихо закрутился спиралью, и будишь нас с Мишкой своим льющимся смехом. Тебе сегодня целых два, и это всегда будет особенный для нас день — день, когда в нашей семье стало на один дар больше.

Каждый раз, когда я смотрю в твои глаза, в голове проносится мысль, что в этой жизни я уже всё самое важное сделала. Ведь в них столько света, что я не сомневаюсь: они спасут мир. Или хотя бы сделают его чуть добрее. И если у меня есть какая-то в жизни задача, то помочь этому случиться. И к чёрту другие сверхожидания от себя: многое из того, что раньше казалось важным, становится фоном.

Каждый раз, когда ты на секунду исчезаешь из поля зрения — где-нибудь за углом детской площадки, между деревьями, в новой для тебя смелости «я сам», я думаю о том, как странно устроено материнство. Можно читать книги про воспитание, быть супермамой или «достаточно хорошей матерью», но ни одна версия родительства не решает нашего главного страха — страха, что с ребенком может что-то случиться. Ничто не защищает нас, родителей, от боли, но мы тщетно пытаемся справиться со страхом и принять, что контроль ограничен.

Каждый день ты меняешься — новое слово, новый жест, новая эмоция, и я думаю о том, что родительство ведь ещё и про маленькие прощания. Каждая новая версия тебя приходит, когда предыдущая уже тихо исчезает. Вчерашний ты — тот, кто еще не называл слова, не умел сердиться, требовал вилку к супу, — больше никогда не повторится. И, наверное, одна из самых трудных вещей — одновременно радоваться росту и горевать по тому, что он всегда что-то уносит с собой.

Вместе с тем приходят и вопросы, которые требуют терпения ко всему нерешённому в сердце. Не тороплю ли я тебя? Не мешаю ли? Где моя тревога — это интуиция, а где просто желание договориться с собственной беспомощностью? Очень хочется подстелить соломку, ускорить, уберечь от всего. Но рост, кажется, вообще не любит спешки, а требует полюбить вопросы.

Рост вообще штука обманчивая. Самое важное часто происходит невидимо. Там, где у дерева созревают соки. Там, где нельзя ускорить, проверить, повлиять, но можно быть рядом. И доверять тому, как жизнь тихо делает своё.

С днём рождения, мой Дар!