Наконец-то добрался почитать гайд про мета-навыки, который сделала Аня Бичевская. И вам рекомендую — очень интересно и концептуально. Целиком пдф можно скачать тут.
А так как я в целом большой поклонник Аниного творчества, то не постесняюсь напомнить, что второго июня у нее стартует лаборатория развития эмоционального интеллекта.
А так как я в целом большой поклонник Аниного творчества, то не постесняюсь напомнить, что второго июня у нее стартует лаборатория развития эмоционального интеллекта.
❤22🔥10👍7
10 способов оправдаться почему вы дали неправильный прогноз
Филипп Тетлок в своей книге «Expert Political Judgment» когда-то классно расписал топ экспертных belief system defenses, которые они используют когда их прогнозы не сбываются:
— Вы неправильно верифицируете мой прогноз
— Я же почти угадал
— Всё бы случилось, как я предсказывал, но вмешалось непредвиденное внешнее событие
— Даже если прогноз оказался неверным, в тот момент это был самый разумный вывод
— Я прав, но ошибся только в сроках
— Просто реализовался крайне маловероятный сценарий
— На самом деле я и не прогнозировал, а всего лишь высказал мнение
— Ваша модель проверки примитивна, всё гораздо сложнее
— Нужно больше данных, оснований менять прогноз пока недостаточно
— Вы изначально задавали неправильные вопросы и оценивали не то, что нужно
Отсюда можно попробовать вывести базовые правила качественного экспертного прогноза (в том числе когда мы говорим про рынок труда, hr-тренды и будущее работы):
Если вдруг вы захотите почитать саму книгу, epub в комментариях.
Филипп Тетлок в своей книге «Expert Political Judgment» когда-то классно расписал топ экспертных belief system defenses, которые они используют когда их прогнозы не сбываются:
1. Challenging the conditions of hypothesis testing defense— Вы неправильно верифицируете мой прогноз
2. Close-call counterfactual defense (I was almost right) — Я же почти угадал
3. Exogenous-shock defense— Всё бы случилось, как я предсказывал, но вмешалось непредвиденное внешнее событие
4. I made the right mistake defense— Даже если прогноз оказался неверным, в тот момент это был самый разумный вывод
5. Just-off-on-timing defense — Я прав, но ошибся только в сроках
6. The low-productivity outcome just happened to happen defense — Просто реализовался крайне маловероятный сценарий
7. Playing-a-different-game defense — На самом деле я и не прогнозировал, а всего лишь высказал мнение
8. Politics is hopelessly cloudlike defense — Ваша модель проверки примитивна, всё гораздо сложнее
9. Really not incorrigibly closed-minded defense — Нужно больше данных, оснований менять прогноз пока недостаточно
10. Wrong questions defense — Вы изначально задавали неправильные вопросы и оценивали не то, что нужно
Отсюда можно попробовать вывести базовые правила качественного экспертного прогноза (в том числе когда мы говорим про рынок труда, hr-тренды и будущее работы):
• Заранее определять правила проверки прогноза• И критерии успеха и неуспеха• Список условий и внешних факторов, способных опровергнуть прогноз• Прозрачная логика прогноза и исходные допущения• Конкретный временной период• Прогноз должен быть выражен через вероятности• Явный критерий является ли прогноз прогнозом, или ни к чему не обязывающим мнением• Есть условия пересмотра прогноза• Чётко сформулирован вопрос, на который отвечает прогнозЕсли вдруг вы захотите почитать саму книгу, epub в комментариях.
🔥12❤9👍7✍4🤔2👌1
Модели AI-first организаций
В мае была особенно заметная волна текстов про agentic organizations — стратегии, модели, инструменты. И чтобы мы не пропустили чего-то важного и полезного, собрал пять самых интересных и концептуальных материалов:
1. After Automation
Главный хит месяца — огромный лонгрид от Дэна Шиппера, основателя Every. Про то как AI повысит ценность «человеческой» экспертизы и способности адаптировать технологии под уникальный организационный контекст.
2. An Operating Model for the Age of AI
Bain прогнозируют, что под влиянием AI компании будут приходить к моделям управления, в которых главное — это качество суждений и владение результатами (вместо «org charts» будут «accountability charts»).
3. The AI assembly line: Strategic imperatives for CEOs
Как AI поможет создать интеллектуальный конвейер по принципу конвейера Форда, давая возможность масштабировать лучший когнитивный ресурс и справляться с огромным ростом сложности — без найма новых сотрудников.
4. Rewiring software delivery for the agentic era
Процессы разработки и создания продукта превратятся в модель 24-часового спринта, где днём люди фокусируются на дизайне и проверке решений, а ночью AI всё это будет анализировать и производить (тем более электричество же ночью дешевле).
5. Rethinking early-career talent in the agentic organization
Чтобы AI не мешал молодым специалистам набираться опыта и продвигаться по карьере, компаниям надо перепроектировать логику карьерных треков и вкладываться в программы наставничества.
Если попробовать выделить общие принципы во всех этих моделях, то звучать это будет примерно так:
• Переход от процессной культуры и исполнения к суждению и «оркестрации»
• Необходимость менять операционную модель
• Гибридная модель работы с AI, где человек находится в начале и в конце процесса производства
• Инвестиции в инфраструктуру управления знаниями и контекстом
• Критичность переосмысления первых стартовых шагов в карьере
В комментариях аудио-саммари со всеми этими идеями.
В мае была особенно заметная волна текстов про agentic organizations — стратегии, модели, инструменты. И чтобы мы не пропустили чего-то важного и полезного, собрал пять самых интересных и концептуальных материалов:
1. After Automation
Главный хит месяца — огромный лонгрид от Дэна Шиппера, основателя Every. Про то как AI повысит ценность «человеческой» экспертизы и способности адаптировать технологии под уникальный организационный контекст.
2. An Operating Model for the Age of AI
Bain прогнозируют, что под влиянием AI компании будут приходить к моделям управления, в которых главное — это качество суждений и владение результатами (вместо «org charts» будут «accountability charts»).
3. The AI assembly line: Strategic imperatives for CEOs
Как AI поможет создать интеллектуальный конвейер по принципу конвейера Форда, давая возможность масштабировать лучший когнитивный ресурс и справляться с огромным ростом сложности — без найма новых сотрудников.
4. Rewiring software delivery for the agentic era
Процессы разработки и создания продукта превратятся в модель 24-часового спринта, где днём люди фокусируются на дизайне и проверке решений, а ночью AI всё это будет анализировать и производить (тем более электричество же ночью дешевле).
5. Rethinking early-career talent in the agentic organization
Чтобы AI не мешал молодым специалистам набираться опыта и продвигаться по карьере, компаниям надо перепроектировать логику карьерных треков и вкладываться в программы наставничества.
Если попробовать выделить общие принципы во всех этих моделях, то звучать это будет примерно так:
• Переход от процессной культуры и исполнения к суждению и «оркестрации»
• Необходимость менять операционную модель
• Гибридная модель работы с AI, где человек находится в начале и в конце процесса производства
• Инвестиции в инфраструктуру управления знаниями и контекстом
• Критичность переосмысления первых стартовых шагов в карьере
В комментариях аудио-саммари со всеми этими идеями.
❤🔥13🔥7👍4👏4❤2⚡1😁1
Рынок труда 2026: Россия — Мир — AI
Наташа Данина и Марина Львова послезавтра проведут эфир про рынок труда 2026.
А если вы уже их когда-то слышали, то знаете как круто они умеют про всё это рассказать.
То есть вообще-то это СОБЫТИЕ. И кажется такое нельзя пропускать. Так что ставьте в календари — 4 июня в 19:00.
Подробности можно почитать тут: https://tg-me.sbs/MLChanges/439
Наташа Данина и Марина Львова послезавтра проведут эфир про рынок труда 2026.
А если вы уже их когда-то слышали, то знаете как круто они умеют про всё это рассказать.
То есть вообще-то это СОБЫТИЕ. И кажется такое нельзя пропускать. Так что ставьте в календари — 4 июня в 19:00.
Подробности можно почитать тут: https://tg-me.sbs/MLChanges/439
❤12🔥5😁2💯2
Доклады с конференции «Нарративный директор»
Все выступления с конференции «Нарративный директор» теперь можно посмотреть на youtube. Выложили буквально пару часов назад.
Я считаю, что мы сделали абсолютно уникальное по составу и контенту мероприятие. Не уступающее большим международным конференциям. Если вы занимаетесь стратегической коммуникаций, внутрикомом, брендом, контентом — это всё обязательно надо посмотреть. И пропустить через себя.
А ещё почитайте у Артёма его пять ключевых мыслей по итогам.
Все выступления с конференции «Нарративный директор» теперь можно посмотреть на youtube. Выложили буквально пару часов назад.
Я считаю, что мы сделали абсолютно уникальное по составу и контенту мероприятие. Не уступающее большим международным конференциям. Если вы занимаетесь стратегической коммуникаций, внутрикомом, брендом, контентом — это всё обязательно надо посмотреть. И пропустить через себя.
А ещё почитайте у Артёма его пять ключевых мыслей по итогам.
❤28🔥16👍7
Вдруг вам пока не попадалось. Gartner сделали такую симпатичную наглядную схему в каких HR-процессах у AI самый большой потенциал.
→ https://www.gartner.com/en/human-resources/insights/accelerate-hr-transformation-by-understanding-the-impact-of-ai-across-hr-processes/unlocked
→ https://www.gartner.com/en/human-resources/insights/accelerate-hr-transformation-by-understanding-the-impact-of-ai-across-hr-processes/unlocked
❤14🔥7👍1🤝1
BCG позавчера выпустили любопытный репорт. Про AI в рабочих процессах — проникновение, барьеры, специфика, прогнозы. Опросили почти 12 000 человек, со всего мира.
Ключевые выводы:
• 74% сотрудников теперь являются регулярными пользователями AI, что на 23 процента выше, чем в 2025 году. Лидерами по внедрению стали Индия и Ближний Восток.
• 42% сотрудников, регулярно использующих AI, экономят не менее одного рабочего дня в неделю. Но не понимают, что делать с освободившемся временем — 66% из них не получают рекомендаций от руководства, как использовать этот ресурс.
• В компаниях все чаще используют AI для инноваций и создания новых бизнес-моделей — объём инициатив типа «Invent» за год удвоился.
• Только 36% сотрудников чувствуют себя достаточно подготовленными в работе с AI. Этот показатель не изменился с 2025 года.
• И только 33% сотрудников считают, что руководство четко информирует их о стратегии внедрения.
• На ранних этапах использования AI сотрудников радует новизна, но для долгосрочного эффекта необходима четкая стратегия и вовлеченность CEO. Стратегическая ясность важнее доступа к инструментам.
• 61% сотрудников ожидают, что AI-агенты смогут выполнять половину их работы через три года.
В комментариях пдф и аудио-саммари.
→ https://www.bcg.com/publications/2026/ai-at-work-why-strategy-matters-more-than-tools
А ещё, BCG за последние пару месяцев опубликовали много интересных материалов. Поэтому вот вам весь список — чтобы был под рукой:
• The AI-First Supply Chain
• How the Factory of the Future Is Reshaping the Economics of Manufacturing Competitiveness
• Your AI Change Is Actually a People Change
• The CEO’s Guide to Physical AI
• Corporate Functions of the Future Won't Look Like Functions at All
• CEOs and Boards Are Aligned on AI in Theory, but Divided in Practice
• Beyond Tomorrow: Four Scenarios for the World of 2050
• Four Power Moves for the CHRO
Все репорты можно посмотреть тут:
https://the-future-of-work.ru/reports/bcg
Ключевые выводы:
• 74% сотрудников теперь являются регулярными пользователями AI, что на 23 процента выше, чем в 2025 году. Лидерами по внедрению стали Индия и Ближний Восток.
• 42% сотрудников, регулярно использующих AI, экономят не менее одного рабочего дня в неделю. Но не понимают, что делать с освободившемся временем — 66% из них не получают рекомендаций от руководства, как использовать этот ресурс.
• В компаниях все чаще используют AI для инноваций и создания новых бизнес-моделей — объём инициатив типа «Invent» за год удвоился.
• Только 36% сотрудников чувствуют себя достаточно подготовленными в работе с AI. Этот показатель не изменился с 2025 года.
• И только 33% сотрудников считают, что руководство четко информирует их о стратегии внедрения.
• На ранних этапах использования AI сотрудников радует новизна, но для долгосрочного эффекта необходима четкая стратегия и вовлеченность CEO. Стратегическая ясность важнее доступа к инструментам.
• 61% сотрудников ожидают, что AI-агенты смогут выполнять половину их работы через три года.
В комментариях пдф и аудио-саммари.
→ https://www.bcg.com/publications/2026/ai-at-work-why-strategy-matters-more-than-tools
А ещё, BCG за последние пару месяцев опубликовали много интересных материалов. Поэтому вот вам весь список — чтобы был под рукой:
• The AI-First Supply Chain
• How the Factory of the Future Is Reshaping the Economics of Manufacturing Competitiveness
• Your AI Change Is Actually a People Change
• The CEO’s Guide to Physical AI
• Corporate Functions of the Future Won't Look Like Functions at All
• CEOs and Boards Are Aligned on AI in Theory, but Divided in Practice
• Beyond Tomorrow: Four Scenarios for the World of 2050
• Four Power Moves for the CHRO
Все репорты можно посмотреть тут:
https://the-future-of-work.ru/reports/bcg
🔥14❤7❤🔥4👍3👏1
Что я думаю про будущее работы и AI
За 5 лет существования этого канала я очень редко писал про собственное видение будущего работы. Тем не менее, у меня есть чем поделиться — образ будущего, вокруг которого я пытаюсь сформулировать и свой профессиональный путь.
Если попробовать нарисовать максимально абстрактную модель того, чем является работа и производство любого результата, то мне нравится эта метафора:
Любая работа — как транспортная система. В ней есть дороги, по которым перемещаются транзакции: задачи, решения, запросы, ресурсы. Эти дороги связывают производственные центры — места, где что-то создаётся, обрабатывается или преобразуется. Вся система действует по определённым правилам. А светофоры регулируют порядок транзакций и их направление: что можно пропустить дальше, что нужно остановить, что требует проверки, согласования или изменения маршрута.
У этой системы есть три ключевых роли:
1. Собственники инфраструктуры
2. Менеджеры — следят за правилами и эффективностью прохождения транзакций
3. Сотрудники — водители, регуляторы движения и те, кто работает на производстве
Чем больше и быстрее эта система пропускает транзакции — тем она эффективнее. И тем больше зарабатывают собственники инфраструктуры.
Как пропускать больше транзакций? Надо любую работу (даже очень сложную) превратить в набор операций, которые можно описать, измерить, стандартизировать и поставить под контроль. А также удешевить и сделать независимой от конкретного человека. Потому что человек слишком ненадежный, и понижает уровень транзакционности.
(я напоминаю, что это всё ещё метафора)
AI — это идеальный инструмент транзакцификации. Если экономика десятилетиями пыталась описывать, измерять, стандартизировать, контролировать и удешевлять работу, то AI выглядит не случайной инновацией, а почти неизбежным следующим шагом. Он должен был появиться. Чтобы любую работу превратить в светофор.
Какой образ будущего работы можно построить из этих предпосылок?
Я бы ожидал, что в ближайшие 2–3 года главный фокус будет на ускорении транзакционности в интерфейсной работе: текстах, коде, аналитике, коммуникациях, управлении задачами, обработке данных, клиентском сервисе, обучении. А затем ещё лет 20 — в аналоговой работе.
Удешевлять работу и производство — это очень естественно и рационально. Мы же хотим доступные и качественные продукты. И мы не хотим убрать светофоры и снова поставить людей вручную регулировать движение (за зарплату).
С точки зрения карьеры, самое тактически выгодное сейчас — вписаться в конъюнктуру. Получить все сертификаты по AI, пройти все курсы по вайбкодингу и стать частью этого самосбывающегося пророчества. Это хороший способ быть ликвидным следующие 5 лет. Пока и сама экспертиза в AI не превратится в транзакцию. И не будет разворачиваться по нажатию кнопки.
Но в какой-то момент, чем ближе AI-индустрия начнет приближаться к «automation's last mile paradox», тем сложнее и дороже экспертиза там потребуется.
Однако, давайте попробуем подумать стратегически, куда-то на 10 лет вперед. И представим будущее, где никакой бизнес не может дифференцироваться по эффективности, процессам и издержкам. Потому что когда любой результат можно получать быстро, дешево и стандартно — это не может быть сравнительным преимуществом.
Мы оказываемся в мире, где результат не так уж и важен. Я бы предположил, что в пост-транзакционную эпоху фокус будет на процессе и приятных эмоциях.
В чём это может выражаться? В том, чтобы весь мир превратить в старбакс — даже работу на заводе, лечение суставов и даже роды. Будет приятно, удобно, стильно, улыбающиеся люди вокруг. Один большой сервисный развлекательный фиджитал.
Неожиданно, но тут даже вспоминается модель «Золотого круга» Саймона Синека (Что, Как, Почему). И сейчас мы как будто переходим от эпохи «Что» — к эпохе «Как».
В этом будущем станет больше социального удобства (социальные сервисы тоже превратятся в старбакс). Но вряд ли нас ждёт всеобщее процветание. Низкооплачиваемой работы там по-прежнему будет очень много. Также как разочарований, унижений и страданий.
За 5 лет существования этого канала я очень редко писал про собственное видение будущего работы. Тем не менее, у меня есть чем поделиться — образ будущего, вокруг которого я пытаюсь сформулировать и свой профессиональный путь.
Если попробовать нарисовать максимально абстрактную модель того, чем является работа и производство любого результата, то мне нравится эта метафора:
Любая работа — как транспортная система. В ней есть дороги, по которым перемещаются транзакции: задачи, решения, запросы, ресурсы. Эти дороги связывают производственные центры — места, где что-то создаётся, обрабатывается или преобразуется. Вся система действует по определённым правилам. А светофоры регулируют порядок транзакций и их направление: что можно пропустить дальше, что нужно остановить, что требует проверки, согласования или изменения маршрута.
У этой системы есть три ключевых роли:
1. Собственники инфраструктуры
2. Менеджеры — следят за правилами и эффективностью прохождения транзакций
3. Сотрудники — водители, регуляторы движения и те, кто работает на производстве
Чем больше и быстрее эта система пропускает транзакции — тем она эффективнее. И тем больше зарабатывают собственники инфраструктуры.
Как пропускать больше транзакций? Надо любую работу (даже очень сложную) превратить в набор операций, которые можно описать, измерить, стандартизировать и поставить под контроль. А также удешевить и сделать независимой от конкретного человека. Потому что человек слишком ненадежный, и понижает уровень транзакционности.
(я напоминаю, что это всё ещё метафора)
AI — это идеальный инструмент транзакцификации. Если экономика десятилетиями пыталась описывать, измерять, стандартизировать, контролировать и удешевлять работу, то AI выглядит не случайной инновацией, а почти неизбежным следующим шагом. Он должен был появиться. Чтобы любую работу превратить в светофор.
Какой образ будущего работы можно построить из этих предпосылок?
Я бы ожидал, что в ближайшие 2–3 года главный фокус будет на ускорении транзакционности в интерфейсной работе: текстах, коде, аналитике, коммуникациях, управлении задачами, обработке данных, клиентском сервисе, обучении. А затем ещё лет 20 — в аналоговой работе.
Удешевлять работу и производство — это очень естественно и рационально. Мы же хотим доступные и качественные продукты. И мы не хотим убрать светофоры и снова поставить людей вручную регулировать движение (за зарплату).
С точки зрения карьеры, самое тактически выгодное сейчас — вписаться в конъюнктуру. Получить все сертификаты по AI, пройти все курсы по вайбкодингу и стать частью этого самосбывающегося пророчества. Это хороший способ быть ликвидным следующие 5 лет. Пока и сама экспертиза в AI не превратится в транзакцию. И не будет разворачиваться по нажатию кнопки.
Но в какой-то момент, чем ближе AI-индустрия начнет приближаться к «automation's last mile paradox», тем сложнее и дороже экспертиза там потребуется.
Однако, давайте попробуем подумать стратегически, куда-то на 10 лет вперед. И представим будущее, где никакой бизнес не может дифференцироваться по эффективности, процессам и издержкам. Потому что когда любой результат можно получать быстро, дешево и стандартно — это не может быть сравнительным преимуществом.
Мы оказываемся в мире, где результат не так уж и важен. Я бы предположил, что в пост-транзакционную эпоху фокус будет на процессе и приятных эмоциях.
В чём это может выражаться? В том, чтобы весь мир превратить в старбакс — даже работу на заводе, лечение суставов и даже роды. Будет приятно, удобно, стильно, улыбающиеся люди вокруг. Один большой сервисный развлекательный фиджитал.
Неожиданно, но тут даже вспоминается модель «Золотого круга» Саймона Синека (Что, Как, Почему). И сейчас мы как будто переходим от эпохи «Что» — к эпохе «Как».
В этом будущем станет больше социального удобства (социальные сервисы тоже превратятся в старбакс). Но вряд ли нас ждёт всеобщее процветание. Низкооплачиваемой работы там по-прежнему будет очень много. Также как разочарований, унижений и страданий.
❤19🤔13👍6💔5🔥4🦄2😁1😐1
Тут вот человек на базе тренд-репортов навайбкодил интерактивный сайт про AI-автоматизацию в HR: что, где, когда, какие риски, и что с этим делать.
Выглядит очень-очень круто.
→ https://hr-automation-explorer.vercel.app
Выглядит очень-очень круто.
→ https://hr-automation-explorer.vercel.app
🔥13❤🔥6⚡3🥴2👍1👏1😁1
А ещё же я кстати забыл вам показать этот февральский документ от BCG — как AI трансформирует HR и роль HRD.
Как всегда много красивых схем, моделей и тезисов. Есть чем вдохновиться.
ПДФ в комментариях.
Как всегда много красивых схем, моделей и тезисов. Есть чем вдохновиться.
ПДФ в комментариях.
❤12🔥5👏5👍1😁1🙏1