Нужно ли мне учиться, когда курс можно скормить нейронке? И как будет выглядеть образование будущего Зачем учиться? Чтобы эффективнее решать больше задач и более сложные задачи. Но сейчас же есть чудо-нейронки, которые за меня сегментацию сделают, фичу запилят и потом отчитаются об успешности эксперимента. Если нейронка не шарит за продуктовый подход, так ей можно скормить методологию и скиллы эксперта и станет она умнее Вани Замесина. Появился сегмент студентов, которые покупают обучение только для того, чтобы расшифровать и скормить нейронке. Сами при этом не учатся. Ну реально, зачем? 1. Если инструмент доступен всем — владение инструментом тебя не отличает от других. Все могут установить себе скиллы эксперта. Но без фундаментального понимания ты проиграешь тем кто установил скиллы И имеют фундаментальное понимание. Создаёшь продукты в 10 раз быстрее? Ты в 10 раз быстрее узнаешь, что ты проигрываешь конкурентам в понимании стратегии. 2. Чем лучше будут нейронки, тем более убедительно будут выглядеть результат их работы. Если ты отвечаешь за стратегию большого продукта — тебе потребуется быть супер-экспертом, чтобы поймать заковыристую галлюцинацию нейронки и направить нейронку в правильную сторону при сотнях доступных стратегий. 3. Один из важных результатов обучения — возможность видеть сквозные паттерны в других сферах, получать эмержентные навыки и возможность совершать новые действия из кобминации существующих. Умею вайбкодить, принимать продуктовые решения и привлекать клиентов — могу сделать фестиваль и собрать на него много участников. Результат = опыт+навыки * инструмент. НО Мы с вами дружно перенеслись в ветку реальности в которой всё стало очень быстро и интенсивно. И учиться как учились наши деды — по лекциям, неделями, чтобы потом самому пытаться применять в своём продукте — уже не работает. Слишком медленно и неэффективно. Обучение будущего будет выглядеть не как обучение. 1. Информация становится бесплатной. Поэтому я выложил большую часть канона в открытый доступ. И скоро много лекций выложу в открытый доступ 2. Человек будет решать задачи и учиться в процессе 3. Нейронка делает, ты принимаешь решения 4. Обучение должно быть максимально быстрым. Длинные программы будут состоять из множества коротких спринтов. 5. Обучение будет работать с более фундаментальным уровнем знаний и навыков. Нужно учить челвоека думать, а не повторять заученные действия.

Статья про образование, но перекликающаяся с предыдущим постом: чему и как учить во времена, когда все больше исполнительских функций успешно себе забирает ИИ — а образование во многом заточено под воспроизводство грамотных и эффективных исполнителей в области умственного труда. Ответ автора в том, что в эпоху, когда ИИ способен выполнять все больше учебной и рабочей рутины, образование всех уровней должно перестать сводиться к передаче навыков и сосредоточиться на формировании гражданина (как бы пафосно это ни звучало): человека, который умеет думать, судить, нести ответственность и действовать осмысленно. Автор подчеркивает, что как раз благодаря ИИ-агентам ценность образования смещается от простого “знать и делать” к развитию агентности в самом человеке, т.е. того, что ИИ сам по себе не производит. Из этого следует, что ИИ не отменяет образование (как пугают алармисты и консерваторы от образования), а делает его более требовательным: если машины берут на себя исполнение, людям нужно лучше учиться выбору целей, оценке последствий и работе с неопределенностью. Иными словами, смысл школы и университета теперь не в том, чтобы конкурировать с вычислительной мощностью ИИ, а в том, чтобы воспитывать человеческий “компас”; железо считает быстрее, но направление-то выбирает человек. Мысль не очень оригинальна, прямо скажем, но оглядываясь вокруг видишь, что ее пока еще надо повторять как можно чаще — чтоб дошло, наконец. https://www.forbes.com/sites/rayravaglia/2026/07/23/ai-in-education-forming-citizens-when-ai-can-do-the-work/

если хочешь развить какой-то навык в короткие сроки, утрируй его х10. чаще же как говорят — недобор, а тут хоп и перебор. так за 45 часов стриминга за месяц я нащупала направление формата, затестила 4 площадки и нашла 1, заработав с нуля первые 100 баксов. 2 буду исследовать в августе. вне отрыва от основной деятельности, даже на музыку не забила. удивительно, на что способно тело, если не давать ему размазываться, а подтягивать ресурсы и отсекать лишнее. жесткости не добавилось, скорее, больше разборчивости , управления результатом и творчества в совершенно новом формате, которое я выбираю осознать. фишка в том, что в любой момент перебор можно сократить до понятной нормы. главное — не слиться при нагрузке и нащупать свой ритм. результаты удивят. я полетела дальше

Навыки, которые будут важны завтра Точное будущее предсказать сложно, но уже сегодня ясно: многие сегодняшние востребованные умения к 2050 году могут потерять актуальность. Футуролог Юваль Ной Харари выделяет ключевые качества — способность быстро адаптироваться и учиться на протяжении всей жизни. В мире информационного изобилия особенно ценен навык фильтрации информации: умение находить главное и не отвлекаться на второстепенное. По мнению Харари, будущих специалистов стоит готовить к развитию универсальных навыков — критического мышления, эффективного общения, работы в команде и творческого подхода. Конкретные знания, например, программирование или знание языков, могут быстро устареть, ведь технологии, включая искусственный интеллект, берут на себя многие рутинные задачи. Будущее требует не просто новых идей, а умения постоянно переосмысливать себя, развивать гибкость и устойчивость, чтобы успешно справляться с вызовами и оставаться востребованными в быстро меняющемся мире Фаундер | Бизнес и Стартапы

Почти тысяча турецких старшеклассников готовится к экзамену по математике. Одной группе дают chatgpt; при подготовке эта группа решает на 48% лучше группы "без дружбана". А потом AI отбирают — и предлагают решить экзамен. Не листайте дальше: на сколько процентов, вы считаете, школьники с дружбаном напишут лучше или хуже тех, кто готовился вообще без AI? ===== Минус 17% - хуже, чем у тех, у кого не было дружбана. Недавно я задавал этот же вопрос залу людей, принимающих решения в образовании. Мнения разделились, но большинство верно предсказало, что результаты упали. Отмечались такие пункты как: AI не учит решать разными способами, не дает возможности понять, КАК решать и тп. Но продолжаем турецкий эксперимент: второй группе дали дружбана с "ограничениями": теперь он только подсказывает шаги, но НЕ выдаёт ответ. Прямо как Сократ. На тренировке +127%. Но, несмотря на то, что на экзамене вред AI исчез, лучше задачки они решать не стали o__O Эм, есть идеи почему? Нам повезло, наверное, больше чем турецким школьникам: у нас никто дружбана не отбирает. Но, кажется, у нас могут отобрать нечто другое: усилие, внутренний дискомфорт, когда неверно ее решил. Все это помогает нам научиться потом замечать, когда AI факапит. А без этого - жди 40страничный документ, перемалывающий с пустого в порожнее, и пестрящий эпитетами. Меня во всем этом беспокоит одно: для нас старпёров опытных аксакалов дружбан реально несет пользу, мы знаем где он несет пургу, вовремя его подкручиваем и бьем по рукам. Но для джунов - AI убирает последствие. Последствие неверного решения, нескомпилированного кода, часов дебага простой ошибки по невнимательности, когда забыл запятую или преждевременно закрыл сокет. Он убирает сообщения от QA лида в духе : "Байрам, в следующий раз я эту х***ю тестировать не буду" Но именно эти последствия и есть обучение. Собственно, вопрос на миллион долларов: как молодое поколение не лишить этих "последствий" и дать возможность учиться? Я напишу свои мысли по теме в одном из будущих постов, но пока буду рад узнать ваши идеи. Сделаем эдакий брейнрайтинг :)

#васянина /Самый недооцененный на рынке навык/ Это умение доводить дело до конца, дотаскивать фичи до прода, а задачи до финансового выхлопа. Мы все одержимы идеями, а не реализацией. Если спросить людей вокруг, большинство захотят «прпидумывать классные штуки, изобретать, креативить!!», никто вам не скажет «хочу долбиться с одним проектом полтора года, пока трижды сменится команда, дважды руководство, заморозится и разморозиться стратегия, а я все буду тащить. А потом метрика наконец-таки прирастет на 5%, это будет означать компании дополнительные миллиарды.» При этом на рынке тех, кто придет-придумает-возьмется-запнется-расстроится-бросит-уйдет дальше в разы, а может и в десятки раз больше тех, кто придет-возьмет-дотащит. Так что если вы из вторых - цените в себе, несите этот навык как знамя, и просите за него денег на основе подтвержденных результатов!

AI забирает у вас карьеру или всё-таки нет? Вышел PwC 2026 Global AI Jobs Barometer, и я бы очень хотела, чтобы его прочитали все, кто сейчас тревожится из-за AI и думает: «А мой опыт вообще ещё будет кому-то нужен через пару лет?» PwC проанализировали больше 1 млрд вакансий на 6 континентах, и главный вывод очень интересный: AI создаёт двухскоростной рынок труда. Одни роли становятся более «демократизированными»: AI забирает на себя часть сложных задач, снижает барьер входа и делает работу доступнее для большего количества людей. Другие роли, наоборот, становятся более «профессионализированными»: AI забирает рутину, а человеку остаются более сложные решения, экспертиза, judgment, работа с качеством, контекстом, людьми и неоднозначностью. По данным отчёта, сейчас примерно: — 52% вакансий относятся к ролям, где AI снижает требования к экспертизе (например, разработчики, финансовые менеджеры, медицинские секретари) — 22% вакансий относятся к ролям, где AI повышает требования к экспертизе (например, фармацевты, инженеры-экологи) — ещё 26% пока имеют низкое влияние AI (например, электрики, механики, строители) Роли, где AI повышает требования к экспертизе, растут быстрее и дают более сильную зарплатную динамику. PwC пишет, что такие роли растут примерно в 2 раза быстрее, а рост зарплат там на 42% выше, чем в ролях, где AI снижает требования к экспертизе. PwC отдельно показывает, что навыки в самых AI-exposed ролях меняются более чем в 2 раза быстрее, чем в ролях с низким влиянием AI. Новые задачи в таких ролях в 2,5 раза чаще требуют человеческих навыков: эмпатии, креативности, лидерства, умения работать с хаосом и принимать решения. Ещё одна важная цифра: работники с AI-навыками получают в среднем 62% wage premium по сравнению с похожими ролями без AI-навыков, то есть рынок платит за понятную прикладную ценность. Например: «автоматизировал отчётность и сократил ручную работу команды на X часов в неделю» «внедрил AI-assisted workflow и ускорил обработку входящих запросов на X%». Отдельно отчёт очень хорошо объясняет, почему сейчас так сложно junior-кандидатам. PwC пишет, что 49% CEO ожидают, что AI снизит junior hiring в ближайшие 3 года, при этом для senior hiring такой показатель только 12%. То есть entry-level роли в AI-exposed сферах начинают требовать навыков, которые раньше ждали от более опытных специалистов. По сути рынок «сеньоризирует» даже начальные роли. Это неприятно, я понимаю. Если вам сейчас тревожно, что рынок меняется слишком быстро, я бы предложила не паниковать, а сделать нормальный карьерный реалити чек. Посмотреть: - какие части вашей роли AI уже меняет - какие задачи в вашей профессии становятся дешевле и проще - где, наоборот, растёт ценность вашей экспертизы - какие AI-навыки нужно добрать - какие человеческие навыки стоит сильнее показать в CV и LinkedIn AI правда меняет рынок, и это значит, что ваш опыт нужно пересобрать и объяснить рынку на новом языке. Источник: PwC, 2026 Global AI Jobs Barometer

Вот реально смотрю на то, что может современный ИИ и прям верю, что через несколько лет никто не будет нанимать программистов в классическом смысле. Они просто неэффективны по сравнению с теми системами, что я вижу и использую - долго, прокрастинируют, косячат. А ИИ просто берет и кодит. Собственно,а куда катится мир профессий? McKinsey проанализировали 10 500 навыков по уровню их уязвимости перед ИИ и автоматизацией к 2030 году. Результаты заставляют задуматься. Главный парадокс эпохи ИИ: технические хард-скиллы, которые годами считались элитными и безопасными, теперь первыми идут под нож. Знание SQL, бухгалтерия, инвойсинг и даже классическая разработка ПО (Software development) оказались на самом верху графика — то есть в зоне максимального риска автоматизации. Нейросети пишут код и сводят балансы быстрее людей. В середине удерживаются аналитика, исследования и генерация инноваций. А что на дне, в зоне "безопасности"? Чисто человеческие качества. Психологическая устойчивость (Resilience), эмпатия, лидерство и способность влиять. Машины легко осваивают алгоритмы, но не умеют сопереживать, мотивировать и чувствовать. Будущее — за развитием "humans-only" навыков. Гуманитарное образование, короче.

AI убил мой главный навык Когда я учился в военном институте, моей гражданской специализацией была юриспруденция. На первой же лекции начальник кафедры сказал: «Ваша задача не стать хорошими юристами. Ваша задача знать, какой кодекс открыть, чтобы найти нужную статью». Долгое время я считал своим главным навыком умение быстро находить информацию. Но в эпоху AI это обесценилось. Больше не важно знать, в какой книге нужная статья или на каком языке программирования вайбкодить прототип. Теперь важнее не находить информацию, а превращать ее в артефакт: инсайт, решение, пост, продукт, методологию. А второй важнейший навык — развивать вкус, насмотренность и физический контакт с реальностью. AI может дать тысячу вариантов, но он не сможет почувствовать, какой из них более уместный, красивый и человеческий для твоего контекста или ЦА. Самый ценный опыт пока еще синтезируется человеком: когда ты сам видел, трогал, пробовал, ошибался, наблюдал и проживал эмоции. Если этого опыта нет и результат всецело доверять ИИ, особенно в контенте, то почти всегда получаетсябезликая клишированная нейронщина, которая пости всегда заметна и бесит.

Я сидел в кресле и с большим удовольствием наблюдал, как парикмахер спокойно целую минуту молча и спокойно распутывала и раскладывала провода (у неё передвижная станция с фенами, машинками и прочим нужным), прежде чем начать меня стричь. Хотя, конечно, она могла меня подстричь и так, без идеального порядка в проводах. Я обожаю, когда подготовка рабочего места занимает важную часть внимания мастера, чем бы он не занимался, это выдаёт в нём профессионала. Я, когда учился в школе, подрабатывал на СТО помощником взрослого механика. Когда ему нужно было открыть упаковку с запчастью, он подходил к стене, снимал с неё ножницы и спокойно и аккуратно отрезал верхушку. Я же, весело и победно заглядывая ему в глаза, мгновенно срывал упаковку двумя руками без всяких ножниц, на что он улыбался и никогда не менял привычку открывать всё ножницами. Теперь я знаю, почему. Всегда осекаю себя в моменты, когда второпях хочется сделать прямо так, в неудобном положении, неудобным инструментом, дотянуться и как-то обойтись. В любой работе важно хорошо организованное рабочее место. Звучит слишком просто, но я каждый день вижу людей, которые ужасно страдают от того, что пренебрегают этим правилом. Недавно у меня был сборщик мебели, который не мог вкрутить саморез (потому что не мог придавить его в осевом направлении) и своей дрожащей от напряжения и выгнутой в неестественной позе рукой уже слизал весь шлиц на нём лишь потому, что не положил удобно деталь перед собой, саморезы не придвинул ближе и решил, что и так справится. Я считаю, что это простое знание очень важно передать детям как можно раньше, не дожидаясь, пока они устроятся на СТО помощниками механика. Это приводит в порядок сам навык, прививает хорошую культуру производства, экономит много времени и сил, а само дело превращает в приятное занятие с прогнозируемым результатом. Эргономика жилья

🫧👍🪐 НЕПРИЯТНЫХ ЛЮДЕЙ УЧИТЕЛЕЙ Какое-то время назад я познакомилась по бизнесу с одним человеком. И он вызывал у меня противоречивые чувства. Я его слушала и думала:

«Ну сколько же пафоса. Сколько громких слов. Сколько масштаба в каждой фразе».

И внутри формировалось ощущение, что это не мой человек. А потом я вдруг подумала:

«Подожди. Но ведь если быть честной, есть одна вещь, которую этот человек делает лучше меня».

Он умеет собирать вокруг идеи людей. Причем делает это легко. Создает какое-то движение, вокруг него начинают происходить события, появляются новые проекты, новые знакомства, новые возможности. И ведь я могу этому у него поучиться. При этом, совершенно не обязательно становиться похожей на него. Эта мысль показалась мне интересной. Почему-то раньше у меня было ощущение, что если человек «не мой», то и учиться у него нечему. Но это ограничивающее убеждение. Можно вообще не хотеть быть похожим на человека. Не разделять его подход. Иногда даже внутренне спорить с ним. Но при этом совершенно честно признать:

«Слушай, а вот это ты делаешь действительно круто».

И взять себе именно это. Не образ человека целиком. Не его стиль жизни или систему ценностей. Просто один конкретный навык. И это позволяет начать видеть ценность во всех людях на своем пути. И начать выбирать, возьмем ли мы от них что-то ценное или навесим ярлык «не мой человек» и пойдем дальше. #опыт #авторствожизни МОЙ КАНАЛ В МАХ