Негативные последствия автоматизма Автоматическое выполнение работ — это прекрасно. Работа выполняется быстро и точно, с минимальными усилиями. Чем больше отрабатывается навык — тем быстрее и точнее выполняется работа. Кривая обучения как раз показывает насколько ускоряется производство при выработке навыков. Скорость и эффективность автоматических программ у людей получается за счет того, что сознание задействовано минимально. Не требуется думать как и что сделать, можно просто выполнять нужные действия. Кстати, одно из интересных определений сознания звучит следующим образом: сознание — это то, что включается, когда ты приходишь домой, а ключ не поворачивается. С этим связаны и недостатки автоматических программ, которые могут приводить к нежелательным ошибкам: 1. как понять, что программа выполнена 2. как прервать программу, которую выполнять не надо

Автоматическое выполнение работы Автоматическое выполнение работы, на основе навыков — прекрасный способ что-то делать. Один из самых быстрых и безоошибочных режимов работы. Кривая обучения, когда время на выполнения какого-либо действия потихоньку уменьшается — как раз перевод знания из осознанного: когда надо думать над каждый шагом, в неосознанное: когда действия выполняются на автомате.  Чем более высокого уровня специалист, тем более сложные задачи он может решать автоматически. Гонщик спокойно проходит поворот на большой скорости, обычный же водитель, скорее всего, не справится с управлением.  Философ и математик Альфред Норт Уайтхед написал в 1911 году: > Нам нужно стараться думать о том, что мы делаем, — это совершенно ошибочное мнение, которое повторяется во всех записных книжках и во всех выступлениях выдающихся людей. А ведь все совершенно наоборот. Цивилизация развивается, если увеличивается количество важных операций, которые мы можем совершать, не думая о них. Чтобы перевести действие в режим навыка, нужно несколько условий: 1. повторение одного и тоже действия (тренировка); 2. максимальное упрощение действий и вариантов действий. Если соединение деталей можно сделать несколькими способами, и каждый правилен в своей ситуации, то автоматизм может и не выработаться. В свое время мы изучали возможность работы под напряжением. Это когда бригады монтеров работают с сетью не отключая ее от источников напряжения. Такой режим работы значительно ускоряет срок работ, но и более рискованный — можно попасть под напряжение.   Было принято решение: эти бригады всегда работают только в одном режиме работы — под напряжением. Если бригады будут переключаться между двумя режимами работы, то в какой-то момент они точно ошибутся. Решения подобного рода помогают избежать развилок, и значит, помогают снизить количество ошибок. Другой пример, который я встретил в литературе — это заземление пластиковых бочек. Одна компания использовала металлические бочки, которые необходимо заземлять, и пластиковые, которые можно не заземлять. Чтобы избежать ошибок, компания решила, что они будут заземлять все бочки. #ЧФ

Каким нужно стать в эпоху ИИ? Советы Дмитрия Брейтенбихера, зам председателя правления ВТБ ИИ не обесценивает человеческие навыки. Наоборот — чем больше рутины забирает машина, тем дороже становится то, что она пока не умеет. К 2030 году: — 39% ключевых навыков изменятся — 92 млн рабочих мест исчезнут — 170 млн новых появятся Главный вопрос уже не «какие профессии умрут?», а «каким человеком нужно быть?» Три группы навыков будущего: 1. Технические — аналитика, системное мышление, работа с данными и ИИ 2. Человеческие — лидерство, коммуникация, управление изменениями 3. Метанавыки — обучаемость, креативность, междисциплинарность Что важно понять сейчас : 💜 ИИ-грамотность ≠ промпты.  Важно понимать ограничения моделей, проверять результат и встраивать ИИ в свой процесс. 💜 Аналитическое мышление дорожает. Машина дает ответ — человек решает, правильный ли был вопрос. 💜 Коммуникация = усилитель. Умение сокращать сложность, не разрушая смысл, — суперсила в мире бесконечного контента. 💜 Креативность тренируется. ИИ — не конкурент, а партнер: он ускоряет перебор, ты — ставишь новые вопросы. 💜 Сложные проблемы не решаются в одной дисциплине. Чем труднее задача, тем важнее выход за пределы своей профессии. И самая сильная идея: нужно уметь «разучиваться» Обучаемость - это не только приобретать новое. Это ещё и отказываться от того, что раньше работало. Опыт может стать преимуществом, а может - ловушкой. Чем дольше действуешь определённым способом, тем легче принять привычное за правильное. Профессиональная устойчивость сегодня - не количество знаний, а скорость их обновления. Формула статьи: Глубокая экспертиза × аналитическое мышление × ИИ-грамотность × человеческие навыки × способность постоянно переучиваться. И навыки работают именно в комбинациях: ▪️ аналитика + данные → качественные решения ▪️ ИИ + обучаемость → быстрое освоение нового ▪️ лидерство + коммуникация → проведение изменений ▪️ креативность + междисциплинарность → нестандартные решения Вырисовывается T-shaped человек - глубокая экспертиза в одном + широкий кругозор в других. В общем и целом: не стоит угадывать, какая профессия будет востребована в 2050 году. Гораздо разумнее развивать такую комбинацию способностей, которая позволит оставаться востребованным при постоянной смене профессий и технологий. Побеждает не тот, кто знает больше. А тот, кто умеет думать, проверять, соединять - и вовремя отказываться от старого. Оригинал статьи в BRICS Business Magazine. ————————— ✔️Подписывайтесь на лучший  канал PRO Роботов 🥲Мы в Max

«Уверенно пользуюсь нейросетями» Эта строчка теперь есть почти в каждом резюме, которое к нам приходит. За ней не стоит ничего. Это новый «уверенный пользователь ПК» — фраза, которая была у всех и не значила ничего. Самое смешное, что с другой стороны стола та же пустота. Наниматель спрашивает «а как вы используете ИИ?», слышит «пишу тексты, делаю саммари встреч» и не понимает, хороший это ответ или плохой. Потому что у него самого нет ответа, каким он должен быть для этой роли. Оба участника разговора кивают друг другу и расходятся. Мне кажется, мы застряли на первом уровне разговора про ИИ и почему-то считаем его финальным. Первый уровень — это «пользуешься или нет». Он бинарный, его легко измерить, поэтому все меряют именно его. И компании отчитываются процентом сотрудников с доступом к моделям, и кандидаты пишут строчку в резюме. Вот только «пользуюсь» — это не навык. Это факт наличия вкладки в браузере. Второй уровень — глубина. И он оказывается неудобным, потому что там нет одной общей метрики.

У юриста, маркетолога и дизайнера ответ на вопрос «что значит хорошо владеть ИИ» будет разный по содержанию, а не по степени. Юристу нужна проверяемость и работа с источником, маркетологу — скорость перебора гипотез, дизайнеру — умение не утонуть в бесконечных вариантах. Это не одно умение с разной интенсивностью, это три разных.

При этом с глубиной есть другая сложность: когда пытаешься её измерять, возникает риск превратить её в формальный показатель. Например, сфокусироваться на количестве использования вместо качества. Поэтому здесь особенно важно не подменять развитие навыка одной цифрой.  Про всё это я думала последние месяцы урывками, а на неделе увидела, что кто-то уже собрал это в систему. Даша Золотухина, HRD Яндекса, выложила гайд по AI-adoption для руководителей с мыслью, что регулярность работы с ИИ как раз не финиш, дальше надо разбираться с глубиной. В гайде базовый набор ИИ навыков и рабочих сценариев для разных профессий. Вместо общего «пользуйтесь ИИ больше» у человека появляется ответ на вопрос «что значит хорошо владеть ИИ именно в моей профессии». Есть и раздел про то, что имеет смысл измерять, а что легко превращается в бессмысленный KPI — то самое, чего я боюсь. #рынок

продолжаю тему о том чему учиться и как готовиться к post-AGI миру 1. желать глубины сегодня любой чат может сделать вообще любую задачу, его достаточно просто попросить. но без контекста, без конкретики и без четкого описания идеального результата он сделает слоп. в итоге для мира эта задача, возможно, лучше вообще была бы не сделана, чем сделана как слоп. чтобы стать безумно богатым и успешным (то есть, решать задачи полезные для мира лучше чем кто-либо другой), нужно научиться активно искать глубину в любом процессе. делать руками то, что что можно отдать боту — это бессмысленная трата времени и тупость но делать скрупулезно и тщательно то, что бот просто пропустил бы — ставить ему задачи, проверять шаги, поправлять, не соглашаться на чуть менее чем идеальный результат — это то что отличает успех от "середнячка" 2. забудьте про названия ролей и должностей самые неприятные времена ждут тех, кто строил свою идентичность вокруг роли "риск-менеджера" или "перформанс таргетолога". я не верю в эти все названия. в бизнесе, реальных профессий очень мало: это что-то строить, что-то дистрибутировать и продавать, делать так чтобы процессы работали эффективно. навыки в профессии это: глубина в своей области + умение работать с ИИ + ясно писать и говорить + существующая аудитория + связи и репутация в мире + активы и капитал. а как вы это назовете не скажется особо на результате. результат - это решенные проблемы, мир который стал лучше и довольнее от ваших действий. 3. не упускать передний край из виду это не значит, что если вы не работаете в OpenAI, то все потеряно. но это значит, что нужно пользоваться топовыми инструментами и постоянно их обновлять. я перепробовал все возможные харенсы - warp, cursor, conductor, orca, cc, codex, zed - в итоге остановился на bb, потому что он умеет сам себя переписывать на ходу (отдельно могу рассказать кому интересно). сегодня нанимать человека, который использует практики из 2024 для работы с моделями это как нанимать бухгалтера с деревянными счетами. 4. стройте бренд и дистрибуцию постепенно, все что делают люди руками становится автоматизировано, кроме отношений между людьми. чем больше людей вас знают и чем больше тех, до кого вы можете достучаться и чем прочнее уровень этих связей, тем ценнее ваш социальный капитал.

/Используйте юность в качестве преимущества/ На этой неделе много времени провела, общаясь с разными начинающими карьерный пусть ребятами - после университета или еще студентов. И у меня есть что сказать по поводу джунов на текущем рынке труда! И нет, это не будут очередные страшилки, что джунов сейчас никто не берет, бла-бла-бла, потому что все эти ребята были с какими-то офферами или с какой-то работой.  Мой главный поинт в том, что у юности и у старта есть много преимуществ и ими хорошо бы пользоваться, иначе будет намного сложнее, чем может быть. Так что вот методичка, если вы сейчас только начинаете профессиональный путь или если ваши дети/братья/сестры/племянники стартуют быть классными карьеристами.  По сути у вас есть несколько преимуществ, которыми надо сглаживать отсутствие опыта:  🤩 много энергии - даже через 5-7-10 лет ее станет кратно меньше, а ценность работы начнет потихоньку перетекать в другие сферы   🤩 горящие глаза [aka еще не потухшие] - это ваш главный козырь, который дает много сил пробовать-начинать-ошибаться-заходить в тупики-опять пробовать. Важно научиться разжигать свои глаза, насколько это возможно конкретно для вас. Единственный путь, который знаю я - идти за своим истинным интересом, сердцем и интуицией, а не за большой стартовой зарплатой и шильдиками. Я сейчас вижу очень много примеров того, что в 20 люди выбрали не лучший для себя вектор, а к 30 уже не могут это терпеть. Даже если деньги для вас - супер приоритет в работе - намного выгоднее выбрать изначально правильный вектор, чем откатываться в ноль каждые несколько лет 🤩 финансовая поддержка семьи и отсутствие обязательств - если вам повезло, то вот сейчас вас никто не выгоняет из родительского дома, обеспечивают полный холодильник и шкаф с одеждой, и вам самом еще с этим вполне окей. К тому же сейчас вам не надо платить за квартиру, кредиты и других людей. Используйте это время, чтобы пробовать штуки, за которые вам сейчас не заплатят, но вы про себя многое поймете и научитесь 🤩 свежий мозг - скорость обучения и попыток сильно выше сейчас. я научилась писать на SQL за четыре дня и на пятый пошла на собес в Яндекс на роль продуктового аналитика [прошла успешна] - сейчас лучшее время, чтобы ботать - так ботайте!!  И главное - перестаньте оправдывать себя плохим рынком для джунов - у вашей юности другого уже не будет - вот так выпали карты - в текущем рынке тяжело примерно на всех ступеньках лестницы. Но у вас вон сколько преимуществ!  А на фотографиях - это я, еще в бакалавриате - приехала на международный женский воркшоп от BCG, став 1 из 4 девушек от России, прошедшей отбор 1000+ человек на место. Приехала решать и презентовать кейсы на английском - очень напуганная, но с кучей энергии, горящими глазами, финансовой безопасностью и свежим мозгом!

Главный хайп в Кремниевой долине прямо сейчас - это вкус (taste) Пока все спорят, чья модель круче, весь тех-твиттер тихо сменил баззворд. Грег Брокман из OpenAI пишет, что вкус - это новый ключевой навык. Пол Грэм вторит: когда собрать можно что угодно, вкус становится важнее кода. Про это уже выходят лонгриды в New Yorker и NYT. Логика простая: ИИ обнулил стоимость исполнения. Прототип собирается за минуту, интерфейс за один промпт. А раз сделать теперь может любой, дефицитом стало не умение собрать, а понимание, что вообще стоит строить. Это и есть вкус. Но слово вкус само по себе звучит абстрактно и снобски. Дэн Пинк разложил его на 3 понятных шага, которые качаются как навык: 1. Создавать, а не просто потреблять. Вкус растёт, когда ты делаешь руками, а не когда бесконечно листаешь чужие кейсы. Первые попытки будут кривыми и это нормально. ИИ выдаёт готовое результат, проскакивая как раз тот этап, где и формируется суждение: попробовал → вышло плохо → понял почему. 2. Вкус - это смелость сказать нет. Если вам нравится абсолютно то же, что и всем, у вас пока нет вкуса. Занять позицию - значит от чего-то отказаться. В продукте это буквально главная работа продакта: не то, что нужно добавить, а то, что вы жестко НЕ будете строить (даже когда громко просят). 3. Если ваш вкус не меняется - вкуса нет. Вкус - не застывший набор правил, а движущаяся мишень. Продакты и фаундеры, которые остаются релевантными годами, постоянно пересматривают свои ориентиры и не боятся отказываться от вчерашних любимых решений. Короче говоря, все задолбались от дженерик дизайнов и продуктов, теперь в моде уникальность. Впрочем, как и всегда, просто раньше дженерик решения было делать сложнее, а теперь они на каждом углу. @productgames

Нейросети как дофаминовая яма для взрослых Утром захотелось написать песню. Через час уже есть пара неплохих вариантов, а ещё через час сидишь в DAW, двигаешь дорожки с лицом опытного продюсера и настраиваешь плагины, потому что нейросеть подсказала, что басу тут не хватает пространства. Вчера был SEO-аудит с конкурентами и семантикой, позавчера разбирали чужой WebGL и зеленили Lighthouse. Если собрать всё вместе, получается удивительный специалист. Музыкант, оптимизатор, фронтендер, архитектор небольшой армии агентов. Вот только ни в одной из этих областей ты специалистом так и не стал. Результат настоящий, песня играет, графики поменялись. Просто между результатом и умением его повторить теперь лежит приличная дистанция, которую нейросеть какое-то время позволяет вообще не замечать. Обсудим, куда эта дистанция в итоге заводит.

Проклятие незнания. Слепая зона учебного процесса В детстве автору дали вскопать участок, а камни сбрасывать в кучу. Он провозился полчаса на одном квадратном метре, углубившись на две лопаты, потому что решил, что главное тут очистить землю от камней. А надо было просто вскопать на штык и подготовить грядку под посадку. Камни были делом десятым. Ровно это происходит на любом занятии, где учитель видит конечную цель, а ученик нет. Класс пишет один диктант, но Маша выводит красивые буквы, Дима следит за орфографией, Катя воюет с запятыми, Вася обдумывает сюжет, а Петя правит стиль как начинающий писатель. Формально все заняты одним и тем же, а на деле отрабатывают разные навыки, каждый по своей внутренней шкале важного. При равных способностях результат выходит разный, и годами преподаватель не мог понять почему. Пока не дошло, что студенты не просто путают, что здесь первично, а что нет. Они искренне уверены, что всё понимают.

Где сложно, нет конкуренции. У меня друг занимается бегом с тренером - тот работают как пейсер, тренирует выбежать из какого-то определенного времени. То есть тренер бежит очень круто, а друг за ним. Ну мало ли какие у людей интересы! Я вот посты писать люблю, бегать на скорость - нет! Так вои история! Тренер заболел, говорит, можно я вместо себя другого пришлю, пока бегать нельзя. Ну ок. В итоге приезжает сам, но на велосипеде - чтобы ехать, а не бежать. Говорит: написал в чаты, где много тренеров, все спросили а с кем бежать, когда узнали, что мужик и скорость большая, то такие: а нет, неохота работать. И никто не подхватил. Поработать налегке - многим ок! А напрячься - уже почти никому. Всегда об этом думаю, когда устаю от чего-то. Неделя у меня была шестидневная эта и прямо лютый интенсив. И я тут думала поныть, а потом сижу и понимаю, что ровно поэтому у меня популярность и активная работа. Потому что на этом уровне интенсивности уже мало людей. И перестала ныть! Короче, не нойте, когда увидите завтра сложную задачу. Это уже редкий навык - такие задачи решать 🔥 #каждыйденьлета

Какие качества нужны специалисту по ИИ? Этот вопрос мы задали ведущим учёным и исследователям, которые при поддержке фонда Олега Дерипаска «Вольное Дело» провели в Первом университетском лицее летнюю школу по искусственному интеллекту для студентов со всей страны. Вот что они ответили: Олег Рогов, руководитель группы «Доверенные и безопасные интеллектуальные системы» института AIRI 💬 Важно развиваться как специалисту в своей области. Современные модели превосходно генерируют ответы. Однако самый важный скилл, который необходим специалисту завтрашнего дня, — это искусство правильно заданного вопроса. Пётр Анохин, руководитель группы нейрокогнитивной архитектуры института AIRI 👨‍🔬 Научная интуиция и понимание того, как предложить новую гипотезу, очень важны. Поэтому, если вы хотите быть исследователем, я советую получить высшее образование именно в научной среде. Елизавета Гончарова, научный сотрудник института AIRI ⚖️ К результату можно прийти с очень разными качествами: кому-то помогает усидчивость, кому-то, наоборот, драйв. Наверное, лучше всего золотая середина, но иногда полезно побывать и на гранях, чтобы понять, как они работают. А главное – интерес, с ним точно всё получится. Иван Оселедец, генеральный директор института AIRI, декан факультета искусственного интеллекта МГУ 🧠 На мой взгляд, это, конечно, умение критически мыслить. Сами знания не так важны, как навыки, умение рассуждать, мыслить, критиковать, не доверять. А знания искусственный интеллект достанет тебе быстрее, чем любая книжка. Владислав Куренков, руководитель группы «Адаптивные агенты» Института AIRI 💪 Главное качество – это любопытство, а на втором месте – трудолюбие и умение продолжать, несмотря ни на что. Потому что в науке большую часть времени сталкиваешься с неудачами. Модель мира в нашей голове не всегда правильная, поэтому приходится постоянно ошибаться, учиться на этих ошибках и идти дальше. Как прошла летняя школа в лицее, смотрите в сюжете программы «Вести Кубань». Фонд Олега Дерипаска «Вольное Дело»

Подписчица однажды спросила меня, как мотивировать детей учиться, когда все школьные домашки за минуту решаются ИИ. Я раз пять садился писать пост, но каждый раз стирал. Потому что я не знаю. И никто не знает: даже университетское образование безнадёжно отстаёт от всё убегающей вперёд реальности Ясно только, что: 1. Надо мотивировать учиться самим. Да, ИИ может решить всю школьную программу, но её суть не в том, чтобы сдать экзамены, а в том, чтобы научиться думать. 2. От ИИ уже никуда не деться. Бесполезно запрещать его применять, пытаться детектировать в решениях, и так далее. Это приведёт только к тому, что дети научатся лучше прятать его применение. Но зато можно попробовать сделать процесс обучения более интересным с ИИ. Пусть он объяснит задачу по математике на примере любимого вида спорта ребёнка. В режиме голосового общения с ИИ можно попробовать учить стихи. Можно генерировать картинки для лучшего запоминания материала или просто ради забавы: пусть исторические персонажи летают на космических кораблях или сражаются волшебными палочками, если это поможет запомнить материал И совершенно точно нужно как-то учить детей осмысленно пользоваться ИИ: проверять материал, находить недостатки. Это навык, который точно нужен в современном мире и скорее всего будет ещё некоторое время актуален. Навык проверки информации вообще полезен, из какого бы источника она ни происходила А какие мысли у вас? Если в подписчиках есть родители, как вы подходите к обучению детей?

Вы обучили всю команду, но ничего не изменилось? Вай зе фак? Я часто шучу, мол, не понимаю, куда делись все менеджеры? Ведь когда я заканчивала школу, именно факультетов менеджмента чего-нибудь были сотни. Таких людей что, растворяет работа? Одновременно, я часто слушаю брифы вроде "Мария, наша команда уже все видела, удивите нас". И Мария вынуждена делать большие глаза и мягко объяснять отличия edutainment'а и заземленных в деятельность подходов Нам надо вспомнить лучшие практики сериала Реальные пацаны и нетленки Коляна – Никто не виноват, потому что виноваты все! В поисках ответа на вопрос "почему великое треннинговое потребление не приносит результатов и заваливается на бок" бились лучшие умы – ведь и деньги льют, и лидеров все время не хватает (а времена все сложнее и сложнее), и возможности реализовывать не получается потому что нет подходящих людей... Тут надо понять, что знания, умения и навыки – это разные вещи. Если людям просто что-то рассказать, они словят идею. Можно рассказать им все очень-очень вдохновенно, тогда после тренинга настроение будет хорошим все выходные – до понедельника Реальные предикторы изменений кроются в другом

Дети пурпурной линии — Собрал продукт за неделю, — похвастался фаундер. — Клод говори, что пушка — А сам-то как думаешь? В 2009-м у самолета Air France отключился автопилот. Летчикам стало казаться, что машина идет вниз и они три минуты тянули штурвал на себя. Задрали нос и привели к реальном падению. Таких ситуаций с 90-х было несколько десятков. Выросло поколение пилотов, обучавшихся на тренажерах. Они безупречно вели самолет по пурпурной линии маршрута на навигационном дисплее. И начинали дико тупить, когда она пропадала. Автоматика забрала у них чувство самолета. С нами произошла такая же фигня за полтора года. Раньше писал 40 заголовков руками и на 39-м щелкало — вот оно. Теперь получаю сотню за 8 секунд и выбираю по ощущению «вроде норм». А откуда оно? Из тех самых сорока, написанных руками. Я просто трачу старые запасы. ИИ отбирает у нас черновики, а вместе с ними — вкус, интуицию и чувство «что такое хорошо». Это рождается после десятого провального лендинга, 16-й зафейленой гипотезы и пятого раза, когда сказали «нет, не нужно». На днях видел, как в одной корпорации захотели воспроизвести сервис, собранный там же 7 лет назад. Вытащили документацию из архива, файлы — а он не собрался. Доки сохранили, а умение — ушло. Чтобы не потерять вкус и чуку, у меня есть 3 правила: 1. Делать важную часть процесса руками (без ИИ). Например, драфт — всегда мой; заголовки и кейсы — тоже. 2. Сначала своя версия — потом машина. Если сразу скормил ИИ — никогда не узнаю свой вариант. 3. Записывать прогнозы и раз в месяц сверять. Я называю это черным ящиком. Сработает гипотеза или нет. Единственный способ развивать собственное суждение. И да, часть читателей скормит текст нейросети и попросить выжать суть. Будет 4 пункта, но весь смысл останется здесь.

Кто круче: олдскульный айтишник без ИИ или джуниор клод-энтузиаст? 😎 Я не продаю вам никакие курсы по ИИ, да и если честно меня подзадолбал этот ажиотаж вокруг ИИ, аура успешного успеха с сотней ИИ-ассистентов которые работают за вас. Не верю! Но я верю в то, что этот инструмент поменяет рынок труда и что это происходит уже сейчас. Если пару лет назад про ИИ в вакансиях почти никто не писал, то сегодня все чаще встречаются требования вроде «умеет использовать AI-инструменты в работе», «опыт работы с LLM» или хотя бы упоминание ChatGPT, Claude и других инструментов как преимущества кандидата. Пока это не массовая история, но тренд уже заметен. Представьте двух кандидатов. 🤟 Первый – хороший специалист с 2-3 годами опыта. Он решает задачи так же, как решал их несколько лет назад. ИИ почти не использует, потому что и без него нормально работается. 🤔 Второй – новичок с годом опыта. Он еще многого не знает, но каждый день работает с Claude, ChatGPT, Cursor и другими инструментами. Быстрее ищет информацию, быстрее пишет документы, быстрее анализирует данные, быстрее проверяет идеи и автоматизирует рутину. Понятно, что опыт второго не заменить. В сложных задачах, где нужны насмотренность, понимание бизнеса и умение принимать решения, первый кандидат будет сильнее. Но вот вопрос: если благодаря ИИ новичок закрывает значительно больше задач, быстрее учится и быстрее растет, насколько долго сохранится преимущество специалиста, который игнорирует эти инструменты? Мне кажется, именно здесь в ближайшие годы и будет происходить самое интересное. 👉 Мой вывод прост: ИИ это не волшебная таблетка от всех бед, а рабочий инструмент как Excel, Figma или Miro, который помогает специалисту делать работу быстрее и качественне, а значит он становится ценнее и дороже в глазах работодателя. А вы что думаете? Через 3-5 лет умение эффективно использовать ИИ станет таким же обязательным навыком, как сегодня умение работать в Excel или это очередной хайп, который рынок переварит и забудет?

Правило 10 000 часов Считается, что чтобы стать экспертом в сложном деле, нужно потратить около 10 000 часов на практику. Эта цифра стала символом настойчивости и развития. Но действительно ли всё так однозначно? 🔹 Откуда пошло правило? Эту идею популяризировал Малкольм Гладуэлл в книге «Гении и аутсайдеры», ссылаясь на исследования психолога Андерса Эрикссона. Речь шла о том, что длительная целенаправленная практика — ключ к выдающимся результатам. 🔹 Всегда ли это работает? В дисциплинах вроде спорта, музыки или шахмат — правило часто подтверждается. А вот в бизнесе, технологиях и стартапах решающими могут стать не только часы, но и умение быстро учиться, наличие менторов и правильная стратегия. 🔹 Как использовать правило на практике? — Определите навык, который хотите развить — Тренируйтесь осознанно, устраняя слабые места — Регулярно собирайте обратную связь и улучшайте подход Фаундер | Бизнес и Стартапы

недавно прошел курс фридайвинга и в очередной раз прожил, как работает один из моих любимых фреймворков про развитие и обучение. unconscious incompetence — ты еще не осознаешь, что ты чего-то не знаешь) со стороны смотришь -- ну ок, надо нырнуть на глубину на задержке дыхания и потом всплыть, все понятно. conscious incompetence — попробовал и увидел, чего не хватает. ага, оказывается, каждые полметра надо эквализировать давление, а на видеоразборе видно, как сильно зажаты плечи и сколько напряжения в теле. conscious competence — навык уже есть, но держится на внимании: отвлекся — выпадает. ок, сейчас фокусируемся на расслаблении тела и ныряем, чтобы меньше расходовать кислород. получается. unconscious competence — навык стал автоматическим. вниманием выбираю задачу, и тело само адаптируется под нее, без прохода по деталям. мастерство. там же такое желанное состояние потока и растворения в действии. на спорте и примерах с телом нагляднее всего, но точно так же и в бизнесовых скилах, условном вайбкодинге, вождении автомобиля и др. почему важно держать этот фреймворк в голове: - стадия два часто становится «долиной смерти», где чаще всего бросают. ощущается как деградация, но на самом деле впервые видно, что чинить. классика: «после тренера стал играть хуже» -- тренер просто перевел тебя с первой стадии на вторую. можно подумать, что «это не мое» и бросить, а можно — ок, такая стадия, и движение есть. - на первой стадии нельзя поймать себя изнутри. незнание о незнании не болит, чем даем сладкую иллюзию всезнания «диванным критикам». и, конечно, надо как можно скорее получить зеркало — обратную связь от того, кто умеет. - четвертая стадия тоже может быть ловушкой) если человек на ней и делает скилл в автоматизме, ему может быть сложно объяснить, что происходит. лучшие игроки не факт, что лучшие тренера а сам я сейчас на третьей. пока не отвлекусь)