Стало уже общим местом напоминать при релизе новых моделей, что публикуемые бенчмарки хороши, как показатель динамики, но это малоприменимо к конкретным задачам, которые встречаются даже в разработке проектов. Ну, вот вам подтверждение — Mercor опубликовала Benchmark Map, карту того, насколько AI-бенчмарки покрывают работу в экономике США. За основу взята классификация O*NET Министерства труда: 923 профессии в 22 семействах и 18 797 задач. Из 29 публичных агентных бенчмарков LLM-судья сопоставил промпты с задачами. Задача считается покрытой, если ей соответствуют хотя бы 5 промптов. По этому критерию хотя бы одна покрытая задача есть только у 208 профессий, в 6 семействах таких профессий нет совсем, а около 90% рабочего времени американцев приходится на задачи со слабым покрытием или без него. Задачи, подверженные автоматизации через AI, представлены в бенчмарках примерно в 6 раз чаще остальных, самые важные для профессии — в 6–10 раз. Перекос виден и по фонду оплаты труда: например, задачи юристов покрыты плотно, а задачи судебных секретарей почти не покрыты. В общем, было бы логично после составления такой карты идти и составлять новые бенчмарки, хотя это и выглядит самовозобновляющимся процессом. Так что и к новым бенчмаркам относитесь сдержанно. https://www.mercor.com/research/labor-index/benchmark-map/

ИИ поставил крест на традиционном реверс-инжиниринге игр — decomp.dev прекращает работу Сайт decomp.dev закрывается: по словам администратора, ИИ фактически разрушил прежний формат сообщества декомпиляции. Нейросети теперь помогают быстро разбирать игры, переносить их на другие платформы и создавать клоны программ, хотя раньше такие проекты требовали лет работы команд энтузиастов. Из-за наплыва ИИ-проектов стало трудно отличать человеческую работу от машинной, а многие публикуют непроверенный код ради роста показателей. Ситуация отражает более широкую проблему: ИИ упрощает копирование софта и усиливает тревогу разработчиков из-за авторских прав и будущего SaaS-бизнеса. #реверсинжиниринг #видеоигры #декомпиляция #разработка 📎Подробнее 🔖 3DNews в TG | MAX | VK

Не делайте NPC умнее игрока В современных AAA-играх сложнейшая физика, процедурная анимация и машинное обучение в графическом пайплайне. А какой-нибудь охранник сундука по-прежнему живёт по старым правилам: заметил игрока — атакует, потерял из виду — немного поищет, покричит и вернётся на пост. Мужественно охранять лут от местной живности. Которая, кстати, тоже на эвристиках. Казалось бы, чего проще — дать NPC нейросеть и позволить самостоятельно решать, когда стрелять, отступать или искать укрытие? В одном из недавних проектов разработчики так и попробовали. На бумаге всё выглядело вполне разумно, но после нескольких циклов дообучения NPC перестали «создавать театр для игрока». И вот тут у игрового дизайнера начинаются совсем другие вопросы.

Только 15% стартапов после seed доживают до следующего раунда. А увольнения "из-за AI" часто вообще не про AI. Вчера в прямом эфире разбирала это с Денисом Калышкиным, инвестиционным директором венчурного фонда в США. 5 главных инсайтов: 1. Около 80% венчурных денег в США уходит в AI, но треть забирают единицы гигантов вроде OpenAI и Anthropic. 2. После seed до раунда A доходят только около 15% стартапов, а планка по выручке выросла до 2-3 миллионов долларов ARR. 3. SaaS рано хоронить: 75% таких компаний прибыльные, и маржинальность у них выше, чем у AI-стартапов. 4. Ищете работу? Смотрите стартапы, которые подняли раунд за последние полгода. Они обязаны быстро нанимать. 5. Увольнения "из-за AI" часто прикрывают перенайм 2021 года. Реального роста продуктивности от AI в экономике пока не видно. Запись эфира: https://youtube.com/live/3KtlrKgzNws А вы верите, что AI-пузырь скоро лопнет? Пишите в комментариях!

AIHR открыли сезон прогнозов на следующий год. С очередным перечислением HR-трендов, которые нас вот-вот ждут в 2027.

1. Human-AI collaboration becomes part of everyday work AI постепенно встраивается в привычные процессы. HR важно понимать, какие задачи можно передать AI, где необходим человеческий контроль и какие решения по-прежнему требуют профессиональной экспертизы и ответственности человека. 2. AI shifts from adoption to value Главным становится не количество сотрудников, использующих AI, и даже не сэкономленное время, а влияние ИИ на качество решений, производительность и бизнес-результаты. 3. The race to capture organizational knowledge begins Всё большее значение приобретает способность организаций сохранять глубокую экспертизу: контекст решений, рабочие практики, неформальные знания сотрудников. 4. AI is intensifying a talent paradox Автоматизация позволяет быстрее выполнять сложные задачи, но одновременно создаёт риски растерять способности самостоятельного анализа, поиска решений и накопления опыта. 5. AI is hollowing out entry-level work Автоматизация затрагивает прежде всего типовые задачи, которые традиционно выполняли «младшие» сотрудники. Вместе с ними исчезают возможности для обучения через практику. 6. Trust becomes the infrastructure for work По мере распространения «алгоритмических» решений возрастает роль прозрачности, контроля и ответственности. Особенно это касается HR-процессов, в которых решения напрямую влияют на людей. 7. HR owns more outcomes than decisions От HR всё чаще ожидают измеримого влияния на бизнес, хотя многие решения остаются в зоне ответственности руководителей других функций. Поэтому особое значение приобретают навыки влияния, взаимодействия с бизнесом и способность показывать собственный вклад в общие результаты. 8. Work architecture is expanding the CHRO’s strategic contribution Проектирование всей архитектуры работы в компании становится новой зоной стратегического влияния HR. Это требует более глубокого понимания устройства бизнеса и организационного дизайна. 9. The next-generation HRBP emerges Формируется новое поколение HRBP. Готовых к более сложным задачам: сопровождению руководителей, анализу бизнес-контекста, организационным изменениям и принятию стратегических решений. 10. The market is repricing HR capabilities Одни навыки теряют ценность из-за автоматизации, другие становятся более востребованными. HR-специалистам необходимо отслеживать эти изменения и целенаправленно развивать компетенции, спрос на которые будет расти. 11. HR investment reflects the past, not the future Инвестиции в HR по-прежнему ориентированы на прошлое. Но задачи ближайшего будущего потребуют других подходов. Поэтому программы обучения и развития HR необходимо выстраивать с учётом того, как будет меняться функция в ближайшие годы.

Но я пошёл немного дальше. И для сегодняшнего выступления на HR-конференции Северстали попробовал обобщить ключевые месседжи, которые транслировали тренды AIHR за последние 4 года. Там есть любопытные инсайты. Саша Чигарьков у себя про это написал в канале — почитайте. → https://www.aihr.com/blog/hr-trends

Траты US-компаний на AI стагнируют Снова сводки кириллика о реальном рынке AI! По последним данным Ramp (считают реальные траты US-бизнесов на AI) бурно растет расход токенов, но траты на них и AI продукты стагнирует. Уже два месяца почти без роста трат. Напомню, что медианный бизнес, который что-то платит за AI, тратит всего $16-18/мес на сотрудника. Что не выглядит революцией. Еще любопытно, что компании все чаще готовы менять модели, и это подтверждает тезис многих аналитиков о том, что switching costs у AI не высоки, а значит у многих AI бизнесов, включая AI лабы, не такой уж сильный moat. Проще говоря, многим бизнесам уже достаточно не самых дорогих моделей. Соответственно два столпа всей AI индустрии, OpenAI и Anthropic, становятся менее устойчивы, со своими чудовищными тратами на обучение новых моделей. Мир начинает задаваться вопросом, как окупится $2 трлн AI капекс. А мы начинаем лучше видеть, что главный рынок AI - это написание кода. И это безусловно огромный рынок, где еще расти и расти. Однако становятся менее популярными идеи о том, что AI будет делать много офисной работы лучше человека или тем более придет AGI. @kyrillic

Как работать с AI, чтобы он не заменил тебя, а ускорил / Ультимативный курс по AI Мы собрали полный курс по AI для айтишников: от базы, которая нужна каждому, до отдельных глав для бэкенда, фронта, мобилок, QA и аналитиков. Почти 6 часов практики без воды 👇 https://youtu.be/1XIuYoHev-Y https://youtu.be/1XIuYoHev-Y https://youtu.be/1XIuYoHev-Y ✔️ ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity и DeepSeek: чем они отличаются и какую брать под конкретную задачу ✔️ как ставить задачи нейросети, чтобы получать рабочий код с первого раза, без переписки на 40 сообщений ✔️ где AI реально ускоряет бэкенд и фронт, а где начинает уверенно ошибаться ✔️ агенты, MCP и Cursor: как автоматизировать разработку и тесты уже сейчас ✔️ генерация тест-кейсов, SQL и прототипов для QA и аналитиков, плюс что из этого обязательно проверять руками ✔️ что нельзя отдавать нейросети ни при каких условиях и чем опасны полностью автономные агенты Смотри главу под свое направление и пробуй на рабочих задачах. И забирай полную расшифровку, домашки и материалы по AI забирай.

Уволенные из-за ИИ разработчики создали ИИ, способный заменить гендира и других топ-менеджеров Разработчики, которых уволили в рамках «трансформации с помощью ИИ», создали открытую систему OpenExecutive для имитации работы гендиректора и топ-менеджеров. Она объединяет руководителя-агента и восемь виртуальных специалистов, анализирует документы компании, запоминает решения и предлагает дальнейшие шаги. Проект распространяется по лицензии Apache 2.0 и задуман одновременно как рабочий инструмент и сатира на корпоративный ИИ-ажио́таж. Авторы признают, что система пока лишь советник: юридическую ответственность и последствия решений всё равно несут люди. При этом эксперимент показывает, что если ИИ может заменить часть работы сотрудников, то под такой проверкой рано или поздно окажутся и руководители. #увольнения #оптимизация #виртуальныйдиректор #искусственныйинтеллект 📎Подробнее 🔖 3DNews в TG | MAX | VK

1️⃣2️⃣3️⃣4️⃣ Премьера «Я — твой робот!». Ещё недавно человекоподобные роботы неуклюже ходили и с трудом удерживали равновесие. Сегодня они показывают кунг-фу, играют в шахматы и учатся работать на заводах. Особенно быстро робототехника развивается в Китае. В новом фильме Наталья Кадырова исследует, насколько далеко продвинулась индустрия и на что способны современные роботы. Эффектное сальто — ещё не доказательство настоящего «интеллекта». Танец можно заранее запрограммировать, а вот взять незнакомый стакан или аккуратно сложить одежду гораздо сложнее. В будущем роботы будут помогать по дому, ходить в магазин и даже присматривать за животными. Но пока их батареи быстро разряжаются, базы данных ещё недостаточно, а машина может «растеряться» перед предметом непривычной формы. Когда роботы смогут так же уверенно существовать в мире вещей, как человек, — смотрите в новом фильме RT.Док. Если видео не грузится, то смотрите в МАХ. #премьера 🥰 Подпишись на RT.Док📌Мы в МАКС

Из Google DeepMind ушёл ещё один сотрудник, опасающийся разработки сверхмощного искусственного интеллекта Из Google DeepMind ушёл Роберт О'Каллахан, работавший над чипами для ускорения и удешевления ИИ. Он считает, что развитие технологии идёт слишком быстро, а стремление создать сверхмощный ИИ в ближайшем будущем может быть безответственным. О'Каллахан опасается реального, хотя и не гарантированного, риска катастрофы для человечества и призывает серьёзно заниматься его снижением. Он планирует продолжить работу в сфере ИИ, но уже в другом формате — например, изучать ИИ-агентов для отладки кода. Его уход стал очередным на фоне увольнений специалистов из-за тревог о безопасности передовых технологий. #googledeepmind #искусственныйинтеллект #безопасностьии #ии 📎Подробнее 🔖 3DNews в TG | MAX | VK