К Бобу Стернфелсу вопросы у нас есть. Но к тем, кто делает McKinsey Insights — вопросов нет. Они большие молодцы. Поэтому сделал нам дайджест самых их полезных и интересных текстов за июль: 1. Five principles for designing brain-powered organizations С одной стороны, AI вроде бы забирает на себя рутину и простые задачи, с другой — оставляя сотрудникам больше сложных проблем и работы с неопределённостью. То есть повышает когнитивную интенсивность и нагрузку на мозг. И с этим надо что-то делать. McKinsey предлагает пять принципов как стать brain-powered organization: • Во-первых, следить за этой когнитивной нагрузкой • Создавать условия для восстановления • И условия для концентрации • Инвестировать в развитие критического мышления и адаптивности • Проектировать brain-positive среду 2. The operating model advantage: Why AI winners are rewiring their organizations Очередной материал про AI winners — как эти успешные компании трансформируют свою операционную модель. 3. From adoption to impact: Three horizons of AI transformation Про три уровня AI-зрелости: • Enablement — AI помогает отдельным сотрудникам • Automation — AI автоматизирует существующие процессы • Reinvention — компания заново проектирует роли, процессы и операционную модель Только 11% опрошенных руководителей относят свои организации к третьему уровню. 4. Building expertise in the age of AI: Who trains the next generation? Как в условиях AI-трансформации компаниям перепридумывать не только новые рабочие процессы, но и новые траектории формирования экспертизы. 5. The human advantage in an AI economy Транскрипт подкаста про brain capital и почему mental health is an economic imperative. Весьма интересно и познавательно. 6. Is the AI productivity story at a turning point? И ещё один подкаст. Эрик Бриньолфссон объясняет разрыв между огромными инвестициями в AI и пока ограниченным ростом производительности. Для получения эффекта необходимы intangible investments: изменение процессов, структуры работы, навыков и системы стимулов. 7. In an AI-driven world, the fastest learner will win Интервью со Свеном Смитом про assisted intelligence и выстраивание системы организационного обучения. В комментариях переводы всех семи материалов в пдф.

Наткнулся на небольшой текст Боба Стернфелса (СЕО McKinsey) на Bloomberg — про AI, бизнес и рынок труда. После прочтения возникает единственный вопрос: зачем этому статусному мужчине писать такую невообразимую банальность? Ну чтобы вы понимали, вот некоторые цитаты (переведённые): • Искусственный интеллект меняет каждый бизнес, включая наш. Но самая сложная задача — не внедрение, а перестройка вашей компании под его воздействие. От того, как руководители компаний отреагируют на это испытание, будет зависеть, снизит ли AI их амбиции или, наоборот, повысит их. • Для компаний, которые ошибочно считают, что наибольшую ценность AI представляет собой сокращение расходов, этот момент будет болезненным. Для тех, кто готов сделать ставку на оснащение талантливых сотрудников передовыми технологиями, это золотая возможность. • Многие компании по-прежнему испытывают трудности с тем, чтобы превратить эти инвестиции в более эффективные решения, быструю реализацию, новые возможности и измеримую отдачу. • Исследования показали, что 88% компаний используют AI как минимум в одной бизнес-функции, но гораздо меньше извлекают из этого реальную пользу. Преодоление этого разрыва — проблема лидерства и управления талантами. Наверняка же в McKinsey писали этот текст с каким-то намерением и целями. Могли бы и просто выложить у себя на сайте. Но нет — пошли на Bloomberg. Зачем так? Я думаю, что это очевидный и очень наглядный пример, как сейчас многие компании выстраивают позиционирование вокруг AI-бума. И особенно в консалтинге. Навязчивый акцент на value gap. Складывается он обычно из следующих элементов: 1. Стратегическая ценность AI — задача не технологическая, а управленческая. Это вызов для лидеров и их способности работать с талантами. Технологическую часть закрывает вендор. Но стратегические проблемы вендоры не решают. 2. А те, кто ожидали, что просто закупят себе ChatGPT и Claude — не получили ощутимого результата. 3. Это касается каждого бизнеса, including ours. Отвертеться нельзя. 4. Простых ответов нет: there is no playbook to copy, there is no benchmarking against rivals. 5. Зато каждый стоит перед судьбоносным выбором: кто видит в AI сокращение расходов — проиграет, кто ставит на таланты — выиграет. А теперь контекст, которого в колонке нет. К 2025 году McKinsey сократили штат примерно на 10%, с 45 до 40 тысяч человек. И потом объявили, что в ближайшие год-полтора планируют сократить ещё на 10%. То есть «не относитесь к AI как к проблеме численности» пишет руководитель компании, которая прямо сейчас решает проблему численности. Короче говоря, под соусом пассионарных рассуждений про организации и рынок труда нам, кажется, показывают витрину консалтинговых продуктов. Да ещё и так угловато. → https://www.bloomberg.com/opinion/articles/2026-07-15/mckinsey-boss-ai-s-next-big-mission-is-rewiring-your-workplace

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.