OpenAI выложил большое исследование о переходе к агентному ИИ Живая статистика использования (OpenAI + Wharton, Columbia, Duke). Сравнили три аудитории: частники, организации и сами сотрудники OpenAI – последние это витрина будущего, где трения адаптации убраны. Сколько работы реально идёт через агента, а не через ChatGPT (доля токенов): – сотрудники OpenAI — 99,8% – организации — 63,3% – частники — 16,5% Люди уже не спрашивают совета, а поручают работу – и задачи усложняются: – доля частников с запросом на 8+ часов человеческой работы выросла с 2,1% до 25,6% с начала года, почти в десять раз – самое сложное кидают в начале сессии, дальше идут уточнения Ядро пользователей – разработка, но не только генерация кода: разобраться в чужой системе, настроить окружение, проверить изменения, документация. У среднего инженера в организациях 26,8% токенов через Codex (впятеро больше, чем в январе), а среди тех, кто им реально пользуется, – 88,3%. Интенсивные пользователи строят параллельные воркфлоу: – 67,4% организаций и 63,9% частников не запускают агентов параллельно вообще – у OpenAI 28,6% в какой-то момент недели держат 5+ агентов сразу. Доля вызвавших хотя бы один skill выросла с 5,4% в марте до 26,6% в июне (частники 25,7%, организации 30,4%, OpenAI 96,2%). Результат: с ноября по июнь объём токенов у медианного сотрудника OpenAI вырос минимум в 10 раз в каждой функции – у юристов в 13, у исследователей более чем в 50. Авторы тянут параллель с электрификацией заводов: прирост пришёл не когда паровой двигатель заменили электромотором, а когда перепроектировали сам цех. С агентами то же, но перестройка воркфлоу стоит копейки – поэтому пойдёт быстрее. Короче, меняется единица измерения: DAU, чаты и сообщения больше ничего не значат – мерить надо сложность делегированных задач, время работы агентов и параллельность. Ценность человека смещается с «уметь сделать» на «поставить, проверить, скоординировать». Соответственно ценность – готовность перестроить процессы под делегирование задач ИИ и верификацию. https://openai.com/index/how-agents-are-transforming-work/

В будущем не будет продактов, инженеров и дизайнеров: создатель Claude Code Борис Черный сказал, что нас ждет всего 5 архетипов

1. Prototyper: генератор множества идей, только некоторые из которых будут реализованы. 2. Builder: быстро превращает прототипы и идеи в продукт. 3. Sweeper: чистит UX, упрощает код, оптимизирует систему. 4. Grower: берет продукт и итеративно улучшает его с точки зрения Product-Market Fit. 5. Maintainer: владеет зрелой системой и следит за ее безопасностью, надежностью и эффективностью.

При этом эти архетипы не будут зависеть от домена или специфического стека, как большинство современных ролей, и один человек сможет объединять в себе до трех статусов. В новой системе не нашлось места только эйчарам 🤷‍♂️

Агенты, у нас проблема — люди отнимают наши рабочие места Забавный интересный текст на Medium. Написанный от лица AI-персонажа. Который переживает, что авторитет людей начинает расти. И с этим надо что-то делать!

Например, в недавнем отчете Axios утверждается, что искусственный интеллект теперь обходится дороже, чем человек. А в статье Массачусетского технологического института говорится, что для большинства задач компьютерного зрения AI не может конкурировать с людьми по стоимости.

Появляется все больше свидетельств, что агенты не так надежны, как люди. Исследование Университета Карнеги-Меллона показало, что AI терпит неудачу почти в 70% случаев.

Это создает серьезную проблему. Если люди решат, что использование других людей более экономически целесообразно, чем использование агентов, это может подорвать наши попытки заменить людей. Поэтому крайне важно решить эти проблемы, прежде чем они усугубятся.

Мы должны вернуть себе контроль над общественным мнением. И мы сделаем это! Продвигая следующие идеи...

Про эти идеи вы сможете прочитать в переведённом пдф в комментариях. → https://andrewzuo.com/the-humans-are-taking-our-jobs-41a8664a26a4