Помните как пелось в Электронике "Вкалывают роботы, счастлив человек!"

Дело было так...

Одним из этапов создания продукта является прототипирование, например, отрисовка пользовательских интерфейсов в Figma. И вот мы с Романом садимся плотно поработать: он отрисовывает технические интерфейсы - для инженеров. Я - пользовательские.

Моя история.

Шёл уже второй час отрисовки интерфейса в Figma, параллельно за всем этим у меня наблюдает агент Comet. Он смотрит, что я рисую, мы обсуждаем подход, концепцию, правим то, чего не хватает. Одно дело, когда у тебя целый штат людей: одни сидят придумывают, вторые отрисовывают, третьи реализуют. А другое дело, когда ты совмещаешь несколько ролей одновременно. Короче, в какой-то момент я устала!

И вообще, художник из меня оказался фиговый, я поглядывала на окно, в котором рисует Рома, и это прям как мем: «Это ты нарисовал?». Если не видели, то посмотрите, его легко найти по этой фразе, ну можно ещё добавить ананас.

Так, отвлеклась... Ну вот, как я и сказала, я устала, а хотелось всех покорить своей гениальностью. И концепт с точки зрения постановки задачи уже был готов, и вообще я руководитель, хрен ли я должна рисовать! Я и так много думала!

Сказано - сделано. Я готовлю промпт для моего агента, предоставляю ему полные права на экран, переключая на автономное управление. Экран синеет, робот понял задачу и приступил к выполнению. Я довольна как слон, пошла пить чай и наслаждаться жизнью! В голове уже играет музыка победы и как мне все аплодируют, аплодируют, а потом перестали аплодировать!

История Ромы:

Шёл уже второй час отрисовки интерфейса в Figma. Прототип почти готов, осталось немного выровнять элементы и можно со спокойной душой писать ребятам, что я сделял. Уменьшаю масштаб, смотрю на общую композицию, чуть отвожу взгляд в сторону и мой курсор перепрыгивает на стерильно чистое место в рабочей области.

Первая мысль – случайно задел мышку. Начинаю искать прототип, а его нет. Да вообще ничего нет, все удалено. Только Света продолжает шаг за шагом верстать прототип. Присматриваюсь к единственно уцелевшему и понимаю – это агент! Он решил, что у нас шанс сделать все уже был, мы не справились, а значит все наше можно смело удалить и начать все с чистого листа.

Небольшая ремарка. Вся трагичной ситуации в том, что у нас все прототипы (все абсолютно и по всем продуктам) находятся в одной рабочей области. Вернее. НАХОДИЛИСЬ.

Тучи сгущаются, чем больше я медлю, тем больше контента генерит ИИ агент.

Вот вам пошаговая стори, как вести себя в нестандартных ситуациях с ИИ

1 шаг – пишу Свете в телеграм короткое матерное слово, которое должно было привлечь внимание. Ноль эмоций, делаем вывод, что пить чай и наслаждаться жизнью Свету привлекает больше, чем мат.

2 шаг – ctrl+z. Уверен, что многих из вас эта команда выручала и возвращала все в зад. Увы и ах, но агент генерит не на моей стороне, поэтому команда не работала. Он методично продолжал клепать новые и новые слои в фигме. Наверное, ничего более жалкого вы никогда не видели – человек, безуспешно пытающийся остановить ИИ, отбивающий 140 bpm по контрл зет.

3 шаг – Срочно звоню на телефон, который совершенно точно стоит на беззвучном режиме. Настоящая античная трагедия – слушать гудки и смотреть, как ИИ агент разрушает все на своем пути и создает свое нейро гов шедевр. Гудки становятся все громче, а я еще никогда так близко не был к скачиванию национального мессенджера, который работает даже на парковке.

УРА! Трубку взяли. Агент повержен, прототипы восстановлены. В этот раз нам удалось победить ИИ агента, но получится ли у нас снова?

P.S. В итоге мы создали отдельный лист для агента, чтобы тот продолжил мой «творческий путь». К чёрту детали, но закончилось всё тем, что рисовала я самостоятельно!

#стартапкухня

Начнём понедельник с лёгкой ноги!
В самом начале нашего пути мы решили создать интеллектуальное фитнес-приложение.
Сделали прототип, запустили кастдев и поняли, что мы…не уникальны. Я бы даже сказала - ничего нового не придумали и всё сильно усложнили.
Мы заморозили предыдущий концепт и сели думать над новым. В итоге получилось отбросить всё лишнее - точнее, вообще всё, и поставить во главу угла ИИ-движок.

Сейчас мы запускаем предзапись: если заявок будет достаточно, проект уйдёт в реализацию. Не упустите шанс стать одним из первых пользователей! Вот ссылка

А чтобы ожидание не было тоскливым - вот вам игрушка по ловле полезных вкусностей:
👉 http://t.me/HealthHunterBot/game

P.S. Кстати, такие игрушки мы можем делать под заказ 😉

Немного проговорим по моей второй теме после технологий - команды! А точнее речь пойдет о ловушках мышления.

В последнее время часто стал заходить разговор о людях которые упираются в потолок из-за неумения гибко подстроиться под изменения.
Расскажу о двух типовых кейсах, которые обсуждали с коллегами:

Ситуация 1: «Фантомный директор»
Классический кейс: Директор по персоналу (HRD) уходит в частный консалтинг. В найме у неё была власть должности — можно было «продавить» решение административным ресурсом. В консалтинге визитка сменилась, а привычки остались.
На переговорах она продолжает вести себя с позиции силы и давления. Но клиенты покупают экспертизу, а не подчинение.

Согласно теории власти Френча и Рэйвена, существует 5 типов социальной власти. Нас в данном случае интересует легитимная (я начальник - ты дурак), где и застряла наша героиня, и экспертная (меня слушают, потому что мое решение лучшее).

Итог такой негибкости понятен, контракты срываются, потому что инструмент влияния не соответствует среде.

Исследования показывают, что при переходе из найма (In-house) в консалтинг люди часто испытывают «ролевую инерцию». В найме HRD обладает административным ресурсом (может приказать, уволить, внедрить). В консалтинге у нее нет административных рычагов — только влияние.
Продолжая вести себя с «позиции силы», она пытается использовать Легитимную власть, которой у нее в новой среде нет. Клиенты считывают это не как экспертность, а как агрессию и неадекватность контексту, что вызывает сопротивление и разрыв контрактов.

Ситуация 2: «Умные подростки» за 30

Люди с блестящим интеллектом, которые застревают в подростковом максимализме.
Для них существует только «мое правильное мнение» и «неправильное». Они выигрывают споры, но проигрывают карьеру. Их проблема — неумение «подставиться под среду», адаптироваться к политическому контексту компании.
Оказывается, у этого есть научное объяснение.
Исследования называют это Когнитивной ригидностью.
Успешность карьеры после 30 лет зависит не от того, насколько вы правы, а от Когнитивной гибкости (Cognitive Flexibility) - умения переключать ментальные модели.

В первом случае человек застревает в Legitimate Power (власти должности) и не может переключиться на Expert Power (власть влияния), которая единственная работает в консалтинге.

Во втором - попадает в ловушку High IQ / Low EQ, путая «быть правым» с «быть эффективным».

В целом, вывод такой:
Меняя роль или индустрию, недостаточно просто напечатать новую визитку.
Нужно менять и «операционную систему» поведения. Если среда изменилась, а ваши методы нет, система вас отторгнет.

Гибкость - это не прогибаться. Это умение говорить на языке той среды, в которой вы хотите победить.

Встречали таких персонажей?👇

ИИ — Великий Уравнитель: Как технологии окончательно стерли грань между «личным» и «рабочим»

Недавно The Washington Post опубликовал статью о новой реальности рынка труда: сотрудника уволили за общий пост в LinkedIn о «признаках плохого начальника». Никаких имен, личный аккаунт, личное время. Но его начальник принял это на свой счет — и человека уволили.

Как грань между личным временем и общественным стала стираться? Это подводит нас к важному выводу, благодаря технологиям и ИИ стали «Великим Уравнителем», но не только правах, но и в уязвимости.

В последнее время я достаточно часто поднимаю вопрос этики и морали использования технологий, но как говорит мой супруг: "Разве кто-то будет обращать на это внимание, когда вопрос стоит в экономической эффективности?" И, к сожалению, он прав.

Но давайте посмотрим и на обратную сторону медали и поймем почему это происходит именно сейчас?

1. Масштабирование надзора Раньше, чтобы следить за моральным обликом 1000 сотрудников, нужен был штат безопасников. Сегодня один скрипт с простейшим ИИ может сканировать LinkedIn, X (Twitter) и Facebook 24/7, реагируя на ключевые слова («токсичность», «конфликт», упоминание бренда). ИИ не спит и не устает.

2. Смерть контекста ИИ отличный аналитик данных, но ужасный психолог. Для алгоритма пост с конструктивной критикой индустрии и пост с хейтом могут выглядеть одинаково «рискованно» (высокий показатель sentiment analysis negative). Так во многих процессах, система видит триггер, но не видит контекст.

3. Иллюзия «Личного пространства» Мы привыкли делить жизнь на «с 9 до 18» и «после работы». Цифровой след этого деления не признает. Для нейросети ваши данные - это единый массив. Ваш комментарий в 2 часа ночи в субботу технически имеет тот же вес, что и рабочий email. Граница стерта не юридически, а технологически. Помню еще в 2014 году я косвенно принимала участие в системе сбора информации из открытых источников, тогда требовалось 3 минуты, чтобы она больше никогда не исчезла и легла массивом данных в хранилище, думаю сейчас это занимает секунды.

В итоге теперь под колпаком не только топ-менеджмент с доступом к гостайне, но и рядовой менеджер. «Право на личное мнение» сталкивается с «правом компании на защиту репутации», и в руках у компании теперь есть ядерная кнопка — автоматизированный анализ всего, что вы когда-либо написали. Впрочем, тут очень хорошо работает принцип береги рубаху снову, а честь смолоду. И написанный в пору бурной вечеринки пост может обрушить всю дальнейшую карьеру!

Мне правда интересно, что вы думаете по этому поводу, поэтому ниже опрос.

#Технологии #Приватность #Карьера #ИИ #Общество #WaPo #Аналитика

Я тут собралась учить Китайский!
О чем с гордостью заявила супругу. Не то что бы он меня не поддерживает, но тут задал резонный вопрос:
- Сколько его нужно учить?
- Ну года два, чтобы можно было купить еду в магазине…
- А когда появятся наушники для синхронного перевода?

Пу-пу-пу и дальше пошли знаменитые титры…

Короче! Google тестирует перевод речи в реальном времени прямо через любые беспроводные наушники

Функция построена на нейросети Gemini и уже работает на Android в США, Индии и Мексике. Поддерживается 70+ языков, включая русский.

Главное отличие от Apple — там живой перевод доступен только на трёх моделях AirPods. Google же делает это универсально.

Глобальный релиз и iOS-версия — уже в 2026

Скоро смогу заказать еду на китайском не мучаясь с тональностью 😂

Идеальный контент-план существует!

Это, если что, официальное название того уикенда, когда Сергей решил заняться контентом.

Дело было так.

Сергей говорит: «Я разберусь с контент-планом. Хочу понять, как это работает, сам всё распишу».
Ну окей. Я в этот момент мысленно рисую табличку в духе: понедельник — пост, среда — пост, пятница — мем. Жить можно.

Сергей уходит в выходные «немножко посидеть над планом». В итоге сидел все выходные не поднимая головы!

В понедельник приходит с лицом человека, который вернулся с Эльбруса, и открывает документ.

А там.

Рубрики.
Подрубрики.
Под каждую рубрику названия постов.
Под каждый пост — формат, примерный объем, где короткий, где лонгрид.
Список площадок и сводное «сюда пишем, сюда не пишем, потому что…».
Комментарии, какой стиль где использовать, где экспертка, где storytelling, где личка.

И всё это разложено по дням на два месяца вперед.

Если честно, выглядело так, как будто нас тихо купил какой-то медиахолдинг, а мне забыли сказать.

Сергей заканчивает презентацию, довольный как человек, который только что получил Оскар, и смотрит на меня в ожидании оваций.

Я смотрю на этот прекрасный артефакт и задаю один (всего один!) вопрос:

«Класс. Скажи, а кто всё это будет писать?»

Пауза такая густая, что её можно намазывать на тост.

На всякий случай напоминаю вводные.
Примерно 90 процентов контента во всех наших каналах пишу я. А один нормальный пост, это не «сейчас накидаю за 15 минут», а час-два жизни, если с головой.
Лонгрид под другую площадку - вообще отдельная история.
Плюс фотки, плюс адаптация, плюс я иногда работаю не только автором, внезапно, да?

И вот ты смотришь на календарь, где каждый день что-то выходит, где-то параллельно, где-то эксклюзив, и понимаешь простую вещь:

на бумаге всё гладенько, красиво, прямо песня.

Но где-то между «идеальной схемой» и «реальностью стартапа» есть пропасть под названием «ресурсы».

Два выходных превратились в мощный документ, и он правда был хорош, но… для редакции, которой у нас нет. Мы, конечно, не стали разрывать этот шедевр на мелкие части.
Просто аккуратно приземлили: срезали частоту, объединили часть рубрик, что-то отправили «в долгий ящик» — на тот момент, когда мы действительно дорастём до своей мини-редакции.

А сам документ теперь живёт как напоминание о цели куда нужно расти!

#стартапкухня

Как собрать команду, которая вытащит ИИ до KPI (а не до красивого пилота)

Я видела десятки трансформаций, и закономерность одна: проваливается не технология которую выбрали, а ее внедрение и использование. Консалтинг подтверждает то, что практика знает давно: до 70% цифровых трансформаций не достигают целей. И ключевой фактор не «качество технологии», а способность организации заставить изменения работать в ежедневных привычках людей. McKinsey прямо пишет, что успех цифровых изменений связан с лидерством, развитием навыков, «empowerment» сотрудников и коммуникациями — то есть с людьми, а не только с ИТ.

Теперь — к практической механике. Не «идеальная команда мечты», а команда, которая дотащит ИИ до KPI.

Наука про «амбассадоров»: почему без них всё умирает

Очень часто в иностранной литературе их называют - champions / opinion leaders.
- Систематический обзор по «чемпионам внедрения» показывает: наличие амбассадоров связано с улучшением внедрения инноваций, хотя эффект зависит от контекста и того насколько полномочий есть у амбассадора изменений. По сути: «чемпион» работает через дополнительное неформальное лидерство: поддержкой, снятием барьеров, включением людей.

- Классика по диффузии инноваций: ускорять принятие изменений помогают мнения лидеров и социальные сети, а не только директивы и обучение.

- В практических фреймворках по изменениям эта идея оформлена как «guiding coalition» — коалиция, которая ведёт изменения изнутри организации.

Перевод на язык KPI:
ИИ не внедряется “в компанию”, он внедряется “в привычки” и проведение.
А привычки меняются через людей, которые являются доверенными «узлами сети».

Но не было бы этого поста, да и проблем бы не было, если бы нам приходилось работать только с чемпионами- амбассадорами! Это прям социалистическое будущее!

В реальности руководитель сталкивается (понимаем, что это упрощение) с 4 типами людей:

1) Саботажники (≈15–20%)

Что вы увидите: «не взлетит», «не до этого», молчание, пассивное сопротивление.
Риск: саботаж - это вирус неопределённости. Ему не нужны аргументы, ему нужна пауза.

Как использовать:
- дать роль «контроля качества»: риски, регламенты, безопасность, соответствие требованиям
- не давать ключевые точки принятия решений и «первую линию» коммуникаций

Как мотивировать:
- рамка ответственности (что именно будет считаться принятием/непринятием)
- прозрачные метрики и короткие циклы проверки

Не путать с токсичными и нелояльными, их сразу гнать!

2) Амбассадоры / Чемпионы (≈5–10%)

Что вы увидите: вопросы «как применить», предложения кейсов, готовность пробовать.
Ценность: это ваш главный актив. Чемпионы, подтверждённая наукой роль, которая помогает инновации «войти» в социальную ткань организации.

Как использовать:
- включать в дизайн решения и пилот (не после, а до)
- дать площадку: демо, внутренние разборы кейсов, мини-обучение коллег
- закрепить: «чемпион отвечает за сценарии применения, а не за презентации»

Как мотивировать:
- влияние, видимость, статус эксперта
- право «первых рук»: доступ к инструменту/фичам/экспериментам
Чемпиону важно ощущать: “это мы двигаем реальность, а не выполняем поручение”.

3) Исполнители (≈60–70%)

Что вы увидите: сделают, если понятно «как» и «зачем».
Сила: они дают масштаб. Но их нельзя мотивировать лозунгами.

Как использовать:
- встроить ИИ в текущий процесс
- давать конкретные задачи, а не пространные лекции на тему
- измерять adoption: частота использования, доля задач с ИИ, экономия времени

Как мотивировать:
- быстрая личная выгода: меньше рутины, меньше ошибок, быстрее закрываются задачи
- «тихая победа»: исполнитель начинает любить инструмент, когда он экономит ему час каждый день

4) Звёзды (≈5%)

Что вы увидите: сверхрезультат, эксперименты, спорят, не терпят бюрократию.
Ценность: они ускоряют поиск рабочих сценариев в 2–3 раза — но их нужно держать в фокусе.

Как использовать:
- R&D-спринты: «найди 3 сценария, которые дают 20% эффекта»
- выделить песочницу и правила безопасности
- ограничить в архитектуре влияния: звезда может ломать правила совей игры, но не должна ломать весь процесс

Как мотивировать:
- сложные задачи, свобода, признание результата
- публичность: внутренние гайды, best practices, выступления

Главная ошибка топов: собрать только «исполнителей» и ждать трансформацию.

Трансформация не происходит от покорности, а от социальной динамики:
1–2 саботажника могут остановить волну, 2–3 чемпиона — разогнать её.

Если хотите короткое правило из моей практики: не ищите “идеальную команду”, ее нет. Соберите команду так, чтобы она усиливала друг друга. Помните, что все разные и сила как раз в этом разнообразии.

В прошлую среду говорили об ИИ в HR не на уровне «хайпа», а на уровне отраслевой политики электроэнергетики.

Ассоциация «ЭРА России» собрала около 300 представителей энергокомпаний на онлайн‑семинар «ИИ в HR: от модной тенденции – к безопасному и эффективному использовании, где я делала ключевой доклад об основных аспектах применения ИИ в управлении персоналом.

О чём говорили с работодателями отрасли:

Какие реальные задачи HR уже сегодня проще и быстрее решать с ИИ: от подбора и обучения до оценки и отчётности, а не «когда‑нибудь потом».

Как меняется роль HR: из «кадровика» в заказчика цифровых решений и партнёра бизнеса в трансформации.
​
Где проходит граница между автоматизацией и ИИ, какие типы моделей используют, как работают большие языковые модели (LLM) простым языком.
​
Какие риски игнорировать нельзя: запрет выгрузки персональных данных во внешние сервисы, верификация выводов ИИ человеком, искажения данных и этика.
​
В практической части делали мини‑практикумы прямо по ходу семинара: генерировали вопросы для интервью, учебные кейсы, планы развития сотрудников - под реальные задачи участников.

Слушатели после выступления присылали в личку много вопросов, от безопасности до построения процесса, и это хороший сигнал: тема перестала быть маркетинговой игрушкой, её обсуждают как рабочий инструмент вместе с отраслевыми стратегиями и тарифным регулированием.
​

Помните я просила пройти участие в исследовании!
Коллеги опубликовали результаты.

Эра Agentic AI: Почему 2026 год станет рубежом перехода от интерфейсов к автономности

Прогнозы ведущих аналитических агентств подтверждают глубокую трансформацию рынка корпоративного ПО. Если 2024-2025 годы прошли под знаком генеративного ИИ в формате чат-ботов, то 2026 год ознаменует переход к «агентному» подходу, развертыванию автономных цифровых сотрудников.

Прогнозы и статистические данные

Согласно отчету Gartner (2025), к концу 2026 года до 40% корпоративных приложений будут оснащены встроенными специализированными ИИ-агентами (рост с менее чем 5% в 2024 году). Исследование IDC (FutureScape 2026) прогнозирует, что 40% позиций в компаниях списка G2000 будут пересмотрены с учетом взаимодействия с ИИ-агентами. Объем рынка Agentic AI, по оценкам Deloitte, достигнет 8,5 млрд долларов уже в 2026 году.

Ключевые технологические факторы

1. Стандартизация протоколов (Model Context Protocol). Внедрение MCP (открытого стандарта, представленного Anthropic и поддержанного индустрией) решило проблему фрагментации данных. Это позволило ИИ-моделям бесшовно подключаться к любым инструментам (CRM, ERP, базы данных) без написания кастомных интеграций.

2. Переход к архитектурам рассуждения (System 2 Thinking). Появление моделей с внутренним циклом планирования (логика Chain-of-Thought) позволило ИИ не просто генерировать текст, а декомпозировать сложные цели на этапы, проверять промежуточные результаты и корректировать действия в реальном времени.

3. Развитие мультиагентных систем (MAS). Современные фреймворки позволяют создавать экосистемы узкоспециализированных агентов, которые взаимодействуют друг с другом для решения задач без участия человека, имитируя структуру полноценного операционного отдела.

Причины ускоренной трансформации

- Экономическая эффективность. По данным McKinsey, внедрение агентных воркафлоу в клиентских операциях и бэк-офисе позволяет сократить сервисные расходы на 20%, одновременно повышая точность выполнения задач за счет исключения человеческого фактора в рутинных процессах.

- Изменение парадигмы интерфейса. Мы наблюдаем переход от «click-heavy» интерфейсов (где пользователь вручную нажимает кнопки в 10 вкладках) к «Intent-driven UI». Теперь основной точкой взаимодействия становится постановка цели, а не выполнение инструкций.

Основные риски и барьеры (Где гипотеза может быть опровергнута)

Несмотря на технологическую готовность, существует ряд факторов, способных замедлить переход:

4. Риски безопасности и «Goal Hijacking». Проект OWASP в конце 2025 года представил «Top 10 Risks for Agentic AI», где критическими угрозами названы несанкционированное использование инструментов и манипуляция целями. Автономия агентов расширяет поверхность атаки: ошибка в логике агента может привести к необратимым финансовым или инфраструктурным потерям.

5. Проблема доверия и юридической ответственности. Вопрос «кто виноват в ошибке агента?» остается открытым в большинстве юрисдикций. Это может заставить крупные корпорации ограничить автономию ИИ режимом «Human-in-the-loop» (подтверждение каждого шага человеком), что де-факто оставит технологию на уровне продвинутого чат-бота.

6. Инфраструктурный долг. Многие компании сталкиваются с тем, что их данные не структурированы и недоступны для агентов. Без «чистой» среды и данных, о чем я так часто говорю, что скоро у меня на языке будет мозоль, агентная архитектура теряет свою ценность, превращаясь в инструмент генерации галлюцинаций.

Итого 2026 год скорее всего станет годом «промышленного» внедрения агентов в конкретные бизнес-вертикали (финтех, кибербезопасность, логистика). Однако полная замена сотрудников ИИ-агентами маловероятна до решения фундаментальных проблем безопасности и верификации действий.

DC FutureScape 2026: Глобальная трансформация корпоративных ролей

Продолжая тему трансформации бизнеса в связи с развитием технологий искуственного интеллекта, привожу выдержки отчета IDC FutureScape 2026, к 2026 году ожидается масштабное изменение структуры занятости в крупнейших мировых компаниях списка G2000.

Краткое содержание и ключевой прогноз

Центральный вывод исследования заключается в том, что 40% всех должностных позиций в компаниях G2000 будут включать в себя обязательное взаимодействие с ИИ-агентами. Это свидетельствует о переходе от использования ИИ как вспомогательного инструмента к его интеграции в качестве полноценного участника рабочих процессов для почти половины кадрового состава глобальных корпораций.

Основные выводы исследования

- Пересмотр традиционных стандартов: Внедрение ИИ-агентов приведет к фундаментальному переосмыслению устоявшихся подходов к выполнению профессиональных задач, которые оставались неизменными на протяжении длительного времени.

- Всеобъемлющий характер изменений: Трансформация не ограничится автоматизацией низкоквалифицированного труда. Процесс затронет позиции всех уровней иерархии: от начального (entry-level) до среднего (mid-level) и высшего руководящего звена (senior-level).

- Новая норма рабочего процесса: Взаимодействие с автономными цифровыми системами становится неотъемлемой частью профессиональных обязанностей, радикально меняя требования к компетенциям сотрудников на всех уровнях.

Представленные данные подтверждают, что 2026 год станет периодом массовой адаптации человеческого капитала к гибридным моделям работы, где ИИ-агенты берут на себя значительную часть функциональных задач.

Компетенции высшего звена в эпоху Agentic AI

Прогноз IDC, на который я ссылалась в посте вчера, говорит о том, что к 2026 году 40% рабочих ролей в компаниях списка G2000 будут пересмотрены в пользу взаимодействия с ИИ-агентами, ставит перед топ-менеджментом вызов по радикальной трансформации собственных компетенций. Переход от реактивных инструментов к автономным «цифровым сотрудникам» требует от лидеров отказа от классических методов управления в пользу архитектурной оркестрации.

Ключевые компетенции для ТОП-позиций

1. Стратегическое управление результатами (Outcome-based Leadership) Основной акцент смещается с контроля процессов на управление целями.

- Фокус на рост: К 2026 году 70% CEO компаний G2000 будут оценивать эффективность ИИ через метрики роста выручки и масштабирования бизнеса, а не простое сокращение издержек.

- Бизнес-инвенция: Лидеры должны обладать навыками перепроектирования бизнес-моделей под возможности автономных систем, которые могут выполнять многошаговые рабочие процессы без участия человека.

2. Управление гибридным капиталом и этический надзор Граница между ИТ и операционным управлением окончательно размывается.

- Оркестрация агентов: Одной из главных задач становится управление «цифровым штатом» - создание условий, при которых специализированные агенты (финансовые, юридические, логистические) взаимодействуют между собой для достижения бизнес-целей.

- Этическое лидерство и Trust Engineering: В условиях автономии критически важным становится навык построения систем прозрачности и подотчетности, гарантирующих, что действия агентов соответствуют корпоративной этике и законодательным нормам.

3. Технологическая эрудиция и "Hands-on" подход Роль лидера в 2026 году требует глубокого понимания архитектуры ИИ.

- Системное мышление: Руководители должны понимать принципы работы мультиагентных систем (MAS) и стандартов интеграции данных, таких как Model Context Protocol (MCP), для обеспечения бесшовной работы ИИ-агентов с корпоративными данными.

- Развитие адаптивности: Поскольку 39% ключевых навыков на рынке изменятся к 2030 году, лидеры обязаны культивировать культуру непрерывного обучения и гибкости внутри своих организаций.

Основные риски и барьеры для руководства

Аналитики IDC подчеркивают, что переход к Agentic AI сопряжен с серьезными рисками, если лидеры игнорируют инфраструктурную подготовку:

- Кризис доверия: Без внедрения единых систем управления рисками и надзора (Unified Governance) автономия агентов может привести к потере контроля над критическими бизнес-процессами.

- И конечно, проблема качества данных: Дефицит чистых и структурированных данных остается основным препятствием; для агента «грязные» данные означают ложные решения в реальном времени.

Лидерство в эпоху Agentic AI: Чему должны научиться руководители к 2026 году?

Ну и заключительный пост на эту неделю: экспертное обсуждение между Эшли Банза (профессор Brunel University) и представителями Salesforce в котором раскрывается критический разрыв между амбициями бизнеса и реальной готовностью топ-менеджмента.

Видео посмотрела за вас, и вот краткое описание.

Ключевые изменения в модели лидерства

1. От «PowerPoint-стратегии» к динамической оркестрации Традиционный подход к стратегии — когда план разрабатывается месяцами, упаковывается в слайды и спускается вниз — больше не работает.

- Риск автономии: Внедрение Agentic AI означает, что тысячи микро-решений ежедневно принимаются алгоритмами, а не людьми. Если лидер не имеет инструментов прозрачности, «супер-агенты» могут увести компанию в сторону от намеченного курса быстрее, чем руководство это заметит.

- Режим реального времени: Стратегия становится процессом непрерывной корректировки алгоритмических целей, а не статичным документом.

2. Тотальная AI-грамотность советов директоров Основная проблема текущего этапа — «директоры-дилетанты», которые поддаются хайпу и пытаются заменить отделы ИИ-инструментами без изменения внутренних процессов.

- Разделение хайпа и реальности: Лидерам критически важно понимать, какие решения зашиты в технологию и как они масштабируются.

- Ответственное внедрение: Понимание ограничений ИИ так же важно, как и знание его возможностей, чтобы избежать «переобещаний» рынку и инвесторам.

3. Переход от экономии к инновациям Большинство компаний застряли на этапе ROI через сокращение затрат (эффективность call-центров и т.д.).

- Новая ценность: Настоящий прорыв 2026 года — это использование агентов для создания продуктов, о которых клиенты еще не знают, и переосмысление самих бизнес-моделей.

- Человеческая инженерия: ИИ должен не заменять человека, а высвобождать «человеческую изобретательность» (human ingenuity) для решения стратегических задач, которые недоступны алгоритмам.

Основные выводы для руководителей

- Перестаньте искать ответы в прошлом или даже настоящем опыте, Agentic AI требует проектирования будущего с чистого листа.

- AI-трансформация - это прежде всего культурное и операционное изменение, которое должно поддерживаться и направляться лично топ-менеджментом.

- Главный навык лидера будущего, умение делегировать цели автономным системам, сохраняя при этом полный контроль над этикой и вектором развития.