Говорят в Китае гендерный дисбаланс. Создатели этого робота, рассказывают , что у этого экземпляра, мягкая и теплая кожа, есть связки. И это хорошо для домашней работы. Какой именно работе нужны такие характеристики, производители не уточнили.
🤪12👍1
2005 закончился. А в 2025 началась новая гонка, которую взрослые почему-то пытаются не заметить. И зря.
С 2025 года родилось поколение Beta (2025–2039). По сути это первые дети, для которых ИИ станет базовой средой: как включить свет, как спросить, как получить результат. Их “цифровая грамотность” стартует с диалога с интеллектом, а не с установки приложений.
Если коротко про эволюцию двух поколений перед ними. Gen Z росли вместе с интернетом и соцсетями: публичность, профили, правила платформ, навигация в шуме, умение искать и сравнивать. Alpha выросли на экранах и бесконечных лентах: клипы, удержание внимания, рекомендации, быстрые переключения. Beta пойдут дальше: контент и обучение начнут собираться под конкретного ребёнка по запросу.
Темп, примеры, персонажи, уровень сложности, повторение сложных мест. Привычка “спросил → уточнил → получил план → сделал → проверил” станет нормой до школы.
Теперь неприятная часть для взрослых 40+. Ваши дети станут вашими будущими конкурентами раньше, чем вы психологически готовы это признать.
Во-первых, конкуренция за скорость обучения. Ребёнок, который каждый день получает персональные объяснения, тренировку и обратную связь, быстро накапливает прикладные навыки: язык, логика, математика на уровне задач, создание контента, сборка простых проектов из готовых инструментов. В 6–7 лет он уже умеет ставить задачу системе, получать варианты, выбирать, исправлять, доводить.
Во-вторых, конкуренция за производство результата. Gen Z учились искать. Alpha учились смотреть. Beta будут с детства собирать. Презентации, озвучки, персонажи, мини-игры, “проекты для школы”, простые автоматизации. Барьер “я не умею” будет таять. Останется барьер “я не знаю, чего хочу” и “я не довожу до конца”. И вот это взрослые часто проигрывают.
В-третьих, конкуренция за внимание и влияние. Игрушки с ИИ постепенно превращаются в компаньонов: они реагируют, запоминают, поддерживают диалог, подстраиваются под ребёнка.
Параллельно школа будет метаться: где-то запрещают нейросети, где-то вводят правила, где-то делают вид, что ничего не происходит. В итоге дети живут в двух режимах: официально “нельзя”, фактически “используют все”. Это воспитывает навык обхода и самостоятельных траекторий.
И система уже дёргается, потому что не понимает, как это регулировать. Австралия реально ввела ограничения на соцсети до 16. Испания публично двигает ту же идею.
Когда государства начинают рубить по возрасту, это признак одного: взрослые проигрывают борьбу за внимание детей.
Сцена из ближайшего будущего выглядит так: ребёнок в 5–6 лет говорит системе: “хочу заработать 200 евро на своей идее”, и дальше по шагам собирает микро-бизнес. ИИ помогает выбрать нишу под его интерес (динозавры, лего, футбол), придумать продукт (раскраски, мини-книга, набор карточек, простая игра), написать тексты, сделать картинки, собрать лендинг на конструкторе, подключить оплату, накидать воронку, расписать контент-план, подготовить 20 коротких роликов, и даже прикинуть простую юнит-экономику: “сколько стоит привлечение, какая маржа, что менять в оффере”. Он запускает, смотрит, что покупают, меняет упаковку, повторяет. Без наш ребенок “гений” и без у него папа программиста работает у Google . Просто потому что инструменты делают тяжёлую часть, а ребёнку остаётся постановка задачи и итерации.
И да, для ориентира по “раннему старту”: Вольфганг Амадей Моцарт в 3 года уже играл на клавишах, в 4 освоил скрипку, а первый публичный концерт дал примерно в 5 с половиной. Но фишка ближайших лет как раз в том, что такие ранние “концерты” будут доступны не единицам. Раньше “рано” требовало редкого таланта и среды.
Продолжение в комментарии 👇🏼
С 2025 года родилось поколение Beta (2025–2039). По сути это первые дети, для которых ИИ станет базовой средой: как включить свет, как спросить, как получить результат. Их “цифровая грамотность” стартует с диалога с интеллектом, а не с установки приложений.
Если коротко про эволюцию двух поколений перед ними. Gen Z росли вместе с интернетом и соцсетями: публичность, профили, правила платформ, навигация в шуме, умение искать и сравнивать. Alpha выросли на экранах и бесконечных лентах: клипы, удержание внимания, рекомендации, быстрые переключения. Beta пойдут дальше: контент и обучение начнут собираться под конкретного ребёнка по запросу.
Темп, примеры, персонажи, уровень сложности, повторение сложных мест. Привычка “спросил → уточнил → получил план → сделал → проверил” станет нормой до школы.
Теперь неприятная часть для взрослых 40+. Ваши дети станут вашими будущими конкурентами раньше, чем вы психологически готовы это признать.
Во-первых, конкуренция за скорость обучения. Ребёнок, который каждый день получает персональные объяснения, тренировку и обратную связь, быстро накапливает прикладные навыки: язык, логика, математика на уровне задач, создание контента, сборка простых проектов из готовых инструментов. В 6–7 лет он уже умеет ставить задачу системе, получать варианты, выбирать, исправлять, доводить.
Во-вторых, конкуренция за производство результата. Gen Z учились искать. Alpha учились смотреть. Beta будут с детства собирать. Презентации, озвучки, персонажи, мини-игры, “проекты для школы”, простые автоматизации. Барьер “я не умею” будет таять. Останется барьер “я не знаю, чего хочу” и “я не довожу до конца”. И вот это взрослые часто проигрывают.
В-третьих, конкуренция за внимание и влияние. Игрушки с ИИ постепенно превращаются в компаньонов: они реагируют, запоминают, поддерживают диалог, подстраиваются под ребёнка.
Параллельно школа будет метаться: где-то запрещают нейросети, где-то вводят правила, где-то делают вид, что ничего не происходит. В итоге дети живут в двух режимах: официально “нельзя”, фактически “используют все”. Это воспитывает навык обхода и самостоятельных траекторий.
И система уже дёргается, потому что не понимает, как это регулировать. Австралия реально ввела ограничения на соцсети до 16. Испания публично двигает ту же идею.
Когда государства начинают рубить по возрасту, это признак одного: взрослые проигрывают борьбу за внимание детей.
Сцена из ближайшего будущего выглядит так: ребёнок в 5–6 лет говорит системе: “хочу заработать 200 евро на своей идее”, и дальше по шагам собирает микро-бизнес. ИИ помогает выбрать нишу под его интерес (динозавры, лего, футбол), придумать продукт (раскраски, мини-книга, набор карточек, простая игра), написать тексты, сделать картинки, собрать лендинг на конструкторе, подключить оплату, накидать воронку, расписать контент-план, подготовить 20 коротких роликов, и даже прикинуть простую юнит-экономику: “сколько стоит привлечение, какая маржа, что менять в оффере”. Он запускает, смотрит, что покупают, меняет упаковку, повторяет. Без наш ребенок “гений” и без у него папа программиста работает у Google . Просто потому что инструменты делают тяжёлую часть, а ребёнку остаётся постановка задачи и итерации.
И да, для ориентира по “раннему старту”: Вольфганг Амадей Моцарт в 3 года уже играл на клавишах, в 4 освоил скрипку, а первый публичный концерт дал примерно в 5 с половиной. Но фишка ближайших лет как раз в том, что такие ранние “концерты” будут доступны не единицам. Раньше “рано” требовало редкого таланта и среды.
Продолжение в комментарии 👇🏼
❤13🔥4👍3🖕1🤪1
Маск показал, зачем он объединял xAI и SpaceX
Раньше логика этого хода была туманной. Теперь он провёл общее собрание и разложил схему: xAI работает на инфраструктуре SpaceX. У компании появляется собственный контур размещения железа, энергии, охлаждения и передачи данных. Это убирает зависимость от облаков и внешних очередей за мощностями.
1) Площадки и размещение вычислений
SpaceX имеет десятки объектов — сборочные цеха, ангары, испытательные площадки, базы Starlink, солнечные поля. Маск открывает часть этого под xAI.
Это даёт:
физические точки для установки стоек и охлаждения,
пространство под собственные мини-дата-центры,
доступ к промышленной вентиляции и системам отвода тепла,
быстрый запуск нового железа без зависания в очередях колокаций.
Плюс — SpaceX сама строит многие корпуса. Значит, xAI получает возможность делать стойки под себя, а не под стандарты облаков.
2) Производственная цепочка
SpaceX контролирует изготовление корпусов, кронштейнов, радиаторов, солнечных панелей, силовых систем.
xAI получает:
возможность собирать вычислительные блоки “на лету”,
настройку охлаждения под конкретные модели,
быстрый цикл “спроектировали → произвели → поставили → протестировали” без сторонних подрядчиков.
Это превращает железо для ИИ в управляемый ресурс, а не в дефицит.
3) Спутниковая связь и транспорт данных
Через Starlink xAI получает:
постоянное подключение между своими точками,
независимость от локальных провайдеров и перегруженных каналов,
возможность строить распределённые вычисления в любых регионах, где есть терминалы.
Это особенно важно, если часть вычислений уйдёт на Луну или в космос — Starlink уже покрывает цепочку передачи данных.
4) Новая продуктовая структура xAI
Маск делает не “команды под исследования”, а продуктовые линии:
Grok — интерфейс общения; там важны скорость, голос, ответы в реальном времени.
Coding — инструменты для разработчиков, генерация кода, ревью, ускорение релизов.
Imagine — визуальный движок: генерация графики, материалов, сцен.
Macrohard — агенты, которые выполняют процессы: они планируют, принимают решения, работают как автономные “цифровые отделы”.
Это создаёт четыре направления, которые можно масштабировать отдельно, и каждое опирается на общий технический фундамент SpaceX.
5) Лунная стратегия
Маск хочет перенести часть производственного цикла за пределы Земли:
спутники собираются на Луне, потому что там дешевле работать с материалами;
лунная солнечная энергия даёт мощность без атмосферы;
mass driver позволяет запускать компоненты в космос без топлива;
вычислительные блоки в космосе снимают проблему охлаждения: вакуум забирает тепло сам.
Это элементы инженерного плана, который SpaceX обсуждала много лет. Сейчас они получают связку с ИИ через xAI.
6) Вся система собирается в замкнутый контур
Площадки → производство → энергия → охлаждение → спутниковый канал → вычисления.
Это даёт Маску контроль над тем, что в ИИ сейчас дефицит:
электричество,
железо,
каналы данных,
площадь,
охлаждение,
темп производства.
И что?
Маск переводит конкуренцию в инфраструктурный слой. Темп развития определяется не моделями, а доступом к энергии, производству и каналам данных. Такой контур можно наращивать так же быстро, как SpaceX наращивает производство ракет.
🚨Нам 3.14здец:
Командам, которые растут через аренду вычислений — 8/10. В гонке появляется игрок с собственным производством, собственной энергией и собственной связью.
‼️Это только одна новость из сегодняшнего ИИ-дайджеста.
Еще в последнем в этом году выпуске:
Как внедрение ИИ повлияло на производительность труда
Anthropic признали повышенные риски у Opus 4.6
Чем так опасны поколение Beta
Раньше логика этого хода была туманной. Теперь он провёл общее собрание и разложил схему: xAI работает на инфраструктуре SpaceX. У компании появляется собственный контур размещения железа, энергии, охлаждения и передачи данных. Это убирает зависимость от облаков и внешних очередей за мощностями.
1) Площадки и размещение вычислений
SpaceX имеет десятки объектов — сборочные цеха, ангары, испытательные площадки, базы Starlink, солнечные поля. Маск открывает часть этого под xAI.
Это даёт:
физические точки для установки стоек и охлаждения,
пространство под собственные мини-дата-центры,
доступ к промышленной вентиляции и системам отвода тепла,
быстрый запуск нового железа без зависания в очередях колокаций.
Плюс — SpaceX сама строит многие корпуса. Значит, xAI получает возможность делать стойки под себя, а не под стандарты облаков.
2) Производственная цепочка
SpaceX контролирует изготовление корпусов, кронштейнов, радиаторов, солнечных панелей, силовых систем.
xAI получает:
возможность собирать вычислительные блоки “на лету”,
настройку охлаждения под конкретные модели,
быстрый цикл “спроектировали → произвели → поставили → протестировали” без сторонних подрядчиков.
Это превращает железо для ИИ в управляемый ресурс, а не в дефицит.
3) Спутниковая связь и транспорт данных
Через Starlink xAI получает:
постоянное подключение между своими точками,
независимость от локальных провайдеров и перегруженных каналов,
возможность строить распределённые вычисления в любых регионах, где есть терминалы.
Это особенно важно, если часть вычислений уйдёт на Луну или в космос — Starlink уже покрывает цепочку передачи данных.
4) Новая продуктовая структура xAI
Маск делает не “команды под исследования”, а продуктовые линии:
Grok — интерфейс общения; там важны скорость, голос, ответы в реальном времени.
Coding — инструменты для разработчиков, генерация кода, ревью, ускорение релизов.
Imagine — визуальный движок: генерация графики, материалов, сцен.
Macrohard — агенты, которые выполняют процессы: они планируют, принимают решения, работают как автономные “цифровые отделы”.
Это создаёт четыре направления, которые можно масштабировать отдельно, и каждое опирается на общий технический фундамент SpaceX.
5) Лунная стратегия
Маск хочет перенести часть производственного цикла за пределы Земли:
спутники собираются на Луне, потому что там дешевле работать с материалами;
лунная солнечная энергия даёт мощность без атмосферы;
mass driver позволяет запускать компоненты в космос без топлива;
вычислительные блоки в космосе снимают проблему охлаждения: вакуум забирает тепло сам.
Это элементы инженерного плана, который SpaceX обсуждала много лет. Сейчас они получают связку с ИИ через xAI.
6) Вся система собирается в замкнутый контур
Площадки → производство → энергия → охлаждение → спутниковый канал → вычисления.
Это даёт Маску контроль над тем, что в ИИ сейчас дефицит:
электричество,
железо,
каналы данных,
площадь,
охлаждение,
темп производства.
И что?
Маск переводит конкуренцию в инфраструктурный слой. Темп развития определяется не моделями, а доступом к энергии, производству и каналам данных. Такой контур можно наращивать так же быстро, как SpaceX наращивает производство ракет.
🚨Нам 3.14здец:
Командам, которые растут через аренду вычислений — 8/10. В гонке появляется игрок с собственным производством, собственной энергией и собственной связью.
‼️Это только одна новость из сегодняшнего ИИ-дайджеста.
Еще в последнем в этом году выпуске:
Как внедрение ИИ повлияло на производительность труда
Anthropic признали повышенные риски у Opus 4.6
Чем так опасны поколение Beta
1❤2👍1
И ещё 10 новостей — быстрых, как ИИ:
IsoDDE, Qwen-Image-2.0, уход Sharma, спор OpenAI с iyO, раунд Runway, задержка Siri, назначение Achiam, дата-центр Meta, тарифы Anthropic, оплата в Gemini и Veo в Ads.
Хочешь каждый день БЕСПЛАТНО получать на почту главные ИИ-новости с моей аналитикой формата “И что?” и “Нам 3.14здец”, которые уже читают тысячи ИИ-энтузиастов почти из всех уголков планеты, вместо кучи телеграм-каналов и бесконечной ленты новостей без блокировок и VPN - подпишись в один клик.
Ссылка на дайджест. Подпишись!
IsoDDE, Qwen-Image-2.0, уход Sharma, спор OpenAI с iyO, раунд Runway, задержка Siri, назначение Achiam, дата-центр Meta, тарифы Anthropic, оплата в Gemini и Veo в Ads.
Хочешь каждый день БЕСПЛАТНО получать на почту главные ИИ-новости с моей аналитикой формата “И что?” и “Нам 3.14здец”, которые уже читают тысячи ИИ-энтузиастов почти из всех уголков планеты, вместо кучи телеграм-каналов и бесконечной ленты новостей без блокировок и VPN - подпишись в один клик.
Ссылка на дайджест. Подпишись!
Big Picture AI Community Portal
Глобальное комьюнити ИИ энтузиастов
Маск показал, зачем он объединял xAI и SpaceX
Раньше логика этого хода была туманной. Теперь он провёл общее собрание и разложил схему: xAI работает на инфраструктуре SpaceX. У компании появляется собственный контур размещения железа, энергии, охлаждения и передачи данных. Это убирает зависимость от облаков и внешних очередей за мощностями.
1) Площадки и размещение вычислений
SpaceX имеет десятки объектов — сборочные цеха, ангары, испытательные площадки, базы Starlink, солнечные поля. Маск открывает часть этого под xAI.
Это даёт:
физические точки для установки стоек и охлаждения,
пространство под собственные мини-дата-центры,
доступ к промышленной вентиляции и системам отвода тепла,
быстрый запуск нового железа без зависания в очередях колокаций.
Плюс — SpaceX сама строит многие корпуса. Значит, xAI получает возможность делать стойки под себя, а не под стандарты облаков.
2) Производственная цепочка
SpaceX контролирует изготовление корпусов, кронштейнов, радиаторов, солнечных панелей, силовых систем.
xAI получает:
возможность собирать вычислительные блоки “на лету”,
настройку охлаждения под конкретные модели,
быстрый цикл “спроектировали → произвели → поставили → протестировали” без сторонних подрядчиков.
Это превращает железо для ИИ в управляемый ресурс, а не в дефицит.
3) Спутниковая связь и транспорт данных
Через Starlink xAI получает:
постоянное подключение между своими точками,
независимость от локальных провайдеров и перегруженных каналов,
возможность строить распределённые вычисления в любых регионах, где есть терминалы.
Это особенно важно, если часть вычислений уйдёт на Луну или в космос — Starlink уже покрывает цепочку передачи данных.
4) Новая продуктовая структура xAI
Маск делает не “команды под исследования”, а продуктовые линии:
Grok — интерфейс общения; там важны скорость, голос, ответы в реальном времени.
Coding — инструменты для разработчиков, генерация кода, ревью, ускорение релизов.
Imagine — визуальный движок: генерация графики, материалов, сцен.
Macrohard — агенты, которые выполняют процессы: они планируют, принимают решения, работают как автономные “цифровые отделы”.
Это создаёт четыре направления, которые можно масштабировать отдельно, и каждое опирается на общий технический фундамент SpaceX.
5) Лунная стратегия
Маск хочет перенести часть производственного цикла за пределы Земли:
спутники собираются на Луне, потому что там дешевле работать с материалами;
лунная солнечная энергия даёт мощность без атмосферы;
mass driver позволяет запускать компоненты в космос без топлива;
вычислительные блоки в космосе снимают проблему охлаждения: вакуум забирает тепло сам.
Это элементы инженерного плана, который SpaceX обсуждала много лет. Сейчас они получают связку с ИИ через xAI.
6) Вся система собирается в замкнутый контур
Площадки → производство → энергия → охлаждение → спутниковый канал → вычисления.
Это даёт Маску контроль над тем, что в ИИ сейчас дефицит:
электричество,
железо,
каналы данных,
площадь,
охлаждение,
темп производства.
И что?
Проболжение 👇🏼
Раньше логика этого хода была туманной. Теперь он провёл общее собрание и разложил схему: xAI работает на инфраструктуре SpaceX. У компании появляется собственный контур размещения железа, энергии, охлаждения и передачи данных. Это убирает зависимость от облаков и внешних очередей за мощностями.
1) Площадки и размещение вычислений
SpaceX имеет десятки объектов — сборочные цеха, ангары, испытательные площадки, базы Starlink, солнечные поля. Маск открывает часть этого под xAI.
Это даёт:
физические точки для установки стоек и охлаждения,
пространство под собственные мини-дата-центры,
доступ к промышленной вентиляции и системам отвода тепла,
быстрый запуск нового железа без зависания в очередях колокаций.
Плюс — SpaceX сама строит многие корпуса. Значит, xAI получает возможность делать стойки под себя, а не под стандарты облаков.
2) Производственная цепочка
SpaceX контролирует изготовление корпусов, кронштейнов, радиаторов, солнечных панелей, силовых систем.
xAI получает:
возможность собирать вычислительные блоки “на лету”,
настройку охлаждения под конкретные модели,
быстрый цикл “спроектировали → произвели → поставили → протестировали” без сторонних подрядчиков.
Это превращает железо для ИИ в управляемый ресурс, а не в дефицит.
3) Спутниковая связь и транспорт данных
Через Starlink xAI получает:
постоянное подключение между своими точками,
независимость от локальных провайдеров и перегруженных каналов,
возможность строить распределённые вычисления в любых регионах, где есть терминалы.
Это особенно важно, если часть вычислений уйдёт на Луну или в космос — Starlink уже покрывает цепочку передачи данных.
4) Новая продуктовая структура xAI
Маск делает не “команды под исследования”, а продуктовые линии:
Grok — интерфейс общения; там важны скорость, голос, ответы в реальном времени.
Coding — инструменты для разработчиков, генерация кода, ревью, ускорение релизов.
Imagine — визуальный движок: генерация графики, материалов, сцен.
Macrohard — агенты, которые выполняют процессы: они планируют, принимают решения, работают как автономные “цифровые отделы”.
Это создаёт четыре направления, которые можно масштабировать отдельно, и каждое опирается на общий технический фундамент SpaceX.
5) Лунная стратегия
Маск хочет перенести часть производственного цикла за пределы Земли:
спутники собираются на Луне, потому что там дешевле работать с материалами;
лунная солнечная энергия даёт мощность без атмосферы;
mass driver позволяет запускать компоненты в космос без топлива;
вычислительные блоки в космосе снимают проблему охлаждения: вакуум забирает тепло сам.
Это элементы инженерного плана, который SpaceX обсуждала много лет. Сейчас они получают связку с ИИ через xAI.
6) Вся система собирается в замкнутый контур
Площадки → производство → энергия → охлаждение → спутниковый канал → вычисления.
Это даёт Маску контроль над тем, что в ИИ сейчас дефицит:
электричество,
железо,
каналы данных,
площадь,
охлаждение,
темп производства.
И что?
Проболжение 👇🏼
Маск переводит конкуренцию в инфраструктурный слой. Темп развития определяется не моделями, а доступом к энергии, производству и каналам данных. Такой контур можно наращивать так же быстро, как SpaceX наращивает производство ракет.
🚨Нам 3.14здец:
Командам, которые растут через аренду вычислений — 8/10. В гонке появляется игрок с собственным производством, собственной энергией и собственной связью.
‼️Это только одна новость из сегодняшнего ИИ-дайджеста.
Еще в последнем в этом году выпуске:
Как внедрение ИИ повлияло на производительность труда
Anthropic признали повышенные риски у Opus 4.6
Чем так опасны поколение Beta
И ещё 10 новостей — быстрых, как ИИ:
IsoDDE, Qwen-Image-2.0, уход Sharma, спор OpenAI с iyO, раунд Runway, задержка Siri, назначение Achiam, дата-центр Meta, тарифы Anthropic, оплата в Gemini и Veo в Ads.
Хочешь каждый день БЕСПЛАТНО получать на почту главные ИИ-новости с моей аналитикой формата “И что?” и “Нам 3.14здец”, которые уже читают тысячи ИИ-энтузиастов почти из всех уголков планеты, вместо кучи телеграм-каналов и бесконечной ленты новостей без блокировок и VPN - подпишись в один клик.
Ссылка на дайджест. Подпишись!
🚨Нам 3.14здец:
Командам, которые растут через аренду вычислений — 8/10. В гонке появляется игрок с собственным производством, собственной энергией и собственной связью.
‼️Это только одна новость из сегодняшнего ИИ-дайджеста.
Еще в последнем в этом году выпуске:
Как внедрение ИИ повлияло на производительность труда
Anthropic признали повышенные риски у Opus 4.6
Чем так опасны поколение Beta
И ещё 10 новостей — быстрых, как ИИ:
IsoDDE, Qwen-Image-2.0, уход Sharma, спор OpenAI с iyO, раунд Runway, задержка Siri, назначение Achiam, дата-центр Meta, тарифы Anthropic, оплата в Gemini и Veo в Ads.
Хочешь каждый день БЕСПЛАТНО получать на почту главные ИИ-новости с моей аналитикой формата “И что?” и “Нам 3.14здец”, которые уже читают тысячи ИИ-энтузиастов почти из всех уголков планеты, вместо кучи телеграм-каналов и бесконечной ленты новостей без блокировок и VPN - подпишись в один клик.
Ссылка на дайджест. Подпишись!
Anthropic будет компенсировать рост тарифов на электричество в регионах с их дата-центрами (нагрузка ЦОДов повышает стоимость электроэнергии для жителей). И что? Развёртывание ИИ-мощностей превращается в политическое соглашение — регионам нужны гарантии, иначе проекты стопорятся на уровне администраций городов.
Представь: ты поставил Copilot/ChatGPT “чтобы разгрузиться”. И через пару месяцев ловишь себя на том, что делаешь в два раза больше всего. Причём добровольно.
Исследователи из Berkeley Haas (их текст вышел в Harvard Business Review в феврале 2026) месяцами смотрели на одну американскую техкомпанию - и поймали простой эффект: AI снижает порог “я это не умею”, поэтому люди начинают лезть в чужие задачи, параллелить всё подряд и расширять роль. А потом ещё и добивать хвосты вечером, потому что “ну там же пару промптов кинуть”.
Фактура:
Источник: Harvard Business Review, февраль 2026, авторы - Aruna Ranganathan (Berkeley Haas) и Xingqi Maggie Ye.
Формат: 8 месяцев наблюдений в одной U.S. tech company, около 200 сотрудников; +40 глубинных интервью.
Что увидели:
AI-пользователи брали больше задач и шире выходили за рамки своей роли.
Рабочие часы росли, многозадачность росла.
Граница “работа/отдых” размывалась - промпты улетали после работы и в перерывах.
У инженеров добавлялась новая “работа поверх работы”: ревью и “коучинг” по AI-коду, потому что запросов на “vibe-coding” становилось больше.
И что?
AI в офисе превращается в ускоритель темпа, а не в “освободитель времени”. Выигрыш по скорости быстро съедается расширением роли, ростом координации и ревью, плюс постоянным микроконтактом с работой.
Для бизнеса это значит: если ты просто “раздал AI”, то получишь краткосрочный буст и долгосрочную усталость, просадку качества и риск текучки. Нужны правила - что автоматизируем, что запрещаем тащить в офф-тайм, кто отвечает за качество AI-выхода.
🚨Нам 3.14здец: менеджменту знаний и тимлидам - 8/10 - потому что AI создаёт больше работы по проверке и синхронизации, чем по “деланию”.
Исследователи из Berkeley Haas (их текст вышел в Harvard Business Review в феврале 2026) месяцами смотрели на одну американскую техкомпанию - и поймали простой эффект: AI снижает порог “я это не умею”, поэтому люди начинают лезть в чужие задачи, параллелить всё подряд и расширять роль. А потом ещё и добивать хвосты вечером, потому что “ну там же пару промптов кинуть”.
Фактура:
Источник: Harvard Business Review, февраль 2026, авторы - Aruna Ranganathan (Berkeley Haas) и Xingqi Maggie Ye.
Формат: 8 месяцев наблюдений в одной U.S. tech company, около 200 сотрудников; +40 глубинных интервью.
Что увидели:
AI-пользователи брали больше задач и шире выходили за рамки своей роли.
Рабочие часы росли, многозадачность росла.
Граница “работа/отдых” размывалась - промпты улетали после работы и в перерывах.
У инженеров добавлялась новая “работа поверх работы”: ревью и “коучинг” по AI-коду, потому что запросов на “vibe-coding” становилось больше.
И что?
AI в офисе превращается в ускоритель темпа, а не в “освободитель времени”. Выигрыш по скорости быстро съедается расширением роли, ростом координации и ревью, плюс постоянным микроконтактом с работой.
Для бизнеса это значит: если ты просто “раздал AI”, то получишь краткосрочный буст и долгосрочную усталость, просадку качества и риск текучки. Нужны правила - что автоматизируем, что запрещаем тащить в офф-тайм, кто отвечает за качество AI-выхода.
🚨Нам 3.14здец: менеджменту знаний и тимлидам - 8/10 - потому что AI создаёт больше работы по проверке и синхронизации, чем по “деланию”.
🔥6
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
А как проходят ваши выходные?
Как проходят ваши выходные? (Выбери несколько )
Anonymous Poll
7%
Примерно как на видео, гоняю робота
24%
Отсыпаюсь
17%
Смотрю сериалы и фильмы
23%
Учу новое
33%
Пилю проект
5%
Играю в компьютерные игры
23%
Еду на природу с семьей или компанией
4%
Напишу в комментариях