Кстати, Gigoo пригласили завтра вечером поговорить на (пугающе) масштабную амбициозную тему. Должно быть интересно. Подробности у них в канале: https://news.1rj.ru/str/gigoo_ru/1148

На сайте Tiny teams hall of fame можно посмотреть как стартапы из 10-20 человек делают очень успешные продукты и зарабатывают большие деньги.

Если долго смотреть на этот список, можно разглядеть тренд на очень компактные ai-enablement команды.

Wisq во вторник написали, что получили 15 млн инвестиций. Они делают AI-agentic HR Platform. Их флагманский продукт — Harper, «the world’s first AI HR Generalist‎».

Так вот, посмотрите как они рассказывают о Harper на лендинге. Особенно мне понравилась фраза:

Harper Has Conversations Too Good to Be Human

‎

→ https://www.wisq.com/harper

Познавательное видео про кризис малого и среднего бизнеса в Японии: большая часть этих предприятий будет закрыта из-за невозможности передать кому-то по наследству.

В ролике говорится о закрытии 99% компаний. Но я проверил, это преувеличение — пока прогнозируют, что около 35% (1,3 миллиона из 3,8 млн).

Под угрозой 6,5 млн рабочих мест и 150 млрд долларов в ВВП (это 3% ВВП).

Чему эта история может нас научить и рассказать про будущее работы (во всем мире)?

Так будет выглядеть наш «плавный продуманный переход»‎ в мир AI и автоматизации.

Даже имея индикаторы и сигналы размером с кинг-конга — никак не получается превратить их в своевременные коллективные стратегические решения.

→ https://www.youtube.com/watch?v=UYBq1LRleGM

Мы уже как-то обсуждали, что не только тренды и сигналы — с будущим можно работать через напряжения.

Я там изрядно политизировал эту концепцию. И не отказываюсь от слов: конечно же будущее — это столкновения, компромиссы и перераспределение власти.

В комментариях абсолютно оправдано еще упомянули и про ТРИЗ. Мы к нему еще вернемся. В следующих сериях. А сегодня у нас — парадигмы.

Лучше всего про парадигмы и будущее написал Джоэл Баркер в своей книге «Опережающее мышление. Как увидеть новый тренд раньше других». Книга классная. Обязательно прочитайте.

Если коротко, теория звучат так:

• Парадигма — это мейнстримовый подход к решению большой проблемы. Этот подход может существовать как набор правил, фреймов и убеждений (часто неосознаваемых), которые определяют, как мы видим мир и действуем в нем.

• Но каждая, даже самая мейнстримовая, парадигма имеет изъян. Раньше мы им пренебрегали. Но он накапливается и в итоге создает новую большую проблему, и даёт возможность появлению новой парадигмы.

• Сдвиг парадигмы несет угрозу для лидеров старой парадигмы (потому что они в нее очень хорошо вписались и не хотят терять преимуществ), но и возможность для новаторов и аутсайдеров, которые стремятся перепридумать правила.

Три принципа смены парадигм:

1. Даже обеспечивая успешное решение множества проблем, парадигмы всегда выявляют проблемы, которые нельзя решить с их помощью. Эти проблемы стимулируют поиски новой парадигмы.

2. Созидатели парадигм почти всегда — аутсайдеры, они не разбираются в тонкостях доминирующей парадигмы и не делали в нее никаких инвестиций.

3. Пионеры парадигмы не имеют достаточных оснований для аргументированных, рациональных выводов. Они принимают решение сменить парадигму, полагаясь на свою интуицию.

7 характеристик парадигм

1. Парадигмы — широко распространенное явление

2. Парадигмы функциональны

3. Эффект парадигмы меняет привычную связь между тем, что мы видим, и тем, во что мы верим

4. Почти всегда к проблеме есть несколько правильных подходов (и парадигм)

5. Безграничная приверженность парадигме может вызвать ее паралич

6. Гибкость парадигмы — лучшая стратегия в бурную эпоху

7. Люди способны сознательно менять парадигму

Цикл смены парадигмы выглядит примерно так:

Этап 1. Устоявшаяся парадигма становится менее эффективной.

Этап 2. Сообщество, применяющее парадигму, чувствует ситуацию и постепенно утрачивает веру в старые правила.

Этап 3. С утратой веры атмосфера становится все более неспокойной и неуправляемой (нарастает ощущение кризиса по Брайту).

Этап 4. Создатели или приверженцы новой парадигмы предлагают свои решения (может оказаться, что многие из этих решений известны и десятилетиями дожидались своего часа).

Этап 5. Конфликт парадигм становится очевидным, и атмосфера накаляется еще больше.

Этап 6. Заинтересованное сообщество испытывает острое недовольство и требует определенных решений.

Этап 7. Появляются доказательства, что одна из новых парадигм позволяет решить ряд важных проблем, с которыми не справлялась старая парадигма.

Этап 8. Ряд представителей заинтересованного сообщества принимают новую парадигму на веру.

Этап 9. Парадигма набирает силу и получает финансовую поддержку, число ее сторонников растет.

Этап 10. Бурные, неуправляемые процессы идут на убыль, проблемы начинают решаться с помощью новой парадигмы, а заинтересованное сообщество обретает новый подход, который позволяет иметь дело с реалиями окружающего мира.

В четверг вышел очередной выпуск Possible Podcast Рида Хоффмана, и в этот раз у него Дэвид Оутор — делится своими знаниями про влияние AI на экспертизу и работу будущего.

В июне у Оутора было опубликовано большое исследование, где он каким-то хитрым образом выяснил следующее:

Влияние AI на ценность «человеческого» труда зависит от того, увеличивает или уменьшает эта автоматизация требуемый уровень экспертизы для оставшихся, неавтоматизированных задач.

Отсюда следует два сценария:

1. AI убирает экспертные задачи

Требуемый уровень экспертизы для этой профессии снижается. Для оставшихся задач не требуется сложная подготовка, и больше людей смогут справиться с этой работой. Зарплаты в этой профессии упадут, но количество занятых людей может вырасти.

2. Автоматизация убирает неэкспертные задачи

Остается самая сложная и требовательная к экспертизе работа. Она требует значительно больше талантов и уменьшает количество людей, которые могут на эту работу претендовать — зарплаты могут вырасти, а число занятых людей может сократиться.

Иногда автоматизация рутинных задач, которая, казалось бы, должна снижать занятость, приводила к росту зарплат в профессиях, где эти задачи были распространены. Все дело в том, что рутинные задачи могли быть экспертными для одних профессий (складские работники), но неэкспертными для других (бухгалтера).

Короче говоря, нас ждет поляризация экспертизы: на супер-экспертизу и не-экспертизу.

Возвращаемся к подкасту. Что еще интересного мы узнаем:

• Путь к супер-экспертизе лежит через плохо формализованные задачи, но где большие ставки и высокий импакт. Если алгоритм решения можно описать — эту работу легко автоматизировать (даже очень когнитивно-сложную).

• Самое узкое место — мы не научились эффективно и справедливо распределять доходы. Поэтому пока самый вероятный сценарий: AI сделает мир богаче, но у людей опять ничего не будет — все достанется корпорациям.

→ https://www.youtube.com/watch?v=MGKUTVyqJlI

(аудио-саммари в комментариях)

Завтра у нас с Аней будет Совет Директоров — на двоих. Будем обсуждать тему, которую как будто бы и стеснительно поднимать: а может не всем надо в визионерство и фьючер финкинг?

Аджента такая:

• Что значит быть лидером будущего и почему это звучит так соблазнительно?

• Как понять, лидер ты или нет, и почему это важно?

• Чем мы жертвуем, когда берем на себя эту роль?

• Признание своих границ и ограничений - это проявление зрелости или слабости?

8 июля, в 19:30

Ссылка будет в чате.