WTF_HR

2025-10-17 22:01:32 Часть пятая. Смелые прогнозы

Ну что, давайте на ночь глядя набросаем сценарий для «Черного Зеркала».
Для начала, ИИ ускорит и углубит все процессы, которые уже и так происходят. В ситуации, когда вы можете нарисовать, оформить и накодить все что угодно и нужно только уметь объяснять это словами, количество разного рода одиночек и бутиков превысит все ПДК.

Все это наложится на то, что разнообразных отношений работника и работодателя уже и так пруд пруди. Вокруг этого выросла целая индустрия из фирм и платформ, предоставляющих услуги различной степени легальности по оплате разных услуг в разных странах. Бизнес этому только рад – традиционный социальный контракт работодателя и работника со льготами и верностью друг другу разрушается на наших глазах.

А теперь прибавьте к этому еще и стремительно разрушающуюся лояльность самих сотрудников к своим работодателям. Оверэмплоймент, когда у вас две работы и еще пара фриланс-проектов, для приличного профессионала станет нормой.

Джунов на прикладные специальности перестанут нанимать совсем, за них ИИ будет делать почти все. Общество, государство и система образования отреагируют на это увеличением срока и сложности обучения и созданием новых форматов.
Студенты-фундаментальщики будут учиться до возраста, который сто лет назад считался глубокой старостью. А вот студенты прикладных специальностей будут одновременно работать и учиться, а работодатель будет платить им стипендию, которая меньше, чем рыночная зарплата.

Да-да, миллениалы переизобрели стажировки и целевое обучение, только вот выполнение KPI компании будет условием получения диплома на равных правах с академической успеваемостью. Компания тебя уволила – поздравляем, ты отчислен, и у работодателя нет никаких обязательств тебя нанимать по окончании обучения. Если ты рельно хорош - наймут. Такие модели уже существуют, их станет больше.

Ну и самое, на наш взгляд интересное. Многие думают, что капиталисты хотят совсем убрать людей из бизнеса, но это не так. Капиталисты хотят убрать людей, которые не приносят ценность. А кто у нас не приносит ценность? Топ-менеджеры и ведущие специалисты – очень даже приносят. Узкие спецы «на земле», которые делают руками конретные, подчас сложные, недоступные машинам штуки - тоже вполне приносят.
А вот менеджеры среднего звена существуют для того, чтобы декомпозировать спущенные сверху задачи, раздавать указания, проверять выполнение, суммаризировать полученный результат и отчитываться начальству. Ничего не напоминает?

Правильно, по зловещему совпадению, последнее поколение больших языковых моделей этот набор задачек выполняют на отличненько. Да, они пока тупят, да, они плохо держат меняющийся контекст организации, да, они иногда галлюцинируют. Но пусть первый бросит в нас камень тот, кто никогда не тупил, всегда отлично держал меняющийся контекст, и никогда ничего не выдумывал. И ИИ-агенты довольно скоро научатся все это делать - не идеально, но лучше среднего менеджера.

В общем, если наши фантазии сбудутся, что следующее поколение работающих людей будет делиться на две части – небольшую касту штатных корпоративных самураев в башнях из слоновой кости и множество индивидуальных исполнителей-фрилансеров, работащих на трех работах, из которых существенная часть будет этой работой оплачивать собственное непрерывное образование с постоянным риском этот процесс не по своей воле прекратить. А между этими двумя группами будет всемогущий ИИ. Такие дела. Открыть/Комментировать

2025-10-16 18:31:04 (Продолжение)

Вайб-консалтинг
Должность младших аналитиков в консалтинге уже умерла с появлением функций Deep Research в ведущих моделях. Но ИИ не убьет консалтинговую индустрию, потому что консалтинг – это не способ получения сакральных знаний. Это способ снять с себя ответственность за принятие решений, а избегание ответственности будет существовать, пока живо человечество.

Зато мы вангуем расцвет бутикового и индивидуального консалтинга, в котором сбор и структурирование контента будет брать на себя LLM, а человек будет презентовать это все уважаемым клиентам, жать руки и налаживать отношения.

Особенно повезет тем, кто ведет командные сессии, потому как техник работы с LLM при подготовке и проведении будет просто тьма. Мы уже видели, как проводят сессии, разбивая участников на группы, работающие в диалоге с LLM, а потом выводя на «пленарную часть» их выводы, после суммаризации этими самыми LLM. Дешево и сердито.

Единорог в одно лицо
А еще LLMки позволяют писать полноценные приложения в одно лицо, не будучи программистом, а это значит, что количество людей в успешных компаниях сократится до невиданных прежде значений. Сорок лет назад, в доинтернетное время в компании, которая стоила миллиард, работали тысячи человек. Тридцать лет назад (в эпоху интернета) – сотни. Пятнадцать (в эпоху соцсетей и мобильных устройств) – десятки, а теперь единицы, а то и единицА
(тут, кстати, очень видно, что ИИ – это не «новая промышленная революция», а просто очередная мощная технология, дающая инкрементальное повышение эффективности).

Да, такому персонажу придется не только запилить приложение, но и «завирусить» его, ибо денег на полноценное продвижение нет (хотя есть тикток). Да, вокруг будет много консультантов (юристы, налоговики, финансисты и прочая подобная публика).
Да, в таком навайбкоденном приложении будет куча багов и уязвимостей. Да, скорее всего такая компания не проживет долго.
Но если вы найдете, как решить простую потребность миллионов людей, и вам очень повезет, то вы сможете продать компанию за миллиард, не деля ее ни с кем.

Так что эффекты очень даже есть. Впрочем, по сравнению с тем, что нам предстоит, это все цветочки. Но об этом завтра в финальной части нашего лонгрида. Открыть/Комментировать

2025-10-16 18:31:04 Часть четвертая. Что уже происходит
Надо понимать, что мы находимся в «долине разочарования» на кривой хайпа Гартнера, когда уже даже Альтман с Цукербергом неуверенно бормочут про пузыри. На этом этапе, как известно, первоначальные ожидания от нового инструмента оказываются нереалистичными, но зато все начинают понемногу понимать, где эта штука на самом деле полезна. И тут настало время удивительных историй.

Конец прикладного IT-образования
Мы уверены, что внедрение ИИ окончательно разрушит программистскую аристократию, низведя среднего программиста до примерно автослесаря. Не поймите неправильно, автослесарь – это небедный человек, особенно в развитых странах, но точно не боярин, каковым мнил себя недавно самый последний джун в российском бигтехе.

Инсайдеры рассказывают, что демократизация разработки уже привела к падению спроса на прикладное IT-образование. Шарашкиным конторам, учиившим людей за три месяца приручать питона, чтобы немедленно получать сотни тыщ, не поздоровится. Выживут только те, кто научится готовить условных сантехников. Многие подобные платформы будут пытаться выжить за счет программ в стиле "мы научим вас за месяц освоить ИИ и не потерять работу", но это сильно менее маржинальный бизнес чем питон за три месяца.

При этом настоящее фундаментальное физмат образование своей ценности не потеряет, потому что кто-то должен промптить нейросетку со знанием дела, а не как средний гуманитарий. Так что если ваш ребенок оказался в хорошем вузе на техническом факультете, не переживайте. Переживайте, если в плохом.

Конец SaaS для малого бизнеса
LinkedIn полон историй про то, как юзернейм в одно лицо за пару недель пишет CRM, систему управления заказами, или биллинг для малого и микро-бизнеса. Причем не простенькую стандартизированную, а развесистую и заточенную под процессы конкретной компании.

Если пишет опытный человек, то много букаф обычно посвящено тому, как он этот код отлаживает и добивается его максимальной безопасности. Но даже проблема неряшливого кода и уязвимостей не убьет вайб-кодинг.

Рынок заказной разработки будет стремительно трансформироваться, и через некоторое время мы вместо задачек «нарисуйте мне веб-страницу за день» увидим на фрилансерских сайтах заказы в стиле «напишите мне CRM за неделю».

Заказной софт – это как ремонт в квартире: никогда не понимаешь заранее качество и цену. А главное – со стороны заказчика нужен человек с видением конечного результата, что в малом бизнесе бывает не всегда. Но тем не менее, мы вполне верим, что вайб-код убьёт почти весь SaaS для малого и микро-бизнеса в его текущем виде. Открыть/Комментировать

2025-10-15 19:24:00 Часть третья. «Сокращения из-за ИИ»

Тут, конечно, пытливый читатель спросит – но как же так? Ведь мы же видим, как большие технологические компании сокращают персонал из-за ИИ? Ведь увольняют людей, чью работу начинают выполнять нейросети?
На самом деле мы пока не видели массовых сокращений квалифицированного персонала, произошедших на почве полной замены людей нейросетями.
И даже с относительно неквалифицированным видели несколько попыток (история с поддержкой Klarna – классический пример), которые обычно заканчивались тем, что людей нанимали обратно, причем за другие деньги.

Наши инсайдеры из больших техкомпаний рассказывают, что никакой замены программистов на ИИ не происходит – и уж точно не происходит вещей типа «половину кода в нашей компании теперь пишут нейросети». Некоторое повышение эффективности наблюдается, особенно в области быстрого экспериментирования, но ни одна команда не запустит в прод код, написанный нейросеткой. Да и вообще концепция «давайте всех людей заменим роботами, чтобы делать столько же за меньшие деньги» далеко не всегда в голове у руководителей компаний.

Мы бы сказали, что имея выбор «делать столько же денег меньшими ресурсами» и «делать больше уже имеющимися ресурсами» настоящий капиталист чаще выберет второй вариант (если, конечно, на горизонте не просматривается чумовой опции «делать больше денег меньшими ресурсами»).

Почему же людей увольняют? Действительно, увольняют из-за ИИ, но совершенно не так, как это представляют себе обыватели. Дело в том, что гонка генеративных нейросетей стоит огромных - никогда прежде не виданных - бюджетов, и все приличные бигтехи сейчас думают, что именно это и выведет их в лидеры следующего технологического рывка.

А стало быть, все подняли на флаг лозунг Цукерберга про то, что лучше спалить несколько лишних триллионов, чем проиграть в гонке за сверхразум.
Нужно вкладывать любые деньги в те области, которые либо напрямую связаны с ИИ, либо получат волшебный пендель после его внедрения. А все остальное можно подсократить – и сокращают старыми давно понятными способами – ищут, где, например, можно из двух региональных штаб-квартир сделать одну, где можно избавиться от дублирующих функций, а где – заменить персонал на более дешевый (кто сказал «индусы»?).

Ничего принципиально нового в сфере сокращений не происходит, и процент сокращений, обусловленных именно автоматизацией процессов с помощью ИИ – (пока) минимален. Скорее сначала приходит задача всех сократить, а уже потом оставшиеся начинают пользоваться нейросетками для повышения эффективности.

Манифесты некоторых CEO в стиле «мы заменим всех и убьем SaaS» смотрятся хорошо только до тех пор, пока не смотришь, насколько вырос хэдкаунт в их компаниях за период с последнего такого заявления. Например, в компании SalesForce, основатель которой товарищ Бениофф громче всех кричит про нейросетки, количество персонала за последний год выросло на 4%, а оборот на 6%. Другими словами, привел ли год усиленного внедрения этого вашего эй ая к повышению эффективности – большой вопрос. Правильный ли горизонт 1 год, чтобы судить об эффектах внедрения эй ая - еще больший вопрос.

Так что же, получается, что от ИИ пока вообще нет никаких глобальных эффектов на рынке труда? Очень даже есть, и они меняют целые индустрии, но об этом завтра. Открыть/Комментировать

2025-10-14 18:00:04 Часть вторая. Где есть заметный бизнес-эффект от генеративного ИИ

На данный момент есть две признанные функции, в которых есть внятный и очевидный бизнес-результат от GenAI: это колл-центры и разработка. Разберем их по отдельности.

Можно сказать, что колл-центры (а также базовые холодные продажи и прочее подобное, где делать особо ничего не нужно, а нужно только предоставлять информацию по понятному сценарию) – это единственные пока организации, работу которых чат-боты на основе GenAI действительно «задизраптили».
Теперь люди, которые отвечают на вопросы по скриптам, больше не нужны. Но есть одна важная штука – нейросетка может хорошо ответить вам на вопрос, если ничего не нужно делать. А вот там, где нужно и правда решать проблемы, ИИ пока не особо хорош. Нейросетка может выдать вам инструкцию, как поменять настройки в вашем телефоне или отправить платеж за услуги. Но если платеж застрял из-за неуказанных реквизитов и нужно поговорить с бухгалтером, чтобы тот перенаправил его в системе компании на правильный счет, нейросетка унизительным образом провалится. Собственно, даже операция под названием «посмотри на состояние моего счета и расскажи, прошел ли платеж от такого-то числа» нейросетке далеко не всегда под силу.
Поэтому на второй и третьей линии поддержки без людей пока не обойтись. Но самые бешеные тыщи людей в поддержке всегда сидели именно на первой линии, поэтому экономия для компаний тут будет и ощутимая.

Теперь к разработке.
Исследования, которые изучали влияние ИИ на продуктивность разработчиков, в основном сходятся на том, что умеренное использование ИИ может обеспечить рост производительности до 30%. То есть в лучшем случае разработчики будут на треть эффективнее – не в три раза, не «сейчас мы всех заменим», а просто делать чуть больше чем за день то, что раньше делалось за полтора. Неплохо, можно уволить треть разработчиков? Нет.
Проблема в том, что 30% ИИ показывает на простых отдельных задачах без особого контекста и на распространенных языках программирования – то есть ровно там, где опытные разработчики и так не особо нужны. Часть джунов будет уволена, да, но только часть и только джунов.

Самый интересный эффект GenAI-технологий на данный момент – это не радикальное повышение эффективности работы профессионалов в своих областях (его не наблюдается), а демократизация ранее сакральных знаний и навыков.
Хорошего фулстек-программиста на большом проекте со сложной архитектурой нейросетка даже близко не заменит еще очень долго. Но он может отдать Cursor простую часть своей работы, особенно там, где речь идет об экспериментировании.
Без контекста и понимания архитектуры продукта генеративный ИИ скорее всего напишет что-то такое, что придется отлаживать больше, чем нужно, чтобы написать все с нуля, а вот маленькую отдельно стоящую функцию он написать может легко.

При этом для человека с хорошим пониманием задачи, но без навыков программирования (например, продакт-менеджера с техническим прошлым, который может читать код, но не умеет его нормально писать) тот же самый инструмент совершит революцию – то, для чего он раньше днями ждал, пока освободятся коллеги-разработчики (например, сделать дэшборд с данными из базы данных), он сейчас сможет сделать сам за час, используя естественный язык.

Та же самая история с дизайнерами, верстальщиками, иллюстраторами, копирайтерами, и всеми прочими специалистами, которых раньше нужно было для маленькой задачи искать или ждать. Теперь на мелких простых задачах они не нужны – их отлично сделает ИИ. Эти спецы теперь нужны на задачах сложных, требующих контекста и минимального количества ошибок, в том числе как «вторая линия» после работы AI.
Поэтому в ближайшее время, если вы где-то около этих профессий, ваша задача – просто научиться хорошо пользоваться самым продвинутым в вашей сфере GenAI, чтобы освободить себе время и делать задачки быстрее. И тогда вам c очень большой вероятностью не грозит вытеснение с рынка.

Но почему же тогда людей массово увольняют из крупных корпораций? Об этом завтра. Открыть/Комментировать

2025-10-13 18:00:05 Мы тут давно урывками по мелочи писали про то, кого, как и за что заменит этот ваш ИИ, а также кому и на что учить детей. Но тема очевидно заслуживает здоровенного цельного лонгрида, за который мы наконец решили взяться и вот он, вашему вниманию, в виде цикла постов, которому мы посвятим всю эту неделю. Наслаждайтесь!

Часть первая. Как сейчас используется ИИ
Андрей Карпатый, бывший начальник всего машинного обучения в Тесле и не дурак поговорить, сравнил текущее состояние ИИ с 60-ми годами в компьютерной индустрии. Тогда персональных компьютеров не просто не было, а даже и не предполагалось, и разные гуру индустрии в них категорически не верили, потому что не понимали зачем.

А компьютеры представляли собой огромные мейнфреймы размером со спортивный зал, которые могли себе позволить только большие корпорации и правительства, и задачи у них были соответствующие – большие статистические упражнения, макроэкономический анализ, или, например, расчет траектории баллистических ракет.

Сейчас все примерно так же, только с точностью до наоборот. Последняя версия ИИ – генеративные модели и их производные – используется в основном индивидуальными людьми для их индивидуальных задач. И даже когда эти люди работают в корпорациях, они используют ИИ не как часть большой корпоративной системы, а в основном для выполнения сравнительно простых однократных задач типа «создай мне веб-страничку».

Как к этой штуке подступиться корпорациям и правительствам так, чтобы это стало революцией и дало им такой же рывок в автоматизации, как, например, ERP-системы, пока не на 100% очевидно.
Большинство корпораций (например, Гугл, Майкрософт и продуктовые компании поменьше, типа разработчиков Notion, Slack или SalesForce) пытаются просто запихнуть LLM во свои продукты, чтобы создать дополнительный интерфейс взаимодействия с системой на естественном языке и сэкономить пользователю время. Обобщение цепочек писем и больших текстов, автоматическое создание стенограмм встреч, умный поиск внутри большого массива переписок и т.д.

Но это тоже не что-то, что вытесняет целые профессии. Стенографисток и прочих работников протокола за стенами межправительственных переговоров последний раз видели лет двадцать назад, а профессия бизнес-ассистента высшего руководителя или руководителя аппарата (Chief of Staff), который занимается протоколом, просто стала несколько менее муторной, но по своей сути не изменилась.

Ситуация, когда на уровне корпораций ИИ не приносит серьезной автоматизации – не навсегда. Человеки – существа сообразительные, и через какое-то время найдут, как решать большие коллективные задачки (вплоть до угрозы уничтожения себя как вида) и с помощью этой технологии.
Например, считается, что ИИ-агенты, вскормленные и обученные на виртуальных «тренажерах», собранных по образу и подобию реальных корпоративных систем, смогут автоматизировать большие сложные процессы, которые сейчас ворочают люди своими руками.

Но пока весь B2B-бизнес вокруг генеративного ИИ – это по большому счету тот же B2C, только в корпоративной среде. Если ты умеешь правильно пользоваться ИИ, то ты будешь иногда чуть эффективнее, чем твой коллега (а в редких случаях – сильно эффективнее). Впрочем, как обычно, есть нюансы, о которых завтра. Открыть/Комментировать