The Future Of Work

Поведенческая экономика и HR Удивительно, но когда я готовил текст про «Архитектуру невидимого», каким-то образом пропустил эту статью. А она так классно подкрепляет идеи, которые я описал. Особенно концепцию «культурного инженера».

Leaders act as «choice architects», designing environments that optimize decisions and engagement.

Итак, о чём они там пишут: • Теория и практика поведенческой экономики могли бы принести в управление людьми самые эффективные и точные инструменты для работы с реальным поведением в организациях. • И в первую очередь это поведенческое профилирование, управление выбором, модель формирования привычек COM-B, гипернаджинг. • Лидеры должны учиться роли «архитекторов выбора» — создавать системы, нормы и стимулы, которые помогают сотрудникам и командам принимать лучшие решения. В комментариях аудио-саммари, оригинал статьи и пфд с переводом ключевых идей.

Как мне удаётся так много писать? Меня регулярно всё это спрашивают. Но после этой новости ситуация обострилась и я решил, что можно даже и обобщить самые популярные вопросы — и ответы: Как мне удаётся так много писать, и так активно вести канал параллельно с работой? Тут надо сказать, что я человек деликатный, доброжелательный и спокойный, но слегка одержимый. Поэтому формула успеха моего канала звучит достаточно просто: фанатичность + 10-12 часов в неделю, умноженные на 48 недель в год, умноженные на 5 лет. Получается около 2500 часов. С этой формулой скорее всего вы сможете добиться приличных результатов почти в любом деле. Без ущерба для работы. Но да, с ущербом для сериалов, кино, другого досуга. Будет не так уж сложно. Ещё одна важная предпосылка: я люблю писать. Для меня это один из немногих способов отвлечься от работы, переключиться и выровняться. Чему меня научил этот опыт: Без одержимости и зацикленности на своих идеях я не представляю как можно делать значимые вещи. Только так можно годами накапливать сложную экспертизу, не теряя фокус. Чтобы стать лучшим в том, что ты делаешь. Самая эффективная карьерная стратегия — научиться создавать ценность, которую почти никто не умеет создавать. И это правильное конкурентное преимущество. На нашем пути мы встретим слишком много людей, которые умеют классно говорить, с максимально умным видом. Но не умеют долго и терпеливо держать фокус на чем-то одном. А людей, которые умеют — будут единицы. Надо этих редких людей находить. Не отпускать. И учиться у них. Как организован мой «писательский» процесс? И в особенности — работа с источниками. Нет, никакой специально настроенный AI-агент мне ничего не собирает. Это всё делается вручную. Во-первых, потому что это слишком увлекательный процесс (чтобы я его кому-то делегировал). Во-вторых, чтобы во всем этом хорошо разбираться и тренировать интуицию, надо пропускать информацию через себя. Из конкретных каналов — это сабстек, линкедин, несколько медиа, несколько рассылок, твиттер, ютуб. Часто бывает, что ко мне сначала приходит идея. А потом я уже собираю фактуру. Много хороших источников я опубликовал на этой странице. Наверное, сложность моего подхода не только в том, что есть какой-то сабстек или профили на линкедин, которыми я вдохновляюсь. А в том, как я структурирую и связываю информацию из разных источников. Так появился сайт the-future-of-work.ru Я ушел из hh, чтобы заняться предпринимательством / консалтингом? Об этом будет отдельный пост. Но в целом — нет. Я против предпринимательского романтизма. И считаю, что идея предпринимательства неприлично переоценена.

А ещё же я кстати забыл вам показать этот февральский документ от BCG — как AI трансформирует HR и роль HRD. Как всегда много красивых схем, моделей и тезисов. Есть чём вдохновиться. ПДФ в комментариях.

Тут вот человек на базе тренд-репортов навайбкодил интерактивный сайт про автоматизацию в HR: что, где, когда, какие риски, и что с этим делать. Выглядит очень-очень круто. → https://hr-automation-explorer.vercel.app

Что я думаю про будущее работы и AI За 5 лет существования этого канала я очень редко писал про собственное видение будущего работы. Тем не менее, у меня есть чем поделиться — образ будущего, вокруг которого я пытаюсь сформулировать и свой профессиональный путь. Если попробовать нарисовать максимально абстрактную модель того, чем является работа и производство любого результата, то мне нравится эта метафора: Любая работа — как транспортная система. В ней есть дороги, по которым перемещаются транзакции: задачи, решения, запросы, ресурсы. Эти дороги связывают производственные центры — места, где что-то создаётся, обрабатывается или преобразуется. Вся система действует по определённым правилам. А светофоры регулируют порядок транзакций и их направление: что можно пропустить дальше, что нужно остановить, что требует проверки, согласования или изменения маршрута. У этой системы есть три ключевых роли: 1. Собственники инфраструктуры 2. Менеджеры — следят за правилами и эффективностью прохождения транзакций 3. Сотрудники — водители, регуляторы движения и те, кто работает на производстве Чем больше и быстрее эта система пропускает транзакции — тем она эффективнее. И тем больше зарабатывают собственники инфраструктуры. Как пропускать больше транзакций? Надо любую работу (даже очень сложную) превратить в набор операций, которые можно описать, измерить, стандартизировать и поставить под контроль. А также удешевить и сделать независимой от конкретного человека. Потому что человек слишком ненадежный, и понижает уровень транзакционности. (я напоминаю, что это всё ещё метафора) AI — это идеальный инструмент транзакцификации. Если экономика десятилетиями пыталась описывать, измерять, стандартизировать, контролировать и удешевлять работу, то AI выглядит не случайной инновацией, а почти неизбежным следующим шагом. Он должен был появиться. Чтобы любую работу превратить в светофор. Какой образ будущего работы можно построить из этих предпосылок? Я бы ожидал, что в ближайшие 2–3 года главный фокус будет на ускорении транзакционности в интерфейсной работе: текстах, коде, аналитике, коммуникациях, управлении задачами, обработке данных, клиентском сервисе, обучении. А затем ещё лет 20 — в аналоговой работе. Удешевлять работу и производство — это очень естественно и рационально. Мы же хотим доступные и качественные продукты. И мы не хотим убрать светофоры и снова поставить людей вручную регулировать движение (за зарплату). С точки зрения карьеры, самое тактически выгодное сейчас — вписаться в конъюнктуру. Получить все сертификаты по AI, пройти все курсы по вайбкодингу и стать частью этого самосбывающегося пророчества. Это хороший способ быть ликвидным следующие 5 лет. Пока и сама экспертиза в AI не превратится в транзакцию. И не будет разворачиваться по нажатию кнопки. Но в какой-то момент, чем ближе AI-индустрия начнет приближаться к «automation's last mile paradox», тем сложнее и дороже экспертиза там потребуется. Однако, давайте попробуем подумать стратегически, куда-то на 10 лет вперед. И представим будущее, где никакой бизнес не может дифференцироваться по эффективности, процессам и издержкам. Потому что когда любой результат можно получать быстро, дешево и стандартно — это не может быть сравнительным преимуществом. Мы оказываемся в мире, где результат не так уж и важен. Я бы предположил, что в пост-транзакционную эпоху фокус будет на процессе и приятных эмоциях. В чём это может выражаться? В том, чтобы весь мир превратить в старбакс — даже работу на заводе, лечение суставов и даже роды. Будет приятно, удобно, стильно, улыбающиеся люди вокруг. Один большой сервисный развлекательный фиджитал. Неожиданно, но тут даже вспоминается модель «Золотого круга» Саймона Синека (Что, Как, Почему). И сейчас мы как будто переходим от эпохи «Что» — к эпохе «Как». В этом будущем станет больше социального удобства (социальные сервисы тоже превратятся в старбакс). Но вряд ли нас ждёт всеобщее процветание. Низкооплачиваемой работы там по-прежнему будет очень много. Также как разочарований, унижений и страданий.

BCG позавчера выпустили любопытный репорт. Про AI в рабочих процессах — проникновение, барьеры, специфика, прогнозы. Опросили почти 12 000 человек, со всего мира. Ключевые выводы: • 74% сотрудников теперь являются регулярными пользователями AI, что на 23 процента выше, чем в 2025 году. Лидерами по внедрению стали Индия и Ближний Восток. • 42% сотрудников, регулярно использующих AI, экономят не менее одного рабочего дня в неделю. Но не понимают, что делать с освободившемся временем — 66% из них не получают рекомендаций от руководства, как использовать этот ресурс. • В компаниях все чаще используют AI для инноваций и создания новых бизнес-моделей — объём инициатив типа «Invent» за год удвоился. • Только 36% сотрудников чувствуют себя достаточно подготовленными в работе с AI. Этот показатель не изменился с 2025 года. • И только 33% сотрудников считают, что руководство четко информирует их о стратегии внедрения. • На ранних этапах использования AI сотрудников радует новизна, но для долгосрочного эффекта необходима четкая стратегия и вовлеченность CEO. Стратегическая ясность важнее доступа к инструментам. • 61% сотрудников ожидают, что AI-агенты смогут выполнять половину их работы через три года. В комментариях пдф и аудио-саммари. → https://www.bcg.com/publications/2026/ai-at-work-why-strategy-matters-more-than-tools А ещё, BCG за последние пару месяцев опубликовали много интересных материалов. Поэтому вот вам весь список — чтобы был под рукой: • The AI-First Supply Chain • How the Factory of the Future Is Reshaping the Economics of Manufacturing Competitiveness • Your AI Change Is Actually a People Change • The CEO’s Guide to Physical AI • Corporate Functions of the Future Won't Look Like Functions at All • CEOs and Boards Are Aligned on AI in Theory, but Divided in Practice • Beyond Tomorrow: Four Scenarios for the World of 2050 • Four Power Moves for the CHRO Все репорты можно посмотреть тут: https://the-future-of-work.ru/reports/bcg

Вдруг вам пока не попадалось. Gartner сделали такую симпатичную наглядную схему в каких HR-процессах у AI самый большой потенциал. → https://www.gartner.com/en/human-resources/insights/accelerate-hr-transformation-by-understanding-the-impact-of-ai-across-hr-processes/unlocked

Доклады с конференции «Нарративный директор» Все выступления с конференции «Нарративный директор» теперь можно посмотреть на youtube. Выложили буквально пару часов назад. Я считаю, что мы сделали абсолютно уникальное по составу и контенту мероприятие. Не уступающую большим международным конференциям. Если вы занимаетесь стратегической коммуникаций, внутрикомом, брендом, контентом — это всё обязательно надо посмотреть и пропустить через себя. А ещё почитайте у Артёма его пять ключевых мыслей по итогам.

Рынок труда 2026: Россия — Мир — AI Наташа Данина и Марина Львова уже послезавтра проведут эфир про рынок труда 2026. А если вы их уже когда-то слышали, то знаете как круто они умеют про всё это рассказать. То есть вообще-то это СОБЫТИЕ! И кажется такое нельзя пропускать. Так что ставьте в календари — 4 июня в 19:00. Подробности можно почитать тут: https://t.me/MLChanges/439

Модели AI-first организаций В мае была особенно заметная волна текстов про agentic organizations — стратегии, модели, инструменты. И чтобы мы не пропустили чего-то важного и полезного, собрал пять самых интересных и концептуальных материалов: 1. After Automation Главный хит месяца — огромный лонгрид от Дэна Шиппера, основателя Every. Про то как AI повысит ценность «человеческой» экспертизы и способности адаптировать технологии под уникальный организационный контекст. 2. An Operating Model for the Age of AI Bain прогнозируют, что под влиянием AI компании будут приходить к моделям управления, в которых главное — это качество суждений и владение результатами (вместо «org charts» будут «accountability charts»). 3. The AI assembly line: Strategic imperatives for CEOs Как AI поможет создать интеллектуальный конвейер по принципу конвейера Форда, давая возможность масштабировать лучший когнитивный ресурс и справляться с огромным ростом сложности — без найма новых сотрудников. 4. Rewiring software delivery for the agentic era Процессы разработки и создания продукта превратятся в модель 24-часового спринта, где днём люди фокусируются на дизайне и проверке решений, а ночью AI всё это будет анализировать и производить (тем более электричество же ночью дешевле). 5. Rethinking early-career talent in the agentic organization Чтобы AI не мешал молодым специалистам набираться опыта и продвигаться по карьере, компаниям надо перепроектировать логику карьерных треков и вкладываться в программы наставничества. Если попробовать выделить общие принципы во всех этих моделях, то звучать это будет примерно так: • Переход от процессной культуры и исполнения к суждению и «оркестрации» • Необходимость менять операционную модель • Гибридная модель работы с AI, где человек находится в начале и в конце процесса производства • Инвестиции в инфраструктуру управления знаниями и контекстом • Критичность переосмысления первых стартовых шагов в карьере В комментариях аудио-саммари со всеми этими идеями.

10 способов оправдаться почему вы дали неправильный прогноз Филипп Тетлок в своей книге «Expert Political Judgment» когда-то классно расписал топ экспертных belief system defenses, которые они используют когда их прогнозы не сбываются: 1. Challenging the conditions of hypothesis testing defense — Вы неправильно верифицируете мой прогноз 2. Close-call counterfactual defense (I was almost right) — Я же почти угадал 3. Exogenous-shock defense — Все бы случилось, как я предсказывал, но вмешалось непредвиденное внешнее событие 4. I made the right mistake defense — Даже если прогноз оказался неверным, в тот момент это был самый разумный вывод 5. Just-off-on-timing defense — Я прав, но ошибся только в сроках 6. The low-productivity outcome just happened to happen defense — Реализовался очень маловероятный сценарий 7. Playing-a-different-game defense — На самом деле я и не прогнозировал, а всего лишь высказал мнение 8. Politics is hopelessly cloudlike defense — Ваша модель проверки примитивна, всё гораздо сложнее 9. Really not incorrigibly closed-minded defense — Нужно больше данных, оснований менять прогноз пока недостаточно 10. Wrong questions defense — Вы изначально задавали неправильные вопросы и оценивали не то, что нужно Отсюда можно попробовать вывести базовые правила качественного экспертного прогноза (в том числе когда мы говорим про рынок труда, hr-тренды и будущее работы): 1. Заранее определять правила проверки прогноза 2. И критерии успеха и неуспеха 3. Список условий и внешних факторов, способные обнулить прогноз 4. Прозрачна логика прогноза и исходные допущения 5. Конкретный временной период 6. Прогноз должен быть выражен через вероятности 7. Явный критерий является прогноз прогнозом, или ни к чему не обязывающим мнением 8. Есть условия пересмотра прогноза 9. Чётко сформулирован вопрос, на который отвечает прогноз

Наконец-то добрался почитать гайд про мета-навыки, который сделала Аня Бичевская. И вам рекомендую — очень интересно и концептуально. Целиком пдф можно скачать тут. А так как я в целом поклонник Аниного творчества, то не постесняюсь напомнить, что второго июня у нее стартует лаборатория развития эмоционального интеллекта.

В прошлую пятницу, 22 мая, был мой последний день в hh. Планы на ближайшие пару месяцев — придумать себе следующий большой карьерный шаг. А параллельно заниматься всякими интересными странными штуками. И первая из таких: теперь The Future Of Work — не только канал, но и база знаний. Большой справочник, который я собирал годами. Подстраивал. Много переделывал. Мне было очень важно найти правильную увлекательную форму для всей этой информации. Что вы там найдете: 1. Исследования и репорты Кажется это самая большая база тренд-репортов в мире по нашей теме. По крайней мере я ничего похожего не находил. И пришлось сделать самому. 2. Большая статистика Глобальные цифры, которые показывают, в целом, куда что идёт, и с какой скоростью. 3. HR-платформы Списки платформ, которые я собирал. Российские и международные. 4. Медиа, блоги и каналы Меня часто спрашивали, на что надо быть подписанным, чтобы получать всю самую актуальную информацию. Теперь собираю все такие источники туда. 5. Инвестиции и M&A Когда-то я делал регулярные обзоры инвестиций в hrtech. А потом перестал. Потому что как будто это было больше интересно мне. Читались такие обзоры очень слабо. Тем не менее, я продолжил собирать эту информацию для себя. 6. Питч-деки И я также публиковал питч-деки стартапов. Теперь они все собраны на одной странице. 7. Фонды и акселераторы Где стартапы, там и фонды. Вдруг вам и это будет интересно посмотреть. 8. Структура HRtech Как мы знаем, индустрия и рынок HR очень неоднородны — много категорий, подкатегорий, ответвлений, аномалий. В какой-то момент я начал собирать разные визуализации на эту тему. Кажется, это может быть полезно для эффективной навигации по этим дебрям. 9. Эксперты Это пока экспериментальный раздел. Я пытаюсь агрегировать самых заметных мировых экспертов. 10. Организации Это список think tanks, которые фокусируются на будущем работы и рынках труда. 11. Книги и статьи Я люблю книги. И много читаю. Конечно же я не мог обойтись без этого раздела. 12. Гайды по форсайту Собирал сюда интересные гайды и фреймворки по форсайту. Идея была в том, чтобы облегчить навигацию по этим растекающимся по всему интернету знаниям. Сделать это более контролируемым и доступным. На сайте будут ещё разделы, ещё больше информации, и несколько аналитических инструментов. Но там могут появиться и ошибки, что-то может не работать, где-то поехать верстка. Я буду очень благодарен, если вы поделитесь такими находками. Сайт был сделан без вайбкодинга, генеративного дизайна и других облегчений — есть вероятность, что я где-то недосмотрел. → the-future-of-work.ru

Если вы хотите изменить мир к лучшему, на какой проблеме следует сосредоточиться? Бенджамин Тодд на днях написал огроменный пост про то, как выбирать проблемы, которым действительно стоит посвятить жизнь. Тут надо сказать, что идеи Тодда когда-то произвели на меня очень большое впечатление. Я считаю, что он выдающийся парень. А «80,000 Hours» — главная книга про карьеру, которую должен прочитать каждый. Итак, алгоритм выбора «самой главной проблемы»: 1. Оцените масштаб проблемы Сколько людей, животных или будущих жизней она затрагивает? Насколько масштабные последствия она создаёт? Как проблема будет влиять на долгосрочное будущее человечества? 2. Насколько она решаема Возможна ли стратегия, которая реально меняет ситуацию? Можно ли показать, что дополнительный доллар, человек, исследователь, идея или организация способны преодолеть барьер и дать заметный результат? 3. Насколько эта проблема недооценена Сколько ресурсов уже направлено на решение этой проблемы? Вокруг неё достаточно внимания, денег, попыток, политической воли? Или, наоборот, масштаб огромный, но людей, которые этим занимаются, почти нет? Нам нужны проблемы с максимальным масштабом, низким визибилити, и в которых мы более-менее представляем, как их можно было бы попробовать решать. Там, где усилие одного человека может иметь непропорционально большой эффект. Это ключевой критерий, определяющий значимость вашей работы. Разница в эффективности между случайным выбором и продуманным может составлять 100 и даже 10 000 раз. Я обратился к chatgpt и claude, чтобы они по этому принципу выдали самые важные проблемы в HR, рынке труда и организациях. И сделал компиляцию из их дип ресерчей. Результат не идеальный, но всё равно любопытный: 1. Проблема реального контроля и прозрачности AI в организациях. Риск не в каком-то одном большом небезопасном кейсе. А в тысячах маленьких решений, которые постепенно становятся непрозрачными для менеджмента. 2. Исчезновение стартовых карьерных позиций. Если вход в профессию закрывается, то через несколько лет ломается и цикл воспроизводства экспертизы. 3. Дефицит операционного таланта и ресурса. Организации часто ограничены не деньгами, а людьми, способными строить процессы, нанимать, управлять проектами, запускать команды. 4. Качество управления и дизайн работы. Плохое управление остаётся одной из самых дорогих проблем в мире. 5. Низкая инклюзивность. На фоне дефицита труда это становится вопросом экономической устойчивости. Какими проблемами не надо заниматься: 1. Выгорание. Потому что это работа с симптомами, а не причинами. И создать значимое изменение в этой области будет очень сложно. 2. Employee experience и engagement. Огромная индустрия, где уже слишком много игроков, инструментов и исследований. А результатов по-прежнему не так много. 3. Удалённая работа. Важная и перспективная тема. Но совсем не обделённая вниманием. 4. Employer branding. Большая индустрия, и важная для каждой отдельной компании. Но для общества принципиальной масштабной ценности не создаёт. Повторюсь, это анализ и выводы chatgpt и claude. Но интересно, что в списке есть и моя «главная проблема». В комментариях пдф с переводом статьи (57 страниц). → https://benjamintodd.substack.com/p/world-problem

С демографией всё хуже, чем нам может показаться Два интересных текста на Financial Times — про демографический кризис и его последствия. В «Why birth rates are falling everywhere all at once» они анализируют, какие неочевидные драйверы усугубляют проблему: • Если раньше рождаемость падала из-за того, что пары заводили меньше детей, то теперь главная причина в сокращении числа самих пар. В США и других странах с высоким доходом количество детей у матерей остается стабильным, но резко выросла доля женщин, у которых вообще нет детей. • Некоторые исследователи связывают падение рождаемости с массовым распространением смартфонов и интернета. Это привело к сокращению личного общения. Например, в Южной Корее интенсивность личных контактов среди молодежи сократилась вдвое за 20 лет. • Instagram и Tiktok способствуют «cultural leapfrogging» — ожидания женщин от отношений растут быстрее, чем способность их партнеров этим ожиданиям соответствовать. Что в итоге: в 60% из 195 стран уровень рождаемости упал ниже коэффициента воспроизводства (2,1 ребенка на женщину). Эти изменения превышают прогнозы. Опять же, в Южной Корее в 2023 году родилось на 35% меньше детей, чем предсказывали эксперты ООН пять лет назад. А теперь про последствия. Статья «Five ways demographics are transforming the world economy» раскрывает, к чему эта тенденция может нас привести: • Интенсивная работа после 65 лет. И хорошо бы начать инвестировать в «human capital in the second half of life». • Существенное замедление экономического роста. К 2060 году из-за демографии темпы роста благосостояния в Японии упадут на 70%, а в Германии на 80%. • Модели пенсионного и медицинского обеспечения начнут трещать по швам. Это ускорит рост неравенства, так как богатые будут переходить на частную медицину, а менее обеспеченные будут зависеть от деградирующих государственных систем. • Что нам поможет? Надо придумать, как из семьи и рождения детей сделать развлечение — «more fun and less disruptive to careers». И запретить смартфоны. В комментариях переводы обеих статей в пдф. И аудио-саммари.

Гибкие распределенные команды как новая логика роста Сегодня в Больших Идеях вышла наша с Николаем Долговым статья, где мы осмысляем модель гибких распределенных команд и проектной занятости: как эффективно встраивать крутых экспертных людей на парт-тайм в свои процессы и команды — и так, чтобы все были счастливыми и производительными. Для меня эта тема вовсе не теоретическая. Если вы занимаетесь любым креативным продуктом, контентом или дизайном, то вы хорошо знаете, что качество результата определяется в первую очередь способностями и опытом человека, который этот результат делает. И ваша задача, как продюсера — найти лучшего. Конечно же, на следующем этапе, обеспечить адекватный процесс. Даже в большей степени — погружение в контекст. Что для крупной компании особенно непростая задача. Она непростая ещё и потому, что это не техническая проблема. Её нельзя решить только внедрением платформы или AI-ассистента. Но с опорой на проектную экспертизу и очень хорошее понимание «креативной» специфики. Тем не менее, если мы хотим делать уникальные значимые проекты, то без этого не обойтись. Нужно развивать культуру и инфраструктуру работы с fractional-форматами, распределенными командами, точечным подключением экспертов. Нам надо научиться делать это очень хорошо. И я рад, что у нас с Николаем так классно получилось заколлаборировать и написать этот материал. Знаю, что у коллег из Профессионалы 4.0 накопилось много опыта и экспертизы в работе и управлении распределенными командами и найме внештатных специалистов. И они как раз одни из немногих кто эту культуру и модель продвигают уже много лет. Мне кстати искренне нравится как они рассказывают про это в своём канале Фриланс будущего. Я абсолютно не ради рекламы, а с большим уважением и интересом. → https://big-i.ru/komanda/upravlenie-lyudmi/masshtabirovanie-bez-novykh-stavok-kak-pomenyat-model-nayma

По легенде у HeadHunter сегодня День Рождения — 26 лет. И мы конечно аплодируем и ликуем. Но это ещё и хороший повод напомнить, что ровно через месяц случится HR-Перезагрузка. Знаю с какой щепетильностью и вниманием к деталям идёт подготовка. И без сомнения, как всегда, это будет знаковое событие — не пропустите. → hrperezagruzka.ru

Со мной тут поделились эксклюзивом. Как наши американские коллеги продвигают свои HR-технологии. На автобусах. Это реклама Juicebox. Они делают сорсинг. Но не простой, а со всякими наворотами и AI. В марте подняли инвестиции в 80 миллионов при оценке в 850.

Увидел у Imole Ashogbon в LinkedIn (это такой набирающий популярность канадский linkedin-hr-визионер) симпатичную картинку — очередная визуализация на тему стратегических задач HR. Смотрится неплохо. Вдруг вам будет полезно. Сохраняйте.

На WSJ небольшой текст с новым углом зрения на проблемы AI и работы. Идея в том, что «бытовой» AI, которым мы пользуемся в решении повседневных задач, ускоряет delaborization экспертной работы. И перекладывает её на плечи потребителей. Как это происходит? Допустим, раньше вам надо было лишний раз обратиться к врачу, юристу или консультанту по карьере. Чтобы решить какую-то задачу, которая требовала экспертного знания. То теперь вы пишите в ChatGPT и пытаетесь разобраться самостоятельно. Да, объём работы сократился. Но она не исчезла — вы всё равно тратите на неё какой-то ресурс. А так как вы теперь сам себе юрист и диетолог, то при меньшем объёме увеличивается частота таких кейсов. Это может привести нас к депрофессионализации экспертной работы с одной стороны, и к росту busywork в жизни обычного человека — с другой. В комментариях пдф с переводом. → https://www.nytimes.com/2026/05/11/opinion/ai-jobs-chores-work.html