medvedev.txt

Сегодня мы на конфе «Эффект» - совместный ивент Сбера и СберМаркетинга про эффективный маркетинг и ИИ. Смотреть тут: https://dmik.dialog.sberbank.ru

Промпт-инжиниринг сдох, если речь не про вирусные посты для изображений На днях увидел рекламу курса: Промпт-инжиниринг с нуля до профи. И сразу же разозлился, что кто-то в здравом уме продаёт курсы по промптингу в 2к26. Не, ну серьёзно? Что там продают Роль-контекст-задача-формат. «Ты — опытный маркетолог с 20-летним стажем и бла-бла-бла». Приёмы 2023 года, которые модели с тех пор научились делать сами и оставлять всё это под капотом. Сегодня Клод/Кодекс сам переспросит, сам разложит задачу на шаги, сам предложит формат. От вас требуется написать по-человечески, чего вы хотите и понимать, как финально это всё должно выглядеть. Короче, нужно быть самым строгим своим юзером. И это точно не навык, за обучение которому надо платить 20к)) Что учить вместо Собирать контекст: проекты, файлы, память, скиллы, MCP. Строить автоматизации, чтобы ИИ работал без вашего участия, и проверять за ним (потому что ответственность за результат это то, где нас машины точно не заменят). На сегодняшний день быть крутым промт-инженером звучит как быть крутым "гуглером" или "опытным пользователем пк". А продавать курсы по промптам - чистый скам. 🔥 - согласен(а) 💩 - промпт-инжиниринг крута, ты не шаришь

Да что за неделя такая! AGI наступает

Многие скажут, что это нейронка. Но во времена СССР нейронок ещё не было

Я просто оставлю это здесь

В ИИ-тусовочке все постоянно говорят про AGI, лично вижу очень много мемов в стиле "Это уже AGI?" с падающими роботами или посылающим на 3 буквы клодом. Но мало кто может нормальным, доступным языком объяснить, что же это такое. Давайте-ка быстро разберёмся, если кто не в курсе. AGI - Artificial General Intelligence. Термин был придуман Шейном Леггом, основателем DeepMind (такая британская исследовательская лаба ИИ, которую купил Google). В 2007-м вышел сборник статей под названием Artificial General Intelligence. Смысл был простой: отделить работу над универсальным интеллектом от обычного ИИ, который умеет ровно одну задачу (тогда это было так). В те годы за разговоры про общий интеллект в академической среде считали чудаком, если не на*бщиком шарлатаном. Прошло меньше двадцати лет и под это слово поднимают миллиарды инвестиций. Что это вообще значит? Единого определения нет. • У OpenAI это высокоавтономная система, которая превосходит человека в большинстве экономически ценных работ. То есть мерило тут - это деньги и труд, а не сознание. • В DeepMind пошли дальше и предложили шкалу из двух осей: первая - насколько глубоко система умеет (от новичка до сверхчеловека) и вторая - это насколько широко (одна задача или любая). • Если совсем просто: AGI - это ИИ, который может мгновенно освоить и качественно выполнить АБСОЛЮТНО ЛЮБУЮ умственную работу, которую умеет выполнять человек. Когда наступит? Оценки у всех разные • По Сэму Альтману: в ближайшие пару лет, а частично, по его словам, мы уже внутри • По Хассабису (сооснователю DeepMind): примерно 50 на 50 к 2030-му • По Карпатому (легенду знать надо): лет десять минимум, а нынешние агенты, по его мнению, это шлак Короче, до полноценного Джарвиса и безусловного дохода (так как 90% всей работы делают ИИ и роботы с ИИ) нам пока далеко. Ставь 🔥, если хочешь дожить до полноценного AGI

Друзья, коллеги, подписчики, а давайте дружить на линкд ин 🔥 Воскресил свой старый аккаунт!

воу, это мне надо

Про неизбежную маркировку всего ИИ-шного Четыре года назад во время очень долгой поездки в такси, после восхождения на вулкан Батур (на Бали), мне довелось пообщаться с одним крутейшим чуваком из международной айтишки. Он тогда единственный из всех, кого я знал, всерьёз говорил про ИИ-агентов, такого слова ещё никто не употреблял. И один его тейк мне тогда очень запомнился: всё ИИшное рано или поздно начнут маркировать. Иначе через несколько лет в интернете накопится столько слопа, что никто не поймёт, где реальность, а где генерация. Он оказался прав. Маркировка всего ИИ-шного происходит прямо сейчас: 🎰 Европа. Со 2 августа действует статья 50 AI Act: коммерческие картинки, видео, аудио и тексты от ИИ нужно помечать. Штрафы до 15 млн евро. 🎰 Китай сделал жёстче: с сентября 2025-го нужна и видимая плашка «сгенерировано ИИ», и техническая метка в файле. 🎰 Площадки. YouTube требует помечать реалистичный синтетический контент, Meta вешает «AI Info», TikTok маркирует автоматически, если видит подпись в файле. 🎰 Google. SynthID встроен во все их продукты, есть публичный детектор. С мая Google и OpenAI договорились: картинки из ChatGPT тоже получают эту метку. 🙂 Ну и новость, которая наделала много шума. Claude с августа помечает всё, что пишет, скрытым знаком, который обычный человек не заметит. Вот тут хочется немного подробнее остановиться - Антропики дропнули уже свой метод маркировки, механика тут занятная: Нейронка пишет по одному слову, и на каждом шаге у неё есть несколько одинаково подходящих вариантов. «Он открыл окно, и в комнату ворвался ___» - одинаково хорошо ложится «холод», «сквозняк», «морозный воздух». Для читателя разницы нет. Обычно выбор слова был рандомным, но теперь, при маркировке, это работает вполне конкретно: ИИ делит варианты используемых слов на две группы, и модель чуть чаще берёт из чисто своей группы. В одном месте это ничего не значит, но когда текст чуть длиннее, то в нём уже набирается больше "нужных" слов - так и определяется ИИ-шный текст. Тупо на частоте использования определённых нейронных слов. В текст при этом ничего не добавляется, скрытых символов нет, смысл и качество не страдают. Метка живёт в самом выборе слов и переживает копипаст. Работает на уровне модели, поэтому помечается всё: приложение, API, Claude Code. А к картинкам прикладывается криптоподпись по открытому стандарту C2PA, это тот же старндарт, который используют производители фотоаппаратов. Что это для нас значит Мир идёт к тому, что происхождение контента станет проверяемым по дефолту. Ну и не для того, чтобы наказать за использование ИИ, а чтобы интернет не превратился в месиво, где ничему нельзя верить. А вы за маркировку или против? 🔥 - всё правильно, мир саморегулируется 🤯 - пусть будет хаос, пусть всё горит

Сайты, которые делают ИИ, сразу видно: одинаковые градиенты, одни и те же блоки да и вообще всё очень нейрослопное. Говорите Claude Code или Cursor «сделай сайт», агент берёт и делает нечто усреднённое по всему интернету, не особо стараясь. С этим можно бороться - нужно дать агенту визуальную опору, рефы и т.д. Хочу посоветовать вам 3 сервиса, которые могут в этом помочь: 1️⃣ React Bits. Анимированные React-компоненты: фоны, эффекты, переходы. Крутите настройки в браузере и забираете готовый код. 2️⃣ Refero Styles. Больше двух тысяч дизайн-систем, снятых с реальных продуктовых сайтов: цвета, типографика, отступы. Оттуда забирается файл DESIGN.md, готовое описание системы на языке, который понимает агент. Кидаете его в Claude Code, Cursor или Codex и он строит по правилам конкретного хорошего сайта, а не на отъе*ись как обычно 3️⃣ Uiverse. Семь тысяч UI-элементов от сообщества: кнопки, лоадеры, формы, анимации. Бесплатно, в том числе для коммерции. В качестве отдельного вайбхака могу отметить команду /goal - пишите нейронке, что она должна сделать идеальный красивый сайт с ровными отступами, с одинаковыми шрифтами, с красивыми анимациями и чтобы она не прекращала его делать, пока не убедится, что получилось классно (осторожно: жрёт много токенов). Если у вас есть сайты/лендосы/приложения, которые сделала вам нейронка - делитесь ими в комментах.

Настольный словарик юного вайбкодера 💬 Пост не для опытных разрабов, а для вайбкодеров 1го лвла, но, так как довольно большая часть подписчиков моего канала - студенты, я думаю, это вполне может быть полезно. Когда я начинал вайбкодить - я шёл на ощупь, по приборам. Многое из того, что мне говорила ИИшка, я вообще не понимал, приходилось постоянно напоминать ей, что я не разраб и просить, чтобы она писала попроще. Ниже словарь, который вам так и так придётся освоить, если хотите что-то вайбкодить, без него вы будете просто пинать нейронку тыкать кнопки и молиться, чтобы всё работало. Репозиторий / репо — папка с твоим проектом, только умная: помнит всё, что ты в ней творил. Обычно живёт на GitHub. GitHub — место, где лежит репозиторий вашего проекта в облаке. Кроме того, там лежит история версий кода: всегда можно вернуться в момент, когда всё ещё работало, если вы всё сломали. Коммит — точка сохранения проекта, как в играх: записал состояние проекта с подписью «добавил кнопку такую-то». Чем чаще коммитите - тем вам будет спокойнее. Пуш — отправить свой проект с компа на GitHub. Пока не запушил - всё живёт только у тебя, и если ноут залить кофе, то в нём же утонет и ваш проект. Пулл — наоборот: подтянуть к себе на комп то, что лежит на GitHub. Ветка (branch) — параллельная вселенная проекта. Пробуешь рискованную идею не в основном коде, а в отдельной ветке: не получилось - просто удалил, никто не пострадал. Мёрдж (merge) — слить ветку проекта обратно в основную, если идея прижилась. Localhost — адрес твоего же компа, когда он работает сервером сам для себя. Проект по нему открывается в браузере как настоящий сайт, но видишь его только ты. Деплой (deploy) — выкатить проект в интернет, чтобы он открывался у людей. Прод (production) — боевая версия продукта, та, которой могут пользоваться живые люди. Хостинг — услуга предоставления места, где твой сайт живёт после деплоя. VPS — арендованный кусок чужого сервера, который круглосуточно работает вместо твоего ноута. Твой бот или сайт живёт там (в облаке) и не отваливается, когда ты захлопнул ноут. Фронт (frontend) — всё, что видят и тыкают внешние пользователи: кнопки, экраны, красота, графика, выпадающие списки, навигация и т.д. Бэк (backend) — это всё, что работает "под капотом" у продукта: база данных, логика, расчёты. API — способ, которым продукты и сервисы разговаривают друг с другом. Твой сайт стучится к сервису и получает ответ: погоду, оплату, картинку, ответ нейронки. Ключи и .env — пароли от этих самых API. Файл .env — сейф, куда их прячут. Запушить ключи на GitHub - плохая идея. Вебхук (webhook) — «дёрни меня, когда случится событие Х». Оплата прошла - сервис сам пинает твоего бота. IDE (Integrated Development Environment) — ПО, в котором пишется код. Cursor, VS Code и т.д. Терминал (CLI) — то самое чёрное окно с текстом, через которое отдаются команды компьютеру. Раньше туда всё вбивали руками, а сейчас в нём просто живут Claude Code и Codex: команды пишут они сами, тебе остаётся ставить задачи и наблюдать, что происходит. Кодинг-агенты (Claude Code, Codex) — нейронки, которые живут прямо в терминале и работают с твоим проектом сами: читают файлы, правят код, запускают команды. Не редактор, где ты пишешь, а исполнитель, которому ты ставишь задачу. MCP (Model Context Protocol) — протокол, через который ИИ подключается к внешним сервисам и получает как бы "руки". С MCP нейронка сама лезет в твою базу, гитхаб, файлы и делает, что угодно. Контекст и токены — память модели в рамках диалога и «топливо», которым эта память меряется. Если кончился контекст, то нейронка начинает забывать, о чём вы общались в начале. Логи — дневник продукта: что он делал перед тем, как умереть. Чем больше у вас всего залогировано в проекте, тем больше контроля и шанса всё быстро пофиксить. Вот это, что называется, базовый минимум. Какие слова вы бы ещё добавили? P.S. Опытные, не ставьте какашки плиз medvedev.txt

2 поста назад я вам рассказывал, как законнектить своего тг-бота к клоду. ТАК ВОТ! В Claude есть функция, которую мало кто юзает, но она довольно полезная: если у вас есть какой-то регулярно повторяющийся процесс - его можно автоматизировать по расписанию. Причём ноут при этом может быть вообще выключен и даже VPS не понадобится. Функция называется Routines. Как настроить Шаг 1: Открываем приложение Claude или сайт, находим вкладку Routines. Шаг 2: Жмём New Routine. Шаг 3: Выбираем вариант с облаком, это важный момент. Тогда задача крутится на серверах Claude, а не у вас на компе. Можно закрыть ноут, улететь в отпуск и всё продолжает работать без вас. Шаг 4: Даём название и ставим расписание. Например: каждый день в 11:00. Шаг 5: Узнаём свой телеграм-ID, если результат должен прилетать в телегу. Открываем @userinfobot, жмём Start, он присылает ваш ID — число по типу "148866611 " - копируем. Шаг 6: В поле с инструкцией пишем обычными словами, что нужно сделать, без детальных промптов, просто по-человечески ставим задачу. Но адрес доставки пишем точно: "отправь в telegram, чат 148866611 ». Шаг 7: Создаём среду - Add Environment, как-нибудь назовите и готово. Шаг 8: Подключаем нужные коннекторы: телеграм-бот, почта, календарь, слак и т.д., куда должен прилетать результат. Коннектор сначала заводим на странице Connectors в настройках Claude, а потом обязательно включаем его в самой рутине. Шаг 9: Жмём Create. Шаг 10: Можно нажать "Run now", чтобы сразу проверить работоспособность Шаг 11: Вы восхитительны! Всё, автоматизация живёт своей жизнью. Что туда закинуть • Самый очевидный сценарий с первой полки - это утренний дайджест: «Проанализируй свежие новости из мира ИИ, собери топ-10 самых важных со ссылками на первоисточники». • Еженедельная аналитика контента: что зашло, что не зашло, почему и что делать дальше • Мониторинг упоминаний: раз в неделю проверять, что нейронки отвечают про ваш бренд • Дайджест по конкурентам: что они запустили за неделю • Напоминания по контент-плану со сбором фактуры под ближайший пост/статью • Любая другая регулярно повторяющаяся задача Ваши реакции помогают понять мне, что было полезно, а на что вообще надо забить. Так что ставьте 🎉, если таких постов нужно выпускать больше. medvedev.txt

Мы с Кириллом Песковым (не реклама) в рамках коллабы сделали очень крутой инструмент - AI-аудит ваших TG-каналов: на 10 страницах наш TG Doctor расскажет, что и где улучшить в ведении канала, чтобы его читали больше и лучше. 3 месяца назад мы захотели посмотреть на свои каналы чужими глазами, чтобы нам кто-то подсказал, где мы недорабатываем, что можно улучшить и т.д. А кто у нас самый умный? Правильно - Claude Fable 5. Довольно долго мы продумывали методологию, потом пошёл вайбкодинг, потом бесконечный поток тестов. И вот! Продукт готов: @kanaldoc_bot — кидаешь ссылку на канал, указываешь 2-4 конкурентных канала, через 10 минут (если нет очереди в этот момент) получаешь детальный PDF-разбор своего канала. Самый кайф - для подписчиков наших с Кириллом каналов 1 аудит будет абсолютно бесплатным. Но если вы захотите изучить и другой канал - вэлком за 399 рублей. Внутри: 1. Метрики: охват, вовлечённость, ритм, тренды 2. Карта постов: где хиты, где посты для своих, где залётные, где те, которые не залетают (я не просто так прошу вас голосовать реакциями - мне важно писать полезные посты) 3. Контент-ДНК: на какие темы делится лента и какие реально приносят отклик 4. Диагнозы с лечением. 5. Разбор голоса канала (Tone of voice) - что у тебя фирменное, а что пора выкинуть 6. Сравнение с соседями по нише 7. И ульта: Контент-план на две недели И ещё: бот не гадает, это не шаманство и не предположения. Под каждым утверждением пруф: дата поста, цитата, цифра. Если нет данных - сервис не выдумывает всякую ересь (ему запрещено это делать). У продукта было итераций 30 багфиксов: гоняли на множестве каналов, чинили всё, до чего могли додуматься. Но если что-то будет не так - делитесь в комментариях. И вообще - любая обратная связь (даже с лютым хейтом) приветствуется! 🔥, чтоб сказать спс! @medvedev.txt

Подключаем свой телеграм-бот к Клоду за 10 минут Пост без подводки - сразу к делу: Шаг 1: В @BotFather в телеграме отправляем команду /newbot. Пишем имя, потом юзернейм, которы обязан заканчиваться на bot. Получаем токен, копируем. Шаг 2: Заходим в чат со своим ботом и жмём Start. Не пропускать: пока вы не написали боту сами, он не имеет права писать вам и ошибку при этом не показывает. Шаг 3: Узнаём свой телеграм-ID. Открываем @userinfobot, жмём Start, он присылает ваш ID - число по типу 148866611. Копируем. Шаг 4: Идём на mcp.pipedream.com/app/telegram_bot_api, регистрируемся (по гугл-почте быстрее всего), жмём Connect account и вставляем токен бота. Надпись Connect your Telegram account пусть вас не пугает: подключается бот, а не ваш аккаунт. Шаг 5: Копируем адрес сервера, он там же на странице, например: https://mcp.pipedream.net/v3 Шаг 6: В claude.ai/settings/connectors жмём add custom connector, вставляем адрес, имя "telegram", add, connect. Шаг 7: Проверяем: пишем клоду в новом чате: "Отправь через коннектор telegram тестовое сообщение в чат с ID 201915658" Шаг 8: Если сообщение пришло, то всё готово! Вы восхитительны! Pipedream для личного использования бесплатен. Токен бота хранится у них, поэтому держите для автоматизации отдельного бота и не делайте его админом своих чатов и каналов (чист на всякий случай). Если что, команда /revoke в BotFather убивает доступ мгновенно. В следующей части расскажу, как этот коннектор с кайфом использовать в жизни и работе. Ваши реакции дают мне понимание о чём писать больше, а от чего избавляться. medvedev.txt

OpenAI впервые показала статистику по странам Данные за второй квартал 2026-го, только личные подписки (Free, Go, Plus, Pro), корпоративные не считали. ✅ Главное: сдвиг от вопросов к действиям На работе люди вдвое чаще просят ChatGPT что-то сделать: написать текст, код, провести анализ, а вне офиса до сих пор преобладают вопросы и поиск информации. ✅ Разрыв между странами схлопывается Быстрее всего растут Латинская Америка, Африка и Океания. В сообщениях на душу населения сильнее всех поднялись Перу, Уругвай и Коста-Рика. Северная Америка и Европа тоже растут, но медленнее: там рынок уже насыщен. ✅ Картинки взлетели по использованию После выхода ChatGPT Images 2.0 (в апреле) доля запросов с изображениями и мультимедиа дошла до 7,8% в мире, а в Бразилии и Колумбии это больше каждого десятого сообщения. ✅ Аудитория взрослеет Доля сообщений от людей старше 35 за год выросла почти везде: в среднем на 5%, а во Франции и Чехии больше чем на 10 процентных пунктов. Слабее всего рост в Юго-Восточной Азии, в Сингапуре динамика вообще обратная. Из забавного: Судя по всему, Россия и Китай в рассмотрение не шли, в РФ все через VPN используют, Китай - аналогично. Также, если учитывать корпоративные подписки, то реальный перекос в сторону работы будет ещё жирнее. Сдвиг от вопросов к действиям - это ровно то, о чём говорил Сэм Альтман в недавнем интервью: чат-боты были первой волной, дальше идут агенты, которые не советуют, а делают. А вы сами как чаще используете ИИ - спрашиваете или поручаете?

Нейропрезентации у OpenAI. Скоро. Они купили стартап по презентациям NextSlide (теперь на главной сайта просто заглушка о том, что они теперь с OpenAI). И я подумал: а ведь я уже тестил ряд инструментов для автоматизации создания презентаций - почему бы не рассказать тут об этом? Итак, чем я пользуюсь сам в части нейропрезентаций - пишу только про то, что сам юзал: 1. Claude Design Как по мне - топ-1 на сегодня. Лучшее качество слайдов из всего, что я пробовал. Но есть условие: он раскрывается только тогда, когда вы нормально задали дизайн-систему (шрифты, цвета, сетку, логику заголовков, элементы и т.д.). Без дизайн-системы - получите совсем уж нейрослоп. 2. Агент Claude в PowerPoint Работает, но кривовато: частенько разъезжается вёрстка, слетают отступы и вообще иногда полную дичь творит. У меня он начал более менее работать, когда я закидывал ему референсы конкретных слайдов. 3. Gemini Notebook (бывший NotebookLM) Сервис вообще мультифункциональный, но отдельная довольно крутая фича - генерация нанобанановых презентаций. Иногда выдаёт реально годные варианты того, как разложить информацию на слайде: неочевидные схемы, матрицы, компоновки, визуальные метафоры. Гланый минус - отдаёт всё цельной картинкой, а не элементами: редактировать не получится. Использую как источник идей: посмотрел, как можно изобразить и пошёл собирать это в клод дизайн + потом допиливать руками. 4. PresentSimple Наш слоняра из Казани. Если нужно быстро собрать отчёт - вполне хорошо справляется, презы получаются среднего уровня. 5. Gamma Самый распиаренный сервис в нише и, по мне, сильно переоценённый. Но для каких-то быстрых отчётов или черновых презентаций - вполне норм. Главное, что стоит понимать: ни один из этих сервисов не отдаёт готовую презентацию, которую можно нести в люди без правок. На сегодняшний день, исходя из моего опыта, нет таких сервисов, которые сделали бы сходу идеально. Что они реально делают - так это снимают самую муторную часть: пустой слайд, структуру, первый черновик вёрстки. Дальше вы всё равно садитесь и доводите до ума руками. Но вместо шести часов уходит полтора-два. Вот и вся автоматизация)) А какие сервисы по ИИ-генерации презентаций знаете вы? Пишите в комменты - с радостью соберу и потестирую то, что вы насоветуете. 🔥, если было полезно medvedev.txt

🙃

Про будущее профессий или для тех, кто боится, что его заменит ИИ Стэнфорд посчитал, что ИИ сделал с рынком труда. Контекст: глава Anthropic Дарио Амодеи предсказывал, что ИИ выкосит половину офисных работ и загонит безработицу к 20%, а СМИ это подхватили. Экономисты SIEPR собрали все исследования по теме в одну картину, и вот что показывают данные: 1. Безработица почти не реагирует. У самых уязвимых к ИИ профессий она выросла на 0,77 пункта с 2022 года. У наименее уязвимых на 0,85. То есть у безопасных профессий безработица даже чуть сильнее - рынок просто в целом остывает, и ИИ тут ни при чём. 2. Вакансий для разработчиков стало больше, а не меньше. Причём росли они быстрее рынка. И это с учётом того, что именно эту профессию все считают одной из первых под замену. 3. Компании, внедрившие ИИ, нанимали (и довольно активно). У фирм, которые выкатили корпоративный ИИ, занятость выросла на 10% за два года после внедрения. 4. Но по джунам удар есть. Безработица среди недавних выпускников 5,6% в начале 2026-го, прибавила 1,6 пункта за три года. Именно джуны в ИИ-профессиях в опасности, хотя и тут не всё так однозначно, следует учесть и другие причины: ставки, перенайм ковидных лет, удалёнку. Найм джунов просел только с 2024-го, а не с запуска ChatGPT в 2022-м, нанимать молодых стали меньше ещё до ИИ, просто на него удобно всё списать. 5. ИИ реально ускоряет, но не всех. В колл-центре ассистент дал +15% продуктивности в среднем. Новички закрывали на 30% больше задач в час, а у опытных прирост оказался нулевым, и качество ответов даже слегка просело. GitHub Copilot ускорил задачи на 56%, в других замерах - от 10% до 30%, в зависимости от компании. 6. Слепо слушать ИИ - плохая идея. Был проведён эксперимент: исследователи дали владельцам малого бизнеса в Кении ИИ-ассистента в роли бизнес-консультанта: задаёшь вопрос про свой бизнес, получаешь совет. Потом сравнили выручку и прибыль с теми, кто работал без него. Предприниматели с низким скиллом, получив ИИ-советы, заработали меньше тех, кто рос без них. Причина простая: они брали универсальные рекомендации и тащили в свою ситуацию, где те были вредны. Сильные, наоборот, вытаскивали из ИИ то, что подходило их бизнесу. Разучиваться думать рано! 7. Побочка, о которой давно говорят - ИИ схлопывает разнообразие. Тексты, написанные с ИИ становятся однообразными, учёные с ИИ публикуют больше статей, но по меньшему числу тем. Все начинают думать одинаково. Дизайн тоже становится средним. 8. По штату эффекта почти нет. Только 5% фирм сообщили о хоть каком-то влиянии на занятость, причём поровну в плюс и в минус. 80% руководителей в опросе ФРС Атланты сказали прямо: ИИ пока не изменил ни численность, ни продуктивность. 9. И аналогия из 1987-го. Экономист Солоу тогда пошутил: «Компьютерную эру видно повсюду, кроме статистики продуктивности». Отдача от ПК проявилась только к концу 90-х, с ИИ может быть ровно та же задержка. Вывод у авторов таков: доказательств массового вытеснения людей прямо сейчас нет. Есть точечные зоны и это, в первую очередь джуны, а также куча других факторов: перенайм ковидных лет, удалёнка, общий кризис. Разделить их честно пока не выходит. Кремниевая долина расколота: одни считают ИИ обычной технологией - мощной, но постепенной. Другие ждут переворот мира уже к 2027-му. Пока данные скорее за первых, но всё может очень быстро поменяться. Чем больше тут 🩷 - тем больше джунов устроятся на работу в 2к26!