The Future Of Work

А ещё у Accenture вышел весьма неплохой репорт. Где они раскрывают 5 трендов: 1. New economics of work take hold 2. Work intelligence fuels a dynamic talent strategy 3. Employee experience powers performance 4. Decisions become the operating model’s advantage 5. Leadership demands the wisdom to act amid uncertainty В комментариях оригинал, саммари, и отдельно ещё перевёл таблички. → https://www.accenture.com/en/insights/consulting/future-work

Будущее HR — 2030 Выпустили большой тренд-репорт про будущее HR. Лидировал и задавал структуру я. Цель была в том, чтобы собрать все ключевые идеи, факты и предположения — расписать базу. Хочу в декабре сделать онлайн с командой, рассказать, как такие проекты реализовывать, каких ресурсов это требует и какие есть неочевидные сложности. Но что особенно важно: объективная обратная связь от экспертного сообщества. Поставьте пожалуйста вашу оценку ниже. ❤️‍🔥 — абсолютно гениально ❤️ — лучший тренд-репорт в мире 🍾 — праздник для индустрии → https://hh.ru/blog/trends

Смотрите какое любопытное исследование. Авторы провели онлайн-опрос 31 315 участников в возрасте от 10 до 70 лет. Предложили им заполнить опросник BESSI, оценивающий 32 социально-эмоциональных навыка. Чтобы проанализировать как эти оценки коррелируют с возрастом. Если коротко, то (почти) все коррелируют положительно. Вы это видите на графике справа. Но с некоторыми навыками особая ситуация: Persuasive skill и Artistic skill — два исключения. В отличие от большинства остальных навыков, люди старшего возраста оценивают их ниже, чем в детском возрасте. Information processing skill и Cultural competence быстро растут примерно до 25–30 лет, после чего почти перестают меняться. Impulse regulation начинает заметно расти только после 25 лет. Abstract thinking skill растёт примерно до 25 лет, затем немного снижается и снова начинает расти уже в зрелом возрасте. Leadership skill, Capacity for trust и Capacity for independence демонстрируют равномерный рост с возрастом. Важно: исследование показывает, как люди оценивают свои навыки, а не как объективно меняются их способности. В комментариях оригинал статьи. → https://journals.sagepub.com/doi/10.1177/27000710261487580

Друзья, у меня тут неожиданная тема. Но очень важная! Лучшая в Сербии школа Intellectum Academy и российский IThub открывают в Белграде колледж информационных и креативных технологий. Чтобы у ребят, живущих в Сербии, была возможность не только учиться на родном языке, но и работать над реальными проектами, получать практический опыт и погружаться в профессиональный контекст. По этому поводу первого ноября будет день открытых дверей. То есть уже в это воскресенье. А ещё будет дискуссия, где мы с замечательной Наргиз Асадовой, академическим директором Intellectum, поговорим про будущее работы, профессий и компетенций — и как к этому будущему готовить наших детей. Короче говоря, важное интересное событие. Все детали тут: https://srb.ithub.ru

Искусственный интеллект отнимет у нас работу во время следующей рецессии Это прогноз от Гада Леванона, главного экономиста The Burning Glass Institute.

Аргументы в пользу того, что сейчас не надо беспокоиться о влиянии искусственного интеллекта на рынок труда таковы: уровень безработицы низкий, и создается много рабочих мест, связанных с AI. Большинство исследований не выявляют значительных негативных эффектов. Если бы AI отнимал рабочие места, мы бы увидели это в данных. Как я уже писал в других статьях, я не согласен с этими исследованиями и выводами, поскольку считаю их крайне несовершенными. Но это не является предметом данной статьи.

Он приводит такой пример: В конце 1990-х в американской промышленности активно обсуждалась угроза автоматизации и переноса производства в другие страны. Но статистика занятости не подтверждала этих опасений. В 1998 году на производствах работало 17,6 млн человек. Безработица составляла около 4%, и даже Бюро трудовой статистики США прогнозировало увеличение «промышленной» занятости на 3% в 2000–2010 годах. Но в итоге сектор потерял за этот период 5,75 млн рабочих мест. 88% сокращений пришлись на последующие две рецессии (2001 и 2007 годы). Потому что именно экономические кризисы становятся ключевым триггером для масштабного исчезновения рабочих мест. А не только технологические возможности. К концу 1990-х американские компании уже располагали технологиями и подходами, позволявшими обходиться меньшим количеством работников. Но не спешили с оптимизацией. При растущих продажах и прибыльности у компаний не было достаточных стимулов проводить массовые увольнения. Рецессия переворачивает ситуацию: прибыли критически падают, а сокращения персонала становится гораздо более социально приемлемыми. Увольнения, которые в период роста вызвали бы скандал, во время кризиса воспринимаются как рациональная необходимая мера. К каким выводам и прогнозам приходит Леванон: • Занятость обрушит не столько развитие AI, а следующая большая рецессия. Она запустит процесс, аналогичный промышленному кризису в США 2001 года, но теперь в профессиях, связанных с интеллектуальным и административным трудом. • Скорее всего это будет необратимый процесс. То есть, с учётом развития AI и автоматизации, эти рабочие места исчезнут навсегда. • Особую тревогу вызывает «молодежная» занятость. Если они испытывают трудности с трудоустройством даже сейчас, в относительно благоприятной экономической ситуации, следующая рецессия может значительно усилить эти проблемы. Разумеется, Леванон анализирует американский рынок труда, и автоматически переносить его прогноз на международный и российский контекст нельзя.

Разрыв между тем, на что способны передовые AI-модели, и тем, для чего большинство компаний их фактически используют, огромен. И я ожидаю, что он будет продолжать расти. Сокращение этого разрыва станет одним из важнейших драйверов, формирующих экономику и рынок труда США в ближайшие годы и десятилетия. Этот разрыв представляет собой запас изменений, позволяющих сократить трудовые ресурсы, которые компании могли бы использовать, но не сделали этого — тот же самый запас, которым располагали производители в 1999-2000 годах.

→ https://gadlevanon.substack.com/p/ai-will-take-its-jobs-in-the-next

Технологии, построенные на вере На The Atlantic во вторник вышел отличный текст о том, как Кремниевая долина (уже давно) разучилась отличать реальные технологические прорывы от фантазий и мошенничества. Поводом стал «You Can See Everything» — новый хит от A24 про Элизабет Холмс. В одном из эпизодов она вместе с мужем пытается привлечь инвесторов и собрать команду для Theranos 2.0. И совершенно искренне объясняет, что создание компаний — её предназначение.

Что бы она ни думала о своей вине и ответственности, кажется очевидным, что её личность неразрывно связана с её представлением о себе, как о создателе: о человеке с самыми высокими амбициями, визионере с удивительной терпимостью к риску, который создаёт что-то новое и не боится неудач, потому что её охватывает маниакальная одержимость расширением границ возможного.

Кремниевая долина так заигралась с культом предпринимателя-визионера, что постепенно ценность такого предпринимателя стала определяться исключительно масштабом его амбиций и способностью убедить окружающих в собственном видении будущего. В индустрии, где инвесторы готовы вкладывать миллиарды в ещё не существующие продукты и технологии, грань между визионерством и мошенничеством становится всё менее очевидной. Особенно когда обещания начинают восприниматься как доказательство таланта, страсти и высокой вероятности успеха. Отсюда автор статьи переходит к AI — как faith-based technology. Нам обещают беспрецедентный экономический рост, радикальную трансформацию рынка труда, исчезновение профессий и появление класса людей, которые навсегда потеряют свою экономическую ценность. Существует всё это пока исключительно в воображении людей, которые строят и продают нам такое будущее. Но если вы сомневаетесь, то значит, просто недостаточно хорошо понимаете происходящее. Потому что визионер никогда не ошибается. Если его обещания не сбылись — это лишь потому, что он слишком рано пришёл. В комментариях пдф с переводом статьи. → https://www.theatlantic.com/technology/2026/10/theranos-elizabeth-holmes-musk-flying-car/689095/

Организационная культура как мем В рамках нашего книжного клуба перечитываю «Мы — то, что мы делаем» Бена Хоровица и зацепил меня вот этот фрагмент:

Истории и поговорки определяют культуру. Джон Моргридж, CEO Cisco с 1988 по 1995 год, каждую копейку вкладывал в бизнес. Но, поскольку многие его сотрудники привыкли свободно тратить деньги, он понимал, что напоминать им о бережливости бессмысленно. Моргридж подкреплял слово делом и всегда останавливался в дешевой гостинице Red Roof Inn, но даже этого примера оказалось мало. Тогда он сформулировал нравоучительный принцип: «Если вы не видите свой автомобиль из гостиничного номера, то вы платите слишком много». Когда это услышали топ-менеджеры, они сразу поняли, что билеты в бизнес-классе и дорогие ужины исключаются. А главное, они поняли, что командировки нужны для того, чтобы заботиться о нуждах клиента, а не наслаждаться привилегиями.

В итоге решил я посмотреть, а что там с исследованиями мемов в корпоративных культурах. Выбрал нам 4 самых интересных статьи: 1. A Theory of the Cultural Evolution of the Firm: The Intraorganizational Ecology of Memes • Мемы воспроизводятся через наблюдение за поведением других людей и его интерпретации. Так происходит эволюция этих структур: люди по-разному объясняют увиденное, переосмысляют его и переносят в другие контексты. • В результате внутри организации постоянно происходят вариация, отбор и сохранение мемов. Организационная культура эволюционирует в результате этих меметических процессов, а не только целенаправленных действий менеджмента. • Некоторые мемы сохраняются не потому, что полезны бизнесу (а могут быть и весьма вредными), а потому, что успешно воспроизводятся. • Авторы предлагают смотреть на организацию через meme's-eye view. В этой перспективе компании как организационная форма возникли и развивались в процессе адаптации в том числе потому, что определённые комплексы мемов получают внутри них преимущества в воспроизводстве и сохранении. 2. Organisational Memetics?: Organisational Learning as a Selection Process • Мемы формируют самоподдерживающиеся системы, которые сохраняют организационную культуру даже без сознательных усилий. • Устойчивые комплексы мемов сопротивляются изменениям: новые идеи, противоречащие сложившимся представлениям, могут отторгаться организацией. • Инновации часто возникают в относительно изолированных группах, где влияние господствующих мемов слабее. • Можно провести аналогию с эволюционно устойчивыми системами в биологии: однажды сложившийся комплекс мемов стремится сохранять собственную стабильность. • Отсюда возникает принципиальная проблема организационных изменений. Чтобы организация начала действовать иначе, недостаточно изменить формальные правила. Необходимо разрушить или изменить меметические механизмы, благодаря которым прежние правила продолжают воспроизводиться. 3. Memetic Engineering: A Framework for Organisational Diagnosis and Development • Мемы распространяются через подражание, особенно когда их носителями выступают авторитетные или яркие лидеры. • Отдельные мемы объединяются в memeplexes — устойчивые комплексы убеждений, моделей поведения и культурных установок. • Мемы могут поддерживать организационную культуру или вступать с ней в противоречие. Последние авторы называют токсичными мемами. • Для диагностики мемов предлагается оценивать три характеристики: точность воспроизводства (fidelity), восприимчивость людей (susceptibility) и резонанс (resonance). 4. An Empirical Investigation of Organizational Memetic Variation • Меметическую вариативность можно рассматривать как потенциальный индикатор способности организации к изменениям. • Семь категорий меметических вариаций: повторение (repeat), усиление (emphasis), расширение (extension), комбинирование (combination), новое измерение (new dimension), неверная интерпретация (misinterpretation), растворение (no retention). В комментариях более подробный сводный обзор. И короткое аудио-саммари.

Конец социальной мобильности Очередной залихватский лонгрид на Noema — Бранко Миланович и Нильс Гилман расписали монархическое будущее рынка труда:

На вершине находятся несколько тысяч человек, владеющих моделями. Далее следует гомоплутовский остаток — поредевший или утолщенный, но закрытый для низших слоев населения. Ниже находится класс работников сферы услуг, выполняющих то, что AI пока делать не может, за низкую или умеренную заработную плату: садовники, помощники по уходу на дому, бармены, ремесленники, механики и так далее. И наконец, внизу находится избыточное население — термин «безработные» вводит в заблуждение, поскольку предполагает, что это временное состояние. Избыточное население — это люди, чьи навыки устарели, чье переобучение займет годы и которое никто не будет финансировать. В теории, универсальный базовый доход или постоянное пособие по безработице решили бы их материальную проблему, и, возможно, таких людей можно было бы успокоить с помощью религии, секса и телевидения. «Хлеб и зрелища» — это, в конце концов, почтенное политическое решение; Многие в Силиконовой долине мечтают о безусловном базовом доходе и мемах из TikTok в качестве его современного обновления.

Что поразительно в этой пирамиде, так это её доиндустриальная (то есть феодальная) логика: острая ступенчатая наверху, плоская и широкая внизу, без заметной влиятельной середины. Каждое общество до промышленной революции выглядело так. Предположение, что экономическое развитие порождает большой средний класс, который в свою очередь, обеспечивает политическую стабильность и демократический мир — относилось к исключительному короткому периоду.

Иерархия, которую можно масштабировать, пусть даже и невероятным образом, — это иерархия, которую, по крайней мере, потенциально можно терпеть, даже в условиях демократии. На протяжении большей части прошлого века неравенство оправдывалось утверждением, что одни люди более талантливы и трудолюбивы, чем другие, — процесс, который образовательные учреждения подтверждали с помощью тщательно разработанной формализованной системы ранжирования и сертификации.

В чём суть? Миланович предложил концепцию homoploutia. Так он называет людей, которые одновременно находятся на вершине распределения доходов от труда, и от инвестиций. В США это около 3% населения. Высокооплачиваемые профессионалы, но которые одновременно владеют и какими-то инвестиционными активами. Это отличает их от классических капиталистов. Они не просто получают деньги от собственности. Они работают, обладают высокой квалификацией, получают престижное образование и действительно могут быть очень хорошими специалистами. Так они объясняют своё богатство. На этом строится легитимность американской корпоративной меритократии. AI может разрушить эту конструкцию. Двумя способами: 1. Искуственный интеллект помогает высококвалифицированным специалистам стать ещё продуктивнее. Их доходы растут, капитал увеличивается, преимущества передаются детям. Мы получаем очень богатую, хорошо образованную и устойчивый класс элиты. Попасть в который благодаря собственным достижениям становится ещё сложнее. 2. AI начинает замещать сложную интеллектуальную работу. Премия за образование и квалификацию исчезает. Даже самые успешные карьеристы перестают получать большие деньги за свою работу. Но у них остаются активы. Мы возвращаемся к классическому капитализму. Где богатым вообще не обязательно работать. В любом случае, средний класс в этом будущем исчезает. Остаются только богатые и бедные.

Большая дружеская рекомендация. 28 октября Марина Львова и Наташа Данина проводят свой очередной вебинар про тренды и рынок труда. А мы знаем — это всегда очень интересно и познавательно. Программа такая:

🟣 Что изменилось с июня 2026 года в экономике и на рынке труда — свежая статистика Росстата, ЦБ и hh.ru. 🟣 Результаты исследования «Карьерный конвейер: человек как винтик системы» — что происходит с отдачей от образования и опыта и как рынок труда обходится с теми, чья карьера не идёт по прямой. 🟣 Прогнозы на будущее — что о ближайшем времени и следующем десятилетии уже можно сказать достаточно уверенно, а где пока больше вопросов, чем ответов. 🟣 Что делать сейчас. Отдельно поговорим о тех, кто работает и думает о следующих карьерных шагах, и о тех, кто находится в поиске.

Вебинар открытый и бесплатный. Подробности можно почитать у Марины в канале: https://t.me/MLChanges/480

Увидел в сабстеке у Jasmine Bina два классных гайда про стратегическое видение: • The Strategist's Playbook • How To Train Your Strategic Instinct Оба очень хорошие и полезные. Сделал нам полный перевод. В комментариях. Сохраняйте.

А ещё Steal These Thoughts опросили 200 американских L&D-команд на тему навыков и компетенций, и вчера опубликовали результаты. → https://state-of-ld-skills.stealthesethoughts.com

У BCG очередная красивая презентация про The AI-First Tech Function. А я решил что нам надо переходить на следующий уровень. И целиком перевёл все слайды. В комментариях и оригинал, и пдф с переводом, и ппт — чтобы мы, если нужно, могли это быстро переложить в своим презентации. → https://www.bcg.com/publications/2026/ceos-help-ctos-cios-prepare-agentic-ai

Почему умные люди создают глупые организации? Смотрите какой классный текст. Поднимающий важнейший для нас вопрос: если мы все такие умные, то почему никак не можем сделать нормально? Можно собрать много умных опытных людей, дать им большую стратегическую задачу, которую все считают самой важной, и через полгода-год получить результат, за который всем стыдно. Или более прозаично — отсутствие каких-либо значимых результатов. А ведь каждый эффективно и старательно выполнял свою работу. Первым делом в такой ситуации надо найти виноватого. Весь топ-менеджмент оторвался от реальности. Ну или в маркетинге совсем сошли с ума. А может, это потому что СЕО волнуют только цифры. В любом случае, компания погрязла в бюрократии. Из этого болота выхода нет. Экономист и нобелевский лауреат Томас Шеллинг показал, как индивидуальные предпочтения могут приводить к совершенно неожиданным коллективным результатам. В его знаменитой модели даже небольшого предпочтения жить рядом с похожими на себя людьми оказалось достаточно, чтобы возникла сильная сегрегация районов. При этом никто из участников не стремился к такому результату. Он возник как следствие множества вполне рациональных индивидуальных решений. В организациях происходит очень похожее. Наблюдая финальный абсурдный итог, мы предполагаем, что кто-то специально его планировал. Но чаще всего этого никто не хотел. Мы видим накопительный эффект действий сотен людей, реагирующих на стимулы, доступную информацию, распределение статуса, неопределенность и карьерные риски. Умные сотрудники быстрее анализируют и понимают, какие результаты в этой компании действительно важны, за что вознаграждают, какие решения создают риски для карьеры, когда стоит проявить инициативу, а когда надо молчать. И начинают успешно оптимизировать своё поведение. Даже если оно противоречит интересам организации. Более того, чем компетентнее люди, тем эффективнее они достигают своих локальных целей — и тем сильнее могут усугублять общую проблему. В результате компания может состоять из крутых специалистов, каждый из которых отлично справляется со своей задачей, но при этом оставаться совершенно неэффективной. В этом заключается ключевая проблема в анализе бюрократии и организационных провалов: может казаться, что они возникают в результате «неправильного» поведения людей. А всё наоборот: люди слишком хорошо поняли правила игры, и их действия — это прямая адаптация к корпоративной среде. Я пошёл на радикальный шаг: взял оригинальную статью Шеллинга «Dynamic models of segregation» и сделал более-менее сокращенный перевод. Всё в комментариях. → https://insidethemachinehq.substack.com/p/why-smart-people-create-stupid-organisations

На этой неделе OECD выпустили интересную интерактивную штуку (оно действительно широко разошлось по экспертным медиа и линкедину) — трекер дефицитных навыков, компетенций и профессий по странам OECD.

Explore occupational, industry and skill imbalances across more than 30 OECD countries. Using a harmonised and objective methodology, this interactive dashboard provides internationally comparable insights into labour market imbalances. Select “By country” to examine labour market imbalances in a specific country, or “Country comparison” to compare patterns across countries.

Я выделил топ-7 самых дефицитных... Industries 1. Education 2. Human health and social work activities 3. Information and communication 4. Professional, scientific and technical activities 5. Financial and insurance activities 6. Public administration, defence and compulsory social security 7. Utilities Occupations 1. Teaching professionals 2. Health professionals 3. ICT professionals 4. Health associates 5. Business and admin. professionals 6. Science and engineering professionals 7. Managers Abilities 1. Verbal abilities 2. Reasoning abilities 3. Attentiveness 4. Perceptual abilities 5. Auditory and speech abilities 6. Quantitative abilities 7. Memory Knowledge 1. Customer and personal service 2. Administration and management 3. Computers and electronics 4. Education and training 5. Mathematics knowledge 6. Administrative 7. Psychology Skills 1. Active listening 2. Critical thinking 3. Monitoring 4. Reading comprehension 5. Speaking 6. Writing 7. Complex problem solving Топ стран по совокупному дефициту 1. Bulgaria 2. Argentina 3. Türkiye 4. Greece 5. Portugal 6. Hungary 7. Lithuania → https://www.oecd.org/en/data/dashboards/skills-for-jobs.html

Будущее (американского) университета Корнеллский университет опубликовал огроменный репорт про «the Future of the American University» — каким оно должно быть, чтобы отвечать сегодняшним (и завтрашним) вызовам и глобальным трансформациям. Но прочитать 238 страниц такого непростого текста — задача невыполнимая. Поэтому я сделал перевод на 29 страниц. Содержательно кажется ничего не потерял. Документ состоит из 8 блоков: 1. Зачем университет нужен обществу 2. Почему прежняя модель больше не работает 3. Как должно измениться высшее образование 4. Как меняется научная работа 5. Как университету восстановить связь с обществом 6. Новая модель магистратуры, аспирантуры и профессионального образования 7. Как управлять сложным университетом 8. Как обсуждать сложные вопросы без требования согласия Ключевой тезис, который звучит через весь репорт: Существующая транзакционная модель образования саморазрушительна. Если студент оценивает образовательный процесс только по тому, насколько заметный сигнал он даёт для рынка труда, он рационально избегает именно тех действий, которые формируют глубокую компетентность — интеллектуального риска, непонятных задач, открытого поиска и продуктивных правильных ошибок. Система оптимизирует сигналы компетентности за счёт самой компетентности. Это неправильный путь. И это последствие дезинтеграции. Нужна новая интегрирующая модель. И оригинал, и мой перевод — в комментариях. → https://provost.cornell.edu/initiatives/future-of-the-american-university

Хороший работник Сет Годин вчера у себя в блоге выложил гимн трудовой эмансипации. Такой милый и искренний, что я не смог пройти мимо. Перевёл нам текст целиком:

По правде говоря, я не очень хороший работник. У меня было совсем немного работы в традиционном понимании, и с типичными задачами я справлялся весьма плохо. Работай строго по графику, делай ровно то, что тебе поручили, не задавай вопросов и сосредоточься на том, чего хочет начальник. Эту модель «хорошего работника» нам прививали ещё в школе. На протяжении ста лет главным вопросом был: «А это будет на экзамене?» Делай то, что говорит учитель, и не пытайся слишком много размышлять. Культура трудового подчинения пришла от владельцев фабрик. Управлять промышленным производством гораздо проще, когда можно относиться к работникам как к взаимозаменяемым винтикам, а не как к отдельным личностям. Мы перенесли эту модель в школы, в общественную жизнь и даже в некоторые формы религиозной и духовной практики. Но представление о «хорошем работнике» перестаёт работать, когда мир быстро меняется. Оно становится препятствием, когда стабильность занятости оказывается под вопросом. И практически не приносит пользы в условиях, когда AI и дробление работы на отдельные задачи приводят к тому, что большинство из нас теперь сами себе начальники, даже если формально продолжают работать по найму. Гораздо важнее быть хорошим лидером, человеком, который умеет адаптироваться к изменениям и приносить пользу, у которого хватает проницательности и смелости задать вопрос: «А почему мы вообще должны это делать?»

→ https://seths.blog/2026/10/a-good-worker

Устрашающие предсказания от Берни Сандерса на Atlantic — техноолигархи совсем спутали научную фантастику и реальность, и ведут нас в трансгуманистический апокалипсис. • Сэм Альтман ещё в 2017 году писал, что AI позволит человечеству стать первым видом, способным спроектировать собственных потомков. И что у нас есть два сценария: исчезнуть как одна из ветвей эволюции или слиться с машинами. Последнее он считает лучшим вариантом. • Илон Маск называет человека «biological bootloader, задача которого — запустить сверхинтеллект и обеспечить его дальнейшее распространение во Вселенной. • Дарио Амодей говорит, что AI-модели будут обладать сознанием. И скоро нам придется дать им социальный статус и права. • А Питер Тиль на вопрос о том, хотел бы он сохранения человеческого вида, вообще не смог сразу дать утвердительный ответ. То есть в их представлении технологии должны позволить нам создать новый, более совершенный вид. Который будет умнее, преодолеет биологические ограничения и, возможно, получит бессмертие. И это мировоззрение людей, которые контролируют крупнейшие технологические компании и инвестируют триллионы долларов в реализацию собственных представлений о будущем. То есть она как будто хотят не только влиять на развитие цивилизации, но и самостоятельно определять её конечные цели. Вплоть до представления о том, должен ли человек вообще сохраниться как вид. Сандерс предлагает приостановить разработки в области advanced-AI и запретить создание искусственного сверхинтеллекта до тех пор, пока государство не сможет гарантировать безопасность этих разработок. И кстати уже внёс соответствующий законопроект. В комментариях пдф с переводом статьи. → https://www.theatlantic.com/ideas/2026/10/ai-regulation-transhumanism-oligarchs/689013

AIHR открыли сезон прогнозов на следующий год. С очередным перечислением HR-трендов, которые нас вот-вот ждут в 2027.

1. Human-AI collaboration becomes part of everyday work AI постепенно встраивается в привычные процессы. HR важно понимать, какие задачи можно передать AI, где необходим человеческий контроль и какие решения по-прежнему требуют профессиональной экспертизы и ответственности человека. 2. AI shifts from adoption to value Главным становится не количество сотрудников, использующих AI, и даже не сэкономленное время, а влияние ИИ на качество решений, производительность и бизнес-результаты. 3. The race to capture organizational knowledge begins Всё большее значение приобретает способность организаций сохранять глубокую экспертизу: контекст решений, рабочие практики, неформальные знания сотрудников. 4. AI is intensifying a talent paradox Автоматизация позволяет быстрее выполнять сложные задачи, но одновременно создаёт риски растерять способности самостоятельного анализа, поиска решений и накопления опыта. 5. AI is hollowing out entry-level work Автоматизация затрагивает прежде всего типовые задачи, которые традиционно выполняли «младшие» сотрудники. Вместе с ними исчезают возможности для обучения через практику. 6. Trust becomes the infrastructure for work По мере распространения «алгоритмических» решений возрастает роль прозрачности, контроля и ответственности. Особенно это касается HR-процессов, в которых решения напрямую влияют на людей. 7. HR owns more outcomes than decisions От HR всё чаще ожидают измеримого влияния на бизнес, хотя многие решения остаются в зоне ответственности руководителей других функций. Поэтому особое значение приобретают навыки влияния, взаимодействия с бизнесом и способность показывать собственный вклад в общие результаты. 8. Work architecture is expanding the CHRO’s strategic contribution Проектирование всей архитектуры работы в компании становится новой зоной стратегического влияния HR. Это требует более глубокого понимания устройства бизнеса и организационного дизайна. 9. The next-generation HRBP emerges Формируется новое поколение HRBP. Готовых к более сложным задачам: сопровождению руководителей, анализу бизнес-контекста, организационным изменениям и принятию стратегических решений. 10. The market is repricing HR capabilities Одни навыки теряют ценность из-за автоматизации, другие становятся более востребованными. HR-специалистам необходимо отслеживать эти изменения и целенаправленно развивать компетенции, спрос на которые будет расти. 11. HR investment reflects the past, not the future Инвестиции в HR по-прежнему ориентированы на прошлое. Но задачи ближайшего будущего потребуют других подходов. Поэтому программы обучения и развития HR необходимо выстраивать с учётом того, как будет меняться функция в ближайшие годы.

Но я пошёл немного дальше. И для сегодняшнего выступления на HR-конференции Северстали попробовал обобщить ключевые месседжи, которые транслировали тренды AIHR за последние 4 года. Там есть любопытные инсайты. Саша Чигарьков у себя про это написал в канале — почитайте. → https://www.aihr.com/blog/hr-trends

На HBR небольшой обзор исследования «Workplace Communication as Systemic Disadvantage». Авторы этого исследования выяснили, что карьерные перспективы коррелируют со стилем коммуникации — насколько он соответствует коммуникации доминирующей группы. То есть это такая лингвистическая предвзятость. И самый важный для нас вывод: руководитель может стремиться нанимать лучших, но в итоге отдавать предпочтение тем, с кем ему проще и понятнее общаться. Я как человек с заметной склонностью к высокоуровневым обобщениям (high-level construal), живущий в мире людей с компульсивным вниманием к частностям (low-level construal), как будто бы и сам иногда переживал подобную предвзятость. Поэтому и не смог пройти мимо этой статьи. → https://hbr.org/2026/09/research-how-speech-patterns-shape-opportunity-at-work

Главная идея столетия Один из весьма неожиданных медиа-перфомансов октября — The Economist достали с антресоли эффективный альтруизм и внезапно вспомнили, что это главная идея столетия. А я даже и соглашусь.

«Мысль предшествует действию, как молния предшествует грому», — писал Генрих Гейне. Это доказал и эффективный альтруизм, этическая доктрина, разработанная философами в Оксфорде, которая с удивительной скоростью прошла путь из академической среды в коридоры власти. Сторонники эффективного альтруизма заполняют Силиконовую долину, работают в ведущих мировых компаниях по разработке искусственного интеллекта — и вызывают тревогу у администрации Трампа. «Соединенные Штаты никогда не станут страной эффективного альтруизма», — заявляет Пентагон. Министр обороны называет эту философию «дефектным альтруизмом», другие в администрации называют её «антиутопией». Мы можем воспринимать такую реакцию как признак её значительного влияния. Некоторые сетуют на то, что в XXI веке практически не появилось новых идей. В эту пустоту вторглись MAGA и другие подобные, превратив ностальгический популизм в главный политический проект столетия. Но главная идея столетия — это эффективный альтруизм . То, что началось в 2000-х годах как «гиковский» способ сделать благотворительность более экономичной, превратилось в движение, которое подвергает мир сложным, даже причудливым, моральным расчетам. Для многих его сторонников насущной этической задачей вляется предотвращение уничтожения человечества искусственным интеллектом.

Напомню, что у эффективного альтруизма есть своя карьерная философия. Про это можно почитать в книге «80 000 часов». Ну или хотя бы в этом посте. В комментариях пдф с переводом статьи и аудио-саммари. → https://www.economist.com/leaders/2026/10/01/effective-altruism-is-this-centurys-biggest-idea