В ноябре 2025 года данные Stanford показали неожиданный факт: американцы используют AI чаще дома, чем на работе. Мы в mysummit.school разбирали это в отдельном материале – и тогда вывод был прямым: рабочий AI всё ещё догоняет личный.
Прошло четыре месяца. Epoch AI совместно с Ipsos провели новое исследование – и картина изменилась.
Читать полностью
Вопрос «нужен ли нам ИИ?» уже не стоит. Он звучит примерно как «нужен ли нам интернет?» в 2005 году – теоретически можно обсуждать, но практически все уже решили. Реальный вопрос другой: как объяснить руководству, что пора выделять бюджет, людей и время? Как перевести ощущение «это важно» в цифры, которые можно положить на стол?
В марте 2025 года Google Cloud совместно с National Research Group опубликовали отчёт «The ROI of AI in Customer Experience» – опрос боле 3к топ-менеджеров из компаний с выручкой от $10M и штатом от 100 человек. Данные свежие, выборка большая, результаты конкретные. И – что важно – достаточно честные, чтобы с ними можно было работать.
В марте 2025 года на SXSW EDU советник по стратегическому форсайту Синид Бовелл сделала доклад об ИИ и будущем образования. Без хайпа и без паники. Но с двумя исследованиями, которые меняют то, как стоит думать о роли ИИ в обучении.
Первое: группа студентов, использовавших ChatGPT без ограничений, показала результаты на 17% хуже контрольной группы, работавшей по учебнику. Второе: другая группа, где ИИ применялся в рамках полностью переработанной учебной системы, опередила традиционную лекцию вдвое.
Один и тот же инструмент. Противоположные результаты. Разница – в подходе.
Полтора года назад я написал заметку в личном блоге о том, что замечаю в работе коллег и в своей собственной: чем больше доверяешь AI, тем реже задаёшь себе вопрос «а это точно правильно?». Я тогда опирался на исследование Microsoft – оно показывало, что доверие к AI подавляет критическую оценку выдаваемых ответов. Аргумент казался мне сильным, но у него был очевидный изъян: корреляция, а не причинно-следственная связь.
В феврале 2026 года исследователи Anthropic Джуди Шэнь и Алекс Тамкин опубликовали эксперимент, который закрыл этот пробел. Рандомизированный контроль. Конкретные данные. И вывод, который, как мне кажется, неправильно понимают большинство людей, кто о нём читал.
Потому что это не история о том, что AI делает нас глупее. Это история о том, как именно мы его используем.
11 февраля 2026 года на заседании правительства президент Токаев публично раскритиковал KazLLM. Модель, запущенную с большой помпой в декабре 2024-го, используют лишь 600 тысяч человек – 3% населения страны. Для сравнения: ChatGPT в Казахстане пользуются 2,6 миллиона человек. Президент был прямолинеен: KazLLM «не может конкурировать с ChatGPT».
Это заявление ставит вопрос ребром. Зачем Казахстану собственная языковая модель, если глобальные решения работают лучше? И если суверенный AI необходим – почему он проигрывает?
Ответ сложнее, чем кажется. Потому что KazLLM – это не «казахский ChatGPT». Это совершенно другой инструмент с другой задачей. И сравнивать их – всё равно что сравнивать национальную электростанцию с импортным бытовым прибором.
В феврале 2026 года инвестиционно-аналитическая рассылка Citrini Research опубликовала сценарий, который переворачивает привычную логику. Обычно медведи предсказывают, что AI не оправдает ожиданий. Citrini задают другой вопрос: что если AI оправдает все ожидания – и именно это станет проблемой?
Их статья «The 2028 Global Intelligence Crisis» – это вымышленный меморандум из июня 2028 года. Не прогноз, а стресс-тест: что произойдёт с экономикой, если машинный интеллект действительно заменит белых воротничков так быстро, как обещают разработчики.
“Зачем мне ваши курсы, если я могу просто спросить ChatGPT?”
Этот вопрос звучит в комментариях под каждым постом об обучении AI. Логика железная: интернет бесплатный, ChatGPT объяснит что угодно, YouTube полон туториалов. Зачем платить за курс, если вся информация уже доступна?
Вопрос отличный. Ответ на него – не тот, который ожидают услышать.
Потому что между “иметь доступ к информации” и “уметь с ней работать” – пропасть. Доступ к медицинским справочникам не делает вас врачом. Наличие кухонного ножа не делает вас шеф-поваром. А возможность задать вопрос ChatGPT не делает вас специалистом по AI. Как показывает исследование MIT о выборе, реальная сила специалиста – не в наличии инструмента, а в способности критически оценить то, что инструмент предлагает.
И это не просто красивая метафора – это подтверждённый исследованиями факт.
Недавно я составлял коммерческое предложение для нового клиента. Сумма была нестандартная, условия – тоже. Внутренний голос говорил: ставь X, ты знаешь этот рынок. Но я решил «проверить» через Claude. Модель выдала аргументированный ответ с другой цифрой – на 15% ниже моей оценки. Звучало убедительно. Я поменял цифру.
Через неделю клиент подписал без торга. И вместо удовлетворения я почувствовал раздражение: а что, если моя первоначальная цифра тоже прошла бы? Я никогда не узнаю – потому что в момент принятия решения подавил собственное суждение ради «статистически обоснованного» ответа алгоритма.
Это и есть тот самый паттерн, который исследователи Anthropic называют Disempowerment – потеря контроля. Не драматичная, не очевидная. Просто тихая замена «я решил» на «AI подсказал».
Вы написали идеальное письмо клиенту. Тон точный, аргументы выстроены, даже шутка к месту. Проблема одна: писали не вы. Писал Claude. Или ChatGPT. Или Gemini – неважно.
Теперь вопрос: вы скажете об этом клиенту?
Интуиция подсказывает: «Конечно, нет. Какая разница, как написано, если написано хорошо?». Корпоративная этика шепчет: «Нужно быть прозрачным». А наука говорит нечто неожиданное: оба варианта разрушают доверие – но по-разному и с разными последствиями.
Опытный профессионал открывает чат с AI. Задача тривиальна: отправить клиенту обновление статуса о переносе встречи. Делов на две минуты.
Но вместо того чтобы просто написать письмо, человек вступает в 8-раундовую дискуссию с алгоритмом. Он спрашивает: «Стоит ли мне отправлять это в среду или в четверг?», «А 11 утра или 15 часов?», «Я просто хочу подтверждения, потому что мое нутро подсказывает другое, но я боюсь ошибиться».
В итоге он отправляет то, что сказал AI, подавляя собственную интуицию.