Открыть учебник Записаться

AI Для Менеджеров

Лидер-марионетка: как AI незаметно убивает управленческую интуицию

10 мин чтения

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.

Читать полностью
Лидер-марионетка: как AI незаметно убивает управленческую интуицию
AI не ошибается системно – он просто хаотичен: исследование Anthropic
10 мин

AI не ошибается системно – он просто хаотичен: исследование Anthropic

Распространенный страх об искусственном интеллекте звучит так: AI начнет последовательно преследовать неправильные цели. Система оптимизации, которой дали не ту задачу, будет методично двигаться к ней, игнорируя человеческие ценности. Классический сценарий: AI-помощник менеджера, которому поручили “максимизировать производительность команды”, начнет систематически перегружать людей, потому что это технически увеличивает выработку.

Но исследователи Anthropic обнаружили другой паттерн. AI-системы не становятся последовательными злодеями с неправильными целями. Они становятся хаотичными – совершают ошибки, которые не вписываются ни в какую логическую схему. “Like a hot mess” – как выразились авторы исследования.

Удивительно, но чем дольше модель рассуждает, тем менее предсказуемыми становятся её ошибки. Это не про галлюцинации фактов – это про фундаментальную непоследовательность в принятии решений.

AI не экономит время – он его уплотняет: 8 месяцев наблюдений
10 мин

AI не экономит время – он его уплотняет: 8 месяцев наблюдений

Компании беспокоятся, как заставить сотрудников использовать AI. Обещание соблазнительное: AI возьмёт на себя рутину – черновики документов, суммаризацию информации, отладку кода, – освободит время для высокоценных задач.

Но готовы ли компании к тому, что произойдёт, если они в этом преуспеют?

Исследователи из Стэнфорда провели 8-месячное наблюдение за примерно 200 сотрудниками американской технологической компании, которая внедрила генеративный AI. Компания не требовала использовать AI принудительно, просто предоставила корпоративные подписки на коммерческие инструменты. Сотрудники сами решали, применять AI или нет.

Результат оказался парадоксальным. AI не сократил работу. Он её интенсифицировал. Работники стали работать быстрее, брать на себя больший объём задач, распространять работу на большее количество часов в день – часто без явных внешних требований. AI сделал “делать больше” возможным, доступным и во многих случаях внутренне награждающим.

Удивительно, но тот же паттерн прослеживается в других исследованиях. Microsoft обнаружил, что 62% продакт-менеджеров используют Gen AI ежедневно, но 81% говорят, что AI экономит время, при этом 56% отрицают, что усилий стало меньше. Парадокс? Нет, закономерность.

Делегирование AI: почему ответственность остаётся за человеком
10 мин

Делегирование AI: почему ответственность остаётся за человеком

Один продакт-менеджер из исследования Microsoft сказал примечательную фразу: “Я делегировал эту задачу Gen AI, и теперь он за неё отвечает, но я всё равно остаюсь подотчётным”. На первый взгляд звучит как классический корпоративный double-speak – передать ответственность, но на всякий случай оставить страховку.

Но исследователи докопались глубже, опросив 885 PM из Microsoft, проанализировав телеметрию 731 человека и взяв 15 углублённых интервью. И обнаружили парадокс: 62% используют генеративный AI ежедневно – для документов, анализа данных, брейнстормов, – но формулируют железное правило: “ответственность нельзя делегировать нечеловеческим акторам”.

Казалось бы, либо делегируешь, либо нет. Но реальность сложнее.

33 AI-модели для менеджера: зачем нам ваши оценки
9 мин

33 AI-модели для менеджера: зачем нам ваши оценки

За прошлый год на рынке появилось 33 новых AI-модели, претендующих на звание “лучшего помощника менеджера”. ChatGPT обновился до GPT-5.2, Claude выпустил Opus 4.5, Gemini добавил новую версию Pro, Yandex и Сбер анонсируют очередные улучшения, китайские модели выходят в OpenSource. Как выбрать инструмент, если каждый обещает революцию в производительности? Мы решили провести масштабное сравнительное исследование – но столкнулись с проблемой, которая может показаться парадоксальной.

Скрытый налог на ИИ: почему 40% экономии времени исчезает
9 мин

Скрытый налог на ИИ: почему 40% экономии времени исчезает

87% сотрудников используют AI на работе. 77% говорят, что стали продуктивнее. Звучит как история успеха цифровой трансформации. Но стоит задать неудобный вопрос: если AI настолько повышает продуктивность, почему только 14% реально получают чистую выгоду? Куда исчезают остальные 86%?

Workday провели глобальное исследование с 3 200 респондентами – и обнаружили, что за красивыми цифрами скрывается неприятная реальность. Почти 40% времени, сэкономленного с помощью AI, тратится на исправление его ошибок. Это не баг отдельных инструментов и не проблема «неправильного использования». Это системный сбой в том, как организации внедряют искусственный интеллект.

Мы в mysummit.school уже разбирали Dejan.AI (AI как младший стажёр), Gallup (рост использования в 2 раза за год) и MIT (разрыв между лидерами и отстающими). Workday добавляет новый ракурс: измеримую цену низкого качества AI-выводов. И эта цена оказывается выше, чем многие готовы признать.

Среды обучения ИИ: управленческие инсайты на $1 млрд
9 мин

Среды обучения ИИ: управленческие инсайты на $1 млрд

В сентябре 2025 года The Information сообщил, что Anthropic обсуждает возможность потратить более $1 млрд на среды для обучения с подкреплением (RL environments) в течение следующего года. Для контекста: это составляет примерно 5% от прогнозируемых расходов OpenAI на вычисления в 2026 году ($19 млрд). Удивительно, но большинство менеджеров даже не знают, что это такое и почему это становится критически важным узким местом в развитии ИИ.

Команда Epoch AI провела 18 интервью со стартапами, создающими RL-среды, неолабораториями и фронтьерными лабораториями, чтобы понять состояние индустрии. Результаты исследования, опубликованные Крисом Барбером и Джей Эс Денайн в январе 2026 года, открывают неочевидные параллели с традиционными управленческими вызовами. Стоит разобраться, что происходит за закрытыми дверями этого нового рынка – и какие уроки из этого можно извлечь.

Как защитить контент от ИИ-копирования: практические советы
16 мин

Как защитить контент от ИИ-копирования: практические советы

В первой части мы разобрали условия использования восьми ведущих платформ. Во второй части выяснили, что законодательство большинства стран не признает авторских прав за AI-контентом без творческого вклада человека.

Теперь возникает практический вопрос: как работать с этой неопределенностью? Платформы передают права, законы их не признают, а работу делать надо. Разберем, когда юридические риски реальны, а когда они скорее теоретические.

Авторское право на AI-изображения в 2026: что можно и нельзя
9 мин

Авторское право на AI-изображения в 2026: что можно и нельзя

В первой части мы разобрали, что обещают восемь ведущих платформ. OpenAI передает вам права, Google не претендует на владение, MidJourney дает ownership платным пользователям, Kling AI требует письменного разрешения для коммерческого использования, а Freepik различает права подписчиков и бесплатных пользователей. Звучит неплохо. Но есть проблема: законодательство большинства стран просто не признает авторское право за работами, созданными без участия человека.

Получается парадокс: вы “владеете” изображением по условиям сервиса, но не можете защитить его авторским правом. Платформа щедро передает права, которые могут юридически не существовать.

Кто владеет картинкой, созданной Nano Banan? Разбор правил 8 платформ
16 мин

Кто владеет картинкой, созданной Nano Banan? Разбор правил 8 платформ

Рынок наводнен AI-сгенерированными изображениями. Каждый день тысячи менеджеров создают иллюстрации для презентаций, контент для соцсетей, визуалы для маркетинговых материалов. Но мало кто задумывается о юридической стороне вопроса: а можно ли эти картинки использовать коммерчески? Кто их владелец? И что, если завтра платформа или конкурент предъявит претензии?