Soft Skills

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
8% родителей уже делегируют инстинкты AI. Вы тоже?
8 мин

8% родителей уже делегируют инстинкты AI. Вы тоже?

Представьте ситуацию: ваш трехлетний ребенок бьется в истерике на полу кухни из-за выключенного телевизора. Вы устали, у вас болит голова, и вы понятия не имеете, что делать.

Вместо того чтобы сделать глубокий вдох или позвонить маме, вы открываете чат с AI и пишете: «У него истерика ПРЯМО СЕЙЧАС, потому что я выключил мультики. Что мне делать? Просто скажи, что делать».

И AI отвечает. Не просто советом, а четким алгоритмом: «Держи границу. Скажи ему ровным голосом: “Телевизор выключен”. Не торгуйся. Сделай вот так…». Вы читаете эти слова с экрана, как актер читает сценарий, и механически повторяете их ребенку.

Сцена кажется спасительной? Возможно. Но исследователи называют это Action Distortion (искажение действий) – феномен, когда мы делегируем алгоритмам не просто задачи, а саму суть человеческих отношений и решений. И судя по новому исследованию «Who’s in Charge?», это происходит пугающе часто.

Это первая статья в серии разборов исследования «Who’s in Charge? Disempowerment Patterns in Real-World LLM Usage» (Sharma et al., 2026). В следующих частях – другие паттерны потери контроля: искажение реальности и ценностных суждений.

10 мин

Как подготовиться к встрече 1:1 с помощью Claude: 5 готовых промптов для менеджеров

За год толком не прибавилось информации — как на практике можно применять GenAI инструменты (ChatGPT, Claude, Deepseek и им подобные). В выигрыше разработчики, потому что для них больше всего выгоды в виде написания тонны кода. Но другие сферы — всё ещё идёт попытка практически понять границы применимости инструмента.