Запустить простой офлайн-бизнес в новой стране по аналогии с соседями? Похоже на план с минимальным риском. Понятная идея, проверенная модель, очевидная аудитория. Самое сложное уже придумано. Бери, да запускай. Особенно если ты умеешь считать экономику, привык запускать сложные проекты и уже много лет работаешь на стыке разработки, управления и бизнеса.

Но иногда проект разваливается не потому, что где-то ошиблись в расчётах. А потому, что рынок успевает измениться быстрее, чем ты проходишь все этапы запуска.

В контексте роботизации городов обычно обсуждают энергоэффективность, полностью беспилотное движение и автономные сады. Но в реальном мире проблемы всплывают совсем в других плоскостях.

Роботы-доставщики уже стали привычной частью городского пейзажа. В Лос-Анджелесе по улицам одновременно ездят сотни автономных курьеров компаний Serve Robotics и Coco Robotics. Они развозят еду, объезжают прохожих, стоят на светофорах и даже просят людей нажать кнопку перехода, поскольку сами этого сделать не могут. И чем больше их становится, тем чаще возникает вопрос: а кто при этом должен иметь приоритет на тротуаре? Неужели все это роботизированное братство двигает человека с его позиции «владельца города»?

Чтобы понять, почему обычный робот-доставщик внезапно стал проблемой для мегаполиса, придется сделать небольшой экскурс в историю городского планирования. 

Если посмотреть, как устроен наш сегодняшний мир, — на мой взгляд, неожиданно актуальным оказывается не Азимов со своими законами робототехники и не Стругацкие с их предсказаниями последствий информационной эпохи, а Сергей Снегов. Он угадал не столько технологии, сколько способы взаимодействия с ними, детально описав, как вычислительные системы становятся посредником между человеком и реальностью.

Главная идея Снегова вовсе не техническая. Его интересовал человек. В мире трилогии «Люди как боги» технологии освобождают людей от рутины, но не избавляют от необходимости развиваться. Наоборот, чем могущественнее становятся инструменты цивилизации, тем большее значение приобретают любознательность, творчество, смелость и способность принимать самостоятельные решения.

Читая «Люди как боги», неожиданно обнаруживаешь знакомые вещи: персональных ИИ-ассистентов, рекомендательные алгоритмы, цифровые профили и социальные рейтинги, облачные вычисления и даже музыку по запросу. Разумеется, все это замаскировано под технологии XXVI века.

Основные прогнозы Снегова не сбылись: космические корабли не исследуют Галактику, человечество не умеет запускать искусственные солнца и превращать пространство в вещество. Но удивительно, насколько похожими на реальность оказались детали повседневной очень комфортной жизни. Воодушевляет, что за всеми этими технологиями Снегов видел ту же задачу, которая стоит перед нами сегодня: как сделать человека сильнее и свободнее, не превращая его в придаток созданных им машин.

Интернет дал человеку доступ к практически неограниченному объему информации. До его появления знания приходилось добывать буквально вручную: искать книги, выписывать цитаты и сопоставлять источники. Интернет радикально упростил этот процесс, но оставил человеку важную работу — поиск, фильтрацию и интерпретацию информации. Если ответов на вопрос миллион, все равно приходится самостоятельно решать, каким из них доверять и как собрать из разрозненных фрагментов цельную картину.

Генеративный ИИ сделал следующий шаг. Теперь он не просто помогает найти информацию, а сразу выдает готовый результат: объяснение, конспект, аргументацию, решение задачи или даже целую статью. По запросу «объясни мне преобразования Фурье» можно за несколько секунд получить ответ, на который раньше ушли бы часы работы с учебниками и поисковиками. 

С технической точки зрения это огромный прорыв. Но, как говорится, есть нюанс. Если раньше мы были вынуждены активно участвовать в процессе получения знания, то теперь появился соблазн передать часть этой работы ИИ, доверившись готовому ответу: не проверить данные, не разбирать выводы по шагам, не строить собственное понимание, а просто принять как данность. Глобально мы к этому не были готовы.

Один мой товарищ любит повторять, что образование — это форма насилия. И я с ним согласна. Задачи решают не потому, что хочется, а потому, что только через повторяющееся когнитивное усилие формируется и тренируется нейронная «мышца». И чем проще становится обход этого усилия, тем выше требования к намерению самого человека учиться. Здесь-то и начинаются сложности. 

Предлагаю обсудить, как генеративный ИИ постепенно усиливает кризис доверия в системе образования…

Мы используем ИИ все активнее, но уже не читаем новости на эту тему, пропуская их. Как будто нейросети могут все: с LLM мы уже пишем код, генерируем тексты и автоматизируем задачи. ИИ претендует на то, чтобы возглавить четвертую цифровую революцию в истории человечества. Но субъективно интереснее эта тема не становится. Почувствовали?

Поздравляю — вы такие не одни! Потеря интереса к теме нейросетей в новостях имеет массовый характер. Поводом поговорить об этом стало как раз исследование в США, согласно которому 54% опрошенных устали от ИИ-новостей.

Но ничего нового в таком поведении нет: фокусы медийного внимания мы уже могли наблюдать во время ковида, на взлете криптовалют, да и ранее — во время кризиса доткомов. Давайте разбираться.

ИИ все активнее в повседневных задачах, например стал частью поиска. Google и другие системы генерируют сверху LLM-сводку. Не надо тратить время на выбор ссылок и анализ информации — получаешь всё на блюдечке, даже с понятной версткой. 

Но все мы знаем, что ИИ выдает несуществующие факты, путает источники и делает некорректные выводы. Насколько часты эти ошибки? И критичны ли?

Рассмотрю, откуда они в поиске, на примере Google — только потому, что под руку попалось исследование его точности. Так-то поисковые ИИ-агенты чудят примерно одинаково.

Давайте немного пофантазируем. Вы встаете утром, приходите на кухню, а робот уже протягивает вам чашку любимого кофе и вешалку с подходящей одеждой, попутно в пассивно-агрессивной форме напоминая, что легли спать вы в три часа ночи. На кухне уже убрано, собака выгуляна. Сказка, а не жизнь.

Но чтобы так описать свое утро могли не только редкие технологические инноваторы, нужно не просто разработать железку, которая выполняет все эти действия. Надо преодолеть сопротивление новому, недопонимание и некорректное восприятие робота людьми. И здесь есть проблема.

В IEEE Spectrum опубликовали отчет об интересном полевом эксперименте, согласно которому после личного опыта взаимодействия с роботами меняется их восприятие: роботу готовы доверить больше задач. Но все сложнее, если копать глубже. Кажется, именно в этом и кроется основная проблема внедрения роботов. Мы начинаем относиться к ним, как к людям, приписывая чувства и намерения. Это ломает все.

Кажется, что в публичное информационное поле от некоторых компаний просачивается только абсурд. Проект провалился, это очевидно всем участникам, но никто из руководства не произносит эту мысль вслух. Вместо прямого (как бы это помягче) «мы ошиблись» появляются максимально размытые отчеты, абстрактные формулировки с какими‑то новыми акцентами: «В этом году мы продолжили идти к нашим целям, у нас были сложности, но стратегия не изменилась». Как будто кто‑то задним числом пытается переписать реальность, забыть про провал, сделать вид, что ничего не было.

Почему нельзя просто сказать правду?

Потому что работают механизмы репутации и PR, а точнее то, как их понимают… Все сложнее, чем кажется на первый взгляд.

Сегодня в моем блоге история на стыке проектного управления и спортивных метафор от одного моего знакомого ИТ‑шника со стажем. Он из тех, кто не умеет просто «делать таски из Jira». Он копает глубже: что за проблему мы решаем, кому это нужно и почему система устроена так. Недавно он пришел ко мне на кухню с неожиданной, но на мой взгляд, очень интересной идеей: возможно, на парадигму управления проектами, которую исповедует человек, влияет спорт, которым он занимался в детстве. 

Да, звучит как теория из TEDx районного ДК. Но мысль‑то очень интересная. Так не без некоторой самоиронии он объяснил, почему на одном из последних проектов ему не подошел классический подход к командной работе в ИТ «как будто от профессионального борца».

Сам он в детстве играл в футбол. Это было не просто про «побегать за мячиком». Скорее про видение поля, понимание ролей, взаимную подстраховку, умение вовремя передать пас, ответственность за общий результат и способность действовать вне своей формальной роли, если того требует ситуация. А именно этого на том проекте в итоге и не хватало.

В конце XIX века электричество постепенно превратилось из научного чуда в обыденность: начали строить электростанции, а вместе с их запуском встал вопрос, как именно доставлять электричество в дома потребителей. Найденный тогда способ монтажа применяется до сих пор, однако служит скорее декоративным целям.

В этом посте разберем, как и почему первые электрические провода тянули под потолком, используя фарфоровые крепления, и почему все это не было похоже на то, что сегодня называют ретропроводкой. А еще посмотрим, как последнее реализовала я сама пару лет назад.

Найти квалифицированного исполнителя для выполнения технически сложной задачи не так просто. Но практика показывает, что еще сложнее найти квалифицированного заказчика.

Эта статья — крик души Кирилла, основателя одной ИТ‑компании и руководителя подразделения в другой (обе специально не называю). Работал 20 лет в ИТ, писал код, управлял проектами, продавал, сделал пару ИТ бизнесов. Далее рассказ от его имени. 

Пишу для тех, кто пытается в условиях ограниченного бюджета настроить в коллективе работу с техническим контентом. Расскажу о том, за что хвататься, если ваши разработчики отказываются писать статьи на Хабр за брендированные кружки и звездочки на доске почета. Волшебных ответов на все вопросы не дам. Но попробую подсказать, где может начинаться путь к недорогому корпоративному блогу.