WTF_HR

Часть пятая. Смелые прогнозыНу что, давайте на ночь глядя набросаем сценарий для «Черного Зеркала». Для начала, ИИ ускорит и углубит все процессы, которые уже и так происходят. В ситуации, когда вы можете нарисовать, оформить и накодить все что угодно и нужно только уметь объяснять это словами, количество разного рода одиночек и бутиков превысит все ПДК.Все это наложится на то, что разнообразных отношений работника и работодателя уже и так пруд пруди. Вокруг этого выросла целая индустрия из фирм и платформ, предоставляющих услуги различной степени легальности по оплате разных услуг в разных странах. Бизнес этому только рад – традиционный социальный контракт работодателя и работника со льготами и верностью друг другу разрушается на наших глазах.А теперь прибавьте к этому еще и стремительно разрушающуюся лояльность самих сотрудников к своим работодателям. Оверэмплоймент, когда у вас две работы и еще пара фриланс-проектов, для приличного профессионала станет нормой.Джунов на прикладные специальности перестанут нанимать совсем, за них ИИ будет делать почти все. Общество, государство и система образования отреагируют на это увеличением срока и сложности обучения и созданием новых форматов.Студенты-фундаментальщики будут учиться до возраста, который сто лет назад считался глубокой старостью. А вот студенты прикладных специальностей будут одновременно работать и учиться, а работодатель будет платить им стипендию, которая меньше, чем рыночная зарплата. Да-да, миллениалы переизобрели стажировки и целевое обучение, только вот выполнение KPI компании будет условием получения диплома на равных правах с академической успеваемостью. Компания тебя уволила – поздравляем, ты отчислен, и у работодателя нет никаких обязательств тебя нанимать по окончании обучения. Если ты рельно хорош - наймут. Такие модели уже существуют, их станет больше.Ну и самое, на наш взгляд интересное. Многие думают, что капиталисты хотят совсем убрать людей из бизнеса, но это не так. Капиталисты хотят убрать

Часть четвертая. Что уже происходитНадо понимать, что мы находимся в «долине разочарования» на кривой хайпа Гартнера, когда уже даже Альтман с Цукербергом неуверенно бормочут про пузыри. На этом этапе, как известно, первоначальные ожидания от нового инструмента оказываются нереалистичными, но зато все начинают понемногу понимать, где эта штука на самом деле полезна. И тут настало время удивительных историй.Конец прикладного IT-образованияМы уверены, что внедрение ИИ окончательно разрушит программистскую аристократию, низведя среднего программиста до примерно автослесаря. Не поймите неправильно, автослесарь – это небедный человек, особенно в развитых странах, но точно не боярин, каковым мнил себя недавно самый последний джун в российском бигтехе.Инсайдеры рассказывают, что демократизация разработки уже привела к падению спроса на прикладное IT-образование. Шарашкиным конторам, учиившим людей за три месяца приручать питона, чтобы немедленно получать сотни тыщ, не поздоровится. Выживут только те, кто научится готовить условных сантехников. Многие подобные платформы будут пытаться выжить за счет программ в стиле "мы научим вас за месяц освоить ИИ и не потерять работу", но это сильно менее маржинальный бизнес чем питон за три месяца.При этом настоящее фундаментальное физмат образование своей ценности не потеряет, потому что кто-то должен промптить нейросетку со знанием дела, а не как средний гуманитарий. Так что если ваш ребенок оказался в хорошем вузе на техническом факультете, не переживайте. Переживайте, если в плохом.Конец SaaS для малого бизнесаLinkedIn полон историй про то, как юзернейм в одно лицо за пару недель пишет CRM, систему управления заказами, или биллинг для малого и микро-бизнеса. Причем не простенькую стандартизированную, а развесистую и заточенную под процессы конкретной компании.Если пишет опытный человек, то много букаф обычно посвящено тому, как он этот код отлаживает и добивается его максимальной безопасности. Но даже проблема неряшливого кода и уя

(Продолжение)Вайб-консалтингДолжность младших аналитиков в консалтинге уже умерла с появлением функций Deep Research в ведущих моделях. Но ИИ не убьет консалтинговую индустрию, потому что консалтинг – это не способ получения сакральных знаний. Это способ снять с себя ответственность за принятие решений, а избегание ответственности будет существовать, пока живо человечество.Зато мы вангуем расцвет бутикового и индивидуального консалтинга, в котором сбор и структурирование контента будет брать на себя LLM, а человек будет презентовать это все уважаемым клиентам, жать руки и налаживать отношения.Особенно повезет тем, кто ведет командные сессии, потому как техник работы с LLM при подготовке и проведении будет просто тьма. Мы уже видели, как проводят сессии, разбивая участников на группы, работающие в диалоге с LLM, а потом выводя на «пленарную часть» их выводы, после суммаризации этими самыми LLM. Дешево и сердито.Единорог в одно лицоА еще LLMки позволяют писать полноценные приложения в одно лицо, не будучи программистом, а это значит, что количество людей в успешных компаниях сократится до невиданных прежде значений. Сорок лет назад, в доинтернетное время в компании, которая стоила миллиард, работали тысячи человек. Тридцать лет назад (в эпоху интернета) – сотни. Пятнадцать (в эпоху соцсетей и мобильных устройств) – десятки, а теперь единицы, а то и единицА (тут, кстати, очень видно, что ИИ – это не «новая промышленная революция», а просто очередная мощная технология, дающая инкрементальное повышение эффективности).Да, такому персонажу придется не только запилить приложение, но и «завирусить» его, ибо денег на полноценное продвижение нет (хотя есть тикток). Да, вокруг будет много консультантов (юристы, налоговики, финансисты и прочая подобная публика). Да, в таком навайбкоденном приложении будет куча багов и уязвимостей. Да, скорее всего такая компания не проживет долго. Но если вы найдете, как решить простую потребность миллионов людей, и вам очень повезет, то вы смож

Часть третья. «Сокращения из-за ИИ»Тут, конечно, пытливый читатель спросит – но как же так? Ведь мы же видим, как большие технологические компании сокращают персонал из-за ИИ? Ведь увольняют людей, чью работу начинают выполнять нейросети?На самом деле мы пока не видели массовых сокращений квалифицированного персонала, произошедших на почве полной замены людей нейросетями. И даже с относительно неквалифицированным видели несколько попыток (история с поддержкой Klarna – классический пример), которые обычно заканчивались тем, что людей нанимали обратно, причем за другие деньги.Наши инсайдеры из больших техкомпаний рассказывают, что никакой замены программистов на ИИ не происходит – и уж точно не происходит вещей типа «половину кода в нашей компании теперь пишут нейросети». Некоторое повышение эффективности наблюдается, особенно в области быстрого экспериментирования, но ни одна команда не запустит в прод код, написанный нейросеткой. Да и вообще концепция «давайте всех людей заменим роботами, чтобы делать столько же за меньшие деньги» далеко не всегда в голове у руководителей компаний. Мы бы сказали, что имея выбор «делать столько же денег меньшими ресурсами» и «делать больше уже имеющимися ресурсами» настоящий капиталист чаще выберет второй вариант (если, конечно, на горизонте не просматривается чумовой опции «делать больше денег меньшими ресурсами»).Почему же людей увольняют? Действительно, увольняют из-за ИИ, но совершенно не так, как это представляют себе обыватели. Дело в том, что гонка генеративных нейросетей стоит огромных - никогда прежде не виданных - бюджетов, и все приличные бигтехи сейчас думают, что именно это и выведет их в лидеры следующего технологического рывка.А стало быть, все подняли на флаг лозунг Цукерберга про то, что лучше спалить несколько лишних триллионов, чем проиграть в гонке за сверхразум. Нужно вкладывать любые деньги в те области, которые либо напрямую связаны с ИИ, либо получат волшебный пендель после его внедрения. А все остальное можно

Часть вторая. Где есть заметный бизнес-эффект от генеративного ИИ На данный момент есть две признанные функции, в которых есть внятный и очевидный бизнес-результат от GenAI: это колл-центры и разработка. Разберем их по отдельности. Можно сказать, что колл-центры (а также базовые холодные продажи и прочее подобное, где делать особо ничего не нужно, а нужно только предоставлять информацию по понятному сценарию) – это единственные пока организации, работу которых чат-боты на основе GenAI действительно «задизраптили». Теперь люди, которые отвечают на вопросы по скриптам, больше не нужны. Но есть одна важная штука – нейросетка может хорошо ответить вам на вопрос, если ничего не нужно делать. А вот там, где нужно и правда решать проблемы, ИИ пока не особо хорош. Нейросетка может выдать вам инструкцию, как поменять настройки в вашем телефоне или отправить платеж за услуги. Но если платеж застрял из-за неуказанных реквизитов и нужно поговорить с бухгалтером, чтобы тот перенаправил его в системе компании на правильный счет, нейросетка унизительным образом провалится. Собственно, даже операция под названием «посмотри на состояние моего счета и расскажи, прошел ли платеж от такого-то числа» нейросетке далеко не всегда под силу.Поэтому на второй и третьей линии поддержки без людей пока не обойтись. Но самые бешеные тыщи людей в поддержке всегда сидели именно на первой линии, поэтому экономия для компаний тут будет и ощутимая.Теперь к разработке. Исследования, которые изучали влияние ИИ на продуктивность разработчиков, в основном сходятся на том, что умеренное использование ИИ может обеспечить рост производительности до 30%. То есть в лучшем случае разработчики будут на треть эффективнее – не в три раза, не «сейчас мы всех заменим», а просто делать чуть больше чем за день то, что раньше делалось за полтора. Неплохо, можно уволить треть разработчиков? Нет.Проблема в том, что 30% ИИ показывает на простых отдельных задачах без особого контекста и на распространенных языках программ

Мы тут давно урывками по мелочи писали про то, кого, как и за что заменит этот ваш ИИ, а также кому и на что учить детей. Но тема очевидно заслуживает здоровенного цельного лонгрида, за который мы наконец решили взяться и вот он, вашему вниманию, в виде цикла постов, которому мы посвятим всю эту неделю. Наслаждайтесь!Часть первая. Как сейчас используется ИИАндрей Карпатый, бывший начальник всего машинного обучения в Тесле и не дурак поговорить, сравнил текущее состояние ИИ с 60-ми годами в компьютерной индустрии. Тогда персональных компьютеров не просто не было, а даже и не предполагалось, и разные гуру индустрии в них категорически не верили, потому что не понимали зачем. А компьютеры представляли собой огромные мейнфреймы размером со спортивный зал, которые могли себе позволить только большие корпорации и правительства, и задачи у них были соответствующие – большие статистические упражнения, макроэкономический анализ, или, например, расчет траектории баллистических ракет.Сейчас все примерно так же, только с точностью до наоборот. Последняя версия ИИ – генеративные модели и их производные – используется в основном индивидуальными людьми для их индивидуальных задач. И даже когда эти люди работают в корпорациях, они используют ИИ не как часть большой корпоративной системы, а в основном для выполнения сравнительно простых однократных задач типа «создай мне веб-страничку». Как к этой штуке подступиться корпорациям и правительствам так, чтобы это стало революцией и дало им такой же рывок в автоматизации, как, например, ERP-системы, пока не на 100% очевидно. Большинство корпораций (например, Гугл, Майкрософт и продуктовые компании поменьше, типа разработчиков Notion, Slack или SalesForce) пытаются просто запихнуть LLM во свои продукты, чтобы создать дополнительный интерфейс взаимодействия с системой на естественном языке и сэкономить пользователю время. Обобщение цепочек писем и больших текстов, автоматическое создание стенограмм встреч, умный поиск внутри большого масси

Несколько лет назад, когда компании «большой четверки» отделились от своих глобальных сетей и переименовались, мы писали ехидный пост про беспощадный русский нейминг. Время прошло, но нейминг остается нашим любимым развлечением. И не только нашим – ведь в рамках противостояния с Западом право называться разными именами и названиями потеряли не только аудиторы, но и рекрутеры. И поверьте, это достойно отдельного рейтинга, к которому мы и приступим немедленно. На третьем месте самый скучный кейс - HAYS. Это имя на российском рынке уже мало кто помнит, потому что команда HAYS после позорного побега из страны материнской организации организовала свое ООО и назвала его GetExperts. Скучен этот кейс прежде всего потому, что название вышло удачным – фраза «здравствуйте, я из компании GetExperts» никого не смущает, и сразу понятно, чем люди занимаются. Как говорят на загнивающем Западе, no-bullshit.Так что ёрничать остается исключительно над исследованиями компании, в которых респонденты сенсационно утверждают, что трава зеленая, вода мокрая, а «найти работу можно или легко». Но этому мы уже посвятили немало текстов, а сейчас давайте перейдем к более неоднозначным вариантам.На втором месте коллектив компании Odgers Berndtson Russia, который потерял право называться звучными англосаксонскими фамилиями по истечении лицензионного соглашения, а от названия страны отказался самостоятельно, вместо этого подняв на флаг бренд The Edgers.Зачем ребятам понадобился определенный артикль, непонятно, потому как с английского название теперь переводится как «те самые люди, которые обрезают края». Беглый гуглинг выдает, что в странах, где английский родной, так могут назвать швейную мастерскую или барбершоп, вот теперь и хантерское агентство.Впрочем, тот же беглый гуглинг выдает и сайт Urban Dictionary, специализирующийся на молодежном сленге, описывающий сексуальную практику под названием edging, которой можно заниматься как одному, так и, гхм, с клиентом. В общем, тот случай, когда в наши

​​Забавно, как многие весьма разумные люди начинают что-то себе думать просто потому, что в новостях об этом заговорили. Вот, например, случилась очередная волна возвращения людей в офисы, и весь айтишный мир такой: ну чего, давайте уже всех в офисы загонять, Майкрософт же загоняет, значит и нам надо.Майкрософт действительно загоняет. И другие корпорации – тоже. Потому что у них есть и нужда, и возможность. У них есть офисная недвига, которую не просто так покупали или снимали на долгий срок. Для них важно, чтобы у людей случалась, прастихосспади, серендипность – и на их масштабе эта самая серендипность, а также знаменитый management by walking around реально дает плоды. Менеджеры, которые так и не научились структурировать свою работу чуть более сложно, чем «1:1 с каждым подчиненным раз в неделю», действительно работают эффективнее, когда у них есть возможность зайти в любой момент к любому сотруднику физически и проверить, чем он там занят, или проговорить внезапные важные изменения. А для сотрудников двух департаментов, у которых ближайший общий функциональный начальник сидит не четыре иерархических уровня выше и в другом часовом поясе, встретиться у кулера и проговорить, как на самом деле эффективно делать идиотский спущенный из штаб-квартиры смежный процесс – реально помогает сильно лучше, чем зумчик со всеми начальниками до седьмого колена, где демонстрация и сравнение причиндалов друг друга занимают большую часть встречи.Еще, конечно, умиляют исследования в стиле «люди, которые остаются в офисах, растут по карьерной лестнице быстрее, чем удаленщики, и это свидетельствует о том, что они быстрее учатся и развиваются». Нет, это свидетельствует прежде всего о том, что они постоянно физически пред светлым ликом начальства, и вид при этом имеют лихой и придурковатый, дабы разумением своим начальство не смущать.Но даже при этом для корпораций ценность присутствия людей в офисе абсолютно очевидна.Но представьте, что вы эйчар, и у вас в компании пара сотен человек, дв

WTF_HR pinned «Всем привет! Давненько мы не брали в руки шашек. И теперь будем брать исключительно эпизодически и по важным поводам. Регулярного постинга несколько раз в неделю больше не будет, но про самое интересное мы-таки намереваемся писать, так что не отписывайтесь…»

Всем привет! Давненько мы не брали в руки шашек. И теперь будем брать исключительно эпизодически и по важным поводам. Регулярного постинга несколько раз в неделю больше не будет, но про самое интересное мы-таки намереваемся писать, так что не отписывайтесь, будет меньше, да лучше, как завещал великий сами знаете кто.Изменится и формат. Вместо стандартного, величиной в одну страницу, чтобы успеть прочитать в метро по дороге на работу, мы будем писать разное – иногда коротко, а иногда и по нескольку страниц текста. Что-то мы будем разбивать на части, а что-то комментировать, что называется, одним ударом. Но главное – мы постараемся писать с тем же огнем, что и раньше, ибо иначе непонятно, зачем все это вообще. Надеемся, вам все это будет интересно

Тут произошла штука, важность которой для мира работы понимают, что называется, не только лишь все. Дональд Фредович Трамп со товарищи установили тариф в 100 тысяч долларов за визу H1B – основную визу, по которой разные там корпорации и стартапы завозили в Америку людей из разных стран, чтобы те там поднимали американскую айтишечку, фарму и прочий хайтек.Виза эта используется для привлечения квалифицированных специалистов. Ее условием была и остается зарплата не хуже, чем у такого же местного специалиста. При этом H1B – это так называемая «рабская» виза, которая привязана к конкретному работодателю, и после увольнения от этого самого работодателя она превращается в тыкву в течение 60 дней, если не найти нового хозяина, ой то есть спонсора. В целом тот факт, что за каждого завозимого индуса, ой то есть иностранного разработчика или исследователя теперь придется выкладывать аж 100 000 американских рублей – это серьезное препятствие. Если мы берем среднюю зарплату сотрудника Гугла в 200 тысяч долларов до налогов, то это означает увеличение расходов на 50%. Но гуглы этого мира как раз могут справиться с тарифом, если уж они очень хотят, а вот для стартапов это означает практически остановку найма людей из-за рубежа. Извольте, господа стартаперы, подбирать крошки со стола тех, кто может себе позволить завезти таких персонажей, а потом благополучно их сократить.Дональд Фредович совершает стандартную ошибку любого популиста – он, как и его электорат, всех мигрантов чешет одним гребнем, не отличая нищего латиноамериканского мигранта от его образованных друзей по несчастью из Азии или Восточной Европы. Собственно, и из Западной Европы в Америку ехало работать приличное количество людей небедных и неглупых, и теперь это количество сократится. Считать всех мигрантов вредными – это в целом не так уж ненормально, потому что бедные и инокультурные мигранты – суть (иногда неиллюзорная) угроза безопасности местным бюргерам, а переплаченные айтишники, со своими налоговыми скидками с

Но если вы здоровенная с ног до головы автоматизированная корпорация с HRIS, ATS, LMS, WMS и бог его еще знает какими -S (которые, еще, не дай бог, неплохо интегрированы и вполне работают), то автоматизация с помощью LLM и агентов на текущем этапе будет таить для вас столько открытий чудных, и давать при этом настолько нематериальные экономические эффекты, что мы бы честно сказали «ну его», и подождали бы нормальных надежных инструментов – ждать не очень долго, на нашем веку они точно появятся. Такие дела. Ну и напоследок шутка для многолетних читателей канала. «А кстати, помните, была такая Цифровая Трансформация?»

Во-первых, если у вас большая компания, то ваше SaaS-решение, скорее всего, уже умеет распознавать чеки и предварительно одобрять расходы (а еще его создатели тоже не дураки и встроили туда LLM, которая может и вопросы позадавать). А во-вторых, это самое SaaS-решение, скорее всего, после одобрения расходов автоматически передает их в ERP, а агент такого не умеет, а чтобы научился, нужно его с ERP-системой сопрягать через API, а это уже вполне себе ИТ-проект (хоть и небольшой), где нужны самые настоящие инженеры, а не вайб-простихосспади-кодеры. Во-вторых, без Матильды все равно не обойтись. Иногда потому, что агенты имеют обыкновение галлюцинировать, а иногда – потому что агента к ответственности не привлечешь, а человека – можно. Собственно, наше глубокое убеждение, что в далеком прекрасном будущем только эта функция у человека и останется – нести её, родимую, ответственность. В-третьих, агентские системы (то есть несколько агентов, которые общаются друг с другом, передают данные в зависимости от принятых решений и вызывают хьюмана, когда это необходимо) – это пока штука максимально ненадежная. Нормальных стандартизированных сред для их размещения пока почти нет. Конечно, все приличные бигтехи такие среды уже разрабатывают, но зрелость этого способа автоматизации для сложных многоступенчатых процессов стоит ждать совершенно непонятно когда. Голубая мечта агентофилов от эйчара (к коим мы себя относим) – это «агент-как-сотрудник», который получит права доступа как у сотрудника, и с этими правами будет логиниться в разные системы, брать оттуда данные, делать выводы, аналитику и рекомендовать решения для хьюмана, а тот будет пить кофе и только иногда с важным видом нажимать «Да» или «Неа». Более того, ведущие производители LLM уже научили своих агентов логиниться в разные системы как человек, так что до этого момента, может, и недалеко.Но он еще не тут, и прямо сейчас эти самые агенты через раз творят лютую дичь, а еще их очень легко хакнуть с помощью довольно простых

HR должен не просто поднимать ИИ на флаг — ему пора уже махать этим флагом с трибуны. Это больше не модный эксперимент для цифровых энтузиастов, это вопрос стратегического выживания. В большинстве компаний по всему миру уже используют ИИ точечно: автоматизируют обучение, делают первичный отбор резюме, адаптируют контент для развития сотрудников, составляют вакансии, отвечают на типовые вопросы, анализируют фидбэк. Результат? Рост производительности в отдельных HR-функциях — на 20–40%. Нам пора переходить от точечного внедрения к системному. Нам пора делать HR/AI стратегию.Но как и с любым прорывом, вместе с потенциалом приходят страхи. Последний опрос Bain Consulting называет три главных барьера внедрения ИИ: тревога по поводу увольнений, этические сомнения и нехватка людей, способных с ИИ работать. Хорошая новость в том, что все три преодолимы. Плохая — что придется включать голову.Начнём с первого страха: «А не заберет ли ИИ мою работу?» Ответ: нет, если вы не планируете саботировать его внедрение. Свежий анализ рынка труда (Humlum & Vestergaard, 2025) показывает, что генеративные модели пока не повлияли ни на уровень занятости, ни на зарплаты, ни в одной из сфер. Кое-какие функции автоматизируются, происходят локальные высвобождения людей, но в целом зарплаты не падают, видимо потому что вместе с автоматизацией появляются новые роли специалистов по ИИ. Главная задача бизнеса здесь — показывать людям, какие новые возможности для них открываются, насколько более производительной и менее рутинной становится их работа.Второй барьер: этика. Иногда ИИ принимает ошибочные решения, и непонятно, кто потом за них должен отвечать. Данные могут быть предвзятыми, и ИИ начнет воспроизводить старые ошибки, только теперь от лица ИИ. Уже были случаи, когда системы отбора кандидатов дискриминировали по полу или возрасту — просто потому, что обучались на перекошенных выборках. Решение здесь не технологическое, а организационное: внедрять принципы Responsible AI и назначать конкретн

И теперь наш пост.Не все так однозначно с этим вашим ИИ. Отовсюду летят новости про то, как кто-то внедрил ИИ-агентов - и сразу в его компании все зацвело и заколыхалось и запело, эффективность выросла, а людей теперь почти не надо. И хочется в это верить, но есть, как обычно, нюансы. Достаточно вспомнить, как год назад основатель Klarna рассказывал, что избавился от нескольких SaaS-систем и уволил кучу народа, заменив их агентами. А на прошлой неделе вдруг переобулся, ибо качество сервиса сильно упало, и теперь компания делает «ящик водки и всех обратно». Почему так происходит? Для этого нужно понять, что такое ИИ-агенты, что они делают и как это работает с тем зоопарком автоматизации, который в компаниях уже есть. Итак, ИИ-агент – это и правда очень классная штука, которая может фактически сама, на основании предложенных правил и набора данных, принимать решения и совершать действия. Неплохой пример – это агент, который на основании политики представительских расходов и принятых до того решений по одобрению может сам одобрять или отклонять расходы ваших сейлзов, понесенные ими в командировках. Работает это примерно так: агенту скармливают существующую политику по представительским и набор одобренных и отклоненных расходов, и пишут набор дополнительных правил типа «если не одобрил, зови финконтролера Матильду».Дальше сейл после командировки грузит в этого агента фотографии своих чеков, агент их переваривает, задает сейлу несколько доп вопросов типа «сколько человек вы накормили в Сан-Франциско на 1500 долларов и почему в чеке фигурирует сорокалетний вискарь?», а потом предварительно отклоняет расход и зовет Матильду утвердить исключение. Преимущество использования агента против традиционной алгоритмической автоматизации в том, что для создания такого агента не нужно быть инженером, а еще этот самый агент стоит значительно дешевле, чем сопоставимое SaaS-решение. Но нюансов тут просто гора.