Код Марго

a16z выпустили текст с прекрасным названием: «Вы только что наняли миллион плохих сотрудников», где предлагают смотреть на AI-агентов как на новый тип рабочей силы

Они могут писать код, собирать аналитику, готовить документы, запускать процессы и проверять собственную работу

А масштабировать такую «команду» можно практически мгновенно.
Я недавно писала про AI-native leadership teams – руководителей, которым предстоит управлять гибридными командами из людей и агентов.

Здесь разговор еще интереснее: что происходит с самой экономикой компании, если часть работы выполняют сотрудники без зарплаты, отпуска и карьерных амбиций?

В обычной компании ресурсы считают через людей и часы, с агентами единицей затрат становятся токены. Чем дольше агент думает, обращается к инструментам и переделывает результат, тем дороже обходится задача. 

В ситуации с гибридом компания выдает каждому сотруднику доступ к агентам и получает почти бесконечную производственную мощность. Но вместе с ней она мгновенно масштабирует все свои старые проблемы – плохо поставленные задачи, лишние согласования, размытые зоны ответственности и отсутствие критериев качества. И когда агент способен за вечер придумать 200 рекламных сообщений, собрать десятки сегментов и написать контент-план на год, вопрос в том, сколько из этого можно выпустить. А сколько еще времени уйдет на проверку и повлияет ли результат на бизнес? При этом работают агенты циклами – получили задачу, выполнили, проверили, исправили – и так до достижения цели. В идеальном мире каждый цикл улучшает результат, в реальности же агент может бесконечно исправлять собственные исправления и сжигать бюджет. 

Поэтому одной из главных корпоративных практик становятся evals – наборы критериев и тестов, с помощью которых компания оценивает качество работы агента. У каждой компании постепенно появится собственная система таких проверок, основанная на ее процессах и накопленном опыте

Но  есть нюанс: значительная часть контекста до сих пор хранится в головах сотрудников. Чтобы агент работал хорошо, все это придется описать и передать системе.

Однако знание всегда было источником влияния и профессиональной защищенности, поэтому люди могут сопротивляться его передаче. В статье это называют context hoarding – удержанием контекста

Получается банально. Новая экономика труда в итоге упирается в очень старый управленческий навык: ясно объяснить, какой результат нужен и как понять, что работа закончена.

@Est_Concern

Про думать и делать.

Про баланс работы и отдыха уже сто тысяч раз все написали, но гораздо интереснее баланс думать и делать.

Я видела за жизнь огромную концентрацию очень умных людей - вот прямо совсем умных, на крайнем спектре интеллектуальных способностей - и в Маккинзи и в Гарварде концентрат победителей олимпиад, медалистов и дипломников всех видов, топов по шахматам и тд.

И супер частое (не всегда, конечно, но частое!) проявление сверх интеллекта - это думать, просчитывать, предсказывать и в итоге не делать!

Почти ничего в этой жизни не стоит начинать, потому что ну слишком не гарантировано. Точнее гарантировано будет больно и муторно - это что блог вести, что бизнес начать, что детей заводить.

Тогда как предприниматели, например, часто люди совсем иного типа - я впишусь, потом разберусь!

Делают вроде хрень, а походу оказывается, что в лоб не получается, но получается другое, второе, третье, а там и гениальное решение привалило.

Ваня Замесин хороший пост написал сегодня, что иногда просто надо таранить - иди и сделай, а там разберешься. Он, правда, это с терапией связывает - типа жалеешь себя и разбираешься бесконечно с субличностями, а мог бы уже начать.

Все самое лучшее со мной случалось, когда я решалась и не успевала подумать.

А там открывались и двери, и возможности ,и да, что-то не срабатывало, но зато «контент подъехал» - как я всегда себе говорю, когда было совсем мимо.

Так что пусть будет больше контента, больше опыта и больше реальных действий.

Мы живем в очень плотном материальном мире.

Даже чудеса с нами случаются не на диване или в мыслях - а в действии: купил лотерейный билет, потер лампу, поцеловал лягушку, слез с печи в конце концов.