Сквозь время

Работа: задачи, карьера, маленькая организация

Как разобрать свою работу на задачи, решить, чему учиться дальше, и посчитать, окупился ли ИИ в маленькой команде.

Курс для работников, начинающих и владельцев маленьких организаций. Вы разберёте свою работу по задачам, составите план обучения, договоритесь в команде о правилах и проведёте пилот так, чтобы его можно было честно посчитать. Какие профессии уцелеют, никто не знает, и курс не делает вид, что знает.

Здесь пока только оглавление. Уроки появляются по одному, и сроков мы не обещаем. Лента новых уроков (Atom)

17 уроков, 4 части

Часть 1 Задачи, а не профессии

Экономисты давно считают не профессии, а задачи внутри них, и этот взгляд полезнее любого списка вымирающих занятий.

  1. Работа как набор задач

    Компьютер берёт на себя рутинные задачи и дополняет остальные, поэтому профессия меняется, даже когда название остаётся.

    скоро

  2. 47 процентов или 9

    Две знаменитые оценки риска для рабочих мест расходятся в пять раз, и этот разрыв учит читать любой прогноз о работе.

    скоро

  3. Что машина забирает и что появляется

    Вытеснение и новые задачи идут одновременно, и никакой закон не обязывает их уравновешиваться.

    скоро

  4. Банкоматы и операционисты

    Банкоматов стало в разы больше, а операционисты не исчезли: что произошло на самом деле и почему это не общий закон.

    скоро

Часть 2 Что уже измерили

Данных о генеративном ИИ на работе пока немного, они расходятся, и читать их надо вместе.

  1. Кто выигрывает первым

    В поддержке клиентов ИИ сильнее всего помог новичкам и почти не помог самым опытным: что это может значить для вас.

    скоро

  2. Почему в зарплатах этого почти не видно

    Почему экономия времени может не доходить до заработка и почему из этого ещё не следует, что так будет дальше.

    скоро

  3. Первая ступенька

    Что известно о найме начинающих в профессиях, которых ИИ коснулся сильнее всего, и как читать такие данные.

    скоро

Часть 3 Маленькая организация

В команде из пяти человек нет отдела внедрения: правила и подсчёт ложатся на тех, кто уже занят своей работой.

  1. Правила команды на одной странице

    Какие данные куда можно отдавать и кто отвечает за результат: договорённости, без которых каждый решает сам и молча.

    скоро

  2. Первый пилот

    Одна скучная повторяющаяся задача, один ответственный и заранее записанный критерий успеха вместо большого внедрения на всю фирму.

    скоро

  3. Как посчитать, окупилось ли

    Замер до начала, сравнение с теми, кто работает по-старому, и время на проверку в расходах, чтобы ответ был числом, а не впечатлением.

    скоро

  4. Кажется, что быстрее

    Ощущение, что с ИИ работа идёт быстрее, может расходиться с замером, поэтому опрос сотрудников измерением не считается.

    скоро

  5. Заменить людей слишком быстро

    Что бывает, когда компания спешит заменить людей ради экономии, и как заранее решить, что вы будете считать качеством.

    скоро

Часть 4 Ваш следующий шаг

План на ближайший год, который не зависит от того, чей прогноз окажется верным.

  1. Разберите свою неделю

    Простая таблица задач: что машина уже делает, что делает под вашей проверкой и что остаётся за вами.

    скоро

  2. Экспертиза как ставка

    Смелая гипотеза: ИИ может расширить круг тех, кто применяет экспертизу, если у них есть основа, и план на ней строят с оговоркой.

    скоро

  3. Шаг в сторону

    Как перейти в соседнюю роль, унося с собой знание отрасли, и как проверить такой шаг малой ценой, прежде чем переучиваться с нуля.

    скоро

  4. Как показать, что вы умеете

    Работа, которую можно посмотреть, вместо строчки «владею ИИ» в резюме: что собрать и как честно сказать, какую часть сделала машина.

    скоро

  5. Заглянем вперёд: сигналы вместо прогнозов

    На какие числа смотреть в ближайшие годы, от найма начинающих до настоящего использования, и как заранее решить, что вы сделаете, если они сдвинутся.

    скоро