AI 2027, что делать? (1/2)
Прогноз AI 2027 наделал много шума, хотя обозначенным трендам уже несколько лет, а некоторые вещи даже явно озвучиваются как цели ИИ-компаний (как, к примеру, создание ИИ-исследователя).
Разве что вопрос в сроках, которые сокращаются в каждом следующем прогнозе, но это тоже норма - мы наблюдаем экспоненту в развитии технологий.
Тем не менее, у многих возникает вопрос - а что делать?
Disclaimer
● примем сценарий AI 2027 как возможный вариант будущего;
● мы решили остаться в IT (принимая, что роботизация произойдет вскоре после автоматизации кодинга, и фокус на адаптации и возможностях внутри IT сейчас кажется более прагматичным, чем смена области на "физическую");
● камон, я ж рандомный чел из телеги без неймдроппинга ;)
Итак, сценарий AI 2027 начинает разворачиваться на наших глазах.
Простые ИИ-агенты для кодинга существуют с полгода как часть Cursor/Windsurf/etc.
Уже начали появляться более автономные агентские системы (как Devin). Они пока ненадежны, но быстро улучшаются.
Нам нужно найти оптимальные точки приложения усилий, чтобы быть готовыми к грядущим изменениям.
Прямо сейчас: навыки работы с ИИ-инструментами
● Признать реальность сценария
Не отмахиваться от прогнозов как от "просто хайпа", допустить, что даже если они не сбудутся на 100%, направление развития однозначное.
Это первый шаг для обретения мотивации к адаптации.
● Включать ИИ-ассистенты в работу
Освоить существующие инструменты (Cursor / агентские системы / MCP / Perplexity / DeepResearch / etc), научиться эффективно делегировать им рутинные задачи, уметь с ними "договариваться" (промпты, правила, настройки), быстро проверять и интегрировать ИИ-код.
Цель: увеличить свою производительность кратно уже сейчас.
● Следить за фронтиром
Наблюдать за релизами ведущих ИИ-лабораторий, читать технические отчеты, понимать бенчмарки и реальные возможности новых моделей.
На рынке из-за ускорения прогресса сейчас одновременно присутствуют инструменты, которые могут как вообще не повлиять на вашу производительность, так и повысить ее в разы, и нужно учиться делать осознанный выбор.
● Начать переоценку своих сильных сторон
Какие задачи в вашей работе ИИ уже сейчас делает с приемлемым качеством? Какие пока нет? Где вы приносите уникальную ценность (глубокое понимание бизнес-логики, архитектурное видение, решение нечетко поставленных задач, коммуникация с заказчиком и коллегами)?
Перепроверяйте список потенциально автоматизируемых задач с выходом новых моделей.
● Качать правильный нетворкинг
Искать единомышленников, сообщества для обмена опытом, собираться в стихийные команды.
Меньше читать пустых и хайповых новостей от "ИИ-журналистов", которые сами не используют то, о чём пишут, и больше мнений и реальных кейсов от практиков.
#ai #futurism
Прогноз AI 2027 наделал много шума, хотя обозначенным трендам уже несколько лет, а некоторые вещи даже явно озвучиваются как цели ИИ-компаний (как, к примеру, создание ИИ-исследователя).
Разве что вопрос в сроках, которые сокращаются в каждом следующем прогнозе, но это тоже норма - мы наблюдаем экспоненту в развитии технологий.
Тем не менее, у многих возникает вопрос - а что делать?
Disclaimer
● примем сценарий AI 2027 как возможный вариант будущего;
● мы решили остаться в IT (принимая, что роботизация произойдет вскоре после автоматизации кодинга, и фокус на адаптации и возможностях внутри IT сейчас кажется более прагматичным, чем смена области на "физическую");
● камон, я ж рандомный чел из телеги без неймдроппинга ;)
Итак, сценарий AI 2027 начинает разворачиваться на наших глазах.
Простые ИИ-агенты для кодинга существуют с полгода как часть Cursor/Windsurf/etc.
Уже начали появляться более автономные агентские системы (как Devin). Они пока ненадежны, но быстро улучшаются.
Нам нужно найти оптимальные точки приложения усилий, чтобы быть готовыми к грядущим изменениям.
Прямо сейчас: навыки работы с ИИ-инструментами
● Признать реальность сценария
Не отмахиваться от прогнозов как от "просто хайпа", допустить, что даже если они не сбудутся на 100%, направление развития однозначное.
Это первый шаг для обретения мотивации к адаптации.
● Включать ИИ-ассистенты в работу
Освоить существующие инструменты (Cursor / агентские системы / MCP / Perplexity / DeepResearch / etc), научиться эффективно делегировать им рутинные задачи, уметь с ними "договариваться" (промпты, правила, настройки), быстро проверять и интегрировать ИИ-код.
Цель: увеличить свою производительность кратно уже сейчас.
● Следить за фронтиром
Наблюдать за релизами ведущих ИИ-лабораторий, читать технические отчеты, понимать бенчмарки и реальные возможности новых моделей.
На рынке из-за ускорения прогресса сейчас одновременно присутствуют инструменты, которые могут как вообще не повлиять на вашу производительность, так и повысить ее в разы, и нужно учиться делать осознанный выбор.
● Начать переоценку своих сильных сторон
Какие задачи в вашей работе ИИ уже сейчас делает с приемлемым качеством? Какие пока нет? Где вы приносите уникальную ценность (глубокое понимание бизнес-логики, архитектурное видение, решение нечетко поставленных задач, коммуникация с заказчиком и коллегами)?
Перепроверяйте список потенциально автоматизируемых задач с выходом новых моделей.
● Качать правильный нетворкинг
Искать единомышленников, сообщества для обмена опытом, собираться в стихийные команды.
Меньше читать пустых и хайповых новостей от "ИИ-журналистов", которые сами не используют то, о чём пишут, и больше мнений и реальных кейсов от практиков.
#ai #futurism