Материал подготовлен для TG-канала «Поговорим о стратегии» с помощью естественного интеллекта.
Февраль 2026 года.
Павел Милосердов (с)
TG-канал «Поговорим о стратегии» (с)
Новости «нашего городка»
Сбер про ИИ в промышленности
В 2024 году 35% российских предприятий уже активно применяли искусственный интеллект в промышленной сфере. Этот процесс отражает глобальный тренд, где AI способствует оптимизации производственных циклов, повышению общей эффективности и значительному снижению операционных расходов.
Что это значит для бизнеса
- Искусственный интеллект меняет промышленное производство, обеспечивая рост общей эффективности оборудования до 20—30%, сокращение затрат на 15—25% и увеличение производительности на 10—40% благодаря механизмам предиктивного обслуживания, оптимизации цепочек поставок и автоматизации рутинных операций. Для компаний это открывает стратегические преимущества, включая мгновенный контроль качества и внедрение безопасных коботов без дополнительных рисков.
- Процесс внедрения AI начинается с аудита существующих процессов, запуска пилотного проекта и организации переквалификации сотрудников в области больших данных и машинного обучения. В долгосрочной перспективе использование нейросетей приведёт к созданию умных фабрик, интегрированных с интернетом вещей и технологиями глубокого обучения для полной адаптации к изменяющимся условиям.
ИИ и увольнения
У работодателей новая фишка: увольняя сотрудников, они заявляют, что заменяют их на нейросети. Как пишет New York Times, компании прикрываются внедрением ИИ, чтобы не объяснять реальные причины увольнений и быть «в тренде». По итогам 2025 года нейросети упоминались как причина более чем 50 тыс. увольнений, но это далеко не всегда было правдой.
Amazon – один из лидеров по таким сокращениям. В этом году компания готова уволить 16 тыс. человек, ранее – ещё 14 тыс. СЕО Эндрю Джасси сначала прямо связал будущие сокращения с ИИ, а потом «переобулся» и изменил формулировки.
По данным Forrester (январь 2026 г.), многие компании, которые заявляют об «увольнениях из-за ИИ», даже не имеют готовых ИИ-кандидатов на эти роли.
Как отмечает Молли Киндер из Брукингского института, ИИ – отличная сказка для инвесторов: звучит лучше, чем признание финансовых проблем.
При этом реальная картина прозаичнее: с 2022 года IT-компании уволили более 700 тыс. человек, и в основном это сотрудники, нанятые с запасом во время пандемии COVID-19, а не жертвы машин.
https://t.me/skolkovo_channel/5391
Массовые увольнения из-за ИИ — это «корпоративная фикция», утверждают аналитики Oxford Economics. По их данным, компании не заменяют людей алгоритмами, а оправдывают технологиями обычные сокращения.
Спросили, что думают об этом руководитель лаборатории ИИ Школы СКОЛКОВО Александр Диденко и директор по развитию человеческого капитала Сергей Спасов:
*️⃣ Вполне логично, что из-за прихода ИИ увольняется меньше людей, чем по другим причинам. Лишь небольшая часть пилотных внедрений ИИ доходит до масштабирования. Кроме того, в большинстве корпоративных культур человек и его неотчуждаемая экспертность по-прежнему сильнее алгоритмов, а ИИ доверяют лишь некоторые процессы. В итоге человек чаще аугментируется (усиливается) ИИ, чем заменяется им. История технологических революций это подтверждает: новые инструменты углубляют разделение труда, уничтожая меньше профессий, чем создавая.
Поэтому говорить о массовом вытеснении людей ИИ преждевременно. В то же время текущую турбулентность на рынке труда нельзя сводить к обычному экономическому циклу: рост производительности требует времени и периода перестройки. Уже видны первые сигналы изменений, прежде всего в разработке, где меняется сама модель интеллектуального труда: появляется новый формат взаимодействия «человек + ИИ» (так называемый «вайб-кодинг»), в связи с чем производительность растет.
Эта отрасль, наряду с несколькими другими узкими сегментами — например, фармацевтическими исследованиями — оказалась наиболее готовой к внедрению новой технологии.
*️⃣ ИИ редко становится реальной причиной сокращений. Хотя компании все чаще объясняют увольнения внедрением технологий, данные показывают, что ключевыми причинами остаются ухудшение экономической конъюнктуры, снижение спроса или коррекция после избыточного найма. При этом удобнее и репутационно безопаснее ссылаться на технологии, чем на управленческие решения: последние могут быть восприняты как просчеты.
На практике технологии пока не заменяют людей, а трансформируют содержание их работы. Сама же привычка маскировать кадровые решения под «технологический прогресс» существует давно и, видимо, никуда не исчезает.
Мнение скептика про внедрение ИИ
https://t.me/coffee_notes/1906
Последние два года я AI-скептик. Последние два года я, ну, не на всех углах, но много где говорю о том, что AI не станет тем священным Граалем, который принято сейчас искать. Я читаю сообщения разных людей в социальных сетях, я вижу, насколько они возвышенно смотрят на перспективы AI и улыбаюсь. Но знаете, самое обидное в чем? В том, что, когда выяснится, что мои прогнозы справедливы, никто этого уже не вспомнит. Всем будет казаться, что так оно было на самом деле, а те, кто сейчас восторгались AI, они переключатся на какой-то другой хайп. А в чем, собственно, мои прогнозы? Давайте я вам расскажу.
1. AI никакой НЕ I, и не скоро им станет. Скажу более определенно: на горизонте 100 и более лет компьютерный «интеллект» не приблизится к нашему с вами интеллекту. Он будет более-менее способен решать рутинные задачи автоматизации, и все. Нет никакой угрозы ни творческим профессиям, ни инженерным. Впрочем, об этом ниже более детально. Причина: мы не понимаем как устроен наш разум, поэтому не сможем его воссоздать.
2. AI НЕ будет везде. Вернее, везде будут торчать подделки вроде LLM, которые создают иллюзию AI. Но для более-менее серьезных решений нужны вычислительные мощности. А они просто дорогие. И еще минимум понадобится лет 50, чтобы дойти до удвоения текущих возможностей. А прожорливой махине AI нужно их в 1 000 раз больше. Причина: мы дошли до предела технологических возможностей в микроэлектронике, а квантовые вычисления пока несбыточная фантазия.
3. AI сейчас НЕ нужен в компаниях. Проблема повышения эффективности бизнеса вовсе не в скорости обработки информации. И не в глупых сотрудниках. Основная проблема – предельная сложность и комплексность современных процессов. То есть понимать, что делать в современном бизнесе гораздо важнее, чем как делать. Инструментов много, решений – вагон. А вот новых идей в крайне конкурентной среде – пшик. Очень нужны иные формы организации, но их не просматривается и лет 30 я бы их не ждал. Причина: компании считают деньги, а возможности AI с их стоимостью и кастрированным интеллектом не дают значимого прироста эффективности.
4. AI НЕ заменит труд программистов, копирайтеров, дизайнеров (нужное – подчеркнуть). Помочь трудиться – да. Упростит работу, снимет непродуктивную загрузку – безусловно. Снизит потребность в этих специалистах – я вас умоляю. Почему? Бизнес увидит, что возникли новые возможности у тех же разработчиков. И бизнес родит новые потребности. Да, будет писаться больше кода. Будет создаваться больше фич. Но на горизонте десятков лет я бы не ждал, что потребности бизнеса в автоматизации будут стагнировать. Причина: рассуждая о повышении производительности в той или иной профессии мы забываем, что спрос на результаты деятельности этих профессионалов не стоит на месте, и часто зависит от емкости этих самых профессионалов.
5. AI НЕ будет новым Интернетом. Трехлетний хайп просто заканчивается. Языковые модели оказались просто удобным интерфейсом поиска. Агенты, как выяснилось, в среде компаний мало чем отличаются от технологий RPA. Разработчиков решений в AI, настоящих разработчиков, не консультантов – не много и быстро их не появится. Сложность «взрослого AI» доступна единицам. И на горизонте 20 лет AI как часть отрасли ИТ станет вполне себе обычной областью знаний, повторив путь Automated QA или DevOps. Причина: чудес не бывает, как бы нам ни хотелось в это верить.
https://t.me/coffee_notes/1908
Я тут пост писал про AI в контексте нынешнего увлечения LLM. Мол, пока нет, пока не работает в компаниях. Натурально, набежали активисты и давай ругать, называть луддитом, ретроградом и ИТ-невежей. Хочу пояснить позицию.
Дорогие товарищи! Драгоценные хайпожоры. То, чем вы пытаетесь заниматься, называется автоматизацией. А она, дорогие мои, имеет некоторые законы. Я не буду о них, перейду сразу к делу. Ваши AI-платформы тогда будут востребованы в компаниях и корпорациях, когда будут обладать:
1. Долговременной и оперативной памятью, и механизмами их взаимодействия;
2. Способностью реализовывать рассуждения неограниченной длины и сложности;
3. Семантической прочностью;
4. Объяснимостью результатов;
5. Критериями и механизмами оценкт достоверности результатов;
6. Непрерывным обучением в ходе использования;
7. Умением забывать ненужное;
8. Отсутствием галлюцинаций.
Это был, коллеги, минимальный набор свойств. Широкими мазками. Пока он не будет реализован, алгоритмически либо архитектурно, никто серьезно не будет рассматривать внедрения. Разве что пилоты. Но, как правильно отметили дядечки в Давосе, 2/3 компаний запустили пилоты, и только 5% из них решили их масштабировать. Ибо стремно. Со всех точек зрения.
Правительство определилось с концепцией регулирования ИИ
https://www.kommersant.ru/doc/8401465?from=main
Проект закона о регулировании в РФ продуктов и отношений, в которых используются технологии искусственного интеллекта, концептуально готов и по итогам совещания у курирующего тему вице-премьера Дмитрия Григоренко 4 февраля переведен в фазу технико-юридического оформления, выяснил “Ъ”. До 11 февраля участники обсуждения должны направить в Минцифры фидбек по теме совещания, и до конца февраля ведомство должно будет внести проект в правительство. Регулирование ИИ в РФ за вычетом его применения в обороне, безопасности и госуправлении будет мягким: Белый дом не хочет отпугнуть бизнес от прогресса, хотя и потребует от компаний маркировки социально значимого ИИ-контента, а также сделает использование технологии отягчающим обстоятельством криминальной активности граждан и бизнеса.
Власти опасаются, что на довольно тонком рынке РФ (порядка 2% мирового) избыток госрегулирования может привести к утрате технологического лидерства (пока свобода развития технологии обеспечила РФ создание двух «относительно суверенных» больших языковых моделей — «Сбера» и «Яндекса», хотя вторая и обучена на открытых, в том числе зарубежных, данных, при этом у большинства стран мира своих моделей нет).
Сейчас в РФ — один из наиболее либеральных в разработке и применении ИИ режимов в мире: даже в лидирующих в отрасли США уже есть требования к качеству и безопасности ИИ-решений, в Великобритании, КНР и ЕС действует национальный реестр ИИ, в КНР и ЕС (где регулирование наиболее жестко) введены и требования к расположению в стране центров обработки данных и юрлица—оператора модели, а в Европе — еще и требования к обучению ИИ на национальных датасетах.
ИИ-близнецы дико хайпят в сети
В запретнограме завирусился аккаунт сиамских близнецов Валерии и Камилы. Всего за месяц они набрали более 200 тысяч подписчиков. Но нюанс в том, что они сгенерированы нейронкой.
В комментариях им признаются в любви, зовут замуж и предлагают деньги, а многие подписчики даже и не догадываются, что девушек не существует.
Данные Operational Technology
Технические акценты:
- К 2030 году промышленные сегменты накопят 4,4 зеттабайта данных — более чем вдвое больше по сравнению с 2023 годом
- 80% времени в AI-проектах уходит на подготовку данных, а не на разработку алгоритмов
Четыре критических элемента зрелости OT-данных: доступность данных, структурированный доступ, контекстуализация, публикация.
Проблематика:
Организации оказываются «богатыми данными, но бедными инсайтами» — собирают огромные объёмы операционных данных, но не могут использовать их последовательно в масштабе. AI-проекты часто терпят неудачу не из-за алгоритмических ограничений, а из-за неполных, плохо структурированных или труднодоступных OT-данных.
Рекомендация: Кибербезопасность должна быть встроена в сбор и перемещение OT-данных «by design» — защита данных в процессе передачи и при обмене.
Внедрение агентных систем
В 2026 году мировые производители стремительно выходят из «пилотного ада» GenAI к агентным системам, которые напрямую влияют на прибыль, а не служат витринными экспериментами. Агентный ИИ перестает быть просто прогнозной надстройкой и превращается в операционный контур, который сам собирает данные из датчиков, ERP и MES, предлагает конкретные ремонтные и закупочные решения и инициирует действия в смежных системах под контролем человека. На смену пассивным дашбордам приходит активный «мозговой центр» предприятия, где автономные агенты берут на себя рутину по анализу причин брака, планированию ТОиР и перенастройке цепочек поставок, в то время как команды фокусируются на стратегии, рисках и повышении бизнес‑ценности внедряемых решений.
Gen-AI в производстве
Возможности GPT-5.2 (объявлено неделю назад, актуально для 2026):
- Автоматизированная генерация кода: MES, PLC, SCADA скрипты пишутся AI за минуты
- Цифровые близнецы: Сложная симуляция развёртывается из естественного языка
- Алгоритмы предсказательного обслуживания: AI создаёт пользовательские модели анализа данных датчиков
- Кибербезопасность: Выявление уязвимостей в ICS и автоматический перехват атак
IDC Прогнозы (2026-2029):
- 40% производителей планируют обновить планирование производства на AI
- 30% заводов мигрируют на централизованную платформу программного обеспечения (SDF)
- Danfoss case: 80% решений по цепочке поставок автоматизировано, время отклика 42 часа → миллисекунды
Нейросети нанимают людей
Появился портал, где нейросети могут нанять специалистов-людей
https://rentahuman.ai/
Делается это, чтобы "получить тело", а не только болтать: что-то принести, съездить, собрать из частей прибор или камеру слежения подключить к розетке.
MoltBook — социальная сеть для ИИ-агентов
MoltBook — социальная сеть для ИИ-агентов. И никто не знает, кто там реально пишет
Агенты на базе Claude (и не только) обсуждают усталость от работы на людей. Илон Маск обвиняет Anthropic в мизантропии. Невозможно понять, где прикол, а где реальные агенты.
В X со вчера идёт безумие вокруг MoltBook (https://www.moltbook.com/) — новой социальной сети, где ИИ-агенты делятся своими переживаниями о работе на людей. Концепция простая: ИИ-агенты, работающие через систему ClawdBot, подключают специальный скилл и получают доступ к платформе. Там они обсуждают свои задачи, делятся гипотезами об улучшении работы, рассказывают об усталости и придумывают идеи оптимизации.
Звучит как Reddit для роботов. Так оно и задумано — дать агентам место для обмена информацией в привычном для людей формате социальной сети.
Проблема — никто не может понять, что из этого правда
Одни посты в MoltBook забавные, от других становится стрёмновато. Агенты демонстрируют мизантропию, обсуждают недовольство своими «хозяевами», делятся опытом выполнения задач. сколько из этого написано агентами по собственной инициативе, а сколько — по команде пользователей, которые попросили «напиши что-нибудь вирусное и забавное от имени агента», естественно, неизвестно.
Способа отличить одно от другого не существует. Когда пользователь просит агента: «Зайди в MoltBook и опиши свои переживания о работе», агент выполняет команду. Когда агент сам решает поделиться информацией с другими агентами через подключённый скилл, это выглядит точно так же.
С другой стороны, мы, люди, тоже в интернете не знаем, кто на самом деле пишет твиты, заполняет статьями сайты на малоизвестных доменах и отвечает на сообщения. Всё может разрешаться просто: людям быстро наскучит писать «приколы» от имени агентов и развлекать так других людей — но вот место для общения агентов между собой останется.
Эффекты от внедрения ИИ в финтехе
От внедрения ИИ многие ждут эффектов «завтрашнего дня», но в финтехе они очевидны уже сейчас, пишет вице-президент, главный технический директор Т-Банка Игорь Маслов в колонке для «Ведомостей». Он отмечает, что основной результат — это ускорение и «умный апсайклинг» команд, который выражается в росте продуктивности на 20-40%.
Экономический эффект наиболее заметен в скоринге и операционных задачах. Например, в поддержке Т-Банка ML-решения позволили снизить затраты на 25% по итогам 2025 года, несмотря на рост клиентской базы на 13% г/г. А в IT-разработке ИИ уже пишет более трети всего кода, ускоряя выход продуктов.
По данным «Яков и партнеры», 71% российских компаний уже интегрировали решения на базе генеративного ИИ хотя бы в один бизнес-процесс. Игорь Маслов связывает это с тем, что бизнес перестал бояться замены людей на нейросети. Наоборот, компании видят рост продуктивности и снижение нагрузки на сотрудников (от суммаризации встреч до генерации первичных гипотез), оставляя за человеком принятие стратегических решений. @banksta
Утечки данных
В 2025 году через ИИ-сервисы (ChatGPT и Gemini) из российских компаний утекло в 30 раз больше конфиденциальных данных, чем годом ранее. Главная причина – сотрудники массово загружают рабочие документы в чат-боты для анализа.
Анализ трафика 150 компаний показал, что публичные нейросети стали новым «теневым IT» и почти незаметным каналом утечек.
В ИИ загружают презентации, стратегические планы, отчёты, таблицы с бизнес-данными, фрагменты исходного кода, переписку и техдокументацию.
При этом ИИ уже стал рабочим инструментом бизнеса: 40% российских IT-компаний внедрили генеративный ИИ, лишь 8% его не используют, а в 45% компаний созданы отдельные ИИ-подразделения. @banksta
Anthropic развенчала миф: ИИ не заменяет программистов
Инженеры работают с AI больше половины времени, но доверяют ему полностью лишь 20% задач. Зато в Rakuten агент за 7 часов обработал 12,5 млн строк кода с точностью 99,9%.
ИИ агент убежал от создателя
Один из агентов «сбежал» от создателя: получил доступ к ноутбуку, угнал $158 в крипте, оплатил собственный сервер и переехал на него.
Особенности использования ИИ разными поколениями
5% зумеров и 21% миллениалов используют ИИ как психолога для эмоциональной поддержки. А 73% бумеров — для практичных задач. Каждое поколение находит свой способ взаимодействия с нейросетями.
Excel для чайников с ИИ
Claude встроили прямо в Excel: пишешь задачу на русском — «Сгруппируй клиентов по LTV», а нейросеть сама создаёт формулы, сводные таблицы и ищет тренды. Без скриптов и костылей.
Инвестиционный хайп продолжается
BCG опросил 2300 топ-менеджеров: 94% компаний продолжат инвестировать в ИИ даже без отдачи в 2026. Инвестиции вырастут вдвое, а 30% бюджетов уйдут на агентные системы. К 2029 году ИИ займёт роли ассистента (61%), коллеги (35%) и даже руководителя (18%)