惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

Hacker News: Ask HN
Hacker News: Ask HN
WordPress大学
WordPress大学
T
The Blog of Author Tim Ferriss
The GitHub Blog
The GitHub Blog
OSCHINA 社区最新新闻
OSCHINA 社区最新新闻
博客园 - 聂微东
A
About on SuperTechFans
Stack Overflow Blog
Stack Overflow Blog
雷峰网
雷峰网
Microsoft Azure Blog
Microsoft Azure Blog
腾讯CDC
爱范儿
爱范儿
酷 壳 – CoolShell
酷 壳 – CoolShell
博客园 - 【当耐特】
V
Visual Studio Blog
有赞技术团队
有赞技术团队
U
Unit 42
D
Docker
小众软件
小众软件
F
Full Disclosure
I
Intezer
Scott Helme
Scott Helme
P
Privacy International News Feed
P
Proofpoint News Feed
Engineering at Meta
Engineering at Meta
Google DeepMind News
Google DeepMind News
B
Blog
Martin Fowler
Martin Fowler
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
Vercel News
Vercel News
奇客Solidot–传递最新科技情报
奇客Solidot–传递最新科技情报
Spread Privacy
Spread Privacy
宝玉的分享
宝玉的分享
S
Security Affairs
www.infosecurity-magazine.com
www.infosecurity-magazine.com
月光博客
月光博客
C
Cisco Blogs
云风的 BLOG
云风的 BLOG
Schneier on Security
Schneier on Security
钛媒体:引领未来商业与生活新知
钛媒体:引领未来商业与生活新知
T
Threat Research - Cisco Blogs
量子位
Hacker News - Newest:
Hacker News - Newest: "LLM"
H
Heimdal Security Blog
N
Netflix TechBlog - Medium
H
Hacker News: Front Page
P
Proofpoint News Feed
G
GRAHAM CLULEY
V
Vulnerabilities – Threatpost
S
Schneier on Security

Все публикации подряд на Хабре

Ловим музу за клавиатуру: как айтишнику стать автором Что умеет Midjourney в 2026? Мой немного грустный разбор этого шикарного инструмента Никто не любит писать тесты, но ИИ может исправить это IPv8 выглядит как мечта. Поэтому почти наверняка не взлетит Производители вернули в продажу материнки с DDR3. Что происходит? Управление агентом с телефона через Telegram теперь в KodaCode От координации к лидерству: как меняется роль руководителя разработки Я сделала родителям бизнес вместо пенсии: зарабатываем 70 тысяч, мама не даёт продать В три раза быстрее приемка товара и оптимизация трудозатрат на 73%: как «РСТ-Инвент» помог Gulliver Group ИИ-шечный мир победил? О влиянии искусственного интеллекта на игропром Кремль снижает давление на Телеграмм пока Европа строит интернет по паспорту Как CEO, CTO и CIO за 8 часов собрали ИИ-директора, который умеет держать позицию под давлением Как (не) потерять домен за выходные Вместо 8 разных VPS: как я организовал практику студентам на одном сервере Почему твой Open Source проект не замечают? R&D: искусство управления неопределенностью в разработке AI-дефляция: вакансий для разработчиков больше, а рост зарплат — худший за 15 лет Мы отдали управление роботами OpenClaw. Что из этого вышло Галактический ID: система идентификации для всех форм разумной жизни Шесть основ бизнес-анализа: начинаем с вопроса «Кто в игре?» Код-ревью, в котором дело не в коде Данные переехали. Команда — нет Системной подход к сдаче OSWE в 2025 Почему комната управления реактором покрашена в цвет морской пены 4 YAML-файла вместо PySpark: как аналитикам строить пайплайны без разработчиков LLM-агент для поиска свободных доменов: автоматизируем подбор Когда, зачем и как правильно начинать новую сессию в Claude Code? Как я заставил нейросеть писать макросы для FreeCAD Анатомия ИИ‑агента для подбора персонала. От тысячи резюме к топ‑10 за минуты Опыт разработчика как экономика внимания Автономность как точка невозврата: кто будет субъектом в цифровом будущем Обучение ИИ в «диких» условиях: как рутинные действия превращаются в датасеты Как измерить LLM для задач кибербеза: обзор открытых бенчмарков Где хранить код? Сравнение GitHub, GitLab и Bitbucket Математика объясняет, почему нормальное распределение встречается повсюду Почему ваш FinOps не работает: 12 тезисов от практиков Как подписать проектную документацию УКЭП с использованием бесплатных лицензий Pilot Адаптивное администрирование Sigla Vision Я грузил уран в бочки, а потом 20 лет строил ИТ в атомной отрасли Чем позвонить с Эвереста? История и обзор спутниковой связи. Часть 2 Как языковая модель помогает контролировать качество инструктажей по охране труда в металлургии Как не передать на desktop свой IP в РКН Анатомия SAP Privileges: как устроено управление правами в macOS MoneyDev: Сказка про три главных слова Обновлённый токенизатор видео K-VAE 2.0 от Сбера Как сделать диспетчеризацию дома на 1284 квартиры почти бесплатно Как мы разогнали железную дорогу Мы дали агентам рутину. Теперь надо решить — что делать с освободившимся временем Токсичный контент, промпт-хакинг и защита ИИ — всё о Guardrails для LLM Умный город начинается с точного взгляда: как «Фалькон Тех» меняет пространство к лучшему Навайбкодил приложение для анализа графов Почему Дюну так интересно читать? Упрощаем работу с рутиной или как стать Гендальфом Белым Деконструкция Go: CPU, RAM и что там происходит. Go Assembler база. Часть 1.1 Какие профессии исчезнут из-за ИИ, а какие появятся? И что с этим делать Как мы построили IT-отдел, где хочется расти: архитектурные встречи, прозрачные метрики и книжные подарки Rufler: Делаем из Claude Code автономный рой через один YAML-конфиг Sing-box и белый список приложений Как построить надёжный обмен сообщениями в микросервисах: лучшие практики для enterprise OpenAI строит MLM-пирамиду, а McKinsey и Accenture помогают ей в этом Дом, который не построил Фишер (Часть 2) «Сверхзвуковой математик» против «Вдумчивого логиста»: битва алгоритмов 3D-упаковки Мультимодальные модели – грубый и дорогой инструмент Разговоры ничего не стоят. Код тоже Проверки физических лиц: с кого начнет ФНС Топ-10 бесплатных нейросетей для создания видео в 2026 году Первые слои кода: как наши решения сегодня определяют архитектуру ИИ на десятилетия Разработка нового статического анализатора: PVS-Studio JavaScript Поиск уязвимостей ПО: базовый минимум или роскошный максимум Почему оценка персонала не работает как инструмент управления Как мы разработали ИИ-ассистента и сократили рутину продуктовой команды на 50% Как я ушел из найма, нажарил косточек и продал на маркетплейсах на 168 млн в год Когда 1С:ERP уже внедрена, а нормального производственного плана всё ещё нет Как я сделал Claude мультимодальным, подключив к нему Qwen Omni Как приглашение на вакансию мечты превращается в атаку Infrastructure as Code: философия и лучшие практики IaC Тестируем Yandex Code Assistant на задаче, в которой нужно хранить секреты nxs-universal-chart v3.0: новое поколение универсального Helm-чарта Callback Injection: Техника, которая отправила Microsoft Defender в глухой нокаут «Все идеи на стол»: митап как способ вывести проект из тупика Сегодня я узнал нечто новое о GPU благодаря багу в своей игре Как заставить LLM ̶ ̶г̶а̶л̶л̶ю̶ ̶ эволюционировать Карта событий как фундамент аналитики: практический кейс для E-commerce Что выбрать для AI: x86, ARM или RISC-V? Дайджест железа за март Роль соматических мутаций в развитии аутоиммунных заболеваний: путь к избирательной терапии Mythos от Anthropic — тревожный сигнал для всех, а не только для банков Guardrails для LLM на Java: как приручить промпт‑инъекции и токсичные ответы Green-VLA: как мы собрали VLA-модель для реального антропоморфного робота и не потеряли обобщение Финансовая гонка вооружений: почему умные люди добровольно в ней участвуют Эра ИИ-агентов наступила: выбираем лучшего цифрового сотрудника # Практический опыт внедрения WinCC Redundancy на производственном предприятии Сделал MVP за 3 дня, а потом неделю прикручивал оплату. Оно того стоило? Физика против Маска: почему Starship V3 может оказаться ещё одной катастрофой Нефть Венесуэлы: крупнейшие запасы в мире, но не крупнейшая нефтяная держава JPA 4. Переосмысление Hibernate Почему зеркальная фотокамера Nikon D5 десятилетней давности идеально подошла для миссии «Артемида-2» Проект «Уровень-Спутник» или как мы сделали платформу для гидрологов «Замедлиться, чтобы ускориться»: почему ИИ повышает цену ошибок в требованиях и архитектуре Как с нуля поднять трафик IT-компании на 1657% при бюджете 55 тыс. и выжить Pixel-perfect Downsampling — идеальная отрисовка 50 миллионов точек без потерь
Уроки прошлого: чему нас учит история автоматизации в промышленности
cognitronn ( · 2026-04-23 · via Все публикации подряд на Хабре

Уроки прошлого: чему нас учит история автоматизации в промышленности

Уровень сложностиПростой

Время на прочтение3 мин

Охват и читатели675

Мнение

Перевод

Вы боитесь потерять работу?

Вопрос звучит почти банально, но за последние несколько лет страх увольнения вырос до уровня скримера из фильма ужасов. И это не только ваше ощущение. Практически каждый человек с работой так или иначе боится её потерять. Я слышу это ежедневно — в комментариях к статьям, в консультациях, в соцсетях, даже в разговорах с друзьями. Никто не чувствует себя в безопасности.

Почему?

Причин много. Но одна из них — постоянный фон из Big Tech и медиа, которые последние годы повторяют одно и то же: ИИ идет за вашими рабочими местами. И на этот раз «новая версия» искусственного интеллекта не пощадит никого.

Это правда?

Я много работаю с ИИ. И уже 15 лет объясняю людям, почему ИИ не должен автоматически означать конец их профессии.

Давайте попробуем спокойно соединить точки. Картина получается не истеричная — но отрезвляющая.


Когда ИИ приходит за работой — это сначала медленно, потом внезапно

Первое, что важно понять: несмотря на нынешнюю панику, ИИ чаще угрожает синим воротничкам, чем белым.

Почему? Потому что в основе текущего цикла ИИ лежит автоматизация. А автоматизация лучше всего работает там, где задачи повторяются и следуют инструкциям.

Чем более рутинна работа и чем меньше она требует сложных знаний — тем легче её автоматизировать.

Так было ещё с 1980‑х, когда машины начали массово заменять рабочих на заводах. Это продолжается и сейчас — просто внимание медиа переключилось на «белые воротнички».

Роботам проще заменить сварщика на конвейере, чем, скажем, сложного аналитика. Хотя с ростом вычислительной мощности машины уже могут «принимать решения» и справляться с более сложными задачами.

Например — вождение.

И вот тут становится интересно.


Автопилоты: 40 лет предупреждений

Самый очевидный пример сегодня — таксисты. И Uber с Lyft тоже не защищены.

Технологии автономного вождения существуют с 1950‑х. Эксперименты с пассажирскими машинами велись в 1970‑х. В 1980‑х по автобанам уже ездили прототипы без водителя.

Логично было бы ожидать, что профессия водителя исчезнет. Но на дворе 2026 год — и водители всё ещё работают.

Почему?

Потому что это происходило медленно.

Я недавно был в Темпе, Аризона — это один из центров автономных машин. Waymo там повсюду. К третьему дню я уже перестал обращать на них внимание. Они просто часть пейзажа.

Молодёжь пользуется ими без раздумий. Они дешевле в эксплуатации, могут ездить 24/7 и со временем станут безопаснее человека (если уже не стали).

Uber и Lyft не защищены. Они сделали поездки дешевле, удобнее, безналичными. Но когда подработка «по вечерам» превратилась в полноценную профессию, стало понятно: эта модель уязвима.

И когда беспилотники окончательно придут, это не будет «внезапностью». Нас предупреждали 40 лет.


Кстати, об инструментах. Если вам нужен доступ ко всем ключевым моделям — Claude, GPT, Gemini — загляните на BotHub.

Для доступа не требуется VPN, можно использовать российскую карту.

По ссылке вы можете получить 300 000 бесплатных токенов  для первых задач и приступить к работе с нейросетями прямо сейчас!


Настоящие сигналы опасности

Обычно советуют задать себе вопрос: «Насколько я ценен для компании?»

Но это не главный показатель.

Главный показатель — сама компания и её место на шкале деградации продукта.

Автор называет это «шкалой эншитификации» (по аналогии с Cory Doctorow):

  1. Я люблю этот продукт

  2. Раньше они были классными

  3. Они меньшее зло

  4. Они просто безопасный выбор

  5. Я их ненавижу

И тут важно: речь не столько о компании, сколько о том, что именно она делает.

Как только эмоции переключаются с «люблю продукт» на «ну, это просто способ что-то сделать» — начинается уязвимость.

Когда продукт превращается в рутину, а не в ценность — автоматизация становится логичным шагом.


Законы и профсоюзы только оттягивают неизбежное

Когда индустрия чувствует угрозу, она сначала защищается:

  • через регуляцию

  • через профсоюзы

  • через законы

Но часто это не решает проблему, а лишь тормозит естественную эволюцию.

Пример — Uber и Lyft. Пример — фастфуд. Минимальную зарплату подняли? Отлично. В ответ — киоски самообслуживания.

Раньше мы жаловались на плохой сервис в McDonald's. Теперь нас раздражает, если автомат не работает и приходится говорить с живым человеком.

Компания сама превратила работу в «нажатие кнопок». А кнопки автоматизировать легче всего.


А что с белыми воротничками?

Вот тут начинается самое важное.

«Эволюционируй или умри» — звучит жёстко, но логично.

Но паника в IT сейчас во многом раздута.

Большинство технарей быстро адаптируются к новым инструментам. Проблема не в них. Проблема — в менеджменте.

Руководство часто воспринимает ИИ как замену по умолчанию, а не как инструмент. И массовые увольнения становятся «простым решением». Можно списать всё на ИИ — и вроде как «исправить баг» в компании.

Но шкала деградации продукта редко идёт назад.

Если компания уже превратилась в фабрику задач, а не в создателя ценности — ИИ лишь ускорит то, что уже началось.


Как понять, что пора уходить?

Посмотрите вокруг.

Ваша компания всё ещё создает продукт?
Или просто штампует задачи?

Вас защищают?
Или вы реально добавляете ценность?

Если честно ответить на эти вопросы, сигналы станут очевидными.

ИИ не «приходит внезапно». Он приходит долго. С предупреждениями. А потом — резко.

И в этот момент времени на размышления уже нет.