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

T
Troy Hunt's Blog
Blog — PlanetScale
Blog — PlanetScale
Engineering at Meta
Engineering at Meta
F
Full Disclosure
Recorded Future
Recorded Future
The GitHub Blog
The GitHub Blog
Microsoft Security Blog
Microsoft Security Blog
GbyAI
GbyAI
博客园_首页
博客园 - 叶小钗
MongoDB | Blog
MongoDB | Blog
Exploit-DB.com RSS Feed
Exploit-DB.com RSS Feed
Recent Commits to openclaw:main
Recent Commits to openclaw:main
H
Hacker News: Front Page
人人都是产品经理
人人都是产品经理
The Cloudflare Blog
博客园 - 司徒正美
Webroot Blog
Webroot Blog
Google DeepMind News
Google DeepMind News
Help Net Security
Help Net Security
Cloudbric
Cloudbric
PCI Perspectives
PCI Perspectives
有赞技术团队
有赞技术团队
K
KPMG report finds enterprise disconnect between AI and its ROI | CIO
TaoSecurity Blog
TaoSecurity Blog
L
Lohrmann on Cybersecurity
量子位
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
T
Tailwind CSS Blog
Hacker News - Newest:
Hacker News - Newest: "LLM"
B
Blog RSS Feed
Apple Machine Learning Research
Apple Machine Learning Research
大猫的无限游戏
大猫的无限游戏
P
Proofpoint News Feed
N
News and Events Feed by Topic
罗磊的独立博客
T
Threat Research - Cisco Blogs
Schneier on Security
Schneier on Security
T
Tor Project blog
IT之家
IT之家
M
MIT News - Artificial intelligence
S
Security @ Cisco Blogs
O
OpenAI News
AI
AI
S
Securelist
Simon Willison's Weblog
Simon Willison's Weblog
The Last Watchdog
The Last Watchdog
月光博客
月光博客
Security Archives - TechRepublic
Security Archives - TechRepublic
L
LINUX DO - 热门话题

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
ИИ забирает работу «белых воротничков»: чему учить детей, чтобы выжить в будущем
NikolayOP · 2026-05-22 · via Все публикации подряд на Хабре

ИИ забирает работу «белых воротничков»: чему учить детей, чтобы выжить в будущем

Уровень сложностиСредний

Время на прочтение4 мин

Охват и читатели66

Мнение

Предыдущую статью "Профессия «на всю жизнь» больше не работает." вы забраковали :) узрели в ней признаки ИИ ... но ИИ не стало бы вас предупреждать о бедах которые нас ждут :))) .... вообщем я переписал статью - может сейчас будите судить не так строго

Мир меняется быстрее, чем мы думаем

Вы когда-нибудь задумывались, что профессия «на всю жизнь» – это миф? Искусственный интеллект уже не за горизонтом, он прямо в офисе, рядом с вами. Но мантра «Мы внедрим ИИ что бы высвободить человека для творчества» – не оправдала себя И первые под удар попадают самые «дорогие» когнитивные профессии: аналитики, юристы, маркетологи, дизайнеры. Почему? ROI (окупаемость инвестиций) превыше всего, и умственный труд, который можно автоматизировать, перестает быть редкостью.

 Почему профессия «на всю жизнь» больше не работает

Помните рассказы наших родителей: когда они пришли работать на завод – «Забудь все, чему тебя учили в институте»? Сейчас эта схема актуальна для всех поколений. Важна не профессия, а способность быстро учиться, критически мыслить и работать в паре с ИИ.

Старые карьерные схемы больше не работают. Если раньше формула была понятная и простая: «правильная специальность → стабильная работа → опыт», то сейчас она выглядит иначе: «меняй работу каждые 5 лет → проходи курсы / получай дополнительное образование → ищи Live Balance: баланс между работой и жизнью». Но и это не гарантирует успеха детям нового поколения, как схема наших родителей не сработала на нас. Да, эти формулы не исчезла полностью – они перестали быть универсальными и предсказуемыми.

 Что умеет ИИ, а что – человек

ИИ не «когда-нибудь потом в перспективе», а уже сейчас заменяет рутинную работу: подготовку документов, отчётов, код и дизайн, маркетинговый контент, юридические и финансовые задачи, подготовку решений для менеджмента. И это ломает старые карьерные модели быстрее, чем мы психологически успеваем это принять. Типовой умственный труд резко удешевляется, а навыки управления, принятия решений и ответственности – дорожают. Выигрывает тот, кто умеет формулировать задачу, проверять результат, собирать решение из разных источников, договариваться и быстро переучиваться.

Но есть важный момент, который многие пока недооценивают.

Да, между возможностями ИИ и его реальным внедрением в компаниях всё ещё существует лаг. И пока именно он создаёт иллюзию, что «времени ещё много». Но этот разрыв стремительно сокращается.

Сегодня бизнес тормозят: • легаси-процессы; • регуляторика и ответственность; • качество данных; • сопротивление команд; • риски ошибок и репутационные издержки.

Проблема в том, что каждый успешный кейс буквально ломает эти барьеры. Как только одна компания начинает делать тот же результат быстрее и дешевле, остальные вынуждены повторять. Не потому, что это модный хайп, а потому что экономика почти всегда побеждает осторожность.

Именно поэтому главный сдвиг происходит не в технологиях, а в ценности человеческих навыков. Раньше ценность была в знаниях – сейчас она переезжает в мышление, адаптацию и способность принимать решения. Фактически рынок уже делит специалистов на две группы: Первая – исполнители типовых когнитивных операций; Вторая – люди, которые умеют ставить задачу, проверять результат, принимать решения и нести ответственность. ИИ стремительно удешевляет первый слой. А второй – наоборот, становится дороже и дефицитнее.

Отсюда новая реальность: выигрывает не тот, кто «знает один инструмент», а тот, кто умеет:

  • формулировать задачу;

  • критически валидировать результат;

  • собирать решение из разных источников;

  • коммуницировать и договариваться;

  • быстро переучиваться под новую конфигурацию рынка.

 Навыки, которые сейчас становятся ценнее знаний

Что это значит для наших детей? Пора честно признать: цель образования меняется прямо сейчас. Старая модель выглядела так: дать ребёнку набор знаний → подготовить к «правильной профессии» → обеспечить стабильное будущее. Но новая модель совсем другая: подготовить человека к постоянному обучению в мире, где профессии будут меняться несколько раз за жизнь. И здесь важен уже не объём выученной информации, а способность адаптироваться быстрее других.

Образование теперь должно учить постоянному обучению, а не одной профессии. Базовый минимум навыков сейчас – это:

  • Критическое мышление и информационная гигиена. Умение отличать факт от интерпретации, проверять источники, замечать логические ошибки, не принимать «уверенный ответ ИИ» за истину, уметь выйти из «эха комнаты».

  • Когнитивный базис: математика (как язык структуры и причинно-следственных связей), грамотная речь и письмо (как инструмент формулирования мысли), научная база, предпринимательские навыки.

  • AI-грамотность: понимать возможности и ограничения ИИ, что такое галлюцинации, смещение данных, переобучение, как избегать ошибок и работать с данными безопасно.

  • Коммуникация и кооперация: объяснять сложное простыми словами, обсуждать, спорить, договариваться, работать в команде, в том числе и в команде с ИИ.

  • Саморегуляция и привычка постоянно учиться: держать фокус, доводить работу до результата, спокойное принимать изменения или неопределенность, учиться, не чтобы сдать какой-то экзамен, а ввести это в свой нормальный жизненный цикл.

  • Философия: (как писал в предыдущей статье) понимать ценности и желания общества, формулировать свои цели и смысл деятельности: «желать то, что на самом деле Человечество хочет Желать» (ссылка на статьи https://dzen.ru/id/69db5f55e413e64bd5a3133d).

 Практика для родителей – что делать уже сегодня

Как родитель, я понимаю, что уже сейчас нужно внедрять в воспитание моих детей нужные практики:

· Перестать мерить все только оценками. Больше проектов с конкретным результатом, а не только оценки.

· Ввести проектный ритм: идея → постановка → декомпозиция → исполнение → оценка.

· Использовать ИИ как тренажер мышления, а не как «костыль»: учить правильно задавать вопросы и формулировать запросы, критически оценивать и проверять ответы, детализировать размышления.

· Учить быть любопытным: задавать вопросы, а не только отвечать, ведь правильно заданный вопрос – это половина решения.

· Разделять потребление и создание: ребенок должен регулярно что-то создавать – текст, код, проект, причем проектом могут быть и обычные рутинные дела.

 Главный вопрос: конкурировать с ИИ или использовать его силу?

Вывод прост: готовим детей не к одной профессии на 10 лет, а к миру постоянной смены ролей. Профессии и задачи будут теперь меняться много раз. А навык учиться и адаптироваться – сейчас главный капитал. Главный вопрос для нас, взрослых, остается тем же: мы учим детей конкурировать с ИИ или быть теми, кого ИИ усиливает?

 ПРОДОЛЖЕНИЕ СЛЕДУЕТ ...