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

L
LINUX DO - 最新话题
Microsoft Azure Blog
Microsoft Azure Blog
The Register - Security
The Register - Security
Vercel News
Vercel News
Cloudbric
Cloudbric
Recent Announcements
Recent Announcements
O
OpenAI News
Y
Y Combinator Blog
Hacker News: Ask HN
Hacker News: Ask HN
I
InfoQ
WordPress大学
WordPress大学
S
Secure Thoughts
P
Proofpoint News Feed
Hacker News - Newest:
Hacker News - Newest: "LLM"
小众软件
小众软件
I
Intezer
博客园 - 司徒正美
Google DeepMind News
Google DeepMind News
OSCHINA 社区最新新闻
OSCHINA 社区最新新闻
G
GRAHAM CLULEY
P
Palo Alto Networks Blog
Attack and Defense Labs
Attack and Defense Labs
MyScale Blog
MyScale Blog
P
Proofpoint News Feed
美团技术团队
V
Vulnerabilities – Threatpost
Scott Helme
Scott Helme
C
Check Point Blog
H
Help Net Security
博客园 - Franky
AWS News Blog
AWS News Blog
MongoDB | Blog
MongoDB | Blog
Project Zero
Project Zero
N
Netflix TechBlog - Medium
让小产品的独立变现更简单 - ezindie.com
让小产品的独立变现更简单 - ezindie.com
V2EX - 技术
V2EX - 技术
Cisco Talos Blog
Cisco Talos Blog
Latest news
Latest news
Cyber Security Advisories - MS-ISAC
Cyber Security Advisories - MS-ISAC
Last Week in AI
Last Week in AI
V
V2EX
C
Cybersecurity and Infrastructure Security Agency CISA
Exploit-DB.com RSS Feed
Exploit-DB.com RSS Feed
大猫的无限游戏
大猫的无限游戏
N
News and Events Feed by Topic
Hugging Face - Blog
Hugging Face - Blog
The Hacker News
The Hacker News
Schneier on Security
Schneier on Security
PCI Perspectives
PCI Perspectives
Apple Machine Learning Research
Apple Machine Learning Research

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 ...