"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 без неймдроппинга из телеги ;) 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"