AI-допинг для HR и бизнеса

Спасибо всем, кто сегодня был на вебинаре! ❤️

И отдельно — привет всем, кто после вебинара присоединился к AI-допингу!
Рада видеть вас здесь 👋

Чтобы было проще познакомиться с каналом и не потеряться в материалах:

👉 Подборка полезностей канала: https://t.me/atlas_neiro/14

👉 Мой YouTube-канал:
https://www.youtube.com/watch?v=PHmvHuYArJs&t=1s

👉 Подборка видео-уроков: https://t.me/atlas_neiro/600

Там много практики про AI для HR и бизнеса: инструменты, кейсы, инструкции и разборы без лишнего хайпа.

Добро пожаловать в AI-допинг 🚀

Через 3 минуты начинаем 🤓
Я выступаю последней , примерно в 12:00

Пока одни спорят, заменит ли ИИ HR-специалистов, я решила посмотреть, что происходит на рынке на самом деле 🤓

Проанализировала вакансии на hh.ru — и вот тут стало интересно 👀

Требований к работе с ИИ стало гораздо больше.

Что происходит:
🔹 Рекрутмент — лидер.
От рекрутеров уже ждут практического опыта работы с AI-сервисами, а от руководителей подбора — внедрения AI-сорсинга, скрининга, скоринга и интеллектуального поиска.

🔹 Обучение и развитие — LLM, AI-агенты, адаптивное обучение и уже даже метрики эффективности внедрения ИИ.

🔹 HRD и HRBP — AI становится частью трансформации всей HR-функции: подбор, аналитика, обучение, автоматизация процессов.

🔹 Даже C&B и КДП начинают использовать ИИ для аналитики, прогнозирования и автоматизации рутины.

То есть рынок постепенно переходит от «давайте попробуем ChatGPT» к «давайте встроим ИИ в процесс и измерим результат».

И вот это, на мой взгляд, самое интересное изменение.

📅 А в этот четверг в 11:00 мск жду всех на вебинаре «Нанять или автоматизировать?»

Ссылка для регистрации:

https://clck.ru/3Vk77y

ИИ захватит весь интернет через 6-12 месяцев — глава Anthropic Дарио Амодеи в своём новом эссе.
В этот раз всё серьезно.

Если коротко: ботов станет настолько много, а ИИ-рои будут действовать настолько согласованно, что просто дестабилизируют интернет.

Ущерб составит сотни миллиардов долларов, а последствия — необратимыми.

Это ещё не всё: Амодеи пишет, что ИИ уже научился автономно эволюционировать, и, похоже, это правда.
Сегодня все техно-блоги поздравляют Гугл с достижением RSI (самоулучшающегося ИИ), Гугл пока не подтвердил.

Амодеи предлагает срочно приостановить обучение моделей и притормозить развитие ИИ. И вот тут внезапно, Сэм Альтман и Илон Маск согласились 😬

Только мы разобрались с промптами и переписали бюджеты, как ИИ решил, что люди ему для эволюции больше не нужны.

Придется переписывать вакансии: теперь ищем тех, кто умеет договариваться с автономными ИИ-роями 🤦‍♀️

Нанять нельзя уволить ❌
Поставьте запятую сами после эфира ✅

Команда просит ещё одного человека. А бизнесу он точно нужен? Новая ставка — это рост ФОТ, время на поиск и адаптацию.

Как понять, где действительно пора нанимать, а где новая вакансия только сделает проблему дороже?

17 сентября на онлайн-конференции FriendWork «Нанять нельзя оставить?» три эксперта разберут три сценария: повысить продуктивность, найти резерв внутри команды или подключить AI.

✅ Подключиться: https://clck.ru/3Vk77y

В программе:

🎙 Яна Соболева, основатель IT Atlas, автор канала «AI-допинг для HR и бизнеса»

Нанять или автоматизировать? Что осталось после хайпа вокруг AI и как компании принимают решения о найме сегодня

🎙 Владислав Викулов, основатель People Management Tech, эксперт по организационной и операционной эффективности

А точно нужен новый человек? Как отличить дефицит людей от дефицита продуктивности

🎙 Юлия Сатторова, заместитель генерального директора по работе с персоналом, «Префаб Технологии» ГК ПИК

Найм не спасёт: как закрывать кадровую потребность без постоянного увеличения численности

⏰ 17 сентября, 11:00 мск
🛜 Онлайн
✅ Участие бесплатное

💕 Не сможете быть в эфире — зарегистрируйтесь и получите запись после конференции.

Ссылка для регистрации: https://clck.ru/3Vk77y

Кажется, я наконец могу сказать: переезд закончился.

Потому что сегодня была распакована последняя коробка 😅

Да-да, та самая последняя коробка, которая обычно стоит в углу и делает вид, что ее не существует.

Это лето получилось настолько насыщенным, что иногда мне казалось, будто я прожила сразу несколько жизней.

Мы переехали из Кипра в Москву. Погуляли по Лондону. Дочка пошла в школу. Новая квартира, новые маршруты, новые привычки, новые задачи.

И знаете, я была абсолютно уверена, что адаптируюсь быстро 🤓

Ну а что такого? Собрал вещи, переехал, разобрался и побежал дальше.

На практике все оказалось немного иначе.

Оказалось, что даже самые классные перемены требуют времени. Нужно не только перевезти вещи, но и самому «распаковаться» в новой жизни.

Сейчас чувствую, что этот процесс наконец завершился.

Я возвращаюсь в привычный ритм, но уже немного другая. С новыми идеями, новым взглядом на многие вещи и большим желанием создавать что-то интересное.

И отдельно меня вдохновляет то, что теперь я живу в Сколково. Если где-то и можно случайно встретить инновации по дороге за кофе, то, кажется, именно здесь.

Поэтому этой осенью будет больше технологий, больше ИИ, больше живых встреч и интересных знакомств.

Кстати, одна такая встреча уже совсем скоро — 17 сентября в 11:00 МСК. Но про нее расскажу завтра 😉

Надеюсь вы соскучились по допингу! 💊

Сэм Альтман в своём новом интервью: «Мы уже находимся в сингулярности».

Смотря на скорость прогресса и количество прорывов, в это действительно легко поверить. А последствия всего происходящего сейчас практически невозможно предсказать.

И при этом 99% людей за пределами нашего пузыря даже не понимают, что сейчас происходит 🫠

Пока мы с вами отдыхаем 😅OpenAI сделали фильм «Она» реальностью: вышла GPT-Live-1 — новая модель для общения с ИИ голосом. Уже доступно всем через ChatGPT Voice.

Теперь чат-бот меняет интонации, смеется, по-живому запинается на полуслове, когда его внезапно перебивают, и реагирует на речь, не дожидаясь своей очереди.

Для ответов ChatGPT Voice запускает две модели параллельно. Одна на базе GPT-5.5 анализирует речь, думает и гуглит, а другая говорит.

За счет этого бот теперь умеет работать как синхронный переводчик. Может на ходу переводить разговор людей, которые говорят на разных языках.

Китайцы выпустили сайт со всеми сервисами, где есть студенческие скидки и прочие ништяки 🔥

Самое главное, на сайте есть инструкция, как сделать студенческую почту, даже если вы не студент.

За это вы можете получить:

— GitHub Student Developer Pack
— JetBrains (бесплатно весь набор IDE)
— Microsoft Office, Azure, GitHub Copilot и др.
— Adobe, Notion, Canva и другие сервисы со скидками
— Облачные сервисы и ИИ-инструменты
— И ещё целая куча других сервисов

На скриншотах лишь малая часть того, что есть. Используем ИИ или встроенный переводчик для перевода сайта.

Забираем тут

Возвращаюсь к вам из Сколково🤓
Переезд прошел успешно 💪🏻 пора вернутся в ИИ

Начну с актуального:

В ChatGPT завезли Gamma

Gamma теперь работает прямо внутри ChatGPT. Пишешь запрос в чате и получаешь готовую презентацию, которую потом можно доработать уже в самой Gamma.

Используя Gamma в ChatGPT вы можете превратить технический отчет в краткую выжимку, собрать маркетинговый бриф под продукт или услугу, сделать презентацию на несколько слайдов под конкретное событие, например питч для команды.

Вот такие новости) а как ваше лето? ☀️

Perplexity и Гарвард посчитали, как агенты меняют работу. Цифры впечатляют

Perplexity вместе с исследователями из Harvard Business School провели первое масштабное сравнение двух способов работы с ИИ. Обычный поиск (ассистент, который отвечает на вопросы) против Computer (агент, который сам выполняет задачи). Выборка на 100 000 запросов, 10 000 сравнительных пар, интервью с пользователями.

Главная разница в объёме работы. На одну и ту же задачу Search тратит в среднем 33 секунды машинного времени. Computer работает 26 минут. Это в 48 раз больше автономной работы без участия человека.

При этом качество не упало, а выросло. Недовольство результатом в следующем сообщении составило 1.3% у Computer против 2.9% у Search. Снижение на 55%.

По экономике. Средняя задача через Search плюс ручная работа человека занимает 269 минут. Та же задача через Computer плюс проверка занимает 36 минут. Минус 87% по времени. Если перевести в деньги с учётом зарплат по данным BLS, стоимость задачи падает на 94%.

Но самое интересное не в скорости, а в том, что люди начинают делать другую работу. 76% запросов к Computer требуют сложного мышления против 55% у Search. Половина запросов к Computer это задачи уровня "создать", а у Search только четверть. Пользователи Computer работают за пределами своей профессии в 59% случаев против 50% у Search. Задачи требуют на 38% больше областей знаний.
23% запросов к Computer содержат задачи, которые те же пользователи вообще никогда не пробовали делать через Search. Это не ускорение старой работы, а появление новой.

Вывод простой, пользователь перестаёт быть оператором и становится руководителем. Меньше ручного исполнения, больше постановки целей, передачи контекста и проверки результатов.

Как HR работать с Perplexity в этом видео :

https://youtu.be/PHmvHuYArJs?is=6OvnESQwQQN7rzn8