Сегодня зацепил один интересный пост, которым поделился у себя в канале @c3po_notes про Prediction Machines и цепочку AI:
ML удешевил prediction → LLM удешевили judgment → AI агенты удешевляют execution.

Картинка реально клевая. И во многом верная: технологии правда постепенно отъедают у человека куски работы, которые раньше были только у человека.

Но есть нюанс, который мне кажется важным.

Prediction штука относительно изолируемая. "Если X, то Y".
Её можно массово удешевить, и оно сразу меняет экономику.

Execution не такая. Execution это всегда реальный мир: доступы, ограничения, побочные эффекты, «а что если», ответственность, внезапные факапы. Поэтому "агенты теперь всё сделают" это да, но в очень точечных задачах. Там, где мир заранее упакован в правила и API. А как только начинается хаос, то резко вспоминается, зачем вообще нужны люди.

И ещё. LLM правда умеют "judgment", но это не совсем человеческий judgment.
Модель классно взвешивает варианты и пишет убедительные аргументы.
Но человеческое judgment это не только "как лучше". Это ещё и "что вообще считаем правильным", "чего нельзя", "какие компромиссы допустимы", "чьи интересы важнее". И тут уже про ценности, а не рассуждения.

И вот поэтому идея, что человек сдвигается до последней черты, а дальше его вытесняют мне кажется чуть обманчивой.

Потому что за последней чертой остаётся самый дорогой слой:

— кто выбирает цель,
— кто задаёт правила игры,
— кто решает, что оптимизируем,
— и кто подпишется под последствиями.

AI может предсказать, посоветовать и даже сделать.
Но "зачем" и "кто отвечает" пока никуда не девается. Скажу даже так: чем больше автоматизации, тем сильнее этот слой торчит наружу. Раньше можно было спрятаться за процесс: "я просто исполнял". Теперь процесс сжимается, и остаётся вопрос: "кто решил, что надо именно так?"

Так что я бы переформулировал роль человека не как "меньше делаю - больше проверяю", а как "меньше оператор - больше архитектор".

И это, если честно, не всегда проще.