Канал для тех, кто хочет быть на шаг впереди.
Бизнес-мышление. Стратегия. AI. Капитал.
Глобальные кейсы и реальные управленческие решения.
Это пространство для тех,
кто чувствует, что может больше
SIGNALS FOR THOSE WHO BUILD
@Varik11
Post #1151
173
Пока менеджеры массово скупают онлайн-курсы по «промпт-инжинирингу», корпоративные венчурные фонды методично заливают капиталы в европейскую робототехнику. Производители чипов делают уже не первые, а повторные ставки на стартапы в сфере physical AI. Ирония в том, что масс-маркет учит нас разговаривать с чат-ботами, а большие деньги ищут тех, кто умеет заставить ИИ работать руками.
Physical AI — это не просто новый инвестиционный тренд, это прямой сигнал для смены образовательной траектории. Если вы планируете инвестировать в свое развитие или отправлять топ-менеджмент на executive-программы, ищите те, что выходят за рамки создания классического софта.
Учиться сегодня нужно не кодингу ради кодинга, а управлению экономикой сложных физических систем.
Инвесторы охотятся за проектами вроде Exclaim Robotics, создающими роботов для обслуживания гиперскейл-дата-центров. Чтобы управлять такими компаниями, выстраивать с ними партнерства или инвестировать в них, базовых знаний IT мало. Запрос рынка сместился: теперь нужен жесткий микс из понимания глобальных supply chain, unit-экономики «железа» и машинного обучения. Это совершенно другой уровень квалификации, которому пока не учат на популярных платформах.
Задайте себе вопрос: навыки, которые вы прокачиваете в этом году, способны решать задачи в реальном физическом мире, или это просто модный цифровой фасад? Поделитесь в комментариях, какие компетенции на стыке железа и AI вы считаете самыми недооцененными прямо сейчас.
Источник: Sifted
SHIFT Lab
Physical AI — это не просто новый инвестиционный тренд, это прямой сигнал для смены образовательной траектории. Если вы планируете инвестировать в свое развитие или отправлять топ-менеджмент на executive-программы, ищите те, что выходят за рамки создания классического софта.
Учиться сегодня нужно не кодингу ради кодинга, а управлению экономикой сложных физических систем.
Инвесторы охотятся за проектами вроде Exclaim Robotics, создающими роботов для обслуживания гиперскейл-дата-центров. Чтобы управлять такими компаниями, выстраивать с ними партнерства или инвестировать в них, базовых знаний IT мало. Запрос рынка сместился: теперь нужен жесткий микс из понимания глобальных supply chain, unit-экономики «железа» и машинного обучения. Это совершенно другой уровень квалификации, которому пока не учат на популярных платформах.
Задайте себе вопрос: навыки, которые вы прокачиваете в этом году, способны решать задачи в реальном физическом мире, или это просто модный цифровой фасад? Поделитесь в комментариях, какие компетенции на стыке железа и AI вы считаете самыми недооцененными прямо сейчас.
Источник: Sifted
SHIFT Lab
- ❤ 13
- 👍 7
- 🔥 6