Привет, друзья! Информирую, что мой креатив по нагнетанию FOMO в сфере Ai-Агентов переходит на качественно новый уровень ;-)

Теперь о серьезном. Исследовательская группа из Стэнфорда выпустила отличное исследование на тему существующих возможностей и потребностей в автоматизации.

Команда SALT Lab и Stanford Digital Economy Lab создала WORKBank — 844 задач из 104 «цифровых/компьютерных» профессий с двумя метриками на каждую: насколько работники хотят отдать её ИИ-агентам (автоматизировать) и насколько это уже по силам текущим моделям.

Выяснилось интересное: 46 % задач люди готовы делегировать, тогда как инвестиции и исследования идут в зоны с низкой потребностью.

Авторы предложили четырёхсекторную матрицу — Green Light, R&D, Red Light и Low Priority, найдите её на картинке тут: https://futureofwork.saltlab.stanford.edu/ (4. Contrasting worker and AI expert perspectives delineate four task zones).

Идея заключается в том, чтобы отбирать задачи и реализовывать их по следующим зонам:

1. R&D Opportunity Zone — тут лежат задачи с высокой потребностью, но текущей низкой возможностью. Конкуренция здесь пока мала, но самые высокие возможности.
2. Green-Light Zone — этим можно заниматься прямо сейчас. Технологии созрели, потребность высокая.
3. Red-Light Zone — низкая потребность, но высокие возможности. Ребята пишут, что 41% компаний из YC, так или иначе связанных с AI, сидят в этом и следующем сегментах.
4. Low-Priority Zone — самый низкий приоритет будем смотреть в динамике.

Исследователи скоро обещают опубликовать датасет с конкретными задачами, которые они оценивали, можно подписаться в waiting list и получить его на почту в будущем.

Если нужно прямо сейчас, то вот здесь лежит база O*NET со всеми задачами, которые были у истоков исследования.