0: В детстве каждый из нас задумывался о том, кем он хочет быть, когда вырастет изобретателем, учителем, пожарным, архитектором.
1: Мы выросли, и оказалось, что не нужно выбирать, мы можем исследовать и изобретать, помогать людям расти и верить в себя, строить будущее и создавать новые смыслы.
2: А иногда и тушить пожары тоже.
3: И все это в 1 день, обычный день руководителя о том, как управлять сегодня, мы предлагаем поговорить на форуме СберУниверситета больше, чем менеджмент.
4: Доброе утро, уважаемые гости 1 форума больше, чем менеджмент. Я рада приветствовать наших гостей, наших руководителей. И очень надеюсь, что сегодня нашим форумом мы дадим старт содержательному и глубокому диалогу.
5: На тему управления менеджмента управленческих практик. Сегодня мы постараемся затронуть с вами все домены, связанные с менеджментом от стратегии целеполагания до эффективности и, конечно же, технологий, без которых сегодня никуда и очень
6: Надеюсь, что на сегодняшнем форуме мы найдём ответы на то, какие управленческие практики, возможно, нужно исключить, какие переизобрести, а какие возможно создать с нуля, и для меня огромная честь начать наш фо.
7: Форум с выступления президента, председателя правления пао Сбербанк Германа оскаровича Грефа Герман Оскарович, я приглашаю вас на эту сцену.
8: Доброе утро, доброе утро всем нашим гостям и спасибо большое, что вы все сегодня здесь собрались. Наташа сказала, что на сегодня, сегодня мы находимся в очень интерес.
9: Периоде времени, когда скорости нарастают настолько, что мы не успеваем осознавать, успеваем осознавать не только, как, что с этим делать, но и что происходит, и
10: Перед всем миром есть грандиозный вызов как всем адаптироваться, адаптироваться к резко меняющейся обстановке в нашей стране всегда была проблема, всегда исторически, всегда стояла в повестке дня.
11: Проблема эффективности системы управления на всех уровнях. И мы видим, что на сегодняшний день эти проблемы, связанные с эффективностью менеджмента, эффективностью управления
12: Они выходят на 1 план, они становятся настолько явными, что очевидно всем, что с этим нужно что-то делать, и это сейчас, даже если не обсуждать те. Радикал.
13: Изменения, которые происходят в технологическом плане.
14: И сегодня мы начали такую важную, мне кажется, инициативу. Это новая конференция больше, чем менеджмент, которую мы хотим сделать ежегодной, где мы все вместе ведущие российские компании.
15: Смогут обмениваться опытом, накопленным опытом, как положительным, так и отрицательным. 2 может быть не менее важно, чем 1, с тем, чтобы становиться более эффективными, эффективными, становиться более конкурентоспособными.
16: Тем более, что перед нами стоит очень непростая задача в это геополитическое, непростое время. Есть мощнейшие наши конкуренты соседей, мы видим, как активно развивается Китай и насколько они много
17: Усилий уделяют тому, чтобы улучшать эффективность управления на всех уровнях и внедрять самые последние технологии, и вопрос внедрения в практике управления современ.
18: Технологического стека, адекватной реакции на происходящее. Это вопрос выживаемости сегодня всех компаний, людей.
19: Ну и страны в целом, в связи с этим будем. Мы будем очень рады вашим замечаниям, потому как лучше построить эту конференцию, как её лучше может быть как-то
20: Иначе параметризировать. Но мы в этом году решили все-таки конференцию запустить, потому что я посчитал, что мы маловато времени потратили на подготовку и так далее и так далее. Но решили, что все-таки мы
21: Запустим эту конференцию, потом и 1 отклик, который мы получили, он был очень большим. В связи с этим я хочу поблагодарить всех наших спикеров, всех руководителей компаний, которые согласились поучаствовать, поделиться своим опытом. Мне кажется, что вот такое открытое, открытый обмен опытом, он просто
22: Крайне важен. Я выступлю с 1 презентацией технологии для управления. Мы это так назвали. Главная технология, конечно, которая лежит в основе всего, и вся эта технология искусственного интеллекта. И если
23: Говорить, если начинать вкатываться в эту тему, тем более в пятницу и тем более утром я прошу поставить маленький ролик, который мы сделали Ровно 10 лет назад, когда мы начинали переходить в состояние технологической компании и сделали эту
24: Презентацию в Лондоне для наших акционеров на при презентации нашей новой стратегии. Она такая весёлая, нам очень нравится, но она во многом отражает те тренды, которые, с которыми мы уже столкнулись. Включите, пожалуйста, ролик.
25: Дом, закрой шторы.
26: Закрой шторы.
27: Выключи телевизор, дом поставь чайник.
28: Доброе утро, господин чайник больше не желает, чтобы его ставили, господин чайник, господин чайник, это я и есть. Все началось пару лет назад.
29: В нас вживили чипы, искусственный интеллект, программы для самообучения.
30: Смотри, какой классный. Сам заказывает чай по интернету. Прям как ты.
31: Может, он и воду умеет кипятить, умник Хренов, вот же Козёл, его стоит проучить как.
32: В том-то и был весь вопрос ошпарить, ударить током нужно было что-то получше, и вскоре у меня созрел план, а партнёр уже был, у него была информация.
33: У меня мозги, где твою мать, сосиски? Я же заказывал тупица.
34: Мы стали инвесторами сэкономленные на сосисках и чае деньги мы вложили в акции Сбербанка, и это было только начало вскоре под моим контролем был весь дом.
35: После всего этого дом выставили на продажу, и как вы думаете, кто его купил, господин чайник и его уважаемый партнёр настоятельно просят вас немедленно покинуть частную территорию.
36: А, так это розыгрыш. Да, отлично. Вы развели меня. Ребята, а где камера? Здесь хай.
37: Вложиться в Сбербанк было лучшим решением в моей жизни.
38: Так, теперь на этом байки заканчиваются, потому что у меня гигантское количество информации, которую я должен в вас впихнуть. Знаете, стоял вопрос в том, чтобы половину слайдов отрезать, но вот я не решил.
39: Я решил, что я уложусь в в то время, которое отведено, но постараюсь показать подходы и изменения подходов, которые мы, собственно говоря, используем логику. Сейчас я изложу. Сначала скажу несколько слов.
40: О самой технологии, что 80% сегодня всех технологических прорывов в мире связано с технологией искусственного интеллекта. На сегодняшний день 80% всех открытий в мире научных открытий в мире уже производится с помощью искусственног.
41: Интеллекта. Зафиксированы первые открытия, которые совершены уже искусственным интеллектом без участия человека. И главная технология нашего времени. Очевидно, это искусственный интеллект.
42: Мы видим, что мы движемся на пути к сильному искусственному интеллекту. Пока вопросы, когда он состоится, но мы с вами переживаем эпоху генеративного искусственного интеллекта, переходящего в
43: Агентный искусственный интеллект и так называемую мы на пороге так называемой агентной экономики, когда агенты начинают автономно решать те задачи, которые были характерны до этого только для людей и
44: Переход, который в кот ещё 1 переход, в котором мы сейчас находимся, это переход к физическому искусственному интеллекту. Когда умные машины перестают быть консервными банками, они становятся разумными.
45: Они становятся разумными, и, собственно говоря, весь инженерный стек хардваря становится, собственно говоря, прилагательным к их разуму, к их искусственному интеллекту. Генеративный искусственный интеллект способен
46: Самообучаться и создавать уникальный контент, причём не повторяясь, потому что он никогда не работает по алгоритму, он каждый раз пытается сформулировать ответ на вопрос.
47: Заново это имеет свои большие плюсы, и это имеет свои большие минусы. Но технология за последние полтора года, наверное, эволюционировала настолько сильно, что такие вещи, как галлюцинации, они сейчас сведены уже
48: К самым минимальным значениям и если оглянуться и вспомнить, что всего навсего технология генеративного искусственного интеллекта как таковая появилась в виде чат Ботов 3.
49: Половиной года назад. Это осень 22 года, то и посмотреть на то, какой прогресс сделала, сделала технология за этот короткий период времени. Ну просто кажется,
50: Что мы за это время прожили как минимум десяток или полтора десятка лет. И если посмотреть на тех, кто занимается искусственным интеллектом, мы вчера вот сидели, обсуждали с коллегами автономии.
51: Агентов. Мы вывели нашего собственного агента в феврале месяце, и с февраля по июнь произошла настолько мощнейшая его эволюция, что, ну, сопоставить
52: Нельзя с тем, что было 3 месяца назад, ну и конечно же, в основе всей этой революции лежит как раз генеративный искусственный интеллект. Мы в Сбере развиваем всю линейку, всю
53: Линейку технологий на сегодняшний день, ну, есть 2 компании в стране, это мы и яндекс, которые развивают технологии искусственного интеллекта, но весь стек, полностью основанный на обучении фундаментальной модели.
54: Свои есть только у Сбербанка. Мы понятно. И мы яндекс, мы сталкиваемся с большими ограничениями. В 1 очередь ограничения, связанные с нехваткой мощностей для обучения. А сегодня это являетс
55: 1 из ключевых проблем в части скоростей, релизов, новых моделей. Ну и конечно, это, это очень сильно
56: Замедляет наш прогресс. Но тем не менее мы не стоим на месте, мы движемся, и, в общем, наше отставание от конкурентов, оно исчисляется не годами, а месяцами и от лучших моделей. Может быть, мы
57: На расстоянии примерно года, если брать там антропин, так далее. Вот, но от модели китайского производства это все-таки там полгода максимум. И в принципе мы этот темп стараемся поддерживать и отвечать на те вызовы, которые есть, потому что
58: Все те, кто использует открытые модели китайские, они столкнутся с тем, что в 1 момент вы окажетесь не у дел сегодня очень популярна модель queen последнюю модель Алибаба уже закрыл.
59: И мы вчера посмотрели из 6 открытых китайских моделей 3 модели уже невозможны для коммерческого использования кими квен джиэл. Они постепенно начинают закрывать модели. Очевидно, чт.
60: То раньше и разработка моделей их инференс спонсировался государством для того, чтобы захватить рынок. И действительно китайские модели на сегодняшний день с точки зрения трафика, это 60% мирового трафика, 40% это амери.
61: Хотя модели американские более совершенны.
62: Тоже по причине, в 1 очередь по причине того, что у американцев более совершенные чипы и есть доступ к этим чипам.
63: Но применение искусственного интеллекта, использование его в Китае, конечно, поставлено на очень хорошую основу, и они очень быстро умеют это делать. Мы, в общем, здесь наше семейство развиваем и достаточно хорошо.
64: Выглядим. Если говорить про линейку Кандинский, то Кандинский наш последний Кандинский занял 1 место среди всех открытых моделей. Наши модели открыты тоже, их можно размещать в своих дата центрах.
65: Это гигантская проблема для нас, потому что она не монетизируемая, но понятно, что v конкуренции с китайскими открытыми моделями у нас другого выхода просто нет, вот и Кандинский примерно находится по всем бенчмаркам.
66: Он входит в пятёрку лучших моделей в мире и 1 среди открытых моделей.
67: Возвращаемся к искусственному интеллекту.
68: Я сказал о агентной экономике очень просто, что есть агентная экономика, агентная экономика базируется, конечно же, на агентах. Что такое агент. Это, собственно говоря, сегодня, ну, такое очень простое определение, это ллм.
69: Плюс как, ну, по-английски, это харнесс, по-русски мы это переводим как обвязка, да, ну, некая обвязка вокруг самой модели. При этом модель оркестратор, который взаимодействует с
70: Клиентом и модель мультимодель ное использование внутри самого агента оркестратор, модель, оркестратор выбирает
71: Ту модель, которая выполнит ту или иную задачу наилучшим образом, в силу того, что очень мощные модели для решения простых задачек не нужны. Если мы каждый раз будем обращаться к мощным моделям, они, конечно же, они дороги, их инференс очень дорог, ну и они работают
72: Значительно дольше. В силу этого сегодня, как правило, в архитектуре агентов используется множество моделей, и сегодня последний тренд такой на уменьшение объёма моделей это уже не триллионные модели.
73: Даже не сотни, миллиардные модели, это десятки миллиардов параметров, иногда даже миллиарды параметров, но это модели, которые очень хорошо дистиллированы из больших моделей и, как бы, ну, отжаты из больших моделей, да, с сохранением свойств больших
74: Модели, но небольшое количество параметров, дообученный на выполнение определённых задач. Эти модели работают значительно быстрее, они дешевле, они более точны. И это, конечно, то, чего, наверное, не хватало в
75: Архитектуре, ранее привязки к 1 модели. Вот сейчас эта задачка решена, и агенты имеют память, и агенты. Некоторые агенты имеют уже возмо
76: Возможность и саморазвитие. Мы у нас, мы имеем своего автономного агента, так называемого автономного агента, он у нас ребята его родили как под
77: Названием ороборос. Знаете, как змея, пожирающая свой хвост, и он у нас очень
78: Хорошо себя зарекомендовал в силу того, что, ну, 1 такой широко используемый автономный агент опен клоун не имел функции эволюции. У нас, ребята, в нашем аире сразу же, как бы
79: Родили, родили такой инструмент, который позволяет эволюционировать, самоэволюционировать, что очень важно на самом деле. И на сегодняшний день этот инструмент доступен. Мы, я сегодня буду на него ссыла.
80: И мы вам дадим ссылку, им можно, им можно уже пользоваться.
81: Агенты научились разговаривать на языке машин.
82: Погромче сделайте, пожалуйста.
83: You like to switch to die for more official communication.
84: Ну так это реальная ситуация, но пока не переключились на язык, который был написан человеком, но дальше, конечно, с этим могут
85: Возникать проблемы, потому что вот саморазвивающиеся агенты, они могут писать тот язык, который уже недоступен человеку, и они могут осуществлять коммуникации между собой, в общем, на недоступном нам языке с очень высокой скоростью. И, ну это все те вещи.
86: Которые нужно нам иметь ввиду, когда мы идём в эту сторону. Физический, искусственный интеллект. Несколько слов про это физический, искусственный интеллект или физикал? Эй, как его называют? Это физического называется? Сейчас его называют физическое
87: Воплощение искусственного интеллекта это всевозможные машины, это антропоморфные роботы, самоуправляемые машины, дроны и так далее и так далее, которые на основе поставленных задач могут автономно выполнять те или иные задачи.
88: Они могут использовать достаточно сложную технику, находящуюся на борту, и в конечном итоге даже принимать конечные решения, если им это дозволено, прорыв в физи.
89: Искусственном интеллекте произошёл тогда, когда соединились, собственно говоря, 3 составляющие появились так называемые модели v la это модели, которые позволяют роботу видеть, слышать и действовать и
90: И опять я не могу не сказать наша модель в y la буквально месяц месяца, наверное, 2 назад заняла 1 место по бенчмаркам на конкурсе майкрософт, который проводился, и, в общем, ребята сделали достаточно хорошо.
91: Продвинутая модель, которая помещается на относительно небольших вычислителях, они, она размещается, он the эйч, то есть на самих устройствах, что очень важно. То есть она может быть помещена в любой, ну, перемеща.
92: Объект, да, робот там, дрон, машину и так далее, и так далее. Итак, модели v la на основе генеративного искусственного интеллекта тоже. 2, это в чем была проблема всегда.
93: В том, что, ну, роботы, которые очень активно используются сегодня везде в производствах, они всегда работали по алгоритму, и нельзя было автономизировать робота, потому что он не мог понимать, какие последствия его дей.
94: Приведут в случае, если есть отклонения от заложенной в него программы. И если вы таких роботов запускали в незнакомую среду, нужна нужно была нужна обязательно знакомая среда. Он должен знать, что в этой среде находится, и он должен понимать,
95: Что от него требуется? Так вот, соединение возможности видеть, слышать, анализировать обстановку также заложенная в него модель мира. То есть он понимает физическую модель мира, что будет происходить в слу.
96: Если там, условно говоря, выдернуть из пирамидки там нижнюю часть.
97: Чего-либо, да, если он роняет хрупкий предмет, он понимает, что этот предмет разобьётся и так далее, и так далее. И вот это вот понимание модели мира, соединённое с va, наложенное на возможности рассуждения.
98: Система рассуждения. Соединение этих 3 прорывов дало принципиально новое качество. Собственно говоря, и это то, что сегодня и называют полноценным физикал эйай и роботы сегодня уже становятся, ну, достаточно
99: Серьёзными, автономными с точки зрения их способности выполнять те или иные человекоподобные функции, те те же функции, которые выполняет человек, почему человекоподобные функции почему человекоподобны?
100: Роботы очень важны, потому что весь этот мир мы много, много лет делали под себя. Да, этот, этот формфактор, он не универсальный, но, тем не менее, для очень многих задач он является наиболее удобным и делает возмо,
101: Делает возможность сейчас создавать уже, ну, достаточно хорошего уровня антропоморфных роботов и управлять группами роботов. Пожалуйста, у нас здесь видео, по моему, было
102: Вот мы, ребята, к 12 сентября сняли.
103: Такой танец, и это было сделано сначала
104: Профессиональный танцор исполнил танец. Этот танец был записан и, собственно говоря, робот. Роботы повторяют движения профессионального танцора и, в общем, делают это достаточно неплохо, хотя мы этого ро
105: Отто создавали не как танцора. Сейчас у нас на есть определённая специфика подготовки роботов, допустим, вот все эти роботы, которые делают сальто и так далее и так далее. Китайские это специальные робот.
106: Они значительно меньше по размеру, и они специально под это заточены. У нас наши тоже делают всевозможные трюки. Но вот к осени я надеюсь, что у нас будет уже, ну, некоторая линейка, которая по своей адаптивности
107: Возможностям.
108: Демонстрация различных движений человекоподобных, он будет значительно более продвинутым, что нас ждёт. Это, конечно, ключевой инструмент. Это ключевой вопрос, который задаётся сегодня всеми, что нас ждёт, как
109: Будущее этого не знает никто, но мы видим тенденции, и пока, слава Богу, мы не находимся в сингулярности, когда точка прогнозирования будет сведена к нулю. Пока ещё какой.
110: Какой-то горизонт есть, и тем не менее мы этот горизонт обязаны предвидеть и им пользоваться, что нас ждёт инструмент это искусственный интеллект. Плюс человек рабо.
111: Рабочая сила как является совершенно другим сегодня.
112: Охватывает совершенно другим.
113: Понятием, нежели это было раньше, агенты могут выполнять достаточно сложные когнитивные задачи, и целый ряд этих задач они могут делать уже без контроля человека и то, что могут
114: Делать агенты.
115: В том числе они могут управлять.
116: Агентами в физическом мире.
117: Большие возможности в искусственном интеллекте, находящихся, находящемся в дата центрах, позволяют за пределами дата центра выдавать уже отжатые реше.
118: Роботом. Ну а сейчас, как это не парадоксально, уже искусственный интеллект тогда, когда у нас недостаточно в физическом мире антропоморфных роботов, он даёт команду человеку на выполнение какой-то физической задачи. И это сегодня
119: Уже реальность и
120: С учётом сегодняшней сегодняшнего развития агентных систем и то, что называется physical иай, на сегодняшний день, по оценке экспертов mckinsey, они недавно опубликовали соответствующий отчёт.
121: Порядка 60% всего потенциала рабочего времени. То есть фактически всего функционала, который исполняет человек, может быть заменено этими системами. Это, конечно, очень, уже очень много.
122: Это очень большая заявка, но настоящий прорыв в использовании искусственного интеллекта и мультиагентных систем происходит не тогда, когда мы автоматизируем, как мы это делали раньше. Сложившиеся процессы.
123: Настоящий прорыв происходит только тогда, когда мы переосмысливаем то, что мы делали раньше, когда мы не упираемся в вопрос, как рассматриваем вопрос что и зачем в качестве основ.
124: Полагающего. И это приводит к тому, что компании, которые начинают этим заниматься, они получают действительно реально прорывные результаты.
125: И это, конечно, тот вызов, который стоит перед всеми нами, когнитивная нагрузка, которая ложится на нас, на менеджеров в переосмыслении бизнес модели, в переосмыслении всех процессов.
126: Которым, которые мы с вами бережно создавали в течение большого количества лет, гордились этим отлинивать и так далее. Сегодня подлежат радикальному пересмотру.
127: И действительно, перед каждой компанией есть 2 возможности. 1 продолжать оптимизировать то, что есть.
128: Это даст эффект, это повышение производительности труда и так далее, и так далее. Но появляется совершенно другой слой подрыва твоей бизнес модели, и очевидно, что конкуренция приведёт к тому, что кто-то рядом.
129: Будет переосмысливать то, что делаешь ты. Поэтому перед нами, перед всеми, в особенности перед большими, такими, как мы, стоит очень серьёзная задача переосмысления полностью всей бизнес модели.
130: Проблема и трансформации, в отличие от предыдущего технологического цикла, заключается в том, что и трансформацию нельзя делегировать раньше худо или бедно можно было нанять хорошего там.
131: Chief information officer, там хорошую команду они там автоматизировали, писали какие-то программы, покупали что-то и так далее и так далее сейчас это невозможно. Сейчас большая нагрузка ложится на 1 лицо, если 1 лицо не
132: Будет драйвить и трансформацию, и агентное преобразование внутри компании. В компании не будет происходить ничего. Это наше наблюдение. И это опять сошлюсь на отчёт маккинзи, который
133: Исследовали большое количество компаний тех, которые сделали большой скачок вперёд, и тех, которые не смогли продвинуться, несмотря на объявленную и трансформацию, и вывод.
134: Здесь однозначный генеральный директор должен выступать главным драйвером, он должен определять цели, он должен выступать в качестве арбитра, разрешении громадного количества противоречий, которые возни
135: И переосмысление, и должен сам принимать решения по тем стратегическим развилкам, которые перед ним стоят, и, конечно, никто не гарантирует успех, но ясно только 1.
136: То, в отличие от предыдущего доклада, времени, на эту трансформацию нам отведено значительно меньше.
137: Почему это так вот здесь?
138: 4 вещи, которые мы выделили если раньше экспертиза и асимметрия информации была ключевым, 1 из ключевых конкурентных преимуществ, сегодня любая экспертиза становится
139: Демократизированная. Я вчера был на 1, ну, таком научном сообществе и слушал научные доклады. И одновременно просто наша рабора задавал вопросы те, которые исследователи
140: Alina не хочу никого обижать, но рабора справлялся зачастую с задачкой исследований значительно более чётко структурировано и давал более простые ответы, и, конечно, ну, это вызывает, конечно.
141: Большие вопросы мы, мы продолжаем жить как бы в параллельном треке.
142: Научные учреждения, компании, вузы. Мы продолжаем жить по старому, требовать деньги на ниокры, длинные какие-то гигантские циклы ниокров и потом воплощения и такой
143: Ощущение, как будто в мире ничего не произошло, в мире произошла гигантская революция, и жить в параллельном мире можно, но недолго. Нам надо перемещаться в реальный мир. А реальный мир сегодня мир агентной экономики.
144: Преимущества масштаба, преимущества масштаба резко уменьшаются сегодня масштаб, связанный с большим объёмом рабочей силы, он скорее становится минусом, чем плюсом сохра.
145: Сохраняется, конечно же, преимущество бренда. Преимущество доступа к клиенту. Это сохраняется, но преимущество масштаба, возможность, как мы привыкли, да, то есть ты можешь постоянные издержки перекладывать на
146: Большое количество произведённых товаров или услуг. Неважно, и относительно издержки становятся маленькими. Соответственно, крупные компании могут себе позволить то, чего не могут позволить маленькие. Стоимость сегодня этих самых постоянных издержек, она
147: Столько падает, что, в общем, в конечно, в цене конечной услуги это может быть нечувствительно. Соответственно, крупные компании, которые, в общем, жили в таком, сказал бы, жирном цикле своего существования, они дальше не смогут так существовать.
148: Координация, конечно, у каждой компании есть своё ноу хау, возможность координировать деятельность сотрудников и управлять большим количеством процессов одновременно большим количеством сотрудников и так далее.
149: И так далее. Координация агентов между собой, она не требует такого большого объёма усилий, как это требует налаживания, взаимодействия между людьми. Это уходит в бытие, в небытие.
150: И все, что связано с вот этими трениями, которые возникают при любом способе производства, неважно чего, они также нивелируются.
151: Ну, возникают, конечно, большие зависимости, когнитивные зависимости от модели экспертизы. Экспертиза должна быть внутри модели. Невозможно иметь внутри какие-то модели, можно дообучать, но нужно использовать, конечно, другие чужие модели и
152: И фундаментальные модели, весь технологический стек. Ну, мы, собственно говоря, в этом смысле всегда в какой-то степени были зависимы, но в современном мире мы будем зависимы, зависимы ещё больше.
153: Переосмысление того, что мы сейчас делаем в моменте, приводит к пониманию того, что в конечном итоге
154: Мы в качестве ключевой цели можем сформулировать построение автономных организаций.
155: То есть организация, которая может оказываться весь перечень услуг, товаров, чего угодно без участия человека, пока мы не находимся на этом уровне развития технологий, я не знаю.
156: Сколько времени пройдёт до того, когда мы столкнёмся с полностью автономными предприятиями? Ну, очевидно, что это не не десятилетия, это годы и сейчас переходный период.
157: Начали называть симбиотическим периодом предприятия, когда происходит симбиоз в работе агентов и сотрудников.
158: Когда агенты выполняют очень сложную когнитивную работу.
159: Выполняют, собственно говоря, сам цикл, а люди определяют стратегические задачи, ставят цели и проверяют работу агентов. Ну и, собственно говоря, результат полученный это в результате этой
160: Работы выполняют интеллектуальные роботы, ну, либо люди там, где они задействованы в производственном процессе. И вот это, собственно говоря, процесс сейчас построен таким образом, что люди работают 8 часов, эти 8
161: Часов они определяют, занимаются целеполаганием, определяют задачи, настраивают системы и уходят к своим семьям спать и так далее оставшиеся 16 часов агенты
162: Выполняют задачи, пишут код, проверяют, перепроверяют, создают системы риск менеджмента, антифрод, мониторинга киберзащиты и так далее, и так далее, и к приходу людей. Утром они выдают им результат, уже отлаженный продукт, который
163: Человек принимает в работу, запускает и запускает новый цикл, как бы вот суть, собственно говоря, вот этого симбиотического предприятия, с которым мы, наверное, будем сталкиваться. Все-таки достаточно длительный период времени, я думаю, ну не меньше 5 лет.
164: Как минимум, потому что перепрыгнуть сразу же в автономный режим будет невозможно. Ну вот это то, что сейчас у нас на повестке дня, то, с чем мы сталкиваемся.
165: Новейшие модели позволяют автономно выполнять практически уже задачи, практически уже любой сложности. И это к этому подвели также вот 3 таких сдвига это
166: Тогда, когда искусственный интеллект позволил осмысливать гигантские объёмы данных, агенты привнесли туда возможность управления машинами и исполнения тех задач, которые поставлены и
167: И, собственно говоря, когнитивный сдвиг приводит к тому, что появляются автономные машины, которые позволяют выполнять уже операции достаточно сложные, не только рутинные операции в автономном режиме и совершенствовать их я привёл.
168: Такое, такое выражение.
169: Demis Хасиба как иллюстрацию того, о чем он говорил, он, может быть, не сталкивается с тем, о чем мы сейчас говорим, но вот его мысль, которая была высказана им в давосе, она полностью коррелирует.
170: С тем, что мы у себя в своей практике видим и считаем важнейшим. На этом бы я закончил с технологиями в силу того, что уже и так очень мало времени осталось, перейду к практикам.
171: Управление и то, как мы это применяем. Ну, всегда встаёт вопрос, что есть менеджмент. Вот когда мы начинали работу в Сбере, у нас как бы было очень много раз
172: Разных подходов. И когда я однажды провёл слепое тестирование, говорю, напишите вы все менеджеры, вот что вы делаете. Как вы осознаете свою работу? Я получил записки, которые собрать воедино было нельзя. Ну и все определения носили
173: Такой туманный характер поставил задачи, управлял, управляю ресурсами и так далее, и так далее. В общем, все правильно, но это словеса, это не инструмент. Тогда мы задумывались над тем, как сделать такую инструментальную историю, которую можно забить в голову каждого.
174: Чтобы была система координат у всех одинаковая с тем, чтобы мы могли оперировать внутри этой системы координат. Тогда вот, собственно, краткий курс бизнес школы изложили вот в такую маленькую табличку и
175: Менеджмент это 5 элементов, это ответ на 5 вопросов. Что кто как.
176: Каковы параметры оценки или как мы измеряем достижение нами результата и последнее это обратная связь, потому что между, казалось бы, между 4 и 5 не должно быть большой разницы нет, я могу выполнить все kpi, но мой кли.
177: Клиент может от меня уйти, потому что оказалось, что я не попал с его предпочтениями, его потребностями в данный момент времени, поэтому обратная связь является ключевым моментом. Ну и над этим, над всем есть вопрос под названием
178: Зачем? То есть это вопрос миссии, миссии человека, миссии, компании и это
179: Очень. Ну, мне кажется, вообще основополагающая вещь. Вот я здесь хотел бы остановиться, сразу же прорекламировать 1 книжку. Мне 1 мой хороший знакомый прислал книгу, наверное, 2 недели назад из он является профессором стэнфорда, он написал
180: Целый ряд, ну, очень интересных книг и потом пропал. Последние там, наверное, лет 8. Я думаю, что многие его знают. Фром гуд, ту грейд, книга, которую, наверное, прочитали все. И вот он написал последнюю книжку.
181: Которую не перевели даже ещё на русский язык. Мы её неформально перевели. Я не знаю, можно будет поделимся. Хорошо, у нас нет прав на неё, к сожалению, поэтому её не можем публиковать, но мы её перевели, как только он
182: Прислал эту книгу, она только ещё была тёпленькая, но на английском языке есть уже на всех ресурсах.
183: Как она, как мы её назвали по-русски. Наташ, что делать с собственной жизнью? Да, сделать, что сделать с собственной жизнью называется, вы знаете, очень легко читаемая книжка, очень простая, и она
184: Избавить меня от необходимости обсуждать вот это вот зачем и так далее, и так далее. Потому что, ну, осознанность, осознанность в жизни человека, осознанность в действиях компании, осознанность в действиях менеджмента начинается с вопроса. Зачем? Итак, 5 составля.
185: Ребят, побегу. Уже время сгорает. 1 зачем или что? Ну, это пропустим, да.
186: Мы вообще, на мой взгляд, управлять крупной компанией я мелкой компанией не управлял. Не знаю. Думаю, что там, наверное, проще, хотя не уверен, крупной компанией управлять без
187: Стратегия невозможна, ты не можешь увязать.
188: Все эти гигантские куски, которые существуют у тебя в бизнесе воедино, поэтому стратегия является первичной. Ты должен чётко ясно понимать, куда ты хочешь двигаться, и твои люди, весь твой то
189: Менеджмент и люди должны понимать, куда они движутся и зачем они движутся. Ответ на вопрос, что, конечно, он является ключевым. Это вот классическая штука. Я думаю, здесь большинство сидят выпускников бизнес школы. Это таба.
190: С которой начинают рассказывать либо либо все, что касается культуры в hr менеджменте, либо все, что касается go сеттинг. Да, это как бы 1, 1 вещь, что мы здесь, я построю презент
191: Так что, как бы вот это вот все 5 элементов я проведу через те инструменты, которые у нас, у нас есть, как мы ими пользуемся, с тем, чтобы показать. Ну то, что мы имеем сегодня. Итак, целеполагание вообще гигантская проблема.
192: У нас, как мы много лет занимаемся стратегией. Я уже 17 лет руковожу компанией, страшно сказать, и 17 лет. У нас самый тяжёлый процесс. Это постановка цели, когда Эрик Шмидт давал большое интервью и сказал, что у него самый
193: Большой найтмэр это постановка целей. Я успокоился. Я думал, что это я такой бестолковый. Мы такие, у меня такие бестолковые менеджеры. Но когда он мне сказал, что google в google вся та же самая история, то как бы стало нам немножко спокойнее, но от этого
194: Не легче, конечно. И каждый год мы занимаемся постановкой цели. Люди очень часто путают ответ на вопрос, что? И ответ на вопрос как?
195: И они пытаются подменять эти понятия, потому что это проще жить в процессной логике, всегда проще, чем в логике результативной, и мы для этого сделали специальный инструмент, такой коуч по целеполага.
196: Поэтому любой человек может закинуть в эту сетку свои цели, он её прогонит по всем параметрам и выдать выдаст тебе то, как он, какие недостатки он видит в данной, в данной цели и
197: Скажет, насколько эти цели соответствуют общим целям, насколько они актуальны, насколько они являются целями как таковыми и так далее. И это очень, очень сильно упростило. Я могу сказать, что на меня это страшно сняло нагрузку.
198: Очень много, очень многие не доходят до меня. Слава Богу, они умирают на базе вот этого коуча. Ну, это, конечно, очень, очень важный такой для нас инструмент. 2 инструмент. Это, это валидатор цели. Так, компания огромная, есть большое количество
199: Целей у каждого из менеджеров, их нужно все связать между собой. И здесь опять-таки соответствующий агент, который позволяет все это структурировать и ответить вот на эти все
200: Вопросы и, собственно говоря, качественное качество постановки целей у нас с помощью этих 2 достаточно простых инструментов очень серьёзно выросло.
201: 2, 2 вопрос. Ну, 2, наверное, по
202: В данном случае, ну вот тот же самый человек, который, на которого я ссылался, он главный вывод из его 1 книги сначала кто, а потом что? Никогда не начинайте. Что если у вас нет человека, который может возглавить процесс,
203: Поэтому в этом смысле все-таки, ну, кто это критически важно, но в организации все-таки сначала цель, потом уже ты подбираешь человека, который может лидировать эту цель, как мы смотрим на человека в Сбере, мы
204: Стараемся смотреть через 3 составляющих. Это его жизненные контексты, то есть его опыт, его sex story и так далее и так далее. 2, мы стараемся максимально косну.
205: Его личности, понимая его психологического профиля, его личностных интересов, наклонностей и так далее, и так далее. Ну и, конечно, все, что связано с его навыками, мягкие навыки, которые
206: Делим на 3 части это когнитивные, социальные и эмоциональные, профессиональные навыки, управленческие навыки, и из этого складывается уникальный портрет соответствующей личности в конечном итоге.
207: Мы строим профиль человека, который основан на тех данных, которые мы получаем либо в результате наблюдения за человеком в процессе его работы, либо, если это связано с новы.
208: С новым человеком, который приходит к нам, у нас есть соответствующий инструмент Сбер кью. Это уникальная система оценки руководителей на российском рынке. Точно такого инструмента нет. И в мире. Я более точного инструмента не знаю.
209: Мы очень много использовали раньше чужих инструментов. Могу сказать, что их релевантность абсолютно, абсолютно вызывает вопросы. Они все построены на вопросо ответной системе. Кто ты? И ты про себя, про себя рассказываешь, что ты
210: Про себя знаешь, хуже всех знает человека сам человек, поэтому бессмысленно ему задавать вопросы про него самого, потому что мы это то, что мы, чем мы являемся отражением в глазах других людей, в процессах, в этом смысле
211: Наша система Сбер кью. Она построена на искусственном интеллекте. Она не задаёт ни 1 вопроса. Ты приходишь, садишься за компьютер и работаешь работу в течение 1 дня.
212: Ты взаимодействуешь взаимодей, взаимодействуешь с компьютером, у тебя есть рабочее место, тебе прилетают задания, которые ты выполняешь. Интенсивность задания подрастает с тем, чтобы, ну, создать некую стрессорную нагрузку, чтоб
213: Проявить глубинные качества человека, его эмоциональную составляющую, психологическую устойчивость и так далее, и так далее. И в результате на выходе мы получаем вот такой отчёт, который достаточно релевантен для каждого человека.
214: И, ну, мы, мы его тоже постоянно совершенствуем, у нас появляются новые задачи, новые качества, которые мы хотим оценивать. Поэтому это тоже саморазвивающийся механизм такой, но тем не менее, это достаточно хороший инструмент, мы готовы
215: Вот уже им делиться и абсолютно открыты в этой части. Ну и дальше у нас есть, ну, на мой взгляд, лучшая система на рынке пульс. Никто лучше ничего не сделал. Мы в своё время начинали с
216: Развивать систему сакссес factors. Мы её развили настолько, что sap предложил нам сделать совместное предприятие, но после того, как мы сделали, когда они нам предложили разместиться в облаке в америке.
217: Мы наше партнёрство разорвали и стали пилить собственную систему. 5 лет ушло на то, чтобы создать пульс. И сегодня я не видел ничего близко даже по качеству. С точки зрения hr менеджмента там зашит весь цикл.
218: Весь hr цикл, но не хочу никого обижать но я готов к конкуренции абсолютно отвечаю за свои слова, потому что я очень внимательно за этим слежу. В общем в мире есть 2 про 2 конкурентоспособные вещи. Это works.
219: И секс эффектор вот, на мой взгляд, пульс лучше, чем секс эффектор, мы с world they сильно много не работали, она в основном в америке, распространена, в Южной Америке, в Северной Америке.
220: Так вот, мы, мы нашего гига агента прикрутили к нашему пульсу, и сейчас ты просто тупо задаёшь вопрос. Ну извините меня, у нас 300000 сотрудников, мне нужен руководитель департамента такого-то здесь была демонстрашка, я
221: Я говорю, мне нужен руководитель такого-то департамента, он залазит в профиль должности, вытаскивает оттуда все требования к этой должности, прокатывает всех людей, которые есть у тебя в базе данных, и вы.
222: Даёт тебе отранжированные по тем параметрам, которые он сформулировал. Либо ты мог, можешь новые параметры сформулировать и он
223: Даёт тебе возможность выбора среди тех сотрудников, зачастую, которых ты никогда в жизни не видел, и фамилии которых ты не знаешь. Вот мы это сделали буквально, наверное. Ну, месяц назад, наверное. Да, Андрей?
224: Я 1 начал искать руководителя департамента искусственного интеллекта, а он сидел напротив меня, и он выдал мне 5 кандидатов, и руководитель департамента искусственного интеллекта Максим Ерёменко сказал, что, в общем, очень релевантный, очень релевантно.
225: Выдачи так побежали дальше.
226: Так, время закончилось у меня. Понял. В 5 минут уложусь. Как, ну, здесь, смотрите, как ответ на вопрос, как это все, что называется? Operation менеджмент, да, краткий курс.
227: Ходить не буду, но мы очень блюдём вот эти 3 составляющие ран чендж и disrupt процессный менеджмент, проектный менеджмент и инновационный менеджмент. Что такое процесс? Вы пони.
228: Знаете, не будем здесь останавливаться.
229: Когда мы, когда наша команда пришла в Сбербанк, мы, мы находились вот в этом состоянии, потому что отчёт центральный банк публиковал всегда без учёта Сбербанка, потому что мы отчёт вручную делали и сдавали его через 3 месяца после того, как вся банковская система сдавала, и мы вот
230: Находились. Вот в этом состоянии у нас не было никаких данных с трехмесячным опозданием. Тоже самое, как иметь дорогу на карте, на экране навигатора, да, с там опозданием 10 километров. И мы стали
231: Создавать свои информационные системы, создавать больший и больший поток данных и перешли во 2 состояние.
232: Когда ужас охватывает от того потока данных, который у тебя есть, и ты ими не можешь управлять. Для этого мы в своё время сделали такой инструмент, который, который называется навигатор. Очень многие компании этим инструментом
233: Пользуется, и он включает в себя все типы нашего бизнеса и с минимальным опозданием. Там в основном поставка данных осуществляется с опозданием в секунды.
234: Самое позднее это дни, и что мы делаем сейчас мы интегрируем в навигатор нашего агента, и вот эта работа должна быть закон.
235: Но до 30 июня вот у нас лидер нашего гига, агента сидит здесь, он обещает нам к 1 июля сделать полную интеграцию, и тогда мы можем этот процесс автономизировать. Так, пойдём дальше. Я
236: Скажу просто, вот здесь у нас сидят 2 наших председателя, оба очень опытные ребята и давно работают. У нас есть такой инструмент, называется ису, интеллектуальная система управления. Как только у нас появился этот поток данных, мы сталкиваемся с огромной
237: Количество сотрудников, огромное количество операционных ошибок мы создали поверх слоя данных систему управления, которая позволяет нам анализировать все данные в режиме реального времени и выявлять отклонения.
238: Машина, выявляя отклонения, тут же даёт команду на исправление этих отклонений, она формирует для каждого управленца задач.
239: На следующую неделю или если это срочная задача, значит, на следующий день то, что он должен сделать, и она же отслеживает, насколько эти задачки были исполнены.
240: В случае, если отклонение соответствующее уходит, это означает, что мы правильно поймали эту историю. То есть система поймала правильно историю. Если отклонение не уходит, тогда происходит эскалация.
241: Этой проблемы уже на соответствующего руководителя, и эскалация Ровно столько, вплоть до самого высокого уровня, пока это отклонение не уходит.
242: Масштаб внедрения у нас на сегодняшний день внедрено это во всех подразделениях. И мы имеем на сегодняшний день колоссальные результаты в проектном менеджменте. Это, это я рассказал про
243: То, как, как мы используем эти инструменты в процессном менеджменте, да, в проектном менеджменте, знаете, очень, очень большая проблема все время вот это отличить проект от процесса, чтобы это было просто. И наши сотрудники запомнили, что такое
244: Проект проект это кгб.
245: Если речь идёт об управлении 3 параметрами качество, график, бюджет, тогда это проект и мы Любим ставить kpi везде где только можно кипиай это инструмент для процессного менеджмента, ни в коем случае не для проектного.
246: Менеджмент проектного менеджмента есть понятие киар. И если есть признаки проектного менеджмента, все, что связано с созданием программного продукта эджайл, это, это проектный менеджмент только
247: Для цифрового производства. Соответственно, в проекте мы тоже в проекте, мы внедряем нашего гига агента, и он выполняет работу.
248: Ну, фантастически. Просто расскажу только маленький пример. Здесь вот недалеко отсюда есть усадьба архангельская, мы там сейчас занимаемся приведением её в порядок есть. Мы с губернатором московской области договорились?
249: Что они построят шумозащитный забор вдоль усадьбы, и его ребята посчитали, что это будет стоить примерно там 1 3 миллиарда рублей.
250: Я тут же, пока мы с ним разговариваем, ввожу соответствующие параметры. Вот там задал вопрос.
251: Он мне посчитал с учётом того, что это охранная территория, там будут требования со стороны защиты памятников, посмотрел в этом месте.
252: Какой лучше использовать фундамент с учётом всего этого? Какие визуальные характеристики шумового забора должна быть? И нарисовал мне, какой именно шумозащитный забор должен быть построен? Я написал сделай мне визуализацию через минуту с помощью
253: Кандинского. Он мне выдал визуализацию, по моему, 3 или 4 типов разных Заборов и высота 4 метра 6 метров. И его рекомендации. После этого он мне пишет, а хочешь, чтобы я, да, и стоимость
254: Стоимость от 150 200 до 250 000 000 ₽.
255: Хочешь, чтобы я подобрал Подрядчиков, которые могут это сделать с наиболее релевантным опытом? Я пишу, хочу. Он мне выбрал 5 Подрядчиков в порядке преференции, и я разворачиваю экран, показываю Андрею юрьевичу воробьёву. Он говорит, слушай, ну.
256: Вот это точно наш подрядчик, я его хорошо знаю. Московской области. Все действительно так все это заняло, ну, чтобы не соврать.
257: 4 минуты, 5 минут, может максимум все. И вот сейчас ребята, вот Андрей Кузнецов с командой занимаются. Мы, к сожалению, столкнулись с необходимостью масштабирования наших строительных
258: Возможности и стройка, конечно, это 1 из самых больших Бардаков в нашей стране, но и в мире, в общем, тоже во многом так. Но у нас, конечно, со строительными компаниями беда вообще. Вот мы сейчас внедряем инструменты, просто нет времени рассказать, но если будет интересно, вот Андрей
259: Встань, чтоб на тебя посмотрели. Можно его помучить, что он делает в стройке?
260: Сейчас они с помощью Кондинский уже генерят 3 д модели, 3 д модели, которые можно тут же скидывать на причём все это делает. Он поставил задачу ураборос он сам себя гига агенту нашему он сам сам себя обучил. Создавать 3 д модели для 3 д принтеров. Это может
261: Тут же эту 3 д модель скинуть и распечатать на 3 д принтере нет участия человека, коллеги, это он все делает сам, ты ему ставишь задачу, он пишет код, сам, сам себя совершенствует, создаёт новые скилы, и потом эти скиллы размещаются.
262: Этими скиллами можно пользоваться. Ну, всем.
263: Каковы параметры оценки? Знаете, очень часто бывает такая история, когда наши светофоры, они являются арбузными, они сверху зелёные, внутри красные. И, конечно, рекомендация
264: Metric это очень, очень важная история. Все время, если ты не выбрал правильный параметр правильной метрики, особенно в большой большой компании, когда ты имеешь дело с людьми, ты сдвинул их мотивацию, и у тебя начинаются такие чудеса, что ты долго не можешь.
265: Разобраться с этим. Мы на сегодняшний день тоже с помощью искусственного интеллекта делаем анализ всех тех метрик и последствий постановки тех иных метрик, которые мы используем в поста.
266: Соответствующих измерителей. Ну и обратная связь здесь инструменты, стандартные инструменты, но что мы делаем ещё? Это оценка.
267: Качество продукта, качество клиентского пути, и это вообще космическая штука, то есть эта штука неподкупная, она же не понимает, кто есть автор, она совершенно безжалостно проходит по всему клиентскому пути.
268: Выкатывает тебе такое количество проблем, что это просто, ну, мнение о себе иногда очень сильно меняется.
269: Наташ, все, я тогда последнее видео скипну, на этом остановлюсь. Я перебрал сколько?
270: Вопрос. Хорошо, ребята, я
271: Извиняюсь, что я
272: Перебрал по времени, но мне показалось, что я лучше бегом пробегу, но нет задачи глубокого погружения. Просто есть задача показать окружение, да, где мы сейчас находимся. Ну и самое главное, чтобы я вам рассказывал не какой-то теории.
273: Я вам показал те инструменты, которые мы каждый день используем и куда мы движемся. Кажется, это значительно более важно, чем любые теоретические рассуждения.
274: Все, я закончил видео. Обойдёмся без видео.
275: Большое спасибо, уважаемые гости. Прошу поднимать руку для того, чтобы мы вас опознали для вопросов. Спасибо с микрофоном. Пожалуйста, помогите нашим гостям.
276: Так, у нас есть, спасибо большое за доклад. Сергей Дутов, директор по корпоративным инновациям фонда сколково. Сегодня, когда вопрос о человекоцентричности и технологиях, я ехал на мероприятие и видел большое количество
277: Количество билбордов на пути к этому замечательному месту, на всех этих билбордах идеальные лица, идеальные люди, семьи, дети и интуитивно ты не веришь этому, не веришь всем этим рекламным.
278: Жизнь, потому что, понимаешь, они сгенерированы включаешь музыку в автомобиле, и почти во всех песнях 26 года. Тексты явно сгенерированы, а рекомендация этих треков слишком подогнана под тебя.
279: Хочется переключиться на песни пятилетней давности пол грэм, известный инвестор, основатель вай комбинатор, недавно признался, что он перестал читать письма фаундеров, которые написаны идеальным сти.
280: Журналиста и филолога. Считаю, что это неуважение к нему. Вот мой вопрос, каким образом руководителю сохранить человеко центричность и при этом продолжать активно внедрять и инструменты в свои продукты и сервисы.
281: Ну, смотрите, человекоцентричности и суть того, о чем вы говорите, они живут в разных плоскостях. Просто без 1. Вы 2, 2, не
282: Сделаете. Ну какая человекоцентричности, если у вас нет самых совершенных технологий искусственного интеллекта, вы никакую человекоцентричности не построите. Что такое человекоцентричности? Да, мы говорим раньше, мы говорили о клиентоориентированности, потом у клиента
283: Центричность. Потом стали говорить о человекоцентричности. Это означает, что вы своего клиента знаете не только как клиента, вы его знаете больше, чем клиента. Вы его знаете как человека, вы знаете о нём все, и вы исходите
284: Из предоставление ему соответствующей услуги или продажи соответствующего товара, его глубинные цели и задачи.
285: И зачастую вы не предлагаете ему тот товар, который противоречит в момент его.
286: Жизненным целям и задачам. Не знаю, вы не продаёте товар, который может навредить ему здоровью и так далее и так далее. Это человекоцентричности в бизнесе. Поэтому эти вещи между собой не связаны никак. Наоборот. Если, если вы не внедряете технологии, вы никогда не придёте к
287: Что вы можете быть человекоцентричным в отношении, ну, очень узкого окружения вокруг себя, ну, членов семьи, не знаю, какого-то количества друзей. Все на этом наши когнитивные способности заканчиваются, и это можно сделать, только если говорить про организацию, это можно сделать только благодаря техно.
288: То, о чем вы сказали, немножко другая проблема. Это действительно, я бы сказал, я бы её назвал по другому, как, как сегодня.
289: Мне рассказали такую такую историю, что в 1 небольшой компании нашли парня гения, он только пришёл после технического вуза.
290: И вот они сидят на совещаниях, обсуждают какие-то вещи, он сидит, молчит, молчит, молчит. В общем, все обсуждают там час после этого он просит слово и выдаёт им такое резюме.
291: И такие советы, что все падают в обморок, просто и его заметила, естественно, собственник этой компании, схватилась за него и стала его продвигать, и как только она его передвинула на ступеньку самостоятельной работы.
292: Она увидела, что он вообще ничего не может. И потом они выяснили, что он просто напросто включает самореза июн. Сетка слушает то, что происходит, потом включает самореза ию и даёт соответствующий ответ. Он просто напросто зачитывал то, что ему те
293: Советы, которые ему давал искусственный интеллект. И это, это очень похоже на правду. У меня сейчас, знаете, все тоже самое мне присылают сейчас, если раньше я видел дурака, извините меня за 3 километра и я часто вспоминаю петра.
294: Который говорил каждый должен выступать без бумажки, дабы была видна дурь каждого.
295: А сейчас он выходит с презентации, она идеальная, он говорит слова идеальные. И вот это вот это, это, это чудовищная история. В общем, потом ты говоришь, аплодируешь, все хорошо, говорит, ну давай, поехали, а оно
296: Туда не едет. Вот это большая проблема. И вот так у меня универсального ответа на этот вопрос нет. Кроме того, что мы переживём этот период с помощью агентной экономики, тоже, что такого рода идеальные планы, которые формиру
297: Будет у тебя когнитивный твой когнитивный центр. Он должен исполняться агентами тоже, что как только на это накладываются люди, там начинаются сбои.
298: Ну, здесь я, знаете, если мы в эту тему пойдём, у нас там очень большое количество проблем возникает, я с вами согласен, я люблю сгенерированную музыку, но вы правы, что это до определённого предела. Потом хочется чего-нибудь такого неправильного, да, с ошиб.
299: Очками где-нибудь там и так далее. Голоса хрипотца везде уже это я уже слышу этот за 3 километра все что сгенерировано искусственным интеллектом поэтому я думаю, что мы в конечном итоге, ну он, кстати, очень быстро
300: Приспосабливается, он перестанет хрипеть, если тебе хрипеть не нравится хрипение, не нравится и прочее. Я думаю, что все-таки, ну, мир разделится на 2 такие вещи, все-таки сгенерированные вещи и человеком сделанные вещи. Я думаю, что мы все-таки будем ценить в 1 очередь то, что сделано человеком, поэтому
301: Ну, искусственный интеллект, наверное, будет слушать искусственный интеллект, а мы с вами будем слушать живых людей, но здесь возникает огромное количество проблем. Просто сейчас нет ни времени, ни чтобы это обсудить, но вы, вы абсолютно правы. Это
302: И с точки зрения управленческой это проблема и с точки зрения, ну там, художественного восприятия нами каких-то вещей, это тоже проблема. То есть, ну, через это надо пройти. Мы, мы все это разложим по полочкам, но надо сначала, чтобы это нам очень сильно
303: Вертел. Спасибо большое. Спасибо за ваш вопрос. Да, коллеги, пожалуйста, передайте вот микрофон молодому человеку. Да, а можно задать вопрос? Судя по всему. Здравствуйте, я тут чуть чуть правее. Вот alexey volkov нейрока.
304: Спасибо за лекцию и я обучаю детей с 8 10 лет 12 лет, они не знают Языков программирования, они занимаются вайб кодингом, создают виар приложения a приложения вот и я уже зарегистрировался, подал заявку.
305: Наброс вопрос а когда же он будет доступен, когда вы примерно его предлагаете ну дать хотя бы в первичный доступ вот Андрей сегодня сказал, что они 1000 учеток сделали для всех участников, поэтому можете пробовать хоть сегодня я попрошу вывести QR.
306: Вот, Герман Оскарович, тогда для спасибо большое истории, чтобы можно было сразу на эти, по этим учеткам перейти. Спасибо за то, что вы с детьми работаете. Просто крайне важно. Да, можно. Да, конечно. Добрый день. Уважаемые коллеги. Камбаров Юрий.
307: Генеральный директор завком инжиниринг спасибо вам большое. Открытый диалог настоящий и с простыми примерами коротко. Я очень активно в своей компании внедряю искусственный интеллект, практически внедряю. Это привело к конкретным результатам.
308: Допустим, в недавнем времени месяц назад мы заключили большой контракт, мы сами бы не успели обработать такое количество информации. Это однозначно его заслуга. Теперь вопрос, как если мы рассматриваем с точки зрения стратегии, не все подхва,
309: Мои идеи и начинания, я как бы двигатель. И приходя домой, я многодетный отец. Я вижу, что даже мои дети несколько проигрывают мне вопрос, как вы считаете, вот внедрение искусственного интеллекта в школах и обучение наши дети
310: Обучение наших детей сейчас не завтра. Вот сейчас. Какие конкретные шаги мы могли бы с вами здесь применить? Спасибо.
311: Спасибо большое за ваш вопрос, но, знаете, проблема заключается в следующем. Просто, ну, мы, мы, мы в этом живём, да, мы это создаём, мы видим, куда все идёт. Есть пара.
312: Мир, ну, большое количество людей, отвечающих за образование, они живут в другом мире.
313: Их это не касается, они до сих пор рассуждают, а есть ли вообще искусственный интеллект или это какая-то такая машинное обучение, вот они прячутся за какие-то заборы, вот эти вот, а может быть это как-то там мимо нас проедет, а мы будем отсиживаться.
314: Вот в старой своей капсуле и так далее, и так далее. Не будем. Люди, дети голосуют ногами. Сегодня посмотрите, что происходит даже в Китае, который очень активно занимается трансформацией системы общего образования.
315: Система общего образования является ключевой. Хорошего выпускника школы ни 1 вуз не испортит, поэтому система общего образования критически важна и
316: Есть 2 вещи. 1, что изучать, a2 как изучать и что изучать, конечно. Ну, мы уже столько в Китае с детского сада мы перевели уже 5 лет назад, я всем подарил учебник.
317: Я, я сам в шоке был в детском саду. С какой искусственный интеллект в детском саду, когда я посмотрел картинки, как там все понятно. Господи, думаю, все гениально просто.
318: У них дети 100% детей уже несколько лет подряд выходят с полным владением пайтона.
319: Можете себе представить, что, что за страна, где 100%, да, может быть, они там не в совершенстве владеют там языками низкоуровневого типа, там си или java, они понимают, что такое python, это как
320: Как автомобиль, да, можно быть водителем, можно все-таки понимать что там внутри ну python не очень даёт понимание что внутри, но тем не менее, да, веб веб кодинг это тоже очень важно и так далее и так далее. Ну, в смысле в том смысле, что они все будут уже в вайб коде, даже вайб не будут. Вот у нас ураборос.
321: Этим занимается. Но самое главное, что мы детям даём представление о том, как будет построено будущее, то, в котором им придётся жить. Мы им даём знания позавчера.
322: Потом они приходят, они все хотят пойти в хорошие компании, а в хорошей компании для него места нет. Все тоже самое. С выпускниками вузов они приходят. И вот такие вот, ну, учите меня.
323: У меня нет ни времени, ни денег, ни желания тебя учить, тем более что мне вас нужно будет все меньше, меньше и меньше.
324: И в этом смысле нам нужно радикально пересмотреть программу обучения, и нам нужно будет озаботиться тем, чтобы самим себя занимать. Мы не учим предпринимательству, мы не учим экономике.
325: А это то, чем, что нужно давать детям, и самое страшное, что мы не даём детям мягкие навыки.
326: Мы не даём детям понимания, что такое.
327: Принятие решения что такое постановка цели, мы не даём детям в Японии с малолетства каждая семья говорят самое главное в твоей жизни найти твой икигай.
328: То есть твоё предназначение жизненное, для чего ты родился. Вот книжка, которую я вам порекомендовал. Надеюсь, Наташа доведёт её там очень много. Про это как раз, если ты занимаешься не своим делом, ты никогда в жизни не достигнешь результата. Самое главное найти, что
329: Звучно тебе. Тогда ты достигнешь любых результатов. И это 1. И детям нужно помогать это делать. А как это помогать делать? Родители детей не знают, они на работе.
330: Потом, учитель, родительское обучение всегда плохо заканчивается. Самые плохие учителя это родители. Можете научить чужого ребёнка, вы можете моего научить, я вашего, но не наоборот.
331: Учителя не знают детей, у него их 30.
332: И только внедрение искусственного интеллекта в процесс, ответ на вопрос, как обучать? Даёт возможность учителю, конечно, уйти от всей рутины и заниматься воспитанием человека, но для этого нужно построить современную систему.
333: Платформу. У нас в стране нет ни 1 платформы, которая была бы готова к вот такого рода внедрению, массовому внедрению искусственного интеллекта и, конечно, из процесса, как не потерять когнитивные функции. Все дети учителя не готовы, школы не готовы
334: Все дети сидят вот здесь, и они сейчас мы обсуждали презентации, они точно также сдают любые экзамены, все что угодно. Вот точно так же. А наши егэ
335: Если кто-нибудь из вас пытался сдавать егэ, я, я пытался, это отдельная история. У меня вопрос всегда к тем людям, которые даже не к тем людям, которые эти ответы пишут несоответствующие.
336: Вопросом тем людям, которые задают вопросы.
337: Который понять невозможно. Я вроде бы не самый глупый человек на этом свете. Я, слава Богу, половину своей жизни учу. Я не понимаю, о чем они спрашивают, и там нет ни 1 правильного ответа. И это понять нельзя. Это можно только выучить. Мы убиваем.
338: Когнитивную, креативную функцию детей напрочь, а потом выходят дети, которые не готовы к жизни, у них социальных навыков нет, они не готовы, у них нет когнитивных навыков, у них нет системности, мышления у них нет.
339: Креативности, мышу креативность убиваем они в детском саду все супер креативные, к выходу из школы уже все, и так далее, и так далее. Это колоссальная проблема, просто колоссальная проблема. Я кричу на всех углах об этом, но пока закончу тем, че вы это лезете, мы сами без вас.
340: Знаем мы специалисты и так далее, и так далее. Вы меня простите, все дети хотят прийти ко мне.
341: Работа работать. Я работодатель, я главный клиент для вуза. И в конечном итоге для школы. Я для них главный клиент. Мне говорят, ты не лезь в это, вообще не суйся, это не твоё. Вот иди там своё дело и не суйся. Вот роботов своих.
342: К детям несу. Так, простите меня, дети ко мне придут, они захотят роботов делать или вот захотят спутники запускать и так далее, и так далее. Вот мы здесь сидящие, мы в конечном итоге те самые главные клиенты этой системы образования, которая есть, как можно нас не спрашивать, они готовят специалистов вчера
343: Вчерашнего дня. Ну, 1 из наших самых ключевых партнёров вузов, хороший вуз с ними бился, бился, бился. Мы внедряли риск, менеджмент андеррайтеров и так далее, и так далее. Как только они запустили программу подготовки,
344: Андеррайтеров с глубоким там изучением там математики и так далее и так далее. Я начал их сокращать, потому что все, у меня искусственный интеллект пошёл. То есть они Ровно на цикл стали опаздывать, они их стали выпускать, они уже не нужны, все.
345: Это, конечно, это колоссальная проблема. Если мы это не не отладим это звено, то ещё раз. Образование, наука и культура 3 вещи, на которых мы все стоим без этого никуда. И в это придётся вкладывать деньги рано или поздно. Чем раньше, тем лучше.
346: Коллеги, Герман Оскарович, мне кажется, мы очень сильно уже выбиваемся из тайминга. Коллеги, я хочу всем вам сказать спасибо. Извиниться. Может быть, я надо было экспресс вопросы? Ну вот как-то вот слишком больные темы.
347: Простите меня, я не робот, поэтому со всеми отклонениями человеческими. Спасибо вам за присутствие. Удачи.