ИИ в математике и кино

Действительно ли GPT-5 способен открывать новую математику

20 августа Себастьян Бубек заявил, что GPT-5 Pro за считанные минуты решил открытую задачу в области выпуклой оптимизации (наш пост об этом). Новость разлетелась мгновенно, но позже некоторые эксперты настаивали, что бот просто использовал известную теорему Нестерова, и результат не такой уж и удивительный.

Бубек – сотрудник OpenAI. Так что в глазах большинства его пост все равно выглядел как маркетинг.

И все-таки внимание специалистов это привлекло. Сегодня вот вышла очень яркая статья, в которой три исследователя из Люксембурга решили проверить, на что GPT-5 способен в статистике. Это уже интереснее, чем посты инженеров OpenAI в твиттере, потому что тут исследование (а) независимо и (б) проводится непосредственно экспертами области.

Они дали ему задачу, связанную с методом Мальявена–Стейна. Этот метод используется для доказательства центральных предельных теорем. До сих пор существовал только качественный результат: было известно, что некая последовательность случайных величин сходится к нормальному распределению, но никто не знал скорость этой сходимости.

Задача GPT-5 была вывести эту скорость, то есть получить количественный результат.

GPT-5 справился: он предложил и доказал новую теорему, которую никогда ранее не публиковали.

Если кому интересно: для суммы двух случайных величин из разных «хаосов» модель вывела, что расстояние до нормального распределения можно оценить через четвёртый кумулянт. А именно, чем меньше четвёртый кумулянт, тем ближе распределение Z к нормальному.

Но есть нюансы:

– На первых шагах GPT-5 допустил грубую ошибку в вычислениях и исправил ее только после наводки людей.
– В пуассоновском случае он не заметил ключевого свойства, пока авторы прямо не указали, где его найти.

Так что итоговый результат это результат серии уточняющих вопросов и проверок, а не one-shot.

Мораль: да, прогресс по сравнению с GPT-3.5/4 и даже серией o впечатляющий. Но GPT-5 все еще как начинавший аспирант. Он может генерировать правильные доказательства и идеи, если его направлять.

Но без человека легко допускает опасные ошибки и не находит ключевых идей самостоятельно. Плюс, на данном этапе его идеи – лишь комбинации уже существующих.

Так что по поводу «новой» математики пока все-таки мимо. Но вот по поводу помощи ученым – уже да.

arxiv.org/abs/2509.03065v1

* * *

Уже в 2026 году на Каннском фестивале будут показывать полностью сгенерированный мультик

Его снимает никто иной, как OpenAI.

Бюджет всей картины – менее 30 миллионов долларов. Это в разы меньше, чем обычно требуют мультипликационные съемки, причем основная часть суммы уйдет на художников (они будут отрисовывать образы персонажей) и актеров озвучки.

После Каннов – а они уже в мае, осталось то всего ничего – мультфильм обещают выпустить в прокат. Кстати, название довольно милое: Critterz, то есть Зверята.

Математическая травма

Математическая травма -- термин становится все более популярным. Особенно активна на модной теме Дженнифер Рюф из Орегонского университета. Вот одна из её статей: https://theconversation.com/think-youre-bad-at-math-you-may-suffer-from-math-trauma-104209


Рюф утверждает: явление не сводится к способностям учеников и эффективности преподавания -- оно носит характер своеобразной психологической травмы, похожей на полученную в детстве или в катастрофе.


Математически травмированный человек испытывает всепоглощающий страх перед формулами и задачами, он впадает в ступор или страшное волнение от одного их вида, панически опасаясь сказать что-то неправильное. Когда-то раньше он попал впросак и с тех пор боится. Ровно так же переживший землетрясение человек пугается, услышав отбойный молоток, и может даже разрыдаться.


Но возникает другой вопрос: а почему не травмируются психологически футбольные болельщики? Они заведомо плохо разбираются в предмете, постоянно ошибаются в оценках и прогнозах, однако не испытывают по этому поводу никаких тревог. Пролетев сегодня с одним прогнозом, они назавтра с таким же жаром будут спорить о другом.


Также никто не отмечает политических или искусствоведческих травм. Разве что встречается психологический барьер при изучении иностранного языка, когда нужно говорить, и тоже возникает страх ошибки. Но все же не такой как перед формулами. Почему так?


Вероятно, дело именно в том, что можно спорить. На это указывают турецкие исследователи в своей работе "Как избежать математической травмы" (http://users.math.uoc.gr/~ictm2/Proceedings/pap132.pdf ) . 

О футболе, литературе или кино можно и нужно спорить, здесь не бывает единого мнения, поэтому люди раскрепощаются и спокойно дискутируют. В языках действуют уже довольно жесткие правила грамматики, хотя некий зазор имеется. В математике же все точно -- ты либо понимаешь формулу или теорему, либо нет; либо ты решил задачу, либо нет. Спорить не о чем. И вот это страшит и порождает комплексы.


Как бороться? Предлагается устраивать мероприятия с введением неоднозначности, когда есть что обсудить. Например, преподавать математику через её историю или рассказы об учёных, через их личную жизнь и преодоление себя. Можно устраивать спектакли и музыкальные шоу. А собственно математика ко всем этим мероприятиям прилагается как бы в нагрузку. Дескать, чтобы понять, почему ученый поступил так, а не иначе, нужно врубиться в ту или иную теорему.

Летопись цифровизации

Технологические прорывные достижения в цифровизации.

• 1975-1990. Персональные компьютеры.
• Apple: Разработаны массовые рыночные персональные компьютеры.
• Intel: Разработан х86 микропроцессор.
• Microsoft: лицензирована ОС MS-DOS для OEM,
• 1990-2000: Internet, dot-com.
• Amazon: Поворот от онлайн магазина к e-commerce маркетплейсу.
• Google: Разработан платформы для рекламы - AdWord.
• Microsoft: Интеграция Internet Explorer с ОС Windows.
• 2000-2010: Социальные медиа.
• Facebook (Meta): Пионерская социальная сеть. Позже приобретены Instagram (2012) и WhatsApp (2014).
• Google: Выпущена платформа для рекламы - AdSence.
• Twitter (X): Выпущена платформа опубликования коротких сообщений в реальном масштабе времени.
• YouTube: Демократизация распространения видео и потокового вещания. Продана Google (2006).
• 2005-2010: Мобильные вычислительные услуги.
• Apple: Выпуск iPhone. Разработка App Store.
• Google: Реализован Android как open-source, ОС для мобильных устройств.
• Samsung: Попытка глобальной экспансии Galaxy с использованием Android и инвестированием в технологию дисплея - активную матрицу органических светодиодных диодов (AMOLDED).
• Облачные вычисления.
• Amazon: Пионерские, масштабируемые по запросу, облачные сервисы вычислений.
• Microsoft: Разработка и распространение Azure с помощью партнерств и глобальных дата-центров.
• 2010-2020: Программное обеспечение как услуга (SaaS).
• Adobe: Миграция флагманских инструментов в облако, превращение одноразовой покупки ПО в постоянные платежи по подписке.
• Salesforce: Распространение портфельных решений SaaS, стратегические приобретения (например, Slack, MuleSoft, Tableau).
• ServiceNow: Пройден путь от менеджмента ИТ-услуг до платформы цифровых операций за счет автоматизации ИТ и рабочих бизенес-процессов.
• 2020-...: Искусственный интеллект (ИИ).
• Amazon: Встраивание genAI, Amazon Web Services, коплекса логистических услуг, охватывающих полный цикл от обработки заказов до выдачи клиенту.
• Google: Реализация ИИ (в частности, приобретение DeepMind в 2014), Gemine и широкое интегрирование в линейку продуктов.
• Microsoft: Реализация ИИ (в частности, OpenAI в 2019), разработка Copilot и интеграция GPT моделей в линейку продуктов.
• NVIDIA: Разработка превосходного GPU, становится ведущим поставщиком hardware для ИИ.
• OpenAI: Разработка большой языковой модели (LLM) c приложениеми для genAI.
• ServiceNow: Создание экосистем агентов ИИ для автоматизации рабочих бизнес-процессов.
• Taiwan Semiconductor Manufactoring: Инвестирование в производство ИИ-оптимизированных полупроводников для доминирования в производстве чипов.

Источник: Рисунок 1 в статье:

Winning through the turns: How smart companies can thrive amid uncertainty. September 3, 2025. By Brendan Gaffey, Ryan Farrell, and Tarek Elmasry with Ninad Kulkarni.

https://www.mckinsey.com/industries/technology-media-and-telecommunications/our-insights/winning-through-the-turns-how-smart-companies-can-thrive-amid-uncertainty

Агентский ИИ

Поскольку агентный ИИ начинает оказывать влияние на принятие масштабных решений, прогрессивным организациям необходимо переосмыслить модели управления, доверия и работы — в противном случае они рискуют отстать.

Представьте себе два финансовых учреждения. Первое управляет процессом выдачи кредита с помощью лоскутной автоматизации на уровне задач и предиктивных моделей. Оно использует исторические кредитные рейтинги, жесткие правила андеррайтинга и пакетную обработку для перемещения заявок через ряд последовательных шагов. Хотя некоторые части процесса были оцифрованы, многие решения по-прежнему требуют человеческого вмешательства — будь то из-за обработки исключений, проверок соответствия нормативным требованиям или маркировки рисков. Это приводит к более медленному принятию решений, непоследовательному опыту заявителей и росту операционных расходов по мере роста объемов заявок.

Теперь рассмотрим второе учреждение. Здесь процесс выдачи кредита организован сетью систем агентского ИИ — автономных, мыслящих агентов, способных выполнять и адаптировать целые рабочие процессы от начала до конца. Они не просто выполняют предопределенные рабочие процессы, как это может делать традиционный ИИ, или преобразуют неструктурированные данные в новые идеи или медиа, как это может делать генеративный ИИ. Вместо этого эти агенты принимают данные в режиме реального времени из десятков источников, от макроэкономических показателей и цифрового поведения заявителей до изменений в регулировании и даже анализа настроений, и все это для принятия сложных решений. Они не только оценивают кредитоспособность, но и корректируют ценообразование, рекомендуют оптимальные пакеты продуктов и заранее отмечают аномалии для проверки человеком.

Агентские системы не просто выполняют задачи — они «думают». Они рассуждают, извлекают уроки из результатов и сотрудничают с другими агентами ИИ в таких областях, как обнаружение мошенничества, соответствие требованиям и распределение капитала для постоянной оптимизации производительности. В операциях агенты динамически перераспределяют рабочие нагрузки в колл-центрах, решают запросы клиентов с помощью контекстных и эмоционально интеллектуальных ответов и переходят на более высокий уровень только тогда, когда требуется человеческое суждение. Результат: лучшие решения, более быстрые циклы и значительно более низкие удельные затраты.

Важно, что агенты ИИ выводят на поверхность идеи, которые люди могут упустить. Когда тенденции в показателях кредитования неожиданно расходятся в определенной географии, агент может обнаружить закономерность на ранней стадии, проанализировать потенциальные причины и предложить стратегии смягчения — еще до того, как руководство узнает о проблеме. Другие агенты могут автономно заниматься нормативной отчетностью или стресс-тестированием, высвобождая человеческие таланты для стратегических инноваций.

Последствия глубоки. Агентный ИИ представляет собой не только новый технологический уровень, но и новую операционную модель. И хотя потенциал огромен, таков и риск. Без продуманного управления, прозрачности и подотчетности эти системы могут усилить предвзятость, скрыть подотчетность или спровоцировать сбои в соблюдении требований.

Решение? Относитесь к агентам ИИ как к корпоративным гражданам. Это означает больше, чем просто создание надежной технологии. Это означает переосмысление того, как принимаются решения с точки зрения сквозного подхода. Это означает разработку нового понимания того, какие решения может принимать ИИ. И, что самое важное, это означает создание новых структур управления (и затрат), чтобы гарантировать процветание как агентов ИИ, так и людей.

Агентный ИИ: потенциал и цена входа

Агентный ИИ знаменует собой резкий отход от традиционных систем, построенных на детерминированных архитектурах, основанных на правилах. В прошлом принятие решений на предприятии основывалось на жестко запрограммированной логике и статических рабочих процессах — например, на сценариях обслуживания клиентов, контрольных списках андеррайтинга или триггерах цепочки поставок. Хотя эти подходы полезны в предсказуемых средах, они неэффективны при столкновении с сегодняшними динамичными, объемными и контекстно-богатыми реалиями.

Вместо того, чтобы выполнять фиксированные инструкции, агентские системы действуют скорее как соавторы — рассуждают, адаптируются и обучаются с течением времени. В их основе лежат агенты ИИ: программные сущности, способные воспринимать окружающую среду, принимать автономные решения и предпринимать действия для достижения определенных целей. Агентные системы обычно следуют одной из двух форм:

• Системы с одним агентом, могут независимо выполнять сквозные задачи, такие как рассмотрение кредита, рассмотрение жалоб клиентов или динамическая корректировка уровней запасов на основе входящих сигналов спроса.
• Мультиагентные системы, напротив, работают как децентрализованные сети агентов, которые взаимодействуют и сотрудничают. Например, в контексте финансовых услуг один агент может оценивать кредитоспособность, другой может моделировать подверженность риску, а третий может обеспечивать соблюдение нормативных требований — все они работают вместе, чтобы оптимизировать клиентский путь и управлять компромиссами в реальном времени.

Потенциал агентного ИИ заключается в способности таких систем фундаментально изменять работу организаций. Они могут обеспечить экспоненциальный прирост скорости, масштаба и точности, позволяя компаниям сократить задержку в принятии решений и постоянно улучшать результаты. Представьте себе решения по андеррайтингу, которые можно генерировать за считанные секунды, отчетность о соответствии, которая обновляется в режиме реального времени, или клиентский опыт, который ощущается человеком — со скоростью и стоимостью машины. Короче говоря: более высокая производительность, лучшие решения и более адаптивное предприятие.

Хотя возможности заманчивы, цена входа высока, и трансформация не происходит в одночасье. Развертывание агентного ИИ — это не готовое решение, а долгосрочное мероприятие, требующее надежной инфраструктуры, совместимых экосистем данных и глубокой интеграции между функциями. Помимо технологий, это требует полного переосмысления ответственности, этики и управления. Лидерам необходимо инвестировать в перепроектирование операционных моделей, создавать новые архетипы талантов и устанавливать механизмы доверия, которые позволяют людям и ИИ безопасно и эффективно сотрудничать в масштабе.

Агенты ИИ как корпоративные граждане, которым необходимо управление

Чтобы полностью реализовать ценность агентного ИИ, организации должны меньше фокусироваться на обращении с этими системами как на экспериментальных инструментах и ​​больше на управлении ими так же, как управляют людьми. В этом предприятии, готовом к будущему, агенты ИИ становятся корпоративными гражданами: подотчетными, управляемыми и от них ожидают измеримой ценности. Это означает переосмысление того, как они финансируются, оцениваются и интегрируются. Так же, как и сотрудники-люди, агентам ИИ требуется следующая инфраструктура:

• Полная структура затрат. Компании уже понимают стоимость человеческого таланта — зарплата, льготы, бонусы и обучение. Агенты ИИ заслуживают такого же внимания. Руководители должны учитывать общую стоимость владения, включая ИТ-системы, переподготовку моделей, уровни оркестровки, инструменты управления и соответствие требованиям. И, как высокопроизводительные сотрудники, агенты должны иметь возможность преуспевать во всех функциях и ролях — развертываясь там, где они приносят наибольшее влияние, а не замыкаясь в изоляции.
• Определенные цели. Каждому агенту нужна должностная инструкция. Будь то разрешение претензий, выявление мошенничества или оптимизация запасов, их задачи должны соответствовать приоритетам бизнеса, а их результаты должны отслеживаться, как и цели любого члена команды.
• Управление производительностью. Людей проверяют на качество, скорость и воздействие. Агенты ИИ тоже должны проверяться. Их производительность — эффективность, точность и удовлетворенность пользователей — должна измеряться, контролироваться и улучшаться с течением времени, а неэффективные агенты должны переобучаться или увольняться.
• Управление и надзор. Люди действуют в соответствии с политикой и культурными нормами. Агентам ИИ нужны те же ограждения: этические рамки, прозрачность, контролируемость и отказоустойчивость для чувствительных решений. Особенно в регулируемых секторах это не опционально — это экзистенциально.
• Кросс-функциональная поддержка. Отличные сотрудники не делают только одно — они сотрудничают, адаптируются и растут. Агенты тоже должны. Наиболее эффективные системы ИИ — это те, которые разработаны для взаимодействия, что позволяет им поддерживать несколько доменов, обучаться в рамках вариантов использования и масштабироваться по всему предприятию.

Применяя к агентам ИИ те же стандарты, что и к людям, включая стоимость, подотчетность и адаптивность, организации поднимают их из тактических инструментов до стратегических активов рабочей силы. Они не просто выполняют работу; они становятся частью способа выполнения работы.

Переосмысление процесса принятия решений с помощью «умных операций»

Чтобы раскрыть весь потенциал ИИ в сфере услуг, организациям нужно сделать больше, чем просто развернуть технологию. Им нужно пересмотреть архитектуру принятия решений и выполнения работы, построив структуру «умных операций», в которой люди и агенты ИИ действуют в скоординированных, взаимодополняющих ролях.

Где цифровые агенты наиболее эффективны

Все начинается с использования правильного инструмента для правильной задачи. Ранние последователи агентного ИИ иллюстрируют ценность оценки возможностей на уровне сквозных рабочих процессов, а не изолированно (Приложение 2).

Агентный ИИ может достичь большего, чем просто процессы «включай и работай»: он может преобразовать весь опыт. Используются следующие типы агентов ИИ:

• Агенты на уровне задач точно следуют простым инструкциям для выполнения определенных, повторяющихся задач от начала до конца, таких как обработка возврата денег или перенос встречи.
• Автономные агенты по решению проблем выполняют несколько этапов рабочего процесса, которые включают базовые суждения, но в определенных рамках, например, проверку соответствия требованиям подписчика, подачу претензии или отправку последующего уведомления.
• Агенты-оркестраторы моделей действуют как менеджеры цифровых процессов, взаимодействуя с агентами-людьми и координируя работу инструментов, систем и других агентов ИИ для выявления аналитических данных, рекомендации действий или обобщения данных в режиме реального времени.
• Специализированные агенты адаптированы под критически важные бизнес-функции, такие как обслуживание клиентов, продажи или финансы, и оптимизированы для достижения конкретных результатов.

Такой модульный, ролевой подход позволяет организациям развертывать агентов с гарантией, что они соответствуют ценности бизнеса, операционным потребностям и пользовательскому контексту. Но развертывание агентов — это только половина истории. Чтобы создать действительно интеллектуальную операцию обслуживания, человеческие роли должны развиваться параллельно.

Роли людей

Поскольку агенты берут на себя напряженную, повторяющуюся или транзакционную работу, сотрудники переходят на роли, требующие большего контроля, этики и суждений, в том числе:

• Хранители, которые обеспечивают целостность данных, эффективность моделей и результаты для клиентов.
• Лица, принимающие решения, требующие принятия неоднозначных или высокорискованных решений, где важны контекст, нюансы и доверие.
• Утверждающие лица и аудиторы , которые проверяют исключения, управляют эскалациями и усиливают границы соответствия.

Этот сдвиг требует мышления по проектированию рабочей силы, а не просто плана внедрения технологий. Каждому цифровому работнику, как и каждому работнику-человеку, нужны четко определенные роль и цель, измеримое влияние на эффективность бизнеса, управление и надзор, а также возможности развиваться и учиться.

Это также означает признание простой истины: не каждый цифровой работник покажет немедленную окупаемость инвестиций — так же, как и не каждый человек. Важна производительность на системном уровне вашей рабочей силы, состоящей из человека и искусственного интеллекта.

Это подводит нас к следующему важному вопросу: после того как заложили основу интеллектуальных операций и переопределили роли, какие решения должен принимать ИИ, а какие по-прежнему требуют человеческого участия?

Перепроектирование процессов: не то что автоматизировать, а какие решения

В то время как агентный ИИ предлагает потенциал практически для любой функции, сервисные операции остаются самым острым испытательным полигоном. Эти среды насыщены объемными, повторяющимися задачами и данными, запертыми в хранилищах, что делает их идеальными для интеллектуальной автоматизации. Но вопрос больше не в том, что компании могут автоматизировать. Вопрос в том, какие решения они должны автоматизировать, и где человеческое суждение все еще имеет значение. Поэтому структура принятия решений, основанная на риске и сложности, становится существенной. Вместо того, чтобы гоняться за автоматизацией ради самой автоматизации, организации должны классифицировать решения на основе их неотъемлемого риска и степени требуемого суждения. Решения с низким риском и низкой сложностью, такие как проверка данных счета или проверка статуса претензии, являются основными для полной автоматизации. Сценарии с высоким риском и высокой степенью суждения, такие как обнаружение мошенничества или сложные исключения из политики, по-прежнему могут требовать человеческого надзора, хотя и поддерживаемого ИИ.

Каждое решение в рамках процесса и рабочего процесса можно тщательно оценить на этапе редизайна с точки зрения целесообразности использования агентного ИИ.

Агентский ИИ уже может автономно управлять широким спектром взаимодействий "на передовой". Например, в здравоохранении агенты ИИ могут динамически управлять расписанием встреч, прогнозировать показатели неявки и оптимизировать пропускную способность клиник. В коммунальных службах они могут отслеживать производительность сети, инициировать профилактическое обслуживание и информировать клиентов — и все это без эскалации.

Но настоящая ценность появляется, когда эти системы обслуживают не только клиентов, но и всю организацию. Каждое взаимодействие со службой становится точкой данных. Агенты ИИ могут выявлять тенденции жалоб, выявлять сбои в восходящих процессах и отмечать системные проблемы до их эскалации. Такая демократизация данных об услугах позволяет беспрепятственно передавать информацию из точек соприкосновения с клиентами в разработку продукта, маркетинг и операции, способствуя более быстрому и связанному принятию решений в масштабах всего предприятия.

Ведущие организации теперь могут выйти за рамки устаревшего мышления, просто сокращая объем контактов. В модели smart-ops объем не является врагом, это уровень интеллекта. Если данные об услугах собираются, интерпретируются и маршрутизируются эффективно с помощью ИИ, более высокий объем означает больше сигнальных данных, более быстрое обучение и большее создание ценности. То, что когда-то выглядело как стоимость, теперь может стать конкурентным преимуществом.

Конечно, чтобы сделать это реальностью, нужны инвестиции. Компаниям необходимо модернизировать инфраструктуру, погасить технический долг и наладить безопасный поток данных в реальном времени. Но те, кто сделает это первыми, переопределят сервисные операции не только как способствующие росту и эффективности, но и расширению стратегического понимания и координации.

Начальные шаги

Поскольку агенты ИИ берут на себя больше операционных задач, организациям необходимо переосмыслить, как проектируется работа, как поддерживаются люди и как измеряется ценность. Масштабное развертывание агентского ИИ — это не только технический, но и организационный сдвиг.

Компании могут начать со следующих шагов:

• Преодолейте разрыв между технологиями и бизнесом с помощью ответственности руководства. Успех ИИ зависит от кросс-функциональной согласованности. Встроенные команды, общие ключевые показатели эффективности и менеджеры по продуктам ИИ, свободно владеющие как бизнесом, так и технологиями, гарантируют, что инициативы не только технически осуществимы, но и коммерчески стратегически важны. Старшие руководители — начиная с главного операционного директора и директора по информационным технологиям — должны владеть результатами, определять структуры ответственности и моделировать изменение мышления, требуемое ИИ.
• Перепроектируйте роли и инвестируйте в переподготовку. Поскольку автоматизация переопределяет границы задач, роли должны смещаться в сторону обработки исключений, принятия решений на основе суждений и в сторону обслуживания клиентов. Компании могут инвестировать в грамотность в области ИИ, интерпретацию данных и системное мышление, чтобы подготовить таланты для новой, более ценной работы.
• Повысить культуру и изменить управление. Внедрение ИИ требует культурного соответствия. Прозрачная коммуникация, моделирование роли лидера и кросс-функциональное владение имеют решающее значение для создания доверия, снижения сопротивления и поддержания масштабного внедрения.
• Укрепляйте данные и архитектуры. Эффективность ИИ зависит от данных, соответствующих требованиям и надлежащим образом связанных. Организациям следует модернизировать инфраструктуру данных, обеспечить единое управление и создать масштабируемые системы, которые позволят ИИ безопасно и эффективно работать в разных функциях.

Чтобы раскрыть всю ценность ИИ в сфере услуг, компаниям необходимо будет перейти от автоматизации задач к проектированию решений, сосредоточившись не на том, что можно автоматизировать, а на том, какие решения следует автоматизировать. Это требует отношения к агентам ИИ как к корпоративным гражданам: цифровым работникам с определенными ролями, ответственностью и показателями производительности, встроенными в операционную модель. Следующий рубеж — не у кого больше ИИ, а у того, кто принимает самые разумные решения о том, как ИИ и люди работают вместе.

Источник

Когда ИИ может принимать правильные решения? Рост числа корпоративных граждан ИИ. 4 июня 2025 г. Статья. Федерико Беррути, Лари Хямяляйнен, Оана Чета, Венки Анант, Дамиан Левандовски.

When can AI make good decisions? The rise of AI corporate citizens. June 4, 2025 Article. By Federico Berruti, Lari Hämäläinen, Oana Cheta, Venky Anant.

https://www.mckinsey.com/capabilities/operations/our-insights/when-can-ai-make-good-decisions-the-rise-of-ai-corporate-citizens

Данные как продукт

Поскольку компании все больше полагаются на данные, неэффективные или отсутствующие практики обработки данных стали стратегической проблемой.

Масштаб и ценность возникают, когда данные как продукт рассматриваются как двигатель, который может поддерживать большое количество вариантов использования.

Продукт на основе данных (информационный продукт) предоставляет высококачественный, готовый к использованию набор данных, легко доступный и повторно используемый в различных бизнес ситуациях. Волна энтузиазма вокруг генеративного ИИ привела к более широкому признанию важности данных и необходимости их более эффективного использования.

Информационный продукт (продукт на основе данных) состоит из пяти компонентов, которые предназначены для сбора, организации и управления наборами данных для их легкого использования различными командами или системами. При хорошей разработке продукта на основе данных удовлетворяет множественные стратегические потребности бизнеса посредством вариантов использования. Чтобы получить ценность, продукт на основе данных создается для повторного использования и удовлетворения широкого спектра бизнес-кейсов.

Поскольку компании все больше полагаются на данные — от использования искусственного интеллекта до разработки цифровых близнецов — неэффективные или несуществующие практики представления данных становятся стратегической проблемой.

Создание информационного продукта - это скорее стратегическая и операционная, нежели техническая задача:

• Речь идет о большей ценности, а не о лучших данных. Цель разработки информационного продукта — генерировать ценность. Каждая инициатива должна начинаться после того, как руководство получит четкое представление о ценности, которую может генерировать каждый вариант использования данных и расставит приоритеты.
• Понимание экономики информационного продукта. Эффективность информационного продукта основана на «эффекте маховика» - ускорение получения ценности и снижение затрат с каждым дополнительным бизнес-кейсом.
• Создание информационных продуктов, которые могут приводить в действие эффект маховика. Использование эффекта маховика для постоянного снижения затрат и роста ценности требует создания возможности повторного использования и сокращает переделку представления данных.
• Люди, которые могут управлять информационным продуктом как бизнесом. Назначение уполномоченных владельцев информационного продукта - старших руководителей по данным, которые понимают, что важно для бизнеса: от формулирования ценности в терминах бизнеса до создания поддержки использования продукта.
• Интеграция генеративного ИИ с информационным продуктом.

Речь идет о большей ценности, а не о лучших данных

Компании, которые дисциплинированно разрабатывают продуманную программу создания информационных продуктов, могут нацеливаться на высокоценные случаи, чтобы быстро извлечь выгоду, одновременно закладывая правильные основы для дальнейшего наращивания дополнительной ценности с течением времени. Для достижения этого стремления требуется как более целенаправленный, так и более обширный подход к разработке информационных продуктов.

Подавляющее большинство внимания и энергии руководителей сосредоточено на одном или двух конкретных вариантах использования, поскольку это позволяет руководству демонстрировать активность и результаты. А также поступают запросы на создание определенных информационных продуктов без оценки эффективности и выгод. Вместо этого лидерам необходимо создать четкое представление о том, где находится наибольшая ценность для бизнеса. Это начинается с анализа потенциала ценности каждого варианта использования, а затем кластеризации тех вариантов, которые опираются на схожие типы данных. Если нет набора бизнес-кейсов, то создание информационных продуктов не является необходимым. Однако если есть несколько высокоценных вариантов использования, опирающихся на схожие наборы данных, то это весомый аргумент для разработки информационного продукта. Чем больше бизнес-кейсов может охватить информационный продукт (чем больше размер кластера), тем большую ценность он может создать.

Результатом анализа должно стать создание карты вариантов использования и измерение выгод каждого информационного продукта. Такая карта устанавливает ожидание создания актива, на который ориентируется руководство. И карта становится практическим инструментом для принятием решений.

Приоритетность создания информационных продуктов можно определить на основе ценности, которую они обеспечивают с учетом того, что для реализации бизнес-кейсов с высокой стоимостью часто требуется несколько информационных продуктов.

Понимание экономики информационных продуктов

Компании часто не имеют четкого понимания экономики информационных продуктов, что приводит к вводящим в заблуждение бизнес-кейсам, необоснованному принятию решений и неэффективному ресурсообеспечению. Ценность информационных продуктов заключается в устойчивом снижении удельных затрат за счет повторного использования, и соответственно, в ускорении получения ценности каждого дополнительного варианта использования.

Ряд расходов на разработку информационного продукта является единовременными инвестициями. Повторное использование информационных продуктов ускоряет окупаемость. Эффект маховика играет двумя способами. Первый — это ускорение в получении отдачи разных вариантов использования: чем больше бизнес-кейсов поддерживает информационный продукт, тем быстрее компания получит отдачу. Второе — это снижение затрат на поддержание качества данных и обеспечением надежности. Стандартизация, структурирование и автоматизация, которые являются частью информационных продуктов, помогают значительно снизить частоту отказов, возникающих из-за плохого управления данными.

Такое понимание экономики данных имеет три ключевых следствия:

• Компании могут создавать более качественные информационные продукты вместо того, чтобы создавать много информационных продуктов. Львиная доля потенциальной ценности для компании обычно исходит от 5 до 15 информационных продуктов.
• CIO могут убедительно сформулировать ценность информационных продуктов для бизнеса. 
• Ясность в отношении ценности информационных продуктов может помочь в согласовании ресурсов и стимулов. Слишком много энергии и внимания тратится на создание информационных продуктов, а не на их поддержание и развитие с течением времени. Это включает, например, обеспечение того, чтобы люди с соответствующими навыками поддерживали рост информационных продуктов с течением времени, и согласование стимулов с значимыми ключевыми показателями эффективности (такими как скорость повторного использования информационных продуктов, доверие и уровень удовлетворенности заинтересованных сторон, эффективность обслуживания информационных продуктов и время до получения отдачи). Бюджеты для вариантов использования также должны включать использование информационных продуктов, ограничивая возможности команд отвлекаться и создавать собственные решения.

Создание информационных продуктов, которые могут привести в действие эффект маховика

Инженерия данных критически важное область, которая приводит в действие эффект маховика, обеспечивающий снижение удельных затрат и ускорение создания ценности. Этот эффект зависит от того, насколько хорошо масштабируются продукты и системы данных. Слишком часто компании сокращают эту работу, что приводит к предсказуемым задержкам и перерасходу средств.

При проектировании продуктов обработки данных с целью обеспечения их масштабируемости необходимо учитывать ряд ключевых моментов:

• Создание информационного продукта, который будет легко развиваться. Одним из важнейших шагов в разработке информационного продукта является понимание того, как он должен будет развиваться, чтобы соответствовать будущим вариантам использования. Это связано с тем, что может быть сложно и затратно изменять информационный продукт после его создания. На практике это означает моделирование информационного продукта таким образом, чтобы в него можно было добавлять новые источники и типы данных, не меняя ядро. Поддержание простоты данных особенно важно.
• Разработка актива, который легко встраивается в существующие системы. Информационные продукты не могут масштабироваться сами по себе. Лидерам данных необходимо инвестировать в механизмы поддержки масштабирования. Хотя многие знают о передовых методах (например, о создании библиотек кода), часто возникают сбои в подключении информационных продуктов к существующим системам. Внедрение стандартизированных технологий подключения (например, API и коннекторов баз данных) имеет решающее значение, также как и продумывание выбора соответствующих технологий. Например, если компания разработала корпоративное хранилище данных, создание информационных продуктов в этой среде значительно упрощает доступ к данным.
• Создание простого доступа к информационным продуктам. Отличный информационный продукт бессмыслен, если им никто не пользуется. Чтобы избежать этой проблемы, необходимо обеспечить легкий доступ к информационным продуктам через поисковую торговую площадку.
• Создание DataOps (управление данными и операции) для максимальной автоматизации. Процессы рационализации данных и загрузка их в нужный информационный продукт, как правило, выполняются вручную, а значит, сложны и требуют много времени. Поэтому разработка зрелых возможностей DataOps для улучшения интеграции и автоматизации потоков данных от источника к продукту имеет решающее значение. Это требует автоматизации как можно большего количества процессов работы с данными. Поскольку информационные продукты являются органическими и изменяются по мере появления новых вариантов использования, дата-менеджерам придется часто пересматривать и корректировать варианты использования.
• Организация группировки данных. Кураторство включает в себя консолидацию копий данных, создание стандартов данных и установление того, какие данные являются окончательным источником. Таким образом, продукты данных могут получить доступ к надежным источникам, которые им нужны для эффективного функционирования. Создание надежных доменов зависит от наличия сильных инженеров данных, но разрыв между хорошими и посредственными исполнителями часто огромен. Великие инженеры данных не только обладают сильными техническими навыками, но и умеют задавать вопросы второго и третьего порядка (например, для чего будут использоваться данные) и являются креативными решателями проблем.

Рынок данных позволяет бизнес-подразделениям и групповым функциям искать, получать доступ и потреблять продукты данных. Некоторые функции рынка информационных продуктов:

• Обзор метаданных.
• Библиотека определений данных.
• Отображение источников данных.
• Ведение рейтингов данных.
• Сбор метаданных информационных продуктов.
• Доступ к данным и поиск.
• Поиск и исследование информационных продуктов.
• Администрирование информационных продуктов.
• Предварительный просмотр информационных продуктов (например, через API).
• Использование данных.
• Соединение и получение данных.
• Скорость передачи данных.
• Мониторинг использования информационных продуктов.

Найдите людей, которые могут управлять информационными продуктами как бизнесом

Программа создания информационных продуктов, рассматриваемая как «просто ИТ-проект», не сможет создать ценность. Успешные усилия требуют широкого сотрудничества с людьми бизнеса и руководителями по данным, которые понимают, как управлять информационными продуктами как бизнесом, а не как проектом. Успешные команды по работе с данными сочетают в себе деловой и технический опыт. Особо выделяются две потребности:

Сильные владельцы продуктов данных (DPO - data product owners) должны возглавлять программы создания. Многие компании понимают необходимость назначения DPO или менеджера по данным ответственными, но не действуют в этом направлении в достаточной степени. Слишком часто отдают ведущую роль менеджерам проектов, что приводит к сосредоточению на предоставлении требований, а не на создании ценности.

Сильные владельцы продуктов данных (DPO - data product owners) наиболее эффективны, когда они управляют программами по созданию информационных продуктов как бизнесом и выходят за рамки простого предоставления самого информационного продукта. Они тесно сотрудничают с бизнес-спонсорами, активно ищут в бизнесе новые варианты использования информационных продуктов, внимательно отслеживают ключевые показатели эффективности и то, сколько ценности создается, а также находят способы сокращения расходов (например, закрывая ненужные базы данных). Они несут прямую ответственность за получение выгод от информационных продуктов. На практике, в некоторых случаях DPO будет нести ответственность за прибыли и убытки, в то время как в других случаях DPO может получать прямую компенсацию за ценность, которую создает их информационный продукт.

DPO не должны управлять доменами данных. Это компетенция управляющих данными, которые сосредоточены на соблюдении стандартов, снижении рисков и обеспечении качества данных в доменах.

Бизнес должен возглавлять разработку. Бизнес должен быть тесно вовлечен с самого начала в разработку информационных продуктов. Например, если оставить решения по дизайну продукта только инженеру по данным, то это может привести к тому, что информационный продукт будет хорошо функционировать технически, но не будет отвечать потребностям бизнеса. Лучшие компании привлекают экспертов предметной области и коллег из бизнес-подразделений, чтобы совместно решить, какие данные наиболее важны для данного варианта использования.

Программы по созданию информационных продуктов требуют значительной координации обмена данными и обновления процессов в рамках всего бизнеса. Такие усилия имеют гораздо больше шансов на успех, если ими руководит старший руководитель бизнеса, а не руководитель по данным. Например, в одной страховой компании почти 80% контактной информации бенефициаров были устаревшими. Обновление этих данных потребовало от операционных групп расстановки приоритетов, от групп по управлению взаимоотношениями с клиентами — обновления каналов данных, а от групп продаж — совершения звонков и ввода обновленной информации в систему. Старший руководитель бизнеса не только активно проводил кампанию по формированию поддержки среди различных функциональных руководителей, но и разработал отчетную карту для отслеживания полноты и качества данных. Некоторые компании предпринимают дополнительные шаги по созданию команды, отвечающей за управление и измерение производительности данных для гарантирования достижения ключевых показателей эффективности.

Интеграция генеративного искусственного интеллекта и программы обработки данных

Инструменты и возможности Gen AI оказывают глубокое влияние на разработку информационных продуктов, ускоряя процесс разработки в три раза по сравнению с традиционными методами. Однако многие компании испытывают трудности с достижением такой эффективности. Проблемы связаны с тем, что компании сосредотачиваются только на относительно небольшой части цикла разработки информационных продуктов. Решение в разбивке этапов разработки на части для определения повторяющихся процессов, которые хорошо подходят для gen AI.

Стадии разработки информационного продукта.

Исследование

• Идентификация вариантов использования данных
• Определение облика информационного продукта

Подготовка

• Идентификация требуемых источников данных
• Построение шины передачи данных

Разработка

• Сборка данных для использования
• Мониторинг качества данных
• Тестирование кода
• Публикация информационного продукта

Использование

• Ссылки на каталоги данных
• Разработка вариантов использования данных
• Мониторинг производительности и адаптации к вариантам использования.

Технологии искусственного интеллекта позволяют переосмыслить цикл разработки информационного продукта для создания промышленных и востребованных продуктов обработки данных.

Задачи, в решении которых искусственный интеллект особенно эффективен, включают создание пользовательских историй с критериями приемки, формирование требований на основе бизнес-целей, автоматизацию создания взаимосвязей данных, создание кода преобразования для переноса данных из источника в целевую систему, а также тестирование качества и конфиденциальности данных.

Доступ к совершенно новым типам неструктурированных данных (таким как изображения, отзывы пользователей и видео), которые предоставляет ИИ, может повысить эффективность информационного продукта, например, путем включения анализа настроений и поведения. Но компаниям необходимо организовать обработку неструктурированных данных с тем, чтобы сделать их пригодными для использования. Это означает, например, маркировку данных, определение их важности и создание ярлыков для доступа к наиболее используемым данным.

Источник

Если провести аналогию, то данные без информационного продукта — это как нефть без нефтеперерабатывающих заводов: в сыром виде мало ценности. Информационный продукт — это ключ к принятию решений и действий на основе данных.

Недостающее звено данных: пять практических уроков по масштабированию ваших продуктов данных. 23 апреля 2025 г. Эта статья является результатом совместной работы Асина Таваколи , Хольгера Харрейса , Кайвауна Роушанкиша и Клеменса Хьяртара при участии Авинаша Джаваджи, представляющих точку зрения McKinsey Technology.

The missing data link: Five practical lessons to scale your data products. April 23, 2025.

https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/the-missing-data-link-five-practical-lessons-to-scale-your-data-products

Стандартный подход реализации цифрового двойника

...ведь компьютеры разочаровали вас, правда? Посредственность даже при быстродействии в 1000 миллионов операций в секунду все равно остается посредственностью.

Грег Иган. Демон подземелья (The Demon's Passage). Рассказ, 1991 год.

Подходы реализации:

• Установление целей миссии и фокусировка. 
• Определение целей и модельных вопросов. 
• Определение стратегических и операционных решений. Например, инвестиционные решения относятся к стратегическим, набор и оптимизация персонала - операционным.
• Идентификация технического стека, данных, элементов данных (в частности, типов в самом широком смысле). 
• Обзор решений (готовое ПО, заказное ПО). 
• Определение интеграции с существующими системами. 
• Связывание элементов данных для слоев данных и вариантов использования.
• Разработка цифрового двойника и логики симуляции. 
• Создание логики для зеркального отображения динамики реального мира. 
• По необходимости абстрактные области чрезвычайной сложности.
• Масштабирование возможностей цифрового двойника. 
• Масштабирование решения для организации с соответствующими слоем данных. 
• Рассмотрение частоты использования для представления на уровне платформ, визуализаций и разработок.
• Идентификация и приоритезация вариантов использования. 
• Разработка вариантов использования в рамках решения основных стратегических вопросов и последовательности реализаций основываясь на воздействии, выполняемости и расширяемости.
• Построение слоя данных. 
• Разработка соглаванной базы данных. 
• Картирование от начала до конца процессов там где это необходимо.
• Тестирование, улучшение и анализ выхода. 
• Тестирование модели на исторических данных. 
• Анализ результатов в целях формирования решений.

 

Силы, определяющие будущее

Наука, технологии, экономика, общество, геополитика, философия и окружающая среда не меняются последовательно или изолированно. Все они находятся в движении, одновременно и в постоянном взаимодействии.

Историки могут утверждать, что периоды потрясений между различными областями не новы. Но отличительной чертой этого момента являются масштаб, скорость и взаимозависимость движущихся областей. Каждая из них активена, нестабилена и взаимодействует таким образом, что усиливает общесистемное давление и меняет общую операционную структуру мира. Фрэнк Диана выделяет семь областей (доменов). Домены – основополагающие структуры, посредством которых функционируют и развиваются человеческие системы. Они не являются категориями, навязанными миру. Каждый из них представляет собой отдельный, взаимозависимый слой человеческого опыта, и давление в одном из них может распространяться по всей структуре.

• Наука меняет границы возможного. 
• Технологии реализуют этот потенциал в системах и инструментах. 
• Экономика определяет, как оцениваются, распределяются и обмениваются ресурсы. 
• Общество отражает нормы и модели поведения, возникающие в рамках этих систем. 
• Геополитика опосредует власть и координацию между странами. 
• Философия формирует смысл, цель и этические ограничения. 
• Окружающая среда накладывает жёсткие биофизические ограничения на то, что может поддерживаться. 

Когда все семь факторов находятся в движении, воздействие становится системным.

Каждая из этих областей по отдельности инициировала исторические сдвиги. Но редко, если вообще когда-либо, все семь находились в видимом, одновременном переходе. Мы наблюдаем конвергенцию систем, а не просто сигналов. Эти области движутся не параллельно, а давят друг на друга, изменяя траектории друг друга и усиливая нестабильность посредством междоменного взаимодействия. Это создаёт пространство возможностей, которое не просто широкое, но и структурно непредсказуемое. Пространство, где следующий глобальный сдвиг вряд ли произойдёт в одном месте, а на пересечении многих.

ПОЧЕМУ ЭТА ЭПОХА ОТЛИЧАЕТСЯ

Периоды системных преобразований не новы. Промышленная революция преобразила сферу труда и экологию; мировые войны перекроили границы и экономику; цифровая эпоха нарушила коммуникации и торговлю. Однако прошлые сдвиги, какими бы глубокими они ни были, были зафиксированы в нескольких доминирующих областях. Сегодня конвергенция тотальна – каждая ключевая система находится в состоянии постоянного изменения. Цифровая гиперсвязность и накладывающиеся друг на друга кризисы – климатический коллапс, сбой в работе искусственного интеллекта, геополитические разломы – усиливают обратную связь. Сигналы об изменениях оглушают, а время реакции сокращается. Там, где в предыдущие эпохи менялась одна область, а другие адаптировались, теперь все движутся одновременно, часто в противоречии друг с другом. Противоречия множатся: экономический рост сталкивается с экологическими ограничениями; технологическое ускорение сталкивается с общественным недоверием.

МАСШТАБЫ И ИНТЕНСИВНОСТЬ ИЗМЕНЕНИЙ

Масштаб конвергенции становится более очевидным при рассмотрении отдельных доменов. Каждый из семи основополагающих доменов испытывает структурный стресс, рекурсивное ускорение и взаимодействие с другими. Это не поверхностные нарушения, а глубокие сдвиги с системными последствиями. Ниже представлен не список тенденций, а более подробный анализ того, как каждый домен вносит вклад в силы, определяющие эпоху, и как он формируется этими силами.

Наука: Наука всегда порождала прорыв, но сейчас отличие в плотности, одновременности и междисциплинарной конвергенции прорывов. Области, которые когда-то развивались независимо — биология, химия, физика, нейронаука, материаловедение и информатика — теперь объединяются в общие экосистемы открытий. Синтетическая биология переопределяет строительные блоки жизни. Квантовые вычисления, которые все еще находятся в стадии становления, обещают преобразовать моделирование, безопасность и оптимизацию способами, которые сегодняшние системы не могут поглотить. Интерфейсы «мозг-машина» начинают бросать вызов границе между познанием и вычислениями. Это не изолированные разработки — они сходятся способами, которые выходят далеко за рамки академических исследований и в основополагающие системы. Этические рамки развиваются, но часто отстают от скорости применения, оставляя учреждения и общества реагировать постфактум.

Технологии: Технологии больше не просто инструмент – они становятся соавтором решений, идентичностей и систем. Там, где прошлые инновации автоматизировали мышцы, сегодняшние технологии автоматизируют суждение, креативность и эмоциональное присутствие. Ткацкий станок вытеснил ткача; теперь ИИ заменяет аналитика, художника, консультанта и учителя – не превосходя их во всех отношениях, а переосмысливая значение этих ролей. Этот сдвиг когнитивный (системы ИИ принимают сложные решения), социальный (алгоритмы управляют отношениями и доверием) и личностный (ставят под сомнение то, как мы определяем человеческий вклад и предназначение). Эти технологии не просто расширяют наши возможности – они меняют правила участия, авторитета и смысла во всех областях, которых они касаются.

ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЕ ВОЗМОЖНОСТИ	СИСТЕМНОЕ НАРУШЕНИЕ
Универсальный ИИ, входящий в цикл принятия решений	Бросает вызов институциональной легитимности и границам человеческого суждения
Гуманоидные роботы интегрируются в основные трудовые функции	Переосмысливает природу и экономику труда, ухода и обороны
Пространственные вычисления и цифровые двойники	Стирает границу между физическим и виртуальным, размывая контроль и идентичность

Экономика: Экономика — это не просто система обмена, это кровеносная система человеческой цивилизации. Она распределяет ресурсы, стимулы и власть между сферами. Наука, технологии, геополитика, общество и окружающая среда формируют экономические потоки и сами формируются ими. Нарушение одной сферы — и экономика передаст удар по всем остальным.

Экономические системы всегда играли ключевую роль в переходном процессе – от промышленных революций до восстановления после войны и финансовых кризисов. Но этот момент отличается одновременностью давления со всех сторон. Если обвал 2008 года был преимущественно финансовым, то сегодняшние стрессоры – это поликризис: ИИ разрушает рынки труда, климатические катастрофы приводят к резкому росту страховых убытков, старение населения истощает пенсионные фонды, а долговые пузыри раздуваются под хрупкими институтами. Система не справляется с одним потрясением – она справляется со всеми.

В то же время меняется и само определение ценности. Оно больше не ограничивается товарами или услугами. Данные становятся новой нефтью, доверие – новой валютой, а устойчивое развитие – новым мандатом. Даже деньги фрагментируются, поскольку цифровые валюты центральных банков, криптосети, углеродные кредиты и локальные системы обмена бросают вызов главенству фиатных денег. За пределами маргинальных экспериментов наблюдаются сигналы экономического плюрализма.

Рост производительности больше не гарантирует всеобщее процветание. Рост больше не гарантирует мобильность. Платформы меняют трудовой договор, разрушая связь между занятостью и безопасностью. То, что когда-то казалось цикличным, теперь ощущается структурным, а корректировка — это системная перекалибровка. Вопрос уже не в том, как исправить старую модель, а в том, сможет ли она выдержать конвергенцию автоматизации, дефицита и переосмысления самой ценности.

ПРЕДПОЛОЖЕНИЕ НАСЛЕДИЯ	ТЕКУЩАЯ РЕАЛЬНОСТЬ
Рост производительности поднимает все секторы	Рост неравномерен, фрагментирован и часто не связан с трудом.
Долг обеспечивает будущее процветание	Долг теперь подавляет устойчивость и ограничивает фискальную маневренность
Рабочие структуры стабильны и мобильны	Платформенная экономика фрагментирует рабочую силу на нестабильные алгоритмические единицы

Общество: Доверие — к институтам, СМИ и даже друг к другу — перешло от общественной основы к источнику разлома. Там, где когда-то существовали общие нарративы, теперь пустоту заполняют теории заговора, предлагая простоту там, где подавляет сложность. Барометр доверия Эдельмана показывает рекордно низкие показатели в разных демократиях. Поляризация больше не ограничивается убеждениями — она встроена в системы, которые мы используем для жизни, работы и общения. Это не просто левые против правых или город против деревни. Она встроена в алгоритмы, которые формируют то, что мы видим, платформы, которые поощряют возмущение, и институты, которые больше не функционируют, несмотря на разногласия. Фрагментация теперь затрагивает СМИ, управление, образование и даже цепочки поставок. Поляризация стала состоянием, неотъемлемой частью структуры современной жизни, а не только нашими мнениями.

Напряжение между поколениями носит не только культурный, но и структурный характер. Молодое поколение наследует растущие издержки, климатическую нестабильность и долгосрочную задолженность, не имея политических полномочий для решения этих проблем. Их будущее определяется решениями, которые они не принимали, и системами, на которые они не могут легко повлиять. То, что старшие поколения считают идеологией – всеобщее здравоохранение, борьба с изменением климата, доступное жильё – для многих молодых людей является вопросом выживания. Это не предпочтения в образе жизни, а требования, сформированные жизненными ограничениями, а не абстрактными идеалами. Разрыв не только в ценностях, но и в возможностях.

Нарративы, которые когда-то лежали в основе сплоченности – меритократия, восходящая мобильность, национальный консенсус – теряют доверие. Их место занимают фрагментированные реальности, усиленные алгоритмическими потоками. Результат – меньше разногласий и больше диссонанса – мировоззрения, которые даже не узнают друг друга. Миграция, идентичность и цифровая культура теперь формируют новые связи: транснациональные, постнациональные и постинституциональные. Люди сейчас более тесно связаны цифровыми связями, чем когда-либо, но всё больше оторваны от местной общественной жизни. Онлайн-сообщества часто заменяют географические. Идеология организуется быстрее, чем национальность. Результатом становится не общее разнообразие, а параллельные монокультуры – мировоззрения настолько изолированные, что не могут достичь консенсуса по фактам, не говоря уже о решениях.

Общество не просто реагирует на системные изменения, оно их порождает. Экономическая нестабильность подпитывает поляризацию, которая парализует управление, что, в свою очередь, усиливает ту самую нестабильность, с которой начался этот цикл. Общество и система теперь действуют в циклах обратной связи, ускоряя нестабильность. Когда-то сплоченность была чем-то само собой разумеющимся. Сегодня же, как чистая вода или стабильная работа, она стала ресурсом, неравномерно распределенным и всё более оспариваемым.

Геополитика: Геополитика всегда определяла глобальный переход, но сегодня она более фрагментирована, взаимозависима и трудна для управления, чем когда-либо с середины XX века. Власть больше не распределяется между чёткими блоками. Она рассредоточена среди государственных субъектов, сетей и платформ.

Мировой порядок рушится не в одном месте, а во многих, по разным причинам. В Европе напряжение, вызванное затянувшимся конфликтом на Украине, подвергает испытанию общественный консенсус и координацию альянсов, в то время как растёт неопределённость относительно будущего участия США. В Азии цепочки поставок переплетаются по мере эскалации военной напряжённости: Китай сохраняет экономическую связь с Тайванем, проводя учения, сигнализирующие о потенциальных сценариях блокады. А в киберпространстве суверенитет ничем не ограничен. Связанные с Россией операции направлены на инфраструктуру по всему миру, а социальные платформы влияют на национальный дискурс, находясь вне сферы действия регулирующих органов.

То, что когда-то служило основой стабильности – многосторонние институты, военное сдерживание, торговая взаимозависимость – теперь оспаривается. Устаревшие системы, созданные в послевоенную эпоху, трещат по швам под тяжестью конкурирующих национальных интересов, гибридной войны и внутренних кризисов легитимности. Многополярная эпоха не наступает – она уже здесь. Но это не сбалансированная перестройка, а лоскутное одеяло из соперничества, неформальных союзов и споров о власти. В отсутствие согласованных правил взаимодействия каждая эскалация сопряжена с риском просчета. Там, где неопределенность становится стратегией, катализаторы, скорее всего, появятся – не от одного игрока, а из-за крушения общих ожиданий.

Геополитика больше не просто реагирует на потрясения — она усиливает и распространяет их на все остальные сферы. Она не только отражает силу, но и становится основным источником давления. И это делает её одной из наиболее вероятных причин следующего глобального раскола.

Философия: Что значит быть человеком, когда ИИ копирует познание, имплантаты меняют личность, а синтетическая биология размывает границы самой жизни? Борьба не только технологическая, но и метафизическая. Что есть истина, когда дипфейки обманывают, большие языковые модели искажают факты, а алгоритмические потоки формируют персонализированные реальности? Знание реальности стало навыком выживания. Какие этические границы могут существовать, когда CRISPR редактирует эмбрионы, ИИ заявляет авторские права, а корпорации монетизируют само познание? Эти вопросы не гипотетические — они заложены в законодательных актах, планах развития продуктов и международных соглашениях.

Философия, когда-то отодвинутая на второй план, теперь формирует передовую глобального управления. ЕС обсуждает личность ИИ, в то время как Китай формулирует цифровые права через призму общей судьбы, а утилитаризм Кремниевой долины сталкивается с женевскими концепциями, основанными на правах. То, что когда-то было абстрактным, теперь стало стратегическим. Моральные основы человеческих систем – деятельность, права, ответственность – не просто обсуждаются, они переосмысливаются в режиме реального времени.

Окружающая среда: Окружающая среда больше не фон, а активный фактор дестабилизации. Климатические циклы обратной связи ускоряются, таяние вечной мерзлоты приводит к выбросу метана, что ускоряет дальнейшее таяние. Система теперь переписывает собственные правила. Разрушение биоразнообразия, хрупкость продовольственных систем и дефицит воды вышли за рамки региональных ограничений. Неурожаи в Бразилии приводят к инфляции в Европе. Массовая миграция следует за наводнениями и засухами. Исчезновение видов влечет за собой появление неизвестных лекарств и неизведанных методов лечения. Экологическая нагрузка теперь представляет угрозу общественному здоровью, экономической стабильности и глобальному управлению.

Экологическая миграция уже меняет карты мира. Историческая засуха в Сирии стала катализатором гражданской войны. Прибрежные нагоны в Лагосе стали причиной перемещения миллионов людей. Финикс, штат Аризона, сейчас сталкивается с дефицитом воды, настолько сильным, что это тормозит развитие. Геополитика теперь становится климатической политикой. И впервые границы больше не абстрактны — они существуют. Буфер в 1,5°C нарушен. Водоносные горизонты высыхают. Системы жизнеобеспечения океана останавливаются. Это не долгосрочные риски. Это эксплуатационные ограничения, которые проявляются в финансовых кварталах и избирательных циклах. В отличие от других сфер, окружающая среда не ведет переговоров. Она диктует. И ее указы уже вступили в силу.

ПОЧЕМУ ЭТА КОНВЕРГЕНЦИЯ СТРУКТУРНО ОТЛИЧАЕТСЯ

В прошлом конвергенция была более ограниченной – в географии, в количестве задействованных областей и в скорости взаимодействия. Промышленная революция изменила экономику и общество, но она продолжалась десятилетиями. Тем не менее, признаки давления были видны с самого начала: перенаселенность городов, детский труд, стремительно растущее неравенство. Это время было потрачено не на адаптацию, а на игнорирование предупреждающих сигналов. Сегодняшняя конвергенция оставляет ещё меньше места для промедления. Она планетарна (игнорирует границы), рекурсивна (с петлями обратной связи, ускоряющими нарушения) и практически мгновенна – ИИ, пандемии и финансовые кризисы распространяются со скоростью кода.

Разрозненные подходы больше неэффективны. Показатели роста ВВП игнорируют истощение окружающей среды. В дебатах об этике ИИ часто упускаются из виду риски создания оружия. Климатические модели, как правило, недооценивают политические последствия массового перемещения населения. Нестабильность не просто многоаспектна – она антидисциплинарна. Она требует синтеза систем, временных рамок и логики, к интеграции которого большинство институтов не готовы. Это не просто сложность; это возникающая волатильность, и риск заключается не просто в ошибке – это в структурной слепоте.

ПОЧЕМУ ЭТО МОЖЕТ БЫТЬ ТРУДНО ПОНЯТЬ

Мы неврологически несостоятельны. Человеческий мозг эволюционировал, чтобы отслеживать непосредственные угрозы (лев в саванне), линейные причинно-следственные связи (если засуха, то голод) и проблемы в масштабах племени. Но планетарная конвергенция осуществляется посредством запаздывающих обратных связей (климатические переломные моменты), нелокальных взаимодействий (дефицит полупроводников на Тайване останавливает немецких автопроизводителей) и некогерентных сигналов (одновременная инфляция и рецессия). Наш мыслительный механизм даёт сбои.

Институты усугубляют проблему. Бюрократия создана для обеспечения эффективности в стабильных условиях: цепочки поставок минимизируют издержки, университеты изолируют дисциплины, правительства составляют бюджеты по финансовым годам. Эти системы откалиброваны на предсказуемость. Когда семь областей дестабилизируются одновременно, эти калибровки становятся ограничениями. Центральные банки повышают ставки, чтобы сдержать инфляцию, непреднамеренно увеличивая разрыв инвестиций в климат. Регулирующие органы спорят об этике ИИ, часто упуская из виду его влияние на рынки труда. Системы продолжают совершенствовать свои компоненты, даже когда более общая структура начинает распадаться. Вот почему традиционные подходы терпят неудачу. Традиционное планирование сценариев часто начинается с изоляции нескольких ключевых факторов или неопределенностей. Но в эпоху конвергенции такое упрощение может скрывать, как на самом деле разворачиваются нарушения – через каскадные взаимодействия между системами, а не через изолированные сдвиги – демография, ВВП, цены на энергоносители. Но когда:

• Климатическая миграция подпитывает европейский популизм, который
• Разрушает сплоченность НАТО, которая
• Поощряет нефтяные государства наводнять рынки, что
• Подрывает инвестиции в возобновляемые источники энергии, в то время как
• ИИ автоматизирует работу «белых воротничков»

Комбинаторный взрыв подавляет линейные модели. Мы прогнозируем ураганы, в то время как сам климат меняется. Жестокая ирония? Наши лучшие инструменты могут нас ослепить. Данные укрепляют уверенность в измеримых тенденциях, одновременно скрывая взаимодействия на системном уровне. Экспертные знания, особенно основанные на узких областях, становятся обузой, когда ситуация больше не похожа на прошлое. Те самые ментальные модели, которые помогли нам освоить XX век, теперь искажают наше представление о XXI веке. Будущее требует междисциплинарного мышления, но мы приучили себя и наши институты к разрозненности, а не к синтезу.

ПОЧЕМУ ЦЕПОЧКИ ВОЗМОЖНОСТЕЙ ВАЖНЫ

Когда семь областей развиваются одновременно, каждая из которых порождает давление, меняющее другие, будущее не разворачивается по прямой. Оно рождается из столкновений. Такая отдельная сила, как дезинформация, распространяемая искусственным интеллектом, не распространяется просто так. Она мутирует, сталкиваясь с экономическим неравенством, геополитической напряжённостью и культурной фрагментацией. Традиционные модели прогнозирования, построенные на изолированных движущих силах и линейных эффектах, дают сбои на этих пересечениях.

Именно здесь цепочки возможностей становятся незаменимыми. Они не предсказывают будущее, а показывают, как распространяется разрушение: как сила в одной области распространяется, сталкивается и усиливается в других. Пример:

ЦЕПЬ ВОЗМОЖНОСТЕЙ 1: CRISPR-КУЛЬТУРЫ

ДОМЕН	ЭВОЛЮЦИЯ СИЛЫ
Технология	Патенты на CRISPR сосредоточены среди глобальных сельскохозяйственных корпораций; страны глобального Юга субсидируют внутренние биотехнологии, чтобы избежать зависимости.
Экономика	Мелкие фермеры влезают в долги, вынуждены продавать свою землю и терять средства к существованию, что вынуждает все больше людей переезжать в города в поисках работы.
Общество	Растет давление на города; набирают популярность популистские идеи, обвиняющие мигрантов или элиту.
Геополитика	Бразилия блокирует иностранные генно-модифицированные семена и объединяется с Китаем и Россией в области сельского хозяйства, что приводит к торговым конфликтам на глобальном уровне.
Системный сдвиг	Продовольствие становится активом национальной безопасности; государства копят патенты, субсидируют лаборатории и используют запреты на экспорт в качестве оружия.

ЦЕПОЧКА ВОЗМОЖНОСТЕЙ 2: ПОМОЩНИКИ ПО КОДИРОВАНИЮ НА ОСНОВЕ ИИ

ДОМЕН	ЭВОЛЮЦИЯ СИЛЫ
Технология	Помощники по программированию на основе ИИ автоматизируют задачи младших разработчиков; спрос падает в глобальных технологических центрах.
Экономика	Все больше людей теряют работу, инвесторы сосредотачиваются на стартапах, связанных с искусственным интеллектом, а разрыв между высокооплачиваемыми и низкооплачиваемыми работниками увеличивается.
Общество	Говорят о возвращении всеобщего базового дохода, высокооплачиваемые рабочие места достаются людям, которые умеют работать с ИИ, а школы изо всех сил пытаются не отставать.
Геополитика	Правительства инвестируют в национальные образовательные программы в области ИИ; трудовые ресурсы в сфере ИИ становятся вопросом суверенитета.
Среда	Бесплатные общедоступные инструменты для отслеживания изменения климата замедляются, и правительства начинают выбирать между инвестированием в планету и стремлением угнаться за ИИ.
Системный сдвиг	Рынки труда реорганизуются вокруг возможностей искусственного интеллекта; власть достается тем, кто умеет управлять машинами.

Цепочки возможностей не предсказывают. Они выявляют структуру изменений. Они показывают, как силы развиваются, пересекают области и, в конечном итоге, перестраивают системы, через которые проходят. Их ценность не в предсказании единственного будущего. Она в отработке закономерностей, формирующих будущее.

ВЫВОД: КОГДА ЦЕНТРА БОЛЬШЕ НЕТ

Когда все сферы меняются одновременно, центр не просто ослабевает — он исчезает. Сигналы, на которые мы когда-то полагались — уровень безработицы, фондовые индексы и даже результаты опросов — теперь измеряют напряжение, а не стабильность. Карты устарели: рост ВВП скрывает экологический долг. Союзы времён холодной войны распадаются под натиском кибернаёмников. Кривые инноваций не учитывают социальные последствия генеративного ИИ.

В этой среде поверхностные тенденции обманчивы. Реальные изменения происходят на глубине: где культуры CRISPR меняют миграционные потоки, где шок от ИИ-работы подпитывает популизм, где климатические катастрофы меняют торговые потоки. Эта конвергенция — не гипотеза. Это операционная система нашей эпохи, ускоряющаяся быстрее, чем успевают обработать институты.

Цепи возможностей не предсказывают будущее. Они обнажают его основы, позволяя нам проследить, как нарастает давление, как меняются системы и где ещё остаётся выбор. Некоторые сочтут эту эпоху хаосом. Другие воспримут её как болезненную перестройку мироздания. Разница будет заключаться в том, насколько ясно мы увидим эту конвергенцию – и как скоро начнём реагировать на её логику.

Источник

https://frankdiana.net/2025/05/09/when-all-domains-move-at-once-understanding-the-convergent-instability-of-our-time/

When All Domains Move At Once – Understanding The Convergent Instability Of Our Time. May 9, 2025 Frank Diana Future Scenarios

Создание цепочки возможностей

Как понять разницу между давлением и катализатором? Как нам понять структурную логику, связывающую силы, которые мы наблюдаем сегодня, с системными изменениями, с которыми мы можем столкнуться завтра? Нам нужно предвидеть возможности.

ЧТО ТАКОЕ ЦЕПОЧКИ ВОЗМОЖНОСТЕЙ?

Цепочка возможностей — это подход к отслеживанию распространения изменений в различных областях. Она начинается с реальной, наблюдаемой силы — демографического сдвига, экологического стресса, технологического скачка — и прослеживает её цепочку в других областях. Каждый шаг цепочки логически вытекает из предыдущего. Цель — не предсказать какой-то один результат, а раскрыть структуру изменений — связующую ткань, связывающую давление с системными изменениями. В мире, где все области находятся в движении, цепочки возможностей предлагают нечто важное: способ предсказывать будущее, а не просто реагировать на него.

КАК СТРОЯТСЯ ЦЕПОЧКИ ВОЗМОЖНОСТЕЙ

Каждая цепочка возможностей строится с использованием пяти руководящих принципов:

СИЛЫ	Начните с реальной силы, которая уже появляется или набирает силу.
ДАВЛЕНИЕ	Проследите, как эта сила создает давление в других областях — посредством каскадных эффектов, обратных связей или поведенческих изменений.
ПРИЧИННО-СЛЕДСТВЕННЫЕ СВЯЗИ	Убедитесь, что каждое звено в цепочке является причинно-следственным и основано на наблюдаемой логике.
ДОМЕНЫ	Перемещайтесь по нескольким доменам, выявляя межсистемное распространение.
СИСТЕМНЫЙ СДВИГ	Завершить системным сдвигом — изменением структуры, а не только результата.

Эти цепочки — не спекулятивное повествование. Это структурированные репетиции правдоподобных вариантов будущего. Давайте рассмотрим два примера, которые начинаются в одной и той же области, но развиваются в совершенно разных направлениях.

ЦЕПОЧКА ВОЗМОЖНОСТЕЙ: СНИЖЕНИЕ УРОВНЯ РОЖДАЕМОСТИ

Во многих странах мира рождаемость упала ниже уровня воспроизводства. В некоторых странах сокращение численности населения уже стало статистической реальностью. Это больше, чем просто демографический сдвиг – это переосмысление ожиданий, связанных с экономическим ростом, образованием и самим будущим.

ДОМЕН	РАЗРУШИТЕЛЬНЫЙ СДВИГ
Общество	Коэффициенты рождаемости резко снижаются; численность и влияние молодых поколений уменьшаются.
Экономика	Численность учащихся в школах падает, системы образования консолидируются, трудовые ресурсы ослабевают.
Технология	Платформы адаптивного обучения масштабируются, позволяя персонализировать образование для небольших групп учащихся.
Общество	Традиционные модели получения дипломов слабеют; расширяются альтернативные формы обучения и непрерывное обучение.
Философия	Повествования о семье, предназначении и наследии меняются по мере того, как малочисленные группы переосмысливают взрослую жизнь.
Экономика	Потребительский спрос смещается в сторону старшего населения; модели экономического роста начинают переориентироваться.
Системный сдвиг	Общества переходят от архитектуры, ориентированной на рост, к архитектуре, ориентированной на устойчивость, меняя способы измерения ценности и будущего потенциала. Это касается не только демографической проблемы. Она меняет образование, работу, потребление и смысл жизни.

 

ЦЕПОЧКА ВОЗМОЖНОСТЕЙ: СОКРАЩЕНИЕ ЧИСЛЕННОСТИ ТРУДОСПОСОБНОГО НАСЕЛЕНИЯ

Сокращение численности трудоспособного населения отражает демографическое давление на текущую ситуацию. Сокращение числа работников не просто приводит к проблемам с наймом — оно запускает цикл автоматизации, вытеснения и социальной напряженности.

Домен	Разрушительный сдвиг
Общество	Из-за старения населения и снижения рождаемости все меньше людей выходят на рынок труда; бремя ухода увеличивается.
Экономика	В основных секторах возникает нехватка рабочей силы; давление на заработную плату растет; производительность стагнирует.
Технология	Чтобы компенсировать нехватку рабочей силы, ускоряется автоматизация — от планирования с помощью ИИ до робототехники.
Общество	Работники средней квалификации теряют работу, растет нестабильность в сфере занятости, падает доверие к институтам.
Философия	Работа теряет свою центральную роль в идентичности; общество ставит под сомнение значение вклада.
Экономика	Меньше вкладчиков, больше иждивенцев; экономические модели испытывают нагрузку из-за демографического дисбаланса.
Системный сдвиг	Связь между занятостью и безопасностью ослабевает, что порождает призывы к новым социальным контрактам. Речь идёт не о том, как технологии заменяют людей. Речь идёт о демографическом давлении, создающем порочный круг: сокращение рабочей силы приводит к росту автоматизации, что, в свою очередь, приводит к сокращению рабочих мест, порождая социальную напряжённость и экономическую нестабильность.

 

ПОЧЕМУ ЦЕПОЧКИ ВОЗМОЖНОСТЕЙ ВАЖНЫ СЕЙЧАС

Цепочки возможностей помогают нам отслеживать эту конвергенцию по мере её развития – во времени, в разных системах и в разных предположениях. Они не являются прогнозами. Это линза, через которую мы можем смотреть в будущее. Они не предсказывают результаты, а раскрывают структуру. В мире, где все семь сфер движутся одновременно, понимание структуры не является обязательным. Оно необходимо.

Цепочки возможностей показывают нам, как распространяется давление. Они помогают нам отрепетировать сложность и, что самое важное, выявляют ранние связи, которые, если их оставить без внимания, могут стать катализаторами завтрашнего дня. Продолжая изучать силы, формирующие грядущее десятилетие, мы стараемся исследовать другие формы конвергенции, поскольку будущее не распадается равномерно. Оно движется цепочками.

Источник

https://frankdiana.net/2025/05/16/building-possibility-chains-mapping-disruption-across-a-converging-world/

Building Possibility Chains: Mapping Disruption Across A Converging World. May 16, 2025 Frank Diana

Точки давления и катализаторы: формирование нашего мира

Введение

Траектория развития человеческой цивилизации — это не просто линейный прогресс, а сложное взаимодействие сил, которые накапливаются, сходятся и время от времени приводят к периодам глубоких преобразований. Понимание этой динамики требует подхода, основанного на точках давления и катализаторах — концепциях, критически важных для понимания того, как развиваются и переосмысливают себя глобальные системы.

Эта структура охватывает семь взаимосвязанных областей, критически важных для системного анализа: науку, технологии, общество, геополитику, экономику, окружающую среду и философию. Каждая область динамично взаимодействует с другими, влияя на общую траекторию глобальной трансформации.

Каждая область играет свою, но взаимосвязанную роль, формируя аналитическую основу для системного предвидения:

• Наука обеспечивает основополагающее понимание и открытие явлений, формируя нашу базу знаний и открывая пути для инноваций.
• Технологии преобразуют научные открытия в практические инструменты и решения, кардинально изменяя наши возможности и преобразуя общества.
• Общество отражает человеческое поведение, культурную динамику и социальные структуры, влияя и подвергаясь влиянию системного давления и преобразований.
• Геополитика управляет международными отношениями, динамикой власти и конфликтами, существенно влияя на глобальную стабильность и способность коллективно реагировать на кризисы.
• Экономика лежит в основе распределения ресурсов, распределения богатства и финансовой стабильности, критически влияя на устойчивость общества и его способность адаптироваться к системным стрессам.
• Окружающая среда охватывает экологические системы и природные ресурсы, состояние которых в решающей степени определяет устойчивость и выживание человечества.
• Философия рассматривает этические соображения, ценности и мировоззрения, направляя решения относительно будущего направления развития человечества на фоне сложных системных проблем.

Генеративное давление создаёт новые возможности, способствует появлению инновационных решений и даёт импульс к преодолению существующих кризисов, отражая адаптивный потенциал системы. Это давление часто служит противовесом разрушающему давлению, обеспечивая устойчивость и обновление даже в условиях эскалации системного стресса.

В совокупности эти области создают комплексную структуру, необходимую для анализа, прогнозирования и стратегического реагирования на системное давление и преобразующие катализаторы.

Определение динамики: точки давления и катализаторы

По своей сути эта концепция предполагает, что изменения возникают в результате взаимодействия точек давления и катализаторов.

Точки давления существуют постоянно, накапливая стресс, который постепенно подрывает устойчивость и стабильность глобальных систем, в конечном итоге приводя к системной нестабильности. Они представляют собой постоянные силы, нарастающие со временем, а не единичные внезапные события. Точки давления создают системную хрупкость, ограничивая гибкость политики, фрагментируя социальную сплоченность и нарушая устоявшиеся нормы. Их кумулятивный характер означает, что их совокупное воздействие может превышать сумму отдельных воздействий, что приводит к «системному стрессу».

Точки давления подразделяются на два основных типа:

Разрушающее давление — это силы, которые активно разрушают существующие системы, подрывают доверие и снижают социальную сплоченность. Их разрушительное и дестабилизирующее воздействие приводит к фрагментации, конфликтам и снижению адаптивного потенциала. Примечательно, что разрушение доверия умножает другие разрушающие давления, затрудняя достижение консенсуса и реагирование на кризисы.

Катализаторы – это чрезвычайные, масштабные события, возникающие в результате накопления системного давления. Эти события вызывают быстрые и глубокие изменения, фундаментально переопределяя институты и знаменуя возникновение нового системного состояния. Катализаторы не случайны, а представляют собой предсказуемые последствия хронического накопления стресса. Они представляют собой важные переломные моменты, когда старый порядок фундаментально меняется или радикально перестраивается.

Различия между точками давления и катализаторами можно обобщить следующим образом:

• Природа: Точки давления — это непрерывные, накапливающиеся силы (например, текущая задолженность, изменение климата). Катализаторы — это отдельные, преобразующие события (например, экономический коллапс, геополитический конфликт).
• Временной фактор: точки давления накапливаются постепенно, годами. Катализаторы возникают в определённые моменты в рамках потенциального «временного окна».
• Воздействие: Точки давления постепенно ослабляют устойчивость системы. Катализаторы запускают быстрые, глубокие и часто необратимые преобразования.
• Взаимосвязь: Точки давления увеличивают вероятность появления катализаторов. Катализаторы появляются как результат накопления давления.

Наличие как разрушающего, так и генерирующего давления в одном и том же временном интервале создает динамическую напряженность, предполагая, что будущее — это не предопределенный упадок, а спорное пространство, где результаты зависят от взаимодействия этих противоборствующих сил.

Исторические проявления точек давления и катализаторов

История демонстрирует многочисленные примеры того, как накопленное давление приводило к появлению существенных катализаторов:

Первая промышленная революция стала катализатором, вызванным растущим давлением, таким как рост населения, ограниченность ручного труда и растущий спрос на товары. Эта революция, вызванная такими инновациями, как паровая машина, преобразила экономику, промышленность и общественные структуры, ознаменовав собой системную перезагрузку.

Вторая промышленная революция также сыграла роль катализатора, реагируя на такие проблемы, как неэффективные производственные процессы и растущий спрос на сельскохозяйственную производительность. Такие инновации, как процесс Габера-Боша, коренным образом изменили сельское хозяйство, промышленность и динамику мирового населения.

Первая мировая война представляла собой системную перезагрузку, вызванную накопившимся давлением, включая геополитическое соперничество, империалистические амбиции и сложные альянсы. Катализатором стало убийство эрцгерцога Франца Фердинанда, которое спровоцировало широкомасштабный конфликт и привело к глубоким изменениям в глобальном управлении и общественных нормах.

Катализатором Великой депрессии стал крах фондового рынка в 1929 году, ставший прямым следствием таких факторов, как безудержная спекуляция, чрезмерный долг и нестабильная банковская система. Это событие положило начало масштабным экономическим реформам и реструктуризации.

Катализаторами Второй мировой войны стали неразрешённые проблемы, возникшие после Первой мировой войны, экономическая нестабильность и усиление авторитарных режимов. Конкретные события-катализаторы, такие как вторжение в Польшу, а затем нападение на Перл-Харбор, спровоцировали глобальный конфликт и в конечном итоге изменили международные отношения и экономические структуры.

Возрождение динамики давления и катализаторов (2025–2030)

С 2025 по 2030 год мы наблюдаем усиление системного давления, которое может привести к появлению катализаторов трансформации. Это давление и катализаторы охватывают множество областей:

Точки давления при разрыве

• 2025: Разрушение институционального доверия и социальной сплоченности, долг и экономическая стагнация, технологические потрясения в сфере труда и конфиденциальности, климатические и экологические потрясения
• 2026: эскалация климатических катастроф, всплеск геополитических и киберконфликтов, технологическое/экономическое неравенство, социальная нестабильность и поляризация идентичности
• 2027: Глобальная рецессия, крупный международный кризис, ускоренное ухудшение состояния окружающей среды, культурный/этический кризис
• 2028: Системная фрагментация цепочек поставок и торговли, фискальная/финансовая шоковая волна, повсеместное распространение ИИ и робототехники, пики экстремистской поляризации
• 2029: Крупная климатическая катастрофа, кризис управления ИИ, избирательные потрясения и системное недоверие, глобальный миграционный кризис
• 2030: Каскад системных сбоев

Генеративные точки давления

• 2025: Первые эксперименты вселяют надежду, сообщества вмешиваются, поскольку системы дают сбои
• 2026: Решения объединяются снизу вверх, люди восстанавливают доверие на местном уровне
• 2027: Новые возможности появляются в небольших городах, большие вопросы побуждают к этическим действиям
• 2028: сети, построенные на доверии, начинают расти, неожиданные союзы укореняются
• 2029: Открытия применяются для решения грандиозных задач, новые строители заменяют сломанные системы
• 2030: Люди меняют подход к принятию решений, происходит системное переосмысление

Генеративные давления представляют собой потенциальные семена новых парадигм, существенно влияющие на то, приведут ли катализаторы к краху или позитивным преобразованиям.

Катализаторные события (2025–2032)

• Длительные общественные беспорядки (2026–2030 гг.): По мере падения институционального доверия, роста экономического давления и углубления фрагментации, основанной на идентичности, длительные общественные беспорядки становятся очагом возгорания. Массовые мобилизации, всеобщие забастовки, гражданское неповиновение и эскалация протестных движений, особенно спровоцированные такими событиями, как полицейское насилие, спорные выборы или экологические кризисы, могут дестабилизировать структуры управления. Широкомасштабные и продолжительные, такие беспорядки могут спровоцировать смену режима, конституционные кризисы или системные изменения в моделях управления. В сочетании с другими факторами давления они становятся мощным катализатором системной перезагрузки.

Катализаторы возникают из пиковых накопленных давлений, знаменуя собой преобразующие события:

• Крупный экономический коллапс (2028–2030 гг.): вызван долговыми кризисами, рецессионными спиралями и фискальными потрясениями.
• Геополитическая война/распад альянса (2026–2029): результат геополитической напряженности и киберконфликтов.
• Событие технологического прорыва (2029–2031 гг.): вызвано преобразующими событиями в области искусственного интеллекта или биотехнологий.
• Экологическая катастрофа переломного момента (2029–2032 гг.): кульминация эскалации последствий изменения климата.
• Пандемия/биокризис или перерыв в здравоохранении (2025–2027 гг.): связаны с достижениями в области биотехнологий и уязвимостью глобальных сетей.

Интерпретация системной динамики и ее будущих последствий

Одна из самых устойчивых закономерностей в истории человечества — наша склонность игнорировать видимые точки давления. Несмотря на явные признаки стресса — будь то в экономике, окружающей среде, обществе или геополитике — эти сигналы часто игнорируются, преуменьшаются или откладываются до тех пор, пока не достигнут критической точки. Такое поведение коренится в человеческой природе и подкрепляется системной инерцией. Предвзятость к норме, краткосрочное мышление, политический тупик и институциональная негибкость часто мешают проактивно реагировать на возникающие проблемы. В результате то, что могло быть управляемым, становится неуправляемым, а катализаторы возникают не как сюрпризы, а как неизбежные последствия проигнорированных предупреждений.

Эта историческая динамика помогает объяснить, почему катализаторов редко удается избежать. Признаки налицо, но наши системы – и часто наше мышление – не предназначены для реагирования на медленно нарастающую сложность. Вместо этого давление накапливается, пока катализатор не вынуждает к системной перестройке. Эта закономерность повторяется не потому, что катализаторы непредвиденны, а потому, что факторы, приводящие к их появлению, были замечены, но остались без внимания.

В то же время, наряду с точками разрыва, всегда возникали и точки генеративного давления. Изобретение паровой машины во время Первой промышленной революции, достижения науки и медицины во время глобальных конфликтов или быстрый рост технологий возобновляемой энергии сегодня – всё это отражает способность системы к обновлению и адаптации. Однако, как показывает история, этих генеративных сил оказалось недостаточно, чтобы предотвратить появление катализаторов. Их существование обеспечивает исходный материал для восстановления, но не обязательно механизмы предотвращения системного коллапса.

Генеративные факторы давления, по сути, являются семенами трансформации, но без целенаправленного культивирования, институциональной поддержки и стратегического прогнозирования они часто не способны уравновесить импульс системного стресса. Это подчёркивает важность не только выявления генеративных сил, но и развития способности интегрировать и масштабировать их до появления катализаторов. Понимание взаимодействия точек давления и катализаторов в различных областях позволяет осуществлять стратегическое предвидение, а не реактивное управление. Понимание системных взаимозависимостей помогает определить точки опоры для вмешательства, повышая устойчивость к эскалации проблем.

Визуализации, такие как цепочки возможностей и временные шкалы катализаторов, могут улучшить понимание, проясняя системные взаимодействия.

Заключение

Будущее не случайно и формируется текущими тенденциями. Предвосхищая системные уязвимости и потенциальные катализаторы, лица, принимающие решения, могут заблаговременно повышать устойчивость, влияя на то, приведут ли предстоящие трансформации к упадку или обновлению. В конечном счёте, проактивное управление и обоснованное стратегическое планирование способствуют большей стабильности во всё более изменчивом и сложном мире.

Источник

https://frankdiana.net/2025/06/05/pressure-points-and-catalysts-shaping-our-world/

Pressure Points And Catalysts: Shaping Our World. June 5, 2025 Frank Diana

Когда меняются системы: редкое совпадение, приводящее к переменам сегодня

История полна моментов потрясений и реформ. Но подлинные системные изменения , когда переосмысливаются сами основы общества, случаются редко. Эти периоды глубоких перемен не вызваны краткосрочными тенденциями. Они возникают, когда множество глубинных сил действуют согласованно, запуская перестройку самой общественной платформы.

В разное время такие переходы формировались под влиянием трех основных факторов:

• Появление технологии общего назначения (GPT)
• Многодоменная конвергенция – это когда давление нарастает в ключевых областях, формирующих наш мир. Эти области – наука, технологии, общество, геополитика, экономика, окружающая среда и философия – представляют собой структурные измерения, через которые изменения возникают, усугубляются и, в конечном итоге, преобразуют системы.
• Расширение и демократизация знаний

Каждый фактор влиял на историю по отдельности. Но когда все три фактора совпадают, результат не постепенный, а основополагающий. И впервые в истории все три фактора, возможно, действуют одновременно.

Переосмысление технологий общего назначения

Термин «технология общего назначения» часто применяется широко, но не всегда строго. Строгий стандарт требует, чтобы технология соответствовала всем четырём критериям:

Критерии GPT	Определение
Распространенность	Распространяется на все сектора и области
Постоянное совершенствование	Постоянно совершенствуются возможности и производительность с течением времени
Дополнительные инновации	Позволяет развивать новые отрасли, системы и институциональные модели
Широкое экономическое и социальное воздействие	Коренным образом меняет структуру функционирования экономики и общества

Под это определение подпадает лишь небольшое количество технологий:

Технология	Статус GPT	Обоснование
Паровой двигатель	Да	Обеспечил индустриализацию, механизацию труда и транспорта
Электричество	Да	Переосмысленная инфраструктура, производство, связь и повседневная жизнь
Двигатель внутреннего сгорания	Поддержка платформы	Трансформация транспорта, логистики и пространственного планирования городов
Телефон	Поддержка платформы	Сокращение дистанции в общении; критически важно для современной координации
Искусственный интеллект	Развивающиеся	Может удовлетворять всем четырем критериям; потенциал для перераспределения знаний и рабочей силы
Цифровые вычисления/Интернет	Нет	Улучшены устаревшие системы, но не создан новый общественный фундамент

---

Являлись ли телефон и двигатель внутреннего сгорания действительно ОТП?

В современной экономической литературе двигатель внутреннего сгорания широко классифицируется как технология общего назначения. Телефон, хотя и упоминается реже, часто признается за его преобразующее влияние на координацию, масштаб организации и коммерцию.

С точки зрения системных изменений их значение становится яснее, если рассматривать их вместе. Именно сосуществование трёх основополагающих возможностей – электричества (энергии), двигателя внутреннего сгорания (транспорта) и телефона (связи) – позволило осуществить подлинную перестройку общества во время Второй промышленной революции.

Электричество выделяется своей всепроникающей способностью практически во все сферы. Однако именно совокупное воздействие всех трёх технологий позволило преобразовать образ жизни, работы, управления и взаимодействия людей. Города разрастались, возникали цепочки поставок, увеличивался масштаб бюрократии, а целые экономики перестраивались. Платформа перестала быть сельскохозяйственной – она стала промышленной, распределённой и ускоренной.

С этой точки зрения, эти технологии не являются просто GPT по отдельности. Вместе они стали основополагающими. Их совместное появление представляет собой один из немногих моментов в истории, когда сама общественная операционная система была заменена.

Платформа, которая по-прежнему управляет современным миром

Вторая промышленная революция не просто привела к появлению важных изобретений, она создала прочную общественную платформу, основанную на энергетике, транспорте и коммуникации. Эта платформа способствовала массовому производству, глобальной торговле, урбанизации и современному управлению.

Он продолжает лежать в основе современных систем. Электричество по-прежнему питает всё – от домов до больниц. Двигатель внутреннего сгорания остаётся центральным элементом глобальной логистики. Телефон, дополненный мобильными сетями и интернет-инфраструктурой, по-прежнему определяет то, как мы координируем и общаемся.

Современные технологии были надстроены над этой основой, а не заменили её. В этом и заключается разница между трансформацией и настоящими системными изменениями: первая адаптируется к старой платформе, а вторая создаёт новую.

Конвергенция на уровне доменов как движущая сила системных изменений

Системные изменения обусловлены не только технологиями. Они возникают при столкновении множества сил, охватывающих структурные измерения человеческой цивилизации. К ним относятся наука, технологии, общество, геополитика, экономика, окружающая среда и философия. Когда несколько из этих областей одновременно испытывают стресс, потрясения или быструю эволюцию, существующая социальная платформа становится уязвимой для замены.

Историческое соответствие трех драйверов

Хотя один или два из этих факторов сформировали важные моменты перемен, настоящая конвергенция всех трёх – GPT, конвергенция доменов и расширение знаний – наблюдалась крайне редко. В таблице ниже сравниваются три исторически значимых периода:

Исторический период	GPT присутствует	Конвергенция доменов	Расширение знаний	Результат системных изменений
Вторая промышленная революция (1870–1914)	Электричество. Платформа оснащена двигателем внутреннего сгорания, телефоном.	Тесная конвергенция в технологиях, экономике, обществе и геополитике. Окружающая среда пока не является предметом внимания.	Рост государственного образования и технических институтов	Полная перестройка общества; создание основы современного индустриального мира
Послевоенная эпоха (1945–1970)	Никаких новых GPT; электроэнергия масштабируется по всему миру	Конвергенция в геополитике, экономике, обществе и философии. Экологическое сознание развивается, но не является центральным.	Массовое образование, глобальные СМИ, научные институты	Реконфигурация существующей платформы; институциональная модернизация
Цифровая эпоха (1990–2010-е годы)	Ни один из них не соответствует строгим критериям GPT	В основном ограничивается технологиями и экономикой; слабое системное взаимодействие между областями	Ускоренный доступ к информации	Оптимизация промышленной платформы, а не переплатформирование

 

Настоящий момент: редкое совпадение

Сегодня, возможно, впервые в истории все три драйвера сойдутся в одной точке:

• Искусственный интеллект , по всей видимости, соответствует основополагающим критериям глобальной технологии. Он всепроникающий, самосовершенствующийся и генеративный, обладающий потенциалом изменять работу, обучение, творчество, управление и структуру институтов.
• Давление на уровне отдельных областей усиливается по всему спектру . Наука ускоряется. Технологии развиваются за пределами готовности общества. Социальная сплочённость ослабевает. Геополитические альянсы меняются. Экономические системы испытывают давление. Экологическая нестабильность усиливается. И основополагающие философские вопросы – об истине, этике и роли человечества – вновь выходят на первый план.
• Сами знания меняют форму . Системы искусственного интеллекта не просто управляют знаниями и распространяют их – они их создают. Это меняет способы производства, проверки и использования знаний, что влияет на образование, принятие решений и властные структуры.

Эта конвергенция предполагает нечто большее, чем просто раскол. Она указывает на ранние этапы формирования новой общественной платформы.

Что поставлено на карту

Периоды глубоких перемен определяются не скоростью. Они определяются глубиной . Скорость ускоряет настоящее. Глубина меняет будущее.

Хотя последние десятилетия были отмечены стремительными инновациями, значительная часть этих изменений была основана на фундаменте Второй промышленной революции. Подлинные системные изменения происходят, когда закладывается новый фундамент — когда переосмысливаются базовые структуры энергии, координации, знаний и общественной логики. В этом и заключается различие между переломным моментом и переходной эпохой.

Источник

https://frankdiana.net/2025/06/19/when-systems-shift-the-rare-alignment-driving-change-today/

When Systems Shift: The Rare Alignment Driving Change Today. June 19, 2025 Frank Diana

 Системные изменения, сформировавшие человечество

История человечества никогда не была линейной. Хотя столетия могут протекать в относительной стабильности, бывают редкие моменты, когда всё меняется — моменты, когда схождение сил из разных сфер порождает совершенно новые парадигмы. Это не просто периоды перемен. Это системные переходы, которые меняют то, как мы живём, работаем, общаемся и понимаем мир.

Сейчас мы переживаем один из таких моментов.

Чтобы понять, где мы находимся – и, что ещё важнее, куда мы движемся, – полезно оглянуться назад на системные сдвиги, определившие путь развития цивилизации. Каждый сдвиг был обусловлен не одним изобретением или событием, а слиянием сил в различных областях: обществе, экономике, технологиях, философии, экологии, геополитике и науке.

Вот пять основных переходов, которые предлагают ценную перспективу. 

1. От охотников-собирателей к сельскохозяйственным обществам

Этот первый великий сдвиг продлился не мгновение, а целое тысячелетие. Около 10 000 лет назад люди начали одомашнивать растения и животных, селиться в постоянных сообществах и закладывать основы цивилизации.

Эра	Ключевые изменения	Домены в движении
Охотник-собиратель → Сельское хозяйство	Переход от кочевого образа жизни к оседлому, развитие земледелия, ранние города, социальные иерархии	Общество, экономика, окружающая среда, философия

Что послужило причиной этого сдвига? Стабилизация климата после ледникового периода сделала земледелие жизнеспособным. Плотность населения потребовала новых стратегий обеспечения продовольствием. А формирующиеся системы верований усилили важность земли, порядка и иерархии. Результатом стали системные изменения во взаимоотношениях людей с природой, друг с другом и со временем. Мы перешли от жизни с землёй к жизни за счёт неё.

---

2. Осевое время: переосмысление человеческого существования

Между 800 и 200 годами до н. э. в разных регионах одновременно происходили удивительные перемены. В Китае, Индии, Персии, Греции и Леванте люди начали задаваться более глубокими вопросами: что такое справедливость? Что такое хорошая жизнь? Что управляет вселенной?

Эра	Ключевые изменения	Домены в движении
Сельское хозяйство → Осевой век	Возникновение основных философий и религий, рождение этики, постановка вопроса о власти	Философия, общество, экономика, геополитика

Это была не технологическая революция, а когнитивная и нравственная. Такие мыслители, как Конфуций, Будда, Сократ и пророки еврейской Библии, заложили основу систем верований, которые и по сей день определяют жизнь общества. Сочетание растущих городов, роста торговли, неравенства и раннего строительства империй создало социальный стресс, необходимый для переосмысления смысла жизни и морали. Это была тихая революция — революция идей, эхом от которых будут отзываться тысячелетиями.

---

3. Возрождение и научное пробуждение

Ренессанс был больше, чем культурным возрождением — он был началом новой эпистемологии, основанной на наблюдении, экспериментировании и способности личности открывать истину.

Эра	Ключевые изменения	Домены в движении
Позднее Средневековье → Возрождение/Научная революция	Повторное открытие классических знаний, печатного станка, эмпирической науки, гуманизма	Наука, технологии, философия, общество

Изобретение печатного станка стало катализатором. Оно экспоненциально расширило доступ к знаниям, бросило вызов централизованной власти и способствовало беспрецедентному распространению идей. Конвергенция – вызванные чумой рабочие смены, повторное открытие классических текстов и политическая раздробленность – создала условия для расцвета искусства и науки. Эпоха Возрождения напомнила нам, что знания можно подвергать сомнению, открывать и делиться ими.

---

4. Индустриальный век: переосмысление систем

Если предыдущие сдвиги изменили то, как мы думаем или организуемся, то индустриальная эпоха изменила то, как мы все производим, перемещаем и снабжаем энергией.

Эра	Ключевые изменения	Домены в движении
Аграрная → Промышленная	Механизация, урбанизация, электричество, мировая торговля, массовое производство	Технологии, экономика, общество, окружающая среда, геополитика

Это была эпоха универсальных технологий – пара и электричества. Каждое изобретение не просто решало проблему – оно открывало совершенно новые системы. Фабрики пришли на смену фермам. Государства стали промышленными державами. Работа, образование и управление были перестроены с учётом масштаба, эффективности и скорости. Но эти изменения имели свои последствия: ухудшение состояния окружающей среды, колониальное изъятие ресурсов и повсеместное неравенство. Вновь в движение пришли различные сферы, и результатом стала новая операционная система современного мира.

---

5. Сегодня: Конвергенция всего

Сейчас мы стоим на пороге пятого системного сдвига – непохожего ни на один другой. В ходе прошлых переходов несколько областей находились в состоянии перемен. Сегодня же все семь – одновременно, в глобальном масштабе, и процесс ускоряется.

Эра	Ключевые изменения	Домены в движении
Промышленный → ???	ИИ, климатический стресс, институциональная эрозия, геополитическая напряженность, моральная неопределенность	Наука, технологии, общество, экономика, геополитика, философия, окружающая среда

Это эпоха конвергенции. Универсальные технологии, такие как искусственный интеллект, биотехнологии и квантовые вычисления, развиваются на фоне демографических изменений, политической перестройки, климатической нестабильности и краха доверия. Этот момент уникален не только своей интенсивностью, но и взаимозависимостью всех сил. Изменения в одной области распространяются на все остальные.

Будущее не будет определяться каким-то одним изобретением или идеологией. Оно будет определяться нашей способностью понимать конвергенцию, предвидеть её последствия и создавать новые системы, способные разумно реагировать на неё.

---

Чему нас учит история

Каждому системному сдвигу в истории предшествовало напряжение, за которым следовали изобретения, и в конечном итоге требовались новые модели организации человеческой жизни. Когда сферы деятельности сближались, парадигмы рушились, и возникали новые. Путь вперёд потребует от нас большего:

• Системное мышление , понимание сложности
• Междоменная беглость для обеспечения конвергенции
• Человеческая способность управлять изменениями, а не реагировать на них

Мы вступили в следующую переломную точку. Вопрос лишь в том, будем ли мы сознательно формировать будущее или позволим ему формировать нас.

 Источник

https://frankdiana.net/2025/06/27/from-campfires-to-code-the-systemic-shifts-that-shaped-humanity

From Campfires To Code: The Systemic Shifts That Shaped Humanity. June 27, 2025 Frank Diana