Помните фильм «Приключения Электроника»? Когда-то песня «До чего дошел прогресс» казалась веселой фантазией о будущем: роботы должны были избавить человека от рутины и тяжелой работы. Спустя полвека оказалось, что авторы фильма были гораздо прозорливее, чем могли предположить. Люди начали передавать машинам не только работу, но и право думать, советовать, убеждать и даже становиться авторитетом. Любопытно, что финал фильма тоже оказался «прозорливым». Электроник так и не смог заменить человека – Сыроежкину все равно пришлось самому учиться, сдавать экзамены и принимать решения. Обсудим, как не потеряться на фоне искусственного интеллекта.
Когда ИИ стал авторитетом
После публикации моей статьи про когнитивный аутсорсинг один из читателей задал в комментариях закономерный вопрос: действительно ли эти процессы уже происходят в бизнесе или пока остаются скорее теоретическими рассуждениями? Да, они не просто происходят, а развиваются стремительно и неуправляемо. Несколько свежих примеров с полей.
На днях в Москве проходил крупный международный форум по превентивной медицине. В программе были выступления профессоров, психиатров, психологов, руководителей медицинских организаций и практикующих врачей. Искусственный интеллект не был центральной темой мероприятия. Однако именно он постоянно возникал в разговорах, комментариях и обсуждениях. Кратко перескажу три ситуации, которые произошли во время мероприятия, и одну ситуацию из своей практики.
1. Человек перестает различать инструмент и эксперта
Первый разговор у меня состоялся с известным врачом, доктором наук, который рассказывал о сложностях продвижения своих научных идей. В процессе беседы выяснилось, что он решает эту проблему сам: примерно раз в месяц просит ChatGPT разработать для него маркетинговые шаги, инструкции, планы.
Само по себе использование нейросетей не вызывает вопросов. Вопрос возник позже. Оказалось, что оценить качество предложенных стратегий и планов он не может. Не может понять, насколько предложенные ИИ решения действительно работоспособны, какие риски они несут, каковы возможные последствия для репутации и бизнеса. И главное, принесут ли технологии желаемый результат в виде клиентов. Хотя, написано очень убедительно.
В чем здесь проблема? Высокая экспертность в одной профессиональной области неожиданно начинает восприниматься как основание доверять ИИ в совершенно другой сфере, и полагать, что можно справиться с новой экспертизой. При этом отсутствует главный элемент любой профессиональной работы – способность аргументированно оценить качество результата. По сути, человек начинает доверять не специалисту по маркетингу или коммуникациям, а тексту, который выглядит убедительно.
2. Эксперт становится оператором рекомендаций нейросетей
Вопрос прозвучал от врача-гомеопата. Все чаще пациенты приходят на прием уже с готовыми рекомендациями, сформированными ИИ. От врача больной просит не диагностики и не назначения лечения, а лишь проанализировать и подтвердить то, что искусственный интеллект «не ошибся». Пациент решил, что он сэкономил на приеме, назначив себе лечение самостоятельно, и убежден, что получил отличное решение своих проблем.
Таким образом, роль специалиста стремительно обесценивается. Многолетний опыт, образование, клиническая практика уже не имеют значение, они начинают использоваться не как экспертиза – для принятия решения, а для проверки решения, которое предложила нейросеть. Врачи пока не знают, что с этим делать, боясь отказать, не выполнить свой долг или потерять клиента.
Самое опасное здесь – подмена ответственности. Искусственный интеллект предлагает вариант, но отвечать за последствия все равно придется врачу. Поэтому в подобных ситуациях, похоже, врачам придется обучаться взаимодействовать с такими пациентами по-другому.
На вопрос врача «Что делать с такими ситуациями?» мне показалось простым и очевидным следующее решение. Такому пациенту достаточно задать всего два вопроса:
- «Покажите, пожалуйста, на каких научных фактах и практических исследованиях основаны рекомендации, как вы их анализировали?».
- «Вы предлагаете мне взять на себя юридическую и профессиональную ответственность за лечение, которое назначил вам ChatGPT?».
Уверена, что после второго вопроса разговор изменится. Потому что для пациента должно стать очевидным, что ответственность по-прежнему остается в руках человека, а не у машины.
3. ИИ становится главным советчиком
Во время одной из панельных дискуссий на форуме известный психиатр говорила о стремительном росте случаев самолечения с помощью искусственного интеллекта. Люди, страдающие от тревожности и депрессий, сами назначают себе антидепрессанты, хотя препараты должны назначаться исключительно докторами, и некоторые – по рецептам.
Руководитель крупного регионального санатория поделилась другой проблемой: она не знает, что делать со своими сотрудниками, которые массово обращаются к ChatGPT практически по любому рабочему вопросу. От этого уже начали сыпаться внутренние бизнес-процессы, расти ошибки, размывается ответственность, управление выходит из-под контроля.
Эти ситуации кажутся совершенно разными. На самом деле они описывают один и тот же процесс: человек перевел искусственный интеллект из инструментария в истину первой инстанции, к которой человек обращается за ответом. Не к коллеге, не к наставнику, не к профессиональному сообществу, не к собственному анализу – именно к нейросети. Это означает, что меняется не технология работы, меняется сама культура принятия решений.
4. Спорят не люди, а нейро-ответы
Еще одна ситуация возникла уже в нашей практике. Во время разработки маркетинговой стратегии для медицинской клиники сотрудники клиента (врачи и косметологи) параллельно подготовили собственную версию с помощью ChatGPT. При обсуждении проекта произошло неожиданное. Врачи начали спорить с маркетологами, опираясь не на исследования рынка, не на собственный опыт работы с пациентами и даже не на результаты предыдущих коммуникационных кампаний. Главным аргументом стали рекомендации нейросети.
Получается, что разговор шел уже не между специалистами разных профессий, опыта и экспертизы. Фактически спорили две версии текста, одна из которых автоматически получила более высокий уровень доверия только потому, что была создана ИИ. Но ответить на вопрос, почему вы так безоговорочно верите результатам ИИ, заказчик не смог.
Почему развивается когнитивный аутсорсинг
Если посмотреть на все эти истории вместе, становится очевидно: люди сами начали передавать «в руки» искусственному интеллекту авторитет. На протяжении многих лет авторитет формировался через опыт, ошибки, практику, профессиональную репутацию и ответственность. Теперь, если ответ сформулирован уверенно, структурированно и звучит убедительно, его начинают воспринимать как экспертное мнение независимо от того, кто является автором.
Получается парадоксальная ситуация: искусственный интеллект не несет ответственности, не обладает профессиональной репутацией, не принимает решений, не отвечает за последствия. Но именно ему люди начинают доверять раньше, чем специалисту, который учился профессии десятилетиями. И это, пожалуй, более серьезный вызов, чем когнитивный аутсорсинг. Потому что передается уже не только процесс мышления, а право быть экспертной инстанцией.
Еще одна причина, почему когнитивный аутсорсинг развивается так быстро. Моя практика показывает, что человек постепенно начинает сравнивать себя с искусственным интеллектом, но по совершенно некорректным критериям. Например, восхищаться тем, что нейросеть за несколько секунд анализирует тысячи страниц текста, сопоставляет огромное количество источников, мгновенно находит закономерности и формирует ответ. Незаметно начинает примерять суперспособности машины к человеческому мозгу. И вот уже кажется, что он и маркетолог, и копирайтер, и редактор, и медик, и дизайнер в одном лице.
Красивые структурированные тексты от ИИ вводят мозг в заблуждение: начинает казаться, что хороший специалист должен знать столько же, так же быстро отвечать и ориентироваться в любой теме, так же легко оперировать огромными массивами информации. Но в этой гонке человек обречен проиграть еще до начала. Он пытается конкурировать с машиной именно в том, для чего машина и была создана:
- Компьютер хранит информацию – человек никогда не сможет хранить столько же.
- Компьютер обрабатывает миллионы параметров одновременно за секунды – человек физиологически на это неспособен.
- Компьютер не устает, не забывает и не испытывает когнитивной перегрузки – мозг человека работает совсем по другим принципам.
Поэтому попытка стать похожим на искусственный интеллект заранее обречена. Осознавая свои физические ограничения, человек начинает считать себя менее компетентным, особенно в сравнении с коллегами по цеху, которые «усилили» без перепроверки свои разноплановые компетенции с помощью ИИ.
Дело в том, что профессиональная ценность человека не заключается в объеме памяти или скорости выводов. Настоящий эксперт отличается тем, что умеет выделить главное среди огромного количества фактов, понимает, каким источникам можно доверять, видит то, чего нет в данных, замечает противоречия, чувствует контекст, учитывает человеческие последствия своих решений и способен сказать одну важную фразу, которую искусственный интеллект никогда не сможет произнести осмысленно: «Я не знаю. Давайте сначала разберемся».
Получается, вместо того чтобы изменить критерий собственной ценности, человек начинает пытаться соответствовать машине. Это абсолютно проигрышная стратегия, и это очевидно, ведь ни один ИИ никогда не станет человеком в количестве прожитого опыта.
Как остановить когнитивный аутсорсинг
После первой статьи в комментариях несколько раз звучал вопрос: «Хорошо, а что делать? Запретить сотрудникам пользоваться нейросетями?». Нет, это невозможно и бессмысленно. Искусственный интеллект встроится в профессиональную жизнь, как когда-то интернет, поисковые системы и смартфоны.
Проблема не в технологии, а в более глубоком явлении – разрывом между знанием, принятием решений и ответственностью, которые формирует сам человек. Поэтому вопрос руководителя должен звучать совершенно иначе. Не «Как использовать ИИ?», а «Как изменить управление людьми, которые уже работают вместе с искусственным интеллектом?».
На протяжении десятилетий действовало простое правило профессионального мира: кто принимает решение, тот и несет за него ответственность. Поэтому ценились опыт, образование, практика, умение сомневаться и способность прогнозировать последствия своих действий. Теперь человек сам начинает разрушать эту связь.
Люди доверяют рекомендациям системы, которая не может ошибиться в человеческом смысле этого слова, потому что не отвечает за последствия своих советов:
- Не потеряет деловую репутацию.
- Не окажется ответчиком в суде.
- Не будет объяснять руководству, почему стратегия не сработала.
- Не столкнется с пациентом, которому стало хуже.
Все это по-прежнему остается задачей человека. Получается, что человек использует ИИ не как автоматизацию отдельных процессов, а как автоматизацию авторитета.
Как проверить, что ИИ усиливает мышление сотрудников
Мы практикуем принцип, который назвали «Правило трех уровней использования ИИ»:
- Исполнитель. ИИ в руках конкретного специалиста выполняет техническую работу, собирает информацию, структурирует материалы, находит варианты. Здесь риск минимален.
- Консультант. При необходимости ИИ предлагает собственные гипотезы, показывает альтернативы, помогает увидеть слабые места, аргументирует, заставляет человека думать, но решение принимает сам человек. Это уже требует профессиональной экспертизы.
- Эксперт. Вот сюда ИИ попадать не должен никак. Если человек перестал понимать, почему именно такое решение считается правильным, если не может самостоятельно защитить вывод, значит, произошла подмена экспертизы. Именно здесь начинается когнитивный аутсорсинг.
Возникает новый вопрос: «Почему ты считаешь именно это решение правильным?». Если сотрудник способен объяснить, какие аргументы, ограничения, риски, почему он отверг другие варианты, значит, ИИ усилил его мышление.
Новая управленческая практика выглядит так: оценивать качество мышления. Можно не спрашивать прямо об использовании нейросетей. Просто в ходе рабочих дискуссий уточнять, почему сотрудник принял именно такое решение, какие альтернативы рассматривал, какие риски увидел и что готов защищать как собственную профессиональную позицию. Пока человек способен ответить на эти вопросы, искусственный интеллект остается инструментом.
Выводы
Умение пользоваться технологией – это не преимущество. Новой управленческой компетенцией и конкурентной форой будут обладать организации, которые обучат сотрудников сохранять авторство человеческих решений и способность формировать интеллектуальную самостоятельность.
Также читайте:
Моя позиция такова: на самые передовые. т.е. на самые тонкие и сверхтонкие. Я всегда объясняю, когда работаю с такого рода проектами простую истину. Можно идти "догоняющим путем", и мы уже не раз в истории "догоняли" - не разу не догнали, правда. А нужно - опережающим. Вот тогда результат будет. Впрочем, я опять "любимого конька" оседлала. Готовлю к выходу монографию о промышленных революциях и как раз в ней разбираю вопрос, что и как нужно России сделать, чтобы выйти на лидирующие позиции в наступающей промшленной революции.
Да. Это происходит при каждой смене промышленных революций. Сейчас заканчивается Вторая (Третья, Американская) промышленная революция, и все идет как по учебнику: санкционные войны, торговые, политические и вполне себе "горячие" войны. Ничего нового. Все предсказуемо.
Тогда Вашу логику сложно понять.
Кое-что на обсуждаемую тему из недавнего - по годам. И более развёрнуто и детально - тут.
Выше я уже обращал Ваше внимание на практическую бесполезность САПР без привязки к производству. Это очевидно всем, кто работает в микроэлектронике или имеет отношение к схемотехнике.
Словами г. Переверзева
Все шаги в области САПР жестко синхронизированы с ее целевыми показателями, и здесь критически важный аспект – обеспечение связи между разрабатываемыми САПР и производственным оборудованием. Новые отечественные инструменты проектирования должны учитывать особенности тех производственных линий, которые создаются в рамках комплексной программы.
Не знаю, где и какие именно схемы - их нужно много и самых разных - собираются проектировать и выпускать (!) участники дискуссии, включая Минпромторг, в 2030+ году, но предполагаемые параметры будущих (!) систем отстают от того, что уже сейчас доступно в отрасли в промышленном масштабе, на 5-6 поколений.
Заказы на производственные мощности Taiwan Semi и Samsung расписаны на ближайшие несколько лет, и эти люди останавливаться и ждать догоняющих не собираются. А могучий Китай только разогревается.
AI чем-то поможет и уже помогает. Но не только нам - всем, кто может себе это позволить. Как раз о том, как машины заменяют людей на их рабочих местах.
Уверен, что Вы знаете, как это сделать.
Можно попросить пример какой-то отрасли, где Вы видите эти возможности и наибольшие шансы на успех? Быть лидером во всём невозможно.
На столь высоком уровне обсуждения ничего нового не ожидается. Всё уже когда-то было. Была и есть третья промреволюция, сейчас наступает четвертая, а за ней - что вполне естественно - будет пятая.
Но иногда интересны фактура и детали происходящегося именно сегодня. И, конечно, прогноз погоды на завтра.
Вот здесь мы с вами мыслим одинаково. Минпромторг пытается "сделать хоть что-то", пусть и на устаревшем на 5-6 поколений техпроцессе, а нужно УЖЕ СЕЙЧАС вести разработки и проектировать условные 9-10 поколений "вперед", который еще пока ни у кого нет, и где мы будем первыми и безусловными лидерами. Приведу абстрактный пример, чтобы было понятно. Допустим, стоит задача накормить группу людей. Люди питаются методом "собирательства", и, понятно, довольно массово умирают. Условный Минпромторг принимает меры к тому, чтобы люди хотя бы занялись сельским хозяйством, поскольку это более надежный способ накормить людей здесь и сейчас и не дать умереть населению в ближайшем будущем. Но если условный Минпромторг хочет добиться лидерства этой группы людей в области продовольствия, то уже сейчас нужно не только проиектировать и строить культурное земледелие на основе ручного труда (хотя проблему голода оно в основном снимет), но и УЖЕ заниматься проектированием условных тракторов и их выпуска через энное количество лет. Вот сейчас наш теперь уже неусловный Минпромторг зашивается в текучке и латании текущих дырок в отстающем и моральном устаревшем производстве, потому что если и оно встанет (или его не будет), то будет...сами понимаете. И до работы с будущим у него банально нет ресурсов, специалистов и "руки не доходят". А нужно уже сейчас заниматься проектированием производственных систем будущего, причем со значительным опережением, и уже начинать "завоевывать" позиции на той будущей позиции. Те же литографы рентгеновского спектра, тех процессы менее 2 нм, и проча, прочая, прочая...
Сейчас это область моего особого интереса, монографию вот готовлю. Так что по сути, я именно этим сейчас почти ежедневно занимаюсь, и с этими вопросами дело имею))).
В области большой энергетики, видимо, все же, будет атом. Но также, полагаю, будет разворот в сторону биотоплива на базе возобновляемых технологий. Сейчас как раз собираю данные, считаю. В области промышленности, скорее всего - биокибернетические системы. АПК тоже изменится в очередной раз после механизации ("тракторизации", как я это в шутку называю, и цифровизации). Помимо, собственно, еды и одежды он станет основным поставщиком сырья для практически всех отраслей промышленности, т.к. новые материалы с заранее заданными свойствами будут создаваться биотехнологическими методами преимущественно на основе биологического сырья. В области биотехнологии, кстати, у нас потенциал повыше, чем в микроэлектронике. Вполне можем выстрелить, если все правильно спланируем и сделаем. Уже сегодня есть наработки, которые в будуем позволят программировать живые системы примерно так, как сейчас мы программирем те же микрочипы. Правда здесь человечество предсказуемо столкнется с рядом проблем морально-этического плана. Сумеем ли справиться с вызовами такого плана, чтобы двигаться дальше - вот вопрос. И тут нам в помощь будут философы и прочие гуманитарии - их тема, им эти проблемы и решать.
Так кто же о реально серьезных планах заранее рассказывает? Тем более на государственном уровне и по вопросам, непосредственно связанным с ВПК и прочими вопросами безопасности страны?
Обычно если о чем-то "суперпередовом" трубят из каждого утюга, то это личный пиар а ля лысенковщина, отвечать за который реально никто не собирается, но в моменте хайпануть нужно.
Впрочем, хотя вы интересные вопросы ставите, мы как-то все больше и больше отходим от тем, которые поднимает автор исходной статьи. Я думаю, нужно закругляться, а если "наша" тема животрепещет, то открывать ее в новом обсуждении (в дискуссиях) или писать статью сюда же, и обсуждать в комментариях уже к ней.
Пока мы констатируем, что вода мокрая. Отставание очень велико - на десятилетия. Микроэлектронное производство мирового уровня отсутствует со всеми вытекающими.
В очередной раз не понимаю, кому конкретно адресованы Ваши слова.
ГЧП - это хорошо и потенциально даёт большие возможности для его участников. Но Минпромторг новые схемы не проектирует и не выпускает. Это делают совсем другие люди, ориентируясь на требования рынка, и желая при этом не разориться. От массовой продукции на стандартной базе до новых разработок, для которых нужны усовершенствованные или совсем новые технологии.
И никто в мире не стал лидером в микроэлектронике просто потому, что он этого захотел. Выше говорилось, что микроэлектроника очень капиталоёмкая отрасль, требующая постоянных вложений, с относительно короткими производственными циклами. А дальше - вопрос приоритетов на национальном уровне, что тоже упоминалось. Многие промышленно развитые страны приняли решение покупать на рынке вместо собственного производства в полном объеме.
Примерно то же в мировом авиапроме (стало слишком сложно и дорого) и, в меньших масштабах, автопроме - благо, что в автопроме пока гораздо больше вариантов быстро насытить массовый рынок качественной продукцией. Глобализация и economy of scale работают без выходных и праздников.
Какой научный задел нужен для современной микроэлектроники, чтобы выпустить системы следующего поколения, можно обсудить отдельно. См. выше о работах Алфёрова и его коллег без открытых публикаций. Когда-то давно у СССР был приоритет и несколько лет форы в некоторых областях физики твердого тела. И с собственной разработкой и серийным производством ЭВМ, начиная с архитектуры и элементной базы, было совсем неплохо даже по мировым меркам. Мозгов высшего уровня и хороших идей еще хватало. Просто как пример.
Вы серьёзно? Люди кормят сами себя и окружающих достаточно давно. Условный Минпромторг для этого не нужен.
Вы о том, как накормить голодных, которые не могу сами себя прокормить, или о лидерстве в агротехнике, рыболостве, хранении, переработке, логистике и пр.? Это квантовый скачок.
Минпромторг не проектирует условные трактора и никогда это не делал. Тем более - не выпускает. Вернёмся в реальность. Какие задач стоят перед Минпромторгом в 2026г.?
Паровозы, автомобили, трактора и самолёты появились, если вспомнить, совсем иначе.
См. выше.
Что нужно в этой отрасли - очень длинный список. Иначе ничего хорошего не получится. Нет ресурсов - это диагноз.
Возвращаясь к теме ветки. AI в системах проектирования и, скажем, тестирования, мог бы существенно снизить требования к количеству специалистов среднего и начального уровня, но повысить требования к экспертизе профи большого калибра. Им придётся проверять и, при необходимости, исправлять очень специфические ошибки и проблемы. Для этого нужен соответствующий опыт и знания.
А такие системы уже начали кое-где использоваться. Интересно, как быстро и насколько успешно пойдёт.
Понял, спасибо.
Какой-то успех, на мой взгляд, возможен. Боюсь, что для лидерства нужно намного больше - над этими темами в мире работают многие, но я слишком далёк от АПК и биотехнологий.
Я о промышленных революциях и очередном номере, который кто-то начал использовать. Там новости бывают не каждый день.
Конечно.
Если Вы могли бы добавить что-то о применении AI в том, что обсуждалось выше- хотя бы на уровне идей, то есть надежда, что автор ветки нас простит.
Меня статья реально зацепила - в ней описан не «технологический сбой», а сдвиг в культуре авторитета. И это гораздо глубже, чем кажется. Примеры яркие, и все об одном: человек перестаёт быть источником решения и становится проверяющим рекомендаций. Врач, которого пациент просит лишь подтвердить диагноз, поставленный ChatGPT. Сотрудник, который спорит с коллегой, опираясь не на свой опыт, а на текст нейросети. Руководитель, который не может оценить качество стратегии, предложенной ИИ, просто потому что не разбирается в маркетинге. И дело не в «ленивых людях». Это уже системный сдвиг.
Когда нейросеть выдаёт структурированный, уверенный и красивый ответ, у мозга срабатывает защитный механизм: «Это звучит как эксперт, значит, это эксперт». Мы не замечаем, как передаём машине не только рутину, но и право быть авторитетом.
Особенно точно в статье показано, как человек начинает сравнивать себя с ИИ по ложным критериям: скорость, объём памяти, многозадачность. И, конечно, проигрывает. Но профессиональная ценность человека — не в этом. Эксперт отличается тем, что может сказать «я не знаю», видит контекст, чувствует риски, на которые у алгоритма нет данных, и, главное, несёт ответственность.
И здесь возникает главный вопрос, который я вынесла из этой статьи: как вернуть ответственность туда, где ее настоящее место - в руки человека, принимающего решения?
Полностью согласна с ответом, который предлагает автор, — не запрещать ИИ, а изменить управление. Ввести правило трёх уровней использования: исполнитель, консультант, эксперт. И третий уровень машине не отдавать. А главное — начать оценивать не «использовал ли ИИ», а качество мышления: может ли сотрудник объяснить, аргументировать, защитить своё решение.
Это не про «технологическую грамотность», а про интеллектуальную самостоятельность. И это, пожалуй, самая важная управленческая задача ближайших лет.
Вот поэтому и важно решать 2 макрозадачи одновременно.
Первая - глобальная. Что мы можем сделать уже сейчас, чтобы не "догонять", а "перегонять", причем значительно уже через 20-30 лет? Во что нам следует инвестироваться и серьезно вкладываться, чтобы стать безусловными лидерами в следующей технологии, желательно единственными и монопольными, по крайней мере еще на пару десятков лет. Это стратегический уровень анализа информации и принятия решения.
Вторая задача - текущая. Принять, что мы отстали, и что догонять не реально, да и ресурсов нет. Но жить нужно здесь и сейчас. И здесь и сейчас нужно, чтобы основное производтво и потребление работало. Поэтому сосредоточиваем усилия на поддержании действующих производственно-потребительских цепочек и встраиваем в них добавленную стоимость наименее затратным способом. Это тактическая задача, и ее тоже нужно решать. Но главное, в ней не застрять, иначе мы всегда будем догонять, догонять...и никогда не догоним. Здесь максимально закрываем текущие потребности с минимумом возможных затрат.
Да у Минпромторга и нет задачи что-то выпускать. Это прошлый век и СССР в его не лучшем виде. Но Минпромторг определяет направления развития, и, соответственно, субсидирования соответствующих НИОКР, промышленности и товаров. А это при грамотном подходе покрывает 50% и более необходимых расходов. Т.е. по сути бизнес получает то, что хочет получить, неся при этом только половину затрат. При таких условиях разориться трудно, если не невозможно. Во всяком случае моя суверенная расчетная модель это позволяет. Т.е. бизнес решает свои, свойстенные ему задачи: производит массовую продукцию на имеющейся и доступной базе, ведет НИОКР и совершенствует технологию и продукцию, выпускает новую продукцию и запускает новые технологии - и все это за 50% затрат и менее из кармана самого бизнеса. А от Минпромторга и прочих органов власти получает поддержку через прямое субсидирование затрат и налоговые льготы. Так что ЧГП очень даже неплохо работает. Если, конечно, им серьезно заниматься, а не просто на разных площадках лить из пустого в порожнее на тему ЧГП.
Да, нужно обсудить отдельно. Тема того заслуживает. А по поводу Алферова и прочих отечественных корифеев нужно пересмотреть, что из их наработок еще реально можеть дать прорыв, а что уже, увы, устарело и время упущено. Вот прорывными заделами и заняться.
Да. Скачок квантовый. Но именно такой для промышленной революции и нужен. Над ним сейчас в микроэлектронике и нужно работать. Назад смотреть бессмыленно. Достаточно поддерживать то, что есть и можно поддержать в условиях здесь и сейчас. А основные силы сосредоточивать на квантовом скачке.
Трактора и прочее ныне Минпромторг не выпускает и трактора не проектирует (в советское время это было обычной практикой), но вот развитие тракторостроения и прочего в пределах своей компетенции Минпромторг пранирует и проектирует, а также, что может даже важнее - обеспечивает финансирование такого развития.
Список всегда длинный. Но есть два пути: или не делать ничего (список же длинный, всего не сделаем) или брать из списка и делать то, что можно делать здесь, сейчас и с имеющимися ресурсами.
Нет ресурсов - это не диагноз, поскольку ресурсов или всегда нет, или они огранчичены. Собственно, экономика как раз и занимается тем, как осуществлять хозяйственную деятельность в условиях ограничения ресурсов.
Так что экономисты подобные задачи решают всегда. И экономисты превращают "нет ресурсов" в "меняем приоритеты в использовании имеющихся ресурсов на... потому что....".
Лидером становится не тот, кто "разработал", а тот, кто смог успешно и массово внедрить и сделать экономически выгодным. Это не столько сама технология, сколько перестраивание производственных цепочек, людей, инфрмаструктуры. Готовность быстро принять новое и сделать его "обычным", "текущим".
Промреволюции - моя любимая тема с некоторых пор. Увлеклась ей еще в студенческие годы. Потом как-то не до них было. А сейчас вот вернулась, уже совсем на другом уровне. И это крайне интересно!
Только две?
Отличные вопросы. Но, кроме анализа, есть и синтез. Я был бы счастлив увидеть тех, кто знает, что будет через 30 лет. Пока мне не везло.
Насколько я понял, ответы на эти вопросы отсуствует. Но странно, что Вы настаиваете на безусловном лидерстве. На сегодняшний день таких стран в мире просто нет.
Эта задача решается каждый день. Практически в каждой отрасли.
Как была получена эта цифра?
Это имеет какое-то отношение к реальности?
Как Вы оцениваете масштабы затрат на организацию и запуск действительно современного крупномасштабного производства в микроэлетронике, даже не считая сырья и материалов требуемого качества? Хотя бы с точностью до порядка.
Как пример - частично цитируя CNews:
Как выяснил CNews, зеленоградский производитель микроэлектроники «НМ-Тех» передал в залог уже находящиеся в залоге сотни единиц оборудования для выпуска микросхем: от установок травления и литографов до автомобилей и систем обнаружения БПЛА.
...
В залог также переданы установки для травления и осаждения: установка плазмохимического травления AMAT CENTURA 5202 SuperE 4ch, установка магнетронного распыления AMAT ENDURA для нанесения слоев металлов, установка плазменного травления кремния и поликремния, а также установка осаждения диэлектрических слоев на основе печи TEL a-8SE.
...
Будет перезаложено и измерительное и контрольное оборудование. В перечне также значатся установка ионной имплантации VARIAN E500 EHP, установка ионной имплантации AMAT QUANTUM LEAP и установка ионной имплантации Axcelis HE Implanter.
...
В 2023 г. ВЭБ.РФ открыл «НМ-Теху» кредитную линию на 116,4 млрд руб. для финансирования приобретения оборудования и запуска производства. По данным аудиторского заключения за 2024 г., затраты на постановку технологий составили 14,99 млрд руб.
---
А потом из этих изделий кому-то другому нужно будет сделать много товарной продукции, хорошей и разной. Чипы сами по себе не нужны. Как кирпичи, если дом некому строить.
Кому же именно? И что мешает это делать сейчас, если не вчера и позавчера?
Тот же вопрос.
То есть из бюджета? Что мешает производителям тракторов зайти за деньгами в банк?
Если тракторостроение не может выжить без помощи государства, чем это отличается от советских времен?
Это не так. Если приоритеты и цели понятны, то есть список вариантов, из которого можно выбирать тем, от кого зависит решение.
И таких вариантов обычно намного больше, чем два.
О том, что ресурсов нет, сказали Вы. Мне этого достаточно.
Экономисты и финансисты ничего не производят. Зато кое-что знают о тех, кто это делает. Иногда заранее, иногда по факту. Каждый занят тем, что у него лучше получается.
Ясно. Лидерство никому не гарантировано. И лидер должен хорошо видеть границы желаемого, возможного и невозможного. Помимо всего остального, естественно.
Конечно!
Да. Две. Усложнять на этом этапе не нужно. Но вот каждай их этих задач внутри себя разбивается на множество подзадач разной степени сложности и проработанности. И правильно декомпозировать эти подзадачи как раз и есть одна из сложнейших задач. И по самой декомпзиции, и по каждой из задач отдельную диссертацию защищать можно и не одну. Ну, собственно, их успешно и защищают.
Обычно говорят "история покажет". Но на мой взгляд, она, конечно, покажет. Но если ничего не делать, то она ничего и не покажет. Так что я в любом случае - за действие.
Опыт анализа промышленных революций у нас небольшой. Их всего-то 3 было. При этом лучше всего изучена Первая. А вот вторая, она же Третья, сейчас только завершается. Так что до окончательной ее оценки и анализа ее должно много времени пройти. Но вот опыт анализа предшествующих революций уже сейчас подтверждается с высокой прогностической точностью. При КАЖДОЙ смене промреволюций происходит 4 типа войн: Между лидером прошлой революции, и потенциальными лидерами будущей; между потенциальными лидерами будущей революции за лидерство между собой; между владеющими "каднидатными" технологиями с лидером прошлой промреволюции и между собой. И все это мы сейчас в очередной раз наблюдаем. По сути, именно сейчас определяется, какая страна станет лидером наступающей промреволюции. Лидер будет обязательно. И он будет диктовать свои условия миру в ближайшие 150-200 лет. Будут те, кто будет "близок к нему". Будут и те, кто останется на мировой экономической периферии.
Я вижу задачу-минимум для России занять позиции среди возможных лидеров. и для этого сейчас делается многое.
В микроэлектронике - да, отстали. Но есть отрасли, где мы уверенно держим первенство. И в числе таких отраслей АПК. Его удалось вывести из тяжелейшего кризиса советских времен и сейчас АПК уверенно идет по пути технологизации и цифровизации, что позволяет и урожаи, надои и прочее наращивать, и затраты снижать. Биотех у нас хорошо развит и нам есть что предложить миру. Вот это и нужно делать. Но АПК сейчас сам на себя зарабаывает. Он больше не дотационный.
Расчитана на основе суверенной экономической модели Елены Владимировны Басалаевой. В данный момент на модель оформляются авторские права.
Мои расчеты всегда проводятся на основе реальной практики и реального положения дел на реальных производствах. Поэтому они всегда реалистичны и дают точные и практически применимые результаты. Сейчас (при моей помощи) одна из таких моделей дорабатывается для швейной промышленности. Расчеты для России, Китая, Турции уже завершены и их прогностическая ценность подтверждена на реальных данных. В данный момент считается ЕС, и, в частности, Германия и Италия. Посмотрим, что модель покажет там.
Мы же уже обсуждали. Меня на этот зеленоградский проект не приглашали. Поэтому я, как и вы, пользуюсь открытыми данными. Опровергать или подтверждать их я не имею возможности. Высказывать ни на чем не основанное и не обоснованное мнение я не буду.
Да. Такие цепочки и считают в макроэкономике. Специалисты профильных министерств в своей области (тот же Минпромторг, Минсельхоз, Минспорт, Минздрав и проч.), а также исследователи вроде меня и те, кто диссертации защищает. Для диссертаций по специальности "Региональная экономика. Экономика промышленности" расчет таких отраслевых цепочек формирования добавленной стоимости является главным критерием. И по этому критерию многие "проваливаются" на защите, поскольку не могут ответить на простейшие вопросы по технологическим и прочим цепочкам, сформированным в защищаемой теме. Темы-то звучат красиво. Вот диссертанты наберут себе таких звучных и весомых тем, а потом их не тянут потому что не могут производственно-технологические цепочки даже выстроить, не то, что их просчитать. А считают их именно так: от сырья до конечной продукции, потребляемой конечным потребителем.
Конкретно мне мешает отсутствие заказа на такую работу. Я в первую очередь делаю те работы, за которые заказчик мне платит, а уже потом делаю что-то для души и дабы удовлетворить мой познавательный интерес.
Что мешает делать это Минпромторгу нужно спросить у Минпромторга. Но я вижу 2 проблемы. Первая - завалены текущей работой. Руки не доходят до стратегческих проблем развития. Мы это уже обсуждали не раз. Вторая - своих специалистов такого уровня нет. Выполнять эти работы внутри Министерства некому.
Вопрос в разности подходов. Сейчас дают удочку и учат ловить рыбу. В СССР давали рыбу. Пока рыба не кончилась. Историю конца СССР мы с вами знаем и были свидетелями.
Ничто не мешает. По ряду госпрограмм тракторостроители получают субсидированный кредит, подобно "семейной ипотеке" по сниженной ставке. Но некоторые вполне успешно кредитуются и по рыночной - лизинг позволяет. Но кроме банковского финансирования существует еще много разных видов финасирования проектов, например налоговое финансирование, прямое субсидирование, выпуск облигаций, допродажа акций и докапитализация через них и прочая, прочая, прочая...
Эти варианты возникают уже ПОСЛЕ развилки между стратегией развития и стратегией "поддержания штанов". И вот там их действительно много. До этого они возниукнуть не могут. Среднего пути тут нет.
Вы не так поняли. Ресурсов нет на конкретный проект. Но на другие, более приоритетные, они есть. Всегда есть.
Почему ресурсов нет на конкретный проект - это совсем другая тема.
Да, конечно. Усложнять уже дальше некуда. Кое-что об этом неплохо сказано в интервью Переверзева по ссылке выше.
А две задачи на уровне отрасли(ей) нужно решить, 22 или 222 - риторика. Можно всё свести и к одной - сделать так, чтобы всё было. После декомпозиции количество задач будет измеряться тысячами.
Действовать без плана и понимания обычно не рекомендуется. Результата не будет, время уйдёт, ресурсы будут потрачены впустую.
Для путешествия по неизвестным землям нужны хотя бы ориентиры и компас. Лучше - точная карта, но в первый момент её может не быть.
Обычно подобное происходит полуестественным образом в процессе международного разделения труда. Где-то кофе, где-то коровы, где-то чипы. Кто-то делает панели для разнообразных экранов, кто-то самолёты. Кто-то лекарства, а кто-то мирный атом. И никто не делает всё.
А то, что кто-то находится в числе лидеров и в какой области, может относительно быстро измениться. США, к примеру, несколько стратегически важных отраслей постепенно утрачивает. Как и Япония, Германия и Великобритания.
Первенство? Что же это за отрасли?
Отлично. Хотя проблем там достаточно, это тяжелый бизнес. Но выше Вы говорили о достижения лидерства в микроэлектронике, хотя отставание очевидно.
А что именно и на каком уровне Вы моделируете для Китая, если не секрет?
Понял. Хотя отдельные тезисы Вы выше уже высказали. И порядок цифр, о котором я спросил, тайной не является, они публикуются, включая официальные..
В чём ценность таких диссертаций и зачем вообще о них говорить?
Эти цепочки известны всем, кто работает в конкретной отрасли, если там что-то реально производится. Но в части микроэлектроники, IT и связи, как пример, слишком многое импортируется. Без импорта эти отрасли работать не могут.
Понял. А всем остальным, кто в этом участвует?
Понял. До стратегии руки не доходят.
Почему проблемы отрасли не может решить частный сектор - самостоятельно или в рамках ГЧП?
С мобильной связи в своё время всё было построено с нуля. И практически всё оборудование и технологии импортировались. Обучение специалистов было очень интенсивным.
В этих случаях государство делало то, что нужно для формирования цивилизованного рынка, начиная с регулирования, лицензирования, координации при выделения частот и вопросов безопасности. Хороший пример - закон "О связи". Но не расставляло базовые станции и коммутаторы и не учило связистов, что такое GSM, NMT или AMPS, если мы об удочках и рыбе в Вашем примере ниже.
Похожим образом на всех уровнях шло проникновение Интернет - от строительства магистральных до домовых сетей.
Простите, не понял. Кто кого и чему учит?
Крестьян учат пахать и сеять? А рыбаков - ловить рыбу? Эти секреты утеряны?
В СССР, после того, как ликвидировали НЭП, вы уже не могли пойти и купить трактор, плуг и сеялку, а потом пахать своё поле и собирать урожай. Или построить свой консервный завод и делать компоты, варенье и повидло. Или купить самолёт и возить людей.
Хотя, как реликт, кое-где оставались артели.
Замечательно. Это так же успешно работает и для микроэлектронных производств?
Как пока нет и стратегии развития отрасли, судя по Вашим словам. А слово "развитие" может быть наполнено чем угодно.
Но, как многократно упоминалось выше, очень многое из обсуждаемого - вопрос приоритетов. Стратегия сама собой не появится, если она вообще нужна, и у неё обычно много черновиков и авторов.
А что такое "проект" в данном случае, если мы говорим об отрасли и горизонте в десятилетия?
Все так. Но самым важным решением будет начать наконец двигаться. Собрать рюкзак, купить билет до ближайшей точки высадки, поискать попутчиков и единомышленников...захватить компас...а планы и карты уже потом.
Разделение труда - да, лежит в основне. Но мир давно уже отошел от...как бы это поточнее назвать...от разделения труда, основанного на естественных преимуществах: бананы растят ближе к экватору, северного оленя - ближе к полюсу, и при необходимости обмениваются.
Сегодня разделение труда уже трудно назвать в полной мере "естественным". Единственный фактор из естественных, который остался - это численность свободного населения, которое может быть занято в рамках нового разделения труда. Сегодня это Индия, и возможно, страны Африки. Все остальные факторы разделения давно уже стали более "техногенными" в большей степени зависят от готовности промышленности.
Я вижу в этом закономерность, а не просто "может быстро измениться". США утрачивает промышленное лидерство. Они были лидерами Второй промышленной революции, но их волна идет на спад. Проблемы "железного пояса" и депопуляция Детройта не вчера возникла. То, что когда-то формировало мощную экономику США и выводило ее в мировые лидеры, больше не работает. И ситуация сегодня развивается стандартно для конца одной промышленной революции и начала другой. Бывший лидер "цепляется" за свои устаревшие технологии, которые, собственно, и принесли ему состояние и влияние, но технологии эти подошли к своему пределу, из них нельзя выжать больше в текущей реальности. Поэтому, пытаясь защитить старое, пытаются глушить новое. Но ничего не получается. Придется уступить.
Швейную промышленность Китая моделируем. Модель работает одинаково хорошо и на макроуровне - для целой отрасли, и на микроуровне - для отдельных предприятий. Это мы уже проверили и не раз подтвердили на практике. Модель позволяет отслежвать все факторы: ресурсы, технологии, труд, управление. Выводы очень интересные получаются. А прогностическая ценность вообще потрясяющая. Мы видим кризис задолго до того, как его другие показатели проявляют. В общем, это очень увлекательное дело. И я, и мой "опекаемый" очень увлечены. Ну, он, правда, серьезный практик. Поэтому у него нет особо времени диссертацией заниматься. А так бы дело значительно бысрее шло. Но даже и то, что мы уже получили - позволяет очень серьезные выводы сделать. Подробнее могу расскзать, когда результаты будут опубликованы.
Отправила на эту тему статью сюда. Она пока на модерации. Одна - про то, как диссертация спасает от замещения человека на ИИ. Вторая - про то, как занятым людям облегчить себе процесс написания диссертации, ее защиты и получения степени. Вот там можем подробно об этом поговорить, дабы здесь не злоупотреблять чужим вниманием...
Да. Но многие не видят (или не хотят видеть) всю цепочку от начала и до конца. Обычно видение ограничено своими закупками и своими покуателями...и, бывает, даже специалисты сильно удивляются, когда эти цепочки для них "проявляют" в стиле: "о, оказывается, мы на вас работаем, а мы и не знали...".
Не могут. Но целый ряд процессов вполне реально "локализовать", как это сейчас называется. А при желании и достаточных вложениях можно локализовать все. Импорт это не исключает, но тут вопрос зависимости или сохранения суверенитета. Когда я, к примеру, могу выбирать между импортными и российскими сапогами - вопрос лежит исключтельно в плоскости потребления. Но вот если импорта сапог не станет, а российских сапог не будет - вот это уже вопрос суверенитета и национальной безопасности. И последнее никакими ссылками на "так сложилось во всем мире" и прочими про международное разделение труда не оправдываются.
По причине масштабности задач, я думаю. В вашем примере со связью - не было бы "цифровой связи", жили бы с аналоговой и с "ламповыми" технологиями. Но большниство отраслей в "доцифровую" эпоху прекрасно обходилось без цифры. А сейчас все на цифре завязано. Вернуться к ламповому ваприанту можно, но зачем? Все кругом на цифре. Это опять же про промреволюции. Вот не было электричества, и люди прекрасно жили и не думали, что им его не хватает. А сейчас - отключение электричества рассматривается как почти катастрофа. Потому что кругом "электрификация". А теперь еще и "цифровизация" на нее наложилась. Правда, если вырубить рубильник, то и цифра ничего не сделает.
Абсолютно четко работает. Эта модель работает для любых отраслей хозяйства. Она не является "отраслеспецифической". Для микроэлектроники даже больше, думаю, до 70% гарантичрованно, а может и более. Считать нужно. На микру субсидирование более щедрое.
На мой взгляд "проект" определяется не "временем", а смыслом. Т.е. проект - это вошли в неизвестные воды, разведали фарватер, подготовили порты, запустили корабли, проверили, что все работает и работает по плану. Все. На этом проект заканчивается. А шел он 3 месяца или 30 лет - неважно. За пределами проекта начинается бизнес, или в моем примере с кораблями - регулярная эксплуатация пассажирских и грузовых линий.