Anastasia Lukina

Kind reminder🤍

Самая опасная ловушка: почему ваш опыт может начать работать против вас Есть парадокс, который я всё чаще замечаю в работе: чем успешнее был наш прошлый опыт, тем сложнее иногда признать, что в новой реальности он больше не даёт правильного ответа. Недавно мне попалось исследование 2024 года про то, как люди обновляют свои убеждения, когда получают новую информацию. Исследователи увидели интересную закономерность: чем увереннее участники были в своей первоначальной версии, тем меньше веса они давали новым сигналам и тем слабее корректировали мнение. Мне кажется, это очень точно объясняет одну из главных ловушек опытных профессионалов. Самый сложный опыт для пересмотра - тот, который много раз приводил вас к успеху. Я много лет занимаюсь executive search и оценкой руководителей, провела тысячи интервью, и за это время в голове неизбежно появляется огромная библиотека паттернов. Ты быстрее видишь риски, быстрее считываешь людей, можешь сопоставить новую ситуацию с десятком похожих. Это невероятно ценно. Пока однажды внутри не появляется опасная фраза: «Я таких уже видела». Например, приходит руководитель с 15-20 годами опыта в крупной корпорации. Он умеет строить процессы, управлять большими бюджетами, создавать оргструктуры, знает, как должна работать хорошая система. А потом оказывается в быстрорастущем бизнесе, где процессы меняются каждые две недели, половину решений нужно принимать с неполной информацией, а идеальная система успевает устареть раньше, чем её согласовали. И здесь опыт может сыграть в обе стороны. 🔵Один руководитель скажет: «Сейчас наведём порядок, я знаю, как правильно». 🔵Другой задаст гораздо более дорогой вопрос: «А что, если здесь мой предыдущий опыт не лучший ответ?» Есть ещё одно исследование 2024 года в Scientific Reports. Оно показывает близкий эффект: мы склонны продолжать пользоваться знакомыми стратегиями даже тогда, когда появляются более эффективные альтернативы, а способность переключаться во многом зависит от того, к какой среде мы привыкли раньше. И вот здесь для меня начинается главный профессиональный парадокс. Чем больше у вас опыта, тем больше у вас доказательств собственной правоты. У вас есть семь причин, почему новая идея не сработает, три похожих провала из 2019 года и коллега Сергей, который уже пытался сделать примерно то же самое. Всё очень убедительно. И можно долго оставаться самым умным человеком в комнате, пока кто-то с меньшим опытом просто попробует, ошибётся, переделает и найдёт новую работающую модель. То же самое сегодня происходит с ИИ, карьерой, управлением, бизнес-моделями. Мир меняется быстрее, чем успевают окупаться некоторые профессиональные привычки. Поэтому мне кажется, один из самых дорогих навыков следующего десятилетия - не накопить как можно больше правильных ответов, а сохранить способность пересматривать их. Слушать человека младше себя. Переучиваться после 40. Не переносить автоматически старую систему в новый бизнес. Закрывать решения, в которые уже вложены деньги и репутация, если реальность показывает, что гипотеза была неверной. Опыт даёт нам огромное преимущество. Но только до тех пор, пока мы используем его как библиотеку гипотез, а не как доказательство того, что уже знаем, как устроен мир. ❤️ Если хотите, следующим постом разберу ещё несколько качеств, которые сначала помогают нам расти, а потом незаметно превращаются в ограничения.

Самый обсуждаемый манифест года: что ждет экономику и рынок труда в будущем? Когда мы говорим о технологиях, разговор обычно быстро скатывается к вопросу, кого заменят нейронки и роботы. Мне кажется, мы смотрим слишком узко, потому что меняется не только список профессий, а сама архитектура экономики: размер компаний, устройство карьеры и стоимость отдельного человека на рынке. Недавно Марк Цукерберг, основатель Meta опубликовала манифест The Future Is for Everyone, где одна из центральных идей - персональный суперинтеллект даст человеку интеллектуальные ресурсы, которые раньше были доступны большим компаниям и командам. И тогда главный вопрос ближайших лет звучит уже иначе: насколько большой экономической единицей сможет стать один человек? Сегодня для запуска нового направления нужны аналитики, маркетологи, дизайнеры, разработчики, продажи, финансы. Завтра (уже сегодня) предприниматель или руководитель сможет собрать вокруг себя несколько AI-агентов: один исследует рынок, другой анализирует данные, третий делает прототип, четвертый готовит контент, пятый разбирает клиентскую обратную связь. Человек останется там, где дороже всего стоят доверие, личный контакт, контекст, ответственность, отношения, выбор направления и способность сказать: «Я проанализировал все, сработает это». В executive search я много лет наблюдаю за компаниями изнутри и вижу, как большая часть организационной сложности возникала просто потому, что человеческий интеллект дорог и ограничен по времени. Руководителю нужен аналитик, аналитику специалист, специалисту поддержка, между ними еще два уровня менеджмента. Технологии начинают эту конструкцию сжимать. И отсюда следующий сдвиг: карьера перестанет обязательно расти вместе с количеством подчиненных. Если команда из 10 человек может производить результат команды из 50, то статус руководителя все меньше определяется размером пирамиды под ним. Гораздо дороже становится человек, который умеет увидеть направление, собрать нужные ресурсы и получить большой результат маленькой командой. Я уже вижу людей с 15-20 годами опыта, которым совершенно не хочется еще одной директорской позиции, еще 100 сотрудников и еще 12 совещаний в календаре. Когда мы разбираем их опыт глубже, появляются другие сценарии: advisory, менторинг, партнерство, собственный продукт, преподавание, в общем - портфельная карьера. Цукерберг предполагает, что экономика станет более предпринимательской: личный AI-агент сможет помогать с карьерой, обучением, финансами, здоровьем и созданием продуктов. Вокруг одного человека появляется интеллектуальная инфраструктура, для которой раньше нужна была организация. Есть еще один неприятный для рынка процесс: сама экспертиза дешевеет. Если хороший базовый анализ, презентацию, исследование или код можно получить почти мгновенно, рынок будет меньше платить за само владение инструментом и больше - за способность понять, что вообще стоит делать. • Не «умеете ли вы анализировать данные», а какие данные вы выберете. • Не «можете ли написать стратегию», а какое направление вы выберете. • Не «можете ли получить 20 вариантов решения», а готовы ли выбрать один ключевой и отвечать за последствия? Поэтому я бы сейчас не пыталась угадать профессию 2035 года. Я бы разбирала собственный профессиональный капитал: какие мои компетенции переносимы между индустриями, что в моей работе скоро автоматизируется, что останется дефицитным и что благодаря ИИ я смогу делать в 5-10 раз большем масштабе. Потому что главный разрыв пройдет не между теми, кто пользуется ИИ, и теми, кто нет. Он пройдет между теми, кто просто встроил новые технологии в старую работу, и теми, кто с его помощью полностью пересобрал способ создавать ценность. И, пожалуй, вместо вопроса «кем я хочу работать через пять лет?» сейчас полезнее задавать другой: 🔽какую ценность я смогу создавать через пять лет, если мои сегодняшние ограничения перестанут существовать?