Dream Recorder и почему дочь топа Meta не идёт на курсы программирования?

В первом посте серии я говорил про дизайнера костюмов, чья работа в эпоху AI стала дороже, а не дешевле.

Сегодня - про навык, который, на мой взгляд, скоро станет такой же редкой валютой. Натолкнулся на устройство Dream Recorder. Идея простая: вы рассказываете утром, что вам приснилось, AI генерирует на основе описания короткое визуальное видео, и устройство показывает ваш сон обратно - в максимально близкой к описанию форме. Видео получается ровно настолько ярким и связным, насколько ярко и связно вы свой сон описали.

Если вы говорите «ну, там был дом и собака» получаете ровно дом и собаку. Если вы говорите «дом стоял на склоне, и от него пахло мокрым камнем, и собака сидела на пороге так, будто ждала меня всю жизнь» - получаете совсем другое видео.

Технология не меняется. Меняется вы. То, что вы получите на выходе, это не работа AI, это качество вашего описания.

И вот параллельно к этому недавнее интервью Meta Scott Galloway. Он сказал, что лучшая инвестиция в карьеру ребёнка сегодня не курсы программирования, а литературные кружки. Не «как написать код», а «как рассказать историю».

Объяснение простое: чем мощнее становится AI, тем больше атрофируется человеческая способность точно и красиво формулировать. А именно эта способность тот единственный интерфейс, через который мы получаем от AI полезный результат.

Сильно сказано, и совпадает с тем, что я наблюдаю в работе с клиентами и подрядчиками. Лучшее ТЗ, которое я в этом году писал в АКАС, отличалось от худшего не количеством пунктов, а точностью формулировок. Подрядчик с одинаковым стажем по одному ТЗ выдаёт средний материал, по другому - отличный. Разница не в подрядчике. Разница в том, насколько точно я смог сформулировать, что именно мне нужно.

Это и есть новый бриллиант рынка труда. Не «работать с AI». А уметь точно говорить с AI и с людьми. Сторителлинг, способность объяснить сложное простыми словами, способность задать правильный вопрос, способность сформулировать так, чтобы тебя поняли с первого раза. Это и есть тот навык, за который платят пока редко, а через два-три года будут платить много.

Возвращаясь к pay equity. Вопрос «равной оплаты за равный труд» становится бессмысленным, пока непонятно, что считается трудом. Если двое сотрудников с одинаковыми должностями делают разную работу - один пишет промпты, после которых AI выдаёт работающий результат, второй пишет промпты, после которых AI выдаёт мусор это разный труд, и платить за него одинаково нельзя.

Этот сдвиг и есть тихая революция. Раньше работодатель платил за «выполненную задачу». Теперь - за качество входа в задачу - и так за каждый бизнес процесс за который вы отвечаете. И это меняет всё: систему мотивации, грейды, найм, обучение.

В следующем посте - про то, что недавно появилось на рынке игрушек, и почему этот гаджет, на мой взгляд, лучше, чем любая книга по менеджменту, объясняет, как устроена корпоративная культура будущего.