Hacker News Digest

Исследование объясняет парадокс, почему элитные фирмы вроде McKinsey и Goldman Sachs целенаправленно увольняют ценных сотрудников после нескольких лет интенсивного обучения. Оказывается, это не недостаток системы, а продуманный механизм работы. Экономисты из Университета Рочестера и Висконсина создали модель, показывающую, что так называемый "неблагоприятный отбор" на самом деле помогает фирмам сигнализировать о талантах и повышать прибыльность.

Профессиональные услуги работают через "посредников" - компании, которые нанимают сотрудников и продвигают их экспертизу клиентам, так как последние не могут сами оценить способность работника с самого начала. В таких сферах, как юриспруденция, консалтинг и управление активами, видимость и приписываемость результатов конкретному человеку делают этот механизм особенно эффективным.

• Статья утверждает, что компании увольняют лучших сотрудников, чтобы снизить их зарплату и сохранить прибыль, используя угрозу увольнения как рычаг давления.
• Участники оспаривают этот подход, указывая на политические причины увольнений (недостатки менеджмента, личные антипатии, реорганизации) и модель "up-or-out", где лучшие либо продвигаются, либо уходят.
• Критика статьи фокусируется на неэтичности такой практики, игнорировании агентства сотрудников (которые часто сами уходят из-за недовольства) и неэффективности модели (посредственное качество работы в Big4).
• Обсуждаются экономические причины: снижение "информационного преимущества" компании по мере роста репутации сотрудника, ограниченность маржи на услуги и приоритет прибыли над качеством работы.

McKinsey в своём отчёте о «состоянии ИИ в 2023 году» констатирует: компании не могут продемонстрировать реальную отдачу от ИИ. Треть опрошенных организаций заявляют, что их пилотные проекты ИИ не приносят никакой пользы. Только 11 % используют ИИ в продакшене. И всё же, инвестиции в ИИ продолжают расти, потому что компании боятся отстать от конкурентов.

Самое главное, что McKinsey советует: «Не продавайте ИИ как магическую таблетку — продавайте решение конкретной проблемы.» Иначе вы рискуете оказаться в ловушке, где «технология ищет проблему, которую она могла бы решить».

• Обсуждение показало, что компании, продвигающие ИИ, часто не могут продемонстрировать реальную отдачу от внедрения ИИ, и вместо этого они используют его как маркетинговый инструмент.
• Участники обсуждения подчеркнули, что вместо того, чтобы сокращать издержки, ИИ внедряется в продукты и используется для создания иллюзии прогресса, в то время как фактически не создает ощутимых улучшений.
• Участники также отметили, что вместо того, чтобы сокращать штат, ИИ внедряется в продукты, что может привести к сокращению рабочих мест, но вместо этого компании продолжают нанимать консультантов для "помощи" в управлении изменениями.
• Участники также обсудили, что вместо того, чтобы использовать ИИ для повышения эффективности, компании используют его для создания иллюзии прогресса, в то время как фактически не создает ощутимых улучшений.
• Участники также отметили, что вместо того, чтобы использовать ИИ для повышения эффективности, компании используют его для создания иллюзии прогресса, в то время как фактически не создает ощутимых улучшений.