Как ИИ изменит мир и что будет с системными аналитиками

Воскресным вечером смотрели сравнение ответов AI-помощника, натренированного для нужд бизнес и системных аналитиков, с ответами 5 версии ChatGPT. В конце стрима ребята из команды AI IDE BSA спросили у Андрея Буракова про то, как нейросети повлияют на работу аналитиков через 5 лет. Ответ Андрея мне понравился: «Нам всем придется стать немножко лидами: научиться декомпозировать и ставить задачи». Цитата, конечно, неточная. Как было на самом деле можно посмотреть в записи. 

В целом нет никакой тайны в том, что будет через 5, 10, 20 лет в связи с приходом ИИ в нашу повседневную жизнь. Векторы развития хорошо просматриваются под определенным углом: смотрим не на то, что может ИИ (и что он сумеет, если продолжит развиваться в том же темпе), а на то, что продает ИИ и кто за это платит. 

Вычислительная модель, которая не умеет считать

Эта часть статьи была актуальна только до августа 2025 года. Теперь все, что до следующего заголовка — неправда. Но я решила это оставить. Возможно, Вам будет любопытно узнать как работали AI-инструменты, когда только начинали. История разворачивается прямо перед нами. Но всё ли мы успели заметить?

По определению из интернетов нейросеть – это вычислительная модель. Но если спросить у того же ChatGPT сколько будет 6+8, он не станет производить расчет именно этих цифр. Он принесет нам наиболее вероятный ответ. То есть не сложит 6 с 8, а посмотрит какие могут быть варианты и отдаст тот, вес которого покажется ему наиболее значительным. 

Я не поручись за то, что это так потому, что не являюсь специалистом в этой области, а только слышала об этом факте от специалистов. И еще потому, что уже завтра это легко может перестать быть правдой (и перестало). Но я отправила в DeepSeek промпт следующего содержания:

Что произойдет, если я попрошу тебя посчитать сколько будет 6+8? Как ты будешь формулировать ответ? Опиши подробно все этапы твоей работы над этим ответом, пожалуйста.

Ответ полностью подтверждает вышеобозначенный факт. Ради интереса, скормите этот промпт своей pet-AI. Что она скажет? Совпадут ли ответы? Если захотите, приносите свои варианты в комменты под этим постом. Там уже есть любопытное.

Задумайтесь. Теперь ответ на вопрос о том, сколько будет дважды два, зависит не от математики, а от того, что решит по этому поводу мировая общественность и наиболее авторитетные источники. Я называю это эффектом Дейенерис: «Правда – это то, во что верит большинство». 

Апдейт: Пока я это писала в свет вышла 5 версия ChatGPT. Она умеет делать вычисления с помощью предварительно сформированных скриптов. Это подтвердилось экспериментом Анны. В тот же день знакомый прислал мне в личку скрины того, что теперь отвечает DeepSeek на вышепредставленный промпт. Между ответом, где нейросеть признается, что не считает, а ищет ответ в интернете, и этими скринами всего 20 дней.

Нейросети – это не искусственный мозг в коробочке, а менеджер информации. Что-то вроде контент-менеджера, управляющего тем, что и как будет опубликовано на вашем сайте. Только вместо сайта индивидуальное ментальное пространство. 

Конечно, не стоит недооценивать этот момент. Помните принцип WYSIATI (что ты видишь, то и есть) о котором так много пишет Д.Канеман? 

Имеющаяся информация определяет мышление и реакции, влияет на то, какую реальность строят люди вокруг себя. Это те самые предпосылки, которые часто бывают неверны просто потому, что мы их додумываем за других. А додумывать приходится потому, что «все врут» как утверждает автор книги «Спросите маму». И нужно признавать –  в этом Роберт Фитцпатрик прав. 

Нейросети – это привратник на воротах индивидуального ментального пространства. Но служить он будет не тем, чьи двери охраняет, а тому, кто пожмет его руку непустою рукой. Правила игры не изменились. Платит тот, кто хочет быть найденным; тот, кто хочет присутствовать в наибольшем количестве голов. 

Нейросети – новые поисковые системы. Выдача стала максимально индивидуальной. Четко под запрос с учетом контекста. Она даже оформляется, подстраиваясь под стиль спросившего. Больше нет смысла бороться за то, чтобы твой контент попал в топ 10. Теперь придется бороться за то, чтобы он попал в ответ AI-модели. 

Знания о построении систем как метанавык и возникновение новых профессий

Это приведет к тому, что каждому придется строить свою собственную систему потребления информации организуя её с помощью инструментов, в том числе ИИ. Построение систем станет метанавыком, как, например, стал им маркетинг, ведь каждый из нас всё время что-то продает. Предположим – своему другу идею о том, как провести ближайшие выходные. Тоже самое можно сказать о писательском ремесле, ведь нам постоянно приходится что-то очень доходчиво объяснять в письменной форме. Например, в мессенджере своему другу про то, как интересно можно провести ближайшие выходные. Да и кто сейчас не блогер? У каждого второго есть канал в телеге.  

Значит ли это, что исчезли маркетологи, актеры, писатели… Нет. Я вообще не знаю ни одной профессии, которая исчезла навсегда, без следа. Но множество из них трансформировалось во что-то другое. И это нормально. Мы тоже больше не сорокасантиметровые малыши. А ведь когда-то были. Но стоит ли жалеть о том, что теперь – нет?

Когда что-то сложное начинает быть более доступным, то профессионалом считается не тот, кто может сделать в достаточной степени качественно, а тот, кто может качественно делать в промышленных масштабах или тот, кто настолько заморочится, что превратит результат в произведение искусства, в уникальный предмет роскоши. 

Даже если построение систем станет метанавыком, системные аналитики не перестанут быть востребованы. Посто станет выше порог входа в профессию. Кто-то, конечно, уйдет потому, что промышленные масштабы – это скучно. Но когда заканчивается одна профессия, тут же начинается какая-то другая. Как на счет архитектора среды?

Персональные данные – персональная ответственность

Как мы уже поняли, привратник на дверях может пускать не только тех, кто нам полезен, но и НЕ пускать тех, кто нам нужен, а ещё допускать тех, кто по по-чуть-чуть выносит (мозги и не только). 

Я как-то слышала он-лайн встречу с президентом какой-то лиги про искусственный интеллект в РФ. Оттуда узнала, что популярный зеленый мессенджер имеет у себя на борту нейросеть, которая анализирует все чаты включая закрытые, выдергивает оттуда информацию на которую может найтись покупатель и немедленно продает. Скинул маме фотку паспорта и вот уже кто-то оформляет на твое имя кредит. Это преувеличение, конечно. Сейчас для оформления кредита нужен телефон, а не паспорт. Да и в зеленом мессенджере много более дорогой информации. Фотки паспортов рядовых граждан мало кого интересуют. Но смысл вы поняли. 

По настоящему масштаб трагедии я поняла, когда начала анализировать процессы найма. В какой-то момент обнаружила, что затраты на поиск нового сотрудника сильно зависят от того, сколько стоит доступ к резюме кандидата. Да, для работодателя это никогда не бесплатно. Я начала искать – а существуют ли бесплатные источники резюме. Среди рекрутеров есть потрясающие ребята. Они умные и отзывчивые. Кое-кто показал мне немного их внутреннюю кухню. 

…А про резюме в открытом доступе можно забыть, опять же — закон о персональных данных играет роль + никто не хочет, чтобы звонили и писали все подряд, вот и получается, человек кандидат нигде не размещается, но хочет, чтобы его нашли и крутую работу. 

_{— рекрутер, который разрешил его цитировать при условии неразглашения его персональных данных}

Так закон о персональных данных, в том или ином виде принятый во всех странах, окончательно превратил ПД в товар. Кое-кто при этом очень крепко держит нас за это самое «товарное место». Кое-какая желтая экосистема, например, или кое-какая зеленая служба доставки, а также кое-какой ооочень известный маркетплейс. В новостях легко можно найти информацию о том, как всё это было вскрыто и выпотрошено. 

Обладание постоянным номером телефона, адресом проживания и даже именем стало уязвимостью. Все чаще на тех.собес приходит какой-нибудь Иван с резюме где в написано, что он какой-нибудь Олег. На вопрос о причинах ребята отвечают, что так пытаются бороться со спамом, которым их заваливают сразу после публикации резюме на красном сайте. 

То, что мы все сейчас делаем, пользуясь различными сервисами в интернете – это собираем для воров «мешочки», чтобы им было сподручнее красть: быстрее прибегать и легче уносить. Мы оставляем данные для того, чтобы нам принесли домой продукты или для того, чтобы не пришлось ногами ходить за результатами анализов. Это не для воров, но они всегда знают где добыть наши персональные данные и как превратить их в свой доход. 

Тот, кто прочел книгу про проект Феникс знает — если система перестала быть управляемой, её нужно делить на контексты. Даже Юлий Цезарь завещал нам: «Разделяй и властвуй». 

Итак. Хочешь защитить – распределяй. Сделай так, чтобы данные не складывались по мешочкам, которые можно спарсить за несколько минут. Пусть вор потрудится, собирая. Пусть потратит время. А там, глядишь, и служба спасения подъедет. 

Персональные данные должны храниться на персональных устройствах, передаваться в моменте и уничтожаться после использования. Никакие экосистемы, службы доставки и маркетплейсы не должны держать это у себя дольше, чем это необходимо для выполнения заказа. 

Я не знаю сколько потребуется текущей системе управления человечеством, чтобы прийти к этому неизбежному факту, но я почти уверена, что наши дети будут НЕ уметь расписываться. Подпись нужна для того, чтобы подтвердить: «Конкретный человек подписанное видел и с подписанным согласен». Для этого действия больше не нужны фамильные закорючки. Часто для этого достаточно чекбокса. Остается только найти способ убедиться в том, что его нажимает тот самый человек. 

Данные вместо денег

Не только персональные данные имеют ценность. Данные в принципе – это основной капитал любой айтишной компании. Вся наша индустрия существует вокруг них. Наша работа – управление потоком данных и конвертация их в информацию. Не будет данных – не станет айтишников. Но данные есть всегда пока существует время. Погоня за ними – погоня за властью. Натан Ротшильд сформулировал принцип: «Кто владеет информацией, тот владеет миром» –  ещё во времена Ватерлоо. 

Сейчас данные ходят длинным путем. Часто процессы выглядит так: данные -> информация -> деньги -> информация -> данные.  Например:
— некая система собирает данные ->
— анализирует их, извлекает оттуда информацию о том, какой товар хочет приобрести конкретный человек ->
— продает эту информацию за деньги тем, кто ищет способ сбыта своих товаров ->
— и потом за эти деньги покупает какой-нибудь отчет о состоянии рынка, чтобы сделать прогноз на будущий период, построить план развития собственной системы. 

Простите за притянутый за уши пример, но мне кажется, что принцип вы уловили. Когда нам нужно было обменять бычьи хвостики сегодня на бычьи копыта через год, то весь этот год у нас должен был храниться некий символ, некий эквивалент этих хвостов. Деньги хорошо справлялись с этой задачей. Но теперь цифра позволяет нам учитывать фактор времени без промежуточной конвертации. 

Конвертация – это дорого. На каждых воротах свой привратник. Сейчас у нас есть все возможности для того, чтобы проложить свои шелковые пути напрямую: от одних данных к другим. В крайнем случае – к информации, без промежуточного этапа в виде денег. Нет только понимания того, как сейчас выглядит наша система. Чтобы увидеть лабиринт, нужно его покинуть. 

На биржах будущего, возможно, будут торговать информацией, а не облигациями. Кажется, уже сейчас это не так уж сложно устроить. Были бы данные и умельцы их обрабатывать. Вы видели как ИИ пишет SQL запросы? Особенное если это происходит под чутким взглядом умелого кожаного мешка. 

Революция в области хранения данных

В ближайшее время нам придется как-то иначе хранить и использовать данные. Революция, в общем, уже происходит, стоит только посмотреть на то, как бодро мы все переезжаем в облака. Хранить приходится больше данных и дольше. Системы усложняются и требуют всё большего распределения. А проблемы с гарантированным порядком сообщений и доставкой ровно один раз всё никак не решаются.

Здесь должна признаться, что эта часть статьи самая сложная для меня. Много раз делала подход к этому снаряду. Но я всё ещё очень плохо себе представляю как это может быть, поэтому не могу толком ничего объяснить. Я знаю только что:

1. Одно и тоже утверждение может быть истинным и ложным. Здесь нет противоречий.
2. Истина — крайне скоропортящийся продукт.
3. История и состояние – не одно и тоже, даже если значения совпадают. 
4. Контекст может менять смысл находящегося в фокусе объекта до уровня – противоположный. 
5. Порядок имеет значение.

Противоположные утверждения могут быть истинными, но не одновременно

Начну с Альтшуллера. В своей книге «Найди идею: введение в ТРИЗ» Генрих Саулович приводит пример с двумя утверждениями «Мыши повсюду» и «Мышей нет нигде». Он показывает как оба тезиса могут быть одинаково истинными, стоит только учесть фактор времени. Зимой мыши повсюду в нежилом деревянном домике, где остались продукты. Но летом я их нигде не вижу. В одном и том же месте мыши повсюду и нигде. Оба утверждения верны. Бинера не существует. Не стоит также сбрасывать со счетов промежуточные варианты, ведь мыши появляются и исчезают несразу. Есть еще весна и осень. Это цикл. Помните квадрант Кеневина, описывающий цикличность всех систем? Это часы. 

Когда мы имеем дело с двумя утверждениями, отрицающими друг друга, мы словно прокладываем кротовую нору от полудня и шести часам (из зимы с мышами в лето без мышей | из хаотического состояния системы к моменту, когда она на пике успеха). При этом весна и осень как бы сами собой разумеются — они являются нашими инструментами попадания из одного состояния в другое. Нам бывает сложно осмыслить большие системы и учесть все возможные варианты событий, происходящих в них. Но этого и не требуется, как оказалось. Достаточно учесть два взаимоисключающих события верхнего уровня. Текущее состояние принимаем за точку 1. Инвертируем его в противоположное — точка 2. Понимаем, что полная система будет включать в себя оба этих состояния и промежуточные значения между ними. Всё. Из любой точки цикла по Кеневину мы можем увидеть весь цикл целиком. Именно поэтому прием Альтшуллера такой действенный.

Аристотель утверждал: «Невозможно, чтобы одно и то же в одно и то же время было и не было присуще одному и тому же в одном и том же отношении» Этот тезис лег в основу закона исключенной середины. Но ключевые слова здесь – «… в одно и тоже время». Одновременно – не может, но в целом (в полной законченной системе, в полном закончившемся цикле процесса) – обязательно будет присуще. Именно этот маркер, показывающий что два взаимоисключающих события уже произошли, укажет нам на целость процесса.

Истинность – категория времени

Итак, любое утверждение может быть истинным в свое время. Как жаль, что это время быстро проходит. В моменты сворачивания и разворачивания системы изменения происходят скачками.

Легко вырастить бизнес х2, если ты только начинаешь. Был у тебя один человек в штате. Взял ешё одного – х2. Сворачивается в точку система тоже очень быстро. Но есть и другие примеры скоротечности. 

Истина – очень скоропортящийся продукт.

У меня дома есть лампа, меняющая цвет каждые две секунды. Что я должна ответить на вопрос «Какого она цвета?» Даже если я скажу, что она разноцветная, это перестанет быть правдой как только лампа сломается. 

Бинера не существует. Но это тоже – неправда! Его не существует в нашем, человеческом мире. Однако наши компьютеры всё ещё думают нулями и единицами. Как им объяснить что между двумя цифрами дохрена значений? В битовой системе, вероятно, – никак. А кубитовые квантовые компьютеры пока в таком состоянии, которое не позволяет нам пользоваться ими в повседневности. 

Но наши данные уже объемны. Нам больше недостаточно плоских таблиц. Мир не помещается в парадигму «ключ — значение». Помимо объекта и его состояния у нас есть ещё момент в котором он имел данное состояние и контекст, обеспечивающий соответствующий эффект. Сейчас расскажу. 

История и состояние – не одно и тоже

Один известный блогер умеет очень понятно объяснять сложные технические концепции. В его статье, посвященной архитектуре блокчейна я прочитала: 

Ethereum в своем вайтпейпере примерно треть текста тратит на объяснение, почему цепочка изменений и цепочка состояний по сути одно и то же.

Отбегу немного в сторону потому, что это самый подходящий момент показать насколько важен контекст. Сначала я пыталась найти вышеприведенную фразу при помощи поисковой системы, но Gemini считает, что мысль про идентичность истории и состояния принадлежит инвестору Джону Боглу. С помощью старых добрых методов мне удалось найти оригинал его высказывания: «…прошлое в контексте инвестиций важно для понимания текущей ситуации и принятия будущих решений». Он ничего не говорил про то, что история и состояние — это одно и тоже. Но Gemini поняла эту фразу именно так. Если вырвать слова из контекста, то их можно трактовать в любую сторону.

Боюсь что создатели виртуальной платформы Эфира тоже поторопились с выводами. Тактически и математически всё верно. Значения в цепочке истории и цепочке состояний совпадают. Но можем ли мы себе позволить контролировать только состояния? Насколько это безопасно?

Ethereum использует состояние объекта, чтобы ускорить обмен данными в блокчейн и для простоты чтения: валидность всей цепочки нужно проверять только при первом запуске, а текущее состояние системы можно узнать в любой момент, прочитав корень дерева состояний. Это как будто вы развернули огромную карту и вам моментально показали где вы находитесь. Удобно. Это быстро.

Проблема данного подхода заключается в том, что зная состояние (точное местоположение во времени и пространстве) мы не можем узнать как мы сюда попали, если не знаем историю. Состояние без истории непроверяемо. Это как будто каждый раз при разворачивании карты у вас случается амнезия. Вы знаете где находитесь и, возможно, понимаете куда нужно попасть. Но почему вы здесь, а не там? Как давно вы в пути? Где уже были? Это приводит к рекурсивным завихрениям: можно ходить по одному и тому же кругу каждый раз как в первый. Возможно, именно это стало причиной эффекта The DAO, где рекурсивные ответвления позволили разделить блокчейн. Но кажется, что в эту ловушку попало все человечество.

Состояние – это замерший кард, фотография, дерево в лесу. История – это фильм из тысячи таких кадров, тропинка в джунглях. К одной точке ведет множество путей. Не все они доступны. Но они всегда есть. Чтобы не плутать в трех состояниях, нам нужна нить Ариадны. Если мы прошли по какой-то дороге и обнаружили обрыв, полезно об этом помнить.

Состояние – естественное следствие исторического пути, но, в подавляющем большинстве случаев, оно не предопределяет следующий шаг, не трансформируется в причину, а это значит, что оно лежит на другом уровне иерархии – ниже. Это как отражение в зеркале. Да, повторяет объект. Но если мы будем анализировать отражение, что мы узнаем об объекте? Вдруг у него нет синяков под глазами, а просто свет неудачно падает?

Хорошо, допустим, следует опираться на историю, а не на её отражения. Но есть проблемки. Собранная в линию, она занимает слишком много места. Требуется слишком много ресурсов. Мы не понимаем как это хранить. Мы не понимаем как это анализировать. У нас плоские, двухмерные базы данных. 

Даже история человечества не помещается ни в одну голову, ни в одну жизнь. Понятно, что требуется деление. Его даже сделали. Но история человечества, например, делиться каким-то таким образом, который айтишники назовут антипаттерном (когда делят на бэкэнд, фронтенд и мобилки). У нас есть те, кто знают историю и отдельно — те, кто может сделать из этого какие-то выводы. Понятно, что эта ситуация должна измениться. Непонятно — как именно.

Когда-то для фиксации реальности у нас были только картины и художники. Это было долго и дорого. Потом изобрели фотографию и стало полегче. А сейчас у нас 24-60 кадров в секунду. Когда-нибудь историчность и фиксация абсолютно всех состояний перестанет быть сложным. А пока мы стоим перед интересной задачей, которая кажутся нерешаемой: как запихнуть цепочку из множества событий в одну систему, которую можно быстро считать, проанализировать и проверить (хотя бы на непротиворечивость)?

«При чем тут ИИ?» — спросите вы. Они подожгли интерес к так называемым векторным базам данных, которые на самом деле не базы данных, а поисковые движки, довольно быстро рассчитывающие маршрут к нужной информации. Они бодрее работают с историчностью, но с проверяемостью пока сложно.

У вас нет ощущения, что криптовалюта – это хорошо, но что-то не то. Как будто это ещё не оно. Я вообще не понимаю в математике, но теория систем подсказывает мне, что состояние из историчности получить можно, а наоборот – нет.

Сейчас блокчейн ассоциируется с новой формой денег. Но любая система, позволяющая быстро работать с историей, подвинет его. Она просто будет выполнять ту же функцию, но проще, и эффективней.

Возможно тот элемент, которого не хватает – это квантовый компьютер. Вы помните как его идея получила ресурсы на развитие? Кое-кто предположил что квантовый мог бы быстро подобрать ключи к криптокошелькам. Дерево Меркла и вектора графически очень похожи. Оба ускоряют работу и обеспечивают проверяемость. Но по-разному структурируют информацию.

Бесконечная лента событий – линия времени – это не кубик, как упаковывают в блокчейне, а спираль. Спросите Козырева или Деминга с Шухартом. Мы привыкли разматывать этот клубок горизонтально. Но из практики работы с микросервисами мы знаем, что правильное деление на контексты – вертикальное. Что если проверяемость событий может быть обеспечена посредством вертикальных срезов (проколов) спирали цикла? Как определить границы цикла мы уже знаем – допустить два взаимоисключающих события.

И все же, историчность и её проверяемость – это не единственный вызов, который на данном этапе мешает нам управлять вселенной, не привлекая внимания санитаров справиться с данными. Если история – это лента событий, то порядок элементов в ней очень важен. Что было раньше: курица или яйцо?

Сейчас анализируя данные мы обычно полностью игнорируем то, откуда они берутся и при каких обстоятельствах возникают. А потом удивляемся почему наши выводы не подтверждаются, а прогнозы не сбываются.

О том, как порядок меняет эффекты 

Выше я писала как фраза инвестора Джона Богла, вырванная из контекста, поменяла свое значение. История знает множество таких примеров. Например, всем известное «моя хата с краю» – обычно звучит для того, чтобы показать свое нежелание участвовать в процессе. Но в оригинале было так: «Моя хата с краю – первым врага встречаю».

Если значение объекта меняется в зависимости от контекста, то эффект всей системы, к которой принадлежит объект, меняется от того, в каком положении по отношению друг к другу находятся составляющие. 

Детали от автомобиля, собранные в железную бочку, не сделают этот предмет средством передвижения. Их нужно правильно соединить и расположить в пространстве. Здесь снова можно вернуться к книге Альтшуллера, где предостаточно примеров того, как иное соединение частей объекта приводило к изменениям свойств на такие, которые при прежней конфигурации были совершенно невозможны. Или можно посмотреть сериал «Остановись и гори», чтобы узнать как жена инженера придумала делать материнскую плату двухсторонней, что позволило запихнуть ПК в чемодан и превратить в портативный. 

Так как данные – это показатели системы, то их положение друг относительно друга тоже много о чем нам говорит. Конкретно – рассказывает при какой конфигурации элементов система может давать необходимые нам эмерджентные свойства. Сейчас мы совершенно игнорируем этот факт поэтому мир данных (да и наш собственный) представляется нам полнейшим хаосом. Мы строим цифровых двойников, но они редко отражают реальность корректно. Прежде всего потому, что не изменяются вместе с объектом, который представляют в цифровом мире. 

Какие данные необходимы для контроля систем

Чтобы понять при каких обстоятельствах возникают нужные нам эффекты и научиться вызывать их искусственно, нам необходимо анализировать данные с учетом контекста, видеть их как будто в объеме:

• объект;
• значение объекта;
• информация о том, как это значение менялось во времени (историчность);
• информация о том, как менялось положение объекта в системе относительно других объектов и какие значения были у других объектов в момент смены (контекст);
• корреляцию между двумя предыдущими пунктами.

Речь идет о системах типа «сложные динамические» как наиболее распространенных. И это всего лишь логирование. То есть сбор статистических данных, а не ключи воздействия. Это не способ построить новые системы, а возможность наблюдения за текущими сложными, хаотичными неуправляемыми. Сложные системы впринципе не строятся с нуля (закон Голла). Они растут из простых бинарных эволюционным способом.

Что даст нам эта информация?

Для чего нам логировать систему и собирать данные из списка выше? Она позволяет:

1. Построить карту системы в объеме.
2. Понять из каких циклов состоит система и границы этих циклов. Сама по себе эта информация не нужна. Но ее знание позволяет понять что хорошо сейчас делать, а что — не стоит. Сеять зерно в землю хорошо весной, а осенью — не стоит. Хотя температурный режим примерно одинаковый. Понимание циклов позволяет прогнозировать будущее поведение системы, лучше понимать когда возможны поломки и заранее к ним готовится.
3. Обнаружить казуальные причинно-следственный паттерны (каждый раз когда -> тогда; если -> то).
4. Развивать новые системы с минимальным количеством нежелательных эффектов. Я как-то спросила у руководителя проектов, как они понимают сколько специалистов и каких нужно им на проект в разные периоды его существования. РП ответил что у них есть данные с других проектов. Много данных. Это позволяет им реже ошибаться в оценках.

Удобно, не правда ли?

Сейчас мы совсем не умеем вот так собирать и анализировать данные. В первую очередь — мы не умеем так думать. На Event Sourcing паттерне мозги начинают скрипеть. Но, возможно, когда вы будете это читать, данный пункт тоже перестанет быть правдой, как и первая глава этой стати.

Возможно, мы научимся, когда придумаем, как собрать квантовый компьютер, способный работать в условиях, при которых может существовать человек. 

Средовый подход

Мысль о том, что навык построения систем становится метанавыком, как бы рассеяна в воздухе и пришла в голову не только мне. Вот как об этом пишет Вика Герман: 

Раньше я думала, что экосистему могут построить только Google, Яндекс, Apple.

А теперь поняла, что я тоже могу.

А вот про то как выглядит её экосистема, из каких составляющих состоит: большая идея + путь + мастерская + команда + валюта. 

Таких как Вика, много. Фактически – каждый из нас. Да, Вы, уважаемый читатель – тоже. Что произошло? В какой момент это случилось?

Бесконечное пространство реализации

Мир был бесконечным до тех пор пока на карте не закончились белые пятна. Мы всё знаем про свою планету. Знаем кому принадлежит каждый её сантиметр. У всего, что занимает эти самые сантиметры, есть свой хозяин.

Пространство необходимо людям для того, чтобы жить, чтобы реализоваться: проявить себя, свои таланты, осуществить планы и мечты. Но чем грандиознее проект, тем больше ему нужно территории. А она закончилась. Каждый сантиметр кому-то принадлежит. Мы так думали.

Система сломалась. Несите новую

Потом оказалось что пространства могут быть виртуальными. И понеслось: социальные сети, мессенджеры, каналы, чаты, сайты… Уже не важно в какой стране кто-то живет. Мы все сейчас живем в интернете. Это наше общее место обитания. Единственное, что нас еще хоть как-то разделяет – это язык. Но появилось ИИ, а вместе с ним устройства, которые организуют сурдоперевод на 40 языков с точностью 95% и задержкой меньше секунды.

Кажется, что это ерунда. Но чем больше я узнаю о системах, тем больше понимаю: люди больше не делятся по этносу, национальности, цвету паспорта, региону проживания и прочим вещам, которые раньше однозначно помогали нам отделить «наших» от «ихних». А как теперь делятся люди? Поверьте, они как-то делятся. Человечество – слишком объемная система, чтобы можно было воспринимать её монолитно. Когда контексты этой системы «текут», она становится неуправляемой.

Всё это происходит на фоне взрывного роста пространства, когда реальность дополняется виртуальностью.

Теперь каждый получил возможность и необходимость строить собственные системы. Виртуальные сервера в продаже – законный способ приобретения территории для реализации своих задумок. Докеры и прочие кластеры – как способ «застолбить». AI-инструменты – как способ получения информации. У нас всё есть. У каждого из нас. Единственный, по-настоящему дефицитный ресурс, который точно нигде не раздобыть – это время.

Мир превратился в большой проект Феникс, где так много систем, что не хватает рук чтобы поднимать упавшее. Если что-то перестает работать, его просто бросают потому, что легче и быстрее развернуть новое. Сплошная квантовая запутанность и кот Шредингера в придачу. Мы иногда ощущаем себя этим котом. 

Плохая новость заключается в том, что этим невозможно управлять. Даже не пытайтесь. Хорошая – нам и не нужно. 

Среда как способ управления системами

Нормальный путь развития любой системы – естественный эволюционный. Стадии этих процессов мы знаем. Их описали Платон с Аристотелем, а позже – Кеневин. Более подробно они описаны, в любом курсе по бизнесу: зарождение, рост, зрелость, бюрократизация, реструктуризация. Кто-то сворачивается на первом же витке. Кто-то выходит на новый уровень. Это фрактал из событий. Линия времени вовсе не плоская. Это спираль из точки в бесконечность и из бесконечности в точку. Пошлое – корень-канат из свершившихся фактов. Будущее – дерево возможностей (вероятностей). Дерево Меркла. 

И раз уж у нас тут сад, то мы легко можем понять как это будет развиваться. Примерно как в теплице. То есть нужно создать опредленные условия, чтобы системы смогли вырасти сами. Какая у тебя среда – такой и сад. Управление происходит через создание благоприятных для одних и неблагоприятных для других условий. Раньше системы строили специально обученные люди. Теперь это будут делать все подряд, а специально обученные люди станут формировать среду и собирать урожай. Например, Марина Кулаковская пишет как это может работать на уровне компании:

Управление «тенью» – это не борьба с людьми, а работа с системными рисками. В этом деле HR-лидер выступает не как администратор процессов, а как архитектор организационной среды, который понимает реальные механизмы работы власти и влияния.

Глубинный аудит эффективности – это не отчет о соответствии KPI, а диагностика этой среды. Важно понять: какие формальные и неформальные правила определяют реальное поведение в компании и насколько это поведение соответствует стратегическим целям.

Средовый подход – не моя фантазия. Вот про него пишет Руслан Сафин, ссылаясь на С.Б.Переслегина. Среда определяется как один из четырех фундаментальных факторов, сквозь призму которых рассматривается в теории систем любое, что сложно организовано. 

Выбор между «перестать существовать всем» и «разрешить существовать… всем»

Умом я понимаю, что должно работать именно так. Но не очень верю, что найдутся люди, способные создать хоть сколько-нибудь пригодное для жизни пространство вариантов. 

У Натальи Козловой прочла про замечательную книгу Поварина об искусстве споров. 

«Подумать только, Поварнин написал свою книгу в самый разгар революции и гражданской войны, в то время, когда казалось, что договориться в принципе невозможно…»

_{— говорится голосом искусственного интеллекта в видеоролике}. 

Сто лет назад в обществе было предостаточно людей, способных сделать так, чтобы XX век не превратился в кровавую баню. Но он превратился. Что происходит в связи с этим теперь – вы знаете. 

Понятно, что мы стоим на границе эпохи и система, в которой мы существовали очень долго, коллапсирует. Циклы становятся всё короче. Это легко проследить по фактам истории. Вот только кто сказал, что сверхновая родится? Если бы эту задачу скормили квантовому компьютеру, он бы, наверное, сказал, что вероятность данного события в текущих условиях близка к отрицательной. А может быть что-то про 42. 

Мне остается только предложить встретится тут через 5, 10, 15 лет. Если выживем, то посмеемся над этим текстом.

Выводы

Эта статья началась с вопроса о том, как приход ИИ в нашу повседневность повлияет на профессию системных аналитиков. Если бы его задали мне, я бы сказала, что теперь системным аналитиком станет каждый потому, что у каждого появляются возможности для автономного создания своих собственных систем, удовлетворяющих одну или несколько наших потребностей.

Раньше для закрытия этих потребностей нам приходилось обращаться к профессионалам и выбирать из нескольких усредненных вариантов, которые до конца не подходили никому. Теперь люди смогут быть чуть более независимыми друг от друга.

Благодаря появлению интернета распространение информации стало стремительным. После появления ИИ рухнул языковой барьер. Информация стала по-настоящему общей. Необходимость строить IT-шные штуковины позволила быстро накопиться знаниям о том, как утроены системы, каким они бываю, из чего состоят и как их проектировать.

Low-code инструменты помогают интегрировать IT-шные штуковины друг с другом. А данные, которые раньше были просто океаном циферок, становятся одновременно уязвимостью и возможностями, в зависимости от того, как их хранить и обрабатывать.

Я не уверена, что это произойдет на горизонте в 5 лет. Кое-чего не хватает. А именно — ответов на вопросы:

1. Как хранить историю смены событий так, чтобы её можно было быстро считывать и проверять?
2. Как анализировать данные не только в моменте, но и с учетом историчности (времени)?
3. Как анализировать данные с учетом контекста?
4. Как учитывать смещение объектов системы относительно друг друга и по этим данным делать прогноз на изменение эмерджентных свойств?

P.S.

Этот статья может быть более-менее понятна только людям, живущим в конкретной стране, в текущем моменте. Возможно уже через пару лет никто не сможет определить, про какой красный сайт и зеленую службу доставки идет речь, и что за события, с ними связанные, я тут упоминаю. Кто не жил в ту эпоху, когда «Автостопом по галактике» была культовой книгой, ничего не поймет про 42. А это, на секундочку, ответ на главный вопрос жизни, вселенной и вообще, полученный в результате семи с половиной миллионов лет непрерывных вычислений на специально созданном компьютере. 
Этот текст вряд ли будет понятен любой AI модели. Если вдруг вам покажется что тут слишком много букв и попросите своего помощника сделать пересказ, то, скорее всего, получите какую-то чушь. Без нужного культурно-временнОго кода невозможно адекватно интерпретировать написанное.