Суббота, выходной – короткий инсайт на подумать за чашкой кофе.

Есть ли у вас задача, которую вы не поручаете AI, потому что «он с этим не справится»?

FrontierMath – бенчмарк из задач, которые математики не могли решить десятилетиями. Год назад ни одна модель не набирала больше 2%. Сейчас GPT-5.4 решает 47,6%. За год – от «невозможно» до «почти половина».

Для менеджера это не про математику. Это про то, как быстро устаревают представления об ограничениях AI.

«AI не умеет рассуждать», «AI не справляется со сложными задачами», «AI хорош только для рутины» – всё это было правдой год назад. Сейчас – уже нет. Ментальная модель большинства руководителей отстаёт от реального состояния инструмента на 12–18 месяцев.

Вот конкретный пример. Руководитель, который в 2024 году попробовал ChatGPT для анализа данных и остался недоволен, до сих пор убеждён, что «AI не справляется с аналитикой». Но модели 2026 года – это другой уровень: они работают с контекстом в миллион токенов, строят цепочки рассуждений, ищут информацию в реальном времени.

Граница возможного смещается быстрее, чем обновляются ожидания. И это создаёт два риска:

– Недооценка: вы не поручаете AI задачу, с которой он уже справляется лучше вас – Переоценка: вы доверяете AI в области, где он по-прежнему галлюцинирует

Именно эти два режима – когда доверять, а когда проверять – мы разбираем в модуле "Фундамент" курса: систематика ошибок AI, метод верификации, аудит AI-решений. Не теория – конкретные фреймворки для принятия решений.

Разбор с контекстом для практиков: mysummit.school/blog

Подписывайтесь на рассылку – разбираем, что реально изменилось в AI и как это применять в работе.