Prognosticum

Опубликовано руководство Behavioural Systems Mapping: A guide for local government and the third sector Оно включает в себя три взаимодополняющих подхода: 👉 Системное мышление, 👉 Поведенческие науки и 👉 Партисипативные методы (методы соучастного проектирования). "Это практическое руководство и инструментарий по поведенческому системному картированию (Behavioural Systems Mapping) для сотрудников органов местного самоуправления и специалистов некоммерческого сектора. Руководство составлено максимально понятно и просто: в нём используется легкий язык без избыточной академической терминологии и профессионального жаргона. Издание предназначено для тех, кто занимается внедрением изменений в сложных системах — например, решает проблемы неравенства в сфере здравоохранения, экологической устойчивости или цифрового участия (цифровой инклюзии). Цель руководства — предоставить пошаговый алгоритм, а также полезные советы и рекомендации, которые помогут специалистам государственного сектора уверенно опробовать метод поведенческого системного картирования в своих организациях и местных сообществах. Руководство призвано помочь командам выявлять скрытые поведенческие факторы и проектировать решения, обеспечивающие реальные системные изменения. Данное руководство создано на основе результатов проекта «Подход на уровне микрорайонов к цифровой инклюзии пожилых людей: апробация поведенческого системного картирования в пяти сообществах». В рамках проекта исследовалось, как поведенческое системное картирование может помочь местным властям и общественным организациям разрабатывать стратегии и меры, лучше адаптированные для преодоления системных барьеров, с которыми сталкиваются пожилые люди в Великобритании при доступе к цифровым технологиям. Метод картирования был протестирован в 5 районах Великобритании. Проект финансировался Фондом инноваций в сфере цифровой инклюзии при Департаменте науки, инноваций и технологий (DSIT). Исследование было проведено организацией DG Cities от имени Королевского района Гринвич, Советов округов Харингей, Илинг, а также Советов городов Лестер и Северо-Восточный Линкольншир при поддержке Центра изменений поведения при Университетском колледже Лондона (UCL Centre for Behaviour Change)."

Всем приветы! Очередной вебинар "Рай как прогностическая задача" состоится уже сегодня, с 19:30 до 21:00 МСК. В программе: ▪️Мой доклад: "Выход из тупика инферно и почему Рай - это прогностическая задача". ▪️Доклад Алины Дроган: "Идеи Побиска Кузнецова к задаче построения Райского сада". ▪️Доклад Сергея Буянова: «Индивидуальный рай»: от феноменологии тоски к онтологии соборности. ▪️Групповая работа. Регистрация на вебинар здесь.

Хосе Рамос и Джон А. Суини приглашают на 90-минутную рабочую сессию "где мы будем обновлять открытую карту проектов в сфере «партисипаторного будущего» (Participatory Futures)

АЦ ВЦИОМ опубликовал запись мастер-класса по применению метода Треугольника Будущих футуриста Сохейла Инаятуллы который состоялся в рамках XVI международная Грушинской социологической конференции посвящённой Конструированию будущего 26-27 марта 2026. Начало мастер-класса с 5 минут 18 секунд. Первоисточник @prognosticum

Accenture Research Report Consumer Pulse Research 2026 Talk to my AI agent: The new rules of brand value

Возвращение "мужика со списком" Долгое время злейшим врагом маркетолога был "мужик со списком" — непробиваемый для импульсивных покупок и эмоциональной рекламы. Потом была борьба за топ-позиции в выдаче поисковиков и маркетплейсов. Появление ИИ сделало эту борьбу всё более эффективной и изощренной. Потом появились ИИ-агенты. А потом «мужик со списком» вернулся. Только теперь он работает на базе LLM, анализирует миллионы данных за миллисекунды, напрочь лишен эмоций и принимает решения за вашего клиента. Добро пожаловать в эру, где ваш главный покупатель — это ИИ-агент. Опубликованный в июне 2026 отчёт Accenture «Talk to my AI agent: The new rules of brand value» , как раз посвящен ключевому тектоническому сдвигу: переходу от традиционного e-commerce и поискового выбора к агентной коммерции (Agentic Commerce), где потребители делегируют принятие решений и покупки персональным ИИ-агентам. Главное 👉Потребители готовы делегировать решения ИИ-агентам — от выполнения отдельных точечных задач до полностью автономных агентных покупок. 👉Агенты вскрывают реальную ценность продуктов и полностью меняют то, как бренды открывают для себя, выбирают и начинают им доверять. Это не просто сдвиг каналов продаж, а фундаментальная перезагрузка самой механики клиентской лояльности. 👉Чтобы побеждать в новых реалиях, брендам необходимо завоевывать актуальность в глазах потребителей и доверие со стороны их ИИ-агентов. Для этого нужно давать ту ценность, которую можно подтвердить фактами, а не просто пообещать. 1️⃣ Ключевые цифры и факты ▪️Высочайший уровень доверия агентам: 74% потребителей готовы доверять своему персональному ИИ-агенту больше, чем лучшему другу, при совершении покупок от их имени. ▪️Готовность к делегированию (Delegation Dial): 🔹85% готовы к совместной работе (коллаборации) с агентом. 🔹74% готовы передать рутинные задачи (возвраты, переговоры о скидках, продление подписок, перезаказ). 🔹32% готовы доверить ИИ принятие решения о покупке (агент выбирает, человек утверждать/оплачивает). 🔹9% уже готовы к полностью автономным покупкам в рамках заданных правил. ▪️Сдвиг каналов: Для активных пользователей GenAI (использующих технологии минимум раз в неделю) ИИ уже стал каналом №1 для поиска и открытия новых продуктов (Discovery Channel), обогнав физические магазины. ▪️Влияние на бюджет: 71% потребителей ожидают, что ИИ повлияет минимум на половину их трат в ближайшие 12 месяцев. 2️⃣ Что ждать в ближайшем будущем A. Концепция «Delegation Dial» (Регулятор делегирования) Делегирование ИИ — не бинарный процесс, а гибкая шкала, зависящая от субъективной ценности и смысловой нагрузки (Meaning). 🔹Что отдают ИИ без сожаления: Всё, что воспринимается как «рутина и скука» (коммунальные услуги, страховка, бытовая химия, регулярные продукты). 🔹Что удерживают люди: Выбор, связанный с идентичностью, самовыражением, отношениями и эмоциями (отели для отпуска, стиль, подарки близким), даже если сам процесс поиска сложен. B. Покупки для «Идеального Я» (Idealized Self) 63% потребителей хотят, чтобы ИИ-агент помогал им покупать товары для их «идеального Я» — делать более здоровый выбор, избегать импульсивных трат, поддерживать бюджет, экологичность и осознанность. 🔹Прогностический вывод: ИИ-агенты становятся внешним институтом самоконтроля и рациональности. В отраслях, живших за счет нерационального поведения потребителей (импульсивные покупки, скрытые подписки, сложный мелкий шрифт), бизнес-модели начнут стремительно разрушаться. C. «Эмоциональный резонанс + Вычислительная видимость» 64% активных пользователей чувствуют, что GenAI помогает им быть «увиденными и понятными». Возникает парадокс: бренд должен одновременно завоевать сердце человека (эмоциональная привязанность, физический опыт) и алгоритм агента (абсолютная прозрачность данных, проверяемость, логистика). Если бренд упустит хотя бы одну из этих составляющих, он выпадет из цепочки потребления. D. Битва за «Decision Layer» (Слой принятия решений) Точка принятия решений смещается вверх по цепочке. Потребители просят агентов собирать мультибрендовые корзины (например, 61% хотят, чтобы агент покупал продукты сразу в нескольких супермаркетах, собирая оптимальную корзину). Власть переходит к тем платформенным игрокам и агентам, которые формируют стандарты, критерии сравнения и дефолтные настройки. 3️⃣ Главное для бизнеса Сдвиг 1: Прозрачность ценности — «Спрятаться больше негде» Агенты анализируют товары беспристрастно, сопоставляя заявленные обещания (маркетинг) с фактами (отзывы, характеристики, условия). Слабая дифференциация, завышенные цены и маркетинговые уловки скрывать больше невозможно. Сдвиг 2: Появление AEO (Agentic Engine Optimization) Традиционных SEO и GEO (Generative Engine Optimization) больше недостаточно. 🔹Новое требование: Вся информация о бренде, ценах, наличии, характеристиках, гарантиях и правилах возврата должна быть машиночитаемой и проверяемой (machine-verifiable). 🔹Кейс Mondelez: Компания обнаружила, что бренд Oreo появлялся только в 10% ответов ИИ-чатботов при запросе печенья. Причина была в технической заблокированности краулеров. Руководство переработало всю цифровую инфраструктуру, заявив: «Если они не могут просканировать наш сайт, остальное не имеет значения». Сдвиг 3: 4 ключевые позиции бренда в агентной экосистеме Бизнес должен четко определить свою роль (или комбинацию ролей): 🔹Agent of Choice (Стать агентом выбора): Создать собственного доверенного ИИ-агента для клиента. (Потребители в 2 раза больше доверяют агентам ритейлеров/брендов, чем нейтральным ИИ-платформам, из-за знания их предпочтений). 🔹Choice of the Agents (Стать выбором агентов): Оптимизировать данные и авторитет так, чтобы сторонние агенты всегда выбирали ваш продукт. 🔹Ecosystem Partner (Партнер экосистемы): Интегрировать свои данные и складские остатки прямо в платформы агентов. 🔹Fulfillment Partner (Партнер по исполнению): Сфокусироваться чисто на логистике и качестве товара, уступив управление спросом агентам. 4️⃣ Три новых правила создания ценности бренда 👉Know your consumer in the moment (Знать контекст и намерение в моменте): Объединить традиционные данные с сигналами намерений (промпты, поисковое поведение, история сервиса), чтобы закрыть разрыв между тем, что бренд обещает, и тем, что получает клиент. 👉Compete for influence in mediated journeys (Конкурировать за влияние на опосредованном пути): Четко разделить клиентский путь на «человеческие моменты» (где нужны эмоции, физический опыт, дизайн, радость) и «агентские моменты» (где нужна полная машиночитаемость и алгоритмическая прозрачность). 👉Rewire the business around the promise (Перестроить операционную модель): Если агент сделал обещание клиенту, а логистика или данные подвели (товара нет в наличии, доставка задержалась) — клиентская лояльность теряется навсегда. Использование внутренних ИИ-агентов в операциях, цепочках поставок и клиентском сервисе становится частью капитала бренда.

Всем приветы! Очередной вебинар "Рай как прогностическая задача" состоится уже в эту среду, 12 августа, в 19:30-21:00 МСК. В программе: ▪️Мой доклад: "Выход из тупика инферно и почему Рай - это прогностическая задача". ▪️Доклад Алины Дроган: "Идеи Побиска Кузнецова к задаче построения Райского сада". ▪️Групповая работа. Регистрация на вебинар здесь.

Да сегодня праздник какой-то! (с) В открытом доступе опубликована Трилогия о Будущих, состоящая из: 1️⃣ An Introduction to Futures Studies by Prof. Ziauddin Sardar (обновлённая версия) 2️⃣ An Introduction to Islamic Futures by Prof. Ziauddin Sardar & Dr. Mirza Sarajkić 3️⃣ An Introduction to Postnormal Times Theory by Dr. Liam Mayo. Скачать трилогию можно здесь.

Tom Geraghty опубликовал путь науки о сложности, опираясь на семнадцать ключевых научных работ, которые связывают эти две точки: от Уивера до Остром, от 1948 года до наших дней. Большинство из них доступны для бесплатного чтения. Может быть полезно тем, кто занимается сложностью и системами. В дополнение стоит посмотреть комментарии к посту автора на линкедин, есть годная критика и стоящие внимания дополнения.

Хороший пример применения Многослойного Причинно-Следственного Анализа (МПСА aka CLA) «От стратегии ухода к созиданию: образы будущего и субъектность молодежи в Албании (на основе метода многократного применения МПСА)» В основе работы лежит обширный массив качественных лонгитюдных данных, полученных в ходе трех этапов дискуссионных семинаров с молодежью Албании. Для анализа того, как с течением времени формируются и углубляются образы будущего и как меняется степень доверия к ним, был использован метод причинно-слоевого анализа (Causal Layered Analysis — CLA). Исследование прослеживает важную динамику: речь идет не об упрощенном переходе от пессимизма к оптимизму, а о движении от неопределенного чувства неудовлетворенности и установок на эмиграцию («выход») к более четкому пониманию институциональных тупиков, гражданской разобщенности и условий, необходимых для эффективных коллективных действий. Центральная метафора постепенно трансформируется: Албания перестает восприниматься как транзитный пункт, через который люди лишь проходят, и начинает видеться как сад, требующий совместного возделывания.

Dubai Future Foundation опубликован очередной отчёт THE GLOBAL 50

McKinsey Quarterly From adoption to impact: Three horizons of AI transformation

В McKinsey Quarterly опубликован отчёт From adoption to impact: Three horizons of AI transformation который показывает почему большинство проектов ИИ не приносят реальной отдачи — как в бизнесе, так и в госсекторе. Главные идеи 1️⃣Разрыв в готовности: Существует огромный дисбаланс между личной готовностью сотрудников к работе с ИИ (70%) и готовностью руководства менять организационную структуру и процессы (27%). 2️⃣Организационный фактор — главный драйвер ценности: Готовность самой организации менять операционную модель объясняет 48% вариации в извлечении ценности из ИИ, тогда как личная готовность сотрудников — лишь 25%. 3️⃣Три горизонта зрелости ИИ (Three Horizons): ▪️Enablement (Предоставление инструментов): 46% организаций дают сотрудникам ИИ для ускорения рутины. Реальную ценность получают только 13% из них. ▪️Automation (Автоматизация): 43% организаций автоматизируют существующие сквозные процессы. Успеха достигают 24%. ▪️Reinvention (Переосмысление / Перепроектирование): Лишь 11% компаний полностью перестраивают роли, процессы и операционные модели с нуля. 48% из них получают измеримую выгоду. 4️⃣Ловушка оптимизации текущего состояния: Около 90% организаций застряли на первых двух этапах — они пытаются ускорить существующий порядок вещей, вместо того чтобы перестроить его под новые возможности. 5️⃣Доверие против успокоения: Доверие к руководству — единственный фактор, прогнозирующий выгоду на всех трех горизонтах. Попытки успокоить сотрудников заявлениями вроде «ничего не изменится» временное снимают тревогу, но подрывают доверие. Доверие формируется за счет честности руководителей в условиях неопределенности и выполнении обещаний. 6️⃣Аналогия с электрификацией: Простое внедрение ИИ в старые процессы аналогично замене паровых двигателей на электрические на заводах без изменения планировки цеха — это не давало прироста производительности, пока не перепроектировали сами фабричные линии. Главное узкое место сегодня — не технологии, а организационное воображение. К этому отчёту стоит добавить несколько нюансов: 👉«Парадокс сэкономленного времени» на Horizon 1 Практики отмечают, что ускорение отдельных задач линейными сотрудниками не дает эффекта для P&L компании автоматически. Без пересмотра KPI и регламентов высвобожденный ресурс уходит либо на избыточную полировку текущей работы, либо на задачи, не связанные с приоритетами бизнеса. 👉ИИ-грамотность руководства на Horizon 2 Для успешной автоматизации процессов критичной оказалась техническая грамотность топ-менеджмента. Если C-suite рассматривает ИИ как «черный ящик от IT-отдела», вероятность получить бизнес-эффект падает почти в 4 раза (9% против 35% при высоком уровне грамотности). 👉Мидл-менеджмент это главное звено сопротивления Согласно данным отчета, уровень тревоги перед ИИ среди менеджеров среднего звена выше, чем у рядовых исполнителей (25% против 20%). Именно эта прослойка испытывает наибольшее давление: от них требуют внедрять ИИ «сверху», но их традиционные функции (контроль, агрегация данных, распределение задач) ИИ размывает в первую очередь. 👉Феномен «Shadow AI» (Теневого ИИ): 70% готовности сотрудников на практике часто означают бытовую привычку решать рабочие задачи через личные аккаунты нейросетей втайне от ИБ. Компании путают личную бытовую адаптацию сотрудников с их готовностью к изменению должностных инструкций и сокращению привычных зон ответственности. 👉Ошибка «выжившего» на Horizon 3: Аналитики подчеркивают, что 11% компаний на этапе Reinvention — это преимущественно либо IT-гиганты, либо цифровые стартапы без тяжелого наследия (legacy-систем). Для традиционного сектора попытка мгновенно перескочить на 3-й горизонт связана с катастрофическими рисками для текущих операций. Поэтому застревание 90% рынка на Horizon 1 и 2 — это не всегда ошибка менеджмента, а прагматичная защита рабочей бизнес-модели. 👉 Переход от персонального ИИ к агентным системам (Agentic Enterprise) McKinsey разделяет использование чат-ботов людьми и переход к агентным системам (Human-and-Agents System). На этапе Reinvention речь идет не о написании промптов, а об управлении гибридными командами из людей и автономных ИИ-агентов. 👉 Ошибки руководителей в управлении изменениями Фразы руководства «ИИ — просто помощник, никто не уволится и процессы не изменятся» считываются сотрудниками как фальшь. Рабочая стратегия — радикальная прозрачность: прямая коммуникация неопределенности («мы пока не знаем точно, как изменится функция Х через 2 года, но гарантируем переобучение тем, чьи задачи автоматизируют на 50%+»). 👉Парадокс производительности Топ-менеджмент ждет мгновенного снижения операционных расходов (OPEX), тогда как настоящий прорыв требует серьезных капитальных инвестиций (CAPEX) в фундаментальное перепроектирование всей операционной модели. ИИ действительно легко срезает затраты на уровне отдельных операций, но одновременно по экспоненте увеличивает сложность управления всей системой. В результате, если организация не готова к этой сложности и пытается просто наложить новые технологии на старую структуру, вся локальная экономия мгновенно съедается системным хаосом и растущими издержками на координацию. Вывод Главный барьер масштабирования ИИ лежит не в ограниченности моделей и не в отсутствии навыков у пользователей, а в отсутствии готовности топ-менеджмента брать на себя жесткую работу по перепроектированию операционных моделей и перераспределению ролей внутри организации.

Очередная встреча в рамках прогностической среды. 7 августа с 19.00 по 20.30 МСК. Тема «21 век больших иллюзий? Почему в 21 веке прогностики стали слепыми?» Вопросы к обсуждению: 20 век время больших достижений и больших ожиданий! 21 век, время оценить предварительные…

Очередная встреча в рамках прогностической среды. 7 августа с 19.00 по 20.30 МСК. Тема «21 век больших иллюзий? Почему в 21 веке прогностики стали слепыми?» Вопросы к обсуждению: 20 век время больших достижений и больших ожиданий! 21 век, время оценить предварительные результаты. Какой прогресс и в каких областях достигнут? Как мы работаем с основаниями? Наши ожидания от 21 века? Что дает нам базу для получения предсказуемого будущего? Ссылка для регистрации: https://us06web.zoom.us/meeting/register/lcpR_V0oQNK6E6BWbnc7OQ

Предварительный анонс: Очередной вебинар "Рай как прогностическая задача" состоится 12 августа в 19:30 МСК. Буду рад дополнительным докладам, прошу направить тему и краткие тезисы до 5 августа включительно в директ или ЛС. Регистрация на вебинар уже открыта.

Презентация к моему докладу о доместикации человека, как неучтённом факторе, сделанном в 2025 г.

Всем приветы! Предлагаю вашему вниманию запись очередной беседы с Александром Гаруновичем Ибрагимовым. В этом видео обсудили: 1. Кризис ценностей и поиск ориентиров, почему нужно вернуть чёткое понимание "Что такое хорошо и что такое плохо?". 2. Трансформацию человека и общества. 3. Роль элиты в обществе, государстве, цивилизации. 4. Почему Россия сейчас не является цивилизацией и как это связано с кризисом элит. Что можно сделать чтобы вернуть себе статус цивилизации. 5. "Рай потом" как технологию управления. 6. "Одомашнивание/доместикация" человека как мегатренд. Почему это происходит и что с этим можно делать.

Заголовок конечно кликбейтный, но разбор способов работы с будущим очень качественный: https://youtu.be/hv888iLlmlE

Первая лекция из моего эксперимента сделать сложное и очевидное - доступным для понимания Образы будущего и их роль в принятии решений здесь и сейчас Я очень рекомендую смотреть вместе с детьми подростками Что такое образ будущего? Как он формируется у нас в голове и какую роль играет в принятии повседневных решений. что такое метафора и как ее можно поменять Видео в рамках проекта https://futuredecoder.ru/workshop 00:00 Вступление и научная основа 00:54 Как образ будущего влияет на решения 03:29 Четыре отношения к будущему 07:43 Ставка на будущее и самосбывающееся пророчество 11:47 Личный пример: английский и выбор вуза 15:00 Образ будущего — проекция, а не план 17:37 Полак, доверие и развитие экономики 20:23 Зачем пересматривать образ будущего 24:26 Как формируется образ будущего: внимание 31:12 Память, воображение и дофамин 36:45 Мифы, метафоры и мегатренды 40:25 Когда пересматривать образ будущего 46:31 Как расширять кругозор 50:01 Любопытство и любознательность 51:51 Когнитивные искажения и четыре логики 58:47 Противоречия, диалектика и технический долг 1:03:51 Как собрать желаемое будущее 1:07:39 Почему о будущем важно думать вместе 1:12:36 Вопросы: восемь сфер и большие тренды 1:23:04 Как исследовать и не утонуть в информации 1:26:44 Планы лекций и роль игр 1:33:22 Ближайшие темы игр 1:37:20 Завершение