Сила историй: цифры не всегда громче всех, и это полезно знать для бизнеса, СМИ и policy

Я уже писала о примечательной, но противоречивой силе числовых фактов, почти автоматически связанных с доверием и объективностью.

Недавнее экспериментальное исследование показывает, что статистика (количественные данные) и истории (качественный нарратив) по-разному влияют на формирование убеждений [1].

В результате ограничений памяти убеждения частично возвращаются со временем к исходному априорному значению для обоих типов информации. Но исследователи обнаружили различие между статистикой и историями в динамике изменения убеждений: влияние историй на убеждения ослабевает меньше, чем влияние статистики.

◽️ Статистика воспринимается как более информативная и в краткосрочной перспективе (Immediate) оказывает большее влияние на убеждения, чем истории.
◽️ Но со временем (Delay) ситуация меняется: влияние статистики уменьшается, и истории в итоге могут оказывать более сильное воздействие. Величина возврата убеждений к априорному значению более чем в два раза выше для статистики (73%), чем для историй (33%), что указывает на более устойчивое воздействие качественных нарративов на убеждения.

Преимущество историй еще и в том, что истории не только "очеловечивают" абстрактные числа, но и помещают данные в запоминаемый контекст. Истории, обогащенные качественными деталями и семантическими связями, легче вспоминаются: участники эксперимента в 62% случаев правильно вспоминали детали историй по сравнению с 27% для статистики.

[1] Graeber, T., Roth, C., & Zimmermann, F. (2024). Stories, statistics, and memory. The Quarterly Journal of Economics, qjae020.

Этот день – повод напомнить о масштабном проекте Счетной палаты – «Архив». На специальной странице нашего сайта вы можете найти более 3500 оцифрованных проверок СП с 1996 года.

Мы проводим хакатон на муниципальных данных. Среди задач - аналитика муниципалитетов и регионов, AI-агенты и визуализация детальных данных. Официальная статистика сосредоточена на федеральных и региональных данных, но самое ценное - на уровнях ниже. Участвуйте, будет интересно! 7 июня, Кутузовский, 32

https://www.sberbank.com/ru/hackathon_sberindex

Будущее рабочих процессов с AI агентами: рамка для аудита

Быстрое внедрение AI-агентов в бизнесе и госуправлении будет основным фактором трансформации рабочих процессов в ближайшее время. Полезно иметь рамку для аудита, чтобы понимать:
◽️ что фактически автоматизируется в организации;
◽️ требуется ли полная автономность агентов или партнерство с участием человека;
◽️ где именно нужно внедрять AI агентов с точки зрения потенциала, технической реализуемости и мнения сотрудников.

Статья “Future of Work with AI Agents” (Shao et al., 2025, Stanford) как раз описывает такую методологию оценки на уровне выполняемых задач (не целых профессий) и результаты ее применения по итогам сбора мнений 1500 работников из 104 процессий, независимых оценок 52 AI-экспертов для оценки технической реализуемости автоматизации по тем же задачам.

При этом используются ключевые метрики:
◽️ желание автоматизации со стороны работника;
◽️техническая реализуемость задачи современными AI-агентами;
◽️ желаемый и допустимый уровень человеческой вовлечённости, который оценивается по шкале Human Agency Scale от 1 (полная автономность) до 5 (незаменимость человека):
- H1 - AI агент полностью выполняет задачу самостоятельно
- H2 - требуется минимальное участие человека
- H3 - равное партнёрство: AI агент и человек дополняют друг друга (доминирует в 45.2% профессий, по мнению сотрудников)
- H4 - AI агент нуждается в регулярном вмешательстве человека
- H5 - AI агент неспособен выполнять задачу без постоянного участия человека (это только 1% задач)

Работники в целом предпочитают более высокий уровень вовлечения человека, даже если AI-технологии позволяют большую автономию AI-агентов.

Работников в интервью просили кратко описать работу, выполняемые задачи, наиболее частые и важные задачи, используемые инструменты, подробное описание 3 основных задач, чтобы понять их структуру и сложность, мнение о применении AI в работе. Результаты использовались для качественного объяснения результатов анкетирования.

В итоге:
◽️46.1% задач получили положительную оценку для автоматизации. Это в основном рутинные и низкозначимые задачи.
◽️ есть несоответствие между желаемой автоматизацией и техническими возможностями текущего поколения AI агентов (для визуализации соотношение между желаемым и возможным разбили на 4 зоны - зелёная зона (желательно и возможно - приоритет для внедрения), красная зона: возможно, но нежелательно — потенциальный конфликт, R&D-зона: желательно, но пока невозможно - область для исследований, низкий приоритет: ни желания, ни возможности.

Интересно, что анализ инвестиций стартапов Y Combinator и реальных запросов на автоматизацию показал, что 41% компаний ориентированы на задачи, которые либо не желательны для автоматизации, либо малоприоритетны с точки зрения работников. Задачи из "зеленой" и R&D-зоны остаются недоинвестированными.

На основе mixed-effects оценили влияние различных факторов на желание работников автомазировать задачу, помимо самих характеристика задач.
Чаще выступают за автоматизацию:
◽️ респонденты с большим опытом работы и большим уровнем образования (вероятно, лучше понимают, чем AI агенты реально могут помочь)
◽️ с позитивным отношением к AI
◽️ с более высоким доходом
◽️активно используют LLM

Рисунок 7 о трансформации востребованных компетенции - одно из самых интересных в статье

Интересное применение GenAI — Research Gap Finder для поиска пробелов в исследовательских областях. В ответ на запрос показывает, где в теме не хватает:
◽️теории (нет актуальной теоретической рамки)
◽️методологии
◽️или эмпирических результатов.

Оговорка - результаты, конечно, стоит верифицировать более детальным обзором литературы. AnswerThis также предлагает как продукты других AI агентов для исследователей, с доступом к 250+ млн статей.

https://answerthis.io/ai/research-gap-finder?fpr=razia75

Несмотря на огромный поток информации, мы по-прежнему многого не знаем об экономике, людях и территориях. Запустили конкурс по дата-журналистике и визуализациям на муниципальных (и не только) данных.