АСТАХОВА ГОВОРИТ

Пятничные #finjokes

Пятничные шуточки чуть позже, а пока про серьезное: про экономический коллапс. Существует теория, которой уже почти сто лет и она указывает на 2027 год как на время следующего экономического краха. Речь идёт о 18-летнем цикле недвижимости, который почти не зависит от политических режимов, денежных систем и технологических эпох. Цены на землю растут примерно четырнадцать лет, а затем падают четыре, и каждый такой спад сопровождается обвалом фондового рынка. В 1929 году Dow рухнул на 86%, в 1973-74 годах S&P потерял 48%, в 1990-м упал на 20, а в 2008-2009 годах — на 57. Текущий цикл начал подъём с минимумов 2008-2010. Прошло время, и прогнозируемое пиковое окно — 2026-2028 годы. По состоянию на сегодня пик ещё не пройден, но сигналы позднего цикла заметны: частный кредитный стресс, рост долгосрочных ставок на фоне завышенной стоимости земли и значительная коррекция биткойна с максимумов 2025 года. Всё это, как говорят исследователи, текстурные маркеры приближающейся развязки. Причина цикла не в ставках, не в инфляции и не в плохом управлении. Это симптомы. Корень — в спекуляциях землёй, усиленных банковским кредитованием. Земля, в отличие от труда или капитала, не создаётся человеком, её ценность растёт по мере развития сообщества вокруг неё, и когда эта ценность приватизируется, а не облагается налогом, возникает спекулятивная динамика, которая ведёт к буму и последующему краху. Для России последствия такого сценария могут быть неприятными. Снижение спроса в США и в мире начнёт давить на цены на нефть, драгоценные металлы и другие экспортные ресурсы, что ухудшит валютные поступления и может уронить курс рубля. Когда глобальные инвесторы бегут из рисковых активов, российские акции и облигации могут оказаться под ударом. Через мировую рецессию может сократиться спрос на российские товары и услуги в других странах, что приведёт к сокращениям в компаниях. По оценкам экспертов, кризис начнётся в конце 2026 года, достигнет пика в 2027-м и завершится в 2028-м. Весело! Добавим специй в виде геополитических санкций и топливного кризиса и вуаля: табаско готов! Источник: OZMAN #Астаховапробизнес

⚡️ЦБ снизил ключевую ставку до 14.25%. #finnews

Сегодня пятничные фин шуточки с философским оттенком #finjokes

📻 Слушаем и смотрим прямо сейчас дневной эфир на радиостанции «Говорит Москва» — 94,8 FM. В 11:05 начнётся программа «Мы вас услышали». В 12:05 в гостях — финансовый эксперт Екатерина Астахова. С ней разберём маркетинговые уловки. Ведущие — Марина Александрова @spinach_bar, Макс Челноков и Герман Бабаян. Трансляции: 👉 «ВКонтакте» 👉 YouTube 👉 Telegram Координаты эфира: 📱 Telegram @govoritmskbot 📲СМС-портал +7 (925) 88-88-948 #Астаховапрофинансы

Ведь по-настоящему умный человек обычно понимает простую вещь: чем больше узнаешь о мире, тем меньше оснований считать, что знаешь все. Источник: Стрелец - молодец #Астаховапроразвитие

Ну а теперь к делу😁 У меня в некоторых соцсетях стоит в статусе фраза Сократа: я знаю только то, что ничего не знаю… Потому что это один из моих девизов по жизни: подвергать сомнению и перепроверять глубоко факты и детали. И это всегда работает. Но недавно я столкнулась с таким эффектом Даннинга - Крюгера, что чуть не засомневалась вообще в принципе в себе 😁😁😁 Это был интересный кейс. И поэтому статья ниже очень мне понравилась. 👇🏻 Читаем, почему умные люди часто сомневаются в себе, а некомпетентные — наоборот Чем больше знаний, тем меньше иллюзий Когда человек только начинает разбираться в какой-либо теме, она обычно кажется довольно простой. Но по мере роста компетентности, мы замечаем множество нюансов и непонятностей. Тогда приходит понимание, как много мы еще не знаем. Именно поэтому интеллектуально развитые люди чаще говорят о своей неуверенности, сомнениях, о том, что надо бы перепроверить информацию еще раз. Это не про отсутствие способностей, а про более точное понимание реальности. Эффект Даннинга — Крюгера Одно из самых известных объяснений этого парадокса — эффект Даннинга — Крюгера. Это когнитивное искажение, при котором люди с низким уровнем знаний или навыков склонны переоценивать свою компетентность. Причем проблема заключается не только в ошибках: недостаток знаний мешает человеку заметить сами эти ошибки. Проще говоря, чтобы оценить качество собственного мышления, нужно обладать хотя бы базовым пониманием предмета. Если этого понимания нет, человек оказывается в своеобразной ловушке: ему не хватает знаний не только для правильного ответа, но и для осознания того, что ответ может быть неправильным. Поэтому некоторые люди искренне уверены в своей экспертности: они просто не видят масштаб того, чего еще не знают. И там, где новичок видит один очевидный ответ, специалист видит десятки переменных и возможных сценариев. Интеллект усиливает саморефлексию Высокий интеллект связан со способностью анализировать собственные мысли и действия. Мы начинаем задавать себе вопросы, искать слабые места в своих аргументах и рассматривать альтернативные точки зрения. Это полезный навык, который помогает избегать многих ошибок. Но у него есть и побочный эффект: чем внимательнее человек относится к собственному мышлению, тем чаще он замечает собственные ограничения. В результате мы можем быть не уверены в себе, но при этом принимать более качественные и правильные решения. Синдром самозванца Еще один феномен, который особенно часто встречается у умных людей. Это устойчивое внутреннее переживание, при котором человек сомневается в собственной компетентности даже тогда, когда имеет вполне объективные доказательства обратного. Ему начинает казаться, что успех — случайность, и ему просто повезло. Парадокс, но именно высокий интеллект и порождает такие переживания. Во-первых, умные люди лучше видят сложность своей сферы. Во-вторых, они чаще склонны к саморефлексии. Тут есть нюанс: способность анализировать себя помогает развиваться, но без внутренней опоры легко превращается в бесконечный поиск недостатков. В-третьих, компетентный человек нередко концентрируется не на том, что получилось хорошо, а на том, что можно было сделать лучше. Достижения обесцениваются, потому что результат кажется недостаточно идеальным. Чем выше требования к себе, тем труднее почувствовать, что ты им соответствуешь. Почему уверенность не равна интеллекту Мы часто воспринимаем уверенность как признак компетентности. Но на самом деле между ними нет прямой связи. Уверенность показывает лишь то, насколько человек убежден в собственной правоте. Интеллект же связан со способностью понимать сложность ситуации, учитывать новые данные и пересматривать свои выводы. Поэтому самые громкие и категоричные люди далеко не всегда оказываются самыми знающими. Сомнение как признак развитого мышления Сомнение помогает нам проверять факты и избегать поспешных выводов, и в этом смысле способность сомневаться — не противоположность уму, а одно из его проявлений.

Я так классно отключила голову в эти выходные, что вот только вернулась в режим написания постов 😁 А ещё в очередной раз убедилась, что лето очень прекрасно в средней полосе России 💜

С Днём России 🇷🇺, друзья! 💜💜💜

Самая дефицитная компетенция эпохи AI, о которой почти не говорят Отчёт Cloudera × Harvard Business Review «Taming the Complexity of AI Data Readiness» Cloudera совместно с Harvard Business Review Analytic Services опросили руководителей компаний о готовности данных к внедрению AI. Только 7% компаний сообщили, что их данные полностью готовы для AI. Основные проблемы: • разрозненные источники данных и сложность интеграции (56%) • отсутствие стратегии работы с данными (44%) • низкое качество данных и ошибки в них (41%) 73% руководителей считают, что качеству данных сегодня уделяется недостаточно внимания. Но, на мой взгляд, проблема ещё глубже. Во многих проектах по внедрению AI до 70–90% времени занимает не разработка агентов и не настройка моделей. Основная работа — научить AI понимать данные компании и бизнес-контекст, который за ними стоит. 🔵Что означает каждый показатель. 🔵Откуда берутся данные. Как связаны данные между собой. 🔵Каким источникам можно доверять. 🔵Как устроены ключевые процессы бизнеса. 🔵Какие метрики действительно важны для принятия решений. 🔵Какие правила и ограничения существуют внутри компании. ⭐️По сути, это работа на стыке управления, бизнес-аналитики, процессов, архитектуры данных и AI. Нужно связать между собой модель данных, бизнес-процессы, систему метрик, управленческую логику и правила принятия решений. Фактически собрать для агентов целостную картину бизнеса и объяснить её на языке, который они смогут понимать и использовать в работе. И это та самая дефицитная компетенция эпохи AI Именно эта работа чаще всего оказывается самой сложной. И именно её очень часто недооценивают при планировании AI-внедрений. Результат зависит не столько от модели, сколько от того, насколько хорошо агентам объяснили данные компании, процессы, метрики и управленческий контекст. Именно здесь сегодня находится основной объём работы. И именно здесь всё чаще находится причина будущего успеха или провала AI-внедрения. Источник: Ирина Попова #Астаховаисследует Мой ВК Мой Макс