{"id": "O02-OPM-SCI-FIELD-W01", "record_kind": "work", "novelty": "updated", "prior_id": "US-SRC-04-MAT-01", "links_prior": [{"old_id": "US-SRC-04-MAT-01", "layer": "v0.2", "relation": "same_material", "basis_ru": "Тот же NBER working paper w33641, который резюмирует блог oneusefulthing.org/p/the-cybernetic-teammate (US-SRC-04-MAT-01); в реестре был только материал источника, без DOI, версий, полного списка аффилиаций и раскрытия финансирования/конфликта интересов.", "author": "claude-sonnet-5"}, {"old_id": "US-CASE-01", "layer": "v0.2", "relation": "same_material", "basis_ru": "Тот же кейс P&G (776 профессионалов по NBER-версии; 791 по рецензируемой аннотации Crossref — см. ниже), что и в US-CASE-01.", "author": "claude-sonnet-5"}, {"old_id": "CAND-a0180759f6a99a56", "layer": "v0.2", "relation": "related_process", "basis_ru": "Тот же эксперимент P&G независимо проверен в E4 (пакет E4A-OTHER-06, 01 Реестры/v0.4/e4_verdicts.jsonl): verdict verifier'а — reject_counting, так как это результат однодневного воркшопа-эксперимента, а не подтверждённое изменение рабочего процесса организации (outcome по организации — unknown). Полезно как научное свидетельство о механизме, не как практика. Verifier также зафиксировал расхождение версий: рецензируемая Crossref-аннотация называет 791 профессионала и дату онлайн-публикации июль 2026, тогда как страница NBER — 776 (рабочая версия) и «published online June 2026».", "author": "claude-sonnet-5"}, {"old_id": "I2-SRC-0033", "layer": "iteration2-v0.1", "relation": "same_material", "basis_ru": "Тот же автор/издание (Ethan Mollick, One Useful Thing), где впервые был зафиксирован источник US-SRC-04 по этому кейсу P&G; I2-SRC-0033 — обновлённая карточка этого источника в iteration2-v0.1.", "author": "claude-sonnet-5"}], "early_candidate_id": null, "stream_primary": "SCIENCE", "tags": ["field_experiment", "priority"], "title": "The Cybernetic Teammate: A Field Experiment on Generative AI Reshaping Teamwork and Expertise", "authors": ["Fabrizio Dell'Acqua (Harvard Business School)", "Charles Ayoubi (ESSEC Business School)", "Hila Lifshitz (Digital Data Design Institute at Harvard)", "Raffaella Sadun (Harvard University, HBS, NBER)", "Ethan Mollick (The Wharton School, UPenn)", "Lilach Mollick (The Wharton School, UPenn)", "Yi Han (Procter & Gamble)", "Jeff Goldman (Procter & Gamble)", "Hari Nair (Procter & Gamble)", "Stewart Taub (Procter & Gamble)", "Karim Lakhani (Harvard University)"], "repository": "NBER Working Paper 33641 (также аффилиации авторов — Harvard Business School/Wharton/ESSEC/P&G)", "work_type": "empirical_field", "setting": "Предрегистрированный полевой эксперимент внутри Procter & Gamble: 776 штатных профессионалов, реальные задачи разработки новых продуктов для своих бизнес-юнитов, 2x2 дизайн (индивидуально/пара x с GenAI/без GenAI), встроен в программу апскиллинга компании.", "process_link": "Команды и делегирование в разработке нового продукта (NPD): распределение экспертизы между функциями R&D и Commercial, влияние ИИ на перформанс, обмен экспертизой и социальную вовлечённость.", "key_finding_ru": "Индивидуальная работа с ИИ по качеству решений сравнялась с работой двухчеловеческих команд без ИИ. ИИ стирал функциональные силосы: без ИИ R&D предлагали более технические решения, Commercial — более коммерческие; с ИИ оба профиля производили сбалансированные решения. Использование ИИ также усиливало положительные самооценённые эмоциональные реакции участников.", "transfer_limits": "Один клиент (P&G, потребительские товары), опытные штатные профессионалы, задачи ограничены инновацией продукта в рамках корпоративной программы апскиллинга; результаты о балансе экспертизы и социальной вовлечённости могут не переноситься на другие отрасли, типы задач или менее формализованные команды.", "reading_scope": "partial", "affiliations": ["Fabrizio Dell'Acqua — Harvard Business School", "Charles Ayoubi — ESSEC Business School", "Hila Lifshitz — Digital Data Design Institute at Harvard", "Raffaella Sadun — Harvard University / HBS / NBER", "Ethan Mollick — The Wharton School, University of Pennsylvania", "Lilach Mollick — The Wharton School, University of Pennsylvania", "Yi Han, Jeff Goldman, Hari Nair, Stewart Taub — Procter & Gamble", "Karim Lakhani — Harvard University"], "funding_sponsor": "Частично Harvard Business School. Procter & Gamble финансировал Digital Data Design Institute (D^3) при HBS через дары в 2023–2025. Карим Лакхани был оплачиваемым консультантом P&G в 2021–2022 — авторы прямо раскрывают этот конфликт интересов в разделе Acknowledgements.", "org_relevance": "Прямой эмпирический ответ на ключевой вопрос итерации 3 (команды и делегирование): показывает, как GenAI перераспределяет экспертизу между функциями и частично замещает перформанс-, экспертизо- и социально-ориентированные функции человеческого тимворка внутри реальной корпоративной команды.", "doi": "10.3386/w33641", "versions": [{"type": "NBER working paper", "id": "w33641", "date": "2025-04", "url": "https://www.nber.org/papers/w33641", "read": "partial (landing page + стр. 1-4 PDF)"}, {"type": "SSRN posting", "id": "5188231", "url": "https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=5188231", "read": false, "note": "Связь с этой же работой уже была в known-url-map.jsonl -> US-CASE-01; в этой сессии страница не открылась (Cloudflare-заглушка через curl, 403 через WebFetch)."}, {"type": "опубликованный журнал", "venue": "Organization Science", "doi": "10.1287/orsc.2025.20702", "url": "https://pubsonline.informs.org/doi/10.1287/orsc.2025.20702", "read": "частично, по метаданным", "note": "Раздел 'Published Versions' на самой странице NBER (raw/w33641.html, уже сохранён и прочитан в этой сессии) дословно: «Dell'Acqua et al., \"The Cybernetic Teammate: A Field Experiment on Generative AI and Teamwork,\" Organization Science, published online June 2026. DOI: 10.1287/orsc.2025.20702» — заголовок журнальной версии отличается от заголовка рабочей версии («...Reshaping Teamwork and Expertise»). Полный текст журнала не открывался (Cloudflare/403). По данным независимой проверки E4 (verdict CAND-a0180759f6a99a56, не перепроверено мной напрямую через Crossref в этой сессии) рецензируемая аннотация Crossref называет иную дату (июль, не июнь 2026) и 791 участника вместо 776 — фиксирую как известное расхождение, не устранённое."}, {"type": "предрегистрация РКИ", "registry": "AEA/Social Science Registry", "id": "13603", "url": "https://www.socialscienceregistry.org/trials/13603", "read": false, "note": "URL указан в тексте NBER working paper (стр. 3); страница реестра отдельно не открывалась в этой сессии."}], "reuse_note": "Практика/кейс P&G уже в реестре как US-CASE-01 (v0.2) и материал US-SRC-04-MAT-01 (блог oneusefulthing.org); отдельной карточки record_kind=work с DOI, версиями (NBER/SSRN/Org Science/предрегистрация) и полным раскрытием финансирования/конфликта интересов не было. Настоящая карточка добавляет именно этот слой.", "quote_original": "Our results suggest that AI adoption at scale in knowledge work reshapes not only performance but also how expertise and social connectivity manifest within teams, compelling organizations to rethink the very structure of collaborative work.", "quote_ru": "Наши результаты говорят о том, что масштабное внедрение ИИ в интеллектуальный труд меняет не только производительность, но и то, как проявляются экспертиза и социальная связанность внутри команд, вынуждая организации переосмысливать саму структуру совместной работы.", "claims": [{"text_ru": "Предрегистрированный полевой эксперимент с участием 776 профессионалов Procter & Gamble; 2x2 дизайн (индивидуально/в паре x с GenAI/без GenAI).", "status": "SOURCE_CLAIM", "verification_scope": "факт дизайна эксперимента", "source_url": "https://www.nber.org/papers/w33641", "locator": "NBER w33641, абстракт и стр. 3 (Introduction)"}, {"text_ru": "Индивидуальные участники с ИИ по качеству решений сравнялись с двухчеловеческими командами без ИИ.", "status": "SOURCE_CLAIM", "verification_scope": "величина эффекта (перформанс)", "source_url": "https://www.nber.org/papers/w33641", "locator": "NBER w33641, абстракт"}, {"text_ru": "ИИ стирал функциональные силосы между R&D и Commercial профессионалами: без ИИ решения были более специализированными, с ИИ — сбалансированными независимо от бэкграунда.", "status": "SOURCE_CLAIM", "verification_scope": "изменение процесса", "source_url": "https://www.nber.org/papers/w33641", "locator": "NBER w33641, абстракт"}, {"text_ru": "P&G финансировал через дары институт D^3 при HBS в 2023-2025; Карим Лакхани был оплачиваемым консультантом P&G в 2021-2022.", "status": "SOURCE_CLAIM", "verification_scope": "заинтересованность авторов/финансирование", "source_url": "https://www.nber.org/papers/w33641", "locator": "NBER w33641, раздел Acknowledgements and Disclosures"}, {"text_ru": "По независимой проверке E4 (verdict CAND-a0180759f6a99a56) рецензируемая Crossref-аннотация журнальной версии называет 791 профессионала и дату онлайн-публикации июль 2026, тогда как страница NBER (рабочая версия, прочитана в этой сессии) — 776 профессионалов и «published online June 2026». Расхождение не устранено.", "status": "CONFLICT", "verification_scope": "величина выборки и дата публикации журнальной версии", "source_url": "https://www.nber.org/papers/w33641", "locator": "NBER w33641 landing page (776, июнь) vs данные независимой проверки E4 по Crossref (791, июль) — сама Crossref-страница мной не открывалась"}], "sources": [{"url": "https://www.nber.org/papers/w33641", "title": "The Cybernetic Teammate — NBER landing page", "publisher": "NBER", "author": "Dell'Acqua, Ayoubi, Lifshitz, Sadun, Mollick, Mollick, Han, Goldman, Nair, Taub, Lakhani", "date": "2025-04", "type": "working_paper_landing", "locator": "meta-теги + текст абстракта/acknowledgements", "reading_scope": "partial", "accessed_at": "2026-09-25", "file_id": "O02-OPM-SCI-FIELD-F01", "is_primary": true, "interested_party": "company"}, {"url": "https://www.nber.org/system/files/working_papers/w33641/w33641.pdf", "title": "The Cybernetic Teammate — NBER PDF", "publisher": "NBER", "author": "Dell'Acqua et al.", "date": "2025-04", "type": "working_paper_pdf", "locator": "стр. 1-4 (титул, аннотация, введение, аффилиации, предрегистрация)", "reading_scope": "partial", "accessed_at": "2026-09-25", "file_id": "O02-OPM-SCI-FIELD-F02", "is_primary": true, "interested_party": "company"}], "author_model": "claude-sonnet-5", "next_action": "Координатору сверить связь с US-CASE-01/US-SRC-04-MAT-01; при доступе — открыть SSRN 5188231 и опубликованную версию Organization Science (10.1287/orsc.2025.20702) для проверки расхождений между версиями.", "reliability_note": "4 из 11 соавторов (Yi Han, Jeff Goldman, Hari Nair, Stewart Taub) — штатные сотрудники Procter & Gamble, компании-объекта эксперимента; P&G также финансирует институт D^3 при HBS, где работают несколько других соавторов; Karim Lakhani был оплачиваемым консультантом P&G в 2021-2022 (раскрыто авторами). По этой причине interested_party карточки — company, а не independent, несмотря на предрегистрацию и последующее рецензирование в Organization Science.", "uncertainty": "Величины эффекта (SD) не считаны напрямую из текста статьи в этой сессии (прочитаны только стр. 1-4 PDF — до раздела результатов). В прежнем материале US-SRC-04-MAT-01 (блог oneusefulthing.org, пересказ соавтора Э. Моллика, не сама статья) фигурируют цифры 0,37 SD (индивиды с ИИ) против 0,24 SD (команды без ИИ) и 0,39 SD (команды с ИИ); эти цифры — HYPOTHESIS/SOURCE_CLAIM по вторичному пересказу, не по прочитанному тексту статьи, и в данную карточку не перенесены как факт."}
{"id": "O02-OPM-SCI-FIELD-W02", "record_kind": "work", "novelty": "updated", "prior_id": "SCI-ECON-SRC-005-MAT-01", "links_prior": [{"old_id": "SCI-ECON-SRC-005-MAT-01", "layer": "v0.2", "relation": "same_material", "basis_ru": "Тот же материал (arXiv:2503.18238); в known-url-map.jsonl был только как материал источника SCI-ECON-SRC-005 (канал 'arxiv_preprints' по автору Sinan Aral), без DOI, версий, аффилиаций, финансирования и конкретных цифр о делегировании.", "author": "claude-sonnet-5"}], "early_candidate_id": null, "stream_primary": "SCIENCE", "tags": ["online_experiment", "field_component_ads_on_X"], "title": "Collaborating with AI Agents: A Field Experiment on Teamwork, Productivity, and Performance", "authors": ["Harang Ju (Johns Hopkins Carey Business School)", "Sinan Aral (MIT Sloan School of Management)"], "repository": "arXiv (cs.CY / cs.AI), препринт v3", "work_type": "empirical_lab_or_survey", "setting": "Смешанный дизайн. (1) Основной эксперимент — онлайн-эксперимент на платформе Pairit, созданной авторами: 2234 участника, «representative of the U.S. population», рекрутированы через панель Prolific (PDF, стр. 4, 14-15) и случайно распределены в человек-человек/человек-ИИ команды для выполнения рекламных задач под контролем исследователей — это управляемый исследователями онлайн-эксперимент (lab-online), а не действующий рабочий процесс организации. Отдельная выборка из ~1200-1995 участников Prolific привлечена для оценки качества объявлений (стр. 17). (2) Отдельный полевой компонент, отделённый авторами от основного эксперимента: реальная рекламная кампания на платформе X, «we conducted a field experiment on the social media platform X. Our ad campaigns generated 4,932,373 impressions and 7,546 clicks over 20 days» (PDF, стр. 24) — это и есть полевая часть исследования.", "process_link": "Механизм делегирования задач в человеко-ИИ командах: доля делегированной работы, task-oriented vs interpersonal коммуникация, узнавание партнёра как ИИ.", "key_finding_ru": "Команды человек+ИИ произвели на 50% больше объявлений на одного участника и текст более высокого качества; команды человек+человек — изображения более высокого качества ('зазубренный фронтир' возможностей ИИ). Человеко-ИИ сотрудничество было более task-oriented (на 25% больше task-ориентированных сообщений, на 18% меньше межличностных) и показывало больше делегирования: участники делегировали ИИ-агентам на 17% больше работы, чем человеческим партнёрам, и выполняли на 62% меньше прямых правок текста при работе с ИИ. Команды человек+ИИ также производили более однородные результаты ('коллапс разнообразия').", "transfer_limits": "Платформа Pairit создана исследователями специально для эксперимента, не является действующим рабочим процессом существующей организации; участники — набранные для выполнения рекламных задач, а не штатные сотрудники одной компании; перенос на устоявшиеся организационные команды и другие типы задач не установлен.", "reading_scope": "partial", "affiliations": ["Harang Ju — Johns Hopkins Carey Business School", "Sinan Aral — MIT Sloan School of Management"], "funding_sponsor": "MIT Initiative on the Digital Economy at the MIT Sloan School of Management (раздел Acknowledgments, PDF v3, стр. 39: «This work was supported by the Initiative on the Digital Economy at the Sloan School of Management at the Massachusetts Institute of Technology»). Исследование одобрено IRB MIT.", "org_relevance": "Прямой эмпирический материал по делегированию (не просто использованию ИИ) в человеко-ИИ командах и его связи с однородностью результата — ядро вопроса итерации 3 о делегировании и командах.", "doi": "10.48550/arXiv.2503.18238", "versions": [{"type": "arXiv v1", "date": "2025-03-23", "url": "https://arxiv.org/abs/2503.18238"}, {"type": "arXiv v2", "date": "2025-08-15", "url": "https://arxiv.org/abs/2503.18238"}, {"type": "arXiv v3 (текущая, прочитана)", "date": "2026-02-05", "url": "https://arxiv.org/abs/2503.18238"}], "reuse_note": "Материал уже был в реестре как SCI-ECON-SRC-005-MAT-01 (только ссылка на источник/материал по автору, канал arxiv_preprints, без DOI/версий/аффилиаций/финансирования). Карточка добавляет структурированные поля work и конкретные цифры делегирования (17%/62%), которых не было в реестре. ПРАВКА раунда 2: work_type исправлен с empirical_field на empirical_lab_or_survey — основной эксперимент онлайновый (Prolific), полевой характер имеет только отдельный компонент на X (стр. 24 PDF); ранее локатор PDF ошибочно указывал «из 19» стр. — реально 59 (pdfinfo); заголовок arXiv-страницы «Field Experiments on Teamwork, Productivity, and Performance» (множественное число) отличается от заголовка на титульном листе PDF «A Field Experiment on Teamwork, Productivity, and Performance» (единственное число) — расхождение версий заголовка, не ошибка карточки.", "quote_original": "human-AI collaboration displayed more delegation, as participants delegated 17% more work to AI agents than to human partners and performed 62% fewer direct text edits when working with AI", "quote_ru": "сотрудничество человека с ИИ отличалось большей степенью делегирования: участники делегировали ИИ-агентам на 17% больше работы, чем человеческим партнёрам, и выполняли на 62% меньше прямых правок текста при работе с ИИ", "claims": [{"text_ru": "Команды человек+ИИ произвели на 50% больше объявлений на одного участника с более высоким качеством текста; команды человек+человек — с более высоким качеством изображений.", "status": "SOURCE_CLAIM", "verification_scope": "величина эффекта", "source_url": "https://arxiv.org/abs/2503.18238", "locator": "Abstract, arXiv:2503.18238v3", "original_number": "50% more ads per worker"}, {"text_ru": "Человеко-ИИ сотрудничество показало больше делегирования: на 17% больше делегированной ИИ работы, чем человеческому партнёру, и на 62% меньше прямых правок текста при работе с ИИ (база сравнения для цифры 62% в самом абстракте отдельно не уточнена; по контексту — то же сопоставление условий человек+ИИ vs человек+человек, что и для 17%).", "status": "SOURCE_CLAIM", "verification_scope": "механизм делегирования", "source_url": "https://arxiv.org/abs/2503.18238", "locator": "Abstract, arXiv:2503.18238v3", "original_number": "17% more work delegated; 62% fewer direct text edits"}, {"text_ru": "Полевой эксперимент на X (~5 млн показов) показал, что более высокое качество текста (от команд человек+ИИ) повышало CTR и время просмотра, а более высокое качество изображений (от команд человек+человек) повышало эффективность по цене за клик.", "status": "SOURCE_CLAIM", "verification_scope": "перенос эффекта в реальный канал (X)", "source_url": "https://arxiv.org/abs/2503.18238", "locator": "Abstract, arXiv:2503.18238v3"}, {"text_ru": "Полевой компонент — рекламная кампания на X: 4 932 373 показов и 7 546 кликов за 20 дней (объявления, созданные в основном онлайн-эксперименте на Pairit).", "status": "SOURCE_CLAIM", "verification_scope": "масштаб полевого компонента", "source_url": "https://arxiv.org/pdf/2503.18238", "locator": "arXiv:2503.18238v3 PDF, стр. 24", "original_number": "4,932,373 impressions; 7,546 clicks; 20 days"}], "sources": [{"url": "https://arxiv.org/abs/2503.18238", "title": "Collaborating with AI Agents — arXiv abstract page", "publisher": "arXiv", "author": "Harang Ju, Sinan Aral", "date": "2026-02-05 (v3)", "type": "preprint_landing", "locator": "страница аннотации, submission history", "reading_scope": "abstract_only", "accessed_at": "2026-09-25", "file_id": "O02-OPM-SCI-FIELD-F06", "is_primary": true, "interested_party": "independent"}, {"url": "https://arxiv.org/pdf/2503.18238", "title": "Collaborating with AI Agents — arXiv PDF v3", "publisher": "arXiv", "author": "Harang Ju, Sinan Aral", "date": "2026-02-06", "type": "preprint_pdf", "locator": "стр. 1-6 (титул, аннотация, введение), 24 (полевой компонент на X), 39 (Acknowledgments/funding) из 59 (pdfinfo)", "reading_scope": "partial", "accessed_at": "2026-09-25", "file_id": "O02-OPM-SCI-FIELD-F07", "is_primary": true, "interested_party": "independent"}], "author_model": "claude-sonnet-5", "next_action": "При необходимости дочитать методическую часть (стр. 7-19 PDF) для деталей про recognition-эффект и статистику; проверить наличие финансирования в конце статьи."}
{"id": "O02-OPM-SCI-FIELD-W03", "record_kind": "work", "novelty": "new", "prior_id": null, "links_prior": [], "early_candidate_id": null, "stream_primary": "SCIENCE", "tags": ["lab_experiment"], "title": "Measuring Human Leadership Skills with AI Agents", "authors": ["Ben Weidmann", "Yixian Xu", "David J. Deming"], "repository": "NBER Working Paper 33662", "work_type": "empirical_lab_or_survey", "setting": "Крупный предрегистрированный лабораторный эксперимент: лидеры решают задачи-головоломки совместно с ИИ-агентами ('AI leadership test'), затем те же лидеры случайно распределяются руководить группами людей-последователей, что позволяет оценить их каузальное влияние на результат человеческой команды.", "process_link": "Лидерство и делегирование в команде человек+ИИ как предиктор лидерских качеств в человеческих командах; измерение навыка, а не встроенное организационное изменение.", "key_finding_ru": "Результат лидера в 'ИИ-тесте лидерства' сильно коррелировал (ρ=0.81) с его каузальным влиянием как лидера человеческих групп. Успешные лидеры и людей, и ИИ-агентов задают больше вопросов и чаще меняются репликами в разговоре (turn-taking); они выше по социальному интеллекту, флюидному интеллекту и навыку принятия решений, но статистически значимо не отличаются по полу, возрасту, этничности или образованию. Авторы делают вывод, что ИИ-агенты можно использовать как эффективный заменитель участников-людей в социальных экспериментах, что упрощает измерение навыков лидерства и командной работы.", "transfer_limits": "Лабораторный, а не полевой эксперимент; задачи — искусственные головоломки, а не реальные рабочие процессы организации; показана предиктивная корреляция навыка, а не факт внедрения или изменения операционной модели в компании; перенос на реальные рабочие команды не установлен.", "reading_scope": "abstract_only", "affiliations": "unknown (аффилиации авторов не показаны в прочитанной части — на лендинг-странице NBER указаны только имена без организаций).", "funding_sponsor": "Walmart Foundation (дословно: «The authors gratefully acknowledge the financial support of the Walmart Foundation.» — NBER w33662, раздел Acknowledgements and Disclosures).", "org_relevance": "Методологически важный контрпример для итерации 3: демонстрирует явно лабораторный (не полевой) дизайн измерения 'лидерства с ИИ-агентом' — полезен для калибровки различения поля и лаборатории и отделения предиктивной корреляции навыка от факта изменения операционной модели.", "doi": "10.3386/w33662", "versions": [{"type": "NBER working paper", "id": "w33662", "date": "2025-04", "url": "https://www.nber.org/papers/w33662", "read": "partial (landing page)"}], "reuse_note": "Пересечений с iteration2-v0.1/works.jsonl, e5_fresh_literature.jsonl, known-records.jsonl, known-url-map.jsonl и m0/early_candidates.jsonl не найдено (grep по weidmann/deming/w33662) — новая запись.", "quote_original": "In a large pre-registered lab experiment, human leaders worked with AI agents to solve problems. Their performance on this \"AI leadership test\" was strongly correlated (ρ=0.81) with their causal impact as leaders of human teams", "quote_ru": "В крупном предрегистрированном лабораторном эксперименте лидеры-люди решали задачи совместно с ИИ-агентами. Их результат в этом «тесте лидерства с ИИ» сильно коррелировал (ρ=0.81) с их каузальным влиянием как лидеров человеческих групп", "claims": [{"text_ru": "В крупном предрегистрированном лабораторном эксперименте результат лидера в 'ИИ-тесте лидерства' сильно коррелировал (ρ=0.81) с его каузальным влиянием как лидера человеческих групп.", "status": "SOURCE_CLAIM", "verification_scope": "величина корреляции", "source_url": "https://www.nber.org/papers/w33662", "locator": "NBER w33662, абстракт", "original_number": "ρ=0.81"}, {"text_ru": "Успешные лидеры и людей, и ИИ-агентов задают больше вопросов и чаще меняются репликами в разговоре.", "status": "SOURCE_CLAIM", "verification_scope": "механизм/поведенческий маркер", "source_url": "https://www.nber.org/papers/w33662", "locator": "NBER w33662, абстракт"}, {"text_ru": "Успешные лидеры (и людей, и ИИ-агентов) выше по социальному интеллекту, флюидному интеллекту и навыку принятия решений; статистически значимых различий по полу, возрасту, этничности или образованию не обнаружено.", "status": "SOURCE_CLAIM", "verification_scope": "профиль качеств успешного лидера", "source_url": "https://www.nber.org/papers/w33662", "locator": "NBER w33662, абстракт"}, {"text_ru": "Авторы заключают, что ИИ-агенты могут быть эффективными заменителями участников-людей в социальных экспериментах, что существенно упрощает измерение навыков лидерства и командной работы — это собственный методологический вывод авторов, а не независимо подтверждённый факт.", "status": "SOURCE_CLAIM", "verification_scope": "авторская методологическая интерпретация", "source_url": "https://www.nber.org/papers/w33662", "locator": "NBER w33662, абстракт (заключительное предложение)"}], "sources": [{"url": "https://www.nber.org/papers/w33662", "title": "Measuring Human Leadership Skills with AI Agents — NBER landing page", "publisher": "NBER", "author": "Ben Weidmann, Yixian Xu, David J. Deming", "date": "2025-04", "type": "working_paper_landing", "locator": "текст абстракта", "reading_scope": "abstract_only", "accessed_at": "2026-09-25", "file_id": "O02-OPM-SCI-FIELD-F09", "is_primary": true, "interested_party": "independent"}], "author_model": "claude-sonnet-5", "next_action": "При необходимости открыть полный PDF (w33662.pdf) для аффилиаций/финансирования и методических деталей."}
{"id": "O02-OPM-SCI-FIELD-W04", "record_kind": "work", "novelty": "new", "prior_id": null, "links_prior": [], "early_candidate_id": null, "stream_primary": "SCIENCE", "tags": ["survey"], "title": "Delegating to AI: Beliefs and the Organization of Work at New Ventures", "authors": ["Innessa Colaiacovo (University of Oregon)", "Rembrand Koning (Harvard Business School)"], "repository": "Harvard Business School Working Paper 26-093", "work_type": "empirical_lab_or_survey", "setting": "Опрос 199 основателей стартапов B2B Product and Services/IT из США и Канады, отобранных из Pitchbook venture/pre-venture universe (компании с внешним финансированием и без него), 176 завершили полный опрос; внутри опроса — рандомизированный информационный эксперимент (позитивная/негативная информация об эффективности ИИ) для проверки обновления убеждений и предпочтений делегирования.", "process_link": "Делегирование задач ИИ на уровне управленческого решения основателя стартапа; формальная vs неформальная интеграция ИИ в рабочие процессы; влияние на найм и менеджмент.", "key_finding_ru": "Основатели в среднем оценивают, что без ИИ им потребовалось бы на 55% больше сотрудников (медиана 17%, почти треть — 0% дополнительной потребности). Основатели, формально интегрировавшие ИИ в рабочие процессы, оценивают потребность в доп. персонале почти в 4 раза выше, чем неформальные пользователи, и чаще сообщают, что ИИ изменил найм и менеджмент. При рандомизированном изменении убеждений об эффективности ИИ сохраняется существенная управленческая гетерогенность готовности делегировать задачи ИИ.", "transfer_limits": "Самоотчётные оценки основателей, а не измеренные кадровые показатели; выборка — Pitchbook venture/pre-venture universe компаний B2B Product and Services или IT, штаб-квартира в США или Канаде, основаны между 2019 и мартом 2025 (86% фирм выборки получили внешнее финансирование; 59% фирм выборки — венчурное (\"over half are VC-backed\"; 59% — доля от всей выборки, не от профинансированных 86%); не обязательно только 'венчурные' стартапы); working paper, не рецензировано. Авторы прямо оговаривают смещение отбора: участвующие фирмы в среднем меньше и моложе всего приглашённого пула (14 vs 21 сотрудник, 3.6 vs 4.07 года, $5.58 млн vs $15.06 млн привлечено), и возможен отбор по интересу к теме — в приглашении исследование описывалось как касающееся 'hiring processes... and how GenAI may be shaping startup scaling' (стр. 10 PDF). Встроенный информационный эксперимент касался конкретно одной функции — обработки входящих обращений клиентского сервиса (customer service), не делегирования ИИ в целом.", "reading_scope": "partial", "affiliations": ["Innessa Colaiacovo — University of Oregon", "Rembrand Koning — Harvard Business School"], "funding_sponsor": "Финансирование предоставлено частично Harvard Business School (указано на титульном листе working paper).", "org_relevance": "Прямо отвечает на вопрос итерации 3 о делегировании: разграничивает формальную и неформальную интеграцию ИИ и показывает управленческую гетерогенность решений о делегировании даже при одинаковых убеждениях об эффективности ИИ — материал об 'authority'/готовности делегировать на уровне основателя стартапа, а не крупной корпорации.", "doi": "unknown (DOI в прочитанной части титульного листа PDF не указан)", "versions": [{"type": "HBS Working Paper 26-093", "date": "2026-06-18", "url": "https://www.hbs.edu/ris/Publication%20Files/26-093_0fabe2ed-1d80-4577-9e75-0ff771256850.pdf", "read": "partial (стр. 1-4)"}, {"type": "SSRN posting", "id": "6962978", "url": "https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=6962978", "read": false, "note": "Cloudflare-заглушка при curl и 403 при WebFetch — не открыт в этой сессии; использована альтернативная версия HBS PDF."}], "reuse_note": "Пересечений с iteration2-v0.1/works.jsonl, e5_fresh_literature.jsonl, known-records.jsonl, known-url-map.jsonl и m0/early_candidates.jsonl не найдено (grep по koning/colaiacovo/26-093) — новая запись.", "quote_original": "while founders in our sample estimate that in the absence of AI they would need 55% more employees, the median is 17% and nearly a third estimate no additional employees would be needed", "quote_ru": "хотя основатели в выборке в среднем оценивают, что в отсутствие ИИ им потребовалось бы на 55% больше сотрудников, медиана составляет 17%, а почти треть считает, что дополнительные сотрудники не потребовались бы", "claims": [{"text_ru": "Основатели в среднем оценивают, что в отсутствие ИИ им потребовалось бы на 55% больше сотрудников; медиана — 17%, почти треть не назвали дополнительной потребности в персонале.", "status": "SOURCE_CLAIM", "verification_scope": "самооценка эффекта основателями", "source_url": "https://www.hbs.edu/ris/Publication%20Files/26-093_0fabe2ed-1d80-4577-9e75-0ff771256850.pdf", "locator": "HBS WP 26-093, Abstract", "original_number": "55%; median 17%"}, {"text_ru": "Основатели, формально интегрировавшие ИИ в рабочие процессы, оценивают требуемый рост штата почти в 4 раза выше, чем неформальные пользователи, и чаще сообщают об изменении найма и менеджмента.", "status": "SOURCE_CLAIM", "verification_scope": "сравнение формальной/неформальной интеграции", "source_url": "https://www.hbs.edu/ris/Publication%20Files/26-093_0fabe2ed-1d80-4577-9e75-0ff771256850.pdf", "locator": "HBS WP 26-093, Abstract"}, {"text_ru": "Даже когда рандомизированная информация об эффективности ИИ в среднем меняет убеждения и предпочтения делегирования, между основателями сохраняется существенная гетерогенность готовности делегировать задачи ИИ.", "status": "SOURCE_CLAIM", "verification_scope": "результат встроенного эксперимента с убеждениями", "source_url": "https://www.hbs.edu/ris/Publication%20Files/26-093_0fabe2ed-1d80-4577-9e75-0ff771256850.pdf", "locator": "HBS WP 26-093, Abstract"}], "sources": [{"url": "https://www.hbs.edu/ris/Publication%20Files/26-093_0fabe2ed-1d80-4577-9e75-0ff771256850.pdf", "title": "Delegating to AI: Beliefs and the Organization of Work at New Ventures — HBS WP 26-093", "publisher": "Harvard Business School", "author": "Innessa Colaiacovo, Rembrand Koning", "date": "2026-06-18", "type": "working_paper_pdf", "locator": "стр. 1-4 (титул, аннотация, введение) + стр. 9-11 (методология выборки: Pitchbook venture/pre-venture universe 'with and without backing', 199 основателей/176 завершили полностью, B2B Product and Services или IT, штаб-квартира в США или Канаде, основаны 2019 - март 2025, 86% привлекли внешнее финансирование, из них 59% - венчурный капитал) + стр. 14-15, 26-32 (дизайн встроенного информационного/делегационного эксперимента: тема - обработка входящих обращений клиентского сервиса)", "reading_scope": "partial", "accessed_at": "2026-09-25", "file_id": "O02-OPM-SCI-FIELD-F10", "is_primary": true, "interested_party": "independent"}], "author_model": "claude-sonnet-5", "next_action": "При необходимости дочитать методическую часть (дизайн информационного эксперимента, полная выборка) на стр. 5+ PDF."}
{"id": "O02-OPM-SCI-FIELD-W05", "record_kind": "work", "novelty": "new", "prior_id": null, "links_prior": [], "early_candidate_id": null, "stream_primary": "SCIENCE", "tags": ["observational_field"], "title": "AI-Native Firms", "authors": ["Hyunjin Kim (INSEAD)", "Rembrand Koning (Harvard Business School)"], "repository": "Harvard Business School Working Paper 26-090", "work_type": "empirical_field", "setting": "Наблюдательное исследование на данных Y Combinator (батчи W20-F24) и венчурных стартапов США с первым раундом финансирования в 2020-2024 гг.; классификация 'AI-native' статуса фирмы связана с кадровыми микроданными (размер команды, функция, стаж/уровень, иерархия). Определение 'AI-native': на выборке YC статус — самоприсвоенный тег «AI» в публичном профиле стартапа на платформе Y Combinator («startups can add an \"AI\" tag to their public profile... startups that claim that AI is central to their firm», PDF стр. 4) — то есть самоописание стартапа, а не независимая классификация исследователей; для более широкой выборки PitchBook статус AI оценивается вероятностью (0-1) от классификатора Random Forest, обученного на YC-тегах (PDF стр. 5, 14). Кадровые данные — Revelio Labs, агрегирующая публичные профессиональные профили и вакансии (PDF стр. 5, 12-13).", "process_link": "Организационная структура AI-native фирм: размер команды, глубина иерархии, доли инженеров/менеджеров/начального уровня — эмпирическое измерение изменения операционной модели на уровне организации, а не отдельной практики.", "key_finding_ru": "AI-native фирмы на 25% меньше по штату, чем сопоставимые не-ИИ стартапы той же отрасли и когорты; доля инженеров на 13% выше, доли начального уровня и менеджеров — каждая примерно на 15% ниже; иерархии более плоские (на полуровня меньше по глубине) при сопоставимых оценках стоимости компании, что говорит о более высокой стоимости, создаваемой на одного сотрудника. Авторы разграничивают 'процессный канал' (ИИ меняет то, как люди работают внутри фирмы) и 'продуктовый канал' (ИИ-возможности встроены в то, что фирма продаёт); по текстам описаний продуктов и вакансий показано, что встраивание ИИ в продукт — основной способ, которым стартапы масштабируют 'работу знаний' без больших команд специалистов.", "transfer_limits": "Выборка — венчурно финансируемые технологические стартапы (YC-когорты и US VC-backed фирмы); результаты о более плоской структуре и меньшем штате могут не переноситься на крупные устоявшиеся организации вне венчурного сектора; working paper, не рецензировано; причинность 'ИИ -> организационная форма' не отделена явно от отбора (какие фирмы становятся AI-native). 'AI-native' в этой работе — это самоприсвоенный тег на YC (для PitchBook — предсказанная вероятность), а не наблюдаемая исследователями практика внедрения ИИ; для проекта, где 'AI-native' — ключевой термин, это существенная оговорка об измерении. Выборка YC смещена к элитному акселератору (концентрация в Калифорнии/Сан-Франциско зафиксирована авторами в Table A8, PDF стр. 66) и не репрезентативна для стартапов вне венчурной экосистемы.", "reading_scope": "partial", "affiliations": ["Hyunjin Kim — INSEAD", "Rembrand Koning — Harvard Business School"], "funding_sponsor": "Частично Harvard Business School; авторы также благодарят за финансовую поддержку AI Institute at Harvard Business School и INSEAD.", "org_relevance": "Центральный эмпирический материал для итерации 3 по операционной модели: количественно показывает связь встраивания ИИ в продукт/процесс с более плоской иерархией и меньшим штатом — то есть с фактическим изменением организационной формы, а не отдельной практикой одной функции.", "doi": "unknown (DOI в прочитанной части PDF не указан — working paper)", "versions": [{"type": "HBS Working Paper 26-090", "date": "2026-06-09", "url": "https://www.hbs.edu/ris/Publication%20Files/26-090_96f92aa0-37d9-4789-beaa-5c0cb87a4032.pdf", "read": "partial (стр. 1-5, 12-14, 66 — Table A8)"}], "reuse_note": "Пересечений с iteration2-v0.1/works.jsonl, e5_fresh_literature.jsonl, known-records.jsonl, known-url-map.jsonl и m0/early_candidates.jsonl не найдено (grep по koning/kim/26-090/'AI-Native Firms') — новая запись. Тема близка названию всего проекта AI-native ImpactProject; координатору стоит проверить связь с другими пакетами итерации (не только SCI-FIELD).", "quote_original": "Relative to non-AI startups in the same industry-cohort, AI-native firms are 25% smaller. Their share of engineers is 13% greater, and the shares of entry-level workers and managers are each roughly 15% lower. Their hierarchies are half a seniority level flatter—yet valuations are comparable, suggesting higher value created per employee.", "quote_ru": "По сравнению с не-ИИ стартапами той же отрасли и когорты, AI-native фирмы на 25% меньше. Их доля инженеров на 13% выше, а доли начального уровня и менеджеров каждая примерно на 15% ниже. Их иерархии на полуровня более плоские — при этом оценки стоимости компании сопоставимы, что говорит о более высокой стоимости, создаваемой на одного сотрудника.", "claims": [{"text_ru": "AI-native фирмы на 25% меньше по размеру штата, чем сопоставимые не-ИИ стартапы той же отрасли и когорты.", "status": "SOURCE_CLAIM", "verification_scope": "величина эффекта — размер штата", "source_url": "https://www.hbs.edu/ris/Publication%20Files/26-090_96f92aa0-37d9-4789-beaa-5c0cb87a4032.pdf", "locator": "HBS WP 26-090, Abstract", "original_number": "25% smaller"}, {"text_ru": "Относительно сопоставимых не-ИИ стартапов той же отрасли и когорты доля инженеров в AI-native фирмах на 13% выше; доли начального уровня и менеджеров — каждая примерно на 15% ниже.", "status": "SOURCE_CLAIM", "verification_scope": "состав штата по функциям/уровням", "source_url": "https://www.hbs.edu/ris/Publication%20Files/26-090_96f92aa0-37d9-4789-beaa-5c0cb87a4032.pdf", "locator": "HBS WP 26-090, Abstract", "original_number": "13% greater; ~15% lower"}, {"text_ru": "Относительно сопоставимых не-ИИ стартапов той же отрасли и когорты иерархии AI-native фирм более плоские (на полуровня меньше по глубине) при сопоставимых оценках стоимости компании.", "status": "SOURCE_CLAIM", "verification_scope": "структура иерархии", "source_url": "https://www.hbs.edu/ris/Publication%20Files/26-090_96f92aa0-37d9-4789-beaa-5c0cb87a4032.pdf", "locator": "HBS WP 26-090, Abstract", "original_number": "half a seniority level flatter"}], "sources": [{"url": "https://www.hbs.edu/ris/Publication%20Files/26-090_96f92aa0-37d9-4789-beaa-5c0cb87a4032.pdf", "title": "AI-Native Firms — HBS WP 26-090", "publisher": "Harvard Business School", "author": "Hyunjin Kim, Rembrand Koning", "date": "2026-06-09", "type": "working_paper_pdf", "locator": "стр. 1-5 (титул, аннотация, введение, определение AI-native), 12-14 (Revelio Labs, PitchBook-классификатор), 66 (Table A8 — геоконцентрация)", "reading_scope": "partial", "accessed_at": "2026-09-25", "file_id": "O02-OPM-SCI-FIELD-F13", "is_primary": true, "interested_party": "independent"}], "author_model": "claude-sonnet-5", "next_action": "При необходимости дочитать методическую часть (стр. 5+) для деталей классификации AI-native статуса и робастности; проверить связь с другими пакетами итерации по теме 'AI-native firms'."}