Scaling Laws for Economic Productivity: когда AI помогает, а когда нет

500+ профессионалов делали реальные задачи с 13 разными LLM. Результат болезненный: AI помогает неравномерно. На аналитике (анализ данных, отчёты, интерпретация) прирост $1.58 за минуту. На инструментальных задачах (создать Gantt-chart в Excel, извлечь данные из PDF, прогнать статтест) — всего $0.34 за минуту. Разница в 4.6 раза. Исследование позволяет правильно распределять задачи между собой и AI — не тратить её на то, где она плывёт. Фишка: текущие модели гениальны в thinking (рассуждения, синтез), но посредственны в doing (последовательная работа с инструментами). Плюс вторая находка: люди останавливаются на "достаточно хорошо" и не выжимают полный потенциал топовых моделей — оставляют деньги на столе.