МИ публичный чат

Собирающимся учиться на MBA: ваша карьерная лестница обваливается Лучшая ИИ-модель уже закрывает 88,4% ожидаемого анализа в реальных кейсах бизнес-школ – по финансам, стратегии, переговорам, HR и деловой этике. Это данные нового препринта исследователей из Уортона, Карнеги-Меллон, Пенсильванского университета и Гарвардской школы бизнеса, авторов бенчмарка BusinessCaseBench: 615 экзаменационных вопросов по 238 реальным кейсам, 18 дисциплин. О вытеснении ИИ младших программистов и математиков говорят давно – но здесь речь о материале, на котором десятилетиями строится подготовка MBA. Задачи в тесте не про факты и не про арифметику. •  Одной модели дают написать судебное заключение Верховного суда США по патентному спору фармкомпаний и вывести из него правовую норму для судов ниже. •  Другой – решить за главного врача больницы, стоит ли повышать заведующего отделением, чья клиническая репутация конфликтует с корпоративной культурой. •  Третьей – разобрать этическую позицию дата-сайентиста, которого просят встроить в HR-алгоритм оценку вероятности беременности соискательниц. Каждый ответ сверяют по чек-листу критериев с решением, которое для этого кейса написал преподаватель; саму оценку выставляет ИИ-судья, а ее надежность проверили вручную три эксперта с опытом преподавания на MBA-программах. GPT-5.4 берет 87,2%, Gemini 3 Flash Preview – 81,6%. Если по каждому вопросу брать лучший результат из трех моделей, показатель поднимается до 92,8%, а полностью провалить вопрос – так, чтобы ни одна из них не преодолела даже 70% – удается лишь в 7% случаев. Нужные знания и ход рассуждения почти всегда есть хотя бы у одной модели, а слепые пятна одной закрывает другая.   Есть и отрезвляющая цифра. Если считать не долю правильных пунктов, а долю вопросов, где модель без единого пропуска закрыла весь чек-лист, картина куда скромнее: 49,6% у Claude Sonnet 4.6, 47,6% у GPT-5.4, 32,0% у Gemini. Лучшая модель дает исчерпывающий ответ без единого пропуска лишь в половине случаев. Авторы