На карте
ИИ может быть интересен человеку, который совершенно не собирается внедрять его в свою работу.
Можно обсуждать прочитанное, разбираться в незнакомой теме, придумывать что-то для себя. При этом на вопрос о профессиональном применении отвечать: «У меня там всё устроено. Не понимаю, зачем мне это».
Я не считаю такой ответ возражением, которое нужно преодолеть. Если человеку удобно работать привычным способом, сначала нужно понять, есть ли вообще причина что-то менять.
Но личный интерес даёт хорошую отправную точку для разговора. Можно разобрать задачу, в которой человеку уже понятны смысл и желаемый результат. Посмотреть, какую часть удалось поручить ИИ, где потребовалось объяснение, что пришлось проверить.
Иногда в этом процессе обнаруживается знакомая рабочая ситуация. Тогда появляется конкретная гипотеза: возможно, похожий способ пригодится и здесь.
А иногда ничего переносить в работу не хочется. Личная задача от этого не становится менее ценной.
Личный интерес не обязан оправдываться пользой для бизнеса
У разговора об ИИ легко появляется обязательное продолжение: как на этом заработать, что автоматизировать, сколько времени сэкономить.
Но у человека могут быть другие причины открыть приложение. Ему любопытно. Хочется понять сложный текст. Нравится придумывать варианты и обсуждать их. Есть занятие, на которое он охотно тратит время.
Для такого интереса не требуется экономическое обоснование.
Если вы с помощью ИИ разобрались в теме, которую давно откладывали, это уже может быть достаточным результатом. Необязательно превращать его в проект, систему или дополнительный источник дохода.
Мне важно сохранить эту возможность и в разговоре о рабочем применении. Иначе любое личное увлечение начинает выглядеть как сырьё для повышения производительности. Человек ещё не успел получить удовольствие от своего занятия, а ему уже предлагают сделать из него процесс с показателями.
Начать можно с того, что интересно вам. А вопрос о работе задать позже, если для него появится основание.
На знакомой задаче легче понять, что произошло
Когда ИИ показывает впечатляющий результат в незнакомой области, оценить его трудно. Ответ может выглядеть убедительно, но вы пока не знаете, что в нём пропущено и где нужна проверка.
В знакомой задаче у вас больше опор. Вы понимаете, зачем взялись за неё, что для вас важно и какой результат не устроит.
Возьмём условный пример: вы готовите небольшую поездку и сохранили несколько описаний возможных маршрутов. Один кажется интересным, другой удобнее по времени, третий включает место, куда давно хотелось попасть.
Можно попросить ИИ выбрать «лучший маршрут». Но слово «лучший» пока скрывает почти всё, от чего зависит ваше решение.
Для одного человека важнее увидеть больше мест. Другому нужен спокойный темп. Третий готов отказаться от половины программы ради одного события.
Поэтому полезнее сначала объяснить свои условия и попросить сопоставить сохранённые варианты по ним. Например, отдельно показать перемещения, свободное время и сведения, которых не хватает для выбора.
После ответа вы можете заметить конкретную ошибку: модель назвала маршрут спокойным, хотя в нём каждый день нужно переезжать. Или приняла отсутствие сведений о дороге за отсутствие самой дороги.
Вы понимаете, почему это важно, и можете поправить запрос. Так постепенно становится видно, что именно помогает получить пригодный результат.
При этом расписания, доступность и другие меняющиеся условия нужно проверять по актуальным источникам. Красиво собранный план поездки сам по себе их не подтверждает.
За разными темами может стоять одно действие
В примере с поездкой вы сделали несколько вполне определённых вещей.
Собрали разрозненные сведения. Назвали свои критерии. Попросили сравнить варианты. Проверили, не пропустил ли ИИ существенное условие. Отделили известное от того, что ещё предстоит выяснить.
Теперь можно на время убрать из описания слово «поездка».
Останется такая задача: сопоставить несколько вариантов по моим условиям и показать пробелы, мешающие решению.
Это описание уже легче сравнить с тем, что происходит в работе.
Допустим, вам приходится разбирать предложения нескольких подрядчиков. В одном подробно описан состав работ, в другом — сроки, в третьем часть условий вообще не указана. Чтобы обсудить выбор, сначала нужно привести сведения к сопоставимому виду и составить вопросы.
Темы разные. Но отдельное действие похоже: собрать сравнение по заданным критериям, сохранив неизвестное неизвестным.
Из этого ещё не следует, что ИИ сможет выбрать подрядчика или что ему можно передать все документы. Пока обнаружена только аналогия, которую имеет смысл проверить.
Именно на этом уровне я предлагаю искать возможное рабочее применение. Назвать действие, которое оказалось полезным, и посмотреть, возникает ли похожее действие в другой части жизни.
При переносе проверьте условия новой задачи
После удачной личной попытки хочется сохранить промпт и использовать его везде. Иногда такая заготовка действительно помогает начать. Но условия новой задачи всё равно придётся разобрать.
В поездке вы принимаете решение для себя. В рабочем выборе могут участвовать другие люди с собственными требованиями. Часть сведений нельзя передавать внешнему сервису. Некоторые условия имеют смысл только вместе с дополнительными документами или договорённостями.
Даже знакомая таблица сравнения может оказаться недостаточной.
Например, в одном предложении написано «поддержка включена». Если ИИ поставит напротив этого пункта уверенное «да», внешне всё будет аккуратно. Но без уточнения содержания поддержки сравнение может вводить в заблуждение.
Тогда полезным результатом станет вопрос: что именно входит, на какой срок и где это зафиксировано?
Здесь пригодится принцип, замеченный на личной задаче: отсутствие подробностей нужно сохранить как пробел. Но критерии сравнения и способ проверки будут уже другими.
Похожая структура помогает выбрать, что попробовать. Она не доказывает, что условия задач одинаковы.
Рабочую гипотезу нужно проверить отдельно
Предположим, аналогия нашлась. В личной задаче было удобно сопоставить несколько вариантов, а в работе регулярно возникает похожая необходимость.
Следующий шаг можно ограничить подготовкой чернового сравнения по небольшому набору материалов, которые допустимо использовать в выбранном инструменте.
Заранее определите, что хотите получить. В нашем примере это может быть таблица с одинаковыми критериями, указанием источника каждого условия и отдельным списком вопросов. Решение о выборе пока остаётся за человеком.
После выполнения посмотрите, удалось ли получить именно это:
- Все ли существенные условия попали в сравнение?
- Можно ли найти в исходнике основание для каждого пункта?
- Не превратилось ли предположение в установленный факт?
- Стало ли проще подготовиться к обсуждению?
- Сколько усилий потребовалось на подготовку и проверку?
Ответы могут оказаться разными.
Возможно, черновик действительно помог увидеть различия. Возможно, основная работа всё равно осталась на вас. Возможно, документы настолько неоднородны, что сначала нужно разобраться с самими критериями.
Это и есть проверка. Её результатом может стать решение продолжить, изменить поручение или оставить привычный способ.
Удачная личная попытка дала повод попробовать. Пользу в работе предстоит установить заново.
Когда аналогия не находится
Бывает, человек с удовольствием использует ИИ вне работы, но не видит для него подходящей профессиональной задачи.
Не стоит немедленно объяснять это недостатком воображения.
Возможно, его работа устроена иначе. Возможно, нужные данные недоступны. Возможно, подготовка материалов и проверка ответа требуют больше усилий, чем привычное действие. А возможно, сейчас просто нет задачи, ради которой стоило бы менять способ работы.
Список потенциальных применений можно придумать почти для любой профессии. Но наличие пункта в таком списке ещё не означает, что человеку нужно тратить на него время.
Я бы оставил вопрос открытым. Если позже возникнет знакомое затруднение, к нему можно вернуться уже с опытом личного использования: вы лучше понимаете, что пробовали, где ИИ помог и чего от него не стоит ожидать без проверки.
Пока же можно продолжать пользоваться им там, где это интересно и удобно.
Попробуйте описать действие без названия темы
Если хотите поискать рабочую аналогию, возьмите одну личную задачу, которую уже решали с ИИ или собираетесь попробовать. Выбирайте такую, где вам понятен результат и вы способны заметить существенную ошибку.
Затем ответьте на пять вопросов.
1. Что я хотел получить?
Назовите результат обычными словами. Например: сравнить варианты, разобраться в объяснении, упорядочить заметки, подготовить вопросы.
2. Какую часть сделал ИИ?
Отделите её от собственной работы. Возможно, исходники искали вы, критерии задавали вы и окончательное решение тоже приняли сами. ИИ помог только собрать первый вариант сравнения. Это достаточно конкретное описание.
3. Что мне пришлось объяснить или исправить?
Здесь находятся условия, без которых способ не работает. Например, какие сведения считать подтверждёнными, что нельзя додумывать и почему один критерий важнее другого.
4. Встречается ли похожее действие в моей работе?
Ищите сходство в действиях: сравнивать, группировать, объяснять, находить пробелы, готовить черновик. Совпадение темы или названия документа необязательно.
5. Что изменится при переносе?
Кто будет пользоваться результатом? Какие материалы можно передать? Кто проверит ответ? Что произойдёт, если ошибка останется незамеченной?
Если ответы позволяют выбрать небольшую проверяемую задачу, можно сформулировать гипотезу:
В личной задаче мне помогло сравнение вариантов по моим критериям. В работе я попробую таким же способом подготовить черновик сравнения по разрешённым материалам. Проверю его по исходникам и посмотрю, стало ли проще составить вопросы для обсуждения.
Если похожей задачи пока нет, на этом можно остановиться. Вы всё равно точнее поняли собственный опыт.
С чего можно начать разговор
На консультацию необязательно приходить с запросом «внедрить ИИ в бизнес».
Можно сказать: «Для себя я пробовал вот это. Получилось интересно. В работе применения пока не вижу».
Такое описание даёт конкретную отправную точку. Можно разобрать, что вы сделали, в чём заключалась польза и какие условия сделали её возможной. Затем посмотреть, есть ли похожая задача в работе и что в ней будет устроено иначе.
В статье «Вы уже заплатили за ИИ. Теперь нужно понять, какую работу ему поручить» я предлагаю искать первую задачу в обычной рабочей неделе. Здесь отправная точка другая: личное занятие, смысл которого вам уже понятен.
Оба пути требуют одного и того же внимания к результату. Что именно получилось? Чем это помогло? Что осталось сделать человеку?
Фраза «для работы мне ИИ не нужен» вполне может остаться вашим выводом. А может уточниться: «Всю работу менять не собираюсь, но вот этот участок хочу попробовать».
Для полезного разговора достаточно такого интереса.
Следующий шаг
Вы уже заплатили за ИИ. Теперь нужно понять, какую работу ему поручить — как выбрать небольшой рабочий эксперимент и оценить результат.
Если хотите разобрать свой пример, расскажите, что уже пробовали для себя и есть ли в работе задача, с которой вы видите сходство.
Если захотите обсудить, как это применить у себя или в команде — пишите в Telegram @pimenov
