Ящук?!

Большая ловушка ИИ Я очень много пользуюсь ИИ. И считаю, что это, возможно, лучший инструмент повышения личной эффективности, который появился за последние десятилетия. Он позволяет за минуты сделать то, на что раньше уходили часы: проанализировать массив данных, собрать структуру презентации, найти закономерности, предложить гипотезы, написать текст, визуализировать идею. Но мне кажется, здесь мы постепенно попадаем в довольно большую ловушку. Представьте двух людей: Первый умеет сам собирать презентации, проводить аналитику, придумывать креатив, писать тексты. А потом получает ИИ. Он начинает делать то же самое в десять раз быстрее. Потому что понимает, что попросить, куда направить, где ИИ ошибся, что выкинуть, что оставить и каким вообще должен быть хороший результат. Второй человек всему этому не научился. Он сразу получил ИИ. И внешне какое-то время они могут выглядеть почти одинаково. У обоих есть презентация. У обоих есть аналитика. У обоих есть двадцать креативных идей. Только первый использует ИИ как инструмент. А второй - как замену собственной компетенции. И вот здесь, мне кажется, начинается проблема. Потому что если ты никогда сам не занимался аналитикой, как ты поймёшь, что ИИ сделал хорошую аналитику? Если ты не умеешь придумывать идеи - как отличишь сильную идею от банальной? Если ты никогда не собирал презентации - откуда ты знаешь, что эта презентация вообще решает задачу? ИИ умеет генерировать результат. Но мерилом результата всё ещё остаётся человек. Мне кажется абсолютно ошибочной идея, которая сейчас периодически возникает на рынке: «Давайте возьмём людей подешевле и послабее, дадим им ИИ - и они будут работать как сильные специалисты». Будет ровно обратная модель. Нужно брать сильных специалистов и давать им ИИ. Потому что тогда человек, который раньше мог качественно сделать три задачи, сможет сделать десять. Не потеряв способности отличать хорошее от плохого. И вот тут возникает отложенная ловушка, которую мы с вами увидим лет через пять. Кампании начинают думать: «Теперь нам нужно меньше джунов. Базовую работу сделает нейросеть». Только senior - это не отдельный биологический вид. Senior - это junior, которому дали время поработать руками, ошибиться, получить по голове, переделать и постепенно научиться отличать хорошую работу от плохой. Раньше junior делал работу, а senior её проверял. Теперь значительную часть этой работы может сделать ИИ. И если мы просто уберём junior'а из этой цепочки, возникает вопрос: Откуда через десять лет возьмётся senior, способный проверить работу ИИ? Получается довольно неприятный парадокс. Используя ИИ для повышения эффективности, мы рискуем одновременно сломать механизм производства самой экспертизы. Поэтому молодым специалистам всё равно придётся учиться делать руками то, что им, возможно, никогда не придётся делать руками на работе. Не потому что нужно бороться с прогрессом. А потому что нельзя научиться оценивать результат, не понимая, как этот результат вообще появляется. Мы же не перестали учить детей считать после появления калькулятора. Просто теперь у нас появился «калькулятор» сразу для текстов, аналитики, дизайна, программирования, стратегии и креатива. Поэтому вопрос уже не в том, можно ли молодому специалисту пользоваться ИИ. Конечно можно. Вопрос в другом: как пользоваться ИИ так, чтобы через пять лет стать senior'ом, а не просто пятилетним оператором нейросети. Потому что производить теперь становится всё дешевле. А понимать, что именно стоит производить, зачем и насколько хорошо это получилось, - всё дороже. p.s. Пост написан при помощи ИИ