Берите на работу профессионалов

Мы теряем навык говорить друг с другом #личное В последние месяцы я все чаще ловлю себя на одном наблюдении. Неважно, кто передо мной, подрядчик или заказчик, у всех проявляется одна и та же трудность: непонимание цели и невозможность сформулировать задачу. Скорость выросла, декабрь подгоняет, и вместе с этим ускорением проседает качество коммуникации. Сначала это казалось мне подозрением, потом оформилось в правило. 😊 Я преподаю нейросети, мы разворачиваем их в рабочих процессах, и вижу, насколько важны базовые навыки. В работе с любыми моделями есть четыре опорных шага:. 1. Понять, чего я хочу. 2. Объяснить, как именно я этого хочу добиться. Составить промпт. 3. Проанализировать варианты ответа. 4. Улучшить результат, опираясь на анализ. Без этих четырех шагов ничего не работает. И вот что я наблюдаю сейчас: многие из моих заказчиков не могут сформулировать цель и не могут объяснить, что им нужно. Дословно: «Я знаю что я не хочу, а что хочу - не знаю. Покажите мне варианты, придумайте за меня». Это не работает ни в нейросетях, ни в обычной жизни. ✨ Та же картина проявилась и с подрядчиками. Мы приходим к проверенным профессионалам, ставим задачу, а первый результат в восьми случаях из десяти выходит пустым. Работа сделана формально, без попадания в суть. Какое-то время я думал, что дело во мне. Но в результате с каждым мы садимся и подробно обсуждаем, что не так и что нужно, и вот тогда появляется тот самый точный результат. Получается, что даже опытный специалист понимает задачу только после спокойного разговора, где мы раскладываем цели и уточняем смысл. Сейчас у меня снова проект, где звучит хочу что то, но не понимаю что. Это выматывает, но я вижу, что выхода нет. Нужно остановиться, разобрать намерение и поговорить. Только так задача собирается в ясную форму и перестает плыть. А у вас бывает такое? 🤔

Возможности агентов не такие уж безграничные #ChatGPT #Создаем_своего_AI_агента #НейросетиВредят Недавно вышел браузер Atlas, а до этого появилась функция агента в ChatGPT. Запуски были громкие, я сразу начал тестировать, и даже сделал Atlas браузером по умолчанию. Но спустя пару дней всё вернулось в привычный ритм, я снова открыл Safari, VPN включаю только когда нужно зайти в ChatGPT, Gemini или Genspark, а агентов использую редко. Почему так получилось? Одна из самых обсуждаемых функций Агентов, сводка из мессенджеров. На словах впечатляет: агент читает рабочие чаты, собирает дайджесты, сводит новости, отвечает коллегам. Но! Как это выглядит в реальности? Я дал простейшую задачу: открыть мои телеграмм каналы и выдать итоговую сводку. Atlas несколько минут искал нужную папку, долго пытался разобраться в навигации, листал новости, два раза его приходилось подталкивать. На всё ушло 15 минут. Я бы сделал быстрее. А если у вас десятки чатов? Сколько времени уйдёт? И вы уверены, что агент не пропустит важное? Когда я рассказал об этом приятелю, мы оба пришли к очевидному выводу, который обычно никто не хочет озвучивать: если вас заваливают чаты, проблема не в чатах. Значит, у вас неправильно устроен процесс. ИИ работает только внутри чёткой системы. Он ускоряет то, что уже работает неплохо. Если системы нет, модель не ускорит, а усугубит. Но есть нюанс, о котором важно сказать. Здесь проблема не в том, что модель слабая, а в том, что неправильно выбрана оболочка и неправильно выбран процесс для автоматизации. Использовать агента Atlas как «универсальный скрипт» для чтения чатов, задача бессмысленная. Зато у нас есть другие примеры, где агенты работают отлично. Наши Telegram-боты, которые ежедневно делают сводку новостей. Они шерстят паблики, выбирают нужные блоки, собирают короткие дайджесты. Почему там всё гладко? Потому что процесс: • повторяется каждый день, • прост по структуре, • не критичен к мелким ошибкам, • заранее описан и ограничен рамками. Читать за вас сложные чаты, это почти гарантировать факапы. Делать ежедневную сводку новостей, это нормально. И вот здесь рождается ключевой смысл, который я хотел зафиксировать: Иногда мы пытаемся перепоручить ИИ не потому что это нужно, а потому что нам самим делать лень или неприятно. Но рост начинается в тот момент, когда мы сами наводим порядок в процессе, а модель подключаем как помощника, а не как замену. Это не вопрос силы модели, это вопрос архитектуры. Неправильно выбран процесс, неправильно выбрана оболочка. Простые пользовательские интерфейсы подходят не для всех задач. Некоторые вещи требуют системной архитектуры и выстроенной логики. На следующей неделе расскажу уже про более сложные и настоящие внедрения, там совсем другой уровень механики и смысла. Вопрос к вам: у вас уже есть функции, которые вы передали агентам?

Время включать зиму Первый день декабря, и у нас начинается самое жаркое время года. Декабрь в нашей работе самый напряжений месяц, и мы по традиции украшаем офис к праздникам именно сегодня.❄️✨ Я люблю музыку, коллекционирую винил и держу проигрыватели и дома, и в офисе. Коллекция живет дома, поэтому с утра я собрал все новогодние пластинки. 🎄🎶 Настроение получается по настоящему праздничным. Вроде бы обычные хлопоты, но в них столько тепла. Мы очень ждем это время, потому что для нас период подготовки становится началом новогодних проектов. Праздник приходит чуть раньше, и это всегда дает хороший заряд энергии. 🎁🌟 Пусть у вас этот декабрь тоже начнется светло. И с наступающим вас, самое время почувствовать приближение праздника. 🎅 А вы уже достали свои новогодние коробки и украшения?