ИИ расширяет возможности универсалов по освоению новых навыков

Совсем недавно идея быть «универсалом» на рабочем месте имела неоднозначную репутацию. Стереотип сводился к «мастеру на все руки», который может разбираться во многих дисциплинах, но ни в одной из них не является экспертом. И долгие годы это было более или менее справедливо.

У большинства людей просто не было доступа к экспертизе, необходимой для выполнения задач на стыке различных областей. Если вам нужна была новая графика, вы ждали дизайнера. Если нужно было изменить договор, вы ждали юристов. В небольших компаниях и стартапах это ожидание обычно заменялось бездействием или импровизацией — зачастую с сомнительными результатами.

ИИ меняет это быстрее, чем любой другой технологический сдвиг на моей памяти. Он позволяет людям успешно справляться с задачами, выходящими за рамки их обычной сферы компетенции.

Компания Anthropic выяснила, что ИИ «помогает инженерам становиться более универсальными в своей работе», то есть они способны принимать грамотные решения в гораздо более широком спектре взаимосвязанных технологий. Прямым следствием этого является то, что задачи, которые раньше откладывались из-за нехватки времени или опыта, теперь успешно решаются (на них приходится 27% работы с поддержкой ИИ согласно исследованию Anthropic).

Этот сдвиг очень напоминает последствия прошлых революционных технологий. Изобретение автомобиля или компьютера не принесло нам изобилия свободного времени — оно в основном привело к тому, что мы стали выполнять работу, которую раньше сделать было невозможно.

Имея ИИ в качестве проводника, теперь каждый может расширить свой набор навыков и дополнить свою экспертизу для достижения больших результатов. Это кардинально меняет то, что люди могут делать, кто именно может это делать, как функционируют команды, и чего руководителям следует ожидать.

Что ж, не спешите с выводами.

Достижения в области ИИ были невероятными, и пусть 2025 год, возможно, не полностью оправдал обещание внедрить ИИ-агентов в рабочие процессы, нет никаких причин сомневаться, что это уже не за горами. Но пока технология несовершенна. Если ошибаться свойственно людям, то верить в то, что ИИ не ошибается, — глупо.

Одна из самых больших трудностей при работе с ИИ — выявление галлюцинаций. Этот термин был придуман, полагаю, не как милое название фактических ошибок, а как весьма точное описание той убедительности, с которой ИИ преподносит свои неверные ответы. У нас, людей, есть четкая предвзятость по отношению к уверенным в себе людям, что, вероятно, объясняет количество умных людей, попавшихся на удочку после того, как они приняли ChatGPT за чистую монету.

И если эксперты могут быть обмануты излишне самоуверенным ИИ, как универсалы могут надеяться использовать мощь ИИ, не совершая тех же ошибок?

Гражданские ограничители уступают место атмосфере свободы

Так и подмывает сравнить сегодняшнюю волну вайб-кодинга с помощью ИИ с появлением low-code и no-code инструментов. Инструменты без кода давали пользователям свободу создавать кастомное ПО под свои нужды. Однако это сравнение не совсем корректно. Так называемые «гражданские разработчики» могли действовать только в рамках границ, установленных инструментом. Эти жесткие рамки ограничивали, но у них было преимущество — они спасали пользователей от их собственных ошибок, предотвращая любые катастрофы.

ИИ же практически полностью стирает эти границы, и с великой свободой приходят обязанности, к которым большинство людей оказывается не совсем готово.

Первый этап «вайб-свободы» — это период безудержного оптимизма, подогреваемый льстивым ИИ. «Вы абсолютно правы!» Жуткий отчет, на написание которого ушла бы вся ночь, выглядит лучше, чем все, что вы могли бы сделать сами, и при этом потребовал всего несколько минут.

Следующий этап наступает почти неожиданно: что-то оказывается не совсем так. Вы начинаете сомневаться в точности работы — перепроверяете ее и задаетесь вопросом, не проще ли было сделать все самостоятельно с самого начала.

Затем наступают торг и принятие. Вы спорите с ИИ, заходите в тупик в запутанных вопросах, но постепенно начинаете обретать понимание — ментальную модель разума ИИ. Вы учитесь распознавать уверенную ложь, учитесь давать отпор и перепроверять, учитесь доверять, но проверять.

Универсал становится уровнем доверия

Этому навыку можно научиться, и научиться ему можно только на практике, в процессе регулярной работы. Это не требует глубокой специализации, но требует осознанности. Любознательность становится критически важной. Равно как и готовность быстро учиться, мыслить критически, замечать несостыковки и полагаться на здравый смысл, а не на восприятие ИИ как непогрешимого.

В этом и заключается новая роль универсала: не быть экспертом во всем, но понимать мышление ИИ настолько, чтобы вовремя заметить изъян, и вовремя обратиться к настоящему специалисту, когда ставки высоки.

Универсал становится человеческим «буфером доверия», находящимся между результатами работы ИИ и стандартами организации. Именно он решает, что идет в работу, а что требует повторной проверки.

При этом данный подход работает лишь тогда, когда универсал преодолевает минимальный порог грамотности. Существует огромная разница между «широко информированным» и «самоуверенным невеждой». ИИ позволяет легче упускать эту пропасть из виду.

Влияние на команды и найм

Очевидно, что специалисты не будут заменены искусственным интеллектом в ближайшее время. Их труд по-прежнему критически важен. Он лишь эволюционирует, становясь более стратегическим.

ИИ меняет все то, что находится по краям. Роли, которые казались важными, но которые было сложно закрыть; задачи, висевшие в неопределенности из-за отсутствия свободного эксперта; завалы, возникавшие в ожидании, пока высококлассные специалисты проверят простую работу. Теперь универсал может продвинуться гораздо дальше своими силами, а эксперты могут сосредоточиться на самых сложных проблемах.

Мы уже наблюдаем влияние этих процессов на рынок труда. Компании стремятся нанимать сотрудников, которые уверенно ориентируются в работе с ИИ. Людей, которые принимают его и используют для реализации проектов вне зоны своего комфорта.

Ожидания от эффективности тоже изменятся. Многие руководители уже смотрят не только на чистую производительность, но и на то, насколько эффективно человек использует ИИ. Мы рассматриваем использование токенов не как показатель затрат, а как индикатор внедрения ИИ и, возможно, оптимистично, как косвенный показатель производительности.

Как сделать вайб-работу жизнеспособной

1. Используйте ИИ для улучшения работы, а не для импровизации на ходу: Вы обожжетесь, если пустите ИИ на самотек. Он требует руководства и контроля.

2. Научитесь понимать, когда доверять, а когда проверять: Сформируйте понимание мышления ИИ, чтобы вы могли здраво оценивать создаваемый им продукт. В случае сомнений или при высокой цене ошибки обращайтесь к специалистам.

3. Установите четкие организационные стандарты: ИИ процветает в условиях контекста, как и люди. Инвестируйте в документирование процессов, процедур и передового опыта.

4. Держите людей в контуре контроля: ИИ не должен исключать надзор. Он должен делать надзор проще.

Без этих факторов работа с ИИ остается на стадии «вайба». С ними она превращается в то, на что бизнес действительно может положиться.

Возвращение универсала

Новый универсал, вооруженный искусственным интеллектом, отличается любознательностью, адаптивностью и способностью оценивать результаты работы ИИ. Такие специалисты могут работать в самых разных функциях не потому, что они эксперты в каждой из них, а потому, что ИИ дает им доступ к экспертизе уровня профессионалов. Самое главное, это новое поколение универсалов знает, когда и как применять свое человеческое суждение и критическое мышление. Это и есть реальный определяющий фактор для превращения вайбов в нечто надежное, устойчивое и жизнеспособное в долгосрочной перспективе.

Седрик Саварезе (Cedric Savarese) — основатель и генеральный директор FormAssembly.

Добро пожаловать в сообщество VentureBeat!

Наша программа гостевых публикаций — это площадка, где технические эксперты делятся идеями и предоставляют объективный, независимый глубокий анализ в сферах ИИ, инфраструктуры данных, кибербезопасности и других передовых технологий, формирующих будущее бизнеса.

Читайте далее в рамках нашей программы гостевых постов и ознакомьтесь с нашими рекомендациями, если вы хотите предложить собственную статью!