🤖 Задача вне вашей профессии. Ответственность — ваша
🤖 Задача вне вашей профессии. Ответственность — ваша В июле я писал, что LLM помогают начать работу над задачей и получить второе мнение. Исследование OpenAI «Work at the Frontier» добавляет к этому интересное наблюдение: люди обращаются к ИИ с задачами, которые традиционно относятся к другим профессиям. 📊 В изученной выборке ~20% запросов — из кардинально других областей. При этом тренд имеет восходящую динамику. Для сотрудников это открывает новые возможности. Но здесь же, на мой взгляд, возникает риск: человек получает ответ в области, где ему не хватает знаний для проверки. ⚠️ Исследование описывает использование ИИ, но не подтверждает правильность полученных результатов. Представим: руководитель просит LLM оценить окупаемость проекта. Получает убедительный расчёт, но не замечает пропущенные расходы или неверные исходные допущения. На этих цифрах строятся бюджет и решение о запуске. Дальше расчёт попадает в презентацию, затем — в план. Первоначальные допущения теряются, а цифра продолжает жить как согласованное основание для следующих решений. Позже обнаружить ошибку сложнее: придётся восстановить, откуда взялась цифра, что проверяли и какие решения успели на неё опереться. Меня здесь настораживает именно незаметность ошибки. В своей области человек чаще понимает, где стоит усомниться. В чужой — стройное объяснение легко принять за достаточное обоснование. Поэтому вместе с внедрением ИИ стоит определить: 1️⃣ какие результаты сотрудник может использовать самостоятельно; 2️⃣ где нужна проверка исходных данных и допущений; 3️⃣ какие решения требуют участия профильного специалиста. ❗ Отсутствие своего специалиста не отменяет необходимости проверки. 💡 Чем дороже последствия решения, тем важнее сохранить путь от исходных данных до вывода. #ИИ #ChatGPT #будущееработы #цифровизация