Как понять, что ИИ сделал работу хорошо, а человек плохо? — 21 августа 2026 г. в 13:33:54.728
Как понять, что ИИ сделал работу хорошо, а человек плохо? Серия «Параллели в работе ИИ-агентов и людей» · 5/5 #HR ❗️ Недостаточно поручить ИИ задачу. Нужно заранее договориться, как мы поймём, что он справился. Для этого в работе с ИИ используют оценки — проверки качества результата. Это набор реальных задач, примеров хорошего ответа и понятных критериев: что должно быть в результате, каких ошибок нельзя допустить, что можно считать готовой работой. Для людей ближайшая аналогия — KPI: цели и ключевые измеримые результаты. Не просто «поработать над наймом», а, например, закрыть определённые вакансии в срок и с нужным качеством кандидатов. Логика одна и та же: хороший результат должен быть описан до начала работы — и его должно быть можно проверить. Именно поэтому ИИ так естественно прижился в программировании. Код либо проходит тесты, либо нет, а в HR, продажах, аналитике, клиентском сервисе такие критерии ещё нужно создать. ✅ Главное, что показывают эти параллели: внедрение ИИ-агентов и построение человеческой команды не так уж сильно отличаются. Люди могут неделями тратить время на совещания о совещаниях. Агенты в той же ситуации сжигают токены в бесконечных петлях. Нечётко поставленная задача и там, и там приводит к неверному результату. И людям, и агентам нужны понятные ожидания, критерии качества и оценка работы. ИИ не серебряная пуля, которая сама решит проблемы бизнеса. Он переводит их на новый технологический уровень — где они возникают быстрее, масштабируются легче и становятся заметнее. Поэтому агенты не отменяют необходимость управлять. Они лишь делают качество управления главным конкурентным преимуществом. ❗️Зеркалюсь здесь Max | VK | TG