Итоги 2025: главное заблуждение про нейронки 🤖
Итоги 2025: главное заблуждение про нейронки 🤖 В начале года многие говорили про агентов. Тысячи агентов, которые будут работать автономно. Зачем нужны люди, если можно запустить армию ботов? Я тоже на это повёлся. И это было ошибкой. В чём заблуждение? Многие воспринимают нейронки так же, как классическую автоматизацию. Прописал процесс — и он работает сам, выдаёт одинаковый результат каждый раз. С нейронками так не работает. Они дают вероятностный результат. Как игровой автомат — дёргаешь ручку и получаешь ответ, которая нейрока посчитает наиболее вероятным + случайность. Поэтому каждый ответ нейронки уникален. Нейронки могут решать сложные задачи, которые раньше автоматизировать было невозможно. Но они не могут давать 100% повторяемый результат. А значит, полностью убрать человека нельзя. Правильный подход: усиление, а не замена Задача не в том, чтобы заменить человека нейронкой. Задача — усилить человека. И тут есть два сценария. Первый: усиливаем эксперта Берём крутого специалиста и повышаем его продуктивность. У нас так работает процесс кастдевов. Нейронки помогают на всех этапах: формируют вопросы, собирают цитаты, структурируют информацию. Но итоговые выводы, инсайты, отсечение банальностей — это делает человек. Нейронка с этим не справляется. Зато эксперту теперь не нужно тратить десятки часов на рутину. На одном исследовании экономим до 40 часов. Второй: даём менее квалифицированному делать работу более дорогого Мои специалисты по рекламе — не копирайтеры. Подключать дорогого копирайтера на каждое объявление — не рентабельно. Мы зашили в нейронку подходы, правила, алгоритмы составления хороших объявлений. Теперь специалист по рекламе получает тексты уровня хорошего копирайтера за 10 минут. Его задача — проверить на галлюцинации и явные косяки. Аналогия со станками Это как с ЧПУ-станками. За сложным пятиосевым станком сидит высококвалифицированный оператор — он настраивает, пишет программы, следит за качеством. А на простой линии — менее квалифицированные люди, которые контролируют работу и отрабатывают сбои по алгоритму. С нейронками так же. Нужен тот, кто следит, контролирует и направляет. Но работа строится по-другому. Вывод Практически нет задач, которые сейчас можно автоматизировать на 100% без потери качества. Если вы ожидаете полной замены человека — разочаруетесь. Но если фокусироваться на усилении — получите реальный прирост продуктивности