ChatGPT и мы: чему стоит научиться до ИИ

Недавно команда экономистов из MIT и Стэнфорда, включая Эрика Бриньолфссона, опубликовала исследование, в котором попыталась измерить, как генеративный ИИ влияет на эффективность работников. В эксперименте участвовали 500 сотрудников, отвечающих за клиентскую поддержку. Половине из них дали доступ к ChatGPT, половине — нет.

Результаты оказались довольно убедительными:

• средняя производительность выросла на 14%;
• менее опытные сотрудники улучшили свои показатели особенно заметно — на 35%;
• время выполнения задач снизилось;
• качество ответов стало выше, а стиль — более последовательным, вежливым и «человечным» (что особенно меня удивило).

На этом фоне звучит довольно логичный вывод: ИИ — отличное подспорье для новичков. Он подсказывает, учит, помогает быстрее вливаться в работу. Но, читая это как руководитель, я все чаще думаю: а не слишком ли рано мы даем некоторым специалистам такой мощный инструмент? И что с ними будет, если такого помощника вдруг не окажется рядом?

Где ИИ действительно помогает

В AVELA мы используем ИИ-помощников регулярно. Не идеализируем их, но признаем: в подготовке черновиков, поиске источников, резюмировании, сортировке информации, анализе больших объемов текста они реально экономят время. 

Но мы также точно знаем: чем выше уровень специалиста, тем осторожнее и тоньше он использует эти инструменты. Потому что понимает: то, что быстро и удобно, не всегда правильно и глубоко.

Почему не всем нужен ИИ на старте

Когда человек только осваивает профессию, важно не получить результат сразу, а, наоборот, почаще ошибаться, чтобы понять и прожить все моменты. Как возникает идея, как формулируется вывод, как строится структура, где текст становится убедительным?

ИИ действительно помогает слабым сотрудникам стать сильнее. Но что, если слишком ранняя помощь не развивает, а мешает вырасти? Если вместо ускорения мы получаем пропущенные этапы?

Может оказаться, что через десять лет на рынке окажутся специалисты, которые умеют редактировать тексты, но не умеют писать. Знают, как «запросить» информацию, но не как ее интерпретировать, производят контент, но не задаются вопросом — зачем он нужен и какую эмоцию вызывает.

Это уже видно сейчас

Социальные сети, особенно визуальные, уже заполнены однотипными текстами, написанными генеративными моделями. Как правило, это аккаунты начинающих специалистов в помогающих профессиях: психологов, нутрициологов, коучей. Парадокс в том, что именно там, где крайне важна личность и личный опыт, звучит алгоритм. Это считывается мгновенно и, к сожалению, обесценивает навыки специалиста, не формирует к нему доверия.

Что с этим делать?

Мы не противопоставляем человека и машину. Мы за партнерство. За то, чтобы генеративные инструменты помогали, но в тандеме с мышлением, рефлексией, опытом.

Профессионалы, умеющие использовать ИИ осмысленно, будут сильнее. Они быстрее обрабатывают информацию, точнее формулируют, шире смотрят. Но они не вырастают из ИИ. Им уже есть на что опереться.

Именно поэтому, когда мы берем студентов на стажировку, мы всегда начинаем с другого. С того, что невозможно заменить никакой моделью: с основ профессии. Мы учим их смотреть, анализировать, формулировать, искать смыслы, задавать вопросы, работать руками и головой. И только когда эти базовые навыки становятся прочными, мы добавляем ИИ — уже как инструмент, который усиливает фундамент, а не подменяет его. Потому что технология способна ускорить путь, но только человек определяет, куда он идет.