«План готов, посмотрите все, завтра утром обсудим».
Вслед за этим был отправлен документ объемом более двадцати страниц.
Заголовок полный, оглавление четкое, внутри есть анализ отраслевых тенденций, пользовательский анализ, сравнение с конкурентами и план выполнения. На первый взгляд, это довольно «профессиональный» план.
Но вы, ответственный за реализацию, просмотрев его меньше десяти минут, обнаружили проблемы.
Источники рыночных данных, на которые ссылается план, не найти; у конкурентов указана функция, которой на самом деле не существует; так называемые «болевые точки пользователей» — это всего лишь несколько общих фраз, подходящих для любой отрасли; самое важное — бюджет, сроки и распределение персонала — вообще не затронуты.
На собрании на следующий день автор плана сказал: «Это всего лишь черновик, конкретные детали нужно будет доработать всем вместе».
В тот момент вы осознали, что человек не выполнил работу по созданию плана, а с помощью ИИ создал новую задачу для команды.
01
Раньше мы часто судили о завершении работы по наличию результата. Теперь этот стандарт изменился.
Благодаря ИИ, любой человек может за десять минут сгенерировать структурированный отчет, профессионально сформулированный план или презентацию, которая кажется насыщенной информацией.
Проблема в том, что «выглядеть завершенным» не значит «быть действительно завершенным».
На Западе есть термин «Workslop», который можно понимать как «профессиональный ИИ-мусор» — рабочие результаты, быстро сгенерированные ИИ, внешне целостные, но лишенные проверки фактов, профессиональной оценки и реальной ценности.
Самое неприятное в нем не только низкое качество, а то, что он перекладывает стоимость работы на других.
Тот, кто генерирует, экономит два часа, а тот, кто получает, тратит четыре часа на проверку информации, понимание замысла и исправление ошибок.
Эффективность одного человека повышается, а эффективность всей команды, наоборот, падает.
02
В одной компании начали поощрять сотрудников использовать ИИ, надеясь, что это сократит рутинную работу. Сотрудник отдела операций Сяолинь быстро нашел «способ повышения эффективности».
Каждую пятницу он копировал данные из бэкенда в ИИ, чтобы тот автоматически генерировал еженедельный отчет. Отчеты получались очень красивыми:
«На этой неделе активность пользователей стабильно росла, контент-стратегия достигла промежуточных результатов. Рекомендуется в дальнейшем продолжать фокусироваться на ключевых потребностях пользователей и усилить тонкую настройку операционной деятельности».
Несколько недель подряд руководитель не видел проблем.
До тех пор, пока однажды компания не решила увеличить бюджет на рекламу на основе еженедельного отчета. Начальник отдела случайно проверил исходные данные и обнаружил, что «рост активности» произошел только из-за изменения методологии подсчета.
ИИ не знал об изменении методологии, а также о том, что на той неделе было проведено разовое мероприятие. Он просто сгенерировал логичное на слух объяснение, основываясь на цифрах в таблице.
Руководителю пришлось заново проверять отчеты за последний месяц, выясняя источники данных по каждому пункту.
Сяолинь действительно потратил всего десять минут на написание отчета, но на то, чтобы решить, можно ли ему доверять, руководитель потратил целый день.
ИИ экономит время того, кто пишет, но расходует доверие того, кто читает.
На промежуточной оценке эффективности менеджер по продукту Аминь получила очень «официальный» отзыв:
«Рекомендуется дополнительно усилить системное мышление, повысить эффективность межфункционального взаимодействия, в сложных проектах укреплять целеустремленность и ориентацию на результат».
Каждое слово она знала, но, собранные вместе, они не давали понять, что именно нужно исправить.
В каком именно случае взаимодействие пошло не так? Что значит «недостаток системного мышления»? До какой степени нужно улучшить результаты во втором полугодии, чтобы это считалось «усилением ориентации на результат»?
Позже Аминь узнала, что руководитель просто ввел в ИИ несколько ключевых слов и попросил его отредактировать их в виде обратной связи по эффективности.
Руководитель сэкономил время на подбор выражений, а Аминь потратила неделю, пытаясь догадаться, что же он на самом деле имел в виду.
Действительно эффективная обратная связь не обязательно должна быть красиво сформулирована, но она обязательно должна содержать факты:
Что произошло? Какое это оказало влияние? Что конкретно вы хотите, чтобы человек изменил?
Если на эти вопросы нет ответов, самое профессиональное выражение лишь перекладывает ответственность за размышления на получателя.
Была еще одна команда, которая использовала ИИ почти на каждом этапе.
Планировщики использовали ИИ для генерации плана мероприятия; менеджер проекта использовал ИИ для обобщения плана; на собраниях ассистент использовал ИИ для составления протокола; перед презентацией руководитель снова просил ИИ расширить протокол в презентацию.
Весь процесс был очень гладким, документов становилось все больше, пока на встрече клиент не спросил: «Почему вы считаете, что молодым пользователям понравится эта функция?»
В переговорной вдруг воцарилась тишина.
В плане было написано: «Соответствует тенденции молодых пользователей к самовыражению», в презентации: «Точно отвечает потребностям пользователей нового поколения», но никто не опрашивал пользователей и не смотрел соответствующие данные.
Все были вовлечены в проект, но никто по-настоящему не изучал проблему.
В итоге у команды были десятки страниц документов, но не было ни одного человека, который мог бы нести ответственность за содержащиеся в них выводы.
03
ИИ на самом деле лишь усиливает рабочие привычки человека. При одинаковом использовании ИИ одни станут сильнее, а другие станут лишь лучше «отделываться».
Разница не в том, насколько хорошо написаны промпты, а в том, воспринимает ли он ИИ как «помощника» или как «того, кто берет на себя ответственность вместо него».
Добросовестный работник будет использовать ИИ для систематизации материалов, сравнения идей, проверки формулировок, а затем лично проверять факты, дополнять первичной информацией, оценивать осуществимость плана.
Тот, кто привык халтурить, отправит сгенерированную ИИ первую версию прямо так, добавив фразу: «Это всего лишь черновик, давайте все вместе его доработаем».
Оценивая ценность работы, нельзя смотреть только на то, как быстро она выполнена, насколько красив формат и сколько ИИ-инструментов использовано.
Следует смотреть на три вопроса:
Предоставляет ли она новые факты? Делает ли она четкие выводы? Есть ли кто-то, готовый нести ответственность за результат?
ИИ, конечно, может помочь нам писать отчеты, составлять протоколы встреч, делать презентации, анализировать материалы и даже предлагать первоначальную структуру плана.
Но он не может вместо нас понять ситуацию на месте, не может вместо нас оценить плюсы и минусы и не может вместо нас нести последствия решений.
Эта статья взята из WeChat Official Account «猎聘» (ID:liepinwang), автор: Матча Гобао Жоу (抹茶锅包肉).
