წარმოიდგინეთ, რომ კარიერის საწყის ეტაპზე ხართ და მენეჯერი მნიშვნელოვან კლიენტთან რთული წერილის გაგზავნას ავალებთ – უნდა აუხსნათ, რატომ აგვიანდება პროექტს. წლების წინ ამ ტექსტს თავად დაწერდით, რამდენჯერმე გადააკეთებდით და კოლეგებს აჩვენებდით, რათა თავდაცვითი ან არაპროფესიული ტონი აგეცილებინათ. დღეს კი კლოდში ან ჩატჯიპიტში რამდენიმე წამში იღებთ სამ იდეალურ ვერსიას, მაგალითად პირდაპირს, დიპლომატიურსა და ისეთსაც, რომელიც დაგვიანებას პროექტის ხარისხში ინვესტიციად წარმოაჩენს.
ყველა ვერსია გამოსადეგია, თუმცა არცერთია ზუსტი. ხელოვნურმა ინტელექტმა არ იცის, რომ კონკრეტული კლიენტი ნებისმიერ ცუდ ამბავს გუნდის პირად მარცხად აღიქვამს, ან ის, რომ წინა სამი დაგვიანების შემდეგ რაციონალური ახსნა ირონიულად ჟღერს.
ეს მარტივი დავალება მოითხოვს პროფესიულ ალღოსა და განსჯის უნარს – თვისებას, რომელიც ტექნოლოგიისთვის პრომპტების წერით არ გამომუშავდება. ის მხოლოდ საკუთარი, თუნდაც ცუდი პროექტების დაწერით, კოლეგების უკუკავშირითა და კლიენტების რეაქციებზე სწავლით მიიღწევა.
დღესდღეობით, ტექსტების პირველადი ვერსიების გენერირება მარტივია. სირთულე სწორედ მანქანის მიერ შემოთავაზებული, ერთი შეხედვით უნაკლო პროდუქტის კრიტიკულ შეფასებაშია. თუმცა ორგანიზაციები ხშირად მხოლოდ თანამშრომლების ტექნიკურ ტრენინგებზე ფოკუსირდებიან, რაც აუცილებელია, მაგრამ არა საკმარისი. როგორ უნდა განვავითაროთ ადამიანური ალღოსა და ხელოვნური ინტელექტის სიმძლავრის ეს ახალი, ჰიბრიდული უნარი?
ათწლეულების განმავლობაში პროფესიული ზრდა მკაფიო წესების სწავლიდან ინტუიციურ აზროვნებაზე გადასვლას გულისხმობდა. ამას ფილოსოფოსები ფარულ ცოდნას უწოდებდნენ – როცა იცი იმაზე მეტი, ვიდრე სიტყვებით შეგიძლია გადმოსცე. მაგალითად, გამოცდილი ადვოკატი სასამართლო დარბაზის დინამიკას ერთი შეხედვით კითხულობს. ხელოვნური ინტელექტი ამ მიმართულებას აბრუნებს. პროფესიონალი ახლა ინტუიციიდან მკაფიო, ფორმულირებული წესებისკენ უნდა წავიდეს, რადგან მანქანას არ აქვს წვდომა იმაზე, რაც სიტყვებით არ აგიხსნიათ. სისტემას აქვს უზარმაზარი ცოდნა, მაგრამ ნულოვანი კონტექსტი კლიენტის შიდა პოლიტიკაზე ან ბაზრის შფოთვებზე.
ძველი ეპოქა იწონებდა მათ, ვისი ალღოც იმდენად შინაგანი იყო, რომ ვერ ხსნიდნენ. ახალი ეპოქა კი ითხოვს ადამიანებს, რომლაც ხარისხის კრიტერიუმების მკაფიოდ არტიკულაცია შეუძლიათ. ახსნა-განმარტება გახდა ინტერფეისი ადამიანის გონებასა და მანქანის შესაძლებლობებს შორის.
ოთხსაფეხურიანი სისტემა
ამ უნარის გამომუშავებისთვის შეიქმნა მარტივი, პრაქტიკული პროცესი, რომელიც ნებისმიერ ასისტენტთან შესრულებულ სამუშაოს განვითარების შესაძლებლობად აქცევს.
საკუთარი პოზიციის დაფიქსირება. სანამ პროგრამას გახსნით, განსაზღვრეთ ამოცანა, აუდიტორია და შექმენით წინასწარი ჰიპოთეზა. საკუთარი ხედვის გარეშე, მანქანის ვერსიის შეფასების კრიტერიუმი არ გექნებათ.
მრავალმხრივი კოლაბორაცია. ნუ შემოიფარგლებით მხოლოდ ტექსტის გენერირებით. მოსთხოვეთ სისტემას სხვადასხვა ვერსიის შექმნა, სუსტი არგუმენტების კრიტიკა, ალტერნატივების შედარება, კლიენტის რეაქციის სიმულაცია და მონაცემების გადამოწმება.
განსხვავებების ანალიზი. შეადარეთ თქვენი საწყისი ხედვა მიღებულ შედეგს. დასვით კითხვები: რა დაამატა მან ისეთი, რაც გამომრჩა? რა გამოტოვა ან შეეშალა, მაგალითად, ძველი მონაცემები? რა გამოიყურება სწორად, მაგრამ რეალურად მცდარია?
პროცესის აღწერა. მენეჯერს პროექტთან ერთად გაუგზავნეთ მოკლე განმარტება – რა დაიწერა თავიდან, რა შეცვალეთ მასში თქვენ და რატომ. ეს აჩვენებს ზღვარს, თუ რაშია კარგი ტექნოლოგია და სად სჭირდება მას ადამიანის კონტროლი.
წყარო: HBR
