Почему ИИ не заменит фасилитатора на стратсессии

ИИ сейчас активно используют для подготовки к стратегическим сессиям и групповым встречам. Фасилитаторы экспериментируют, руководители пробуют вести дискуссии по сценариям, которые сгенерировала модель. Мы тоже наблюдаем за этим и видим, где ИИ действительно помогает, а где пока нет.

ИИ работает с информацией, а фасилитатор — с людьми, которые работают с информацией

Мы видели достаточно кейсов, когда руководители самостоятельно разрабатывали сценарии сессий с помощью ИИ. И эти сценарии выглядят вполне неплохо. Но есть проблемы:

👉 Модель не умеет разметить контекст: отбросить второстепенное, сфокусироваться на ключевых точках, вокруг которых будет сессия, выстроить вокруг них связный логичный сценарий. Даже если модель использует хорошие данные и широкий контекст, выбрать именно те точки, вокруг которых нужно строить работу группы, она пока не может.

👉 Такие сценарии, как правило, нежизнеспособны с точки зрения групповой динамики — модель не понимает, где людям нужно больше времени, а где меньше. Руководитель, который этот сценарий принес, тоже не всегда может это оценить, потому что сам не знает, как выстроить архитектуру сессии. Получается замкнутый круг.

👉 ИИ не чувствует момент. Когда в комнате напряжение, сопротивление, или наоборот, группа вот-вот придёт к настоящему открытию — опытный фасилитатор видит это по глазам, по паузе, по тому, как кто-то выключается из разговора. Именно тогда можно поменять динамику, сменить формат или, наоборот, не трогать группу, потому что прямо сейчас рождается что-то важное. Никакая модель это не считает.

Анна Горбань, CEO агентства скрайбинга и эксперт в области визуального мышления, тоже замечает точки, в которых ИИ не справляется:

👉 ИИ хорошо справляется с первичным сбором информации по широкому полю, но выделить главное и выстроить смысловую иерархию не может. Финальные тезисы он берёт с потолка — и, что особенно коварно, может сам написать статью и сам же на нее сослаться.

👉 То же с визуализацией: при наличии готовых тезисов и образцов делает неплохо, но типографика страдает, буквы воспринимаются как часть картинки, а не как знаки. А поскольку в скрайбинге картинка — это прежде всего работа со смыслом, все упирается в первую проблему: финальные тезисы модель выделить не может.

И самое главное: люди на сессии принимают решения, которым доверяют, потому что прожили обсуждение, поспорили, услышали друг друга. Это коллективное авторство, и именно оно дает энергию двигаться дальше. Какой бы блестящей ни была стратегия, сгенерированная ИИ, она не станет решением, за которым люди пойдут, если они не прошли этот путь вместе.

Поделитесь своими историями — в чем вам помогает ИИ, а где пока не справляется?