📌Чтение на выходные: поможет осознать, что главное в вашей работе с ИИ и в работе ваших команд.

➖➖➖
Очень важно умение браковать результаты ИИ и указывать ему на конкретные проблемы, а отнюдь не умение молча и быстро править эти результаты. Именно в этом ценность человека: каждое его «нет» для ИИ опирается на экспертное чутьё, негласные правила профессии и лучшие практики команды/компании.

Нейт Б. Джонс в своем видео показывает следующий шаг, про который пока мало кто говорит. Нужно не просто выявлять ошибки и формулировать ваши конкретные претензии к ИИ (добавлю: иногда претензии формулировать дольше, чем исправлять самому).

👉 Самое главное — нужно фиксировать эти ошибки и претензии так, чтобы это становилось контекстом для будущей работы с ИИ. Причем делать это без отрыва от той задачи, где возник неправильный результат ИИ.

➖➖➖
На уровне компании делать это еще важнее

Именно регулярная фиксация ошибок с объяснениями «почему нет» превращает личное чутьё опытных сотрудников в масштабируемый актив всей компании.

🔹 Нейт приводит примеры компаний, где накопленные базы таких ошибок создают мощное конкурентное преимущество. У них так работало давно, но ИИ теперь ускоряет накопление и облегчает использование базы.
🔹 Базы конкретных ошибок с объяснениями с помощью ИИ несложно обобщать до правил выполнения подобной работы. И это отличный способ передать опыт и чутьё от прежних сотрудников к новым.

Добавлю, что это не единственный способ; более простой в реализации путь описан здесь.

➖➖➖
🔗 Подробнее читайте в статье-пересказе того самого видео

#анализ #статья