Главный вопрос к AI не «умеет ли он», а «умеешь ли ты ставить ему задачу»

Такую мысль услышал в подкасте о том, как AI трансформирует аналитику в Яндексе.

Я часто ловлю себя: делегируешь LLM сбор проекта, радуешься скорости, а потом видишь вывод, который звучит логично, но не учитывает нюанс, который ты держал в голове. Контекст не передаётся по щелчку — его нужно выписывать, структурировать, формализовать. И это отдельная работа, за которую всё ещё должен отвечать человек.

Близко сопротивление сеньоров: «Я сделаю быстрее сам». И я делал. Но аргумент ломается, когда ресурсов в команде меньше, а задач больше. Тогда агент перестаёт быть игрушкой и становится единственным способом успеть.

Хорошая мысль в подкасте была и про KPI: важно измерять не само использование AI, а его результат. Иначе инструмент начинают осваивать ради галочки.

И последнее — про привычку. Сначала работа с ИИ может быть медленной и неловкой — потом не представляешь работу иначе. Это правда касается любого инструмента, не только ИИ.