Хороший, но недостаточно: экономит ли ИИ время?

Очень часто попадаются юмористические ролики про то, как ИИ «экономит» время.

В посте расскажу про свой кейс «экономии» времени с ИИ, который отлично иллюстрирует те минусы инструмента, которые мешают автоматизации процессов.

👉Коротко о задаче:
Дано:
Есть «поток сознания» в голове (много неструктурированной информации) и пару десятков картинок, иллюстрирующих этот поток.

Задача:
Структурировать информацию и расписать её в таблице (600+ ячеек).

Осмысленно заполнить 600 ячеек — задача не быстрая.

ChatGPT отлично умеет структурировать информацию, а ещё умеет «видеть» картинки.
Логичное решение — объяснить ИИ, какая именно таблица мне нужна, какие поля в ней должны быть, как нужно их заполнять, закинуть весь «поток сознания» с картинками — и пусть структурирует и расписывает.

С первой же итерации результат получился неплохим. Всю огромную таблицу я, естественно, не читал. Пробежался по части таблицы, увидел общие недочёты и попросил ИИ их исправить (после каждой итерации перечитывать весь объём очень долго).

Несколько подобных итераций — и ChatGPT скидывает готовый Excel-файл с листами и удобным форматированием.

Круто? ДА НЕ ТО СЛОВО! Гигантская таблица меньше чем за полдня работы, да ещё мы успели «обсудить», что в таблице может быть не так и что требует улучшений. ChatGPT нашёл логическую ошибку в «потоке сознания» и внёс десяток идей по улучшению таблицы. Большая часть идей — откровенно дебильная, но 2 взял в работу — и это очень ценно.

Начал смотреть таблицу подробнее:
Часть столбцов и строк ИИ сделал практически идеально — проверил, немного подправил, и всё готово. В других было большое количество ошибок, поэтому проще и быстрее просто удалить «плохие столбцы» и заполнить их с нуля (ошибки и неточности разные, парой промптов не получится исправить).

В итоге не факт, что с ИИ у меня вообще получилось сделать работу быстрее.

Результат одновременно кажется и фантастическим, и совершенно бесполезным (не считая 2 классных советов, это было очень полезно). С одной стороны, то, что мы можем закинуть куда-то страницы текста с картинками и получить структурированную таблицу, — просто магия. С другой стороны, допущенные ошибки в составлении таблицы делают её совершенно бесполезной.

У классной таблицы высокая ценность, таблица с ошибками — не нужна и даром (при этом таблица далась совершенно не даром: на составление промпта, итерации, да и просто на то, чтобы перенести десяток страниц текста из головы на бумагу, ушло несколько часов).

С автоматизацией процессов всё ещё сложнее. Там не получится посмотреть работу и что-то доделать руками (иначе какая это автоматизация?). ИИ сделал работу плохо — значит, с этим и будем жить. Работа с промптами и применение современных методов работы с ИИ улучшают качество ответов принципиально, но получится ли «дотянуть» ответ до нужного качества и сколько это будет стоить — большой вопрос.

Упрощая: доверили бы вы задачу студенту-стажёру без контроля результата? Если да — такие задачи совершенно точно можно автоматизировать с ИИ.

Этот кейс хорошо иллюстрирует два тезиса:
🔹нас, скорее всего, не заменят машины, но вот тех, кто не использует ИИ в работе, весьма вероятно заменят те, кто использует (те, кто не пользуется - останутся без 2 классных советов);
🔹ИИ не снимает с вас ответственности за вычитку и контроль качества, а часто даже увеличивает её.

P.S. ИИ — это невероятно мощный инструмент. Но его эффективность всегда упирается вопрос: «Насколько хорошо я умею ставить ему задачи?».

Алексей Миляев и команда сообщества Digital Learning