Почему ИИ прокачает ваш бизнес, но не заменит ваше понимание

Публиковала недавно пост про кейсы применения ИИ в финансах бизнеса. Показала, что сейчас уйма сценариев и реально полезных инструментов от Gemini до Claude Code, но надо уметь правильно ими пользоваться и не забывать про критическое мышление.

И тут в комментариях пришёл коллега с возражением: мол, валидация результатов ИИ давно автоматизируется циклами агентов, и необходимость «быть в теме» уже не проблема.

Ан нет, ещё какая проблема, ответила я :) Объясню. Ответственность за принятые решения в итоге несёт человек – фаундер, специалист или вся компания. И на двух уровнях работы с ИИ человеческое понимание никаким циклом агентов не заменишь.

Первое – данные на вход. Чтобы ИИ собрал нормальную финмодель или построил адекватную автоматизацию управленки, нужны корректные исходные данные. Да, можно сделать ИИ-аудит, найти ошибки форматирования, расхождения и т.д. Но если в исходниках и процессах хаос, криво собраны финансовые отчёты, а часть данных у бизнеса вообще не оцифрована – ИИ умножит этот хаос.

Второе – понимание бизнеса, своей индустрии и зоны экспертизы. Даже провалидированный результат ИИ всегда нужно критически оценить самому. Цифры посчитались и гипотезы рекомендованы – но насколько они адекватны вашей реальности и что учесть в стратегии, решаете вы.

Кейсов в подтверждение полно. Например, выше я писала про то, как ИИ бесконтрольно управлял инвестициями, а вот тут – вендинговым автоматом длительное время, в обоих случаях получилось не очень. А на днях ко мне пришёл фаундер с просьбой помочь доработать шаблон финмодели от Claude в реально рабочий инструмент для бизнеса. Ещё в LinkedIn на неделе обсуждали кейс, где американские VC начали отказывать в инвестициях после технического due diligence не очень грамотно навайбкоженным продуктам, потому что изначально не была продумана архитектура и безопасность.

Кстати, сама Anthropic в своей методологии AI Fluency Framework включает Discernment – критическую оценку результатов человеком – в четыре ключевых навыка работы с ИИ. Остальные три: Delegation (что отдавать ИИ, а что оставлять себе), Description (как формулировать запросы, чтобы получить нужный результат) и Diligence (этика и ответственность за использование).

Вывод простой: ИИ – мощный инструмент, который ускоряет, повышает качество и упрощает многие задачи. Но надо уметь правильно выстроить процесс, подготовить контекст, поставить задачу и критически оценить каждый результат. Согласны? ❤️