ИИ может не только ускорить работу, но и забрать у человека именно ту её часть, на которой растёт мастерство.

В свежем пилотном исследовании по прогнозированию участники по-разному выстраивали работу с LLM: одни принимали ответ модели почти как есть, другие использовали ИИ для проверки уже выбранной версии, а третьи задавали дополнительные вопросы, приносили новые данные, искали альтернативы и по ходу меняли собственное решение.

Именно участники с взаимодополняющим режимом работы показали в этом пилоте лучшие результаты. Авторы называют такой режим complementary reasoning — взаимодополняющим рассуждением.

Исследование предварительное, поэтому из него рано делать большие выводы. Но само различение хорошо показывает проблему, с которой мы работаем в МИМ: важно не только дать человеку доступ к сильному ИИ. Важно устроить работу так, чтобы человек не отдавал ему собственное мышление.

На установочной встрече S2 "Агентность" Церен показал один из таких режимов на практике.

Первые 25 минут — человек работает самостоятельно. Описывает свою деятельность, возможные проекты, пытается понять, что именно хочет получить в результате.

Следующие 25 минут — работа с ИИ-средой. Здесь точность различений нужна и человеку, и агенту: если в исходной постановке смешаны проект, процесс, система или документ, ИИ может уверенно продолжить именно эту ошибку. Поэтому своя версия отправляется на критику с помощью FPF: где смешаны разные понятия, где вместо проекта описан процесс, где пока непонятен результат.

На выходе нужен не разговор с ИИ, а конкретный результат работы: название проекта и ясно выделенный результат — система, документ или другой проверяемый результат.

После этого подключаются ещё три источника обратной связи: проект, наставник и группа.

Проект проверяет рассуждение результатом. Наставник помогает увидеть ошибку и следующий ход. На разборе группы становятся заметны повторяющиеся паттерны в совершенно разных проектах.

На встрече рядом оказались миграция рабочих станций, ИТ-интеграции, стратегический документ и поиск работы. Предметные области разные, а затруднения повторяются: где проект, где процесс, что считать результатом, где провести границу завершения.

Так тренируется паттернированное мышление: общий ход становится виден вне одной предметной области, и его легче узнать уже в своей задаче.

Ценность ИИ здесь — в плотности итераций: за то же время можно пройти больше циклов от собственной попытки к критике, проверке и следующему решению, сохраняя за человеком ту работу, на которой развивается мастерство.

Хотите попробовать такой способ работы на своей задаче — записи и рабочие материалы уже лежат в группах.

S1 "Собранность" — начать с личного проекта, поставить устойчивый ритм и работать с браузерной IWE:
https://t.me/+J4YfQBjjz-9iODU6

S2 "Агентность" — рабочий проект, более сложные рабочие сессии и развитие своей IWE в VS Code:
https://t.me/+QRIFFLGFgqM5ZDli