ИИ и состояние пожара О том, как AI «повысил» нашу эффективность за счёт нашего же душевного спокойствия, верещат сейчас из каждого утюга. Даже инстаблогеры подхватили волну (нихрена в ней толком не понимая, но даже так местами попадая в реальность). Потому что причины на поверхности и не нужно быть гением, чтобы их увидеть. И вот на эту тему я и хочу поговорить. Ну и о том, как руководство порой воспринимает доброту за слабость. Обратная сторона ускорения У нашего с вами нейробуста есть обратная сторона: когнитивное утомление, перманентное состояние горящей жопы. Одна из главных причин простая, как кочерга: нейронки потихоньку забирают у нас свободное от решений время. Раньше можно было хорошенько подумать над задачей, разобраться, выбрать решение и потом какое-то время воплощать его руками. В этой части работы тоже нужны внимание и навыки, но хотя бы уже понятно, что вы делаете и зачем. Можно немного выдохнуть, продолжая при этом эффективно трудиться и получая свой заслуженный дофамин. Теперь же исполнение замысла можно отдать ИИ. Пока он занят, можно взять следующую задачу, запустить ещё один чат. Удобно же: работа идёт параллельно, сразу в нескольких местах. Но потом эта работа начинает возвращаться. Открываете чат с Клодом, чтобы проверить результат, а в двух других уже появились новые сообщения. Один агент просит что-то выбрать, у другого возникла проблема, третий всё закончил и просит принять работу. И в каждом случае сначала нужно понять, что вообще произошло. Задачу-то вы помните, но часть пути нейронка прошла без вас. Откуда взялось это решение, что она уже успела поменять и почему теперь нужно разбираться ещё и вот с этой хренью? Так и возникает ощущение, что вы весь день тушите пожары, в причинах которых ещё даже не успели разобраться. Только вникли в одну задачу, приняли решение, отправили работать дальше — и пора заново погружаться в следующую. Того промежутка, когда можно было спокойно выполнять конкретную, уже понятную работу, почти не осталось. Вы не одни такие О дополнительных усилиях на понимание кода, который они не писали сами, рассказывали сотрудники Anthropic. Причём для этого нейронка даже не обязана косячить. Нормальный результат тоже нужно изучить и оценить. Просто наиболее напряжённая часть работы теперь может растянуться на весь день. Похожий режим наблюдали исследователи Berkeley, восемь месяцев изучавшие одну технологическую компанию. Сотрудники запускали несколько процессов параллельно, брали больше задач и заполняли работой прежние паузы. Часто добровольно: появилось больше возможностей, хотелось ими воспользоваться. К чему это приводит? Тут тоже просто: катаются на том, кто возит. Как отмечают исследователи, то, что раньше было добровольным, легко может стать ожидаемым. И вот тут, поверх всего этого, рождается прекрасное: Зачем тебе фронтендер? Сделай с Клодом. Теперь к вашим собственным решениям добавляются и те, которые раньше принимал бы фронт. Руководству крайне удобно считать, что вместе с возможностью сгенерировать код у человека появились силы на ещё одну полноценную работу. В концепции Vibe PPM, разработанной в Сбере, целевой ориентир зрелой организации — 15–25 проектов на сотрудника проектного офиса. Вместо 3–5. Пока что это лишь ориентир модели, но желание получить от человека с ИИ кратно больше работы уже вполне себе оформлено в планах даже такой огромной компании. Что делать Даже «самые интересные задачи» могут выматывать, если весь день приходится разбираться в сложном и принимать одно за другим решения. Иногда хочется какое-то время просто делать понятную работу. Пусть даже скучную, зато без необходимости каждые несколько минут выяснять, что происходит и какого чёрта от вас опять хочет эта бездушная железка. У меня нет готового антидота. У каждого он будет свой, а я не дипломированный психотерапевт. Само осознание проблемы — уже часть решения. Я же стараюсь не поддаваться искушению делать все дела параллельно. И даже с приличным запасом лимитов и токенов концентрироваться на одной основной и максимум двух-трёх дополнительных задачах. Ну и декомпозировать, разумеется: лучше отдать модели пять связанных задач с понятным образом результата, чем запустить её в свободное плавание на полдня (хотя иногда очень хочется). --- Это первый пост на тему подводных ИИ-камушков в обычной работе. Будут ещё как минимум про бесконечные улучшения и ИИ-этику. Не переключайтесь.

Ну что, цикл про информационную архитектуру дописан. Последняя статья — про практические советы и подводные камни. Если вы по какой-то причине ждали, пока я закончу всю серию целиком, то вот, дождались. Теперь можно читать все статьи подряд. Вопросы и возражения, как обычно, оставьте при себе или приносите сюда, в комментарии. Шарьте, наверняка кому-то будет интересно

Ловите шестую, предпоследнюю, статью цикла про информационную архитектуру цифровых продуктов. Теперь проговорим о моделях, ибо после трёх статей про сущности пришло время рассказать, как же это всё теперь связывать. Статья местами повторяет уже изложенное, но так надо (во имя полочек и кирпичиков). В общем, вот продолжение. Примерно на десять минут, с картинками, как вы любите. Шарьте, на подходе финальная часть про практическое применение