Граборов подчеркнул: прежде чем обращаться к ИИ, сотруднику следует ответить на два вопроса. Первый — какой именно результат он хочет получить. Второй — как он будет проверять достоверность этого результата. Кроме того, нейросети нужно передать контекст, рассказать о предыдущих попытках решения задачи и обозначить ограничения, добавил эксперт.
«Начинать лучше со знакомых задач, в которых проверить результат проще, чем выполнить всю работу самостоятельно. Это модель второго пилота: ИИ позволяет сделать больше, а собственные знания помогают правильно распорядиться его работой», — пояснил Граборов.
Если задача сложная, эксперт советует сначала обсудить с нейросетью план. Такой подход дает возможность заметить неправильное понимание запроса еще до того, как ИИ подготовит большой объем материалов, уточнил Граборов.
Он также отметил, что проверка должна зависеть от типа работы. В расчетах необходимо сверять исходные данные и формулы. В аналитике — источники и обоснованность выводов. В итогах встречи — принятые решения и установленные сроки. Красивое оформление ответа не гарантирует его достоверность, предупредил Граборов.
«Исправление ошибки также можно поручить нейросети, но сотрудник должен убедиться, что изменена не только формулировка, но и ошибочная логика. При подготовке значимых решений может потребоваться проверка профильного специалиста», — сказал эксперт.
Граборов добавил, что эффективность ИИ следует оценивать по времени от постановки задачи до принятия готового результата, включая проверку и доработку. Если коллеги вынуждены долго исправлять сгенерированный материал, реального роста производительности не происходит, заключил эксперт.
Данная информация носит исключительно информационный (ознакомительный) характер и не является индивидуальной инвестиционной рекомендацией.
