Чтобы стать эффективнее одного ИИ мало...

Чтобы стать эффективнее одного ИИ мало...

Компании массово внедряют искусственный интеллект, рассчитывая на взрывной рост потенциала сотрудников. Реальность оказывается скромнее: лишь каждый четвёртый работник, получивший доступ к ИИ-помощникам, демонстрирует повышение производительности и эффективности. Недавнее исследование объясняет этот парадокс: проблема не в технологии, а в том, как сами люди работают.

Эксперимент с участием 250 сотрудников показал неожиданный результат. Участников разделили на две группы — с доступом к нейросети и без него. Так вот в рамках этих групп эффективность работы выросла только у людей с развитыми метакогнитивными навыками — умением работать с информацией, анализировать и корректировать ее. Речь о способности задавать себе вопросы: «Какая информация мне нужна? Не пора ли сменить подход? Эффективно ли я решаю задачу?»

Почему метакогнитивные навыки так важны? ИИ-ассистент мгновенно находит данные, автоматизирует рутину, помогает переключаться между задачами. Но использовать эти возможности могут лишь те, кто понимает, когда именно обратиться к технологии и какой запрос сформулировать. Без этого понимания даже самый мощный инструмент остаётся бесполезным.

Впрочем, есть и обнадёживающие выводы. Метакогнитивные навыки поддаются развитию — даже короткие тренинги заметно улучшают способность людей рефлексировать над своими мыслительными стратегиями. Это означает, что компаниям недостаточно просто предоставить доступ к ИИ. Необходимы инвестиции в обучение сотрудников осознанной работе с собственным интеллектом.

Результаты исследования меняют взгляд на роль искусственного интеллекта в работе. Технология усиливает творческий потенциал, но только при условии поддержки со стороны самих пользователей. В эпоху повсеместного внедрения ИИ конкурентное преимущество получат не только те, кто раньше других освоит новые инструменты, но и кто научится осознанно управлять собственным мышлением. Парадокс современности: в мире машинного интеллекта самым ценным активом становится все же человек.

Read more

Продолжайте с того места, где остановились: гид по Сохраненным чатам в Zerotype

Работа с искусственным интеллектом не всегда укладывается в формат «спросил — получил ответ — закрыл вкладку». Иногда задача требует вдумчивого подхода: вы задаете уточняющие вопросы, корректируете формулировки, шлифуете результат через несколько итераций. И вот тут возникает проблема — далеко не всегда удается довести дело до конца за один присест. Хочется отвлечься на другие

Автор: Mangoose
Разделяй задачи и... властвуй! Иногда у ИИ лучше спрашивать дважды

Разделяй задачи и... властвуй! Иногда у ИИ лучше спрашивать дважды

Возможности ИИ действительно обширны, и весьма быстро начинающий пользователь попадает в ловушку — он считает, что ИИ может всё, даёт ему всё более сложные и комплексные задачи и расстраивается, когда на выходе получается ерунда. Знакомо? Примерно так же люди относились к первым компьютерам, ожидая от них чудес, а получая синие экраны

Автор: Mangoose
Как научить ИИ писать с душой и авторским стилем

Как научить ИИ писать с душой и авторским стилем

За последние пару лет искусственный интеллект научился писать тексты настолько хорошо, что многие авторы всерьез опасаются за свое будущее. ИИ может создать статью на любую тему, соблюдая все правила грамматики и логики изложения. Однако есть одна проблема — на выходе зачастую получается правильный, но абсолютно безликий текст. Читаешь такое и понимаешь:

Автор: Mangoose
От качества к количеству и обратно: почему ИИ теряет фокус в длинных беседах

От качества к количеству и обратно: почему ИИ теряет фокус в длинных беседах

Помогая нашим пользователям в освоении ИИ, мы регулярно видим, как люди долго и нудно переписываются в чатботе, а потом жалуются, что на выходе получилась какая-то ерунда. Поэтому давайте поговорим о том, как не превратить диалог с ИИ в бесконечную переписку с роботом, который постепенно теряет нить разговора. На наших семинарах

Автор: Mangoose