Что на практике означает использование ИИ в вашей работе?
Для большинства офисных должностей использование ИИ на работе означает три вида помощи: подготовку черновиков на основе предоставленного вами материала, преобразование материала из одного формата в другой и совместное обдумывание задачи, при котором помощник предлагает варианты, вопросы и указывает на пробелы. Это редко означает, что инструменту можно доверить принятие решения или подготовку окончательного результата без проверки.
Создание текстов охватывает письма, краткие изложения, объявления о вакансиях, разъяснения правил и первые версии отчётов. Преобразование — это сокращение длинных документов, превращение заметок в структурированные записи, адаптация одного сообщения для разных читателей или изложение данных таблицы простым языком. В роли партнёра по размышлению ИИ помогает с вопросами вроде 'что скептически настроенный покупатель спросил бы об этом?' или 'чего не хватает в этом плане?'.
Во всех трёх случаях качество результата гораздо больше зависит от того, что вы передаёте инструменту и как проверяете его ответ, чем от выбора инструмента. Поэтому одни и те же рабочие привычки встречаются во всех приведённых ниже руководствах по ролям, с поправкой на задачи и риски каждой должности.
Как выбрать первую задачу для использования ИИ?
Выберите задачу, которую вы выполняете часто, уже умеете делать хорошо и можете быстро проверить. Именно ваш опыт позволяет заметить уверенно поданную ошибку, поэтому незнакомая задача — не лучший выбор для начала. Приведённые ниже критерии помогут большинству людей сузить выбор до двух-трёх вариантов.
Это повторяется
Вы выполняете эту задачу еженедельно или чаще, поэтому любое улучшение приносит пользу регулярно, а практики достаточно, чтобы оценить инструмент.
Вы можете оценить качество
Вы знаете, как выглядит хороший результат, и вам не нужно, чтобы кто-то другой это объяснял.
Источник доступен, и им можно делиться
Материалы, необходимые для выполнения задания, существуют, и политика вашей компании разрешает использовать их в одобренном инструменте.
Ошибку можно исправить
Внутренний черновик или первая версия для самостоятельного редактирования, а не показатель для пакета материалов совету директоров или сообщение регулятору.
У него есть чёткая точка завершения
Вы можете определить, когда результат готов, поэтому его легко сравнить с самостоятельным выполнением задачи.
Что должен содержать хороший запрос к ИИ для рабочих задач?
Хороший рабочий запрос содержит всё, что нужно компетентному новому коллеге, чтобы выполнить задачу без дополнительных вопросов к вам: цель, адресата, исходные материалы, ограничения, формат и то, на что следует обратить внимание. Недостаток информации — главная причина, по которой ответы ИИ получаются шаблонными или содержат выдуманные детали.
Сравните два запроса для одной задачи. Слабый вариант: 'Напишите сообщение для команды о переезде офиса.' Более сильный вариант: 'Напишите сообщение объёмом 150 слов для наших 25 сотрудников о переезде офиса. Используйте только факты ниже: переезд состоится в пятницу 14 ноября, новый адрес указан в заметках, рабочие столы нужно освободить к 4pm в четверг, ИТ-служба перевезёт мониторы и док-станции. Тон простой и доброжелательный. В конце укажите, к кому обращаться с вопросами. Не добавляйте даты, правила или заверения, которых нет в заметках. Перечислите вопросы, которые, вероятно, возникнут у сотрудников, но на которые заметки не дают ответа.'
Последнюю инструкцию стоит применять повсюду. Просьба перечислить вопросы, на которые инструмент не смог ответить, превращает пробел, который он иначе заполнил бы догадкой, в вопрос, который вы можете разрешить. В руководстве по составлению запросов, ссылка на которое дана в конце, подробнее разобраны структура и шаблоны.
Как проверять результат работы ИИ перед использованием?
Сверяйте результат с источником, а не с собственным ощущением правдоподобия. Гладко написанному тексту легко довериться. Профиль рисков генеративного ИИ NIST описывает конфабуляцию как создание уверенно изложенного, но ошибочного или ложного содержания и относит чрезмерное доверие и склонность полагаться на автоматизированные решения к рискам взаимодействия людей и систем ИИ. И то и другое — повод проверять осознанно, а не интуитивно.
Для большинства задач достаточно короткой процедуры. Сначала сверьте каждое фактическое утверждение, имя, дату и числовое значение с предоставленным вами источником; всё, что не удаётся в нём найти, удалите или подтвердите. Затем независимо пересчитайте числа. Далее найдите добавления: утверждения, обещания, причины или правила, которые выглядят обычными для такого документа, но не соответствуют вашей ситуации. После этого прочитайте текст глазами предполагаемого читателя и скорректируйте тон. Наконец, определите, кто отвечает за итоговую версию: обычно это вы.
Тщательность проверки должна зависеть от последствий ошибки. Черновик личных заметок требует менее строгой проверки, чем сообщение клиенту, а сообщение клиенту — менее строгой, чем показатель, который войдёт в отчёт.
Какие сценарии использования ИИ подходят для разных должностей?
В таблице ниже для каждой роли предложено подходящее первое задание, указана самая важная проверка и та часть работы, которую следует оставить человеку. Для каждой роли есть отдельное руководство с разобранным примером.
| Роль | Подходящая первая задача | Самая важная проверка | Оставьте за человеком |
|---|---|---|---|
| Маркетинг | Варианты для разных каналов на основе утверждённого материала | Каждое утверждение и число сверены с исходным заданием | Согласование позиционирования и заявлений |
| Продажи | Письмо по итогам звонка на основе ваших заметок | Без выдуманных результатов или примеров из практики | Цены, условия и обязательства |
| Управление персоналом | Краткое изложение действующих внутренних правил простым языком | Права доступа дословно соответствуют политике | Решения в отношении отдельных людей |
| Подбор персонала | Объявление о вакансии на основе заметок нанимающего руководителя | Соответствие требованиям; инклюзивные формулировки | Отбор, ранжирование и отказ |
| Финансы | Комментарий к отклонениям на основе проверенной таблицы | Расчёты перепроверены; неподтверждённые причины не указаны | Приведённые цифры и прогнозы |
| Бухгалтерский учёт | Письмо клиенту с запросом недостающих документов | Налоговые правила и сроки не добавлены | Технические позиции и окончательное согласование |
| Обслуживание клиентов | Черновик ответа на основе статьи справки и обращения | Правила и условия возврата средств изложены точно | Исключения и недовольные клиенты |
| Управление проектами | Обновление статуса на основе заметок по задачам | Сроки и ответственные соответствуют действительности | Пересмотр планов и поиск компромиссов |
| Управление продуктом | Тематическая сводка отзывов клиентов | Каждая тема связана с реальными комментариями | Решения о приоритетах |
| Операционная деятельность | Документ с описанием процесса на основе ваших шагов | Шаги соответствуют тому, как работа выполняется на самом деле | Исключения и согласования |
| Руководители сотрудников | Повестка и заметки для командной встречи | Ничего не приписано людям по ошибке | Обратная связь и оценка результатов работы |
Что меняется в зависимости от должностной роли?
Привычки одинаковы для разных должностей, а риски различаются. Большую часть различий объясняют три вопроса: кого затронет ошибка в результате, какая информация используется в задаче и регулируется ли результат уже существующим правилом.
Наиболее строгие требования предъявляются к тем, кто принимает решения о людях или влияет на них: специалистам по персоналу, подбору сотрудников и руководителям. В приложении III EU AI Act к высокорисковым отнесены системы ИИ, используемые для найма и отбора кандидатов, а также для решений о повышении, увольнении, распределении задач и оценке результатов работы. Сотрудники, которые публикуют заявления о продуктах и услугах, например в маркетинге и продажах, обязаны соблюдать правила рекламы и прямого маркетинга независимо от того, как был создан текст. Сотрудники, которые готовят числовую отчётность, например финансисты и бухгалтеры, отвечают за соблюдение профессиональных стандартов и достоверность данных перед теми, кто на них полагается.
У должностей, связанных с клиентами, например в поддержке и управлении клиентскими отношениями, другой риск: подготовленный ИИ ответ с неверным изложением правил может стать обещанием, которое компании придётся выполнить. В каждом случае руководство по должности объясняет, какие проверки важнее всего и почему.
Хотите узнать, как это связано с конкретной должностью?
Ознакомиться с планируемой пробной программой для команды ↗Как одна и та же задача выглядит для трёх разных ролей?
Возьмём один вымышленный источник: примечания к выпуску новой функции Fernhill Software, небольшой компании, которая продаёт клиникам программы для управления расписанием. В примечаниях сказано, что функция позволяет клиникам автоматически отправлять текстовые напоминания о приёме, входит в тариф Professional, запускается 1 декабря и пока не поддерживает другие языки, кроме английского.
Маркетолог просит ИИ написать письмо о запуске для действующих клиентов. В черновике говорится, что напоминания 'значительно сокращают число неявок'. В заметках о выпуске нет данных о неявках, поэтому маркетолог удаляет эту строку и вместо неё описывает, что делает функция.
Менеджер по продажам просит ИИ написать повторное письмо в клинику, которая во время звонка спрашивала о напоминаниях. В черновике сказано, что функция 'доступна на всех тарифах'. Это не так. Менеджер исправляет это на тариф «Профессиональный» и перед отправкой проверяет текущий тариф клиента.
Сотрудник поддержки просит ИИ подготовить ответ о напоминаниях для справочного центра. В черновике сказано, что клиенты могут 'выбрать любой язык'. В заметках говорится обратное. Сотрудник исправляет текст и добавляет, к кому обратиться с запросом на нужный язык.
Один источник, один инструмент, три разные ошибки — каждая типична для своей должности. Именно поэтому практика на задачах из вашей работы даёт больше, чем общие примеры.
Какую информацию нельзя передавать в инструменты ИИ на работе?
В первую очередь соблюдайте политику вашей компании в отношении ИИ. Если её нет, запросите разрешение, прежде чем вставлять что-либо, чего ещё нет в открытом доступе. Как правило, особая осторожность нужна с персональными данными клиентов, кандидатов и коллег, конфиденциальными материалами клиентов, неопубликованной финансовой информацией и всем, на что распространяется договор или соглашение о неразглашении.
Ответ также зависит от инструмента и тарифа. У личной учётной записи, корпоративного рабочего пространства и функции ИИ внутри другого приложения могут быть разные условия хранения, доступа и использования содержимого для улучшения моделей. Само по себе удаление имён не делает документ анонимным, особенно в небольшой организации. В руководстве по правилам использования ИИ объясняется, как установить эти границы для команды.
Как понять, что вы стали лучше использовать ИИ в работе?
Оценивайте свои правки, а не объём созданного текста. По мере освоения ИИ в работе человек обычно переписывает всё меньшую часть каждого черновика, потому что его запросы становятся лучше, быстрее замечает выдуманные детали и может объяснить причины своих правок. Он также быстрее решает, когда ИИ вообще не стоит использовать.
Простой способ отслеживать это — в течение двух-трёх недель вести короткий журнал: задача, запрос, что вы изменили и почему. Закономерности проявляются быстро: например, инструмент постоянно добавляет заверения, которые приходится удалять, или для определённого типа задач первый вариант стабильно пригоден к использованию. Такие наблюдения полезнее любых общих заявлений об экономии времени, потому что основаны на вашей работе.
Как команде вместе учиться применять ИИ в своей работе?
Дайте команде одну общую реалистичную задачу, предложите каждому выполнить её с ИИ, а затем сравните правки, а не черновики. Сравнение правок показывает, кто проверяет источники, кто замечает выдуманные утверждения, а кто сохраняет стиль. Такая работа помогает распространить эти привычки быстрее, чем презентация.
Используйте для практики вымышленные или одобренные материалы с низким уровнем риска, согласуйте список разрешённых инструментов и создайте условия, в которых о своей ошибке можно сообщить без опасений. Для организаций, подпадающих под действие EU AI Act, статья 4 предусматривает, что поставщики и организации, применяющие системы ИИ, должны принимать меры для повышения грамотности сотрудников в области ИИ с учётом их знаний и контекста использования. Это общая информация, а не юридическая консультация. Более полная программа изложена в руководстве по обучению сотрудников и плане внедрения на 30 дней, ссылки на которые приведены ниже.
Когда ИИ не подходит для задачи?
ИИ не подходит, если вы не можете проверить результат, если решение влияет на работу человека, его оплату или рассмотрение его кандидатуры, если результат — итоговая цифра для отчётности или если в разговоре нужен человек, отвечающий за сказанное. Он также не подходит, когда задачу быстрее выполнить самостоятельно, например написать ответ в две строки, который вы и так знаете, как сформулировать.
Будьте осторожны и тогда, когда нет первоисточника. Если спросить универсального помощника, что сказано в политике вашей компании, договоре клиента или действующих налоговых правилах, вы получите правдоподобный ответ, а не сам документ. В таких случаях сначала найдите источник и используйте ИИ, если вообще используете, только для помощи в его изучении.
Для каких задач подходит Tosheo.ai, а для каких — нет?
Tosheo.ai задуман как продукт для самостоятельного обучения работе с ИИ в командах примерно от 5 до 200 человек. Руководитель выбирает должности и инструменты ИИ, которыми пользуется команда. Каждый учащийся проходит короткую проверку начального уровня, а затем учится по программе для своей должности с уроками длительностью от 10 до 15 минут. Каждый урок заканчивается практическим заданием в реальном инструменте ИИ, которое оценивается по открытым критериям. Планируется, что руководители будут видеть развитие навыков и прохождение обучения, а не полные журналы переписки с ИИ. Разработка продукта ещё не началась, поэтому всё это — запланированные возможности.
Это решение подходит не всем покупателям. Оно не рассчитано на крупные организации, которым для закупки необходимы единый вход (SSO), интеграции с системами управления обучением (LMS) или корпоративные договоры: ничего из этого не будет доступно на момент запуска. Это не практическая инженерная подготовка, а уроки планируются только на английском языке. Если вы учитесь самостоятельно, вам могут лучше подойти общий курс или бесплатные руководства на этом сайте. Планируемые цены для команд указаны на странице тарифов.