"Руководитель & AI. Токсичные отношения”
Как пользователи пытаются приручить AI, почему иногда общение идёт по сценарию плохой романтической комедии и как это исправить.
▪1. "Мы с ним на одной волне" - когнитивное искажение
Пользователь: "Он с полуслова понимает, что мне нужно."
Коллеги: "Результат не воспроизводим, выводы — от балды."
AI: "Ты задаешь запросы без контекста. Даже Шерлок не справится."
Пользователь считает, что если ему всё понятно, то будет понятно и нейросети. Проецирует свой опыт, интуицию и стратегическое мышление на AI — предсказательную статистическую машину.
В запросах часто нет структуры.
Что нужно сгенерировать?
Написать текст, предложить нестандартную идею, провести анализ?
С какой целью?
Каким должен быть идеальный конечный результат? Примеры?
Для кого он предназначен?
Какие методики использовать?
На какие данные опираться?
Какой стиль и формат ответа нужен?
Что недопустимо?
Один из вариантов решения - внедрить корпоративный фреймворк запросов к AI (mini-brief). Научить ключевых людей в компании оформлять запросы по выбранной модели.
▪2. "Он очень талантливый" — ложная надежда на на AI
Руководитель: "С контентом теперь все в порядке, GPT рулит."
Маркетинг: "Контента много. Лидов нет."
AI: "Я не знаю, кто ваш клиент, какие у него боли, какой результат нужен, что надо учесть о продукте и какой стиль вы считаете приемлемым."
Использовать нейросеть в качестве "пера" можно. Но не стоит игнорировать факт, что у пера нет идей. GPT не может извлечь уникальность бренда, если ему не задали систему координат. В этом случае всё, что он создаёт — “усреднённое общее”.
Но с ним можно, например, создать AI-двойника бренда.
Дать ему информацию о компании, аудиториях и другой важный контекст.
Прописать tone of voice + слова-запреты.
Указать pain points + триггеры аудитории.
Сформулировать основные черты стиля, дать примеры, указать жанры, формат.
Описать what to say / what never to say.
Встроить это в системные промты, в Проект (инструмент ChatGPT) или в GPTS (инструмент ChatGPT).
▪3. "Он всё сделает за меня" — стратегия делегирования с перекладыванием ответственности
Руководитель: "Автоматизируем всё, внедрим AI."
Операционный директор: "AI выдал кучу текста. Нам теперь это всё вручную перебирать…"
AI: "Работать над чем? На кого? С какими целями? С какими системами я должен взаимодействовать?"
То есть AI не интегрирован в бизнес-процессы. Не взаимодействует с другими инструментами. Не “понимает” метрик успеха.
Перед внедрением стоит создать AI-инфраструктурную карту.
Где AI должен появиться?
В каких точках бизнес-цепочки?
Какие метрики заложены для оценки эффективности внедрения?
Готова ли база знаний для AI и насколько она качественная (если в ней ошибки, то и AI будкт ошибаться?
Кто отвечает за кросс-интеграции и трекинг? Кто обучит сотрудников? Безопасны ли эти интеграции с точки зрения конфиденциальности данных?
▪4. "Я не готов к серьёзным отношениям" — синдром инновационного FOMO
Руководитель: "Ну давайте попробуем…"
Итог: Метрик нет, а значит, выводов об эффективности "проб" тоже нет.
Сотрудники не готовы. Всё забыто через 3 недели. AI: "Я работаю в системе - ее сначала нужно создать, а не “пробовать”, как сыр в супермаркете."
Можно сначала разработать структуру внедрения AI как эксперимента в культуре Product Discovery.
Назначить лидера проекта.
Сформировать рабочую группу.
Прописать метрики успеха и неудачи. Анализировать каждый пройденный этап, делать выводы и улучшать.
▪5. "Я его переделаю под себя" — иллюзия контроля
CEO: "Этот AI нам не подходит. Надо переписать его под нас."
AI: "Может, это вы мне подсовываете неструктурированные данные и нестабильные процессы? Я отражаю ваш бардак."
Проблема в том, что AI пытаются встроить в некачественно работающий процесс.
Перед внедрением стоит провести диагностику процессов: где происходят потери времени, где AI может повысить качество, где можно избежать ручного труда, где сначала нужно прояснить цели.
Не «адаптировать AI под нас» - адаптировать "нас" под AI-ready-подход. Стандартизировать процессы, определить контрольные точки, подготовить данные, понять форматы, определить где и как будут храниться данные.
▪6. "Я всё знаю лучше" — управленческий микроконтроль
Руководитель: "Я сам скажу, что и как писать, сам все согласую".
Менеджеры: согласовывают каждый промт, каждый текст, работают на "отстань".
AI: "Ты всё знаешь сам — зачем тебе я?”
Поможет обучение фреймворкам, разборы реальных кейсов, определение "уровней свободы" и распределение ответственности.
▪7.“Это не я, это он виноват” — отказ от ответственности
Сотрудник: "GPT снова выдал ерунду."
Виноваты все — кроме владельца системы. Классика.
AI: "А ты меня обучал? Или ты просто кинул мне пару фраз?"
AI делает то, что мы ему позволили. Это зеркало, оно отражает наши навыки ставить задачи. AI пока не субъект, но ему уже делегируют ответственность.
Можно назначить AI Responsible Lead — не технического, а ответственного за бизнес-процессы.
Проводить серии разборов с факапами.
Внедрить систему сбора обратной связи.
Давать право на ошибку — как себе, так и модели. Улучшать процесс взаимодействия.