📌 Бизнес-эксперт Дмитрий Трепольский заявил, что передача искусственному интеллекту всех этапов выполнения задачи может снизить качество контроля, даже если окончательное решение формально принимает сот…
Расчётный счёт для бизнеса — 3 мес бесплатно, потом скидка 50%
Открыть счёт для бизнесаПартнёрский материал. Мы получаем вознаграждение от партнёров.
📚
ИИ активно внедряется в бизнес-процессы для автоматизации рутинных задач, что снижает затраты компаний. Однако растёт число случаев, когда алгоритмы допускают ошибки из-за недостаточной проверки человеком. Ранее доцент РУДН Никита Столяров указывал, что ИИ может сократить доходы работников, но повысить прибыль компаний.
🧠
Главная проблема — потеря экспертизы сотрудниками, которые перестают разбираться в данных, доверяя ИИ. Трепольский предлагает трёхэтапную модель: человек ставит задачу, ИИ обрабатывает данные, а специалист проверяет результат. Выигрывают компании, сокращающие издержки, но проигрывают работники, чьи навыки обесцениваются. По данным эксперта, ошибки ИИ часто остаются незамеченными из-за убедительного формата выводов.
🔭
Следить за реакцией бизнеса на рекомендации Трепольского — будут ли компании менять подходы к автоматизации.
Почему полная автоматизация на ИИ опасна для бизнеса Генеративные нейросети из диковинки превратились в рабочий инструмент всего за пару лет. Компании активно внедряют их в отчётность, аналитику, юридическую проверку документов и маркетинг. Повсюду звучат обещания: «сделать за секунды то, что занимало часы». Но здесь кроется подвох. Чем больше задач делегируется машине, тем выше вероятность, что человек перестанет понимать, что именно она выдала.
Бизнес-эксперт, прокомментировавший ситуацию для «Газеты.Ru», предупреждает: граница между помощником и заменой специалиста — тонкая, и её пересечение обходится дорого. Трепольский описывает классическую ловушку автоматизации. Сотрудник получает убедительный текст или аккуратную таблицу, всё выглядит профессионально. Беглый взгляд — и фатальная ошибка ускользает. Модели уверенно генерируют несуществующие законы, ошибочные формулы, выдуманные факты. Поверхностная проверка их не ловит.
Проблема не в том, что ИИ работает плохо, а в том, что человек передал ему всю цепочку и отключил критическое мышление. Эксперт предлагает трёхэтапную схему взаимодействия с ИИ. Первый шаг — человек формулирует проблему, требования и ограничения. Второй — ИИ обрабатывает массивы данных и выполняет рутинные задачи. Третий, финальный — специалист проверяет результат и принимает решение. Никакого «нажал кнопку — отправил клиенту».
При этом Трепольский подчёркивает: для качественного контроля необходимы глубокие знания предметной области. Начинающему недостаточно научиться писать промпты. Нужно уметь анализировать данные и обосновывать выводы самостоятельно. Иначе проверка становится фикцией. Есть и другой аспект, на который ранее указывал Никита Столяров, доцент экономического факультета РУДН. Компании выигрывают от внедрения ИИ, а доходы работников сокращаются. Эти два сигнала складываются в тревожную картину.
Работника подгоняют к скорости, он передаёт всё машине, теряет компетенцию и становится легко заменимым. И зачастую не замечает этого, пока не становится слишком поздно. Для российского рынка труда тема особенно актуальна. Работодатели всё чаще ищут тех, кто «работает с ИИ». Но формулировка обманчива. Нужен не оператор промптов, а специалист, сохраняющий экспертизу и ответственность. Трепольский рекомендует периодически выполнять задачи вручную — именно для поддержания этой экспертизы.
Он также напоминает: автоматизация не снимает ответственности за конечный результат. Передал данные в нейросеть, получил кривой отчёт — отвечаешь ты, а не модель. Перспективы очевидны. ИИ останется в бизнесе, вопрос лишь в его роли. Компании, которые выстроят процессы по принципу «человек контролирует — машина делает», получат ускорение без потери качества. Те, кто погонится за полной автоматизацией, рискуют накопить скрытые ошибки и вырастить поколение сотрудников, неспособных их обнаружить.
На рынке труда преимущество будет у тех, кто сохранил способность проверить машину, а не только дать ей задание. Это медленнее. Но надёжнее.
Читайте также
Читайте нас там, где удобно вам
Получайте такие новости первым
Нейросеть-анализатор собирает, сопоставляет и анализирует новости каждые 15 минут — в одну понятную картину. Читаем, обсуждаем, делимся мнениями.
Вступить в TelegramБесплатно · Без спама · Отписка в 1 клик
Комментарии
Оставить комментарий