От промтов к методологии: как перестать кормить ИИ самообманом #growth_архитектура #ИИ_вжизни #peopleops

На прошлой неделе в одном из проектов MainHero закрывался период: по каждому сотруднику — что достиг, как изменился, где риски. У нас в компании за методологию отвечает психолог: она собирает каркас, калибрует шкалы, оформляет выводы. За промты и “глобальную оптику” отвечаю я, поэтому периодически лезу в отчёты руками. Захожу по науке: даю контекст, загружаю датасеты, планы, дневники, метрики. Беру свой проверенный промт (обкатан на десятках кейсов). Жму. Смотрю — какашка. То, что выдаёт ИИ, вообще не бьётся с тем, что команда обсуждает на супервизии. Параллельно прошу психолога сделать то же самое со своей учётки — тем же промтом. Через пять минут у неё лежит адекватная картина. Я ещё час шаманю — всё равно ложь с блеском. Разбираем. И вылезает неприятная, но полезная правда: дело не только в промте и “правильных данных”. Критично важен длинный контекст взаимодействия с кейсом — накопленная ветка вопросов, уточнений, микро-гипотез, известных “красных флагов”, язык клиента. У неё — это всё было. У меня — “новая сессия”. Почему кажется, что ИИ «врёт»? Он не врёт. Он усредняет самопрезентации. А люди в данных — разные: — те, кто с большим ЧСВ, звучат громко и солидно, но часто приносят минус к результату; — те, кто себя занижает, делают фундамент и не шумят. Без живого контекста и проверяемых маркеров модель просто усиливает шум. Мы закрепили четыре правила, чтобы перестать кормить ИИ самообманом: 1.      Самопрезентации ≠ факты. Пока нет опор (что обещал → что сделал → чем это кончилось для процесса), ИИ будет верить самым убедительным словам, а не фактам. 2.      Длинная ветка — это мозг кейса. История обсуждений формирует “приоритеты”: что у нас считается прогрессом, где для этого клиента норма, а где срыв. Без ветки — модель честно усредняет. 3.      Наблюдаемые действия лечат. Еженедельные ассесменты и обязательные тудулисты — не про галочки, а про телеметрию. “атомная активность” часто = нулевой результат; тудулист показывает, что реально закрыто. 4.      Промт — это транспорт, а не двигатель. Если в багажнике воздух — приедете с воздухом, даже на самом правильном синтаксисе. Вывод: чтобы ИИ говорил правду, в системе должно быть много правды — не “ещё данных”, а ещё проверяемых наблюдений, закреплённых в общей ветке смысла. ИИ — отличный усилитель, но без методологии он просто зеркалит то, что вы ему показали. Даже если это был ваш собственный самообман.