В выходные перечитывала «Сказку о тройке» и поймала себя на мысли, что мы не так уж далеко ушли от изобретения старичка-изобретателя. Помните его эвристическую машину? Прибор, который вроде бы отвечает на любые вопросы, но работает в режиме «полуавтомата». Вопросы в него вносит человек, и ответы печатает тоже человек. Звучит знакомо, если посмотреть на нашу работу с искусственным интеллектом сегодня. Я не алармист и не верю в тотальную замену человека машиной. А мой недавний кейс лишь укрепил эту позицию. Задача стояла амбициозная: разработать обучение по воронке продаж, отойдя от избитой пятиступенчатой классики. Заказчик хотел научить сотрудников не просто механически двигаться по этапам, а видеть воронку целостно, анализировать её и принимать своевременные решения. Получив внушительный массив данных, регламентов и алгоритмов, я отправилась к своей «эвристической машине». В стандартном режиме без ИИ проработка детального сценария (с кейсами, упражнениями и рабочими инструментами) занимает у меня 16–30 часов. Было интересно, насколько этот процесс сократится. Как выглядел мой диалог с машиной Я начала с глубокой проработки промта — по сути, написала машине подробное техническое задание. Четко обозначила цель, целевой портрет аудитории, бизнес-результат, который должны показать слушатели, и запросила не просто сборник слайдов, а полноценный набор практических упражнений. Затем загрузила предоставленные заказчиком материалы и запустила генерацию. В ответ получила стройную структуру и некое «сырое» содержание. Звучит неплохо? Да, но дальше началась моя работа. Мне потребовалось тщательно препарировать каждый блок. Объяснять машине, что переделать, где добавить контекста, а где убрать «воду». Сгенерированные упражнения оказались слишком абстрактными. Пришлось дорабатывать их механику, анализировать, как задания будут реализованы в конструкторе или LMS, в каких точках добавить чек-листы и памятки, чтобы это не было бесполезным информационным шумом. Сухая выжимка времени и смысла В сухом остатке работа со сценарием на «полуавтомате» съела примерно две трети моего стандартного времени. Да, это быстрее. Нейросеть действительно помогает точнее собрать контент и не упустить детали, на которые уставший мозг разработчика мог бы не обратить внимания. Она отлично справляется с компоновкой «скелета». Но когда дело доходит до глубины, машина пасует. Эмпатия, баланс когнитивной нагрузки, чувство аудитории и тот самый «соус», делающий курс не просто информативным, а проникающим в рабочие привычки, — это исключительно человеческая прерогатива. Мы работаем по модели старичка-изобретателя: сами печатаем вопрос, сами пишем ответ, украшая его смыслами. Вывод прост: ИИ не отнимет нашу работу, он снимет с нас кожуру рутины. А вот добыча сердцевины — проектирование опыта и смысла — остается за нами. #КейсБезИмён