Как обычно по пятницам делюсь словечками и понятиями, которые встретила на неделе. Сегодня разбираемся с термином, который в 2026 году стал официальным диагнозом нашей продуктивности😬 Итак, бот-ситтинг Откуда это взялось Понятие начало мелькать в отчетах еще в 2024-м, но официально закрепилось в 2026 году после публикации Work AI Index от компании Glean. Если 4 года назад все качали скиллы, чтобы стать промпт-инженерами, то сегодня мы получили неожиданную роль - няня для бота🧃 Кто такой бот-ситтер Это чел, который тратит значительную часть времени на то, чтобы сделать вывод ИИ пригодным для использования: 📌Feeding context Короче, докармливание модели данными, которые она упустила, чтобы повысить точность 📌Факт чекинг Всякая проверка галлюцинаций и выдуманных цифр, несуществующих ссылок и кривых выводов 📌Дебаг Это про исправление логических ошибок в сгенерированном коде или планах, кривых файлах и таблицах, борьба с форматированием 📌Rerun Бесконечные круги ада перезапуска агентов, которые застряли в цикле

В среднем работник, который работаем с чат-ботами по данным Glean тратит 6.4 часа в неделю на бот-ситтинг и это невидимый труд, который не учитывается в метриках продуктивности, но съедает почти целый рабочий день

Что делаем с этим знанием Когда вы считаем ROI от внедрения ИИ-агента, имеем ввиду, что полностью автономных агентов не бывает и за ним должен стоять человек, который его страхует. Если стоимость часа этого человека выше, чем профит от автоматизации вы масштабируете убытки и фиг вам, а не импакт. Держим в голове, что надо заложить дельту на такой саппорт и чем сложнее задача, тем выше налог на бот-ситтинг.

Возможно, это временная тема и автоматизируя саму проверку и улучшая контекст роль бот-ситтера будет уходить. Наслаждаемся моментом, пока мы всё еще нужны этим железкам, а то вдруг потом Скайнет и мы им будем больше не нужны🥲 Ciao!💚

@alice_product #ИИ #отсебятина