​​🤖 Пять «нет», которые я вынес из подготовки сессий с ИИ

За последний год я собрал с нейросетью десятки сессий. Несмотря на постоянную эволюцию моделей, я регулярно ловил их на похожих ошибках. Вот пять правил, которыми я лично руководствуюсь при подготовке и проведении встреч.

1️⃣ Не хвататься за первую же версию плана

Весной я готовил двухдневную ретроспективу для команды, где годом раньше произошёл серьёзный конфликт. После него в команде поселилось негласное правило: вслух негатив не выносим.

Знаете, что предложила модель? Открытый разговор о проблемах в первом же блоке. Красиво, логично, по учебнику — и абсолютно смертельно для этой конкретной команды.

👉 Первую версию плана я всегда воспринимаю как список того, о чём стоит подумать, а не как итоговую версию.

2️⃣ Ставить под вопрос предложенные тайминги

Ряд исследований показывает, что ИИ-модели регулярно демонстрируют чрезмерный оптимизм и утверждают, что «всё в порядке», даже когда 60% времени уже прошло, а работа ещё не началась. Это поведение напрямую переносится и на расчёт таймингов.

👉 Тайминги я всегда пересчитываю вручную. Часто они увеличиваются в полтора-два раза.

3️⃣ Не спрашивать: «Нормальный ли у меня план?»

Модель скажет, что план отличный. Как я уже говорил, она вообще почти на всё скажет «отлично»: в задачах, где нет однозначно правильного ответа, нейросети соглашаются с собеседником заметно охотнее, чем живые люди. А дизайн сессии — ровно такая задача.

👉 Прошу не просто оценить, а явно задаю роль (например, «эксперт-фасилитатор, опирающийся на модель Кейнера») и прошу найти слабые места: «Назови три места, где эта сессия развалится».

4️⃣ Не заменять работу группы ИИ

Однажды в ходе сессии группа предложила проанализировать и сгруппировать результаты мозгового штурма с помощью ИИ-бота. Результаты выглядели красиво, а главное — это было быстро. Но когда мы начали обсуждать кластеры, стало понятно, что контекст был явно упущен, а где-то нейронка и вовсе сгаллюцинировала. В результате вместо экономии времени мы потратили на представление стикеров и их группировку не 5, а 15 минут.

👉 Пользуюсь советами ИИ, в том числе по ходу встречи, но воспринимаю их лишь как ещё один вариант, а не как истину. 5️⃣ Не отдавать ИИ решения, для которых у него нет данных

Не так давно я проводил трёхдневный рабочий воркшоп. Когда при подготовке я решил с помощью ИИ финализировать список участников, для ИИ всё выглядело хорошо: все функции представлены, ни одной роли не упущено. Но когда я посмотрел на этот список, то увидел реальных людей, а не таблицу.

Для меня было очевидно, что почти все приглашённые относятся к теме встречи скептически. Такой состав за три дня перемелет любую идею в вежливое: «Ну, попробовать можно». Это позволило мне заранее сверить свои опасения с заказчиком и дополнить список теми, у кого в этой теме уже был успешный опыт.

👉 Модель смотрит на состав участников как на список ролей и функций. Я вижу в нём реальных людей с их точками зрения и состоянием.

А про то, что я с удовольствием отдаю ИИ (а таких вещей немало), поговорим послезавтра на вебинаре — 6 августа в 18:30 МСК вместе с Ариной 💫 Добавляйте в календарь.

А у вас есть своё «нет» при подготовке ко встречам с ИИ, которое вы выучили на практике? Делитесь в комментариях 👇

Денис 💛