— Стакан наполовину пуст или наполовину полон? — Мы инженеры. Стакан изготовлен по неверной спецификации.

«Мир Дикого западая» Клиенты всё чаще присылают проектную документацию, подготовленную с помощью ИИ. Раньше в ней оставались явно не закрытые вопросы: роли, состояния и отдельные участки сценария, которые я анализировала и обсуждала вместе с клиентом уже в ходе проектирования. Сейчас ИИ заполняет эти участки связными и правдоподобными решениями, и я не вижу, какие части сценария и описания функционала основаны на исходных данных, а какие нейросеть сформировала самостоятельно.

Мой порядок работы с документацией не изменился: я по-прежнему собираю и проверяю требования, сценарии и предложенные решения. Но теперь нужно учитывать и уверенность клиента в том, что эти решения “верны и не требуют пересмотра”.

Пример из реальной практики. В документации на разработку ux/ui дизайна CRM-системы подробно расписал путь пользователя от заявки до закрытия сделки. Но при разборе я вижу, что сам жизненный цикл заявки не продуман. В документации перечислены статусы, но не определено, кто и в какой момент их меняет, какие переходы происходят автоматически, а какие вручную, какие действия доступны на каждом этапе и что происходит, если заявку нужно вернуть назад.

Также в документации могут появляться функции, для которых не определена задача: кнопка, фильтр или отдельный блок есть, но непонятно, зачем они нужны и в каком сценарии используются. Экраны выглядят завершёнными, хотя переходы между ними не складываются в реальный рабочий процесс.

По моим наблюдениям, клиент может воспринимать версию нейросети как заведомо правильную. Поэтому предложенные в документации решения защищаются сильнее, а вопросы к ним воспринимаются не как продолжение проектирования, а как пересмотр уже найденного ответа и обесценивание работы, вложенной в подготовку документации.

При этом такая документация подробно показывает, каким клиент видит будущий продукт. Когда нужно её проверить, я созваниваюсь с клиентом, и мы вместе проходим конкретный сценарий, сопоставляя его с реальным бизнес-процессом. Так становится видно, какие решения действительно ему соответствуют, а какие подробно описаны, но ещё не были проверены и приняты.

Возможно, одно из самых заметных изменений связано не с тем, что ИИ начинает выполнять часть нашей работы. Гораздо важнее, что мы постепенно передаём ему право определять, какое решение считать правильным. И чем меньше человек доверяет собственному опыту рядом с уверенным ответом нейросети, тем сложнее возвращать этот ответ в статус версии, которую ещё можно обсуждать. #ии #ai #анализ

Дизайнер на всю голову

В этом посте были ссылки, но мы их удалили по правилам Сетки