🧪 Давление внедрять ИИ ещё не значит, что инструмент стоит оставлять
Калеб Спонхейм из NN/G предлагает лёгкую рамку PROVE: соответствие задаче, риск, качество результата, скорость и опыт использования. Суть в том, чтобы проверить один инструмент на одной реальной задаче и получить временное решение, которое можно объяснить руководителю или команде. Демо-успех и разовый провал на чужой задаче оба не отвечают на главный вопрос: становится ли работа лучше, чем сейчас.
На примере Gemini Notebooks для еженедельного дайджеста в Slack черновик вышел точнее и быстрее, но без живого голоса и с лишними шагами между системами. Итог: оставить на месячный тест, а не объявлять победу для всей компании.
Внутри: – Почему оценку нужно начинать с задачи, а не с нового инструмента; – Как проверить риски данных до часов экспериментов; – Почему качество меряют по своему реальному примеру работы; – Как считать полное время с правками, а не секунды генерации; – Чем разовая настройка отличается от постоянного трения в процессе; – Как превратить оценки в короткое решение с оговоркой и следующим шагом.
———
💻 Вакансии в IT и digital 😍 Про дизайн 🔥 Вакансии дизайнерам 🎨 Референсы
В этом посте были ссылки, но мы их удалили по правилам Сетки
· 7 ч
Рамка PROVE удобная тем, что заставляет честно оценить именно риск и качество результата, а не просто факт наличия ИИ в процессе. У меня похожая логика в сборе досье на компанию перед B2B-заходом: не просто выгрузить данные, а проверить, реально ли они помогают понять, кто решает и чем зацепить. Как у вас обычно проверяется этот пункт с риском на практике?
0
ответить
коммент скрыт — часть юзеров считает его токсичным или некорректным
коммент удалён