Для меня это стало очевидно, когда я перестал спрашивать ИИ в чате и собрал под свой рабочий процесс связку агентов: один готовит план проверок, второй ревьюит этот план до запуска, дальше прогон и готовый отчёт. Выполнение действительно подешевело в разы. Но решение «правильную ли задачу мы вообще проверяем» и «можно ли доверять этому результату» осталось за мной — и именно оно оказалось самой дорогой частью. Плюс важный момент: когда человек пишет запрос одним предложением, он и получает ответ уровня одного предложения. Вся ценность появляется там, где ты объясняешь агенту правила и контекст — и это остаётся с тобой, а не исчезает вместе с чатом.

Именно так: быстрый черновик стал доступен почти всем, а вот увидеть риски и выбрать рабочий вариант по-прежнему требует опыта. Качество управленческой рамки становится важнее скорости первого ответа.

Точно подмечено: быстрый черновик не заменяет способность увидеть риски, задать правильные вопросы и выбрать из нескольких вариантов. Похоже, именно качество управленческой рамки всё сильнее определяет результат.

"Эксперт — чтобы быстрее проверить гипотезы" - BTW нейросеть отлично готовит тезисы и методику проверки гипотез и экономит массу времени на подготовку начальных условий.

У меня это особенно заметно на задачах с противоречивыми требованиями. Агент быстро собирает спецификацию и варианты реализации, но главная работа начинается после: определить, какой источник нормативный, кто вправе снять противоречие и чем будет подтверждена приёмка.

Мы тратим меньше времени на производство, но дороже платим за ошибку в постановке. Поэтому я отделяю исполнение от трёх человеческих решений: что считать правильным результатом, кто задаёт критерий и кто принимает остаточный риск.

А по каким признакам вы отличаете эксперта, использующего ИИ, от сильного оператора ИИ-инструмента?