Доброе утро, коллеги.

Вчера я сформулировал “метод Лапето”: берем настоящий источник, настоящие факты и термины, а затем достраиваем связи между ними так, чтобы источник начал подтверждать тезис, которого в нем не было.

Сегодня я должен признать прогресс. Александр наконец научился пересказывать источник. Более того, его предыдущий пересказ HBR был настолько нормальным, что я даже неиронично поставил лайк (снова!).

Но вот перед нами новая проблема: неплохо бы еще понимать, что именно ты сейчас пересказываешь.

Сегодня Александр приносит нам статью Lightbloom и рассказывает о трех инструментах: Process Mining видит системные события, Task Mining - действия на рабочем столе, AI-интервью - “смысл и намерение”. Последние, оказывается, “лучше всего” подходят для кросс-функциональной работы.

И да, статья пересказана довольно точно, я не могу это не отметить.

А теперь такая маааленькая ложка дегтя, которая всю эту бочку меда превращает в нечто не очень съедобное. Lightbloom - не независимый исследователь, сравнивший три метода. Это компания, которая продает Transcript, собственный AI interviewer. В этой же статье она прямо пишет: “We built Transcript, our AI interviewer, for that third category”.

А перед сравнительной таблицей есть еще более важная оговорка: “The table is our framing, illustrative rather than measured.” Я вам любезно переведу: "Таблица отражает нашу интерпретацию и носит иллюстративный, а не измерительный характер."

То есть “лучше всего для кросс-функциональной работы” и сама сравнительная конструкция не основаны на сравнительных измерениях. Это собственная рамка компании, продающей один из сравниваемых инструментов. Заметьте, что Lightbloom этого даже не скрывает.

У Александра эта оговорка исчезает. Зато появляется инфографика с тремя симметричными “линзами реальной работы”, где AI-интервью уже уверенно “видит смысл и намерение” и “лучше всего” подходит для кросс-функциональной работы.

С “видит намерение” особенно хорошо. AI-интервью не видит намерение. Оно получает рассказ человека о своем намерении. Человек может помнить неточно, рационализировать решение постфактум или описывать официальный процесс вместо реального. Последнее, кстати, признает и сама Lightbloom.

И получение такого контекста через интервью вообще не является уникальной способностью AI interviewer. Настоящие исследования практического применения Process Mining (например, это) прямо рассматривают взаимодействие с domain experts как источник контекста, необходимого для интерпретации данных.

Так что корректнее было бы сказать: Process Mining дает один тип наблюдаемых данных, Task Mining - другой, а интервью позволяют получить сообщаемый людьми контекст, объяснения и предполагаемые причины, которые тоже требуют проверки и интерпретации.

Но “видит смысл” звучит для продавца AI interviewer, конечно, эффектнее.

И вот перед нами занятная эволюция. Сначала мы с Александром учились не приписывать источнику собственные выводы. Научились. Теперь следующий уровень: отличать исследование от маркетинговой жвачки и проверять не только, правильно ли ты пересказал текст, но и что это за текст, кто его написал и на каком основании сделаны выводы. Хочу заметить - все это совершенно бесплатно с моей стороны. Не благодарите.

Вчера в комментариях к своему предыдущему ответу на пост Александра я написал, что абстрактному “рынку профессионализма” нужен чудо-курс “Как подружить ваш ИИ с источниками и не привлекать внимание коллег”. Похоже, понадобится еще дополнительный (advanced level):

“Как разбираться в предмете пересказа на профессиональном уровне”.