Хочу поделиться своим взглядом на то, как ИИ меняет нашу работу и почему его можно сравнить с Excel. Это мои личные размышления и приглашение к обсуждению.

Мне кажется, специалисту недостаточно сказать: «Я умею работать в Excel». Важно, какие задачи он решает: составляет управленческий отчет, распределяет ресурсы, оценивает загрузку команды или обосновывает решение. Между «пользуюсь инструментом» и «получаю с его помощью нужный результат» есть большая разница. При этом глубокое владение Excel полезно в конкретных ролях, но не является универсальным требованием.

Мне кажется, с ИИ постепенно произойдет похожая история. Сегодня мы учимся писать запросы и сравниваем модели. Со временем во многих профессиях работа с ИИ может стать такой же привычной, как электронные таблицы или поиск в интернете.

Аналитик использует его для подготовки гипотез, менеджер - для разбора информации, продакт-менеджер - для анализа потребностей пользователей. А оценивают их по качеству работы и результату.

В этом смысле ИИ может стать новым Excel: привычным инструментом внутри профессии.

Но у аналогии есть граница. Формулы и макросы Excel автоматизируют действия по заданным правилам. ИИ может предложить план, выбрать способ решения и адаптировать ответ к контексту. Его возможности при этом зависят от задачи, доступных инструментов и ограничений.

Генеративный ИИ помогает быстро подготовить текст, план исследования, объяснение данных или варианты решения. Однако убедительный ответ может оказаться ошибочным.

Профессионально выглядящий результат еще не гарантирует надежности. Красивый анализ может опираться на неподходящие данные, а убедительная презентация - предлагать нереализуемое решение.

Поэтому ценность сотрудника определяется тем, умеет ли он поставить задачу, проверить результат, применить его к ситуации и довести работу до конца. ИИ может усилить его возможности, но ответственность за качество, выводы и решение остается у человека.

Осваивать ИИ стоит на знакомых рабочих задачах: сравнивать результат с привычным способом, разбирать ошибки и учитывать время на проверку и переделку. Так становится понятно, где инструмент действительно помогает.

Для работодателя эффект проявляется в том, что команда теперь способна делать: быстрее выполнять задачи, повышать качество, сокращать объем необходимых доработок и решать более сложные вопросы. Именно эти изменения стоит измерять и связывать с целями бизнеса.

Количество потраченных токенов само по себе этого не показывает. Как и с Excel, важно, какие реальные задачи сотрудник решает с помощью инструмента и к какому результату приходит.

Что вам приходится делать самим, чтобы ответ ИИ превратился в полезный результат?