Фреймворк 9А, и это не про вашу школу
Авторы свежего исследования «Designing Human–AI Collaborative Science: The 9A Framework» (октябрь 2026) утверждают: по мере того как ИИ становится умнее, основной задачей людей становится проектирование систем, в которых человек и ИИ вместе генерируют идеи, проверяют гипотезы и создают прорывные инновации.
Исследователи разработали «Фреймворк 9A». Разобрал его в контексте использования для запуска инновационных продуктов и развития креативности в вашей команде:
1. Уровень организации: Кто что делает и кто тут главный?
В креативном процессе нужно четко разделить Действие (Activity) и Исполнителя (Actor): Разбейте процесс создания продукта на микро-задачи. Кто генерирует гипотезы? Кто ищет противоречия?
Авторитет (Authority) — это про делегирование задачи. У кого есть право сказать «идём в релиз» или «отбраковываем идею»? Оставляйте за собой право вето на ключевых развилках, где требуется интуиция и ценностное суждение.
2. Уровень координации: Как управлять совместным творчеством? Осведомленность (Awareness): ИИ и человек не должны видеть одно и то же. У человека ограничен ресурс внимания — ему нужны выжимки, инсайты и узкие места. ИИ, наоборот, должен иметь доступ к «сырым» данным и полному контексту проекта (Research State).
Подотчётность (Accountability): Фиксируйте «почему» вы приняли ту или иную идею ИИ. Инновации требуют прозрачности: вы должны понимать логику, по которой алгоритм пришёл к конкретному решению.
Адаптивность (Adaptability): Ваша связка с ИИ должна эволюционировать. На старте проекта вы контролируете каждый шаг. Когда доверие к алгоритму растёт — отдавайте ему больше автономии в рутине, а сами уходите в стратегию.
3. Уровень оценки: Как понять, что система работает? Результативность (Achievement): Стали ли идеи реально новее и жизнеспособнее? Сколько вычислительных мощностей (денег на API) мы сожгли? Сколько скрытого человеческого труда (hidden repair) ушло на то, чтобы перепроверить и докрутить за ИИ его «гениальные» концепты?
Атрибуция (Attribution): Почему мы получили крутой результат? Идея выстрелила, потому что мы грамотно выстроили процесс (например, добавили ИИ-критика) или потому, что просто влили больше денег в мощную языковую модель?
Достоверность (Assurance): Насколько мы можем доверять результатам? ИИ может уверенно сгенерировать 100 «инновационных» концептов, но являются ли они прорывом на самом деле?
3 главных инсайта для нас, креаторов и новаторов: ❎ Смена роли человека: Мы уходим от роли «создателей контента/кода» к роли кураторов и носителей «вкуса» (scientific/creative taste). Наша главная ценность — умение задать правильное направление и оценить потенциал идеи, которую сгенерировал ИИ.
❎ «Церемониальный контроль»: Если вы встроили себя в процесс просто для того, чтобы нажимать кнопку «Одобрить», не вчитываясь в суть — вы создаёте иллюзию контроля (automation bias). Оставляйте за собой только те решения, в которые реально готовы погружаться.
❎ Дизайн системы — это новая креативность: Лучшие инноваторы завтрашнего дня — это те, кто умеет собирать правильные пайплайны. Например: ИИ-генератор идей → ИИ-критик (оценивает риски) → Человек (выбирает лучшее) → ИИ-исполнитель (собирает прототип). В комментариях оригинал исследования. В этот раз без подкаста, но не отчаивайтесь. Креативность 🤍 вас!
