ИИ в работе: инструмент есть, а результат? Сейчас искусственный интеллект доступен практически каждому. Достаточно открыть ChatGPT, загрузить документы и попросить сделать анализ. Через несколько минут получишь таблицы, графики, выводы и рекомендации. Выглядит профессионально. Но есть один нюанс. Простой пример из работы. Поручаешь молодому сотруднику провести анализ работы транспорта. Он активно пользуется ИИ и вскоре приносит готовый отчёт. Всё красиво оформлено, выводы убедительные. Начинаешь проверять — цифры не сходятся, причинно-следственные связи нарушены, часть выводов вообще не подтверждена исходными данными. Самое интересное, что сотрудник не видит проблемы. Он доверяет результату, потому что его подготовил искусственный интеллект. В итоге садишься сам, открываешь тот же ИИ, проверяешь исходные данные, уточняешь расчёты и практически заново выполняешь работу. Почему так происходит? ИИ умеет обрабатывать информацию, но не гарантирует её достоверность. Чтобы получить правильный результат, нужно понимать предмет, знать, какие показатели связаны между собой, и уметь обнаруживать ошибки. Это как с диагностическим сканером автомобиля. Подключить его может практически любой. Но считать код неисправности и определить действительную причину поломки — разные задачи. Для второго нужны знания и опыт. Научные исследования подтверждают эту проблему. ИИ способен ускорять работу, но при выполнении сложных задач его использование иногда снижает точность решений. Особенно опасно, когда человек не проверяет полученный ответ. Мой вывод простой. Наличие ИИ не означает наличие компетенции. Умение написать запрос не равно умению решить профессиональную задачу. И дело здесь не в возрасте или поколении. Опытный специалист тоже может ошибиться, если безоговорочно доверяет системе. ИИ усиливает возможности человека, но не передаёт ему профессиональные знания автоматически. Поэтому оценивать нужно не то, насколько активно сотрудник использует ИИ, а то, способен ли он объяснить, проверить и защитить результат своей работы. Иначе мы не сокращаем трудозатраты. Мы просто переносим работу с исполнителя на того, кто вынужден исправлять его ошибки.