Инструменты или кейсы: чему эффективнее учиться в эпоху ИИ?

Подходы к обучению бывают разные. Но мне сейчас особенно интересны два полюса.

Прохожу курс про создание RAG-подсистем для AI-агентов. Курс интересный, но идёт сложно потому что построен в TOOL DRIVEN подходе.

Как это выглядит: 8 лекций и практик в стиле «смотри, какой инструмент; а вот ещё один - и вот как он может». А на выходе нужно сделать проект: то есть самому придумать кейс.

Знакомо? После такого обучения сидишь перед красиво разложенным набором инструментов и думаешь: «И что мне теперь с вами делать?» 🙂

Я сам стараюсь готовить обучение иначе - в CASE DRIVEN подходе. Сначала показываю задачу и подход к её решению, а уже потом инструменты. На выходе человек получает опыт решения задач такого типа + рабочий набор инструментов.

И главный вопрос после такого обучения звучит сильнее: не «что делать с инструментами?», а «что бы ЕЩЁ такое сделать?» 😉

Главный, потому что ИИ может притащить за собой пачку инструментов и сделать то, что вы скажете. Но если вы и не знаете что такой кейс легко решать - никакие умные инструменты не помогут! 💣

Так чему эффективнее учиться инструментам или решаемым кейсам? Какой подход ближе вам? TOOL DRIVEN или CASE DRIVEN 👇