Начнём с того, что навык работы с ИИ-агентами стал самым быстрорастущим в мире. Но интереснее то, что параллельно с этим растёт спрос на AI Governance — контроль и управление ИИ. То есть компаниям нужно, чтобы вы не просто собирали ИИ-агентов, а отвечали за их работу.

При чём тут джуны и голод

Для управления ИИ-агентами нужна насмотренность. То есть чтобы заметить ошибку, нужно уметь делать эту работу самому. Например:

→ Разработчик получает насмотренность, пока сам пишет код  → Юрист быстро замечает слабые места после изучения десятков договоров  → Аналитик интуитивно чувствует цифры после множества таблиц

Автоматизация сокращает количество подобных задач. Джуну всё раньше приходится оценивать готовый результат ИИ, хотя собственных примеров для сравнения у него ещё мало.

У этой ситуации есть название — experience starvation, или «опытное голодание». Автоматизация повышает производительность джунов, но сокращает практику, из которой через несколько лет они смогут вырасти в мидлов и сеньоров.

Набивать руку придётся самому

А нейросеть подходит на роль тренажёра. Вот три упражнения, которые помогут прокачать скилл в вашей профессии:

1. Попросите ИИ стать самым капризным заказчиком, который спорит с вашим решением. Получится симуляция диалога, которую компании часто используют как корпоративное обучение.

2. Дайте ИИ задачу из вашей профессии и скрупулёзно изучите её ответ. Постарайтесь найти как минимум три неточности или ошибки — поверьте, они будут.

3. Сделайте ИИ вашим наставником: отправьте ему вашу работу прежде чем сдадите её на проверку. Попросите ИИ оценить её на соответствие задаче или критериям нужного результата.

Не отдавайте нейросетям всю работу. Оставляйте себе задачи, на которых можно ошибаться, учиться и становиться сильнее 💚

✍🏻 Кто виноват в ошибках ИИ: кто создал агента или кто проверял результат?