Школа Экзомышления

Вышло новое интервью с Владом Завадским

Продолжение от Дины Дусовой

Почему ИИ проиграл людям?
В прошлом посте разбирали исследование, где ИИ оказался довольно слабым как автономный стратег: большинство рекомендаций оставались внутри существующих норм и привычных сценариев.
Значит ли это, что ИИ плохо подходит для стратегии? Конечно нет. Для таких задач просто нужен другой способ работы с ним.
В исследовании модели получали сложную стратегическую задачу и должны были выдать рекомендации. Такой формат хорошо подходит для задач, где ответ уже можно найти внутри известной логики. Со стратегией всё сложнее.
В Школе Экзомышления мы сначала определяем, с каким уровнем задачи имеем дело.
Запрос-заказ. Знаем, какой ответ ищем: факт, дата, перевод, конкретное значение.
Типовая задача. Знаем, что нужно сделать, и примерно понимаем, как получить результат от модели за 1-2 хода.
Задача без готового маршрута. Знаем, чего хотим добиться, но пока не понимаем, как к этому прийти.
Создание нового. Пока не знаем даже точный образ результата. В процессе рождаются и замысел, и новая постановка задачи.
На первых двух уровнях отлично работает логика «точный запрос → хороший ответ». Чем меньше человеческого внимания нужно для предсказуемого результата, тем лучше. Такие задачи постепенно будут всё сильнее автоматизироваться.
На третьем и четвёртом уровне сама постановка задачи может оказаться неполной или ошибочной.
В этом и есть сложность. С одной стороны, ИИ тянется к знакомым, типовым и безопасным решениям и продолжает направление, которое уже задано в запросе. Поэтому можно попросить пять, десять или двадцать вариантов и получить много разных ответов внутри одной и той же логики. С другой стороны, человек тоже смотрит на задачу через собственную картину мира. Формулируя запрос, он уже закладывает в него свои предположения о том, где проблема и что вообще стоит искать.
Получается, здесь ценность работы с ИИ смещается. Важным становится умение пересматривать саму карту задачи. Новый взгляд, который появляется при такой смене, мы называем POV.
POV это новое прочтение ситуации, в котором меняется сам объект, его функция или причинная логика. Вместе с этим меняются главный вопрос и пространство возможных решений.
Например:
«Как мотивировать сотрудников соблюдать новый регламент?»
Здесь мы уже решили, что проблема связана с сотрудниками и их мотивацией.
Можно задать другой вопрос:
«Что в самой системе делает соблюдение регламента невыгодным?»
Теперь мы смотрим уже на устройство работы. И естественными становятся совсем другие решения.
ИИ здесь очень полезен. Он может быстро развернуть причины, гипотезы, противоречия и разные объяснения ситуации.
Задача человека в этом диалоге: следить за тем, из какой картины сейчас рождаются ответы, замечать сильные новые версии и решать, когда прежнего взгляда уже недостаточно. Именно так чаще всего и рождается новый POV: в одиночку его трудно увидеть и человеку, и модели.
Поэтому исследование для меня показывает важную границу применения ИИ: задачи без готового маршрута требуют участия человека на протяжении всего процесса, чтобы вместо многообразия вариантов внутри старой рамки постоянно происходил поиск новых POV. Мы много экспериментировали и убедились: POV не рождается из простого запроса, его формирование требует особого способа вести диалог с ИИ.
Этому мы и будем учить на новом курсе. Будем разбирать задачи самих участников, и на каждой из них вы будете тренироваться расширять карту задачи и вместе с ИИ формировать новый POV. Так сдвигаются с места даже задачи, которые долго не поддавались или казались уже продуманными.
Курс для тех, кто постоянно работает с задачами третьего и четвёртого уровня: управленческими задачами без готового маршрута и задачами, где нужно создать то, чего ещё не было. Например:
разработать стратегию
сформулировать новую политику или правила работы
создать новый продукт
написать концепцию
вывести на рынок новую идею
Если такая задача есть у вас сейчас, приходите с ней. На курсе она станет рабочим материалом.
Как присоединиться:
Напишите на почту lab@zavadski.ru с темой «Хочу на курс».
После заявки — короткая встреча-знакомство, 20 минут, чтобы обсудить ваши задачи.

Заключительный пост про мышление от Алексея Кельина:

🧠Об кого вы думаете
Вспомните, об кого вы думали в прошлом месяце. Не с кем встречались, а об кого размышляли: кому можно было сказать вслух сырую мысль, чтобы понять, идея это или нет.
Человек вообще гораздо реже думает в одиночку, чем принято считать. Мы чаще думаем об людей: об совещание, об коллегу, об консультанта, об попутчика в самолёте. Даже когда мы просто говорим что-то — мысль как правило становится ясна самому говорящему когда она уже прозвучала, но не до этого. Это старый, никем не названный способ придать мышлению форму события: собрал — начало, разошлись — конец, протокол — результат.
Но у людей как собеседников для мышления есть «минусы»:
— они заняты, и лучшие — заняты сильнее всех;
— у них есть свой интерес в исходе, и он окрашивает каждую ответную реплику;
— подчинённые обычно с вами не спорят, а внешние консультанты — дороги;
— в одиннадцать вечера, когда мысль наконец пришла, — думать не об кого;
— приходится свою мысль переводить на их язык для понимания, а не на ваш «родной».
Теперь появился новый собеседник — ИИ. У него всё наоборот:
— доступен в любой момент, хоть в одиннадцать утра, хоть в три ночи;
— не имеет корыстного интереса в исходе;
— не устаёт и не обижается на десятую итерацию;
— форма события в комплекте: открыл — начало, закрыл — конец, лог — готовый артефакт.
Казалось бы, идеально. Но есть нюансы, из-за которых об него думают плохо, не замечая этого.
Первый: ИИ по умолчанию настроен соглашаться. Человек, об которого думаешь, спорит — этим и полезен. Модель сопротивляется, только если её об этом попросить.
Второй, самый неприятный: об ИИ легко изобразить мышление. Открыл, попросил, получил, закрыл. Все признаки на месте, артефакт есть. А внутри — ваше же содержимое, аккуратно переформулированное.
Что с этим делать, в самом простом виде: думать об ИИ — значит требовать давления. Значит — испытывать когнитивное напряжение. Если всё гладко, приятно и бесспорно — значит вы вернулись в привычный шаблон мышления.
Несколько ходов до финального вопроса: внести своё, отбраковать, назвать, поспорить. Тогда на выходе появляется то, чего не было ни на входе, ни в голове.
А как понять, было оно или нет — вы думали или присутствовали, — отдельный разговор. Пока вопрос: об кого вы будете думать завтра?

Продолжение от Алексея Кельина: 🏆Нет артефакта — не было мышления
Если в прошлом месяце у вас был час, когда вы сели подумать, — что от него осталось? Не ощущение, а вещь: страница, набросок, файл. Если показать нечего — вы не мыслили. Вы думаете, что вы думали, но — нет.
В прошлый раз мы разбирались, почему в календаре нет слота «подумать»: у мышления нет формы события — ни начала, ни конца, ни вещественного результата. Значит, форму можно собрать руками. Делюсь тем, что работает.
Слот с вопросом. Полчаса в календаре, но в названии не «подумать», а конкретный вопрос. Изобретать его не приходится: это то, что за месяц всплывало не раз и каждый раз откладывалось. Возвращается ровно то, что не решено. И слот держится дольше, если пристегнуть его к событию, которое и так есть: полчаса перед советом директоров, утро после закрытия месяца.
И время завершения приходится назначать самому, потому что по результату его не назначишь — заранее не знаешь, когда додумаешь. «Ремонт нельзя закончить, его можно только прекратить» ©.
Артефакт. Из этого получаса должно выйти что-то осязаемое. Например: страница «решаем так, потому что...» с тремя отброшенными вариантами. Схема на листе, где впервые нарисовано, как эти два процесса связаны. Список из пяти вопросов, которые вы уже два месяца откладываете задать финдиру. Лог диалога с ИИ, где вы спорили, а не заказывали. Нет артефакта — не было мышления. Без него полчаса размышления ничем не отличаются от получаса бессмысленного сидения.
Зачем это руководителю, помимо самопроверки? Артефакт — это ход мысли, который больше не надо держать в голове. Через полгода, когда решение выстрелит или провалится, у вас есть к чему вернуться: почему решили так, что отбросили, из чего исходили. Решения становятся разбираемыми — свои и, дальше, командные. Из таких страниц за год собирается личная база того, как вы думаете. У рабочих встреч протоколы есть — а у самой дорогой работы руководителя — почему-то обычно нет…
Слот и артефакт держат друг друга: слот заставляет сесть, артефакт не даёт просто просидеть. Если своей дисциплины мало, добавьте заказчика: договоритесь с конкретным человеком, что в пятницу покажете ему, что надумали.
Одно предупреждение, оно важное. Исписанный лист — ещё не гарантия. Бывает: на листе ровно то, что вы и так знали, только аккуратнее сформулированное. Это подделка под артефакт, и отличать её — отдельное умение, про него напишем. Но даже подделка честнее пустоты: её хотя бы видно.
Да и вообще: когда человек всё-таки думает — как он это делает? Обычно не один. Об этом дальше.

«Мы гордимся тем, что мы не делаем» — Стив Джобс
Эту фразу он произнёс в 2004 году, задолго до ИИ. Но сегодня она звучит актуальнее, чем когда-либо.

Почему? Потому что возможностей стало слишком много. И на что сделать ставку?

Приведем как пример, внедрение ИИ - сегодня часто выглядит так:
Составить список: где ИИ может помочь
Оценить инструменты
Запустить несколько пилотов
Посмотреть, что показало локальный эффект
Попытаться масштабировать

Логично? Да. Но есть проблема: этот путь почти гарантированно приводит к длинному списку применений, каждое из которых локально полезно, а общего эффекта на бизнес не видно. Ресурсы распыляются. Сильные ставки тонут в слабых.

Как тотже процесс выглядит применяя на практике Экзомышление:

Перед тем как спрашивать «где использовать ИИ?», мы задаём три вопроса:

Какой бизнес-результат мы хотим изменить?
Не «ускорить подготовку документов», а «сократить время вывода нового продукта на рынок с 6 до 3 месяцев». Конкретный, измеримый результат.
Где сегодня главное ограничение, мешающее этому результату?
Не «сотрудники медленно работают», а «решения застревают на этапе согласования, потому что у нас нет единой базы данных по проектам».
Что ИИ может изменить на уровне самого способа работы, а не просто ускорить существующие операции?
Не «автоматизировать ответы на частые вопросы», а «сделать так, чтобы клиенты вообще перестали задавать эти вопросы».
После этих трёх вопросов длинный список применений сжимается до 2–3 ставок, которые действительно заслуживают ресурсов.
И появляется то, чем гордился Джобс — поле отказа. Применения, в которые компания сознательно не идёт.

Это не просто теория, мы обучаем этому на курсе «Генеративный диалог: основа Экзомышления».
За 6 модулей участники проходят путь от длинного списка идей до сфокусированных ставок и поля отказа — на своих реальных задачах. С понятными критериями эффекта и условиями остановки.
Программа построена так, чтобы навык выбора и отказа становился воспроизводимым — на любых задачах, где есть неопределённость и цена ошибки.
Как попасть на курс и получить программу:
Напишите на lab@zavadski.ru с темой «Хочу на курс» и укажите номер телефона.
Мы пришлём подробную программу и пригласим на 20-минутную диагностическую встречу, чтобы обсудить ваши задачи и понять, подходит ли курс именно вам.

Пост от Алексея Кельина:

⏰Проблема не с мышлением. Проблема с расписанием

Когда разбираешь, куда за месяц ушли деньги, время и нервы, обнаруживается неприятное: почти нигде не было момента, когда «сел, подумал и решил неправильно». Гораздо чаще просто «не сел и не подумал». Вопрос не задавался, развилку никто не заметил, выбор случился на автомате.
Сразу скажу: я тут не идеальный пример. Знаю, как это работает, знаю, что даёт, и всё равно применяю реже, чем мог бы. Разница разве что в том, что я вижу, во что мне это обходится в деньгах и времени. Поэтому сейчас это мой главный приоритет, и пишу это я во многом себе.
Мы много говорим о качестве решений — рамки, критерии, чек-листы. И почти никогда не спрашиваем: а сколько раз за месяц человек вообще думал? Мне кажется, мы чиним не то.
Плохое решение хотя бы видно: у него есть автор, логика, момент, когда его приняли. Его можно разобрать и не повторить. А решение, которого не принимали, разбирать не с чего — оно нигде не осело. Никто не выбирал, никто не спорил, никто не помнит. И годами платим по счетам, которых никто не выставлял.
Долго кажется, что это проблема с умением думать. А это проблема с расписанием. Вот если вы откроете свой календарь: встречи, документы, почта, поездки, спортзал, обед (если повезло). Есть ли отдельные выделенные слоты на «подумать»? На самую важную стратегическую работу на будущее?
Мы стали разбираться, почему его нет, и пришли к тому, что у мышления нет формы события. Всё остальное в рабочем дне руководителя — события: есть начало, конец, вещественный результат. У мышления:
— нет начала: никто не говорит «пора», заказчика у этой работы нет;
— нет конца: непонятно, когда «я подумал достаточно»;
— нет результата: если подумал хорошо и предотвратил проблему, результат — не-событие. Катастрофа, которую избежал — не видна.
Поэтому нет и механизма, который скажет: вот сейчас — думай. Кроме кризиса, но этот приходит, когда уже больно. И поэтому за эту работу так трудно взяться: она не выглядит работой. Нечем отчитаться, нечем себя вознаградить.
Но форму можно создать — и это меняет расклад. Мышление перестаёт конкурировать со встречами за остатки дня и получает своё законное место. Развилки начинают попадаться на глаза до того, как выбор случится сам. А счета, которых никто не выставлял, постепенно перестают приходить — и это, по моим прикидкам, самые большие деньги, которые руководитель вообще может сэкономить.
⁉️Как создать эту форму — в следующем посте. А пока — провокационный вопрос: когда вы в последний раз сидели полчаса с одним вопросом и без входящих?

Пост от Дины Дусовой

ИИ написал отличное письмо. Его не отправили

На вебинаре мы много говорили о том, как поднять задачу на уровень выше: переосмыслить её, изменить объект работы и найти более расширяющий вопрос к ИИ.

Расскажу кейс участника курса, где это дало измеримый результат в деньгах.

Он работает закупщиком в производственной компании. Часть деталей компания заказывает у китайских поставщиков: отправляет техническое задание и получает расчёт. Задача закупщика понятна - снизить цену.
Первый запрос к ИИ ожидаемый: напиши письмо о пересмотре стоимости. В ответ он получил хорошую структуру, аргументы, вежливый нажим. Сам бы написал примерно также, но уже есть опыт и понимание, что такое письмо не даст эффекта, цену скорее всего не снизят.

Здесь можно было решить, что проблема в промпте, и начать улучшать письмо. Но в нашем методе для таких случаев есть проверочный вопрос:

Если эту задачу выполнить великолепно, решится ли проблема, ради которой она появилась?

Он помогает определить, с какого класса задачей мы имеем дело: задача с понятным готовым маршрутом и ожидаемым результатом или без него. «Написать письмо поставщику» — задача с готовым маршрутом. А «найти способ снизить стоимость» — без готового маршрута. Её нельзя решить одним удачным промптом. Сначала маршрут нужно построить. Для такой работы уже применимы элементы генеративного диалога.

Участник изменил вопрос: из чего складывается цена? В диалоге с моделью он начал разбирать:
— из чего складывается себестоимость корпуса: материал, геометрия, количество операций, оснастка, размер партии;
— какие конструктивные решения действительно необходимы, а какие когда-то стали нормой и больше не пересматривались;
— какие требования обеспечивают функцию изделия, а какие перешли по инерции от предыдущих моделей.

Так появилась гипотеза: цена держится не на аппетите поставщика, она связана с количеством операций, заданных геометрией детали. Участник загрузил в GPT 3D-модель корпуса и попросил найти варианты доработки, которые уменьшат количество производственных операций и стоимость оснастки.

Важно: он не стал конструктором и не принимал инженерное решение вместо профильных специалистов. Он остался закупщиком, но расширил область исследования: нашёл вопрос, который раньше не задавался, и вынес гипотезы на обсуждение с теми, кто отвечал за конструкцию.

После проверки модель доработали и снова отправили поставщику на расчёт. Одну операцию из оснастки удалось убрать. Итоговая стоимость снизилась на 60 000 юаней.

Сравним два способа потратить время. Запрос на письмо занимает три минуты и не меняет ни одного параметра, из которых складывается цена, поэтому снижения обычно не даёт. Разбор задачи занял около трёх часов и позволил сэкономить по текущему курсу 750 000 руб. на одном заказе, то есть примерно 250 000 руб. экономии за час работы. И это разовая цифра только на бумаге: изменённая конструкция удешевляет каждую следующую партию, а сам ход переносится на другие позиции с похожей оснасткой.

Участник выполнил задачу закупщика на 200 процентов: расширил свою зону влияния и помог изменить условия, из которых складывалась цена.
Когда мы говорим об усилении человека мы говорим как раз о таком умении расширять зону своей компетенции, быстро осваивать новые домены и находить решения там, где остальные двигаются по привычке.

🙌Мы провели открытый вебинар про Генеративный Диалог.
И вот что мы поняли.
Вебинар начался с простого вопроса: с какими задачами вы работаете?
Большинство участников пришли с задачами, которые выходят за рамки одного промпта. Мы предложили свою карту — четыре типа задач:
Ответ — известен факт, который ищем.
Типовая задача — цель и порядок известны.
Без готового маршрута — цель есть, путь предстоит найти.
Создание нового — ни решения, ни критериев: туман.
Для первого и второго типа отлично работает промптинг, автоматизация, агенты. Это путь замещения: мы передаём машине всё более крупные куски работы.
Для третьего и четвёртого типа нужен другой путь — усиление. Мы вместе с ИИ строим путь к решению там, где готового маршрута ещё нет.

Главное, что мы показали на вебинаре:
Задача первого уровня, решённая как задача четвёртого, даёт принципиально другой результат.
Мы разобрали кейс «Холодное письмо». В режиме промпт-инжиниринга задача «напиши холодное письмо, которое повышает конверсию» решается за пару минут — получается хорошее, грамотное, продающее письмо. Формально задача решена. Так рождается иллюзия результата.
В режиме Генеративного Диалога мы пошли другим путём. Вместо улучшения письма мы исследовали, что происходит в голове у получателя, почему 95% холодных писем игнорируются, какую функцию письмо вообще должно выполнять.
За 60 минут диалога задача «написать хорошее письмо» превратилась в задачу «собрать новую норму первого контакта с клиентом». Мы пересобрали всю логику: что должно происходить до письма, что внутри него, что после. Письмо, которое родилось в итоге, может стать другим по сути — новым стандартом, новой нормой для этой компании.
Вот что мы называем Генеративным Диалогом.
Главный вывод:
Генеративный Диалог — это навык. Один сильный эпизод ещё не делает вас мастером. Навык начинается там, где маршрут воспроизводится на разных задачах.

Именно для этого мы запускаем курс.
«Генеративный диалог: основа Экзомышления»
Старт: 24 сентября
Для кого:
Предпринимателям, руководителям, ведущим экспертам, стратегам, методологам, ИИ-амбассадорам. Тем, кто работает там, где инструкции заканчиваются.
Что будет:
6 живых модулей по 3 часа
3 отчётные встречи с разбором ваших диалогов
Работа на своих реальных задачах
Формирование трёх ролей: Пересборщик → Архитектор смыслов → ИИ-внедренец
Группа — до 25 человек.
Как присоединиться:
Напишите на почту lab@zavadski.ru с темой «Хочу на курс».
После заявки — короткая встреча-знакомство, 20 минут, чтобы обсудить ваши задачи.

🧠Генеративный Диалог меняет не ответы — он меняет вопросы, которые мы задаём.

Уже через 10 минут мы начинаем. «Генеративный диалог - основа Экзомышления» 20 августа в 18:30 (🔗 Регистрация по ссылке:  https://trainingspace.ru/zui-sxgc-hvi ).

Присоединяйтесь!

🌃Ночной аналитик: обретение авторства в рутинной работе
📊 Ведущий аналитик, семь лет в профессии. Репутация человека, который делает быстро и без ошибок. Пришёл с привычной формулировкой: «Хочу выжимать из ИИ больше». Разбор логов показал совсем другую картину.
Двадцать три эпизода за месяц. Двадцать два начинаются одинаково: вставлен чужой текст и просьба поправить. Проверь логику, сократи, сделай выводы жёстче. Средняя длина эпизода — шесть реплик. Возражений по существу ноль.
Двадцать третий эпизод — пятница, час ночи. Девятнадцать итераций. Он спорит, возвращает, отбраковывает варианты. К концу появляется оформленное видение по устройству рынка частного образования. К его прямой работе это не имеет никакого отношения.
— Да так, увлёкся, — ответил он. Оказывается, такое случается раз в месяц. Всегда по ночам. Всегда не про работу.
За сорок минут в пятницу он произвёл больше, чем за весь рабочий месяц. Никто эту задачу не ставил, не оплачивал и даже не узнал о ней. Сила, которая делает его экспертом, включалась только там, где её никто не заказывал.
В рабочем контуре ему достаётся чужая рутина. Директор пишет стратегию, аналитик лишь проверяет цифры и сглаживает формулировки. Задач на созидание ему не ставят. И он сам их не берёт — за это не платят.
После освоения принципов генеративного диалога подход к работе изменился:
Смена уровня притязаний. Оказалось, что ставить амбициозные задачи можно самому. Вместо простой сверки данных — поиск закономерностей, которых никто до этого не касался. Вместо обычного отчета — материалы нового уровня.
Выход за рамки инструкции. Теперь он берёт рутинное поручение, переводит его на более высокий класс сложности и идёт с ним в диалог. Через месяц он принёс руководству не только базовый сценарий, но и собственный альтернативный вариант.
Возвращение интереса. Через три месяца он выпускает под своим именем инвестиционные обзоры, сам выбирая темы. Впервые за семь лет ему стало по-настоящему интересно на работе.
Раньше 22 раза в месяц модель честно улучшала чужие тексты, а один раз по ночам давала настоящий разговор со своей мыслью. Теперь этот диалог перенёсся в рабочее время.
📅На бесплатном вебинаре покажем, как поднять любую рутинную задачу до уровня, на котором с ней действительно интересно работать. «Генеративный диалог - основа Экзомышления» 20 августа в 18:30 (🔗 Регистрация по ссылке:  https://trainingspace.ru/zui-sxgc-hvi ).

Мы подумали пора познакомить вас с командой. Начнем с Дины, так как скоро она будет в эфире вместе с Владом.

Привет, я Дина Дусова.

Занимаюсь интеллектуальным R&D: исследую, придумываю и превращаю новые идеи в работающие практики, а потом учу этому людей.

В диалогах с партнёрами или на пару с GPT мы создаём концепции, в которые сначала все влюбляемся, а некоторые потом так же дружно хороним. Или ищем ответы на вопросы: какая эталонная форма взаимодействия человека с ИИ? Как измерять эффективность такого взаимодействия? Что делать людям сейчас, чтобы ИИ-замещение их не коснулось?

И очень оргазмично наблюдать, как некоторые мысли прорастают в реальность, ложатся в основу наших продуктов или становятся решениями для бизнеса.

Вот один из примеров.

Несколько месяцев назад я пришла с идеей: нам нужна модель компетенций работы с ИИ. Сколько кофе ушло на попытки понять, что считать эталоном и что вообще измерять, знает только «Кофемания». Подходов перебрали не меньше десяти.

Сейчас у нас есть рабочий прототип. А на днях на встрече с HRD крупного ритейлера увидели две важные вещи: вопрос для них действительно актуален, а наш подход, хотя он заметно расходится с мейнстримом, им близок.

Люблю этот момент: когда внутренняя идея встречается с реальной задачей бизнеса.

Два года назад я бы не поверила, что описание выше про меня.

Я умела быстро войти в сложную область, понять, как она устроена, найти сильную концепцию, разобрать её по полочкам и научить этому других.

На этом построена большая часть моей карьеры: продажи, переговоры, коучинг, сотни людей, прошедших мои тренинги.

Но внутри жил аккуратно упакованный профессиональный комплекс: а смогу ли я когда-нибудь придумать свою сильную идею или методологию, а не работать с тем, что придумали другие?

Как будто, для этого нужен какой-то другой тип человека. Я не знаю, чем дышат люди, которые создают свои школы, новые способы смотреть на мир.

И это знание о себе казалось вполне объективным.

А потом появился ИИ и Школа экзомышления, где мы по частям разбираем процесс создания нового вместе с машиной, по сути упаковали это в понятную методологию с этапами, которая позволяет дойти до сильного решения и свежей идеи.

Когда вдруг в голове прозрачная ясность, эйфория, хочется бегать кричать эврика.

Раньше я считала такие моменты привилегией творческих, одаренных людей.

Теперь мне кажется, что творчество сильно переоценено как черта характера и недооценено как технология работы. Вместо таланта, нужны принципы, новые способы работы, хороший ИИ-напарник и практика совместного мышления.

Со мной это произошло в Школе экзомышления.

А теперь я помогаю пройти этот путь другим.

Иллюзия хорошего ответа: начальник аналитики банка и ловушка молчаливой правки

Начальник аналитического подразделения банка. 11 лет в должности, материалы принимают без правок. Пришёл с запросом «разобраться в ИИ, пока не поздно».

Он пришел к этому когда на правлении его спросили про выбор варианта. Он ответил и решение приняли. Но после сказал нам честно: «Скорее прокатило. Но я то знаю, что там было... Полгода назад я ответил бы лучше».

Мы изучили его переписку с моделью за три месяца — 26 эпизодов. Возражений по существу — всего четыре (все в первом месяце). Дальше классика: «ок», «годится», «поправь второй абзац», «оставь так».

Голова на месте, слабые места видит. На вопрос, почему не пишет это модели, ответил просто: «А зачем? Я вижу — я поправлю».
11 лет он так руководил людьми: подчиненные приносят, он молча правит. И по привычке перенёс этот паттерн на машину.
Раньше, чтобы подготовить записку на комитет, уходила неделя: споры с собой, переписывания, выстраданные выводы. К заседанию он помнил не только результат, но и все развилки, которые отбросил. Теперь записка собирается за вечер. Складывается хорошо. Но отбрасывать нечего — развилки прошли мимо него. "Молчаливая правка" в файле нигде не оседает.
После переобучения генеративному диалогу ему пришлось учиться главному: говорить вслух то, что привык поправлять молча.
Пять-восемь ходов, прежде чем задать финальный вопрос: внести, возразить, отбраковать, назвать. Материалы изменились по составу — в них стало появляться то, чего не было ни на входе, ни в исходных данных. Через месяц он принес на комитет записку по риску от нового постановления ЦБ, которую никто не заказывал — просто разбирался в своей задаче с чатом и наткнулся на решение. Теперь руководство воспринимает его как эксперта по ИИ. Закидывает вопрос — он идет в генеративный диалог и получает результат нового уровня. Заменить такого сотрудника ИИ никому не придет в голову.

🧠Мы проанализировали тысячи диалогов с ИИ и научились находить слепые зоны в таких разговорах.

Хотите разобрать ваш диалог с ИИ на персональной сессии с нашими экспертами, найти скрытые смыслы и пересобрать подход к работе?

✉️ Условия и детали можно узнать, написав запрос с темой "Разбор ИИ диалога" нам на почту: lab@zavadski.ru

Синдром отличного промпта: получение «приличной пустоты» от ИИ у сильных руководителей
Обычная неудача и выглядит как неудача: ответ противоречив, полон ошибок, и сразу понятно, что нужно переспросить.
С задачами без готового ответа всё иначе.
Постановка безупречна. Ответ получен и выглядит прилично, даже профессионально. Находки нет, но возразить по существу нечему. Единственный сигнал — внутреннее ощущение «не то», у которого поначалу нет слов.
Что делает опытный профессионал? Он исправно применяет свой главный навык — умение чётко ставить задачи. Правит формулировки, добавляет контекст, меняет роли или модели. Каждая правка даёт микроулучшение, создавая иллюзию верного пути. К пятому заходу улучшения, терпение и время кончаются, и человек берёт то, что дали.
Этот навык идеален для задач с известным ответом: поставил задачу, отпустил, получил результат. Но на задачах стратегических, где маршрута нет, правильного ответа тоже нет, он работает против вас.
Слабый руководитель задачу поставить вообще не может.
Сильный ставит блестяще, получает «приличную пустоту» (среднее по отрасли) и списывает всё на ограничения модели.
Наше наблюдение в том, что чем лучше формулируются промпты, тем дольше не заметно главного: сложные задачи не ставят — их проходят вместе.

Сохранять авторство в диалоге с ИИ — это не про идеальные запросы. Это про умение возражать, утверждать своё и не отдавать машине сам замысел. Именно этому мы учим в Школе Экзомышления, выстраивая совместное мышление, где машина исполняет, а ведёт человек.

💡 Напомним, что разобрать этот подход на практике и пройти ступени генеративного диалога мы сможем на нашем открытом вебинаре «Генеративный диалог - основа Экзомышления» 20 августа в 18:30 (🔗 Регистрация по ссылке:  https://trainingspace.ru/zui-sxgc-hvi ).

2️⃣ Обсуждать есть с кем, но разговор не доходит. Три часа разбора, к концу второго нащупали живое, сформулировали, разошлись довольные. Через неделю смотрите на формулировку и видите общее место. Идея была не найдена — она была объявлена, потому что все устали.
3️⃣ Обсуждаете с моделью, и получается через раз. Один и тот же промпт даёт то прорыв, то воду. Вы решили, что дело в удаче. Отдали удачный промпт коллеге — у него вышла ерунда.
Последние четыре минуты вы сделали три вещи:
1.     Назвали свою задачу — и увидели, что в формулировке уже сидел ответ.
2.     Выбрали из двух запросов сильный — и объяснили себе, почему второй сильнее.
3.     Поняли, что вести диалог с моделью — это не только спрашивать, но и утверждать.
Это три ступени из восьми. Мы называем это 🧠 Пирамидой мышления с ИИ
Устройство простое: главный вопрос задаётся последним. Заданный первым, он бессмыслен — ответа ещё не существует, его нужно построить.
📅 Двадцатого августа, полтора часа, бесплатно. Пройдём по ступеням на живой задаче — целиком, от заявки до решения.
 👉 Своя задача пригодится. Та самая, которую вы назвали в начале.
❌ Кому не стоит приходить:
Если ваши задачи имеют известный правильный ответ. Прямой запрос справится лучше. Это не фигура речи — он действительно справится лучше и быстрее.
Если у вас нет двух часов на задачу. Метод не ускоряет работу. Он её удлиняет. Три часа против четырёх минут — постоянное соотношение, а не издержка обучения.
Если вам нужно, чтобы модель работала за вас. Это другое обучение, и оно хорошее. Здесь про то, как работать вместе с ней, и без вас оно не работает вовсе.
🔥 Приглашение на вебинар
Узнали себя в одной из ситуаций? Хватит получать от ИИ «среднее по отрасли». Научитесь строить прорывные решения вместе с ней.
🚀 Вебинар «Генеративный диалог - основа Экзомышления» 🗓 Когда: 20 августа ⏰ Время: 18:30 💰 Формат: Онлайн, бесплатно
Приходите со своей «нерешаемой» задачей. Сделаем из неё решение за полтора часа.
🔗 Регистрация по ссылке:  https://trainingspace.ru/zui-sxgc-hvi

🛑 Есть задачи, которые не решаются промтом
Вообще. Никаким.
Промт работает, когда и конечный результат, и маршрут известны. Ваши главные задачи — без маршрута или с неопределенным целевым состоянием.
🤔 Прежде чем читать дальше. Назовите одной фразой задачу, которая у вас сейчас не решается. Не в голове. Вслух или на бумаге. Понадобится через два абзаца.Не назвали — дальше можно не читать, ничего не сработает.
Всё, что ниже, устроено вокруг вашей задачи, а не вокруг нашей. Формулировки бывают двух видов, и разница между ними определяющая!
📝 Одни выглядят так: «Напиши письмо клиентам о повышении цен на 15%», «Сделай презентацию по новой оргструктуре для совета», «Составь план обучения для отдела продаж». 👉 Здесь решение уже принято кем-то. Повышать всем одинаково. Структура выбрана. Осталось оформить — и с этим прямой запрос справляется отлично.
🚀 Другие выглядят так: «Нужно новое позиционирование», «Надо перестроить отдел продаж», «Требуется стратегия на три года». 👉 Здесь маршрута нет. Неизвестно ни что делать, ни как проверить, что получилось хорошо.
Если ваша названная ранее задача из второй группы — вы по адресу. Дальше про такие задачи.
Если у вашей задачи есть известный правильный ответ — закройте страницу. Прямой запрос справится лучше и быстрее. Всё, что ниже, только отнимет время.
Продолжили читать — значит, речь про задачи, где хороший результат нельзя описать заранее. Он появляется вместе с решением, и до него у вас нет критерия, которым можно было бы проверить ответ.
Оттуда и берётся ощущение «вроде грамотно, а не то». Ощущение точное: критерия ещё нет, а различить вы уже пытаетесь.
👥 Два человека решают задачу: собрать стратегию направления. Вот их первые реплики:
👤 Первый:
«Ты опытный стратег с опытом в промышленном B2B. Разработай стратегию направления на три года. Учти рынок, конкурентов, наши ограничения».
👤 Второй:
«Последние годы мы росли на импортозамещении. У наших клиентов эта проблема закрыта, а весь маркетинг заточен ровно под неё. Разберись, как в отрасли вообще устроен рост — не у нас, а у всех. Почему у одних получается, а у других нет».
Один из них защитил стратегию на совете директоров за сорок минут. Второй месяц переписывал документ, принёс то, что мог бы принести любой его конкурент, и был отправлен на доработку.
Кто из них кто? Прежде чем читать дальше — выберите.
🧐 Первый — тот, кто месяц переписывал. Запрос у него безупречный. Роль задана, контекст дан, ограничения учтены. Так учат на всех курсах, и на задачах с известным ответом это работает без осечек. Здесь не сработало, потому что он поставил задачу — а такие задачи не ставят, а совместно проходят.
Второй не спрашивал, какую стратегию выбрать. Он полез разбираться, как устроен рост в отрасли вообще. Через два часа его вопрос звучал иначе, чем в начале, — и на этот новый вопрос ответ уже был.
Умение чётко ставить задачу — навык, который вас поднял. На задачах без известного ответа тот же навык работает против. Постановка безупречна, ответ получен, ответ выглядит прилично. Находки нет. Да и правды тоже.
🧐 Проверим на вашей работе. Откройте свой последний длинный диалог с моделью. Посчитайте, сколько ваших реплик содержат утверждение о предмете. Не запрос, не оценку — утверждение. Вроде «у нас в отрасли это работает иначе, потому что». Посчитали?
В разборах, которые мы делаем, типичная картина выглядит так: 📊 14 ваших реплик 🤫 1 содержит утверждение о предмете 🚫 0 возражений по существу
Одно утверждение на четырнадцать реплик означает, что тринадцать раз вы спрашивали и один раз сказали своё. Если у вас вышло похоже — вы работали с хранилищем. Оно честно вернуло то, что в нём лежало: среднее по вашей отрасли, аккуратно оформленное.
🛑 Дальше — три ситуации. Найдите свою.
1️⃣ Обсудить не с кем. Вы переросли свое окружение. Подчинённые исполняют, равные заняты своим, совет директоров принимает готовое. Внешний эксперт доступен раз в квартал и знает одну область. Решения такого класса вы принимаете один — и давно перестали считать это проблемой.