Сережа написал интересный пост про ИИ в производственных процессах. И мне есть что дополнитть.
Проблемы с пониманием на что влияет ИИ в производсвтенных процессах и как измерять эффект лежат в самой мотивации 99% компаний вредрять ИИ: сократить ФОТ и косты.
«Мы будем делать то же самое, но дешевле и быстрее, потому что волшебный ИИ заменит low-роли».
«Сейчас всё автоматизируем, выручка на сотрудника вырастет – станем ппц какие эффективные».
Мои тезисы тут простые:
◦ Автоматизировать то, что плохо работает – так себе идея. Сначала надо привести процессы, инструменты, инвентарь и инфраструктуру в порядок, а уже потом станет видно, где именно ИИ сможет помочь. Многие же ищут волшебную таблетку.
◦ Компенсировать некомпетентность людей ИИ-инструментами не получится, потому что на местах нужны другие очень компетентные люди, которые смогут полноценно использовать ИИ. Когда ИИ – костыль у слабой команды, всё по классике: какой бриф, такой и креатив.
◦ Фокус на сокращении ФОТ – ошибочная стратегия. Да, там, где люди нормально используют ИИ, инкремент выше / быстрее / сильнее, но не существенно. Я больше топлю за то, чтобы поднять производительность текущего ФОТа. Вопрос – как заменить тех, кто не тянет, на тех, кто тянет. Этим мало кто хочет заниматься, потому что задачка комплексная или не имеет быстрого решения.
Все разговоры про то, что «внедрим ИИ и производительность резко вырастет» – фантазии.
ИИ не заменяет компетенции у тех, кто их не развивает. ИИ не решит проблемы эффективности у тех, кто не умеет быть эффективным. ИИ не починит процессы, если они костыльные.
Когда-нибудь – да. Но не сегодня.
Факт в том, что качественный результат от ИИ требует еще больше компетенций в системном, критическом и аналитическом мышлении, чем просто уметь писать промты, вайбкодить и рисовать макеты по промту в фигме.
И самый важный для меня риск от внедрения ИИ где попало: многие становятся зависимыми и несамостоятельными с ИИ, отдавая все больше отвественности за свои решения моделькам.
Но, не все так плохо:)
Сережа сделал правильный вывод:
Проблемы с пониманием на что влияет ИИ в производсвтенных процессах и как измерять эффект лежат в самой мотивации 99% компаний вредрять ИИ: сократить ФОТ и косты.
«Мы будем делать то же самое, но дешевле и быстрее, потому что волшебный ИИ заменит low-роли».
«Сейчас всё автоматизируем, выручка на сотрудника вырастет – станем ппц какие эффективные».
Мои тезисы тут простые:
◦ Автоматизировать то, что плохо работает – так себе идея. Сначала надо привести процессы, инструменты, инвентарь и инфраструктуру в порядок, а уже потом станет видно, где именно ИИ сможет помочь. Многие же ищут волшебную таблетку.
◦ Компенсировать некомпетентность людей ИИ-инструментами не получится, потому что на местах нужны другие очень компетентные люди, которые смогут полноценно использовать ИИ. Когда ИИ – костыль у слабой команды, всё по классике: какой бриф, такой и креатив.
◦ Фокус на сокращении ФОТ – ошибочная стратегия. Да, там, где люди нормально используют ИИ, инкремент выше / быстрее / сильнее, но не существенно. Я больше топлю за то, чтобы поднять производительность текущего ФОТа. Вопрос – как заменить тех, кто не тянет, на тех, кто тянет. Этим мало кто хочет заниматься, потому что задачка комплексная или не имеет быстрого решения.
Все разговоры про то, что «внедрим ИИ и производительность резко вырастет» – фантазии.
ИИ не заменяет компетенции у тех, кто их не развивает. ИИ не решит проблемы эффективности у тех, кто не умеет быть эффективным. ИИ не починит процессы, если они костыльные.
Когда-нибудь – да. Но не сегодня.
Факт в том, что качественный результат от ИИ требует еще больше компетенций в системном, критическом и аналитическом мышлении, чем просто уметь писать промты, вайбкодить и рисовать макеты по промту в фигме.
И самый важный для меня риск от внедрения ИИ где попало: многие становятся зависимыми и несамостоятельными с ИИ, отдавая все больше отвественности за свои решения моделькам.
Но, не все так плохо:)
Сережа сделал правильный вывод:
Для текущего этапа это нормально: сначала нужно массово освоить технологию, привыкнуть, потрогать, обжечься, а потом уже научиться извлекать эффект системно.