🤷♂️ Зачем был пост про контекст-инжиниринг — и почему с AI в аналитике пока всё выглядит странно
Я сейчас закрываю вакансию аналитика.
В тестовом задании (оплачиваемом) — простая, типовая задача:
сравнить код и документацию небольшого проекта и найти расхождения.
У меня с AI на это уходит ~15 минут.
5 минут — поставить задачу двум агентам и получить от них отчёты.
10 минут — осмыслить результаты, сформировать позицию и дать третьему агенту задание смержить всё с учётом моих комментариев.
Я это показал во вчерашнем видео.
Вакансия висит уже неделю.
И пока ни один кандидат не написал, что справится быстрее, чем за 6 часов.
И это, честно говоря, удивляет.
Все вроде бы знают, что AI может кратно ускорять написание кода.
Документация — это по сути тот же код, только с более простым синтаксисом.
Но на практике аналитики используют (если используют) AI примерно так:
Проблема здесь не в инструментах, а в уровне организации работы и постановки задачи.
AI используют либо как «умный Google», либо как джуна, которому буквально «переставляют ноги».
Потому что считается, что AI не способен работать на уровне сеньора.
Хотя дело в том, что ему просто не организуют работу как сеньору.
Сеньора вводят в домен.
Вгружают в контекст.
Договариваются о правилах, критериях, формате результата.
Поощряют задавать вопросы.
Выстраивают процесс.
А с AI, увы, обычно делают так: «Вот тебе файл. Сделай хорошо».
Сеньор на такой запрос сначала задаст 100 вопросов:
"А что такое хорошо? Как будет измерять", и так далее
AI же — по умолчанию старается сразу выдать результат.
Это не минус AI, а ограничение, которое просто нужно учитывать.
Если мыслить уровнем выше — как руководитель сеньора —
и дать AI доступ ко всему контексту (организованному!),
внезапно оказывается, что он вполне умеет работать как Синьор.
Аналитик мне всё равно нужен.
И отсутствие целевых кандидатов сейчас не значит, что их не существует.
Я уверен, что многие могли бы повысить свою эффективность в разы, просто изменив подход в работе с AI.
И для этого не нужны месяцы обучения. Хочу верить, что достаточно один раз увидеть рабочий пример (см. вчерашнее видео) и попробовать его повторить.
Я сейчас закрываю вакансию аналитика.
В тестовом задании (оплачиваемом) — простая, типовая задача:
сравнить код и документацию небольшого проекта и найти расхождения.
У меня с AI на это уходит ~15 минут.
5 минут — поставить задачу двум агентам и получить от них отчёты.
10 минут — осмыслить результаты, сформировать позицию и дать третьему агенту задание смержить всё с учётом моих комментариев.
Я это показал во вчерашнем видео.
Вакансия висит уже неделю.
И пока ни один кандидат не написал, что справится быстрее, чем за 6 часов.
И это, честно говоря, удивляет.
Все вроде бы знают, что AI может кратно ускорять написание кода.
Документация — это по сути тот же код, только с более простым синтаксисом.
Но на практике аналитики используют (если используют) AI примерно так:
загрузить файл в чат → получить ответ → скопировать кусок → вставить в другой документ → переставить абзацы → посидеть → подумать → допечатать руками. Обычный веб-интерфейс. ChatGPT или Claude. И всё.
Проблема здесь не в инструментах, а в уровне организации работы и постановки задачи.
AI используют либо как «умный Google», либо как джуна, которому буквально «переставляют ноги».
Потому что считается, что AI не способен работать на уровне сеньора.
Хотя дело в том, что ему просто не организуют работу как сеньору.
Сеньора вводят в домен.
Вгружают в контекст.
Договариваются о правилах, критериях, формате результата.
Поощряют задавать вопросы.
Выстраивают процесс.
А с AI, увы, обычно делают так: «Вот тебе файл. Сделай хорошо».
Сеньор на такой запрос сначала задаст 100 вопросов:
"А что такое хорошо? Как будет измерять", и так далее
AI же — по умолчанию старается сразу выдать результат.
Это не минус AI, а ограничение, которое просто нужно учитывать.
Если мыслить уровнем выше — как руководитель сеньора —
и дать AI доступ ко всему контексту (организованному!),
внезапно оказывается, что он вполне умеет работать как Синьор.
Аналитик мне всё равно нужен.
И отсутствие целевых кандидатов сейчас не значит, что их не существует.
Я уверен, что многие могли бы повысить свою эффективность в разы, просто изменив подход в работе с AI.
И для этого не нужны месяцы обучения. Хочу верить, что достаточно один раз увидеть рабочий пример (см. вчерашнее видео) и попробовать его повторить.