Выгнали, но не тех
Одна компания решила, что искусственный интеллект закроет часть работы, и сократила людей. Через какое-то время оказалось, что алгоритм эту работу не тянет, а ушли при этом не те.
За этой историей прячется ловушка, в которую легко попасть на энтузиазме. Функция выглядит заменимой, потому что машина бойко делает похожее. Но «похоже» и «то же самое» расходятся, и промах обходится людьми, потерей денег и результатов, а не токенами.
Умение видеть разницу между «заменить» и «пересобрать роль» решает, кого мы потеряем и кого сохраним.
22 августа мы будем разбирать, как замечать эту разницу заранее, а не постфактум.
Одна компания решила, что искусственный интеллект закроет часть работы, и сократила людей. Через какое-то время оказалось, что алгоритм эту работу не тянет, а ушли при этом не те.
За этой историей прячется ловушка, в которую легко попасть на энтузиазме. Функция выглядит заменимой, потому что машина бойко делает похожее. Но «похоже» и «то же самое» расходятся, и промах обходится людьми, потерей денег и результатов, а не токенами.
Рискнем допустить, что отдельные специалисты по нейросетям компании чаще всего не нужны. Нужно, чтобы принципы работы с этими инструментами вошли в ДНК бизнеса, в то, как команда думает о задачах вообще. Это ближе к переобучению своих людей, чем к новой строчке в штатном расписании.
Умение видеть разницу между «заменить» и «пересобрать роль» решает, кого мы потеряем и кого сохраним.
22 августа мы будем разбирать, как замечать эту разницу заранее, а не постфактум.