«В эпоху ИИ: кто будет вытеснен?» Два выпускника Гарварда и консалтинговой компании McKinsey, Брэдли и Харви, обсуждают эту тему в видео «В мире решений в другой измерении, стремление к точности может быть бессмысленным».
Брэдли сначала отметил, что ИИ полностью не умеет «читать воздух», но именно это является ключом к реализации идей. В управленческом консультировании самое время затрачивается на обдумывание содержания. Например, «не вызовет ли этот выбор слов эмоциональную реакцию у некоторых людей?» — такие вопросы ИИ трудно оценить, и это очень проверяет человеческое понимание ситуации.
Харви отметил, что у тех, кто прошел обучение и обладает чутьем, ИИ — как добавочный инструмент. Потому что они знают, что такое «хорошо», и могут улучшить то, что дает ИИ. Но новичкам, только вошедшим в профессию, трудно понять, что такое хорошо; они принимают ответы ИИ за истину. В будущем нужно использовать ИИ для достижения 80 баллов, а затем доработать до 100. Но у тех, у кого нет способности к суждению, сразу получится 80 баллов. Независимо от того, сколько сделал ИИ, нужно доделать последний штрих. Главное — знать, в чем разница.
ИИ не умеет «читать воздух», но именно это — ключ к реализации идеи
Брэдли заявил, что ИИ пока не способен «читать воздух», он не может по-настоящему понять возможные эмоциональные реакции людей. Но именно это очень важно для «реализации идеи». Нужно действительно сесть и пообщаться с людьми, чтобы понять эти тонкие нюансы. В бизнес-сценариях это становится очень важным и отличительным навыком.
После появления ИИ анализ данных явно начнет постепенно заменяться им, что является необратимым трендом. Но в конечном итоге все сводится к тому, кто сможет взять эти проанализированные данные, сделать правильные выводы и добиться согласия всей команды, чтобы двигаться дальше.
Это — самая сложная часть. Многие решения требуют человеческого интерпретирования.
Автор добавляет: крупные языковые модели, по сути, обучаются на огромных объемах данных, предсказывая наиболее вероятное следующее слово или фразу. Они используют обширную базу данных для понимания контекста и вывода информации. Они знают, что «яблоко упало» часто встречается, но не понимают гравитацию. Аналогично, им трудно понять такие абстрактные ситуации, как «читать воздух». Но в области анализа данных они лишь отличаются эффективностью модели.
Использовать ИИ для составления отчетов? Главное — это способность к суждению
Брэдли привел пример с презентациями. В академической среде раньше тратилось много времени на форматирование, анализ и подготовку материалов, а затем — на выступление и обсуждение. В управленческом консультировании основное время уходит на «обдумывание содержания» и «как именно сказать одну и ту же фразу».
Харви добавил, что использование конкретных слов может быть чувствительным для некоторых участников, вызывать интуитивные эмоциональные реакции. Когда у человека активируется миндалевидное тело, его внимание практически закрыто.
ИИ по своей природе ограничен и не способен делать такие абстрактные и субъективные оценки, как «вызывает ли этот выбор слов эмоции». Поэтому даже если ИИ помогает повысить эффективность, главное — это «человеческое» общее понимание ситуации.
Здесь ключевое слово — «суждение». Харви говорит, что способность делать такие оценки означает, что вы хорошо понимаете участников, их фон, их мысли.
Поэтому, когда кто-то говорит: «ИИ уже может делать презентации, значит ли это, что управленческие консультанты исчезнут?» — Харви отвечает, что если речь только о передаче аналитических отчетов, ИИ вполне может заменить человека. Но если цель презентации — «способствовать изменениям», то важна именно способность к суждению. Если вы полностью полагаетесь на ИИ, то берете на себя риск: его ценностные оценки станут вашими. Но встает вопрос: что такое ценностная оценка ИИ? В некотором смысле, это «черный ящик».
Главное в PowerPoint — донести суть
Харви выделил важный момент: презентация — не просто отчет, а способ «донести точку зрения». Название PowerPoint связано с этим — оно помогает вам передать свою позицию. Для этого нужны презентации, но этого недостаточно — нужны и другие навыки.
Он отметил, что роль менеджера — в определенной степени использовать его взгляд: что считается хорошим? Что нужно переделать? Как управлять людьми? Эти навыки — самые важные для лидера.
Обученные люди с чутьем — как добавочный инструмент для ИИ, а без суждения — только принимают все как есть
Харви говорит, что у тех, кто прошел обучение и обладает чутьем, ИИ — как добавочный инструмент. Они знают, что такое «хорошо», и могут улучшить результат. Но у новичков, только вошедших в профессию, нет этого понимания; они принимают ответы ИИ за истину, что очень опасно.
Настоящие профессионалы используют ИИ для достижения 80 баллов, а затем доводят до 100. Но у тех, у кого нет суждения, сразу получается 80. В современном мире 80 — это мало, потому что ИИ может сделать это за минуту. Важен результат — 100 баллов. И независимо от того, сколько сделал ИИ, нужно доделать последний штрих. Главное — знать, в чем разница.
Ключ к будущему — активное обучение, исправление и повышение своих стандартов
Харви говорит, что он благодарен за наставничество и исправления, которые помогли ему развить суждение. Сейчас ситуация изменилась: раньше многое делал человек, а теперь — ИИ. Тогда возникает вопрос: нужно ли тратить усилия на обучение новых сотрудников?
Он выделяет важный аспект: будущая организация будет все больше ценить тех, кто готов довести работу до 100 баллов. Если вы сдаете только 80, ИИ вас заменит. Чем больше сумма и масштаб решений, тем важнее способность к суждению у руководителей.
Личностные особенности — злость, спокойствие, интровертность или экстравертность — не важны. Важен «взгляд». Каждый шаг имеет значение, даже критика и исправления — все это ценно. Но проблема в том, что сейчас уже никто не обязан учить вас. Он советует новичкам активно искать обратную связь. Раньше ждали, когда кто-то «накажет», а теперь — нужно просить о критике. Спрашивайте: «Что еще можно улучшить? Как стать лучше?»
Сейчас все ищут «того, кто сможет сделать 100 баллов». Поэтому ключевые навыки будущего — активное обучение, исправление и повышение стандартов.
Потому что больше никто не будет делать это за вас.
Эта статья: ИИ может сделать 80 баллов, а тех, кто не достигнет 100, — ждет вытеснение! Советы выпускникам от McKinsey и Гарварда впервые опубликованы на ABMedia.
