Как понять по ответу сотрудника, который использовал ИИ, какова в ответе доля его «естественного ума»?То, какая доля собственного мышления привносится другим человеком в результате работы с ИИ, сейчас волнует многих. И практически тот же вопрос регулярно возникает у меня в проектах: как понять, действительно ли ТРИЗ была применена, если итоговое решение выглядит простым и очевидным?
Какая глубина проработки предшествовала ответу?ИИ легко дает кажущееся ощущение глубины и полноты.
Сотруднику поручают работу, он приносит 20–30–50 страниц вполне приличного текста, и по результату не очень понятно: насколько материал уникален, что нового «продуцировано» или хотя бы что верифицировано? 🧐
Если важно, я отслеживаю следующее.
1️⃣
Не только результат, но и исходный промпт. Одно дело, если запрос к ИИ выглядит примерно так:
«А что ты думаешь по этому поводу?», «Посоветуй мне что-нибудь на тему..».
Это – самый примитивный вариант использования ИИ. Человек практически не продуцирует нового знания, а выступает консолидатором. В лучшем случае, созданные ИИ материалы как-то сопоставляет и проверяет.
Другой уровень, когда в промпте есть рассуждения сотрудника, комментарии к исходным данным, ограничения, правила обработки информации, критерии получения выводов и требования к форме результата.
В этом случае ИИ не «думает вместо», а обрабатывает содержательный интеллектуальный посыл человека. – Не wow, но нормально и профессионально 👍
2️⃣
Готовность сотрудника отвечать за результат.Полезен «тест»: есть ли в результирующем материале конкретный План действий, и готов ли сотрудник сам «вписаться» в его реализацию? 😎
Если да, – велика вероятность, что материал «переварен»: человек разобрался в логике, проверил существенные положения, приземлил советы на реальный контекст и готов работать с последствиями своих рекомендаций.
Написать при помощи ИИ план – одно. Начать по нему действовать – другое 🫣
С проектами ТРИЗ – похожая история.
Иногда руководители смотрят на готовое решение и говорят:
«Да какая тут ТРИЗ? Всё же очевидно». «Сотрудники наверняка и раньше это знали». «Такое можно было придумать и без методологии».
И в этом случае я тоже проверяю два момента.
1️⃣
Вскрываю процедуру поиска решения.По самому результату нельзя наверняка определить, применялась ли ТРИЗ. Нужно смотреть проектные материалы: анализ проблемной ситуации, формулирование задач, сами решения.
Если ТРИЗ действительно применялась, обычно остаётся достаточно богатый «след» (схемы, чертежи, рисунки, модели, тексты).
Именно
прозрачная процедура поиска может обосновать одновременно эффективность и креативность финальной идеи.
2️⃣
Фиксирую простоту решения, простое – не значит, примитивное.Хорошие ТРИЗ-решения часто выглядят почти очевидными («простота через сложность»). Многозвенные традиционные инженерные решения с большим количеством компонентов менее устойчивы (чем больше элементов в системе, тем больше возможных отказов и незапланированных рисков).
Хорошее ТРИЗ-решение стремится использовать имеющиеся ресурсы системы, минимально занимать дополнительные время и пространство, "не плодить" дополнительные артефакты и не требовать дополнительных затрат.
Поэтому ретроспективно иногда не верится, сколько времени пришлось затратить и инструментов ТРИЗ применить, чтобы придумать такую простую вещь 🤪 ‼️
Признаки сильного проектного результата для меня выглядят так:
✅ найдено простое и изящное решение;
✅ имеется прозрачная и однозначно зафиксированная процедура его поиска.
❗️ И это почти как с ИИ: итоговый текст сам по себе мало говорит о качестве интеллектуальной работы сотрудника. Иногда
гораздо полезнее смотреть не на ответ, а на путь, которым к нему пришли.
⁉️ А вам интересно, используют ли люди, с которыми вы коммуницируете, для ответа ИИ?
PS: Зовите
🔥 завтра 🔥 на вебинар коллег, которые пока не знают ТРИЗ, но уже задаются вопросом, почему раз за разом ходят по кругу одних и тех же проблем 😉
✍️️
Регистрация
