Ошибка №1. Ожидание готовых решений
Самая распространенная ошибка – попытка переложить на нейросеть принятие решений. Пользователь задаёт общий вопрос и ожидает точный, применимый ответ. Но нейросети работают иначе: они обрабатывают входные данные и строят наиболее вероятный результат. И качество ответа зависит сразу от нескольких факторов: какую нейросеть и какую модель внутри сервиса вы выбрали, какие данные ей предоставили, насколько точно сформулировали запрос и, что особенно важно, какой уровень экспертизы есть у вас самих. Если человек не понимает тему, он просто не сможет отличить средний ответ от действительно сильного. Поэтому ИИ усиливает компетенции, но не заменяет их.
Ошибка №2. Использование одного инструмента для всех задач
Ещё одна типичная ситуация: человек решает любую задачу одним и тем же инструментом. Аналитику – в чат, картинки – туда же, сложные расчеты – снова туда же. А потом удивляется, что «ИИ плохо работает».
Нейросетей стало много, и каждая из них создана под конкретные задачи: одни лучше считают, другие – рисуют, третьи – ищут закономерности, четвертые – пишут тексты. Но на этом различия не заканчиваются, и даже внутри одной нейросети разные модели по-разному справляются с одними и теми же задачами. Большинство же пользователей не тратят время на понимание этих нюансов, и в результате получают посредственный результат даже от качественных инструментов. Здесь есть всего два пути: либо много экспериментировать и на собственном опыте понимать, какая модель лучше решает какую задачу, либо один раз разобраться в логике и просто запомнить, куда идти с конкретным запросом.
Ошибка №3. Отсутствие навыка формулирования запросов
Мало кто учитывает тот факт, что запрос к ИИ – это техническое задание. Большинство пользователей пишут его как сообщение в чате: обрывочно, без структуры, без критериев результата.
Однако навык чёткой и понятной постановки промта – базовый при работе с нейросетями. Тем не менее многие люди до сих пор не считают нужным развивать промт-интеллект или хотя бы за пару минут научиться писать промты с той же нейросетью. Они не изучают, как работает промт, как уточнять задачу, как вести диалог с моделью. В результате получают средний результат и винят во всём технологию.
Когда ошибки перестают быть безобидными
Пока нейросети используются для черновиков, идей или вспомогательных задач, ошибки остаются малозаметными. Но ситуация меняется, когда ИИ становится частью рабочих процессов. Особенно тех, где решения влияют на клиентов, деньги и репутацию.
К примеру, это происходит, когда юристы используют непроверенные данные, специалисты загружают в публичные сервисы клиентские базы, менеджеры принимают решения, не проверяя источники и нейросеть на галлюцинации. В этот момент важно понимать: современные ИИ-системы умеют анализировать информацию, учитывать контекст и проводить проверки, но только в рамках тех данных, источников и ограничений, которые им задали. Качество результата всегда определяется качеством запроса и процесса контроля, поэтому фактчекинг и финальное принятие решений остаются на стороне человека, ведь именно он несет ответственность за последствия.
Отсутствие цифрового интеллекта легко распознать. Например, в компании нет правил работы с ИИ, нет перечня чувствительных данных, нет списка разрешенных сервисов и понимания, что вообще можно загружать, а что – нельзя. Еще один маркер – поведение руководства. Если топ-менеджеры сами бездумно пользуются нейросетями и транслируют это как нечто нормальное, никакой культуры безопасности в компании не появится.
На уровне человека цифровая неграмотность проявляется так же просто: открытие любых ссылок, слепая вера в ответы ИИ, отсутствие привычки проверять, сомневаться, перепроверять. Поэтому любое использование ИИ без последующей проверки – всегда про осознанный риск пользователя.
Как ИИ меняет рынок труда в России
В тех странах, где искусственный интеллект используется давно, уже произошла заметная трансформация рынка труда. Речь идёт не о массовой и мгновенной замене людей алгоритмами, а о перераспределении ролей внутри компаний. Сначала автоматизируются рутинные функции: обработка запросов, первичная аналитика, документооборот, поддержка. Затем сокращается количество позиций, где человек выполнял однотипную работу. И только после этого повышаются требования к тем, кто остается: от специалистов ждут способности управлять процессами, в которых участвует ИИ. Ценными становятся те сотрудники, которые умеют системно встроить нейросеть в работу компании: поставить задачу, проверить результат, принять финальное решение и взять ответственность за последствия.
На Западе эта трансформация уже прошла первую жесткую фазу. Крупные компании сокращали сотни сотрудников в службах поддержки, аналитики и операционных отделах, одновременно внедряя автоматизацию и внутренние ИИ-инструменты. Конечно, когда стало ясно, что без человека система работает хуже, часть людей вернули. Но эксперимент уже состоялся, и рынок тоже сделал свои выводы: часть функций действительно можно закрывать алгоритмами, а часть – только усиливать ими.
В России аналогичный процесс только начинается, и он неизбежен. Уже сейчас рынок постепенно делится на две группы специалистов. Первые за последние годы научились работать с ИИ системно – понимать его ограничения, проверять результат, использовать как инструмент усиления. Вторые используют нейросети эпизодически, без понимания процессов и последствий. И именно эта разница и определит, кто останется востребованным специалистом, а кто постепенно окажется вытеснен с рынка. И вовсе не алгоритмами, а людьми, которые научились использовать их эффективнее.
