Упрощение Много когнитивной нагрузки увеличивает вероятность ошибки. И пусть мы не умеем измерять когнитивную нагрузку, но мы понимаем, как ее увеличивать или упрощать. Тогда общая цель — это сокращение когнитивной нагрузки в наших процессах. Любая операция, которая требует от сотрудника выбрать между А и Б, запомнить что-либо, прочитать сложный текст, проявить внимательность — увеличивает когнитивную нагрузку и расходует ресурсы человека. Тогда наша цель — это максимально упрощать подобные действия, особенно которые не требуются для основной работы. Как-то в интернете проходила история про советского эмигранта, который устроился на завод в США. Там обнаружил табличку на доске с умножением на 3: а - б 1 - 3 2 - 6 3 - 9 5 - 15 и так далее. Он стер эту табличку и написал: а = 3б С одной стороны, он прав. Формула более универсальна, она подходит под любые значения. Умножение на 3 достаточно простая операция, чтобы ее делать в уме. С другой стороны: когда человек устал, иногда даже умножить 5 на 3 представляется достаточно сложной операцией. Кроме этого, умножение на 3 простая операция, когда есть навык. Например, любой кто сдавал бутылки в СССР спокойно умножал на 15. Поэтому иногда табличка с умножением на 3 — может облегчить ситуацию. Я бы оставил оба варианта: табличка как простой вариант решить задачу и формулу, как общий метод вычисления значений. Тут необходимо дополнить. Когнитивные навыки тренируются. Это как мышцы — если их нагружать, то они развиваются. Если сделать ситуацию слишком простой — то люди могут слишком расслабится. #ЧФ #когнитивная_нагрузка

Скажи мне, кто твой друг, и я скажу, кто ты… Мой новый большой друг – это Клод. С утра за чашечкой кофе я проверяю настроенные отраслевые исследования по ряду рынков. Это Россия, Азия, Европа и США. Плюс у меня есть пару идей, кроме тех двух, от которых я уже отказалась, инновационных. Я прошу ежедневно давать мне сводку по новостям по ним. У меня сейчас настроено 6 проектов в Клоде, которые мы реализуем, начиная с автоматизации клиентской коммуникации и заканчивая моим телеграм-каналом. Любой запрос от корректировки поста и написания письма до анализа цены или внедрения новой процедуры, все первоначально прогоняется через моего друга Клода. Периодически ловлю себя на мысли, сейчас спрошу друга, зачем напрягаться, и он придумает лучше, чем я. А кто ваш лучший друг сегодня?

Итерации быстрые. Круто. Но вся энергия теперь уходит на вычитку и валидацию. И после каждого туда-сюда нужно заново валидировать абсолютно все. И потом опять по кругу, туда-сюда, полдня на валидацию. Кажется, что есть штуки, где ИИ круто использовать для аудита и коротких хайлатов, нежели чем для полного скоупа (я не про разработку, тк я в коммерции) Было бы легче самому написать скоуп и запомнился бы лучше под собственным контролем. Но, конечно, ИИ замечает нюансы, которые наша оперативка пропускает, и также, в обратную сторону - мы замечаем то, что ИИ упускает глобально и корректируем. В любом случае, думаю, что любые итерации стали намного быстрее и эффективнее, но очень лень читать TLDR. И некоторые просто захерачат 500 юзер сторей, не провалидируют все 100%, а кому-то все равно придется столкнуться с выверкой в итоге, либо рискуем выкатить то, что может оказаться не нужным, лишним или даже критически губительным. Я пока не полностью понял для себя, где мне выгоднее применять ИИ, сейчас практически 99% работы прогоняю через ИИ, но по-тихоньку учусь и замечаю паттерны, где в итоге полезно, а где не очень. Какие у вас наблюдения?

Можно, но по уставу не положено: методика механического принуждения Клода к проверкам Чем больше я работаю с нейросетями, тем больше их работа напоминает мне армейские анекдоты про срочников, которые копают яму строго от забора до обеда, мозга не имеют и по любому поводу хотят проебаться, если не стоять над ними постоянно наставить везде красных флагов. Одна из классических версий: Идет занятие в военной академии, старый полковник рассказывает как пушка стреляет - снаряд летит по параболе, сначала вверх, потом вниз, угол 45%, все дела. Встает лейтенант: товарищ полковник, а если пушку набок положить, можно за угол стрелять? Товарищ курсант, стрелять так можно, но по уставу не положено! в общем короче, с ИИ-шками все то же самое. Если не наставить везде красных флагов и проверок, то на длинных и сложных пайплайнах везде будут ошибки и откровенная деза. Этим, в значительной мере, объясняется наша ненависть к нейрослоп-сеошникам: за оклад в 200000+ такие люди без каких либо сомнений несут крупный сайт на аудит в клод, потом несут обратно клиенту результат говно. Ладно бы тот факт, что их роль meat proxy не смущает, но процесс сложный, нюансов много, и разумеется, без разбиения процесса на простые рутинные задачи и ручной перепроверки получается полный треш. К чему я, короче говоря, это все. Наш хэд AEO GEO, Катерина Ерошина, известный погонщик агентов и рабовладелец Клода, написала большой гайд о том как решить эту проблему. Цитирую Катю:

Вы говорите Клоду: перепроверь отчет по трафику. Он видит большую (большую! ааа!) таблицу, читает первые 300 строк и отчитывается: все ОК. С 305-й строки у вас сбой и поехали данные, никто не заметил. Но Клод же проверил! Вы находите нестыковки в документе: в резюме цифры одни, в плане работ те же цифры отличаются – посчитаны на другой базе. Клод честно проверил: в рамках одного блока все верно, а перекрестные проверки вы не заказывали. Больное место всех ИИ – они могут нарушить самую жесткую инструкцию, если увидят в ней лазейку. Как вынудить ИИ проверять и перепроверять свою работу? Можно переспрашивать его на каждом шаге – но однажды вы забудете переспросить и все повторится. Хорошая практика для защиты от косяков – принуждение и механические проверки. Вместо рассуждения должен быть механический гейт: “если Х≠Y, пересчитай, дальше не иди”. В узкой точке процесса должен быть механический хук: “если Х≠Y, вызови проверку”. Триггер (да/нет) не вызывает рассуждений и не дает лазеек.

Не давать рассуждать лишнего, не давать лазеек - сделать так, чтоб все лишнее было "по уставу не положено". Читать: https://helpixel.substack.com/p/67b

Написал знакомый продакт. Вам знакома боль?

на текущем месте работы сталкиваюсь с тем, что некоторые коллеги выполняют задачи с помощью ллм (тут все ок), но не удосуживаются когнитивно обработать ответ. просто копи-пастят первый же отпут моделей в чаты, в комментарии к задачам, принимают странные решения и так далее. генерят очень много слабых артефактов на 10+ страниц или гигантские таблицы, в которых сами разобраться не могут, и довольны собой мне же приходится очень много времени тратить на то, чтобы понять содержимое. задаю много уточняющих вопросов, на которые на звонке, например, ответить не могут, уходят спрашивать модель, возвращаются опять с бессмыслицей. доходит до абсурда вот пример, одну задачу по аналитике не можем решить уже три месяца, потому что главный аналитик все делает через кодекс, даже отвечает на сообщения, а исполнители не могут понять, что он от них хочет. прямым текстом пишут, что не понимают, тот объясняет опять через модель, и так по кругу. кое-как удалось затащить аналитика на звонок с исполнителем, чтобы они голосом обсудили, что не хватает, чтобы закрыть задачу. поняли все за 20 минут на звонке продакты из соседнего продукта генерят десятки продуктовых гипотез (типа убрать скидки, чтобы повысить маржу) без предоставления достаточного контекста моделям, тратим часы на звонки, чтобы разобраться, что это все дерьмо неприменимо коллеги не запоминают решения, потому что не они к ним приходили и все в таком духе. в общем, вместо ускорения работы, ллм накидывают только задач и времени на принятие решений

Палец вверх 👍 - вы тоже недовольны, робот 🤖 - у вас ИИ ходит по струнке. Если есть поучительные истории, делитесь в комментах.