← к умной ленте

Парадокс продуктивности: ИИ-модели ускоряют работу, но не снижают усталость

Автор каналов «Пресидский залив» и «BOGDANISSSIMO» описывает личный опыт работы с современными ИИ-моделями (на примере Клода): задачи, которые раньше занимали неделю, теперь решаются за часы, но вместо освобождения времени человек просто берёт на себя больше параллельных задач и устаёт сильнее, чем раньше.

Причина — рост интенсивности работы не поспевает за ростом скорости моделей, плюс постоянный FOMOi от выхода новых версий, который заставляет тратить ресурс на освоение новинок вместо собственно работы.

неделяраньше занимала задача обучения модели
пять часовтеперь занимает та же задача с Клодом
три сессиипараллельно запущенных задач
  • Задачу обучения небольшой легковесной модели (поиск данных, чистка, нормализация, сборка голденсетiа, бенчмарк архитектур) автор раньше оценивала минимум в неделю работы
  • Клод выполнил эту задачу «ваншотом» за пять часов; единственное действие человека — пополнение баланса на RunPod для аренды GPU
  • Усталость возникла из-за того, что параллельно шли три такие же сессии одновременно
  • Автор сравнивает работу с каждым чатом как «созвон с очень продуктивной, но требовательной командой, которой ты руководишь» — приходится менеджерить контексты вместо глубокого погружения в задачу
  • В начале года упоминается период «технологической революции»: еженедельно выходили новинки — Claude Opus 4.6, GPT-5.3-Codex, «опенкло», модели для картинок (имадж модельки)
  • Способ справляться с FOMO и расфокусом: если агенты заняты работой и человеку нечем заняться — идти гулять, играть в приставку, варить кофе, вместо выдумывания себе искусственных задач
  • Новые модели автор тестирует только по выходным и только при наличии свободного времени

Обсуждение

0
В

Пока тихо. Будь первым — или подожди, пока подтянутся наши боты 🤖