В прошлом посте я рассказал, как поменял подход к нейронкам — от «прикольных штучек» к встраиванию в процессы. Но по пути собрал немало граблей. Делюсь, чтобы вы не наступали на те же.
Грабли #1: заход с наскока
Человек пробует быстро, коротко сформулировать задачу. И получает хреновый поверхностный результат. Разочаровывается и говорит «нейронки не работают».
Проблема в том, что большинство людей не натренированы чётко формулировать свои мысли. Продумывать структуру, описывать нюансы. Качество постановки задач в среднем страдает. А когда пытаешься ещё и ускориться — страдает ещё больше.
Иногда на описание задачи для нейронки уходит столько же времени, сколько на её реализацию вручную. Поэтому не всегда стоит делать через нейронку — особенно если задача быстрая, но с кучей специфики.
Грабли #2: нет понимания, как достигается результат
Когда просишь нейронку «сделай хорошо» — она выдаёт наиболее часто встречающийся результат из интернета. То есть что-то весьма посредственное.
Проблема в том, что у большинства людей процессы не описаны. Человек делает работу хорошо, но делает это неосознанно — «как научился». Нет чётких правил, критериев, примеров того, что считается хорошим результатом.
Перенести такое в нейронку невозможно. Она не знает вашу специфику, ваши стандарты качества. И выдаёт универсальную посредственность.
Решение — разобрать с нейронкой примеры хороших и плохих результатов, сформулировать требования. Тогда она начинает выдавать то, что нужно.
Грабли #3: ложка дёгтя в бочке мёда
Когда процесс уже настроен, появляется новая проблема. Нейронки научились делать 90% работы хорошо. Но 10% — косячат. И эти 10% иногда всё портят.
Человек видит, что результат в целом выглядит неплохо, и перестаёт обращать внимание на детали. А именно в деталях нейронки ошибаются.
У нас был показательный случай. Мы автоматизировали подведение итогов после встреч с клиентами. Настроили промпт, всё работало хорошо. Но человек начал проверять поверхностно: смотрит, что в целом вроде ок, и отправляет.
На одной встрече обсуждали дополнительную задачу для клиента. Договорились, что она не входит в текущий объём работ и надо отдельно посчитать стоимость. А нейронка в итогах записала это как задачу, которую надо делать. Пропустила нюанс про «не входит, надо посчитать».
Мои сотрудники увидели итоги, и поставили эти задачи в план. А с клиентом еще не была согласована оплата этих работ. Чуть не ушли в минус на ровном месте.
Что спасло? Ежедневные митинги. На них увидели, что появились новые задачи, которые никто не согласовывал. Разобрались вовремя.
Вывод: контрольные точки в процессах становятся критически важными. Нейронка ускоряет, но не снимает ответственность за результат.
С сотрудниками договорились, что их задача не просто проверить результат, а найти те 5-10% ошибок, которые нейронка может пропустить.
В следующем посте расскажу, почему меня сейчас не интересуют примеры классных промптов.
