На днях я пошел в аптеку купить эластичный лейкопластырь для сына – задача не из сложных, скажем прямо.
Захожу, направляюсь к витрине с пластырями, чтобы выбрать подходящий, и слышу девочку–провизора из-за прилавка: «Здравствуйте, чем могу вам помочь?»
Ну, помочь так помочь. Здравствуйте, – говорю – пластырь мне нужен. Эластичный. А дальше происходит диалог.
– А у нас такого нет, извините.
– Точно нет? (Я это переспросил чисто рефлекторно, даже не задумываясь, почему.)
– Да, точно – уверенно, ни на секунду не задумавшись и не заглядывая в номенклатуру товаров, отвечает мне девочка.
Человек, знакомый с зумерами, догадался, какое у этой истории будет продолжение, и да – так оно и есть.
– Ну и что же мне делать? Как жить дальше? – полушутя, полусерьёзно спрашиваю я. Ну, а мало ли – вдруг посоветует что-нибудь дельное.
– Не знаю. Как-то придётся жить.
– Ладно, спасибо, – отвечаю я и..
Надо сказать, что я – убежденный адепт старинной китайской стратагемы «Приблизься к оленю» и когда мне говорят что чего-то нет (даже очень уверенно), я предпочитаю убедиться в этом своими глазами. Тем более, что девочка не удосужилась ни сама подойти к витрине, ни заглянуть в компьютер, и это меня насторожило.
Иду прямо к витрине с пластырями, и первое, что бросается мне в глаза, – это, разумеется, пачка пластырей с крупной надписью «эластичные». Не подвела стратагема.
– Идите-ка сюда, – говорю, – поясните мне, пожалуйста, что это такое я здесь наблюдаю.
Девочка подходит к витрине, читает надпись и.. Вот знаете, я ожидал хоть какой-то человеческой реакции: она могла бы рассмеяться, извиниться, признать ошибку, пожаловаться на поставщиков – вариантов масса, все они человеческие. А у неё на лице – полная безмятежность. Мертвый штиль.
– Как же так? – спрашиваю. На что девочка выдаёт мне что-то типа:
– Ну я же не могу помнить все пластыри в аптеке..
Я даже не стал возмущаться, хотя именно это – знать свой ассортимент или, по крайней мере, уметь его найти – и есть часть работы провизора. Тем более, что это она предложила мне свою помощь, хотя я её об этом не просил.
Но больше всего в этой бытовой истории мне поразило то, насколько эта ситуация напоминает работу с хреновым AI-ассистентом, который по каким-то причинам (из-за настройки провайдера LLM или ваших собственных) отчаянно экономит токены и из-за этого жутко тупит.
- AI тоже спрашивает у вас, чем может помочь, но на самом деле – это просто бездушная железяка (очень сложная программа), не испытывающая к вам никаких эмоций. Она может более-менее убедительно их симулировать, пока у неё на это есть лимит токенов в цикле рассуждений.
- AI иногда галлюцинирует, выдавая неправильный ответ без малейшей тени сомнения и уверенно отметая уточняющие вопросы.
- AI имеет возможность обратиться к поиску по прошлым сессиям, локальным файлам или Интернету, чтобы за секунды добыть нужную информацию, но его уверенность в собственной правоте удерживает от этого шага и он не перепроверяет себя.
- AI, когда его тыкаешь носом в очевидную ошибку, на голубом глазу может начать объяснять, что у него не было информации и формально извиняться, хотя все возможности для поиска данных и решения задачи были в наличии.
Но понимаете, какая штука: у AI это хотя бы лечится. Подключаешь к нему RAG, локальную llm-wiki, грузишь необходимую информацию в контекст. Прописываешь в инструкциях обязательный сбор информации локально и в Интернет с указанием источника. Поднимаешь уровень reasoning и морально готовишься жечь токены сотнями тысяч в день. Правишь SOUL.md, чтобы AI общался с тобой так, как тебе нравится. Делаешь всё это – и результат немедленно улучшается. Разумеется, всё это требует знаний, навыков и опыта.
А с этой девочкой.. Важная часть моей профессии, как консультанта и бизнес-тренера – учить людей и помогать им работать по-новому, менять их трудовое поведкние. И эта задача – на порядок сложнее, чем с LLM.
Среди LLM, кстати, есть разделение: фронтирные, дорогие, крутые модели – GPT, Claude, Grok, Gemini, есть более дешёвые и тупые китайские – Deepseek, Qwen, Minimax, Kimi, GLM, и есть наши родные – тоже узкоглазые, но с балалайкой и в косоворотке – GigaChat, YandexGPT.
Если проводить параллели, то миллениалы – это фронтирные модели на уровне Mythos, а зумеры – китайские поделки с сильно завышенной самооценкой.
Миллениалу ты просто даёшь задачу, деньги и получаешь готовый результат. Вокруг зумера приходится танцевать с бубном, чтобы хоть как-то заставить его работать, а потом ещё выстраивать бизнес-процесс так, чтобы своевременно отлавливать косяки и минимизировать их последствия.
До недавнего времени выбор из людей был ограничен только этими двумя опциями (умные / тупые) и зависел лишь от того, какой вариант в конкретном случае дешевле с учётом всех издержек и достаточно ли на рынке подходящих для него людей. Сейчас, с появлением ИИ, у руководителей появилась возможность заменять или дополнять часть неэффективных сотрудников AI-агентами – и это конкретное решение, а не абстрактный спектр возможностей. AI-агенты не устраивают гостинг на рабочем месте, не требуют лавандового рафа в офисной кухне и при малейшем давлении не падают в депрессию.
Скажем честно: вся интеллектуальная часть работы примерно десятка таких девочек-провизоров, с рассказа о которой я начал эту статью, может быть реализована с помощью LLM – навскидку – максимум за $100 прямых расходов в месяц. Если вынести за скобки законодательные требования к работе с рецептурными препаратами, то, чтобы отправить её на рынок труда, необходим лишь механизм физической выдачи лекарств покупателю – робот или человек, которому достаточно просто уметь читать.
В массе же других бизнесов даже этого не нужно, и бестолковых сотрудников можно менять на AI без всяких препятствий. Да, это не просто. Начните с малого: почитайте книжку, чтобы получить системное представление о возможностях и ограничениях AI в бизнесе; сходите на семинар, где всё это разжуют простыми словами; позовите консультанта, который разберётся в ваших процессах и поможет оптимизировать их с помощью подходящего AI-решения.
Сделайте из этого хоть что-нибудь, ведь самое подходящее для этого время – прямо сейчас.
Друзья, подписывайтесь на мой Твиттер (там я пишу чаще) и Телеграм, чтобы получать анонсы новых материалов.
Комментариев: 0