ИИ превращает нас из исполнителей в контролеров
Какое-то время я проводил пульс-опрос (в формате звонка) с каждым членом команды САТЭК. И примерно 3-4 месяца назад ребята стали делиться таким своим переживанием: “прихожу на работу и целый день контролирую работу Claude code” или “теперь я постоянно делаю code-review за ИИ, это тяжело и утомляет”, “чувствую себя оператором ИИ”.
В эту тему попалось на глаза исследование о том, как AI-ассистенты меняют работу программистов. Авторы наблюдали за профессиональными разработчиками в течение шести месяцев и получили довольно показательный результат: 82% участников исследования сообщили, что стали тратить меньше времени непосредственно на написание кода и 84% оценивали влияние ИИ на свою продуктивность положительно. При этом, участники опроса отметили, что работы не стало меньше – она начала перемещаться из зоны создания в зону проверки.
Исследователи даже предложили для этого отдельное понятие – supervisory engineering work – постановка задачи ИИ, оценка полученного результата, его проверка и исправление.
То есть сегодня мы можем наблюдать очень интересный процесс в сфере интеллектуального труда: переход от модели “человек работает” к модели “человек ставит задачу → ИИ работает → человек проверяет и принимает результат”.
Причем проверка здесь носит не формальный характер: чем больше работы мы делегируем ИИ, тем важнее становится способность человека понять, правильно ли вообще сделана работа. И вот к чему это приводит: доля участников, которые отметили ухудшение хотя бы одного аспекта своего рабочего опыта, выросла с 14% до 27%. Среди проблем исследователи отмечают ухудшение состояния потока и рост когнитивной нагрузки. То есть ИИ может повышать производительность и одновременно делать работу психологически и интеллектуально сложнее.
И хотя исследование проводилось среди разработчиков, я думаю, что схожая ситуация наблюдается везде: и у аналитиков, и у маркетологов, и у юристов, и у бухгалтеров, и у менеджеров. Одной из главных компетенций человека становится способность поставить задачу, оценить чужую – теперь еще и машинную – работу и не пропустить ошибку. И это серьезно меняет требования и к сотрудникам, и к их обучению, и к самой организации процессов.
Интересно, замечаете ли вы такой эффект у себя?
Само исследование можно прочесть по ссылке
Какое-то время я проводил пульс-опрос (в формате звонка) с каждым членом команды САТЭК. И примерно 3-4 месяца назад ребята стали делиться таким своим переживанием: “прихожу на работу и целый день контролирую работу Claude code” или “теперь я постоянно делаю code-review за ИИ, это тяжело и утомляет”, “чувствую себя оператором ИИ”.
В эту тему попалось на глаза исследование о том, как AI-ассистенты меняют работу программистов. Авторы наблюдали за профессиональными разработчиками в течение шести месяцев и получили довольно показательный результат: 82% участников исследования сообщили, что стали тратить меньше времени непосредственно на написание кода и 84% оценивали влияние ИИ на свою продуктивность положительно. При этом, участники опроса отметили, что работы не стало меньше – она начала перемещаться из зоны создания в зону проверки.
Исследователи даже предложили для этого отдельное понятие – supervisory engineering work – постановка задачи ИИ, оценка полученного результата, его проверка и исправление.
То есть сегодня мы можем наблюдать очень интересный процесс в сфере интеллектуального труда: переход от модели “человек работает” к модели “человек ставит задачу → ИИ работает → человек проверяет и принимает результат”.
Причем проверка здесь носит не формальный характер: чем больше работы мы делегируем ИИ, тем важнее становится способность человека понять, правильно ли вообще сделана работа. И вот к чему это приводит: доля участников, которые отметили ухудшение хотя бы одного аспекта своего рабочего опыта, выросла с 14% до 27%. Среди проблем исследователи отмечают ухудшение состояния потока и рост когнитивной нагрузки. То есть ИИ может повышать производительность и одновременно делать работу психологически и интеллектуально сложнее.
И хотя исследование проводилось среди разработчиков, я думаю, что схожая ситуация наблюдается везде: и у аналитиков, и у маркетологов, и у юристов, и у бухгалтеров, и у менеджеров. Одной из главных компетенций человека становится способность поставить задачу, оценить чужую – теперь еще и машинную – работу и не пропустить ошибку. И это серьезно меняет требования и к сотрудникам, и к их обучению, и к самой организации процессов.
Интересно, замечаете ли вы такой эффект у себя?
Само исследование можно прочесть по ссылке