"Леночка, сделай покрепче!" - чему AI может научиться у опытных секретарш

Вы встречали людей с помощницами, которые кочуют за ними из компании в компанию десятки лет? Со стороны может показаться, что это просто привычка, лояльность, ну или базовое доверие, но в реальной жизни это безумно сложный не подлежащий описанию процесс.

За годы работы с человеком Леночка учится по шагам босса в корридоре определять настроение и последствия. Нести сначала кофе или сразу приглашать посетителей из приёмной? Обсуждать приглашение на мероприятие или выкинуть в мусорку не тратя ценное время?

В прошлом году выпуск ChatGPT стал настоящей революцией. Мечты о виртуальных автономных работниках, которые будут всё делать самостоятельно, быстро разбились о реальность базовых ошибок LLM моделей. Чего стоит только AI-агент, которого уговорили продать машину за $1. Зато идея ассистентов выглядит вполне аппетитно.

Вслед за ChatGPT, который живёт своей жизнью, ничего не зная толком о собеседнике, стали витать идеи, что какой-нибудь Apple сможет быстро выпустить продукт, который будет опираться на большое количество данных о пользователе и та же Siri станет наконец-то умной виртуальной Леночкой.

Я решил не дожидаться, что кто-то это сделает за меня и с начала декабря начал экспериментировать над собственным помощником, который делает базовую функцию — анализирует метрики и даёт обратную связь.

Каждое утро я выгружаю несколько метрик из своих проектов: выручка (stripe), зарегистрированные пользователи, подписчики в telegram / youtube, количество публикаций, количество строк кода, закомиченных в github.

Вообще я почти не программист, поэтому даже думал, что мне понадобится какой-нибудь Zapier для этой задачи, но быстро выяснилось, что сам ChatGPT пишет прекрасно код для выгрузки данных из API известных сервисов, поэтому на все «интеграции» ушло суммарно часов 5 времени.

Дальше я начал скармливать эти метрики по API в GPT и просить дать фидбэк. Выглядит это примерно так:

GPT вполне неплохо может писать на русском языке, но я решил не усложнять пока задачу. Я настроил расписание — в 5 утра я собираю все метрики за прошлый день, а уже в 6 утра мне приходит это чудесное сообщение (здесь я бы мог написать «делай как я и станешь успешным», но на практике я встаю сам без будильника — высыпаюсь).

Первые дни было всё норм, единственное я стал добавлять в сообщения сырые данные, потому что иногда не совсем понимал за что меня хвалят или ругают. Но потом я начал испытывать дискомфорт от такого начала утра:

Я немного переделал подход и теперь в 6 утра мне приходит какое-нибудь мотивационное позитивное сообщение с зарядом на день, а потом по моей просьбе уже присылают анализ метрик:

Начинать утро с чего-то позитивного и только после того как готов кофе переходить к анализу метрик мне понравилось гораздо больше. Но дальше у меня начались терзания на тему какой должна быть обратная связь.

Я работал 8 лет в IBM и когда становишься people-manager’ом проходишь миллион обязательных курсов и тестов на тему обратной связи. То что нужно всё упаковывать в сендвич — сначала хорошее, потом room for improvement и заканчивать на хорошей ноте — прописные истины, которые уже все знают.

Но в реальной жизни краткосрочно работают крики/истерики/драмма. Если ты хочешь акцентировать внимание, что падение выручки на 70% — это не айс, то возможно не надо искать позитивные стороны. Но как найти эту грань и что работает именно со мной, а главное какой от этого долгосрочный эффект — предстоит ещё выяснить.

Пока я пытаюсь экспериментировать и рандомно добавляю «tone of voice» — больше истерики, чего-то конструктивного или играть на человеческих слабостях — «если ты сегодня хорошо поработаешь, то станешь знаменитым и будешь играть в покер с Элоном Маском». После того как накопятся данные, я попробую поискать корреляцию личной производительности с обратной связью. Если таковая вообще есть.

Но главное, что я понял за эти месяц-полтора экспериментов — быть Леночкой ни фига не просто. Даже в этой простой функции обратной связи время и тон можно подбирать бесконечно долго. Если даже я сам не знаю как это должно быть, то откуда это знает мой AI-ассистент? Возникает куча всяких календарных тонкостей — ну что толку отправлять мне сравнение 1 января и 25 декабря, узнаю в какой части света у меня больше пользователей отдыхает?

В моём детстве все предприятия внедряли SAP и приговаривали, что настраивать его под процессы безумно сложно, поэтому проще адаптировать процессы под SAP. Примерно также я представляю предстоящий год AI-ассистентов — оно тебе будет присылать сообщения когда ему нравится, а ты будешь либо подстраиваться, либо замьютишь и удалишь.

Смогут ли эти угловатые AI-ассистенты заставить под них подстраиваться? Наверное зависит от ценности, которые они несут. Например, в моём случае, если в результате анализа метрик и рекомендаций я быстро стану богаче и знаменитее, то почему бы и нет — я был бы счастлив такому новому начальнику.

Беда в том, что человеческое внимание сейчас очень дорогое и после пары неловких движений AI версия Леночки быстро уйдёт на свалку, не успев подстроиться и научиться быть полезной и своевременной. Быстро найти подход - нереально сложная продуктовая задача.

Пишите, что думаете про AI-ассистентов — станут ли они незаменимыми помощниками и что они должны уметь делать, чтобы вам понравиться?