OksanaPRO

Да, это очень узнаваемый сценарий.
И как раз в этот момент обычно кажется, что проблема в «неточном запросе».
Но если копнуть глубже, выясняется, что мы корректируем не запрос, а пытаемся догнать собственное ожидание, которое изначально не было сформулировано явно.
Поэтому бесконечные правки запроса часто не приближают к «тому самому» ответу - они просто смещают формулировку, не трогая суть.

Скорее, не нейрослоп, а столкновение ожиданий человека с логикой языковой модели.
Когда ждут понимания смысла, а получают обработку формулировки - возникает именно это ощущение.

Скорее, значит, что это использование инструмента, а не внедрение системы.
И в этом нет ничего «плохого» - проблема начинается, когда от ассистента начинают ждать процесс и ответственность. Именно об этой границе и была статья.

Платного формата не планирую. Все материалы этой серии будут публиковаться в открытом доступе здесь - последовательно и с разбором логики и ограничений.

Да, именно так.
Пока человек остаётся администратором изменений — система управляемая.
Проблемы начинаются не тогда, когда ИИ «делает», а когда ему начинают делегировать право решать, зачем и какой ценой.
ИИ хорошо отвечает на «как».
«Зачем» и «допустимо ли» — это всегда зона человека.

Спасибо, это как раз следующий логический шаг серии.
Третий этап — самый сложный и на практике чаще всего ломается именно там.
Разберу его отдельно, с акцентом на реальные ограничения и архитектуру.

Да, повторить можно — в этом и сила ИИ.
Мне здесь кажется важным другое: кто задаёт границы и берёт ответственность, когда экосистема начинает влиять на реальные решения.
Интересно, в вашем случае где остался человеческий контроль — на уровне архитектуры или финальных решений?

Да, он начнёт делать как сказано 🙂
Но это как раз и есть ключевой момент: он будет выполнять инструкцию, не понимая, почему именно так и когда стоит остановиться.
Повторяемость ≠ ответственность. Поэтому ИИ отлично работает как исполнитель, но границу «можно / нельзя» всё равно держит человек.

Понятно, это как раз самый «залипший» диапазон 🙂
Обычно там ИИ уже помогает, но ещё не встроен в процесс.
А что именно сейчас больше всего тормозит переход дальше —
нехватка понятных критериев, контроль результата или ощущение, что ИИ «делает много, но не снимает нагрузку»?

Андрей, спасибо 🙌
Пока я сознательно держу фокус не на маркетинговых разборках, а на логике процессов и границах внедрения ИИ — именно там сейчас вижу больше системных ошибок.
Но тему маркетинга тоже считаю интересной. Если дойду до неё в серии — обязательно напишу.