Неделю жил по расписанию, которое каждое утро строил ИИ. Досидел не до пятницы, а до среды — и вот почему
Идея «пусть ИИ распланирует мой день» выглядит соблазнительно на бумаге: закинул задачи, получил оптимальное расписание, следуешь ему. Я тестировал это буквально: каждое утро загружал список задач в ИИ-планировщик, получал расписание на день и старался его придерживаться. Результат разошёлся с ожиданиями уже на третий день.
Как был устроен эксперимент
Каждое утро в течение недели я выгружал список задач на день (рабочие и личные), указывал примерную длительность каждой и дедлайны, если были. ИИ строил расписание с учётом приоритетов и моих указанных «окон продуктивности» (утро — сложные задачи, после обеда — рутина). В течение дня фиксировал, насколько реально придерживался плана и что стало причиной отклонений.
Понедельник и вторник: план работал почти идеально
Первые два дня расписание держалось хорошо — задачи были предсказуемыми, без внезапных встреч и срочных вводных. Ощущение было ровно тем, что обещает реклама подобных сервисов: меньше решений о том, что делать дальше, план просто выполняется.
Среда: план сломался за 20 минут после начала дня
Утром пришло срочное письмо от клиента, требующее ответа в течение часа, — не было в исходном списке задач. Дальше начался эффект домино: чтобы вписать срочную задачу, пришлось вручную двигать весь остаток расписания, и на это ушло больше времени, чем заняла бы сама срочная задача без предварительного жёсткого плана. К обеду я перестал сверяться с расписанием и просто работал по обычной логике приоритетов.
Спорный тезис: жёсткое расписание от ИИ полезно ровно до первого непредвиденного события, а непредвиденные события — это не исключение, а норма рабочего дня
Планировщики хорошо оптимизируют статичный список задач, но рабочий день редко статичен — срочные письма, внезапные созвоны, задачи, которые оказались сложнее, чем ожидалось. Проблема не в качестве оптимизации самого расписания, а в стоимости его пересборки при любом отклонении: ручной пересчёт всего плана после одного нарушения занимает больше усилий, чем просто гибко расставлять приоритеты по ходу дня без жёсткого расписания вообще. Инструмент решает задачу «оптимально распланировать известные задачи», а не задачу «прожить рабочий день», и это разные задачи.
Что сработало лучше жёсткого расписания
Начиная с четверга я изменил подход: просил ИИ не строить почасовое расписание, а сортировать список задач по приоритету с пометкой «что можно двигать, а что нельзя» — и дальше сам решал порядок выполнения по ходу дня. Такой формат пережил и пятницу, и следующую неделю, потому что не требовал полного пересчёта при любом отклонении — достаточно было вставить срочную задачу в список и продолжить работать по приоритету.
Как использовать ИИ для планирования, не наступая на те же грабли
- Просите не почасовое расписание, а приоритизированный список с пометкой, что жёстко привязано ко времени, а что гибко.
- Закладывайте в план заведомо свободное время (минимум час-полтора в день) под непредвиденные задачи — без этого буфера план ломается систематически, а не иногда.
- Не пересобирайте весь план вручную при каждом отклонении — это единственная привычка, которая свела на нет всю экономию времени от автоматического планирования в первые дни эксперимента.
Полный дневник эксперимента по дням, включая скриншоты расписаний и то, во сколько реально закончился каждый день, выложил в канале.
Что не поместилось в статью
За кадром остался второй эксперимент — тот же формат, но с ИИ, который в течение дня получал уведомления об отклонениях и сам предлагал пересборку плана, а не требовал делать это вручную. Результат был заметно лучше, разберу его отдельно в Telegram.