Почему ИИ «тупит»: дело не в модели, а в постановке задачи
Два человека, одни инструменты - разный результат. Агент делает то, что ему сказали, а не то, что имели в виду. Как передавать контекст правильно.
Результат работы с ИИ сильно зависит от того, умеешь ли ты внятно сказать, чего хочешь.
И большинство не умеют.
Картина с проектов по ИИ-трансформации. Берёшь двух коллег: тот же опыт, те же инструменты. Сажаешь работать с ИИ. Через неделю у одного агент делает половину рутины, у другого всё буксует и глючит. Разбираешься, в чём причина, и получается, что один умеет объяснить машине, что ему нужно, а другой кидает в чат ей пару слов и ждёт чуда.
За прошедшие пару лет индустрия проскочила от
1. инженерии промптов
2. к инженерии контекста,
3. потом к скиллам,
4. теперь к системам оркестрации скиллов под методологическую основу.
👆 всё это про умение ПЕРЕДАВАТЬ КОНТЕКСТ, чем нас в общем-то в не учат в школе.
Я вижу это вживую, когда смотрю, как ставятся задачи. Человек держит намерение в голове как очевидное, а машине отдаёт огрызок. Агент честно бежит туда, куда его послали, и приносит не то. Дальше человек решает, что «ИИ тупой» и ругается на него.
Хорошая новость! Это тренируется. Гигиенический минимум правильной постановки задачи:
1. Контекст
2. Задача
3. Цель
4. Ожидаемый результат
Навык, в общем, старый и человеческий. Хоть курсы по этим софт-скиллам запускай.
#ИИ #промптинг
Оригинал в Telegram: https://t.me/zvasilchannel/2543
