🧠 Кому ИИ помогает расти — а кого оставляет на месте

🧠 Кому ИИ помогает расти — а кого оставляет на месте

Это пятый пост на основе разговора с Итаном Молликом. Поводом к нему стал мой более ранний пост — «Я + ИИ = Я²», где я писал:

Он (ИИ) работает по принципу возведения в квадрат: если число больше единицы — результат растёт, если меньше — становится ещё меньше.

ИИ усиливает. Но усиливает только то, что уже есть. Если есть мысль — она станет яснее. Если её нет, ИИ сгенерирует убедительно выглядящий шум, создающий иллюзию смысла.

ИИ действительно может быть соавтором. Но только если у нас есть что формулировать. Он не инициирует — он продолжает. Он не ищет истину, а вычисляет наиболее вероятную последовательность. И в этом — основа всего, что обсуждает Моллик: ИИ не заменяет экспертизу. Он её усиливает. Или маскирует её отсутствие.

🧭 ИИ усиливает сильных, а не выравнивает поле

На первый взгляд кажется, что ИИ это «уравнитель». Все получили доступ, все могут автоматизировать, писать, оптимизировать. Но Моллик показывает обратное:

Чем выше экспертиза, тем больше выигрыш от ИИ. Чем меньше контекста — тем выше шанс всё испортить.

ИИ делает сильных сильнее. Новичков — быстрее. Но лишь эксперты умеют использовать модель на всю глубину.

🔬 Что показало исследование BCG

В одном из крупных экспериментов команда Моллика наблюдала за тем, как сотрудники используют GPT в реальной работе.

Младшие сотрудники, которые просто копировали ответ модели, улучшали результат.

Те, кто пытался «докручивать», в основном портили исходный текст.

Эксперты же наоборот — улучшали модель и показывали кратный рост.

ИИ это не костыль. Это экзоскелет. Он усиливает усилия, но сам по себе не создаёт компетентности.

🧱 Где теперь рождается экспертиза?

Моллик говорит о важном сдвиге: разрыве цепочки ученичества.

Младшие сотрудники делегируют рутину, которую раньше осваивали через практику.

Средний менеджмент использует ИИ напрямую, минуя «джуниоров».

Никто не учится. Все делают.

ИИ знает, что получилось. Но не объясняет, почему.

Раньше стажёр писал черновик, а старший редактировал. Сейчас — модель пишет, стажёра нет. Цепочка обучения обрывается.

Мы можем оказаться в мире, где все умеют применять, но почти никто — понимать.

🧠 Что остаётся у человека

ИИ можно доверить процесс. Но не вкус. Не суждение. Не интуицию.

Моллик выделяет три зоны, где по-прежнему нужны мы:

- Глубокая предметная экспертиза (то, чего нет в модели)

- Системное мышление (взаимосвязи, контексты, перекрёстки)

- Вкус (умение выбрать лучшее, задать направление, отказаться от поверхностного)

ИИ может развернуть текст. Но не решит, какой из 20 вариантов стоит публиковать.

💡 Как расти, если всё можно делегировать?

Может ли ИИ быть учителем? Да — если у вас уже есть шкала.

Если вы знаете, что хорошо, где граница, где разница между правдой и правдоподобием.

Но если шкалы нет, то ИИ её не даст. Он не оценит. Он лишь повторит то, что звучит правдоподобно.

ИИ — не конец карьеры. Но это конец бессмысленного движения по карьерной лестнице.

Вы замечали, что ИИ не заменяет экспертизу — но без экспертизы с ним работать опасно? Где для вас проходит граница между полезным усилением и симуляцией знания?

📌 Прошлые посты по мотивам подкаста с Итаном Молликом:

- AGI уже среди нас? Или мы просто научили модели лучше притворяться

- Новая сила внутри. Кто перепишет старую схему?

- Человек + ИИ: кентавры работают, но киборги побеждают

-  Где ИИ уже работает, но его не видно

#ИИ #Экспертиза #ИИвРаботе #МышлениеВэпохуИИ #ТржаскалProИИ