⚡️ Google DeepMind выпустили исследование о том, как на самом деле нужно делегировать задачи AI.
Главная идея: проблема не в том, что AI плохо работает.
Проблема в том, что люди не умеют правильно передавать ему задачи.
DeepMind предлагает рассматривать делегирование не как один запрос, а как процесс из нескольких решений:
1. Нужно ли вообще отдавать задачу AI
2. Как правильно её сформулировать
3. Как проверить результат
4. Что делать, если AI ошибся
Это новый подход: делегирование как управление риском, а не как промпт.
Самое интересное из исследования
Рынок AI-агентов
Вместо фиксированных систем предлагается модель, где агенты:
- соревнуются за задачи
- оценивают свою способность выполнить их
- подтверждают навыки цифровыми сертификатами
Не рейтинг.
Криптографически подтверждённая компетенция.
Нельзя просто доверять AI
Фреймворк вводит обязательную проверку:
- правила, когда ответ можно принять
- оценка уверенности модели
- резервные сценарии при ошибке
Главный принцип:
Никогда не принимать результат AI без валидации.
Борьба с двумя крайностями
DeepMind вводит понятия:
Over-delegation
- отдаём AI задачи, к которым он не готов
Under-delegation
- делаем сами то, что AI уже умеет лучше
Будущее эффективности - в правильном балансе.
Динамическое делегирование
В процессе работы:
- ответственность может передаваться
- задачи могут перераспределяться
- система адаптируется при сбоях
Это важно для реального бизнеса, где условия постоянно меняются.
Когда AI управляет AI
Фреймворк учитывает цепочки:
AI → AI → AI
При этом:
- сохраняется ответственность
- отслеживается, кто за что отвечает
- не теряется контроль над процессом
Главный вывод
Эпоха «напиши промпт и жди» заканчивается.
Будущее — это:
- управление AI
- контроль качества
- системы доверия
- инфраструктура делегирования
AI становится не инструментом.
AI становится рабочей системой, которой нужно управлять как командой.
