? 😇: Проблема в том, что гонка за результатом может обернуться еще большей нагрузкой. При спешке растут ошибки в понимании задач, что мгновенно превращается в ошибку исполнения для ИИ, а дальше одна неточность порождает другую. Без паузы на этапе планирования переделок становится больше, чем готовой работы. Три практических совета, которые мы подглядели в статье Slow down to speed up про работу с нейросетями: 1️⃣Уделить время формулировкам 💡 Перед запросом к ИИ стоит зафиксировать в тексте: • Какую проблему решаете • Как выглядит успех • Что точно не входит в задачу Затем можно попросить ИИ проверить формулировку на противоречия и пробелы. Вместе с моделью вы сможете выявить риски и раскрыть вопросы, которые могли ускользнуть. Зачем это нужно: ошибка в текстовом описании исправляется за минуты, в развернутом проекте — за дни или недели. 2️⃣Пре-мортем как стресс-тест 😵 Можно спросить у ИИ перед началом: "Какие риски есть в этом подходе?" Модель сгенерирует список потенциальных п
💬ИИ выдает результат за секунды — почему бы не удвоить KPI
19 марта19 мар
1 мин