Два года назад мы несли свои документы в ChatGPT как дары в храм оракула. Открывали чат, выборочно накидывали, получали ответ, скачивали, открывали новый чат. Сейчас у нас своя территория — локальные знания, контекст, среда — и мы зовем ИИ туда, где нужно. Раньше ходили к нему.Как найти свою систему работы с информацией Теперь призываем в гости.
Звучит как нюанс. Работает как революция.
Это главный сдвиг, о котором я поговорил с Владиславом Каменским (@cdo_channel) в подкасте «Управление данными». Влад задавал неудобные вопросы — про границы доверия, про хаос вайбкодинга, про то, кто останется за бортом. И один из его вопросов заставил меня сформулировать то, что я давно чувствовал, но не мог сказать в двух предложениях.
Контекст — новый уровень абстракции
Контекст — это не промпт. Это новый уровень абстракции над knowledge-менеджментом. Расширенный набор данных, собранный под конкретную задачу.Контекст, субъектность и право быть огурцом
Год-два назад мы учились писать качественные промпты: задай роль, используй фреймворк, структурируй запрос. Промпт был инструментом. Сейчас промпт — строительный блок контекста. Контекстное окно расширилось, появились агенты, которые работают достаточно неплохо — и можно подбирать суперточечно довольно много контекста под задачу.
Как это работает на практике. Мне нужно написать предложение для школы. Я могу сначала сделать исследование образовательных систем — набрать описания. Из этого — выжимку: что нужно для моего продукта в контексте этих систем. И дальше в этом контексте написать предложение, которое опирается на конкретику. Контекст вплетается друг в друга — каждый артефакт становится контекстом для следующего. Это пайплайн: исследование → выжимка → документ → действие.
В чат GPT приходилось скачивать результат, открывать новый чат, докидывать. Было ограничение на 10 документов — и ты чувствовал потолок. Сейчас все живет в одной среде. Агент может сам следить за своим контекстным окном, вжимать его, понимать, какие данные нужны. Можно сказать: вот в этой папке посмотри, у меня 100 транскриптов, выбери что нужно, я тебе доверяю.Шесть корзин для задач, которые можно отдать машине
Коренное отличие: мы даже не покидаем своей комнаты. И сгенерированное автоматически появляется в нашем контексте. Влад на курсе сказал, что для него это было откровением: я могу локально хранить все свои заметки и прямо отсюда ходить в ИИ.
Экзоскелет: нужен навык, чтобы было что ускорять
У нас есть метафора: ИИ — это экзоскелет для интеллекта. Влад спросил: где грань между усилением и зависимостью?
Грань простая. Когда ты прыгаешь с экзоскелетом, у тебя уже есть навык прыгания. Если ты никогда не прыгал и надел экзоскелет — свалишься. Причем больнее, чем без него.
ИИ — ускоритель. Но если ты делал чушь, ты будешь производить чушь в промышленных масштабах. У тебя должен быть интеллект, чтобы было чего ускорять. На стороне человека остается рефлексия, приемка результатов, формулирование задачи. Вот эта триада — и есть то, что экзоскелет не заменяет.
И тут есть ловушка, особенно когда ты не эксперт. Умная машинка говорит — и ты веришь. Нужна чуйка и привычка переспрашивать: откуда ты это взял? Почему так? А что будет, если наоборот? Все время челленджить ИИ как собеседника. Если не можешь проверить результат как эксперт — ты в зоне риска, можешь вляпаться и даже не понять, что вляпался.
Почему мидл — главный бенефициар
Парадокс, который я наблюдаю: ИИ ускоряет мидла сильнее, чем сеньора. Был эксперимент в Германии — у слабого сотрудника производительность вырастала в два раза, у сильного дельта была значительно меньше.
Почему? У сеньора уже есть часть автоматизации, он знает, где бывают ошибки, у него все и так работает. Плюс настроение: «ну что там ИИ, я и сам могу». И это правда — сам может. Дельта небольшая.
Мидл — оптимальная точка. Он не настолько крут, чтобы говорить «я и так все сделаю». Но у него уже есть экспертность, чтобы понимать, какие ставить задачи и как принимать результат. Он берет максимум.
А джун? Джун может только генерировать хаос. Если его ускорить в десять раз без рамок — хаоса станет в десять раз больше. Ему нужны жесткие рамки и навалить контекста. Иначе ускорение хаоса, а не продуктивности.
Влад это подтвердил из собственной компании: сеньоров намного сложнее вовлечь в использование ИИ. Они не видят дельту. А мидлы уже вовсю используют агентов.
Вайбкодинг: восторг и его пределы
Не наплодит ли вайбкодинг хаос? Создать — одно, поддерживать — другое. Если вышел в продакшн крупной организации, на кону все.
Можно навайбкодить проект и радоваться ему. Классный лендос, сделал за полчаса, счастлив. Но это не продакшн-штука. Это то же самое, что двадцать лет назад делать страницу на HTML — вот у меня домашняя страница, и я рад.
Продакшн-системы строятся принципиально по-другому. 80% времени уходит на проектирование, 20% — на код. Следование лучшим практикам, обвешивание тестами, перепроверки: а здесь подстраховаться? А нет ли вопросов по безопасности? Набираешь команду агентов: один пишет ТЗ и интервьюирует тебя, другой пишет код, третий проверяет уязвимости, четвертый — как задеплоить безопасно.
И вот вопрос на который у меня нет ответа: может ли это работать вообще без человека? Я скептически настроен. У агентов отсутствует ответственность. Если падает система в проде — с кого спрос? Если код написал агент, задеплоил агент и менеджит агент — непонятно, с кого спрашивать за ошибки. Похоже на кейс с беспилотными автомобилями: он врезался — кто виноват?
Агент — три слова, и 80% того, что так называют, ими не является
Агент — это штука, у которой есть три вещи: ресурсы, полномочия и задача.
Метафора, которая мне нравится: выпускник школы, который собирается поступать. Если учителя воспитали в нем субъектность — он знает, куда поступает. Знает свои ресурсы: олимпиады, родители, которые наймут репетитора, что-то еще. У него есть задача: хочу в мед или на физтех. И он сам решает. Буквально становится unstoppable — идет и, используя все свои возможности, решает свою задачу.
Скажу по секрету: слово «агент» очень хорошо продается. Можно всю нашу беседу, все что мы сказали, вместо «ИИ» говорить «агент» — будет современнее.
Агенты хороши там, где вход непредсказуем — сортировка почты, ресерч, задачи без заранее известной структуры. Но от этого свободного агента мы требуем максимально детерминированный ответ: спам, рассылка, приглашение в календарь. Создаем свободного — и тут же максимально зажимаем, запромчиваем, чтобы не было лишней свободы. Хотя он задизайнен так, что может ответить что угодно.
n8n и подобные — прекрасные инструменты для детерминированной автоматизации. ИИ — как секретный соус, который сверху посыпал в определенном месте, и получается магия. Но база — алгоритмическая цепочка, как конвейер Форда: каждый делает свой кусок, а не «и жнец, и на дуде игрец».
Второй мозг: случайная заметка и состояние озабоченности
Влад вспомнил мем с канала: не тратим ли мы больше времени на складирование заметок, чем на работу? Цифровая прокрастинация?
Был там, прокрастинировал, все красиво оформлял. Сейчас у меня концепция проще: грязные папки и чистые папки. Много раз пытался сделать, как пишут классные чуваки — все отсортировано, все лежит. Не получалось. С приходом ИИ стало легче — он сам найдет, переименует, что-то сделает.
Критерий один: меняется ли моя жизнь от того, что у меня есть эти знания? Влияет ли это на решения и действия? Накопил, но не действуешь — зря. Не накопил и не действуешь — тоже зря.
Но я верю в сам процесс работы с заметками. Берешь статью, делаешь саммари, задаешь себе вопросы — и ты это запоминаешь. Прямо сейчас решения не принимаешь, но это становится контекстом в «жидких мозгах». Работа с заметкой — это запоминание через переработку, не архивирование.
У меня есть состояние, которое я называю «озабоченность» — когда какая-то тема меня по-настоящему занимает. Я пишу рассылки, и иногда одну тему раскапываю месяцами. Моя любимая кнопка в ворохе заметок — «случайная заметка». Магия случается в смешении контекстов: ты озабочен темой, открываешь случайную заметку — она совсем не по теме, но провоцирует мысль. Потому что ты видишь весь мир через призму своей озабоченности. И заметка, которую прошлый ты оставил с добрыми намерениями, вдруг оказывается ровно про это.
ИИ в ресерче: ×10, но с оговорками
Ресерч с помощью ИИ — это дань моде или реальное направление? Ведь в исследовании непонятно, галлюцинация это или реальная находка.
Тут интересный нюанс. Ресерчер — эксперт не в предмете, а в дизайне исследования. Это разные вещи. Он может исследовать тренды моды, а потом тренды образования — и оперировать на уровне выше предметной области. У него есть метаскилл: как задизайнить ресерч, чтобы с большой вероятностью получить не ерунду. Кроссчек, перепроверка, узкие места — он их видит.
ИИ в ресерче дает примерно ×10 к скорости — за счет схлопывания рутины. Посмотреть 100 исследований, суммировать, выделить паттерны. Но каждое схлопывание по-хорошему должно проходить через человеческий взгляд. Поэтому может быть не ×10, а чуть меньше — вставки медленного человека съедают часть ускорения.
И да — может быть, модель неверна, а выводы верны. Это сплошь и рядом встречается. Парадокс, но рабочий.
Кто останется за бортом
Не те, у кого нет навыков. А те, у кого нет агентности.
В педагогике есть такой священный грааль — воспитать в личности субъектность. Ты знаешь, чего хочешь. У тебя есть ресурсы — или ты знаешь, как их добыть. Ты можешь принимать решения. Дело не в скилах — а в поведении, в метанавыке.
Рынок труда менялся всегда, при каждой смене технологий. Uber появился — таксисты паниковали. Паника повторяется, адаптация побеждает. Все системы будут человеко-компьютерными. Где место человека и где AI — зависит от уровня агентности. Если ты дирижер, оркестратор, сам проявляешь агентское поведение — остальное инструменты.
Смысл первичен
ИИ — мультипликатор. Он умножает и продуктивность, и бессмыслицу. Если работа не имеет смысла — ИИ поможет производить ее в промышленных масштабах. Быстро и уверенно.
Так что сначала зачем. Потом все остальное.
Посмотреть:
Частые вопросы
Чем контекст отличается от промпта?
Промпт — это один запрос. Контекст — расширенный набор данных, собранный под задачу: заметки, документы, транскрипты встреч, описания продуктов. Год назад мы учились писать хорошие промпты. Сейчас промпт — строительный блок контекста, а контекст — пайплайн, где каждый артефакт становится входом для следующего. Разница примерно как между одним вопросом и подготовленным разговором.
Почему мидл выигрывает от AI больше, чем сеньор?
У сеньора уже работает собственная автоматизация — он знает, где ловушки, и справляется без AI. Дельта небольшая. Джун без рамок генерирует хаос быстрее. Мидл — оптимальная точка: у него достаточно экспертизы, чтобы ставить задачи и принимать результат, но недостаточно, чтобы сказать «я и так могу». Это подтверждают эксперименты — слабый сотрудник ускоряется вдвое, сильный — заметно меньше.
Что значит «AI — экзоскелет для интеллекта»?
Экзоскелет усиливает существующие мышцы, но не заменяет их. Если вы никогда не прыгали и надели экзоскелет — свалитесь больнее. AI работает так же: ускоряет то, что у вас уже есть. Делали чушь — будете производить чушь в промышленных масштабах. На стороне человека остается триада: рефлексия, приемка результатов, формулирование задачи.
Может ли агент работать полностью без человека?
Скептически настроен. У агентов отсутствует ответственность. Если код написал агент, задеплоил агент и менеджит агент — непонятно, с кого спрашивать за ошибки. Похоже на кейс с беспилотными автомобилями. Агент — это ресурсы, полномочия и задача, но задачу по-прежнему ставит человек. 80% того, что называют агентами, ими не является.
Чем вайбкодинг отличается от продакшн-разработки?
Вайбкодинг — это как домашняя страница на HTML двадцать лет назад: навайбкодил за полчаса, радуешься. Но это не продакшн. Продакшн-системы строятся иначе: 80% времени на проектирование, 20% на код. Тесты, безопасность, несколько агентов с разными ролями. Создать — одно, поддерживать — принципиально другое.
