🧪 Давление внедрять ИИ ещё не значит, что инструмент стоит оставлять
Калеб Спонхейм из NN/G предлагает лёгкую рамку PROVE: соответствие задаче, риск, качество результата, скорость и опыт использования. Суть в том, чтобы проверить один инструмент на одной реальной задаче и получить временное решение, которое можно объяснить руководителю или команде. Демо-успех и разовый провал на чужой задаче оба не отвечают на главный вопрос: становится ли работа лучше, чем сейчас.
На примере Gemini Notebooks для еженедельного дайджеста в Slack черновик вышел точнее и быстрее, но без живого голоса и с лишними шагами между системами. Итог: оставить на месячный тест, а не объявлять победу для всей компании.
Внутри:
– Почему оценку нужно начинать с задачи, а не с нового инструмента;
– Как проверить риски данных до часов экспериментов;
– Почему качество меряют по своему реальному примеру работы;
– Как считать полное время с правками, а не секунды генерации;
– Чем разовая настройка отличается от постоянного трения в процессе;
– Как превратить оценки в короткое решение с оговоркой и следующим шагом.
➡️ Читать статью
———
💻 Вакансии в IT и digital
😍 Про дизайн
🔥 Вакансии дизайнерам
🎨 Референсы
