ИИ и принятие решений
Как использовать ИИ для принятия решений и не отдать ему выбор
Запишите собственную позицию до обращения к модели. Затем используйте ИИ для альтернативных объяснений, вопросов и стресс-проверки, но считайте его ответы гипотезами: проверяйте важные утверждения по первичным или независимым источникам и оставляйте окончательный выбор за человеком.
Где ИИ выигрывает
С этим не идут к семи людям. Это трата комнаты.
Десять конкурирующих объяснений за минуту, в любое время, без чужого календаря.
Разметить область, в которой вы никогда не работали, вплоть до вопросов, которые стоит задать.
Когда позиция записана, модель найдёт в ней неподтверждённые допущения в два часа ночи.
Штурманская использует ИИ ровно для этих задач, а разбор решения в приложении сам собирает задание для критической проверки. Ничто ниже не утверждает, что пользоваться моделью надо меньше.
Где нужна проверка
Три ограничения, которые нельзя закрыть гладким ответом.
Модель знает только то, что попало в запрос и доступные ей источники.
В конкретном бизнес-решении результат может зависеть от длины цикла сделки, неформального устройства команды или локального правила. Модель способна предложить такой вопрос, но не знает ответа, пока человек не добавил и не проверил факт.
Публичная осведомлённость не заменяет непубличное наблюдение и предметную проверку.
Несколько ответов модели не равны нескольким независимым источникам.
Ответы могут опираться на сходные корпуса, повторять один первичный источник или наследовать рамку запроса. Поэтому количество формулировок нельзя считать количеством свидетельств.
Отмечайте происхождение информации и проверяйте, действительно ли источники независимы.
Память и напоминание можно автоматизировать, но окончательный выбор остаётся человеческим.
Приложение Штурманской сохраняет запись и возвращает её в назначенную дату. ИИ помогает с вопросами и критикой, но не несёт последствий решения и не получает право подтвердить факт за пользователя.
Полезность появляется не от уверенного текста, а от проверяемой записи до исхода и честной сверки после него.
Чем меньше публично описана ситуация, тем выше вероятность, что важные данные находятся в локальном контексте и непосредственном опыте. Это не делает ИИ бесполезным: он расширяет рабочую память, предлагает альтернативы и помогает атаковать карту. Но цели, факты, ценности и окончательный выбор остаются у человека.
Настоящее ограничение
ИИ увеличивает предложение ответов. Дефицита ответов никогда и не было.
Застрявшее решение упирается в контакт с реальностью. Что здесь наблюдение, а что объяснение, к которому вы привязались. И какой пробел можно закрыть дёшево.
Более гладкий текст этот пробел не закрывает. Скорее расширяет: хорошо написанный ответ создаёт ощущение, что картина уже полная.
Гладкий ответ остаётся информационным событием. Он не является доказательством автоматически.
И чем реже ваша ситуация описана публично, тем больше решения держится на том, чего нет ни в одном тексте.
Поэтому порядок важен: сначала своя позиция, потом атака модели. Наоборот получается уже не мышление с ИИ, а редактирование его черновика.
Как ИИ используется здесь
Подчинённый слой, никогда не участник суждения.
Правило не в осторожности ради осторожности. Модель в комнате была бы ещё одним коррелированным мнением, поданным увереннее, чем говорят люди.
Это же правило действует и в Регламенте разбора решений: каждый руководитель сначала пишет исходную позицию, потом получает критику модели.
Данные
Куда уходят ваши слова, когда вы просите модель возразить
Перед отправкой запрос очищается от идентификаторов и учётных данных; в компании по лицензии дополнительно заменяются защищённые термины, а в строгом режиме человек утверждает точный исходящий текст.
По умолчанию запросы обрабатывает открытая модель с открытыми весами, а не ChatGPT или Claude. Она размещена у облачного провайдера — Amazon Bedrock, США. Хранение запросов в настройках аккаунта отключено, а в документации Bedrock Amazon пишет, что запросы не используются для обучения моделей. Компания по лицензии может выбрать другой маршрут или выключить ИИ для своих решений.
Это факты о провайдере и настройках, а не обещание анонимности: очистка снижает риск, но не удаляет все узнаваемые детали. Поэтому не отправляйте в ИИ то, что не должно покидать контекст решения, а в компании политика может выключить ИИ для отдельных решений целиком.
Что видела модель, какой версией правил и с каким результатом — записывается. Подробнее: уведомление о приватности и управление ИИ по корпоративной лицензии.
Шесть вопросов
Прежде чем ответ ИИ изменит что-то важное.
Что это за утверждение: факт, вывод, рекомендация или сгенерированная гипотеза?
Можно ли довести главное до первичных данных или независимого источника?
Кто произвёл исходную информацию и что он выигрывает от такой подачи?
Какое конкурирующее объяснение сильнейшее и какие данные их разведут?
Можно ли проверить сбоку, а не судить о достоверности по качеству изложения?
Изменит ли это моё действие? Если нет, перестать тратить на это внимание.