ИИ пришёл в команду раньше правил

Глава

О примерах

Все ситуации в книге учебные. Они собраны из повторяющихся рабочих вопросов, но не описывают конкретную компанию, отдел или переписку.

Введение. Никто не назначал день внедрения

ИИ может появиться в команде без даты запуска и общей инструкции.

Один человек просит помочь с письмом. Другой собирает сводку из заметок. Третий разбирается в длинном документе. Если результат пригодился, способ остаётся в работе и постепенно расходится по команде.

Руководитель замечает это позже. Например, когда в готовом тексте появляется обещание, которого никто не давал. Или когда на простой вопрос «откуда взялась эта цифра?» нельзя получить внятный ответ.

В этот момент хочется выбрать один из двух понятных ходов: всё запретить или, наоборот, срочно внедрить официально. Но оба решения начинаются слишком поздно. Команда уже работает по-новому, а мы ещё не знаем как.

Кто передаёт ИИ рабочие материалы? Что именно поручает? Как проверяет ответ? Где решение остаётся за человеком? Что произойдёт, если ошибку не заметят?

Эта книга начинается с этих вопросов. Не с выбора сервиса и не с попытки написать идеальную политику. Сначала мы сделаем видимой реальную работу, затем договоримся о границах и только после этого выберем один процесс для пилота.

К последней странице у вас будут три рабочих документа:

— карта использования ИИ в команде;

— короткое соглашение о правилах и ответственности;

— план пилота на 30 дней с условиями продолжения и остановки.

Я не буду обещать, что после этого команда начнёт работать быстрее или все полюбят ИИ. Зато у руководителя появится основа для решений, а у сотрудников — понятный способ обсуждать работу без игры в нарушителей и отстающих.

Начнём с того, что уже лежит перед руководителем: с готового результата, по которому почти ничего не видно.

Глава 1. Готовый файл ничего не рассказывает о пути

Три одинаковых отчёта

В пятницу руководитель получает три аккуратных отчёта. Все лежат в нужной папке, явных ошибок нет.

Первый сотрудник собрал отчёт сам. Второй попросил ИИ убрать повторы, а затем сверил текст с заметками. Третий передал инструменту сырые сообщения из рабочего чата, получил сводку и почти не возвращался к источникам.

На экране это три одинаково законченные работы.

Разница проявится, если в одной из них обнаружится неверная договорённость. Первый и второй сотрудники смогут показать путь к исходным данным. У третьего останутся готовый текст и память о том, что нужная мысль «вроде была в переписке».

Проблема не в том, что один использовал ИИ, а другой нет. Проблема в том, что готовый файл не отвечает на управленческие вопросы:

— какие материалы использовались;

— что было поручено инструменту;

— какое решение принял человек;

— как проверили результат;

— кто его утвердил;

— можно ли разобрать ошибку.

Пока этого не видно, руководитель управляет не процессом, а впечатлением от результата.

Список сервисов здесь не поможет

Можно спросить сотрудников, какими инструментами они пользуются, и получить аккуратный перечень. Для управления доступами он пригодится. Для понимания работы — почти нет.

Один сервис может участвовать и в безобидном черновике поздравления, и в документе с внутренними цифрами. Разные сервисы могут выполнять одну и ту же часть задачи. Само название ничего не говорит ни о данных, ни о проверке, ни об ответственности.

Поэтому начинать лучше не с инструмента, а с задачи.

Первая карта

Карта — это обычная таблица. Она не оценивает людей и не измеряет, кто «достаточно современный». Она показывает путь от исходного материала до принятого результата.

Это не образец политики. В вашей команде будут другие задачи, материалы и последствия. Нам сейчас важна сама логика: не «кто открыл ИИ», а «что произошло с работой».

Разговор без допроса

Прямой вопрос «Кто использует ИИ?» может прозвучать как проверка, даже если руководитель не собирался никого ловить. Люди ещё не знают правил и не понимают, что последует за честным ответом.

Я бы сначала объяснила цель разговора:

Мы хотим понять, где ИИ уже помогает, где создаёт риск и каких общих правил нам не хватает. Сейчас мы не оцениваем людей и не выбираем обязательный инструмент. Личные переписки показывать не нужно. Нас интересуют задачи и способы проверки.

После этого можно взять одну недавнюю задачу и пройти её по шагам:

1. Что вы делали?

2. Какие материалы использовали?

3. Какую часть поручили ИИ?

4. Что всё равно решали самостоятельно?

5. Как проверили результат?

6. Кто мог его принять?

7. Что произошло бы при незамеченной ошибке?

Если ответа нет, в карте появляется «не выяснили». Это полезнее, чем правдоподобная догадка руководителя.

Что собирать не нужно

Для первой карты не нужны личные чаты, история запросов и доказательства того, сколько текста сотрудник написал сам. Мы выясняем не происхождение каждого предложения, а управляемость задачи: видны ли материалы, решение, проверка и принимающий.

Конкретные запросы могут остаться у исполнителя. Общий процесс не обязан делать всех одинаковыми.

Одна неделя вместо большого исследования

Возьмите одну команду или один процесс, а не всю компанию. В течение недели добавляйте в карту задачи, где ИИ использовали, рассматривали или сознательно не стали использовать.

К концу недели не нужно выпускать политику. Посмотрите на две вещи:

— где люди уже действуют похоже, хотя общего правила нет;

— где одинаковые задачи проходят по несовместимым правилам.

Этого достаточно для следующего шага. Во второй главе мы разберём, как провести общий разговор так, чтобы удачный частный опыт не превратился в обязанность для всех, а названная ошибка — в аргумент против человека, который о ней рассказал.