Каждый день мы автоматизируем всё, что можно: от походов в магазин до общения с друзьями. Кнопка “авто” стала синонимом эффективности. Но с ростом числа умных ассистентов и LLM-агентов всё чаще появляется ощущение, что мы начинаем терять что-то важное.
За год активной работы с автоматизацией я понял: есть задачи, где ручной труд не просто полезен, а незаменим. Сегодня поговорим о тех островках человеческого, где любой промпт будет звучать как фальшивая нота, а самая продвинутая модель окажется беспомощной. Это не манифест против прогресса, а напоминание о том, что некоторые вещи должны оставаться неэффективными, медленными и по-человечески неидеальными.
1. Общение с людьми
ИИ уже пишет за нас деловые письма, отвечает в чатах поддержки и даже проводит первичные скрининги кандидатов. Со стороны кажется, что вот он - прорыв, который наконец-то разгрузит нас от рутины. Но, наблюдая за этим, я всё сильнее ловлю себя на мысли: мы пытаемсь автоматизировать саму человеческую связь. И в погоне за эффективностью рискуем потерять нечто гораздо более важное - настоящее общение.
Почему же стоит десять раз подумать, прежде чем ставить на автопилот диалог с другим человеком?
Контекст — это не только слова. Это интонации, улыбки и эмоции
Машина отлично распознает слова. Она поймет, что вы написали «спасибо», но почти наверняка ошибется, пытаясь определить, прозвучало ли это искренне, с сарказмом или с раздражением. В живом разговоре большая часть смысла рождается не в тексте, а между строк: в интонации, в затянувшейся паузе, в нервном смешке. Это тот самый «протокол», который мы, люди, считываем с детства и который не описать на языке JSON.
Алгоритмы трепещут перед хаосом и неопределенностью, а человек в них живет. Иногда проблема клиента не укладывается в заранее прописанные категории, а коллеге нужна не констатация факта, а молчаливое понимание. Лучший ответ в такой ситуации - не безликое «Понял вас, перенаправляю в другой отдел», а простое человеческое «Похоже, вам пришлось непросто. Давайте разберемся». Эмпатия - это не найти правильный шаблон, а признать право другого на сложные, неоцифрованные эмоции.
Безусловно, автоматизация - мощный инструмент, но в общении она должна быть на подхвате, а не на главной роли. Пусть ИИ подсказывает нам удачные формулировки, ищет информацию или фильтрует спам. Но последнее слово, живая реакция и искренняя забота должны оставаться за нами. Потому что автоматизировать можно процесс, но не доверие.
2. Собеседования и интервью
Автоматизация добралась и до одной из самых стрессовых сфер - поиска работы. Уже сейчас ИИ может не только проанализировать резюме (что, в общем-то, хорошая фича), но и провести первичное интервью, задавая заученные вопросы. Звучит заманчиво: наконец-то можно избавиться от волнения и давать «идеальные» ответы. Но здесь мы попадаем в ловушку: пытаясь автоматизировать самопрезентацию, мы рискуем показать робота вместо себя.
Крутой сценарий использования ИИ - подготовка, а не подмена.
Представьте, что у вас есть личный тренер. Он может проанализировать ваше резюме, предугадать 90% вопросов, пройти с вами пробное собеседование и указать на слабые места в ответах. Это мощнейшее преимущество! Вы приходите на встречу более уверенным и подкованным. Но ключевое слово здесь - «подготовленный», а не «замененный». Такой подход мы стараемся использовать в своем ИИ-ассистенте для поиска работы.
Так почему же сам процесс живого собеседования - не лучшая кандидатура для автоматизации?
Потому что любой скрипт разбивается о первый нестандартный вопрос.
Вы можете написать себе идеальный промпт с ответами на все классические вопросы HR. Но что вы сделаете, когда интервьюер, выслушав ваш заученный монолог о методологиях, вдруг спросит: «Отлично, а теперь представь, что ты объясняешь это своей бабушке?» или «Опиши эту проблему так, как если бы ты был шеф-поваром?».
В этот момент заученный шаблон беспомощен. Спасает только гибкость ума, чувс��во юмора и способность быстро перестраивать мысль. А это чисто человеческие навыки, которые невозможно заскриптовать.
Если вы используете автоматизацию как «щит», который прячет вас за идеальными, но не вашими ответами, вы совершаете главную ошибку - лишаете себя обратной связи. Неудачное собеседование, где вы запнулись или не смогли ответить на вопрос, - это бесценный опыт. Оно показывает ваши реальные, а не приукрашенные слабые места.
Успешный обман с помощью ИИ принесет вам предложение о работе, на которой вам, возможно, будет невыносимо трудно, потому что требования были к «роботу», а не к вам. Честная ошибка на собеседовании и последующий рост часто полезнее, чем иллюзия идеального соответствия.
Используйте ИИ как своего агента по подготовке. Пусть он поможет вам проанализировать компанию, отрепетировать ответы и прокачать слабые места. Но на само собеседование выходите со своим умом, своей искренностью и своей неповторимой человеческой харизмой. Потому что компания ищет не безупречного робота, а живого и перспективного коллегу (если, конечно, это не галера). И именно ваши, пусть и неидеальные, черты могут стать решающим аргументом.
3. Генерация идей
Вокруг генеративных моделей сложился настоящий культ: их представляют универсальным инструментом для мозгового штурма, который вот-вот заменит креативные отделы. Действительно, попросите ИИ придумать название для кофейни или концепцию рекламной кампании — и вы получите десятки вариантов. Быстро, аккуратно, грамматически безупречно. Но почему-то почти все они звучат одинаково и не вызывают ни малейшей искры. Потому что ИИ оптимизирует идеи, а не рождает их.
Машины не рискуют, а значит, не создают ничего по-настоящему нового
Вспомните, как рождались ваши лучшие идеи. Не во время строгого совещания по методологии, а за чашкой кофе, во время прогулки, в случайном разговоре на отвлеченную тему. Настоящее творчество — это спонтанный процесс, где ошибка может стать открытием, а случайная ассоциация — гениальной метафорой. А любая идея ии — это умный микс уже сказанного. В ней нет личной боли, одержимости, уникального угла зрения, рожденного из вашего неповторимого опыта. Идея без автора лишена души и контекста. Это хорошо скомпонованная статистика, а не выстраданная точка зрения.
Используйте ИИ как катализатор собственного мышления, а не как его замену. Самые яркие идеи по-прежнему рождаются не на экране, а в диалоге с самим собой и миром, в процессе, полном проб, ошибок и неожиданных открытий.
4. Наставничество и обучение
Образовательные технологии - это мастхэв для любого стартапа в EdTech. Персонализированные траектории, мгновенная проверка заданий, круглосуточный AI-ассистент - кажется, вот он, ключ к массовому и эффективному образованию. Но здесь мы сталкиваемся с фундаментальным противоречием: пытаясь масштабировать знание, мы рискуем автоматизировать самую суть обучения - передачу не только информации, но и огня.
Самый продвинутый ИИ может мгновенно найти ошибку в вашем коде, подчеркнуть грамматическую неточность и даже предложить правильный вариант. Но он никогда не добавит то, что часто важнее самого исправления: поддержку.
Он не скажет: «Вижу, ты запутался, это нормально на твоём этапе», «Помнишь, как у тебя не получалось неделю назад? А сейчас уже получается!» или «Не переживай, у всех с первого раза не выходит».
Именно эта человеческая эмпатия, это признание наших трудностей не как багов, а как части процесса, не дает нам опустить руки в самый критический момент. Автоматизация дает информацию, а человек - веру в себя. Так, например, Например, Стив Джобс был наставником Марка Цукерберга)
Мы учимся у человека не только тому, что он знает, но и тому, как он это делает. Мы подсознательно копируем его подход к решению проблем: как он реагирует на критику (спокойно анализирует или взрывается?), как задает уточняющие вопросы (с искренним интересом или с снисхождением?), как ведет себя после провала (собирается и пробует снова или опускает руки?).
У ИИ нет характера, нет воли, преодолевающей сомнения, нет истории взлетов и падений. Он безупречный, но безликий информационный справочник. Он не может быть ролевой моделью, потому что у него нет личности, которую можно было бы брать за пример.
ИИ может брать на себя рутину: проверку упражнений, повторение материала, построение индивидуальных траекторий. Но самую главную функцию - быть наставником, тем, кто вдохновляет, поддерживает, верит и показывает пример стойкости - оставьте за живыми людьми. Потому что технологии могут научить нас знать, но только человек может научить нас быть.
Вывод
Мой итог такой: мы автоматизировали всё, что могли, пришла пора вспомнить зачем.
Технологии должны освобождать человека, а не подменять его. Пусть роботы парсят данные и сортируют таблицы, а разговоры, вдохновение, наставничество и решения и останутся ручными и человечными.
Что думаете на этот счет?)
