Манифест когнитивного дизайна труда с ИИ

Почему компаниям недостаточно просто внедрить нейросети

Генеративный искусственный интеллект уже меняет интеллектуальный труд.

Он пишет код, анализирует документы, создаёт тексты, предлагает решения, помогает искать ошибки и выполняет всё более сложные последовательности действий. Компании приобретают AI-инструменты, запускают пилоты и ожидают ускорения работы.

Но внедрение технологии само по себе ещё не означает, что работа стала лучше организована.

Когда ИИ начинает выполнять часть интеллектуальных задач, меняется не только скорость. Меняется сама структура труда человека.

Сотрудник меньше времени тратит на непосредственное создание результата, но больше — на постановку задачи, формулирование контекста, выбор между вариантами, проверку, интеграцию и принятие ответственности за итог.

ИИ может снизить нагрузку в одной части процесса и увеличить её в другой.

Он может ускорить начинающего специалиста, но одновременно лишить его задач, на которых формируется профессиональное мышление.

Он может увеличить индивидуальную производительность разработчика, но создать дополнительную нагрузку для тимлида, архитектора или специалиста, проверяющего результат.

Он может выдавать убедительные ответы, которые человек принимает быстрее, чем успевает осмыслить.

Он может освободить время — и одновременно создать ожидание, что сотрудник теперь должен выполнять ещё больше задач.

Поэтому главный вопрос новой эпохи звучит не так:

Как научить сотрудников пользоваться ИИ?

Более важный вопрос:

Как спроектировать труд человека с ИИ так, чтобы технология усиливала профессиональные возможности, а не разрушала мышление, навыки и ответственность?

Для ответа на этот вопрос я предлагаю использовать понятие «когнитивный дизайн труда с ИИ».

Что такое когнитивный дизайн труда с ИИ

Когнитивный дизайн труда с ИИ — это проектирование задач, процессов, ролей, обучения и систем оценки в условиях совместной работы человека и искусственного интеллекта.

Он учитывает, что внимание человека ограничено, рабочая память не может одновременно удерживать бесконечное количество контекста, а качество профессионального решения зависит не только от скорости получения ответа.

Задача когнитивного дизайна — определить:

• какие задачи следует передавать ИИ;
• какие задачи должны оставаться у человека;
• какие решения требуют совместной работы;
• где необходима независимая проверка;
• кто отвечает за итоговый результат;
• как избежать чрезмерного доверия к ИИ;
• как сохранять самостоятельное мышление;
• как обучать начинающих специалистов;
• как оценивать человека, если часть результата создаёт машина;
• как организовать командный процесс, а не только ускорить отдельного сотрудника.

Ноокрафтинг и ноокрафтер

Практику системного перепроектирования интеллектуального труда человека с ИИ в проекте NOOCRAFT я называю ноокрафтингом.

Ноокрафтинг помогает компании не просто добавить ИИ в существующую модель работы, а пересмотреть задачи, процессы, роли, обучение, контроль и системы оценки так, чтобы человек управлял возможностями ИИ, сохранял профессиональное суждение, развивался и осознанно отвечал за итоговый результат.

Специалиста, который занимается таким проектированием, я называю ноокрафтером.

Ноокрафтер:

• анализирует структуру интеллектуальной работы;
• определяет, какие функции передавать ИИ, какие оставлять человеку, а какие выполнять совместно;
• проектирует точки человеческого контроля и независимой проверки;
• уточняет роли, границы автономии и ответственность за результат;
• помогает перестраивать процессы взаимодействия человека и AI-инструментов;
• проектирует условия обучения и профессионального развития;
• участвует в пересмотре критериев оценки труда, если часть результата создаёт ИИ.

Ноокрафтер — не обязательно отдельная должность. На первом этапе это прежде всего междисциплинарная квалификация, которая может быть востребована у руководителей команд, CTO и engineering managers, HRD и HRBP, L&D-специалистов, организационных дизайнеров, бизнес-аналитиков и консультантов по изменениям.

Почему этого не решает обычное обучение работе с ИИ

Курс по промтам может научить сотрудника получать более качественные ответы.

Но он не отвечает на вопросы:

• как меняется нагрузка команды;
• кто должен проверять результат;
• как избежать накопления плохо понимаемого кода;
• как развивать джунов;
• какие задачи нельзя полностью делегировать;
• как меняется роль руководителя;
• как оценивать качество профессионального суждения;
• как распределить ответственность между человеком и AI-агентом.

Это вопросы не только технологии. Это вопросы проектирования труда.

Почему я начинаю этот проект

Я наблюдала появление ИИ не со стороны. Компания, в которой я работаю, прошла путь от почти полного отсутствия таких инструментов до их активного использования.

Я ожидала увидеть прежде всего ускорение работы, но стала замечать, что меняется сама работа команды: распределение задач, нагрузка, проверка, обучение, роли и ответственность.

Одновременно я сама начала использовать несколько видов генеративного и агентного ИИ для разных рабочих задач. Это позволило увидеть изменения с двух сторон: внутри собственной практики и на уровне команды и организации.

Именно эти изменения натолкнули меня на создание NOOCRAFT.

В англоязычном профессиональном и исследовательском поле уже формируются направления Human–AI Work Design, Human–AI Collaboration, Cognitive Offloading, AI-Assisted Work и Human Oversight.

Однако эти знания распределены между когнитивной психологией, организационными исследованиями, разработкой программного обеспечения, HCI, HR и управлением изменениями.

В русскоязычном пространстве пока нет целостной прикладной рамки, которая объединяла бы эти направления и переводила их в практические решения для IT-команд.

Поэтому я начинаю исследовательский проект, посвящённый когнитивному дизайну труда с ИИ.

Моя задача — не объявить заранее, что ИИ полезен или вреден.

Моя задача — исследовать:

• где он действительно снижает нагрузку;
• где создаёт новые скрытые затраты;
• как меняет мышление и обучение;
• что происходит с ролями и ответственностью;
• какие процессы необходимо перестраивать;
• какие метрики перестают работать;
• как российские IT-команды уже адаптируются к новой реальности.

Как будет развиваться проект

Проект будет строиться на четырёх источниках:

1. международные научные исследования;
2. прикладные корпоративные кейсы;
3. интервью с российскими разработчиками, руководителями и HR;
4. практические пилоты в IT-командах.

Каждый публичный вывод будет обозначаться как:

• подтверждённый исследованием;
• поддержанный практическими данными;
• наблюдение;
• рабочая гипотеза.

Это принципиально важно, поскольку новая тема быстро обрастает громкими, но плохо подтверждёнными заявлениями.

Первый этап

Первый этап проекта посвящён исследованию:

«Как генеративный и агентный ИИ меняет интеллектуальный труд российских IT-команд».

В нём будут изучаться:

• использование AI-инструментов;
• изменение структуры задач;
• нагрузка на review;
• обучение и развитие специалистов;
• доверие к AI-результатам;
• распределение ответственности;
• изменение ролей;
• новые требования к оценке сотрудников.

Я приглашаю к участию разработчиков, тимлидов, CTO, engineering managers, HRD, HRBP и L&D-специалистов, которые уже сталкиваются с внедрением ИИ в реальной работе.

Когнитивный дизайн труда с ИИ пока не является готовой дисциплиной с окончательными ответами.

Именно поэтому её необходимо создавать сейчас — до того, как хаотичное внедрение технологии сформирует процессы, последствия которых компаниям придётся исправлять позже.

Следующий материал

Что такое когнитивный дизайн труда с ИИ — и зачем он компаниям

Разбираемся, какие элементы работы приходится проектировать компании, когда часть интеллектуальных задач выполняет ИИ.

Читать дальше →