0: Ооо, бездушный робот. Видеть в искусственном интеллекте некоторую какую-то божественность и волю, которая за меня что-то сделает очень опасно. Как объяснить и что такое хорошо, что такое плохо нам в руки. Технологический прогресс даёт новые инструменты. Это

1: Интеллект это способ мышления, а что ещё можно отдать, автоматизировать и упростить. Никакой гонки с искусственным интеллектом у нас нету технологии должны нам помогать, но не должны становиться нашими хозяевами. Ощущение, что за тобой все время

2: Кто-то следит после подкаста нам надо с тобой поработать, с тревожностью надсмотрщик, а я как генеральный директор, как CEO компании твой надсмотрщик или кто утверждение и вообще постановка вопроса искусственный интеллект заменит человека.

3: Некорректно, во дни сомнений, во дни тягостных раздумий о судьбе моей родины ты 1 мне поддержка, опора чат gpt привет, меня зовут Саша томас, я pr директор мвс яй.

4: Это центр искусственного интеллекта МТС, и это наш подкаст. Ошибка 404, где мы говорим о сложных технологиях просто и нам помогает красная кнопка. Если кто-то из гостей произносит сложный термин, они слышат такой звук и вынуждены его

5: Просто сегодня у нас самый лучший подкаст, потому что он с моими коллегами, а значит, я его сам буду согласовывать, и он выйдет быстрее всего. Это Денис Филиппов, генеральный директор мвс ияй Максим Волошин.

6: Директор по продуктам мвс аяяяй и Анастасия Зальцман эйчар, директор мвс аяяяй и автор книги, про которую мы сегодня тоже расскажем, как быть хорошим it менеджером, правильно, и руководителем спасибо, и руководителем.

7: Я хочу, чтобы мы поговорили об искусственном интеллекте в 2026 году. Серьёзно, да, потому что все-таки, слава Богу, мы этот год встретили. О чем же мы будем говорить? Да, наверное, я хочу начать с Насти, потому что все-таки 1 из главных этических, да.

8: Принципов. Я тебя попрошу его тоже объяснить, который в прошлом году говорился, озвучивался. Это так называемая человеко центричность. Вот что это такое и где человек в мире искусственного интеллекта в 2026 году. Вообще мне бы хотелось здесь

9: Поговорить про человеко центричность с точки зрения здесь можно поговорить и как пользователя, и, собственно говоря, как участника этой системы вообще глобально, потому что когда мы говорим про человекоцентричности в искусственном интеллекте, мы говорим о том, что

10: Сейчас вот что мне вообще нравится скорость вообще мне нравится в том, где мы сейчас находимся, потому что если мы ещё в прошлом году могли говорить, что искусственный интеллект это инструмент, то сейчас мы уже вообще то в среде находимся, потому что многие компании, многие продукты внедряют искусственный интеллект. И сейчас мы говори,

11: Не про взаимодействие с инструментом, взаимодействие с средой. И это немножко вообще уже другой тип взаимодействия и другой тип, как сказать, как человекоцентрично нам здесь разложить. И вот важный момент, что когда мы говорим про человека во взаимодействии с искусственным интеллектом, мы всегда говорим про т,

12: То, что важно, чтобы человек не делегировал ответственность, не делегировал принятие решений, когда мы говорим про субъективное какое-то субъектность в этих взаимоотношениях и говорим про то, что здесь всегда человек должен оставаться тем, за кем финал.

13: Слово, за кем в итоге ответственность за те решения, которые ему нагенерировал искусственный интеллект. И в этом вообще то тоже человек центричность, потому что видеть в искусственном интеллекте некоторую какую-то божественность и волю, которая за меня что-то сделает, очень опасно в каком-то смысле.

14: Техно гуманистка. И мне кажется, что технологии должны нам помогать, но не должны становиться нашими хозяевами. А вот когда мы говорим, например, про пользователей систем, которые мы проектируем с точки зрения искусственного интеллекта, что в них человекоцентричности, для меня здесь вопрос прозрачности, потому что когда человек

15: Человек не понимает, почему ему показывают это решение, кто принял это решение. Нет возможности сделать паузу, нет возможности понять, кем сделан этот контент и с чем я сейчас взаимодействую. Вот это тоже отсутствие человека, центричность. Поэтому я бы этот вопрос предложила бы рассмотреть сразу.

16: Разных точек зрения, где мы, как участники этой системы, этой среды и что происходит, когда мы, как пользователи каких-то приложений, систем с этим взаимодействуем, где здесь человекоцентричности. И мне кажется, что компании должны тоже об этом задумываться, оставляют

17: Для невозможность моего какого-то субъектного взаимодействия с приложением или с какой-то системой, или я с каким-то черным ящиком работаю, и это не заложено в паттерны, которые о которых думали компании, создавая что-то native или с использованием искусственного интеллекта, можно

18: Все, я проштрафилась сразу коротко в эту игру и сразу проговорим основные термины, про которые будем сегодня говорить. A native это что такое? Кто объяснит? Давай я в контексте человека объясню, что такое, кто это сказал.

19: Да, я сейчас расскажу с точки зрения формат того, что я вкладываю в native, когда говорю, например, про, если я говорю про какое-то приложение, сервис или компанию, это значит, компания, которая не просто там какого-то копилот внедрила, а вообще построен её не

20: Невозможно без искусственного интеллекта или продукта этого. Это native продукт в версии эйчара мвс. То, что я могу сказать как Настя, когда я говорю про человека, это способ мышления. Если хочешь, я могу раскрыть этот термин чуть подробнее. Что такое native люд?

21: Расскажи про native да, копилот у нас в прошлых выпусках мы объяснили по ссылке. У, слава Богу, оказывается, могла быть и такая лужа. Давай попробуем. Смотри, что такое native человек, и мне очень кажется важным об этом поговорить. Это

22: Просто человек, я умею протить, я умею как-то я знаю, что такое большие языковые модели. Это способ мышления, это мышление, когда я думаю, а что ещё можно отдать, автоматизировать и упростить это история про то,

23: То, что человек такие люди очень спокойно, резистентно относятся к несовершенным ответам и умеют очень быстро их корректировать люди, которые гибко работают с неопределённостью. И native это умение работать с данными и быстро трансформировать их в понятные системы и рисовать схе.

24: Кстати, это тоже история с тем, чтобы быть native это, конечно же, умение быстро осваивать разные инструменты и в том числе это пок, мышление, пок, мышление сразу на всякий случай, пок это proof of concept, это когда мы умеем мыслить концептуально, каким

25: Это быстро сделал какой-то прототип. Концептик попробовал, сделал, проверил свою гипотезу и побежал дальше. Вот если коротко, помимо пользования всякими разными штуками, вот это native мышление. Пойдём против часовой стрелки. Максим, как

26: Человек, отвечающий за продукты, где встречается нейтив, человек и искусственный интеллект в 2026 году. Да, саш, знаешь, я бы хотел ещё немножко соотнести с тем, что Настя до этого сказала, потому что, мне кажется, там мы тему зацепили, она

27: Все-таки довольно важная, и хочется про неё может даже чуть поглубже поговорить, потому что когда речь шла про, например, взаимодействие человека и вот этих вот продуктов, и Настя начала говорить про чёрный ящик, это на самом деле же

28: Для любого сервиса. Угу. То есть точно также ты там взаимодействуешь, не знаю, там, с каким-нибудь, там, с какой-нибудь клиникой, либо с каким-то там любым другим сервисом, там даже автосервисом. Любому человеку классно понимать, что вообще происходит в этот момент, и

29: Кажется, что это вообще, в принципе, хорошее правило дизайна таких систем, как бы объяснять, что происходит в этот момент, потому что тогда тебе там и ждать проще, когда у тебя там что-нибудь крутится, да, тебе там

30: Происходит то-то, то, то, то, то, то, то, то ты уже такой, блин, класс. Я понимаю, что происходит если говорить про вообще, как бы native и где человек с ним сейчас встречается, ну на самом деле практически

31: Везде. То есть сейчас у нас очень много продуктов, которыми мы с вами пользуемся каждый день. Даже тот же самый поиск, он тоже содержит в себе технологии искусственного интеллекта, они уже там на самом деле давно. Вот просто если мы говорим про

32: Генеративный искусственный интеллект, там этого, наверное, сейчас пока ещё не так много, но если мы там посмотрим тренд, как в мире переходят с базового поиска на perplexity. Вот, пожалуйста, вот каждый день мы

33: С этим сталкиваемся на всякий случай perplexity тому, что из России там есть определённые сложности с оплатой давай объясним perplexity это новый вид, да, ii поиск, по сути, это и вот как раз нейтив продукт, то есть продукт, который изначально сделан.

34: На логике искусственного интеллекта, да, и без искусственного интеллекта, он, а не туда был внедрён искусственный интеллект. Да, ребята изначально проектировали продукт, так что те результаты поиска, которые, ну, довольно классические, да, там по индексу они будут

35: Проходить через нейронки, обогащаться и выдавать тебе там более понятный хороший результат, но в том числе и понимать лучше, что ты от них хочешь, да, то есть быть таким твоим помощником, помощником в поиске. Я правильно понимаю, что

36: Сегодня единственный массовый нет продукт в мире. Да нет, почему их, а какие ещё есть перечислены? Gpt, например, 1 из самых, наверное, массовых продуктов в мире с конца 2022 года.

37: Начался. Вот это я бы об этом тоже поговорил. Мы считаем чат бот продуктом или все-таки сейчас уже, слушай, ну когда его условно раздел, вот мы вчера буквально с нашим ренди директором Даней киреевым разговаривали, он был в африке, и он рассказывал,

38: Просто где только небыл поездку, как он ехал с таксистом, который для того, чтобы что-то узнать, он ходил не в google, он ходил в chat gpt и узнавал у него, что и как, где нужно сделать, вплоть до того, что даже если у него там что-то

39: С машиной происходило, они там искали не сервис, а он реально там фотографировал, что происходит в двигателе чат gpt. Ему помогал там что-то пофиксить. Значит про i native организации для меня i native это такой.

40: Же виток развития технологий, как там, например, лет 30 назад внедрялись персональные компьютеры, да, то есть тогда, наверное, мог бы быть термин компьютерный.

41: Да, то есть когда люди там, условно с калькуляторов, кто-то использовал ручные счёты и так далее, и так далее, пересаживались на новые инструменты, которые там, значит,

42: Технологический прогресс им даёт. Это были компьютеры. Вот сейчас у нас, мы живём с вами. Время, когда нам в руки технологический прогресс даёт новые инструменты. Это искусственный интеллект и

43: Благодаря там сервисам и продуктам как chat gpt искусственный интеллект стал массово известен, да и адаптация этой технологии идёт с невероятной скоростью и в чем изменения?

44: Парадигма в том, что a native организация это все-таки в 1 очередь организация, да, то есть раньше мы организовывали, значит, организацию, каким образом есть люди, есть цель.

45: Организации, выпуск тех или иных сервисов. Есть стратегия, есть цели, есть различные системы управления, как людей организовать, раздать им Роли, зона ответственности, метрики, по которым измерять эти успешные

46: В этих зонах ответственности. И вот собираются так называемые команды людей и выпускают продукты, сервисы и так далее на рынок. И это вот, ну, классическая традиционная организация, да, а сейчас мы идём к чему? К тому, что

47: Искусственный интеллект позволяет нам определённые Роли заменять. Получается, что у нас создаются уже гибридные команды, да, когда есть в организации люди, которые ставят за

48: Задачи, как и сейчас, но задачи ставят не только другим людям, да и делегирование происходит не только в других людей, но и в, скажем так, виртуальных сотрудников в виде искусственного интеллекта, который начинает решать опреде,

49: Определённые задачи. И Настя правильно сказала, что в любом случае в этой парадигме остаётся, ну, большой вопрос, как распределить зоны ответственности, кто принимает финальное решение за результат работы.

50: В общем то, для меня, так же, как и в реальной организации, да, все равно есть главный руководитель, генеральный директор, который распределяет ответственность, делегирует задачи и несёт финальную ответственность за то, что в итоге получилось для меня ещё.

51: Искусственный интеллект, в общем то, с 1 стороны его можно представить как чёрный ящик, но если мы подумаем в любой организации, когда мы взаимодействуем с людьми, тоже люди, чёрный ящик, да, люди это же тоже

52: Ну, по сути, чёрный ящик, потому что ты очень условно представляешь, что у другого человека в голове, да, чужая душа, потёмки абсолютно, и ты с ним взаимодействуешь, ну, то есть даёшь какие-то задачи, получаешь какую-то обратную связь.

53: И со временем с опытом начинаешь как-то чуть чуть лучше понимать, управлять и пытаешься вот выстроить систему, в которой тебе понятно, прозрачно, комфортно работать с другими людьми. Вот с искусственным интеллектом тоже самое нам придётся делать

54: Нам придётся научиться разговаривать на его языке. И вот это вот новые профессии, там промт, инженеры и так далее. Это же, что это способность человека на языке, понятном искусственному интеллекту, объя.

55: Че он от него хочет, какую задачу он хочет ему дать и если резюмировать нейтив, организация для меня это организация, не обязательно нового типа, да, как perplexity, которая изначально в корее содержит технологии.

56: Интеллекта, а это любая организация, которая перешла на гибридный тип работы, да, когда у них есть эта организация, может быть, совершенно традиционного бизнеса, да, там финансовый бизнес, там даже там строительный бизнес любой

57: Какой не возьми производственный бизнес, который включает в себя вот этих вот сотрудников, виртуальных сотрудников и выстраивает систему управления, которая подразумевает работу и с людьми, и с виртуальными сотрудниками. И это уже

58: Даёт. Ну, на мой взгляд, статус нет, потому что вот мы перешли на работу с виртуальными сотрудниками в виде искусственного интеллекта. Ну да, это будет значить, что мы трансформировали процессы своей компании и трансформировали мышление, она уже друга.

59: Компания. И вот тут Денис такую важную вещь говорит, потому что мне часто слышатся вот эти вот такие достаточно панические с рынка истории, что там типа массовое увольнение людей и так далее. Давайте правильно воспринимать эту ситуацию. И Денис, очень правильно.

60: Термин использовал Роли, меняются Роли какие-то распадаются, какие-то схлопываются, какие-то меняются, то есть появляются новые, появляются новые Роли, смысл того, что меняются требования к сотрудникам, меняются их навыки, на которые делается акцент и меняется.

61: Two меняется как бы тот формат ценностей, который ожидается от человека. И вот знаете, мне что нравится, ведь 1 из, как сказать, хороших компетенций, это умение правильно задать промт, а что есть промт. И вообще мне очень нравится, какие отзывы потом по

62: Получаю от людей, в чем они прокачались. Люди, которые хорошо используют искусственный интеллект. Не поверите, я надеюсь или все, поверите мне, они прокачиваются в навыке постановки задач. Супер. По моему, это вообще классный навык. Они прокачиваются в навыке.

63: Формулирование образа результата. Вау, ну то есть когда мы понимаем, куда мы идём и че мы хотим получить, и грамотно это декомпозировали, поймёт и искусственный интеллект, и человек, и вообще супер. Поэтому становиться самим более прозрачным и классно формулировать свои мысли, мне кажется,

64: Отличная компетенция. Сейчас Настя говорит, я подумал, что вообще, в принципе, вот этот навык очень чётко сформулировать, что ты хочешь. Ну классно же это вообще может повлиять на общество и на качество отношений.

65: Обществе, потому что, ну, общество в 1 очередь ячейка, да, общество, значит, отношения наладились, а нам придётся выстраивать отношения с искусственным, потому что если ты не будешь выстраивать, то дальше мы там вспоминаем

66: Все книжки Айзека Азимова я, кстати, очень советую всем их любишь. Айзика Азимова сразу перечисли 5, чтобы потом не возвращаться. Там есть 1 книжка, которую, скорее всего, никто никогда не читал, хотя в ней были сформулированы первые, кроме тебя, Максим, кроме меня.

67: В книжке сформулированы 3 закона робототехники. Ну, вообще, вот именно там они были сформулированы, какой 1979 год называется хоровод. Рассказ очень всем советую почитать, потому что там как раз от того, как был сформулирован, ну, по сути,

68: Промт для робота в результате зависело, там люди умрут или не умрут, потому что робот там не до конца понял, что нужно. И исходя из той ситуации, в которой они находились. Ну там прямо была опасность.

69: Добавлю Айзик Азимов, замечательный писатель, правила робототехники сформулировал а вообще в мире искусственного интеллекта есть золотое правило мусор на входе я перевожу на русский мусор на выходе Гарби чин Гарбич аут.

70: Да как же, считаем, считают любые, любые вари вариации, но смысл от этого не меняется. То есть, если ты плохо сформулировал задачу, это тоже как в жизни с едой. Абсолютно, да.

71: Понимаешь, насколько это золотое правило. Интеллект это жизнь, это, это жизнь и правила этой жизни, они не меняются, понимаешь? Поэтому есть

72: Ты плохо сформулировал, плохой результат получил. Если ты постарался, хорошо сформулировал, все чётко структурировал. Че ты хочешь получить? Какая цель? Да, какие требования то?

73: И, соответственно, результат получаешь. Настя. А правда, что это усреднённый 1 из самых слабых качеств человека, усреднённого на работе, формулировать, формулировать задачи, да, но я хотела бы здесь как-то опять встать на защиту человечества. Дело в том, что

74: Мы все-таки довольно сложно организованные существа, у которых есть очень много контекста, который их сопровождает на фоне формирования всю их жизнь. И мой любимый пример. Если сейчас для вас и для слушателей, я, например, скажу давайте

75: Представим медведя, мы такое количество медведей представим, а вроде бы медведь это довольно, ну, такое простое слово для нас, для вас, ну, кто-то представит себе мишку из олимпиады 80, кто-то какого-нибудь зверского медведя, нападающего, кто-то там, умку. Ну, в общем, много.

76: Раз медведей будет много, чебурашка, чебурашка, это, ну, допустим, чебурашка. Для меня всегда казалось, что это что-то иное для оказался. Это медведь. Ну, собственно говоря, может быть и такое. Вот. Поэтому здесь ещё есть момент, насколько мы точно точны в формулировках, да,

77: И дальше вот что мне хотелось дополнить, ведь 1 из качеств, которое как раз я называла у native людей, это спокойное отношение к шероховатостям, умение докручивать до правильного результата, сделать несколько старатьс.

78: Prompting для того, чтобы получить то, что нужно, и ведь тоже, когда Денис говорил про отношения, это хорошее качество в отношениях, уметь уточнять, уметь дополнять, уметь проверять, правильно ли меня поняли, и проанализировать, какой ответ я получил, потому что так получилось, что мы сегодня вдруг про отношении

79: Начали говорить, но ведь, согласитесь, в диалоге, если я внимательно дослушаю твой вопрос в этот момент, не думая об ответе. А вот внимательно послушаю, как-то это восприму, задам уточняющий вопрос. Скорее всего, качество глубина нашей беседы будет в разы лучше, если ты мне будешь задавать вопросы, а я буду там, витат.

80: В облаках и в своей каком-то там эго, и отвечать на что-то, что конкретно мне, как Насте там как-то жизненно откликается, но качество от нашего разговора и понимания друг друга будет другое, и что интересно, и что классно эти навыки и умение это тренировать.

81: Заложено взаимодействие с искусственным интеллектом, потому что мы же на него не злимся и не говорим, ох ты какой противный искусственный интеллект. Вот ты как мне ответил по-дурацки. Ну как бы вряд ли нет. И ты спокойненько дальше дорабатываешь, потому что у тебя есть, что у тебя есть ценность.

82: Ты понимаешь, что в результате этого взаимодействия ты что-то хочешь ценное создать? В общем, короче, такой, понимаешь, насть, хотел тебя ещё дополнить. Мне кажется, здесь вопрос ещё более ответственного отношения, да, взаимодействия с искусственным интеллектом, потому что, когда

83: Мы даже там, может быть какую-то не очень чёткую задачу поставим человеку, но у него там есть контекст, он там может как-то вырулить. Угу. Да, потому что он человек, он там может быть какой-то опыт у него был, он может все таки какой-то додумать, исходя из своего опыта, если он более менее

84: И сделать даже так, как хотелось бы с когда мы говорим про системы, там мультиагентные искусственного интеллекта, там может пойти будешь мультиагентность, потом объяснять, да, хорошо, там может все пойти совсем не туда и

85: И вот как раз для того, чтобы, условно говоря, это там хорошо делать. Если хочешь получить хороший результат, надо формулировать все-таки более ответственно, с 1 стороны. А если говорить про мультиагентные системы, раз уж я такую подводочку, да, сделаю,

86: Должны быть тогда ещё дополнительные функции в этой системе, там в виде, например, даже других каких-то там, либо агентов, либо ролей, которые будут проверять результат. Ну то есть, условно говоря, там я мог дать как

87: Какую-то задачу. И у меня там, например, есть несколько вот этих агентов, да, которые, как вот Денис рассказывал, до этого у него там у каждого может быть своя роль. Ну вот ты тексты выпускаешь, да, давай, да, у тебя есть человек, который, допустим, придумывает

88: Текст, да, сценарий. Да, дальше есть наверняка какой-нибудь редактор, который это все дело вычитывает. Ещё корректор, ещё корректор, корректор и так далее. Ну, как минимум 3 Роли, да, вы так представляете, отдел.

89: Нет, там 1 я сижу, вы понимаете, что Саша, так как мы все-таки сотрудники 1 компании, ко мне придёт за новыми ставками, а мы ему скажем, у нас есть виртуальные ставки, виртуальные ставки, конечно, и все. И мы Саше представляем, вот набор как

90: Может улучшится его работа, если он наконец то сделает для себя, а сотрудников я знаю, что этот хитрец уже пользуется. Давайте я мысль закончу. Давай. То есть, условно говоря, тебе все равно, например, вот в этой мультиагентной системе желательно делать

91: Какое-то количество ролей, которые будут проверять результат. И это очень сильно повышает итоговое качество. То есть вот этот как бы луп проверки 1, а желательно их, чтобы было несколько кардинально меняет ситуацию. Можно такое упражнение

92: Проделать пару минут. Давайте вот возьмём какую-нибудь специальность любую и мультиагент прям разберём вот образ результата, как это будет выглядеть а вот только что мы разобрали. Не, нет, плохо. Давайте. Че, далеко ходить?

93: И тем более, в теории у нас есть практика. То есть мы в конце прошлого года запустили нашу платформу, как ты знаешь, в, да, именно так и на ней, например, мы сейчас делаем конкретный проект по эйчарам, да, вот.

94: То есть мы в команду hr на нашей платформе разрабатываем агентов, которые войдут в их команду и у нас будет такая гибридная команда hr. И там мы например hr разбиваем на Роли. Там есть конкретная роль, например.

95: Рекрутёры, которые отсматривают резюме вот у нас появится агент, да, уже появился, да, агент, который эти резюме отсматривает, но не только отсматривает, но он же ещё общается с потенциальным соискателем в telegram.

96: Обсуждать с ним вопросы, которые из его отклика до конца были непонятны. Здесь дело даже не в базовом, не в массовом Найме. Вот даже если говорить на примере нашей компании, там мы разбираем порядка 70000 откликов.

97: Летит нас при том, что найма, у нас такого нет, да? Ну, представьте себе цифру 70000 тысяч, и это не на 100000 вакансий, да, это там на 5, 10, 15, 20, 30. Ну, то есть нам, нам не нужно большое количество людей, у нас

98: Очень компактная команда, и мы разбираем на это небольшое количество открытых вакансий. Мы разбираем 70000 откликов. Коэффициент того, как внимательно и насколько качественно с глубиной сделает этот человек, тоже будет очень низким. И вот это вот

99: Ошибку хочется избежать, потому что представьте себе даже самое, я очень люблю свою команду. Это очень компетентные ребята, которые очень внимательно все смотрят, но ни 1 живой человек на 100% внимательно, с чувством, сердцем.

100: Всей душой 70000 не сможет обработать качественно. Это, это просто. И это только 1 этап, насть. А дальше нужно, например, вот он увидел что-то, да, у него внутри нейронка его органическая сработала, он увидел какую-то жемчужинку и такой, о, класс.

101: Надо мне теперь уточнить у этого человека несколько моментов, а на это уходит ещё больше момент. Он может потерять других жемчужинок, он может пропустить какую-то жемчужинку. Вот тут, мне кажется, важно смотреть не на то, что о бездушный робот пропустит.

102: Жемчужина. Наоборот, здесь разговор о том, что хочется как можно больше Жемчужин найти, не упустить и дать обратную связь качественную. И когда мы дальше говорим про этих копилот, в про их доработку, здесь, что важно, где-то, вот даже когда мы говорим, ставим себя в роль соискателя,

103: Всеми были так или иначе, в периоды жизни нам очень хочется как можно скорее получить ответ, есть ли у нас какой-то потенциальный меч мы куда-то дальше идём или нет, почему я говорю именно слово, стабильность? Мир это капец какая неопределённая субстанция.

104: С огромным количеством неопределённости, шероховатости, боли и ужасов. Вот так вот мы это назовём. И мне бы хотелось вот как минимум про нашу компанию, чтобы контакт с нашей компанией был понятный, прозрачный, комфортный и быстрый, чтоб человек как можно быстрее

105: Понимал. Стоит своё время инвестировать в взаимоотношения с нами. Стоит ли дальше продолжать взаимодействие и работать. У нас есть этот возможность меча. Мне больно, когда я слышу, как люди или мои друзья мне рассказывают, что они неделями ждут ответа от рекрутёра. А если там какое-то зерно,

106: Но в наших взаимодействиях и большинству людей, я, например, тот человек, который на собеседованиях может прям сразу на собеседовании отказать и рассказать человеку, почему и так далее. Почему я это делаю и всегда, кстати, получаю очень хорошую обратную связь. Люди говорят, насть, спасибо, что ты не тратишь моё время. Спасибо, что ты мне подробно рассказала, почём

107: Или что, или как, или куда иногда кого-то рекомендую в какую-то другую компанию. И вот здесь тоже самое я не хочу, чтобы человек напридумывал себе в этот момент каких-то плохих или хороших историй. Мне очень хочется, чтобы это было экологично. Экологичность заключается в том, чтобы своевременно в развёрнутой форм

108: Получить ответ и понять, что будет дальше. Определённость давать. И вот мне хочется, чтобы мы вкладывали не принципы о ужас. Там будут баги, их надо лечить, эти баги, но надо стараться вкладывать принципы определённости, прозрачности, понятности и умения, возможности работать с теми,

109: Так сказать, жемчугом, который подходит в моей компании, в другой компании. Другой жемчуг. Я бы здесь, ну, тоже добавил то, что Настя говорит на конкретном примере. Я скажу так, что нужно понимать, что мы живём сейчас уже в гибридном мире.

110: Что это значит? Есть реальный мир, реальные соискатели и так далее. Но есть ещё и огромное количество информации в цифровом мире, да, и вот эти 70000 резюме, да?

111: То есть они же не единомоментно появляются, это разные люди нагенерили этих своих резюме, и они сейчас есть в цифровом мире. И мы как организация таких организаций, как мы, ну, практически все организации нанимают.

112: Людей, да, если говорить конкретно про рекрутмент и hr придумывают, а как с этим быть то теперь да, то есть у нас есть огромная база в цифровом мире потенциальных кандидатов, типа, вот что нам нужно сделать, чтобы её качественно

113: Обработать и найти те самые мэтчи, те самые жемчужины, чтобы они попали в нашу организацию. И как раз-таки то, что мы начали в начале говорить про native организации, про технологии, про тех,

114: Логический прогресс. Вот без технологии искусственного интеллекта это качественно сделать уже не представляется возможным, потому что этого слишком много. Ну потому что объём цифрового мира такой, который человек

115: Будучи, ну, какой бы человек там крутой не был рекрутёр, у него есть ограничения, да? Ну, то есть мы не можем там, 70000 заявок обработать там, за, да, даже за год нормально.

116: Человек не сможет это обработать. Обработали, ну вот, ну все равно че то упускается и так далее, и так далее, потому что у нас есть ограничения там по скорости чтения, ну, окно внимания, окно внимания, мы живём

117: Сейчас в мире, когда известно, что там концентрация на каком-то вопросе, на какой-то задаче, там 15 минут в лучшем случае, потом ты куда-то уплываешь, особенно с гаджетами, с нашими, которые нас окружают, это абсолютно мешает фокусироваться на какой-то за

118: Задача, да, и вот, находясь в этом мире, который сильно поменялся, да, то есть я люблю приводить примеры, там, из неё бизнес жизни, там, например, там выходит 6000 музыкальных треков, там каждый день.

119: А я люблю музыку. Вот и все. Я как человек, у меня нету в принципе такого, такой возможности послушать все эти треки. Вот. А я, я хочу не пропускать хорошие треки. И вот я хочу иметь искусственный интеллект как помощник.

120: Который сможет мне помогать, не пропускать те самые жемчужины, например, в мире музыки. В литературе. Тоже самое, сколько книг выходит каждый день новых. Прочитать их человеку невозможно. И дальше вот.

121: Вот эти вот объёмы и скорости развития цифрового мира можно переложить на любой бизнес. И поэтому вот эти вот Роли в виде искусственного интеллекта, который мы в гибридном режиме начина

122: На базе там нашей платформы включать в организации. Это как раз вот, ну, 1 шаг в переход нейтив. Я считаю, что native это, ну, вопрос времени, что там на горизонте, там 2, 3 лет.

123: Все организации так или иначе в какой-то своей части перейдут в такой формат. Давайте попробуем строго придерживаться плана и построить наш чар копайлот. Вот мне хочется просто вот на пальцах объяснить человеку 1.

124: Мы не закончили вот скрининг резюме. Я вот не понимаю, как объяснить, ии, что такое хорошо, что такое плохо. Я вообще не понимаю, если честно. Как, смотри, человек. Да, да, да. Вот понимаешь, очень многое интуитивно, это эмпирически. Ну, смотри, у тебя есть

125: Я же не могу опыт свой передать. И смотри, а как ты человеку передаёшь его? Саш, смотри, основной сдвиг сейчас, как я понимаю, это действительно, когда мы идём в парадигму, ну, там, как там есть учитель, ученик, ну как вот

126: Раньше было, то есть есть там какой-то мастер, который очень круто разбирается в чем-то. Угу. К нему приводят ученика, ученик там сначала смотрит, как мастер делает, потом делает вместе с мастером, потом делает ученик сам и мастер уже смотрит. То есть есть

127: Определённый как бы процесс, а потом ученик становится мастером, да, когда мастер посмотрел, что ученик, передача опыта, все. И здесь точно также понимаешь, вот в этом, в этом прикол. То есть раньше нам, как нужно было делать, очень детерминированные системы задават

128: От них алгоритмы, правила только так работало. Сейчас эта конструкция немного другая, да, она не такая детерминированная, и ты можешь таким же естественным языком говорить. Пожалуйста, вот делай так. Так вот тебе примеры. Вот когда к тебе приходит новый сотрудник, так можно д.

129: Именно так резюме именно так работает и нужно, я тебе даже больше скажу. И по сути вот эти Роли, они проектируются таким образом, что задаются примеры, задаются схемы работы задаются там.

130: Voice, который должен быть и дальше. Мы можем выстроить несколько таких ролей. Вот как, например, ты говоришь вот про скрининг, да, его можно дальше разобрать. То есть 1, например, такой агент, он отсматривает резюме, ну, исходя из вот этих вот инструкций, про которые мы говорим.

131: Другой источник, да, вот как бы у него могут быть ещё набор инструментов, а другой, например, ещё сходит в социальные сети, посмотрит, а что там у человека происходит? Мы же не знаем, может быть там что-то давай, не то, что нам нужно. Просто, саш, ты спрашиваешь.

132: Как передать это знание? Да, да, то есть давайте немножко технологическую сторону затронем. То есть вот есть, значит, с 1 стороны, джин платформа, на которой мы вот, допустим, собираем для там hr отдел.

133: Агента, который отсматривает резюме, что набор даже агентов, ну вот начнём с 1, отсматривает резюме. Вот, что значит технологически это в технологиях искусственного интеллекта. Особенно там вот сейчас с большими языковыми моделями есть термин, да,

134: То есть модель. Представим, что модель это новый сотрудник, да, большая языковая модель. Что значит новый сотрудник? Новый сотрудник. Он обладает какими-то знаниями, но которые не специфичны твоей

135: Компании, он не знает, какие среди этих 70000 резюме для тебя являются жемчужинами. Ты должен его какие-то критерии ему задать, научить его объяснить ему, что вот среди этих 70000 отыскиваю вот этих

136: Каким-то параметрам для человека. Это в режиме разговора и пример в режиме примеров, в режиме задачи проверки, задачи обратной связи по этим задачам. То есть руководитель его ведёт и выводит вот на этот уровень в режиме техно.

137: Технология искусственного интеллекта, как это работает? Мы модели большой языковой модели даём примеры. Этот процесс называется дообучение. Это прям, ну вот термин дообучение. То есть мы модель дообучаем на нашу специфику.

138: Среди вот этого огромного количества резюме выбирать конкретные, которые нам нужны. Учим мы на примерах, да, это процесс дообучения. А дальше есть возможность ещё эту, этой модели дообученный

139: Давать возможность ходить в проверенные источники данных, да, то есть это там называется технология рак, да, то есть это когда мы модели даём базы знаний, которые мы за года, допустим, как органи

140: Накопили. Я тебе подарю кнопку за умение объяснять простым языком. Спасибо большое. Тем больше мы уже в начале договорились. Теперь я ещё и заработал этот момент. Да, вот. И получается у нас, да, обученная

141: Модель, которая может теперь ещё и ходить в доверенные источники знаний, да и оттуда вынимать информацию для того, чтобы ещё лучше отсеивать эти резюме и выявлять из них жемчужины. И получается

142: Это уже опытный сотрудник, который обладает не только нужными знаниями, но и умеет пользоваться правильными источниками информации для выполнения своей работы. А я тебя дополню. Там могут быть ещё и внешние источники, как условно.

143: В те же социальные сети. По хорошему, рекрутёр должен сходить и посмотреть. Это ещё 1 набор источников данных. Это тоже нужно уметь делать. Да, Денис и Максим, правильно? Вообще говорят они, а потом, саш, на самом деле есть ещё там какая-нибудь проверка безопасности, это же

144: Тоже, на самом деле, может быть, агент, который это все проверяет. То есть, если упростить агент смит, да, агент смит, назовём его так. Да, ты знаешь, саш, на самом деле у меня все очень просто в голове. То есть, если меня, ну, ничего, сейчас мы все это сделаем, вот очень

145: Как там за экраном люди вот представь никто ничего не есть. Есть hr служба и конкретно рекрутмент и вот есть компании у которых этот рекрутмент сделан круто. Что это значит круто значит у них там вот

146: Реально крутые процессы, крутые и должностные инструкции у этих ребят и сам само качество, ну, как бы людей, да, которые работают, очень высокое, да, то есть это очень сеньорные, классные ребята. Окей, давайте.

147: Просто это все опишем и перенесём в систему, и там могут работать тоже как бы не до конца детерминированные сущности. То есть если ты делаешь хорошо, то это можно перенести. Но если ты делаешь не очень то тебе, мульти,

148: Система, к сожалению, не поможет. Вот это как бы такая базовая, наверное, это опять золотое правило искусственного интеллекта. Я тут хочу ещё дополнить, а где здесь тогда рекрутёры? Ну, потому что звучит как будто бы, а в чем ценность и вот

149: Здесь что здорово, мы перестаём такую более рутинную работу, убирая у людей и переставая их там мочалить просто какими-то техническими вещами даём возможность вот чем заняться. Вот ты задала как раз очень интересный, правильный вопрос, что

150: Как сделать так, чтобы правильных людей находили? Ну, во первых, мы опять начнём, начнём сначала образ результата сформулировать. Руководителю. Надо научиться формулировать, кого он хочет у себя видеть. И и как бы, и вот эти свои, честно, я много с этим работаем, вижу, что даже самый интуитивный

151: Такой, да, у меня на кончиках пальцев. Вот я вот просто увижу человека, его глаза и все пойму, если мы с ним посидим часик, он потом вот это вот кончики пальцев облечёт нормальной компетенцией. Просто он никогда не сидел, не думал об этом в таком вординг. Мне надо просто ему подсказать некоторое количество слов, и он такой, а, д.

152: Это, знаете, как дневником чувств можно их сильно развить, когда ты узнаешь, как они называются. Ты такой, о, да ничего себе. Вот это и есть меланхолия, вот это, да, вот здесь примерно тоже самое. Короче, что происходит дальше с рекрутёрами. Чем они могут заняться? Настя так говорит, её можно слушать вечно. Спасибо.

153: Чем может заняться рекрутёр, например, качественным взаимодействием с этими жемчужинами? Потому что не каждая жемчужина уже вот прям сейчас готова, ну, как бы выйти в компанию в нашу или определённые какие-то вещи этой жемчужине нужно узнать.

154: И вот качество тех мероприятий взаимодействия, которые уже теперь может себе позволить рекрутёр совсем другое. Угу. Можно делать, например, начать делать какие-то очень правильные, глубокие мероприятия для узкого состава людей, с которыми мы действительно хотели бы дальше работать. Очень адресные

155: Очень понятные. Дальше можно вот что мне нравится, чем занимаются наши рекрутёры. Они сделали гильдию интервьюеров, они помогают масштабировать практику проведения интервью, качественную в нашей компании, о чем это говорит? Ведь мы не собираемся все делегировать искусственному интеллекту дальше, когда мы уж

156: С человеком начали взаимодействовать. Хочется, чтобы он качественно прошёл через все процессы, когда мы, ну, общаемся уже человек, человек. И для этого рекрутёры как раз как те люди, как носители знаний, умения проводить качественное интервью, учат технических специалистов этим мягким навыкам, потому что иногд,

157: Да, технические специалисты, ребята, которые много занимались технологиями, не всегда много говорили, им нужно разговориться и нужно подсказать, какие вопросы лучше задать, как построить динамику, как, прости господи, организовать вот эту фасилитацию во время интервью и так далее. Ну, в общем, можно уже заняться.

158: То, чем мы как люди и должны заниматься каким-то правильным вот этим чувственным опытом, общением, коммуникациями и делать это на качественном г, потом все равно это оцифруем. Я просто здесь, ну тоже добавлю то, что Настя говорит и

159: И адресую нас к началу разговора как раз про Роли. То есть, с 1 стороны, Роли могут меняться, да, когда мы внедряем искусственный интеллект в организацию, с другой стороны, Роли могут видоизменяться, да, то есть вот

160: Настя говорит раньше рекрутёр, он в силу того, что много поток резюме тратил на рутину, да, сейчас, когда у него появился рядом.

161: Искусственный интеллект, который эту рутину забрал на себя, у него появляется возможность, например, заняться обучением, обучением интервьюеров. И это другая, другое качество задачи, потому что, ну, в целом нужно

162: Признать, что мы люди не очень то Любим рутинные задачи, да, то есть особенно которые повторяемые, одинаковые и так далее. То есть мы достаточно быстро начинаем на таких задачах скучать, потом потихонечку, сейчас модный термин подвыгореть.

163: И потом такие, о, че то тут скучно и так далее. Вот с искусственным интеллектом в компании не придётся скучать, будет всегда большое количество интересных задач и сложных, для которых, в общем то, человек и предназначен. А если я вот из отдела-ка,

164: Например, просто и хочу остаться обычным нормальным рекрутёром. Я не хочу вот обучаться этому. Ии, я отдел кадров и рекрутёры. Мы потом, саш, с тобой поговорим, сейчас отдел кадров, рекрутёры такие, мне останется.

165: Место без ii в цифровом мире. Могу я просто свой огород дальше выращивать. Место без ии не останется в этом мире я бы хотела вот это так сформулировать, это как сказать, есть ли в этом мире место без интернета? Ну да, в деревушке, в голубиное

166: Там есть везде, где есть электричество, и смартфон, и компьютер. Везде будет искусственный интеллект. Как бы, сорри, это уже правда жизни. Знаешь, как бы это очень абстрактный вопрос. Вопрос, что я бы с таим человеком, если у меня была возможность, я бы с ним поговорил.

167: А что он хочет? А в чем его? Вот амбиция? Ему что интересно делать? И я уверена, что она найдётся там, потому что когда, кстати, мы говорим слово жемчужина, что стоит за словом жемчужина, мы отбираем жемчужину, как будто бы мы прям какие-то ловцы жемчуга. Вот что для нас Жемчужин.

168: На самом деле здесь достаточно простой ответ. Это люди, у которых цели и амбиции совпадают с целями, амбициями нашей компании и в которой вот мы как бы все дду её бест можем вот это мы ищем и по большому счёту, дальше с таким человеком мне надо поговорить или там

169: Партнёрам скажу страшную вещь. Мне кажется, что в России так мало людей, что в любой компании хочется просто людей, которые, а умеют что-то хорошо делать и b делают это с удовольствием хотя бы. А как вот это можно понять?

170: Что ты имеешь ввиду про удовольствие? Вот как раз энтузиазмом, с удовольствием. Вот как это нам? Давай поисследуем. А что убивает энтузиазм? Энтузиазм убивает, а рутина б кривые коммуникации. Наш энтузиазм убивает. Либо когда мы между собой не можем договориться и ругаемся, и плох.

171: Общаемся, либо когда мы делаем бесконечную, какую-то ерундовую работу, вот это, во всяком случае, я сейчас говорю за себя и за тех людей, с которыми я работаю, культурный код, который я выстраиваю, я вижу, что глаза у них тухнут именно на этом моменте, даже работа, то, может быть, и н.

172: Ерундовая, но именно рутинная. Ну то есть, грубо говоря, отсматривать резюме. Это не ерундовая работа, она нужна, но это очень важно. Но когда ты каждый день там несколько сотен резюме отсматриваешь, наверное, через какое-то время ты задашься вопросом, а чем я вообще?

173: Жизни занимаюсь. И правда ли, этим я хотел заниматься, когда прошёл там среднее образование, когда закончил университет, то ли, знаешь, здесь должен быть баланс, о котором я это мечтал. У меня

174: Здесь комментарий, потому что на самом деле есть люди, которым это нравится, да, и в данном случае тогда, окей. Ну тогда давай ты будешь обучать система данных, заниматься, это делать круто, то есть классно. То есть ты будешь делать, по сути, тоже самое.

175: Будешь там дальше продолжать выискивать какие-то паттерны, какие-то определённые триггеры, по которым это все работает и закладывать это в систему. То есть для такого человека это может быть, ну даже может быть более интересная задача. Это 1, a2, как

176: Кажется, важный момент. Всегда нужно понимать вот этот элаймент, то есть как мои цели, да, взаимодействуют с целями компании, это должно быть, ну, максимально осознанно и по хорошему в компанию должны попадать те люди, которые реально понимают,

177: Что они хотят. И если, ну и компания должна тоже довольно хорошо рассказывать, что она делает, чтобы вот этот, вот эту смычку можно было произвести. И если не получается, то об этом

178: Надо сказать как можно раньше я понял, почему вы разрабатываете искусственный интеллект. Вы все идеалисты.

179: Ощущение, что за тобой все время кто-то следит после подкаста, нам надо с тобой поработать, с тревожностью надсмотрщик, а я как генеральный директор, как CEO компании твой надсмотрщик или кто? Ну, в некотором Роде, в некотором. Ты боишься меня?

180: Я не знала, что мы пойдём в эту сторону. Ребят, слушайте, а там вот искусственный интеллект, он за нами сейчас будет следить. И это типа страшно. А почему страшно? А когда это все будет? Нас как человека заменить невозможно, мы рождены, мы объект.

181: Дни сомнений во дни тягостных раз.