Сигнал/Шум, ч.20: личная продуктивность с AI
Согласно опросу почти 80% из вас пользуется LLM ежедневно. Я тоже! Стали ли мы на самом деле продуктивнее?
Недавно в комментариях Павел задал хороший, почти риторический вопрос:
Чем занимаются эти люди, которые ежедневно пользуются чатжпт, но в итоге даже $200 не окупают? 🤔
Есть о чем задуматься!
1️⃣ Вряд ли многие покупают подписку chatgpt за $200/мес. Но почему? Если в рабочих задачах есть прирост хотя бы 10-15%, то что такое $200/мес? Или всем хватает тарифа за $20/мес для постоянного использования? Тогда OpenAI сделал неправильный прайсинг и теряет деньги! (нет)
2️⃣ Уберем за скобки развлекательные и бытовые кейсы использования LLM (их большинство). Продуктивность рабочих задач почти всегда можно пересчитать в деньгах.
Если считать все, в т.ч. "новую" работу - промптинг, проверку результата LLM, ожидание и др, то реальный прирост эффективности не всегда заметен.
3️⃣ Проще говоря, если есть большой прирост, то обычный айтишник в найме должен либо резко перевыполнять KPI, либо получить много свободного времени на работе.
У фаундеров и соло-мейкеров KPI более абстрактные, поэтому ощущение эффективности выдается за реальный буст продуктивности. (и они конечно самые AI энтузиасты)
4️⃣ Но я же не AI скептик! 🙂 Поэтому добавлю прикладного, самого важного.
Прирост от genAI в рабочих задачах конечно может быть большой в кейсах, которые соответствуют двум условиям:
Нет промптинга: то есть input для LLM получается не ручным вводом, а как часть процесса. Например в Superhuman есть автосаммари всех писем: сам пользуюсь, особенно если письма на других языках - получаю сразу коротко на английском.
Цена ошибки не высока: то есть LLM делает вспомогательную работу. Например в работающих кейсах нашего сайд-проекта (пост с гифкой) это агрегирование деталей поездки из кучи имейлов в одном месте или трекер отправленных заявок на тендеры. В таких кейсах галлюцинации LLM не приводят к потере денег. А не как с бухгалтерией 🥲 (пост).
5️⃣ Я много писал "про идеи AI стартапов, и чтобы работало". И сейчас склоняюсь к тому, что проще всего найти реальный прирост эффективности в "невидимых бесшовных" AI стартапах, которые просто что-то подсказывают юзеру, направляют его.
Но расход токенов (пост) у таких - пз*ц! 🥲