Читать ria.ru в

Краткий пересказ от РИА ИИ

• Умение ставить задачи, оценивать ответ, проверять источники и совершенствовать рабочие процессы считаются важными навыками для работы с искусственным интеллектом, сообщила руководитель направления развития сервисов ИИ в мобильном приложении УК "Альфа-Капитал" Екатерина Лисовская.
• Нейросетям можно поручать сбор информации, подготовку текстов, протоколов встреч и сравнение документов, но важно конкретизировать запрос, указав адресата, период, источники и структуру.
• Полезно провести аудит собственной недели и отметить повторяющиеся действия, начав с одного процесса, где цена ошибки невелика, и заранее определив способ проверки.

МОСКВА, 19 окт - РИА Новости. Умение ставить задачи, оценивать ответ, проверять источники и совершенствовать рабочие процессы считаются важными навыками для работы с искусственным интеллектом, сообщила руководитель направления развития сервисов ИИ в мобильном приложении УК "Альфа-Капитал" Екатерина Лисовская.

"Умение ставить задачи, профессиональная экспертиза, проверка источников и совершенствование рабочих процессов становятся особенно важными при использовании ИИ", - пишет "Газета.Ru" со ссылкой на Лисовскую.

Эксперт уточнила, что нейросетям можно поручать сбор информации, подготовку текстов, протоколов встреч и сравнение документов, но при этом важно не просто давать абстрактное поручение, а конкретизировать запрос, указав адресата, период, источники и структуру.

Описывая навык профессиональной экспертизы, Лисовская отметила, что знания нужны, чтобы оценить применимость ответа от нейросети. По словам эксперта, отдельной задачей является проверка дат, происхождения цифр и противоречия.

Кроме того, Лисовская отметила, что полезно провести аудит собственной недели и отметить повторяющиеся действия: поиск информации, подготовку типовых писем, сведение таблиц, протоколирование, перенос данных между системами. Можно начать с одного процесса, где цена ошибки невелика, заранее определив способ проверки. Эффект стоит измерять сокращением времени, качеством результата и количеством исправлений, рассказала эксперт.

Лисовская добавила, что профессиональному росту мешают как отказ от технологии, так и привычка принимать первый ответ модели за готовое решение.