До промпта: из какой рамки мы ставим задачи ИИ

LLM и ИИ-агенты всё лучше решают поставленные задачи. Но еще до первого промпта мы уже решили, что считать проблемой, где искать причину и какой результат считать хорошим. ИИ может очень быстро и качественно реализовать постановку, предпосылки которой мы сами не замечаем.

На примере продукта, который один инженер строит с помощью виртуальной команды ИИ-агентов, посмотрим, что меняется, когда с помощью ИИ можно воспроизвести уже не только разработку, но и многие другие функции продуктовой команды — и где после этого обнаруживаются новые ограничения.

С помощью субъект-объектного различения Роберта Кигана и практик Дженнифер Гарви Бергер разберем, как замечать собственные предпосылки, строить альтернативные постановки и проверять их до того, как поручать реализацию ИИ.

Доклад рассчитан на разработчиков, тимлидов, архитекторов и других специалистов, принимающих с помощью ИИ значимые решения.