Шесть советов о том, как использовать AI/LLM в Новом году

(Добро пожаловать в Entertainment Strategy Guy, информационный бюллетень об индустрии развлечений и бизнес-стратегиях. Я пишу еженедельный отчет о рейтингах потокового вещания и двухнедельную колонку о стратегии, а также время от времени глубоко погружаюсь в другие темы, как, например, сегодняшняя статья. Пожалуйста, подпишитесь.)

Чтобы завершить год/кольцо в новом, я предпочитаю сделать шаг назад и сосредоточиться на теме, на которой должен сосредоточиться каждый:

Личная продуктивность.

Для меня это своего рода навязчивая идея, но также это жизненно важно для стратегии. Для каждого читателя личная продуктивность позволяет не только быть лучше, чем ваши конкуренты, но и жить более значимой жизнью. В личном и профессиональном плане важно работать умнее, а не усерднее.

В конце 2022 года я написал статью «Моя самая большая стратегическая рекомендация. Для всех. (Этого никогда не произойдет)». В прошлом году я разблокировал эту статью:

Эта рекомендация? Откажитесь от электронной почты!

Предложение работникам отказаться от использования электронной почты может быть самым шокирующим, что вы могли бы написать в современном деловом мире, но я поддерживаю это. Если вы работаете в Голливуде, ваша работа либо требует, чтобы вы не сидели постоянно за компьютером или телефоном (как многие рядовые работники), либо ваша работа требует обширной, сложной и глубокой работы по созданию результатов, которые выделят вас среди конкурентов или коллег. Электронная почта не способствует ни одному из этих результатов.

Конечно, в 2025 году, когда вы упоминаете производительность, люди предполагают, что вы имеете в виду… ИИ. В частности, большие языковые модели. Такие руководители, как Дженсен Хуанг, хотят, чтобы их сотрудники постоянно использовать ИИ для каждой задачипредположительно потому, что это повысит их производительность.

Таким образом, то, как вы используете ИИ на работе, на данный момент является самой важной темой личной продуктивности. Сегодня я даю шесть советов о том, как использовать AI/LLM. Я твердо придерживаюсь умеренной линии: степень магистра права может быть полезной, но не настолько полезной, как думает большинство людей. Эта статья поможет вам увидеть разницу, частично основываясь на моем опыте внедрения ее в свои рабочие процессы. И я думаю, что у меня есть четкие рекомендации, которые помогут вам больше, чем статьи, которые либо рекомендуют вам использовать ИИ вслепую, либо предлагают избегать его любой ценой..

(Примечание: в этой статье я часто буду использовать слово «ИИ» как сокращение для LLM. Чтобы внести ясность, я не обсуждаю использование приложений «машинного обучения», поскольку они часто представляют собой тщательно применяемые одноразовые модели. Вот пример отличный вариант использования Я поделился в прошлом году.)

Прежде чем мы перейдем к советам, я хочу быстро поделиться своими руководящими принципами/ценностями в работе:

• Результат больше, чем общение. У каждой работы есть результат, будь то решение, план, отчет, маркетинговая стратегия, производственный график, декорации, список съемок, состав программ, закрытая распродажа или что-то еще. Общение может помочь в этом, но на самом деле важны результаты вашей работы.

• Сосредоточьтесь на глубокой работе. Углубленная работа означает от одного до двух часов непрерывной работы над темой, которая приносит наибольшую пользу вашей работе. Для меня это написание статей или анализ данных. Для сценаристов это написание сценариев. Для руководителей это стратегическое планирование. И так далее. А что, если вы просто прочитаете то, что я написал, и подумаете: «В моей работе нет никакой глубокой работы». Что ж, у меня для вас плохие новости, но я оставлю их на потом, когда напишу об ИИ в следующем выпуске «Четырех всадников Медиапокалипсиса».

• Писать — значит думать. Стратегия требует мышления. Поэтому стратегия требует написания. Процесс письма включает в себя мозговой штурм, глубокие размышления, наброски, перерисовки, написание, затем переписывание вашей работы и еще больше размышлений о ней.

• Эффективность и качество имеют значение; облегчение работы не дает. Часто настоящая причина, по которой люди используют LLM, заключается в том, что они облегчают работу, а не потому, что они экономят время или улучшают качество работы.

• Расстановка приоритетов во времени важнее тайм-менеджмента. Знание того, над чем вы работаете и почему, важнее, чем просто планирование вашей работы (хотя вы должны планировать свое время). Самые умные и успешные работники исключают из своего расписания некачественную и малоценную работу.

Говоря о времени, давайте перейдем к советам!

Если бы мне пришлось дать каждому человеку или компании, использующим AI/LLM, хотя бы одно руководство, то оно было бы следующим:

На самом деле проверьте, экономит ли вам время использование LLM для вас и вашей компании/подразделения.

Нет, буквально, проведите тест. Эксперимент. Возьмите любую задачу, которую вы передали на аутсорсинг LLM, и посмотрите, действительно ли она экономит ваше время, если вы будете рассчитывать время выполнения той же задачи без использования LLM.

Сейчас многие люди полагают, что степень магистра права экономит им время, хотя на самом деле это не так.

Исследования показывают, что это так. Прошлым летом, вышел отчет показывая, что программисты предполагали, что LLM сделает их более эффективными, хотя на самом деле это не так. Программисты буквально считали, что LLM сэкономили им 20% времени, хотя это стоило им 19%. Не здорово! Не позволяй этому быть тебе!

Моя команда только что провела этот эксперимент. Поскольку для составления отчета о рейтингах потокового вещания я полагаюсь только на общедоступную информацию, часто это означает сбор данных из изображений десяти списков лучших (из Luminate, Samba TV, JustWatch, Reelgood, TV Time и т. д.) и оцифровку их в электронную таблицу. Поскольку доступно только изображение (в отличие от других источников данных, таких как IMDb или Википедия), вы не можете автоматизировать этот процесс.

Затем появились LLM. Пошли Бог! Они могли бы автоматизировать этот процесс!

Гипотетически. На самом деле эта простая задача слишком сложна для магистратуры. Во-первых, он не мог выполнить даже базовые инструкции (например, включить столбец с 10 на 1) и другие простые задачи. Через несколько недель LLM отменит предыдущие инструкции. После того, как чат становился слишком длинным, весь разговор замедлялся, а браузер постоянно вылетал. Кроме того, он не мог отформатировать результаты так, как я хотел. Несмотря на массу усилий по устранению неполадок (переключение LLM, просьба к LLM создать более качественные подсказки, обновление до более совершенных систем, запуск новых чатов), эти проблемы не были устранены. Мой редактор/исследователь часами ждал ответов.

После использования LLM большую часть прошлого года, тратя несколько часов в неделю на получение ответов от LLM (часто ожидая и ожидая LLM и тем временем проверяя Substack), мой исследователь рассчитал, сколько времени займет этот процесс, если он просто сделает это сам.

Он сэкономил три часа в первый день, выполняя задание самостоятельно.

Сейчас магистрам права требуется много времени, чтобы ответить на сложные вопросы. Не похоже, но это время складывается и замедляет работу многих работников.

Вот две аналогии. Во-первых, думайте как ученый-менеджер или исследователь операций. Если бы вы управляли фабрикой, вы бы проводили испытания любого нового производственного процесса. Как работник умственного труда, вы обязаны сделать то же самое. Нет ничего более «риверианского» (если использовать термин Нейта Сильвера) или «рационалистического», чем это! Вместо этого многие евангелисты LLM слепо доверяют этой новой технологии вместо того, чтобы тестировать ее или относиться к ней скептически.

Во-вторых, медицинская аналогия. Мы не просто даем людям случайные таблетки и спрашиваем: «Вам от этого стало лучше?» и когда пациент говорит: «Да!» просто предположим, что препарат эффективен. Тестируем лекарство! Искусственный интеллект — это лекарство для всей рабочей силы… так что попробуйте!

Чтобы внести ясность: я не говорю, что вам не следует использовать LLM. Я говорю, что вам следует проверить, экономит ли это ваше время или делает вас/вашу команду более эффективными. Что касается меня, я знаю, какие варианты использования работают для моей команды, но я корю себя за то, что моя команда изначально не была более тщательной при проверке того, действительно ли LLM экономят нам время. (Я говорю «моя команда», но, честно говоря, мой редактор/исследователь злится на то, что он, вероятно, потерял целую неделю работы в этом году, потраченную впустую на эту одну задачу.)

Так что рассчитывайте время для использования LLM!

Было проведено множество исследований, показывающих, что получение степени LLM может ухудшить мышление людей:

• Студенты, которые использовали LLM для написания эссе имели более слабую связь с мозгом чем студенты, которые ими не пользовались.

• Исследователи из Microsoft показали, что работники, использующие программы LLM тратить меньше времени на критическое мышлениенаписав: «Хотя GenAI может повысить эффективность работников, он может препятствовать критическому участию в работе и потенциально может привести к долгосрочной чрезмерной зависимости от инструмента и снижению навыков самостоятельного решения проблем».

В наши дни я довольно скептически отношусь ко многим исследованиям в области социальных наук (после репликационного кризиса), но у LLM нет целого ряда исследований, показывающих, что они делать помочь людям думать лучше. В данном случае исследования соответствуют теории/моей философии: письмо — это мышление, а лучшее мышление дает вам преимущество.

Передача вашего мышления LLM ухудшит вашу работу.

Так что не делайте этого! Если вы можете использовать LLM в качестве инструмента (например, я использую LLM для форматирования ссылок), это здорово! Если LLM могу помочь вам создать код для анализа наборов данных в изолированных средах (и у Gemini, и у Claude есть такая функциональность), это хорошо! Также можно проверить точность и сэкономить время. (С одной оговоркой, о которой я расскажу позже.)

Но если вы хотите, чтобы LLM делал что-то, что требует серьезного размышления или самоанализа, да!

Позвольте мне привести очень конкретный пример для Голливуда: анализ истории.

(Небольшое примечание: да, я бы сказал, что рассказывать истории как можно более творчески, новаторски и эффективно — это самая важная работа Голливуда. Конечно, я «костюм» — как меня оскорбительно описали ранее — который учился в бизнес-школе, но создание великих историй — работа номер один для каждой студии и продюсерской компании. Точка.)

Если вы сценарист и только что закончили работу над сценарием, стоит ли вам сделать шаг назад, набросать сценарий и проанализировать историю самостоятельно, или поручить эту работу юристу? Это может сэкономить вам время (ударение на «может», см. совет № 1), но улучшится или ухудшится ваша способность анализировать историю? Улучшится или ухудшится ваша способность критически читать сценарии? Не атрофируются ли эти навыки со временем? Я бы сказал да всем.

Хорошо, предположим, вы руководитель отдела разработки. Стоит ли вам использовать LLM для освещения сценариев или вам следует читать их самостоятельно, анализируя и записывая анализ?

Ответ очевиден. Сколько бы времени вы ни сэкономили, снижение когнитивных функций не стоит таких компромиссов.

(Я уже могу предвидеть одно возможное возражение против предыдущего примера: моя студия/отдел/производственная компания переполнена слишком большим количеством сценариев, которые нужно читать и освещать! Мой исследователь видел это воочию, работая читателем сценариев в крупной студии. Проблема в том, что слишком много низкокачественных сценариев от слишком большого количества людей, 90% из которых студия вообще никогда не захочет делать. Не решайте одну проблему, создавая более крупную проблему.)

Это касается и стратегического мышления. Я уже стал свидетелем роста числа людей, использующих степень магистра права для разработки стратегических планов… вместо того, чтобы писать план самостоятельно. Суть стратегического плана не в том, чтобы иметь готовый документ; дело в том, чтобы составить отличный план. И понимание того, почему это сработает или не сработает. Это требует размышлений и записи этих мыслей.

Так как же можно использовать LLM для улучшения творческого и стратегического мышления? Попросите LLM предоставить обратную связь ПОСЛЕ того, как вы напишете свой анализ. В данном случае это не будет стоить много времени, и вы получите вторую пару глаз, которая сможет взглянуть на вашу работу. Но он не должен думать за вас.