Исследовательский институт Tencent и юридический факультет Гонконгского университета совместно проводят AI & Society Forum 2026 с темой «Эпоха сосуществования с ИИ». В круглом столе примут участие практики из первой линии, такие как главный технологический директор Yilai Technology Ху Ичуань, сооснователь Workstream Ван Жуоюй и руководитель продукта Tencent WorkBody Ван Шэнцзе, чтобы обсудить организационные изменения, вызванные ИИ. Участники считают, что трансформация с использованием ИИ — это проект, возглавляемый главой компании, и успех возможен только при личном участии генерального директора; размер команды значительно сократился — с 20–30 человек до 3–5; наибольшим вызовом является снижение числа участников сотрудничества и выравнивание понимания. Хотя супериндивидуумы обладают более высокой производительностью, они также более заняты, поскольку несут ответственность за влияние на окружающих и перестройку рабочих процессов. В эпоху ИИ видение важнее, чем когда-либо; ИИ должен стать усилителем способностей каждого человека, а не просто ускорителем.Автор статьи, источник: Институт исследований Tencent
Готовы ли мы встретить эпоху «жизни с ИИ»?
Когда искусственный интеллект экспоненциально трансформирует интеллект, производительность и даже социальные структуры, готовы ли мы к эпохе «жизни с ИИ»?
В мае 2026 года Институт исследований Tencent и Юридический факультет Гонконгского университета совместно провели форум AI & Society (AI&S) 2026. Основной темой форума стало «Жизнь с ИИ». Мероприятие охватило два города — Гонконг и Шэньчжэнь: в Гонконге мы сосредоточились на «Границах ИИ», исследуя столкновение идей и отраслей; в Шэньчжэне мы через образовательные практики «без подключения» и «полностью подключенные» почувствовали, как технологии возвращаются к человеческому масштабу.
В серии диалогов этого форума ведущие ученые, отраслевые лидеры и практики со всей линии фронта собрались вместе, чтобы проникнуть сквозь туман технологий и задать вопросы о глубоком влиянии ИИ на общество, экономику, истину и жизнь.
Ниже — круглый стол на тему «Практический опыт трансформации ИИ-организаций на передовой», который позволит вам напрямую столкнуться с реальностью ИИ-трансформации.
Ведущий:
- Юань Сяохуэй (заместитель директора Исследовательского института Tencent, старший эксперт)
Гости:
- Ху Ичуань (CTO Laiye Technology)
- Ван Жоюй (сооснователь Workstream)
- Ван Шэнцзе (руководитель продукта Tencent WorkBody)
- Редактирование и оформление:
- Доу Мяолэй, старший исследователь исследовательского института Tencent
【Ключевые моменты】
1. Превращение в ИИ — это проект руководства. Если руководство не понимает ИИ, немногие, кто разбирается в ИИ, будут перегружены работой, неэффективные отделы будут поглощать результаты эффективных, и локальные преобразования будут задавлены в общем контексте. Только если топ-менеджер лично возьмется за это, можно действительно продвинуть организационные изменения.
2. Три уровня применения ИИ: первый уровень — это ИИ-продукты для пользователей — хорошие продукты — это роскошь, их невозможно запланировать; второй уровень — добавление ИИ-слоя к продукту для упрощения взаимодействия и повышения эффективности пользовательского опыта; третий уровень — полная трансформация организации в ИИ-нативное рабочее место. Второй и третий уровни — это не вопрос выбора, а вопрос выживания.
3. Супериндивидуум не стал более расслабленным из-за более высокой производительности; «освободившееся время» не превращается в досуг — потому что он все еще несет миссию в организации: влиять на окружающих и перестраивать рабочие процессы внутри организации.
4. Сокращение числа участников и выравнивание понимания — самое сложное. При возможности подключить все ключевые точки старайтесь минимизировать количество участников. Причина не только в затратах на коммуникацию — более опасно «ложное выравнивание»: все активно кивают на совещании, а после его окончания всё делается совершенно неправильно.
5. В эпоху ИИ видение становится еще важнее. Ваша единственная способность — увидеть мир через 30 лет раньше других и изменить его с помощью продуктивности, превышающей в сто раз生产能力 трех человек.
6. ИИ должен быть не просто ускорителем, а усилителем способностей каждого человека. В этом мире существует множество нерешённых проблем и нереализованных потребностей — потребности безграничны. Важно не то, кто будет заменён, а сможет ли каждый человек использовать ИИ и получить выгоду от технологического прогресса.
Обсудить полностью
Юань Сяохуэй: Очень рад приветствовать трёх практиков с передовой линии! Наш недавний отчёт «От супериндивидуума к суперкоманде» только начался, и сегодня мы с большим удовольствием пригласили троих из вас, чтобы услышать голоса из реального сектора. Пожалуйста, кратко представьте свои компании: чем вы занимаетесь, каков размер вашей команды и на каком этапе находится ваше взаимодействие с ИИ?
Ху Ичуань: Здравствуйте, мне приятно здесь выступить и поделиться с вами опытом. Я — Ху Ичуань, сооснователь компании Laiye Technology. Laiye Technology — это компания, создающая AI-цифровых сотрудников, и мы в основном предоставляем нашу технологию корпоративным клиентам для автоматизации рутинных задач в таких областях, как финансы, служба поддержки и ИТ — то есть для знаниевых работников в среднем и заднем офисе. Проще говоря, у нас есть программное обеспечение, которое автоматизирует повторяющиеся задачи в повседневной работе этих знаниевых работников, освобождая их время и энергию для выполнения более ценных и творческих задач.
Мы — команда из примерно 200 человек, основная деятельность которой сосредоточена на разработке программного обеспечения с использованием ИИ, включая около 50 человек. За последние два с лишним года наша команда пережила значительные изменения. Я четко помню: примерно два года назад все использовали GitHub Copilot; полтора года назад — Cursor; год назад — Claude Code; сегодня каждый одновременно использует несколько экземпляров Claude Code и несколько Codex. Я хочу поделиться тем, что за последние два года численность нашей команды практически не изменилась, но количество продуктовых линеек и скорость итераций выросли как минимум в пять раз.
Юань Сяохуэй: Все тоже станут занятыми, верно?
Ху Ичуань: Да, действительно, все стали занятыми. Как вы уже упоминали ранее, супериндивидуумы действительно более продуктивны, но сегодня они не стали менее занятыми из-за своей высокой продуктивности — наоборот, они стали еще занятыми, потому что в организации они несут миссию влиять на окружающих и перестраивать рабочие процессы внутри организации.
Юань Сяохуэй: Давайте пока отложим вопрос «должны ли мы быть занятыми больше», сначала послушаем, что скажет следующий — Руою?
Ван Жую: Спасибо. Меня зовут Ван Жую, наша компания называется Workstream, возможно, друзья в Китае не очень хорошо знают эту компанию. Мы решаем серию проблем, связанных с наймом, оформлением на работу, учетом рабочего времени и выплатой заработной платы для синих воротничков в Северной Америке. Ранее мы привлекли около 100 миллионов долларов США в Силиконовой долине и находимся примерно на стадии B.
Почему возникает эта проблема? Потому что у офисных работников этой проблемы на самом деле нет — их зарплата фиксирована, после устройства в Tencent она может не меняться три года, верно? Но у рабочих всё иначе, особенно в США, где система построена вокруг почасовой оплаты. Только что один профессор упомянул Трампа, и его главнейшим достижением стало освобождение чаевых от налогообложения в США — это и есть главное достижение Трампа.
Поскольку чаевые не облагаются налогами, доходы людей с низким уровнем дохода резко выросли, но это также привело к чрезвычайно высокой вариабельности заработков представителей рабочего класса. Представьте себе, что количество рабочих часов у человека каждый день нестабильно. И это отличается от ситуации в Китае — например, в Китае, если вы открываете ресторан с барбекю, вы можете получать 3000 юаней в месяц, с питанием и проживанием включёнными: вы сами работаете за кассой, нарезаете мясо и подаёте блюда — всё делаете вы сами.
Но в США все иначе — у каждой должности, от кассира до бариста, своя почасовая ставка, что делает данные чрезвычайно сложными. Кроме того, сектор синих воротничков и их менеджеров — это крайне низкотехнологичная отрасль, поэтому мы пытаемся решить эту проблему с помощью SaaS и ИИ.
Что касается ИИ, мы сами внутри выделяем три области применения. Во-первых, вы можете создать продукт для пользователей — это роскошь: если вы сможете создать продукт, ориентированный на клиента, это действительно роскошное дело, ведь немногие продукты в мире действительно находят точку соприкосновения между продуктом и клиентом. Но большинство компаний по крайней мере могут сделать две вещи — это второй уровень: по крайней мере, добавить слой ИИ в ваш продукт — либо для повышения эффективности пользователей, упрощения UI/UX, либо для добавления технологичности или рассказывания истории компании — этот уровень обязательно нужно добавить.
Последний слой — это то, что Йюань упомянул: каждая компания должна это делать — ваша организация. Это наша главная тема сегодня: как превратить компанию в AI-натуральное рабочее пространство. Например, раньше вам, возможно, требовался финансовый директор с командой бухгалтеров, которые считали множество счетов — особенно сегодня, если вы — компания, выходящая на международный рынок, с юридическими лицами в Китае, Сингапуре и США, расчеты становятся очень сложными — можно ли автоматизировать это с помощью ИИ? Можно ли автоматизировать внутреннее кодирование? Что касается продуктовых менеджеров, раньше их основной задачей было ежедневно писать документы — сегодня так быть не должно. Сегодня наш продуктовый менеджер занимается только одним: безумно общается с пользователями, собирает записи этих разговоров и передает их ИИ, который автоматически превращает их в GitHub issues или список задач, автоматически анализирует приоритеты, а затем инженерная команда берет на себя реализацию — весь рабочий процесс претерпевает качественные изменения.
В целом, эти три уровня — это то, что мы видим, что нужно сделать: продукт — это люкс, он случаен и не поддается контролю; вторая и третья уровни — AI-слой и AI-нативные рабочие процессы — обязательно нужно реализовать.
Ван Шэнцзе: Привет всем, меня зовут Ван Шэнцзе, Джейсон, можете называть меня Джейсоном. Я из Tencent, сейчас отвечаю за продукт WorkBuddy. Что касается практики в области ИИ, я начну с собственной истории.
Раньше я работал над CodeBuddy — AI-помощником для программирования, который интегрируется в IDE. Возможно, вы использовали VS Code или другие IDE — он встроен прямо в них. Моя история такова: я всегда хотел использовать ИИ не только для написания кода, но и для помощи во многих других делах. После того как я начал писать код, я понял, что ИИ может делать не только помогать с написанием кода, но и помогать с гораздо большим количеством задач. Поэтому я задался вопросом: а нельзя ли сделать так, чтобы ИИ помогал всем, а не только программистам?
Тогда мы решили создать продукт с использованием Vibe Coding (атмосферного программирования) для обычных нетехнических пользователей. В начале этого года я разработал веб-версию на основе CodeBuddy под названием CodeBuddy Work. Позже доктор Сяохуэй помог нам переименовать его в WorkBuddy — и версия 0.1 WorkBuddy официально вышла 15 января этого года. Вот наша история. Размер команды продолжает расти.
Мы не ожидали, что WorkBuddy получит такое горячее принятие как внутри, так и вне компании — этот инструмент действительно произвел впечатление на пользователей и обладает высокой удерживаемостью, его можно использовать ежедневно. Мы объединили феномен «краба» с функциональностью claw и сразу выпустили версию в виде мини-программы — это был первый в Китае двойной формат, позволяющий пользователям легко запускать свою мини-программу. Сегодня мы также выпустили версию приложения, и в будущем пользователи по всему миру смогут найти и использовать WorkBuddy.
Юань Сяохуэй: Поскольку он имеет опыт работы продукт-менеджером, некоторые термины, которые он только что упомянул, могут показаться новыми для вас, например, такие специализированные понятия, как Vibe Coding и IDE. Но просто одним предложением: что это такое? Поскольку ИИ обладает очень сильными исполнительными способностями и может программировать, теперь вы можете использовать естественный язык для управления компьютером и написания кода, чтобы реализовать свои желания. Например, ваше желание — создать презентацию — только что представленная презентация была полностью сгенерирована ИИ после того, как мы описали её на естественном языке. Эта способность повышает эффективность для программистов, но для непрограммистов представляет собой совершенно новый способ работы. Поэтому, если вы ещё не сталкивались с этим, вы обязательно столкнётесь в ближайшем будущем — независимо от того, какой продукт вы используете, вы обязательно попробуете это на себе.
Мы год назад опубликовали отчет о трансформации с использованием ИИ, в котором разделили всю корпоративную трансформацию на три уровня: самый верхний — трансформация бизнеса, то есть повышение эффективности, о котором уже говорилось, — больше клиентов, лучшее качество разработки; средний уровень — организационные изменения — какая организация способна поддерживать такие инструменты производительности, как ИИ? Третий уровень — переосмысление мышления — каким должно быть наше отношение к взаимоотношениям между человеком и ИИ? Это определяет как организацию, так и бизнес.
Мой второй вопрос касается изменений в организации, связанных с ИИ — ваша команда примерно состоит из ста-двухсот человек. Что вы уже сделали, чтобы адаптироваться к этому совершенно новому инструменту продуктивности? Ведь сейчас каждый занимается не одной задачей, а одновременно несколькими. Как в таких условиях распределять обязанности и сотрудничать? Нужно ли по-прежнему проводить столько же встреч? Давайте начнём с Яньчуаня.
Ху Ичуань: Я считаю, что главное изменение — это то, что команда стала намного меньше. Раньше по каждой линейке продуктов — от менеджера продукта до дизайнеров и инженеров фронтенда и бэкенда — насчитывалось от десятков до двадцати с лишним человек, а в меньших случаях — от десяти до двадцати. Сегодня каждая наша линейка продуктов состоит не более чем из 10 человек, а многие новые продукты, создаваемые с нуля, разрабатываются всего 3–5 людьми. Одна из причин — значительный рост производительности каждого сотрудника, вторая — мы сократили количество коммуникаций между людьми, уменьшив размер команды. Мы обнаружили, что раньше, до появления ИИ, общение между людьми потребляло наибольшее количество времени и энергии.
Юань Сяохуэй: Люди часто проводят собрания на работе, а работают после окончания рабочего дня.
Ху Ичуань: Да, поэтому сегодня я обнаружил, что чем меньше команда, тем выше её эффективность — у них меньше коммуникации, возможно, каждый день утром два-три человека проводят полчаса на встрече, чтобы обсудить и принять решения по самым важным вопросам, а затем каждый занимается своими задачами, поручая ИИ выполнение остального. Это главное изменение.
Еще одно изменение — это отношения между человеком и ИИ. В начале этого года я поставил перед всей командой разработки и продуктов следующее требование: каждому необходимо в течение следующих нескольких месяцев последовательно пройти три этапа использования ИИ. Первый этап: агент должен стать вашим стандартным рабочим входом — такие инструменты, как WorkBuddy и Codex, должны стать стандартным рабочим входом для каждого, а не нужно открывать IDE или PowerPoint.
На втором этапе, на основе первого — первый этап был один на один: один человек использует один агент — второй этап позволяет одному человеку использовать несколько агентов. Это легко понять: когда один агент выполняет задачу, ваше время освобождается, и вы можете заняться чем-то другим. Однако здесь возникает узкое место: коллеги открывают 4, 6 или 8 окон Claude Code, но вскоре обнаруживают, что внимания не хватает, поскольку приходится постоянно переключаться между одним окном и следующим, затем снова переключаться.
Таким образом, третий этап — это разработка новых рабочих процессов, позволяющих разделить работу человека и ИИ, причем ИИ должен работать после того, как человек уходит с работы. Этого мы стремимся достичь сегодня — хотя пока не полностью реализовали. Но недавно мы проанализировали количество токенов, потребляемых каждой командой и каждым сотрудником, и обнаружили, что некоторые коллеги за одну ночь могут заставить своих агентов потратить десятки миллиардов токенов.
Юань Сяохуэй: Сколько это денег — десятки миллиардов токенов?
Ху Ичуань: Мы все покупаем Coding Plan на 200 долларов, и если бы пришлось пересчитать это в API, я предполагаю, что ежедневно расходы составили бы сотни долларов.
Юань Сяохуэй: Отличный ответ. Мы также недавно провели исследование потребления токенов многими компаниями — есть расходы в несколько сотен долларов в месяц, несколько тысяч долларов, десятки тысяч долларов. Самый впечатляющий случай — исследователь OpenAI, который потратил 217 миллиардов токенов за неделю, что составляет несколько десятков тысяч долларов.
Ху Ичуань: Миллионного уровня.
Юань Сяохуэй: Да, наибольшее количество токенов потратил Питер Штейнбергер, основатель OpenClaw, — в прошлом месяце он израсходовал более миллиона долларов. Подумайте, один человек потратил столько токенов — другие будут спрашивать: «Что ты сделал с таким количеством токенов?» Он, конечно, не раскрыл подробностей, но сказал, что это всё равно намного выгоднее, чем нанимать больше высокооплачиваемых инженеров.
Конечно, здесь много вопросов — вопросы занятости, замены рабочих мест, следует ли использовать людей или агентов и т.д. Но исключительно с точки зрения потребления токенов, это действительно принесло огромные изменения в производительность. Только что Ичжоу также говорил о состоянии всей организации, включая то, как вызывать агентов, как использовать мультиагенты, как защищать свое внимание в этом процессе и даже как наладить взаимодействие команды с мультиагентами — на данный момент мы не видим особо хороших инструментов для повышения производительности. Скоро послушаем мнение Джейсона: будут ли нужны инструменты, адаптированные для суперкоманд? Юйю, как ваша команда заново адаптируется к эпохе ИИ для построения организации?
Ван Жоюй: Я считаю, что это два уровня — тактический и стратегический.
Как повысить эффективность на тактическом уровне? Только что Ичжан упомянул один момент: наша внутренняя первопричина заключается в том, что при выполнении любого дела, когда возможно соединить все ключевые элементы, следует минимизировать количество участников. Звучит немного запутанно, но суть в следующем — представьте, что для успешного выполнения любого дела необходимо соединить несколько ключевых элементов. Например, чтобы создать технологическую компанию, вам нужны технологии, продукт, маркетинг, продажи и операции — определённо несколько точек. Раньше для этого могло потребоваться пять человек или пять отделов, поскольку в каждой области был только один эксперт, или задачи были слишком мелкими и требовали много исполнительской работы. Но сегодня, поскольку производство и исполнение стали дешевле и быстрее, эти пять задач лучше поручить одному человеку. Часто это невозможно, но если вы сможете распределить их между двумя-тремя людьми, это будет намного быстрее, чем при участии пяти человек.
Всё просто: когда в комнате пять человек, на то, чтобы согласовать их мысли, уходит масса времени. В офисах существует плохая культура: один человек, кажущийся очень компетентным, говорит, а остальные кивают головой — они кивают не потому, что поняли, а потому, что в этой атмосфере кивки становятся автоматическими. Человек, говорящий, обладает более высоким уровнем понимания и действительно считает, что все поняли, и говорит: «Тогда давайте приступим к выполнению» — в результате всё получается катастрофически плохо. Именно это — главный узкий момент в управлении: вы думаете, что все поняли, а на самом деле никто не понял.
Таким образом, выравнивание понимания — это самая сложная задача. Почему мы сокращаем количество людей в комнате? Не потому, что компания увольняет сотрудников, а потому что в каждом вопросе мы стараемся минимизировать количество участников, чтобы каждый участник мог охватить все необходимые аспекты, и в итоге эти аспекты можно было бы связать между собой — и дело считается завершенным. Это тактика.
На стратегическом уровне существует большая ловушка: многие считают, что достаточно нанять хорошего технического директора или человека, разбирающегося в ИИ, чтобы он повел всех за собой — это не так.
Основным ограничением при трансформации ИИ-организаций часто является первый руководитель — я называю это: трансформация ИИ на самом деле является «проектом первого лица». На английском это можно назвать «it's a responsibility of the owner of the work». Если вы, как первый руководитель организации, не будете активно продвигать эту трансформацию, возникнут проблемы. Я приведу вам два примера.
Пример небольшой: в технической команде, например, ваш руководитель не разбирается в ИИ — допустим, вы — ветеран из старой программной компании — но у вас есть несколько особенно талантливых инженеров, которые продвигают переход на ИИ. Результат неизбежен: эти несколько человек делают работу, равную работе ста человек, а остальные почти ничего не делают. Вы будете постоянно перекладывать всю работу на этих двух-трёх человек, а поскольку сами ничего не понимаете, а они отлично умеют выстраивать отношения с вами и вы не хотите их увольнять — итог будет таким: те, кто умеет работать, будут делать всё больше, а те, кто не умеет, будут спокойно получать зарплату. Это проблема, которая неизбежно возникает в технических командах. Только если вы сами отлично разбираетесь в этом, вы сможете определить, кто из них прав, а кто не нужен.
Приведение этого к более высокому уровню выявляет более глубокую проблему.
Например, Чжань И, как технический директор, заявляет, что внедряет трансформацию с использованием ИИ и повышает эффективность 200 человек до уровня 2000. Затем генеральный директор говорит: «Хорошо, давайте сократим штат», — и сокращает 200 человек до 20, которые выполняют ту же работу. Круто, правда? Но что произойдет, если генеральный директор не понимает ИИ? Тогда сэкономленные им 180 зарплат перетекут в другие команды, которые еще не завершили свою трансформацию с использованием ИИ. Эти команды и так перегружены и неэффективны; после того как они поглотят бюджет, их неэффективность приведет к росту ложных и ошибочных требований. А здесь людей становится все меньше, и те, кто может работать, превращаются в настоящих «быков».
Вот два типичных примера — если с точки зрения команды до уровня всей компании руководитель не берет инициативу на себя и не ведет трансформацию лично, а ограничивается частичными изменениями, то настоящие исполнители могут погибнуть из-за этой трансформации.
Юань Сяохуэй: Очень ярко сказано! Действительно — если первый номер не выходит на поле, в нашем отчете сегодня также много примеров, когда первый номер лично участвовал в продвижении, включая выступление директора Си Сяо сегодня утром — он также активно использует инструменты ИИ. После этого его состояние изменилось: раньше ему, возможно, требовалась помощь других для выполнения некоторых задач, теперь этого не нужно — он может напрямую поручать задачи агентам ИИ.
Ван Жуоюй: Да, потому что очень реальный момент заключается в следующем: если вы работаете в компании или даже в университете — в Гонконгском университете то же самое — вы, возможно, заметите, что есть группа профессоров, которые уже являются AI-native, а есть та, которая еще нет. Те, кто уже AI-native, стали в 100 раз эффективнее. Те, кто еще нет, ощущают огромную угрозу.
Поэтому, когда руководитель организации сам не обладает этим пониманием, он естественным образом слышит много клеветы от тех, кто еще не перешел на новые подходы — эти люди говорят, что те, кто использует ИИ, занимаются плохими делами, их высказывания и продукты не проверяются и могут быть несоответствующими нормам, и говорят всякие глупости, чтобы вытеснить его.
Если руководитель всей организации не играет роль этой «сельди» — так называемого эффекта сельди — то передовые сотрудники, пытающиеся быть «сельдями», отстанут. Это печально, но человеческая природа. Подытожим: на тактическом уровне необходимо минимизировать количество людей, пытающихся соединить все точки; на стратегическом уровне, если руководитель не вкладывается полностью, вам, как сотрудникам команды, стоит хорошенько подумать — не становитесь пушечным мясом, вот мой совет.
Юань Сяохуэй: Сегодня большинство из присутствующих здесь — предприниматели, а также много студентов. С этой точки зрения, для частных лиц есть несколько важных уроков — во-первых, соединение точек: вам следует расширять свои способности в более широком измерении, чтобы самостоятельно отвечать за процессы от начала до конца. Необходимо не только обладать сильными профессиональными навыками, но и развивать «Т-образного» специалиста — с большим охватом по ширине.
Сегодня днем я разговаривал с однокурсником, имеющим юридическое образование, и он тоже заметил эту проблему: важно углубляться в одну область, но также необходимо расширять кругозор и даже обладать мышлением предпринимателя, понимая, какую именно ценность вы предоставляете — это еще важнее.
Хорошо, давайте теперь спросим — как сейчас происходит ваша командная работа? Ведь в нашем предыдущем кейсе мы рассматривали пример CodeBuddy, где они даже организуют управление вокруг ИИ — распределение задач и ресурсов выполняет ИИ, а не менеджер: ИИ отслеживает нагрузку каждого сотрудника. Как обстоят дела у вас сейчас?
Ван Шэнцзе: Когда мы работаем над WorkBuddy, мы разбиваем все функциональные модули на мелкие компоненты, и каждый небольшой функционал позволяет ИИ самому определить свои границы. Например, сейчас я разрабатываю новый модуль — «AI-коллега». Все взаимодействия с верхними и нижними компонентами этого модуля должны быть замкнуты внутри вашей группы. Вам просто нужно взаимодействовать с другими командами — например, общаться с базовой платформой WorkBuddy или с верхнеуровневыми решениями и слоем Skill — для этого существуют соответствующие другие команды, которые обеспечивают связь.
Этот процесс взаимодействия на самом деле представляет собой то, как один ИИ назначает соглашение другому ИИ: сейчас в этом модуле должны быть заданы соглашения как для верхнего, так и для нижнего потока, и все могут совместно их оценить. Оценку проводят не только ИИ, но в первую очередь — люди на этапе предварительной оценки. После получения задачи создаются три небольшие команды для выполнения различных задач по взаимодействию верхнего и нижнего потоков; внутренние функциональные компоненты полностью инкапсулированы, и для уточнения требований, а также для совместной работы с документацией PRD и продукт-менеджером задействованы примерно 3–5 разработчиков.
Сейчас у каждого есть своя роль, и причем не только одна — разработчики могут писать документацию для продуктовых менеджеров, а продуктовые менеджеры могут писать код; границы между ними стали менее четкими. Главное — сделать так, чтобы продукт был максимально понятен ИИ, чтобы ИИ мог приступить к работе. В процессе постоянной работы ИИ люди непрерывно контролируют процесс и получают результат — он в основном правильный, потому что на раннем этапе уже проведены обширные обсуждения и согласования с другими командами.
Ван Шэнцзе: Мы создадим множество групп для обеспечения взаимодействия — общение между людьми будет происходить через большее количество групп. Мы постоянно задумываемся: может ли в группах присутствовать ИИ, который будет постоянно присутствовать и понимать контекст? На текущем техническом уровне это действительно сложно, поскольку шум велик — ИИ не может точно определить хронологию общения между участниками. Однако мы активно экспериментируем, например, сжимая и суммируя информацию в качестве дополнения к PRD, чтобы изначально обеспечить контекст. Мы также интегрируем это в репозиторий кода — когда ИИ пишет код, он всегда включает в него накопленный опыт, и после многократных итераций в конечном итоге достигается удовлетворительный результат. Затем мы проводим анализ, обновляем опыт и делаем репозиторий более совершенным. Это очень полный и успешный пример от начала до конца.
Теперь вы можете использовать этот пример для следующего шага — например, для создания функции «AI-команда», которая является следующим этапом после «AI-коллеги». Возьмите только что полученный опыт в качестве источника, чтобы AI понял: «А, ты вот каков». Вы также можете сменить модель — поскольку модели становятся всё дороже, можно использовать китайские модели или другие модели: сначала пусть очень мощная модель создаст результат, который понравится человеку, и тогда колесо начнёт вращаться. Любой результат можно передать другим командам для повторного использования.
Юань Сяохуэй: Джейсон отлично рассказал. Только что Цзянь упомянул сотрудничество multi-agent, защиту внимания, а также то, как команда и multi-agent взаимодействуют — сейчас в этой области еще нет особо хороших инструментов для повышения производительности. Джейсон, как вы решаете это в WorkBuddy?
Ван Шэнцзе: На самом деле можно сделать лучше. После того как у каждого появится свой ИИ, можно значительно улучшить три измерения взаимодействия: взаимодействие между ИИ, взаимодействие между людьми и взаимодействие между ИИ и людьми. Мы провели некоторые эксперименты: например, я наделяю один ИИ функцией центрального управления, чтобы он распределял задачи другим ИИ, а после выполнения эти ИИ отправляют результаты обратно на сбор. Это и есть один из режимов работы multi-agent.
Но основная проблема здесь заключается в том, как обеспечить качество взаимодействия между ИИ. Наши текущие действия заключаются в том, чтобы на начальном этапе провести тщательную человеческую проверку, четко определить соглашения, а затем позволить ИИ выполнять задачи в соответствии с этими соглашениями. В процессе выполнения ИИ люди проводят выборочную проверку, чтобы убедиться, что качество результатов соответствует требованиям.
Юань Сяохуэй: Хорошо. Что касается организационных изменений, у нас есть еще одна важная тема — занятость. Поскольку ИИ приводит к сокращению команд, многие люди беспокоятся о своей работе. Юйю, как вы на это смотрите?
Ван Жуоюй: Я считаю, что людей можно разделить на три категории.
Первая категория — те, кто уже успешно трансформировался — поздравляем, перспективы великолепны. Вторая категория — вы еще не трансформировались, но готовы учиться и принимать новое — такие люди абсолютно в порядке, вопрос только в скорости: одни осваивают это за несколько месяцев, другие даже в возрасте нескольких лет не хотят принимать новое.
Но есть один тип людей, попавших в трагическую ситуацию — если вы случайно оказались среди них, немедленно смените работу. Что это за ситуация? Вы усердно продвигаете изменения, даже влияете на коллег, показывая, как можно сделать лучше. Но, к сожалению, из-за проблем во всей организации ваша работа сильно зависит от других отделов — ваш результат напрямую зависит от их проверок, входных данных или результатов, а другие отделы совершенно не заинтересованы в изменениях. В этом случае я советую либо перейти в другой отдел, либо сменить работу — никакого смысла держаться за место: чем больше вы стараетесь, тем быстрее погибаете в этой «любительской труппе», потому что все будут возлагать на вас всю вину — ведь вы делаете больше всех и, соответственно, допускаете больше всего ошибок.
Так что, если вы несчастный представитель последней категории, уходите как можно скорее. Эта категория самая трагичная — я видел множество талантливых людей, погибших в этой ловушке.
Юань Сяохуэй: Есть поговорка: «Выбор важнее усилий» — то, что он только что сказал, на самом деле заключается в том, чтобы сделать правильный выбор.
Ван Шэнцзе: Многие члены нашей команды используют ИИ, но на самом деле уровень их использования различается. Как ответственный за продукт, я обычно даю им руководство или совместно сопровождаю их в развитии — как эффективно использовать инструменты ИИ.
Приведу простой пример: некоторые пользователи воспринимают ИИ как инструмент для веб-поиска, но ИИ — это не только помощь в веб-поиске, он также может помочь вам найти вдохновение в обратном направлении. Когда человек сталкивается с проблемой — а человеку нужно уметь замечать проблемы — часто скрытые проблемы остаются незамеченными или требуют очень много времени для их выявления. Мы можем использовать ИИ, чтобы помочь вам обнаружить эти проблемы или совместно с вами их найти, затем провести исследование и сгенерировать вдохновение. Ведь человеческий мозг в разное время генерирует разные идеи; передав эти фрагменты вдохновения ИИ, вы можете попросить его обобщить их или соединить воедино.
С учетом вашей памяти о контексте, ИИ может помочь вам быстро оптимизировать вопросы, уточнить первоначальные потребности, превратив их не просто в веб-поиск, а в точную корректировку прежних ошибочных суждений, сдвинув ошибки еще левее.
Например, простой пример: часто ИИ предоставляет мне длинные сводки, и я хочу сказать ему: «Тебе не нужно больше понимать это — создай мне эскиз от руки с тремя вариантами A, B и C, включи мои последние обнаруженные проблемы». Он действительно нарисует то, что вы хотите, предложит несколько вариантов, и вы говорите ему: «Это то, что нужно, или нет» — через визуальный диалог помогает человеку быстро понять, выявить проблемы и в итоге подтвердить: «По этому вопросу сгенерируй мне окончательный эскиз, прототип, PDF или MD-файл». Я и мой человеческий партнер пришли к соглашению: «Начинай». Это очень эффективно.
Юань Сяохуэй: Отличный доклад. Сейчас многие люди используют ИИ в режиме «вопрос-ответ»: мы задаем короткий вопрос, а ИИ отвечает длинным текстом, который может не соответствовать тому, что мы действительно хотим узнать. Со временем из-за множества циклов внимание ослабевает. Более эффективный подход — заставить ИИ задавать вам вопросы, организуя многоэтапный диалог, чтобы он лучше понимал ваши мысли и намерения.
На самом деле, техники использования ИИ, включая инженерию запросов, я считаю, что каждый обычный человек должен попытаться понять, потому что именно это определяет, как вы используете этот интеллект. Сегодня утром мы говорили о «интеллекте как услуге» — впервые в истории человечества у всех появилась возможность одного человека получить доступ к мудрости всего человечества. То, как вы это используете, приносит огромную разницу и выгоду.
Я задам последний вопрос — сегодняшняя аудитория, возможно, еще не до конца осознала возможности передовых ИИ. Какие у вас есть рекомендации? Многие все еще считают, что нужно сначала пройти курс — какие хорошие советы вы можете дать сегодняшней аудитории?
Ху Ичуань: Я считаю, что самый прямой путь — учиться и применять одновременно. Поскольку ИИ сам по себе является отличным инструментом для обучения, когда вы глубоко его используете, вы также общаетесь и учитесь вместе с ним. Поэтому мой совет: каждому человеку следует по-настоящему глубоко интегрировать ИИ в свое обучение, жизнь и работу.
Ван Жоюй: Мой единственный совет — независимо от того, хотите ли вы основать бизнес или найти работу в организации, это принцип первого порядка. Если вы хотите начать свой бизнес, убедитесь, что вы тот человек, кто сможет продвинуть трансформацию с помощью ИИ, или нативный пользователь ИИ, и убедитесь, что у вас есть великая видение — о видении я только что не сказал, не хватило времени.
Если вы собираетесь присоединиться к компании, убедитесь, что её руководитель отлично разбирается в ИИ и обладает ясным видением — это важно. Если вы начинаете собственное дело, такой подход гарантирует высокую эффективность и привлечение талантливых специалистов. Если же вы присоединяетесь к компании, вы избежите выгорания из-за плохого руководителя и токсичной организации.
Юань Сяохуэй: Я думаю, вы можете сказать пару слов о видении, потому что видение крайне важно — если цель трансформации организации заключается в увольнении людей и их вытеснении, никто не захочет продвигать такую трансформацию. В чем именно наша цель использования ИИ?
Ван Жоюй: В эту эпоху видение стало еще важнее, чем раньше. Раньше видение существовало для того, чтобы объединить сотни, тысячи или даже десятки тысяч человек вокруг общей цели с помощью масштабного нарратива. Сегодня, хотя команды кажутся меньше, многие спрашивают: а нужно ли еще видение? Я считаю, что оно стало еще важнее — потому что такие продукты, как Laiye Technology или WorkBuddy, усиливают так называемых супериндивидуумов, о которых только что говорили Цзянь и Сяохуэй.
Ценность видения заключается в том, чтобы обеспечить вам возможность реально нанять супериндивидуальности. Ведь вы можете представить: так называемая супериндивидуальность — человек, способный управлять сотней агентов одновременно — не придет к вам работать ради выполнения задачи и получения зарплаты. Эти люди движимы великой миссией изменить мир. Когда у вас есть возможность привлечь таких людей, они не выбирают вас из-за суммы денег, которую вы предлагаете, а потому что ваша история, ваше описание мира через 10, 30, 50 лет соответствует их восприятию и воображению. Ресурсы, которыми вы располагаете, дают им рычаги и позволяют двигаться вперед вместе с вами. Именно поэтому видение сегодня имеет гораздо большее значение, чем раньше.
Раньше вы могли сказать: я использую капитал и различные рычаги, чтобы нанять группу людей, которые усердно работают, но не заботятся о будущем, и побеждать конкурентов за счет огромной производительности и масштаба производства. Сегодня это невозможно — потому что производство стало дешевым, и ваше единственное преимущество — это то, что вы видите мир иным через 30 лет. Сегодня вы с помощью трех человек, чья производительность в сто раз выше, напрямую меняете этот мир.
Таким образом, сочетая то, что я только что сказал, два самых ключевых аспекта — как определить, стоит ли вкладываться в компанию и следовать за её руководителем, а также можно ли вам начать собственный бизнес — сводятся к двум вещам: во-первых, способен ли глава компании реализовать свой проект и понимает ли он его сам; во-вторых, какова его видение, и верите ли вы в это видение. Только эти два критерия важны; всё остальное — тактические вопросы, просто тактические трудности на пути к получению сокровищ: сражаться с одним монстром, обходить изгиб дороги — это всё несущественно.
Юань Сяохуэй: Что касается видения, я думаю, что то, что только что сказал Руою, — это типичный маскулинный нарратив о будущем, где речь идет о 30 или даже 50 годах. Но с женской точки зрения мы очень ценим влияние на окружающих и изменения в обществе, даже самые незначительные. Сегодня за обедом я разговаривала с однокурсником, и он тоже говорил, что считает важным учить детей понимать, как функционирует общество в целом. Такое небольшое влияние — на окружающих, на общество — является отличным видением для каждого из нас. Мы только что говорили о многих проблемах в обществе; если вы сможете своими усилиями решить одну или две небольшие из них, это уже прекрасное видение.
Ван Жоюй: Я полностью согласен. На самом деле это самая сложная часть в предпринимательстве. Сегодняшние грандиозные видения, такие как создание компании на сто лет, невозможно представить в момент основания бизнеса — это видение развивается постепенно. Это непрерывная переменная. Поэтому это действительно самая сложная часть предпринимательства — ваша начальная точка всегда очень мала, но чем быстрее вы осознаете наличие большого видения за ней, тем выше вероятность привлечь топовых специалистов.
Юань Сяохуэй: На самом деле, даже не будучи предпринимателем, можно решать эти проблемы — их существует огромное количество. Джейсон?
Ван Шэнцзе: Во-первых, ИИ — это фактически глина в ваших руках — вы можете воспринимать его как своего партнера, который поможет вам решить множество задач, и вы можете придать ему любую форму, которую захотите. Вы можете рассматривать его как свое небольшое приложение или как волшебный горшок, способный решить любую проблему. Вы говорите с ним, заставляете его понять вас, и тогда он превращается в золото в ваших руках. Все зависит от того, как вы его формируете — полностью в ваших руках. То есть, насколько высок потолок развития ИИ, зависит от того, насколько велико ваше воображение. То же самое и с нашим продуктом WorkBuddy — мы решаем проблемы, исходя из того, на что способно наше воображение, и ориентируемся на решение конкретных задач.
В повседневной жизни AI также может решить множество проблем, особенно в образовательных сценариях — мы также изучаем эту область. В этом контексте речь идет о взаимном усилении, обучении и взаимопомощи между людьми и между людьми и ИИ. Например, раньше в библиотеке вы могли бы хотеть, чтобы рядом с вами был преподаватель или наставник, который постоянно мотивировал бы вас учиться и знал ваш процесс обучения — как после ваших обратных связей отслеживать ошибки и усиливать ваши знания. AI является отличным инструментом помощи в этой области, и это направление, которому я придаю большое значение.
Юань Сяохуэй: Спасибо троим за прекрасные выступления. Раньше я был очень озадачен и думал, что будущее может быть поляризованным — у меня действительно была тревога: я боялся, что отдельные лица, активно использующие ИИ-рычаги, заменят тех, кто отстал. Но однажды я пообщался с предпринимателем, и он сказал: «Посмотри, эти здания — красивые, правда?» Я ответил, что, конечно, есть и не красивые вещи, включая нашу среду обитания, которая тоже требует улучшений. В нашем мире по-прежнему существует огромное количество проблем, которые раньше просто не успевали решить или модернизировать. И каждый хочет жить лучше — это желание существует. Следовательно, пока спрос существует, будущие возможности огромны!
Эта статья взята из официального аккаунта WeChat «Исследовательский институт Tencent» (ID: cyberlawrc), автор: Исследовательский институт Tencent, опубликовано с разрешения 36氪.