Руководитель продукта OpenAI: Длинные документы теряют ценность в эпоху ИИ

Независимо от того, хочешь ты этого или нет, твой 50-страничный документ, написанный допоздна, стремительно теряет в ценности.

Это не твоя вина, просто современные ИИ слишком способны — за несколько минут они могут сгенерировать альтернативу с таким же объемом текста, такой же аккуратностью и почти без недостатков.

Все работающие люди сталкиваются с такой жестокой реальностью:

Сегодня умение писать длинные документы уже не доказывает, что вы серьезно подумали.

Эти слова произнесла Тара Сешан, руководитель продуктов OpenAI Codex и ChatGPT Work.

Тара Сешан

В 81-минутном интервью на подкасте Ленни она также сделала еще более смелое утверждение:

Создавать продукт для текущей модели — провал; создавать продукт для модели, которую вы предполагаете через год — тоже провал.

Когда у каждого в руках есть лучшие инструменты, а ИИ превращается в «постоянно доступного агент-коллегу», где же находится защитная барьер у наемных работников?

Логика, которую поделилась Тара и которая успешно реализована внутри OpenAI, заслуживает внимания каждого работника, не желающего остаться за бортом.

Тара разделила эволюцию продуктов ИИ на три этапа:

• Этап 1: Диалог (Chat), вы задаете вопрос, он отвечает.
• Второй этап: Соратник (Co-pilot), помогающий вам выполнять задачи в определённых сценариях (например, написание кода).
• Третий этап: постоянный ИИ-коллега (агент), постоянно онлайн, запоминает контекст и самостоятельно выполняет сложные задачи.

Граница разделения труда между людьми и ИИ движется вверх видимыми глазом темпами.

От заполнения следующей строки кода в прошлом до прямой отправки цели, при которой фоновые автоматизированные рабочие процессы выполняются автоматически.

Как «Центр управления агентами» в настольной версии Codex, так и ChatGPT Work, охватывающий таблицы, отчеты и бизнес-аналитику, указывают на одну и ту же тенденцию: исполнительный уровень полностью переходит под управление ИИ.

Словами Тары: агент отвечает за греблю, а человек — за управление.

Тара сказала в интервью, что агент отвечает за греблю, а человек — за то, чтобы направить лодку в правильном направлении.

Когда работу гребца забирает ИИ, у человека остаётся всего пять ключевых ценностей:

• Определить направление (куда идти)
• Отвечать за результат
• Оценка качества (контроль)
• Внедрение позиции и выражения (для души)
• Сотрудничество, забота и мотивация команды (с учетом людей)

Почему говорят, что «фокусироваться на настоящем» или «делать ставку на год вперед» — это мертвая дорога?

Действуйте в текущих условиях: скорость эволюции модели слишком высока.

Вы приложили огромные усилия, чтобы разработать сложный механизм продукта, чтобы обойти недостатки модели сегодня; в результате, завтра, при обновлении модели, все эти механизмы превратились в бесполезные «аппендиксы».

Ставка на год вперёд: равносложно слепому тестированию.

Ставить всю судьбу продукта на набор гипотез, которые с огромной вероятностью не сбудутся, обречено на полный провал.

Это приводит к известному сленгу в технологической сфере: «Модель, которую вы используете сегодня, — это самый глупый день её жизни».

Тара прямо указала, что самое абсурдное в этом утверждении заключается в том, что все говорят о согласии, но когда дело доходит до практической работы, они неосознанно планируют сроки в соответствии с уровнем этого «самого глупого» модели.

Чтобы преодолеть эту смертельную человеческую привычку, в OpenAI внутренне отменили застывший «годовой план» и искусственно сократили временной горизонт планирования до двух-трех месяцев.

Тара сказала в интервью, что продукт должен создаваться с учетом модели, которая будет актуальна через два-три месяца — ставка на настоящее или прогноз на год вперед обречены на провал.

Но эти короткие два-три месяца не были основаны на слепых пробах и ошибках, и внутри не допускается существование «черного ящика».

Настоящая карта Тары: не делать долгосрочных формальных планов, но продукт должен неотрывно следовать за реальным прогрессом исследовательской команды.

Команды продуктов и исследований обязаны поддерживать чрезвычайно частую связь и полностью согласовать один ключевой вопрос: на каких именно способностях модель станет сильнее в следующий раз? И когда именно эти улучшения будут реализованы?

Поняв эту суть, продукт может гибко развиваться, следуя ритму технологических прорывов.

Это не отказ от дорожной карты, а превращение жесткого плана на стене в «реальное навигационное устройство», которое корректируется в соответствии с ситуацией на передовой.

Тара раньше работала в Stripe, где культура письма крайне важна, и она привыкла оттачивать краткие задания до идеала перед отправкой.

Но в OpenAI она полностью изменила привычку: длинные документы пишет только для себя.

Поскольку «полный материал» больше не означает «глубокое мышление», ценность длинных документов как интеллектуального сертификата снизилась до нуля.

Сейчас рабочие прототипы, данные A/B-тестов и отзывы пользователей полностью заменили громоздкие документы с завышенными ожиданиями.

Однако она придерживается очень умного рабочего принципа: когда план написан на семьдесят процентов, она показывает его тем, кто должен дать разрешение, а оставшиеся тридцать процентов они дополняют вместе с ней.

Причина очень реалистична: когда перед вами лежит безупречный идеальный план, чужие идеи просто отскакивают от него; только оставив «шероховатости», вы даете другим возможность протянуть руку и вместе с вами дорабатывать его.

Тара разделяет письмо на два типа:

• Отчеты (еженедельные отчеты, обзоры, аннотации, преобразование форматов): все доверьте ИИ — автоматизируйте всё, что возможно;
• Аналитическое письмо (логика инициации, выбор стратегии, оценка спорных вопросов): никогда не передавать на аутсорсинг ИИ.

Почему аналитическое письмо не подходит для ИИ?

Потому что весь процесс составления плана, выверки формулировок и многократной редактуры — это сам по себе процесс упорядочивания ваших мыслей.

Передать написание ИИ, текст есть, но шаг «подумать» вообще не происходил в вашей голове.

Чтобы предотвратить деградацию мозга, она также установила для себя два жестких правила:

Документ нужно прочитать столько раз, сколько людей его будут читать.

2. Сколько времени займет встреча, столько же времени нужно выделить на подготовку.

Когда барьеры для проектирования, анализа, кодирования и прототипирования снижены ИИ до минимального уровня, то, что раньше требовало команды, теперь может быть реализовано одним человеком.

Что создает разницу между людьми?

«Амбиции (Ambition)».

Настоящие профессионалы используют ИИ не просто для автоматизации рутинных задач, а для бесконечного расширения своих возможностей.

Это также полностью изменило обязанности продуктовых менеджеров (и всех знаниевых работников):

Раньше: усилия тратились на планирование, написание документации и рецензирование — эти внешние ритуалы.

Сейчас: определите ключевые вопросы, определяющие успех или провал, сделайте самые острые предположения и проверьте их с максимальной скоростью.

Главное — поднять амбиции команды.

Когда кто-то предлагает решение, ваша ценность заключается в том, чтобы задать вопрос: «Можно ли поднять потолок выше? Можно ли ускорить в 10 раз?»

Три сленговых выражения внутри OpenAI

Эти три предложения точно соответствуют трем самопроверкам.

Можно ли сделать это еще быстрее?

Задайте вопрос: хватает ли амбиций и можно ли поднять цель еще выше.

Третья фраза самая жесткая: вы сами каждый день с утра используете этот продукт, не можете без него обойтись и полностью полагаетесь на его удобство, чтобы судить о его качестве?

Ленни спросил её, что именно изменилось внутри, поскольку за последние три-шесть месяцев на Twitter настроения явно сместились с Claude Code на Codex.

Ответ Тары: ничего не меняли. Команда постоянно интенсивно использует продукт сама, постоянно собирает обратную связь и быстро итерирует — способ работы оставался неизменным с самого начала.

Единственное изменение — это то, что люди на улице начали замечать.

Написание кода ориентировано на результат: агент изменяет код, запускает тесты — если прошло, то прошло, если не прошло, то не прошло.

Но знания — это совсем другое.

На финальной презентации указано «успешность 90%» — вы не можете доверять этому числу только потому, что оно есть.

Вы должны посмотреть, что было изначально, и как происходил каждый шаг промежуточных рассуждений.

Вот почему основная идея ChatGPT Work заключается не в том, чтобы сразу предоставить «красивый готовый продукт», а в том, чтобы открыть все ссылки, входные данные и незавершенные задачи, чтобы вы могли полностью контролировать процесс.

До начала встречи с клиентом осталось 20 минут, ChatGPT Work представил 8-й слайд за 2 минуты 30 секунд — все использованные материалы были видны в течение всего процесса.

Инструменты есть у всех, базовые навыки быстро выравниваются.

В эпоху, когда ИИ берет на себя «греблю», единственное, что действительно определяет вашу ценность, — это умеете ли вы управлять рулем?

Where do you want to take this ship?

Справочные материалы:

https://x.com/lennysan/status/2094444052204998908

https://youtu.be/zMvBMfj4cSQ

Эта статья взята из официального аккаунта WeChat «Новости ИИ», автор: АСИ, редактор: Юаньюй