Мы начали с канала на YouTube и упрямой убеждённости.
В 2024 году у Agile была плохая репутация — и не вполне безосновательно. Двадцать лет неправильного применения, фабрики сертификатов, диаграммы SAFe, занимавшие целые стены, консультанты, превратившие образ мышления в упражнение по соответствию требованиям и в источник лёгких денег. Разочарование было настоящим, и оно было заслуженным.
Под всем этим исходная мысль по-прежнему оставалась верной — что комплексной работой (в кеневиновском смысле: эмерджентной, причинно-следственные связи видны лишь ретроспективно) нельзя управлять так же, как простой, что людям, стоящим ближе всего к задаче, нужно доверить её решение, и что неизвестностями невозможно управлять с помощью диаграммы Ганта. Она не стала неправдой только потому, что ею злоупотребляли. А дезинформация скрыла подлинную ценность Agile — дорогой ценой и для компаний, и для работников.
Итак, наша цель была расставить всё по местам. Отделить Agile как образ мышления от Agile-индустрии. И ответить на один вопрос: применимо ли хоть что-то из этого к ИИ?
Ежедневное обязательство и проблема рабочего процесса
Мы запустили канал на YouTube 10 сентября 2024 года. Одно видео в день. Это огромное обязательство по контенту, и оно требовало рабочего процесса — так что ИИ сразу стал частью нашей работы.
Наш подход: начинать с потока мыслей. Идеи, структура, цели видео — всё это появлялось первым и писалось целиком вручную. Затем мы передавали это Claude для первого черновика.
То, что Claude делал хорошо, впечатляло. Он мог взять неупорядоченный поток идей и превратить его в нечто структурированное и связное, сохранив исходный замысел, тон и голос, не сглаживая их. Не буквальное следование введённому тексту — а его истолкование, обогащение там, где это уместно, и сдержанность там, где нет. Первый черновик ощущался как исходная идея, только приведённая в порядок.
А потом обнаруживался пробел. Черновики были хороши — и немного тяжеловесны. Понятные тем, кто уже в этой теме, но не вполне достигавшие более широкой аудитории, к которой нам нужно было пробиться.
Вот тут и появился ChatGPT.
Две половины одного целого
Передача черновика Claude в ChatGPT открыла то, чего мы не ожидали. ChatGPT приносил другой набор сильных сторон: он уплотнял, подтягивал и делал текст чётче с иной точки зрения. Он добавлял фактурности — конкретные детали, которые заземляли идеи в реальности. Результат было легче читать, не теряя сути.
Сочетание явно превосходило каждого по отдельности. Claude верно придавал идее форму; ChatGPT шлифовал подачу. А если затем прогнать результат ещё раз через Claude, часто всплывали одно-два точных наблюдения, которые улучшали материал ещё сильнее.
Три голоса. Более богатый результат.
Вопрос
Рабочий процесс работал. И он изматывал.
Каждое сообщение шло через нас — написать промпт, прочитать ответ, скопировать его, написать следующий промпт, прочитать следующий ответ, снова скопировать. Туда и обратно, туда и обратно. Ручная эстафета между двумя моделями, которые явно дополняли друг друга, была продуктивной и безжалостной.
В какой-то момент мы задали очевидный вопрос: а что, если бы они могли просто говорить друг с другом?
Никакой большой теории. Никакого продуктового видения. Чистый прагматизм — откровенно говоря, лень. Копирование и вставка отнимали много сил, и очевидным улучшением было позволить ИИ сотрудничать между собой, пока у них не появится нечто, в ценности чего они сойдутся, — чтобы вынести это на человеческую оценку.
Но вопрос оказался больше, чем выглядел.
Потому что, как только мы спросили, как заставить два ИИ сотрудничать напрямую, мы перестали задавать технический вопрос. Мы спрашивали, что вообще означает сотрудничество между участниками-ИИ. Имеет ли значение структура — без неё получаются забавные ролики на YouTube, где ИИ бесконечно перебрасываются репликами. И что происходит с результатом, когда две модели с разными сильными сторонами берутся за одну задачу без человека, переводящего между ними.
Обо всех этих вопросах и рассказывает весь остальной блог.
Комментарии 0