Как работать с ИИ, 14 октября. Четыре приёма: репетиция с копией клиента и журнал агента

Сегодня четыре приёма. Как репетировать трудный разговор с ИИ, когда не слушать его замечания, как проверить новую модель Google и как следить за агентом.

Их дали автор Every, инженеры Anthropic, сама Google и директор по безопасности Uber. Программистом быть не нужно. К каждому совету добавил своё мнение и пример из салона.

Отрепетируй трудный разговор с ИИ-копией собеседника, но решение оставь живому человеку#

Майк Тейлор, руководитель оценки моделей в Every, 9 октября описал свой опыт. Он собрал ИИ-копии коллег из их открытых сообщений в рабочем чате и публичных выступлений. С копией он проверял черновики и репетировал встречи до разговора с настоящим человеком.

Результат он описал честно. Черновик письма начальнику копия оценила на 6 из 10, к 16-му кругу правок на 9, а 10 не поставила за 73 круга. Письмо при этом стало сухим и канцелярским. Из 12 ответов копии руководителя точно совпали 2, частично 4, не совпали 6. Настоящий человек ставил под сомнение саму постановку вопроса в 66% случаев, копия в 32%.

Вывод Тейлора такой. Копия выучивает правила человека, но не понимает, когда он их нарушит. «Встреча нужна, чтобы узнать, чем она тебя удивит».

Простыми словами. ИИ хорошо играет собеседника для тренировки. Но настоящий человек скажет то, чего копия не придумает.

Что я думаю. Для продавца это готовый тренажёр возражений. Я бы дал ИИ портрет типичного клиента и попросил сыграть его.

«Ты покупатель, 40 лет, семья, бюджет 3 млн, смотришь кроссовер у нас и у китайской марки. На мою цену отвечай "дорого" и не соглашайся с первого раза. После десяти реплик оцени меня по шкале от 1 до 10 и скажи, где я давил».

Пять таких кругов перед сменой полезнее, чем лекция. Но копия будет спорить по учебнику, а живой клиент скажет «жена против» или «я просто смотрю». ИИ не заменяет менеджера, он показывает, кто не готовился к разговору.

Источник Every

Когда ИИ ищет слабые места, сам решай, какие замечания брать в работу#

13 октября инженеры Anthropic рассказали, как перестроили у себя работу с правками кода. В мае компания принимала около 2 500 изменений в день, в сентябре больше 30 000. Каждое изменение проверяет другой экземпляр Claude, его задача найти ошибки.

Компания пишет, что такая проверка работает хорошо, но смотрит узко. Инженерам приходилось отводить Claude от лишних усложнений, которые он предлагал на случай придуманных проблем. Саймон Уиллисон, автор блога о практике работы с ИИ, пересказал этот пост. Он видит то же у себя, когда заставляет модели проверять работу друг друга.

Простыми словами. Попроси ИИ найти недостатки, и он найдёт их всегда. Половина будет про проблемы, которых нет.

Что я думаю. Руководитель просит ИИ проверить скрипт звонка или письмо клиенту. Получает двадцать замечаний и правит все. Через неделю скрипт на три страницы, и продавец его не читает.

Я бы просил иначе. «Найди в этом письме клиенту три самых серьёзных недостатка. По каждому скажи, что именно клиент поймёт не так. Если серьёзных недостатков нет, так и напиши».

Из трёх замечаний я бы взял то, с которым согласен сам. ИИ готовит, человек решает и отвечает.

Источник Simon Willison's Weblog

Проверь Gemini 4 Argon на своей рабочей задаче, пока цена вдвое ниже#

Google 13 октября выпустила модель Gemini 4 Argon. Подписчики Google AI Pro и Ultra получают её в приложении Gemini и в режиме ИИ в поиске. Разработчики подключают её через Google AI Studio. Компания заявляет, что модель лучше прежних Gemini следует указаниям по стилю и отвечает прямее, с меньшим числом оговорок.

Начальная цена 2 доллара за миллион входных токенов и 10 за миллион выходных. После 30 ноября цена вырастет вдвое. Саймон Уиллисон советует не сравнивать модели по цене за токен. По его словам, важно, сколько токенов модель тратит, чтобы довести задачу до конца.

Простыми словами. Новая модель Google уже доступна в обычном приложении. Сравнивать её надо на своей задаче, а не по рекламе.

Что я думаю. Я бы взял одну задачу, которую делаю каждую неделю, и дал её двум моделям. Например, разбор десяти переписок с клиентами. «По каждой переписке напиши, ответили ли клиенту с ценой, предложили ли тест-драйв и какой следующий шаг. Отвечай коротко, без оговорок».

Потом сравнил бы ответы с самими переписками. Где модель ошиблась, где выдумала, где написала коротко и по делу. Если Argon справился лучше, переходить стоит до 30 ноября. Если хуже, я сэкономил время на споре о новых моделях.

Источник Google и Simon Willison's Weblog

Веди журнал действий ИИ-агента и разбирай его, как работу нового сотрудника#

Филип Мартин, директор по информационной безопасности Uber, 13 октября рассказал в блоге Claude, как компания следит за агентами. Его главная мысль в том, что за ИИ-агентами нужен такой же контроль, как за сотрудниками. Компании уже ведут его для людей.

Uber в реальном времени записывает, что делают агенты. Компания определяет, какие инструменты агенту можно вызывать и куда подключаться. Весь ИИ внутри идёт через один шлюз. Найденные отклонения Мартин превращает в новые запреты и продолжает смотреть, потому что «ограничения рождают новое поведение».

Простыми словами. Агенту дали доступ, значит его работу надо видеть. Записи действий нужны так же, как отчёт нового продавца.

Что я думаю. Дилер ставит агента отвечать на заявки ночью. Утром никто не знает, что агент написал, какую цену назвал и на какое время записал клиента. Пока клиент не приедет к закрытой двери.

Я бы ввёл утренний разбор. Агент пишет в CRM каждое сообщение и каждую запись на визит. РОП каждое утро просит ИИ собрать сводку.

«Покажи все ночные ответы, где названа цена, скидка или время визита. Отметь те, где цена расходится с прайсом». Нет записи по каждому обращению, нет отдела продаж, а с агентом тем более.

Источник Claude

Что посмотреть#

Это свежие выпуски за двое суток. Я их ещё не разбирал, описание даю по названию и анонсу.

• OpenAI. Работа с командой в ChatGPT Space, новая функция для общей работы команды в ChatGPT
• AI Engineer. Разделить мозг и руки. Claude Managed Agents, часть 1, инженеры Anthropic о том, как устроены управляемые агенты
• AI Engineer. Я верю всему, что говорят мои агенты. Три уровня проверки, Кори Галлон о том, как проверять работу агентов
• Every. Неделя с Gemini 4 Argon, команда Every неделю работала с новой моделью Google
• Latent Space. Как заменить сервис за 43 000 долларов в год ИИ-агентами, опыт замены платного сервиса своими агентами
• AI Engineer. Агент работает. Доверяет ли ему кто-нибудь?, Мишель Грант о доверии к агентам в компании