Вы когда-нибудь открывали документ от коллеги и ловили себя на мысли: «Что это вообще такое?». С виду вроде нормальный отчёт, аккуратно оформленный, шрифт приличный… Но начинаешь читать — и ощущение, что это текст ради текста. Содержания почти ноль, ценности для дела — тоже. Вот именно для таких случаев исследователи из BetterUp Labs вместе со Стэнфордской лабораторией социальных медиа придумали термин «workslop». Если перевести на человеческий, это такой «рабочий шлак», который красиво выглядит, но толку от него, честно говоря, как от дырявого ведра.
Что это вообще за «шлак»?
По сути, речь идёт о результатах, сгенерированных нейросетями без контроля и без осмысления. Когда человек просто запускает ChatGPT (или что-то похожее), получает текст и кидает его дальше по цепочке, особо не проверяя. На поверхности вроде бы всё прилично: есть структура, есть слова «по теме». Но если копнуть — оказывается, что внутри нет фактов, контекста или реальных решений. И в итоге тот, кто получает такой «шедевр», вынужден тратить время на переписывание, уточнение, доработку. То есть, вместо экономии времени — сплошная головная боль.
Я вот однажды получил от знакомого «AI-конспект» на тему Linux-сетевых команд. Вроде всё есть: ipconfig, ifconfig, ping, traceroute… Но, внимание, половина команд вообще из Windows, а половина — с примерами, которые давно устарели. Пришлось не только переписывать, но и объяснять потом другим, что так делать не стоит. Вот это и есть workslop в чистом виде.
Почему это становится проблемой?
Исследователи заметили интересную штуку: почти 95% компаний попробовали использовать AI в работе, но большинство так и не увидели никакой отдачи. Логично спросить — почему? А потому что внедрение часто превращается в банальное «ну давайте спросим у нейросети». Без правил, без понимания задач. И результат получается — шлак, который приходится дорабатывать вручную. Экономия времени? Да где там!
И самое коварное, что этот «шлак» не всегда сразу заметен. Иногда он прячется под видом приличного документа или презентации. Но как только дело доходит до практики — выясняется, что половина данных неверна, логика хромает, а примеры взяты вообще из другой реальности. Это как купить на рынке арбуз: сверху красный, блестящий, а внутри — трава.
А сколько этого добра вокруг?
По опросу среди сотрудников американских компаний, около 40% признались, что в последний месяц получали такой вот «AI-сюрприз» от коллег. То есть это не какой-то редкий случай, а вполне массовое явление. Представьте, почти каждый второй сталкивался с ситуацией, когда вроде бы работу сделали, а на деле — только добавили всем лишней нагрузки.
И тут я вспоминаю, как пару месяцев назад знакомый менеджер жаловался: «У меня ощущение, что люди стали работать хуже, хотя пишут больше». Похоже, он просто столкнулся с этим самым workslop’ом. Бумаги и писем стало в два раза больше, а пользы — в два раза меньше.
Можно ли с этим бороться?
Исследователи предлагают довольно здравую мысль: нельзя пускать ИИ в работу «на самотёк». Нужны правила и примеры того, как именно стоит использовать такие инструменты. И тут важно, чтобы лидеры команд сами показывали, как это должно выглядеть. Не просто «генерим текст и кидаем», а используем нейросеть как помощника — например, для черновика, для проверки формулировок, для поиска идей. Но обязательно добавляем своё понимание, опыт и контекст.
Это как с кухонным комбайном: можно просто накидать туда всё подряд, и получится какая-то серо-зелёная масса (шлак, ага). А можно использовать его по назначению — натереть морковку, смешать ингредиенты, ускорить процесс, но всё равно самому добавить специи и довести блюдо до вкуса. И вот тогда результат радует.
Личный опыт и маленький лайфхак
Честно скажу, я и сам пару раз попадался на эту удочку. Спрашиваешь у ChatGPT про настройку SSH-туннелей в Linux, а он тебе выдаёт такой «учебник», что читать приятно. Но стоит попробовать повторить шаги — половина команд не работает, часть ключей устарела, а про безопасность там вообще ни слова. Если слепо доверять — можно здорово подставиться.
Мой лайфхак простой: всегда использовать нейросеть только как черновик или помощника по мозговому штурму. Надо текст? Пусть набросает основу. Надо идеи для статьи? Отлично, возьму 2–3 интересных пункта. Но потом обязательно проверяю всё руками, добавляю реальные факты и свой опыт. Потому что иначе рискуешь подарить коллегам не помощь, а дополнительную работу.
Зачем это вообще обсуждать?
Многие пока относятся к искусственному интеллекту как к «волшебной кнопке»: нажал — и готово. Но на практике всё не так просто. И если не говорить о проблемах вроде workslop, то компании будут и дальше тратить время и деньги впустую. А сотрудники будут злиться, потому что вместо того, чтобы решать задачи, они разгребают чужие ошибки.
Так что вывод простой: ИИ — штука полезная, но только в умелых руках. Это инструмент, а не заменитель мозгов. И чем раньше мы научимся использовать его правильно, тем меньше будет шлака в нашей работе и тем больше — настоящих результатов.
Вместо заключения: если в следующий раз вы получите от коллеги подозрительно гладкий текст, который на деле ни о чём, не спешите ругаться. Возможно, это просто очередной workslop. А значит — повод не только переписать материал, но и напомнить всем: ИИ — это не магия, а всего лишь инструмент. И работает он ровно настолько хорошо, насколько мы сами умеем им пользоваться.
