В докладе я разберу свой опыт работы с разными моделями, инструментами и форматами взаимодействия с ИИ.
Покажу задачи, в которых он оказался полезен, и случаи, когда результат выглядел качественным, но требовал слишком много проверок, увеличивал объём работы или приводил к потере важных деталей.
Предлагаю оценивать ИИ не только по скорости и качеству выдачи, но и как часть исследовательского метода. Насколько легко проверить полученные выводы? Сохраняется ли связь с исходными данными? Сколько времени занимает контроль? Как регулярное использование ИИ влияет на мышление исследователя, а способ его применения — на доверие заказчиков к результатам?
На основе этих наблюдений предложу принципы выбора инструментов и подходов с учётом задачи, возможных рисков и необходимого участия исследователя.
В результате участники смогут определить, где ИИ помогает улучшить исследовательскую практику, где только создаёт видимость эффективности, а где может снизить качество исследования и доверие к его результатам.