Колодец желаний действительно появился.

В прежние времена в разработке программного обеспечения среди инженеров ходила шутка: «Если бы только существовал колодец желаний, где требования могли бы удовлетворяться сами собой».

Каждое новое требование требует сначала согласования с руководителем проекта, затем оценки системным аналитиком, затем включения его в спринт инженером, затем ожидания в течение трех месяцев, внесения изменений и снова ожидания. Каждое «добавление/изменение/удаление» — это война на истощение.

Теперь колодец желаний действительно появился.

Искусственный интеллект сократил промежуток между «формулированием своих потребностей» и «их удовлетворением» с трех месяцев до трех дней.

Vibe Coding, агенты искусственного интеллекта и автоматизированные рабочие процессы — эти инструменты делают нечто беспрецедентное:Снижение порога логического выражения практически до нуля.Если вы сможете четко сформулировать, чего хотите, ИИ поможет вам этого достичь.

Но здесь есть проблема, которую почти никто еще не осознал.

Когда инструменты начинают вас слушаться, качество ваших слов определяет всё. Что посеешь, то и пожнешь. Просто раньше на получение результатов от некачественных данных уходило три месяца, а теперь — три дня.Искусственный интеллект ускорил всё, включая ошибки.

Логика способна решать отдельные проблемы, но она не может решать проблемы на уровне организации.

Следует четко понимать одно: ИИ с легкостью справляется с задачами, связанными с персональными инструментами. Нужен ли вам скрипт для автоматической организации электронной почты, инструмент для создания презентаций или персональная система управления знаниями — если логика понятна и вы четко ее объясните, ИИ сможет это сделать.

Но когда вы работаете с внутренними корпоративными системами, такими как ERP, POS, CRM и EIP, все совершенно иначе.

Проблема корпоративных систем никогда не заключается в неясности логики, а в том, что пользователи просто не знают, что им действительно нужно.

Производственная компания заявляет: «Я хочу управлять запасами», и логика очевидна. Но за этим утверждением скрывается двадцатилетняя неформальная привычка складских работников пополнять запасы, игра на доверие между отделом продаж и складом, разрыв между цифрами, которые хочет видеть начальник, и реальными процессами, а также особая логика ценообразования для клиентов, известная только опытным сотрудникам.

Эти требования не будут указаны ни в одном документе с требованиями.Эти процессы существуют в разговорах в коридорах, скрытых полях в электронных таблицах Excel и в мышечной памяти сотрудников со стажем. Каким бы мощным ни стал ИИ, он не сможет опросить менеджера склада, который не знает о существовании неформальных процессов.

Суть структуры: найти пространство для достижения консенсуса по идеям каждого.

Любой, кто занимался системным проектированием, знает суровую реальность: клиент изначально говорит, что хочет вариант А, но после того, как вы создадите проект, он увидит изображение и внезапно у него появится новая идея, и он захочет изменить его на вариант Б. Затем, после завершения варианта Б, он говорит, что на самом деле хотел вариант С.

Дело не в том, что клиент капризничает; это просто особенность человеческого восприятия.Мы понимаем, чего действительно хотим, только когда это видим.

Таким образом, настоящая работа в области проектирования конструкций заключается не в переводе требований в программы, а скорее в следующем:

Выявите невысказанные реальные потребности.

Речь идёт не о том, чтобы слушать, что говорит клиент, а о том, чтобы наблюдать за его действиями.

Найдите решение C среди различных мнений разных людей.

Компании нужен вариант А, сотрудникам нужен вариант В, а хороший архитектор находит вариант С, который охватывает и А, и В.

Внедрение неназванных организационных реалий в структуру.

Преобразуйте «доверительные отношения», «статус в отрасли» и «чувство защищенности руководителя» в функциональную системную логику.

Предугадывайте реакцию людей и разрабатывайте процессы, которые люди будут готовы использовать.

Логически обоснованная система не может быть использована; выживет только та система, которая соответствует человеческой природе.

Вот почему логика и структура — это две совершенно разные вещи:

邏輯	великолепный
Спросите: «Это правильно?»	Вопрос в том, «Как люди будут этим пользоваться?»
На основе правил и эффективности	Исходя из человеческой природы, привычек и интересов.
Система вывода данных работает корректно.	Производственная система была принята.
Искусственный интеллект может это сделать.	Кто-то должен это сделать.

Восприятие > Структура > Логика

Последние пятьдесят лет мы живем в мире, где доминирует левое полушарие мозга. В школах проверяют логику, на рабочих местах — эффективность, а в системах — строгость. Поскольку информации мало, наиболее ценны те, кто способен ее обрабатывать.

Однако с появлением ИИ работу левого полушария мозга — анализ, вычисления, индуктивность и программирование — можно полностью передать на аутсорсинг.

Искусственный интеллект обесценивает левое полушарие мозга и повышает ценность правого.
Способность понимать других, завоевывать доверие и считывать невысказанные сообщения — это самый незаменимый навык в новую эпоху.

Но вот парадокс: люди с развитым правым полушарием мозга зачастую наименее приспособлены к работе со структурой баз данных. У них может быть развитое восприятие, хорошие взаимоотношения и точная интуиция, но разработанные ими системы могут рухнуть через три месяца из-за хаотичной структуры данных.

Таким образом, структура базы данных представляет собой связующее звено между восприятием и логикой.Это заключительный этап преобразования неявных знаний организации в явную структуру системы.

Грамотное проектирование баз данных — это не просто «место для хранения данных», а ответ на философский вопрос:Что в этом мире существует независимо? Что существует во взаимосвязи с другими?

Предприятиям нужны не инструменты, а собственный уникальный стиль борьбы.

Стандартизированные системы существуют не просто так. Процессы SAP — это лучшие практики, добытые упорным трудом и самоотверженностью тысяч компаний. Внедрение стандартизации с самого начала подобно изучению шаолиньского кунг-фу: это обеспечивает прочный фундамент и сводит к минимуму ненужные отклонения.

Но теперь искусственный интеллект делает создание систем невероятно простым, поэтому у компаний нет причин покупать стандартизированный продукт, "созданный для ста компаний, что приводит к ста одному различным требованиям, и система постоянно разрастается".

Если все используют одни и те же инструменты и работают по одним и тем же процессам, в чём же конкурентное преимущество?

В эпоху искусственного интеллекта конкурентное преимущество определяется уже не тем, «кто использует лучшие инструменты», а тем, кто...«Тот, кто обладает глубоким пониманием своего бизнеса и способен преобразовать эти знания в систематическую логику»..

Это поистине неповторимый ров. Это ваш уникальный стиль боя.

Архитектор подобен мастеру боевых искусств. Он понимает как человеческую природу, так и логику; он способен распознать скрытую реальность организации и преобразовать её в явную структуру системы. Он — мост между левым и правым полушариями мозга, переводчик между техническим языком и человеческим языком.

Но обратите внимание: мастер бокса сказал:Сначала отработайте стойку всадника, затем обсудите технику бокса.Компания, которой не хватает навыков управления данными, дисциплины в отношении процессов и которая даже не может правильно заполнять ведомости отпусков, — если вы дадите ей систему, разработанную с использованием ИИ, она выдаст лишь более быстрый и хаотичный набор методов.

Искусственный интеллект отвечает за ясное видение, а люди — за принятие ответственности.

Колодец желаний нуждается в управляющем. Не в искусственном интеллекте, а в человеке.

причина проста:Искусственный интеллект нельзя арестовать или запереть.

В человеческом мире всегда будет роль, предполагающая ответственность. Это может быть советник, член комитета, но в конечном итоге это неизбежно будет председатель или генеральный директор, поскольку они являются главами юридического лица. Никто не может переложить вину за ошибочное решение на искусственный интеллект и уйти от ответственности.

Главное преимущество ИИ заключается именно в том, что сложнее всего дается людям: у него нет эмоционального багажа, нет давления со стороны социальных сетей, ему не нужно никому угождать, и он способен видеть то, чего не видят люди из-за конфликта интересов.

Но есть одна вещь, которой ИИ никогда не научится:

Оно никогда не теряло сон в 3 часа ночи из-за неверного решения.

Эти бессонные ночи — основа здравого суждения. Поэтому наилучший подход заключается не в «замене консультантов искусственным интеллектом», а в следующем: ИИ предоставляет анализ и выводы, а люди принимают решения и несут за них ответственность.

Однако здесь есть опасность, которую необходимо прояснить: когда лица, принимающие решения, начинают в значительной степени полагаться на анализ ИИ, используют ли они собственное суждение в момент принятия решения или просто поддерживают суждение ИИ? Если последнее, то, хотя ответственность номинально лежит на людях,Реальные полномочия по принятию решений незаметно переместились в другое место.Такое отклонение может произойти незаметно для вас.

Следовательно, мудрость лидера должна включать в себя особое умение: знать, когда не следует прислушиваться к искусственному интеллекту.

Успех архитектуры обеспечивается доверием.

В каждой организации есть такие люди. Они не занимают высоких должностей, не отличаются умом и красноречием. Но когда они уходят, почти все хотят уйти.

Дело было не в том, что он забрал технологии или ресурсы, а в том, что он лишил всех причин остаться.

Такой человек — «душа структуры».
Даже самая лучшая система требует от людей готовности в неё верить. И эта готовность часто исходит не от самой системы, а от доверия к конкретному человеку.

Такое доверие не строится, оно ощущается. В отношениях никто не говорит: «Я проанализировал ваше поведение, оценка рисков пройдена, и я решил вам доверять». Доверие — это то, что ваше тело чувствует первым, в мимолетный момент.

Искусственный интеллект может проанализировать достоверность человека и выдать оценочный отчет по 87 пунктам. Но он не сможет создать у вас чувство комфорта в момент рукопожатия.

Эта чувствительность врожденная. Нельзя превратить человека, который вам не нравится, в человека, который вам нравится. Это как талант — найти подходящего человека, способного сделать правильное дело.

Вот почему существует негласный первый шаг во внедрении бизнес-системы, о котором практически ни один консультант прямо не упомянет.Для начала найдите этого человека и заручитесь его поддержкой.

эпилог

Дело не в деньгах, а в точке зрения.

Многие владельцы малых и средних предприятий на Тайване поняли этот образ мышления и осознали его ценность.

Но это всё.

Причины, такие как «нехватка денег» и «желание сэкономить», удерживают большинство людей от этого. Но более глубокая причина заключается в том, что они в глубине души чувствуют, что их компания, возможно, не обладает достаточной квалификацией для реализации собственного уникального подхода.

Это не вопрос бюджета; это вопрос точки зрения.

Главное не деньги, а то, считаете ли вы, что ваша компания заслуживает собственной системы цифровых возможностей.

Сегодня опасно не менять свой образ мышления. Не потому, что ваши конкуренты вас превзойдут, а потому, что, пока они разрабатывают свои уникальные стратегии, вы всё ещё используете логику инструментов для наложения собственных приложений искусственного интеллекта.

Разрыв между вами будет увеличиваться с такой скоростью, которую вы даже не можете себе представить.

Изучение комплексных методов применения технологий на предприятиях гораздо ценнее, чем простое суммирование имеющихся в распоряжении сотрудников инструментов.
Для предприятий трансформация с помощью ИИ заключается не во внедрении инструментов, а в наращивании потенциала.
И первым человеком, необходимым для создания таких возможностей, является архитектор.

Что действительно является дефицитом в эпоху искусственного интеллекта?
Не тот, кто умеет пользоваться ИИ.
Скорее, это люди, которые могут создавать контейнеры для ИИ.