Итоговый отчёт по команде

Мы определяем, на каком уровне шкалы L0–L4 участник работает с AI на самом деле. Оценка строится на наблюдении, а не на самооценке. Оценка складывается из трёх заданий, каждое описано ниже: что оно показывает и как мы его читаем.

• Анкета даёт гипотезы: что человек о себе говорит. Сама по себе она уровень не определяет.
• Рабочие чаты (публичные ссылки) показывают обычное поведение: как человек ставит задачи, проверяет результат, какая у него среда.
• Кейс «Рассвет» с отчётом AI показывает, как человек действует на новой незнакомой задаче и находит ли ошибки сам.

Каждую гипотезу из анкеты мы пытаемся не только подтвердить, но и опровергнуть. Если подтверждения нет, заявленное в расчёт не входит.

• По каждому критерию берём высшую из устойчиво подтверждённых ступеней. Разовый эпизод не считается. Заявление без подтверждения не входит в расчёт.
• Итоговый уровень — средняя оценка по оценённым критериям. Ровно посередине между уровнями — «переходный».
• Если оценены не все критерии или нет части заданий, уровень помечается «предварительно» или «по неполным данным».
• Интерес (И0–И3) — отдельная ось: следит ли человек за новым, пробует ли, внедряет ли. На уровень не влияет.

Шкала от 0 до 4. Эдуард оценён по четырём критериям из шести, Дарья — без кейса и реестра, Иван — по одному чату.

Штриховка — критерий нельзя оценить. L1 светлый, L2 оранжевый.

Команда находится на уровне L1 (Assistive). Средняя оценка по восьми участникам — 1,3 из 4, медиана 1,2. Три участника (Костромина, Бабичев, Голов) на уровне L2, пятеро на L1, ни одного на L0 и ни одного на L3 и выше.

Это ожидаемая картина для команды, которая пришла к AI как к чату: все восемь работают с AI самостоятельно, без общей системы. Разброс небольшой: между лидером и последним по средней оценке менее одного уровня. Различия лежат не в умении формулировать запросы, а в том, как организована среда вокруг AI.

Самые слабые критерии: база данных (1,0), скиллы и MCP (1,2), доля задач и модели (по 1,3). Самый сильный — архитектура (1,6). Число участников на L2 и выше по критериям: доля задач — 2 из 7, архитектура — 5 из 8, база данных — 0 из 7, скиллы и MCP — 2 из 8, модели — 2 из 7, двойная проверка — 3 из 8.

Шкала от 0 до 4. Эдуард не оценён по доле задач и моделям, Иван — по базе данных.

• Постановка задач и итерация. Антон, Давид, Евгений и Дарья формулируют подробные запросы с образцом, данными и ограничениями и возвращаются к ответу AI с точными правками.
• Интенсивность. У Евгения и Дарьи по заявлению 26–50% задач идёт через AI, Дарья называет 16+ часов в неделю и 20 задач за неделю.
• Элементы среды. У Ивана агент в Codex с версиями, резервной точкой и четырьмя расписаниями (приостановлены); у Дарьи персонализация сервиса, чтение и создание Google Таблиц и файлов презентаций.
• Ручная проверка у части участников. Дарья требует прислать информацию на проверку до изменения файла, Евгений находит ошибки и неверные числа в чатах, Давид проверяет логику и согласованность ответов (но не факты).
• Режим рассуждения и агентные среды. Евгений и Иван используют Thinking-версии ChatGPT и агентную среду Codex.
• Правила работы с данными. Дарья по анкете не передаёт AI персональные данные и резюме (в чатах таких данных нет); Иван сообщает о правилах в своей команде: не использовать секреты в промптах и всегда проверять результат (в материалах не подтверждено).
• Готовность к росту. Четверо участников уже читают новости об AI хотя бы из одного источника, а у Ивана видно применение нового в своей работе (интерес И2).

• Проверка результата по данным — самый заметный разрыв. Из семи участников, приступивших к кейсу, никто не нашёл самостоятельно ни одной из четырёх ошибок ядра: решение выдавал AI, человек принимал результат. В чатах двойная проверка эпизодическая у Антона и Анастасии; у Дмитрия в чатах и кейсе нет ни одной правки и проверки; у Эдуарда чаты не сданы.
• Нет постоянной базы данных. Материалы передаются скриншотами, вставленным текстом и файлами каждый раз. Ни у одного участника база данных не подтверждена выше L1: заявленные базы знаний и проекты (Евгений, Дарья) не показаны. Рабочая папка Codex у Евгения и память сервиса у Дарьи учтены в критерии «Архитектура». У Ивана в Codex виден только репозиторий с кодом агента, поэтому критерий для него не оценён.
• Нет собственных скиллов и подключений. Подключение к рабочим системам подтверждено только у Дарьи (Google Таблицы); у Ивана подключение к Битрикс24 запланировано, но не создано. Собственных скиллов не показал никто.
• Один сервис. В чатах и кейсах один сервис у Антона, Давида, Дмитрия, Дарьи и Анастасии (агентный режим Perplexity — функция платформы). Больше одного видно у Евгения и Ивана (ChatGPT и Codex). Сверка другой моделью встречается один раз (заключение другого AI в кейсе Анастасии).
• Все работают в одиночку. В восьми анкетах «только сам», правила по работе с AI в команде заявил один участник из восьми. Обмена практиками нет.
• Платная подписка у пяти из восьми — из личных средств. У Давида, Дмитрия и Эдуарда платных сервисов нет, поэтому лимиты бесплатных версий мешают работать с файлами.
• Рабочая практика плохо видна. В публичных ссылках нет дат, часть участников не сдала чаты или кейс. Это ограничение аудита, но и сигнал: работу с AI трудно показать, потому что она не оформлена в проекты и артефакты.