Продвижение SaaS-продуктов
Дмитрий Безуглый рассказал о том, почему каждому специалисту важно научиться думать — и через какие 5 уровней мышления нужно для этого пройти.
Содержание
В этой статье мы поговорим о пяти ключевых метанавыках мышления: расскажем как формируется каждый из навыков и разберемся, почему они до сих пор необходимы каждому эксперту IT/Tech-сферы, если ИИ «думает» быстрее.
Материал основан на вебинаре Дмитрия Безуглого «Почему важно думать? От Алхимии к Системе: 5 ключевых навыков мышления».
Содержание
Дмитрий Безуглый — эксперт в области стратегического управления и продуктовой трансформации компаний, проектировщик и фасилитатор стратегических сессий. Основатель компании «Системный подход» и школы стратегического мышления master-strategy.ru
Уметь думать — значит получать результат, о котором не придется жалеть. Чтобы научиться думать эффективно и грамотно, нужно развивать метанавыки мышления — то есть универсальный способ обработки имеющейся информации для формирования и принятия решения.
Каждый из метанавыков — это новая «ступень» развития мышления, и движение по этим ступеням помогает пройти путь от самородка до мастера и глубже понять не просто свои конкретные задачи — а всю картину целиком.
Первые 3 этапа развития метанавыков мышления и классическое образование в определенной области можно сопоставить с этапами обработки алмаза: специалист нарабатывает базовые знания. А следующие 2 этапа — о том, как преодолеть ограничения и стать тем, кто создает будущее своей сферы деятельности. Начинающий специалист приходит в сферу с минимумом опыта — его возможности пока не раскрыты, а форма похожа на нужную только условно. Но у него есть потенциал стать настоящим бриллиантом. Главное — не переставать работать осознанно, думать над тем, что делаешь, и какие получаются результаты.
Но зачем самому читать, разбираться, тратить время на погружение в тему — если есть искусственный интеллект? Он документирует и структурирует информацию быстрее, чем смог бы человек. А с корректным ТЗ могут даже не понадобиться правки. То есть, «думать» благодаря ИИ действительно стало проще. Ответим на вопрос вместе, рассмотрев каждый из 5 ключевых уровней мышления.
Можно выделить пять ключевых метанавыков мышления: экспертное, аналитическое, системное, исследовательское и стратегическое
Экспертное мышление — это способность быстро принимать решения, опираясь на имеющийся опыт, без осознания всех деталей ситуации и последствий действий.
На этом этапе мышление человека можно сравнить с чистым, но необработанным алмазом. Он неровный, бугристый, без единой выверенной грани, в нем нет структуры. Как и в его способности принимать осознанные решения. Каждая конкретная задача решается отдельно, в отрыве от общей картины, и по одному из множества шаблонов, которые сработали когда-то там. А значит, должны сработать и сейчас, правильно? Нет.
Часто развитие этого навыка мышления называют «насмотренностью»: профессиональным чутьем, которое появляется у специалиста после условных 10 000 часов работы. С ее помощью можно выдать решение для задачи почти мгновенно — но есть нюанс.
Когда условия изменятся, у специалиста на этом этапе развития навыков профессионального мышления даже не возникнут сомнения. Как капитан Титаника, он продолжит двигаться прямо на айсберг. Интуиция уже не спасет, а понимания, на основании каких факторов отличать правильное решение от неправильного — нет.
Классический способ справиться с этой проблемой для людей: сфокусироваться не только на процессе принятия решений, но и на получении обратной связи от их результатов. Это поможет сформироваться осознанности.
Что самое удивительное, большие нейронные модели, даже при самом большом запросе, ведут себя аналогично: одно неосторожное движение, и модель дает очень уверенное и аргументированное решение для совсем другой ситуации. Для того, чтобы определить, что модель начала галлюцинировать, как минимум нужна насмотренность, а лучше осознанность.
Люди, которые поняли, что экспертного мышления им уже недостаточно, переходят на следующий этап. И развивают навыки аналитического мышления — способность формировать четкую структурированную схему того, как в конкретном контексте принять конкретное решение, когда можно опереться на насмотренность, а когда нужны расчеты и эксперименты.
Они берут свой необработанный драгоценный камень и начинают шлифовать одну из его граней. До бриллианта еще далеко, на этом этапе у специалиста появляется осознанность только в определенном контексте.
На этом этапе развития мышления тоже есть ограничение: любой выход за рамки специализации приводит к тем же «галлюцинациям». То есть человек начинает применять свою «суперспособность» к тому, в чем не разбирается, и на основе экспертизы в одной области генерировать идеи и решения, вообще не относящиеся к реальности — потому что нужного опыта и у него нет, либо они недостаточно полные.
«Одни из самых ярких примеров, которые я люблю, это когда психологи начинают “лечить” вас, как управлять IT-командой, или когда айтишники начинают “лечить” руководителей на тему того, как управлять операционным бизнесом. На это всегда смешно смотреть.»
Можно ли избежать этой проблемы, используя искусственный интеллект? Вместо прямого ответа приведу несколько примеров.
ИИ быстрее собирает информацию, анализирует ее и выделяет концепции, проводит многосторонний анализ — но…
Рассмотрим GPT 3-4: шаг влево или вправо, одна неверная деталь в запросе — и он берет за основу общепринятые и… неверные факты и материалы тех самых экспертов, которые много чего придумали, но часто цитируются.
Например, очень уважаемая в широких кругах книга Даниэля Канемана «Думай медленно, решай быстро»: многие о ней слышали, но мало кто знает, что ключевая часть тезисов была построена на результатах эксперимента с выборкой в 40 человек. Их опровергли еще до издания книги. Нет, с Нобелевской премией автора все в порядке — а вот с книгой все совсем плохо… Но сеть как бы знает и не знает об этом одновременно.
Или GPT 4/5 Reasoning: в большинстве случаев, подводит вас к ожидаемому выводу очень четко и аргументированно — придраться не к чему. И в 20 листах отлично структурированного текста с логичными переходами тяжело найти подвох. А он там есть. Потому что один из потоков рассуждений направлено ищет «факты», которые приведут модель к желаемому человеком выводу.
Чего стоит бриллиант, цепочка рассуждений, в котором одна или несколько граней — «галлюцинации»?
Профессиональный навык аналитического мышления подводит специалиста к декомпозиции своих задач и поиску решения для каждого отдельного контекста. Такой эксперт похож на «Вассермана»: несколько десятков карманов, в каждом из которых своя примочка, и любая задача превращается в бесконечный цикл попыток найти «правильную» — а в итоге заканчивается фразой «Вот блин, нужно было … не этот инструмент, а вот этот, и все получилось бы».
Метанавык системного мышления работает ровно наоборот.
Мир — сложная система, все элементы которой так или иначе связаны. А системное мышление — это способность видеть ситуацию целиком, осознавая не только наличие этих связей, но и скрытые причины и последствия. Человек собирает мозаику, чтобы понять контекст и структуру проблемы.
И только после того, как эксперт прорабатывает каждую грань знания — то есть, каждую точку зрения, от которой зависит поведение системы и, следовательно, принятие решения — у эксперта формируется эмерджентная способность делать комплексный вывод с учетом всех необходимых последствий. Знание и мышление становится бриллиантом: с какой бы стороны ни упал луч света, он будет «обработан» и превратится в нужную часть спектра.
Возвращаясь к нашему сравнению с ИИ: с одной стороны ИИ может собрать «искусственный» алмаз целостной системы гораздо быстрее. Если есть наработанная фактура, ИИ не требуется 10 тысяч часов, чтобы «отполировать» каждую грань. С другой стороны, без человека, обладающего навыками системного мышления, почти невозможно собрать правильный набор граней. Почему? Люди, использующие ИИ, очень быстро меняют мир. И когда фундаментальные знания обновляются каждый месяц, в чем ценность фальшивого алмаза с гранями, которые ведут не туда?
«По старой карте, на основе старых данных, попасть в новое место невозможно. У меня был реальный кейс, когда Яндекс предлагал дорогу, которой уже нет — а Google ту, которой еще нет. И ты стоишь с двумя навигаторами, весь такой умный, а попасть никуда не можешь, хотя вот они, варианты, на твоем экране. Что с этим делать?»
Думать своей головой. Но это не значит, что есть опция отказаться от ИИ.
Эксперт завершил огранку мышления. Камень полностью обработан. На этом все? Можно почивать на лаврах? Нет.
Дальше мы выходим на другой уровень: движемся к вершине уровней и приемов мышления, необходимых для работы над стратегией.
Исследовательское мышление — это уже не про овладение накопленными знаниями и мастерством, как первые три навыка. Мы попадаем на сложный путь создания новых знаний. И знакомимся с двумя дополнительными ступеньками:
Эти два аспекта идут рука об руку: творчество генерирует гипотезы, а эксперимент проверяет их жизнеспособность в реальном мире.
Этим навыком ИИ не сможет овладеть в полном объеме — по крайней мере, не в ближайшее время. Нейросеть можно использовать для создания чего-то нового, но только на уровне анализа чужих публичных результатов: увидеть ошибки предшественников и не повторить их, или в той сфере, в которой ИИ работает как агент, непосредственно проверяя свои гипотезы.
Например: пригодятся ли вам «20 проверенных фактов за ХХ век — как управлять людьми в иерархических компаниях», которые ИИ выдаст как ответ на запрос? Сомневаюсь. Ни в одной даже «нецифровой» компании уже давно нет этих стоэтажных пирамид управления с 14+ уровнями вице-президентств, на основании которых Друкер нас учил, как правильно заставлять сотрудников ежедневно выполнять работу менеджмента.
«Помните, с чего начинается цикл, популяризованный Друкером и придуманный Шулхартом в 30-е годы 20 века? Plan–Do–Check–Act. Возникает вопрос: пробовал ли он посмотреть наружу? Нет. Потому что в той реальности мир не менялся. Почему все начинается с планирования? В живом меняющемся мире так больше не работает.»
Стратегическое мышление — это умение на основе исследований формировать образ будущего и создавать эффективные решения. Если тактическое мышление оперирует краткосрочными шагами («Что нужно сделать, чтобы решить задачу сейчас?»), то стратегическое задает направление и формирует опору для дальнейших действий и многоходовых комбинаций («Что мы хотим создать, чтобы быть успешными завтра?»).
«Из всего множества интеллектов, которые есть у человека, из всего множества способов что-то создавать, есть кусочек, который связан с интеграцией и созданием нового. Это метанавык мышления — не конкретный бриллиант или его грань, а сама способность гранить свое мышление, в том числе с помощью ИИ, и двигаться вперед.»
Стратегическое мышление — это высший из навыков мышления. На первых 3-х ступенях человек безнадежно отстал от искусственного интеллекта, но в пространстве создания ситуация меняется. Делающий и думающий человек с грамотным использованием ИИ — недостижим как для ИИ, так и для человека, не использующего его.
Я спросил искусственный интеллект, как он сам оценивает свои навыки по всем пяти уровням мышления в сравнении с человеком. Его ответ в этой таблице
Главное преимущество человека перед ИИ — это опыт осознанного действия, при котором на применение знаний и принятие решений вы получаете мгновенную обратную связь. То есть информация в голове эксперта обновляется ежедневно, выстраиваются новые логические цепочки и схемы взаимосвязи. В то же время ИИ обращается к чужим опубликованным результатам стратегических решений, устаревших в момент появления в Интернете, и продолжает топтаться позади.
Искусственный интеллект без человека не может создавать будущее — из будущего данных не поставляют. Поэтому данные, на основании которых работает ИИ, всегда будут недостаточно актуальны для надежного прогноза.
«Вспоминая ситуацию с навигаторами, даже добиться того, чтобы ИИ сказал: «ты придумал фигню, туда попасть нельзя, этого города еще нет, а может и не будет» — тоже пока нельзя. Придется говорить это себе самостоятельно, хорошенько подумав над решением проблемы.»
В этой статье мы рассмотрели, что из себя представляют 5 уровней мышления, необходимых для того, чтобы эффективно использовать потенциал ИИ и выйти на уровень стратегического мышления. На первой ступени освоения знаний специалист может действовать интуитивно. Но чем больше осознанности он вкладывает в свои действия — тем профессиональнее решает задачи.
Помогать ему «думать» может ИИ. Нет ничего плохого в том, чтобы использовать искусственный интеллект в качестве вспомогательного инструмента. Главное — не полагаться на него полностью и иметь возможность критически оценить сгенерированную информацию.
Какие навыки метамышления нужно развивать, чтобы находить и принимать решения:
«Ключевая идея этого доклада: не надо противопоставлять себя ИИ. На данный момент союз искусственного интеллекта и эксперта выигрывает, если сравнивать их работу по отдельности. Особенно когда человек обладает навыками стратегического мышления.»
Вы получите план по SEO-проектам, на которые нужно сделать фокус на ближайшие 12 месяцев, чтобы выполнить план по лидам и продажам. Проведем анализ ваших конкурентов, текущего положения среди них, ресурсов команды, целей компании и наших кейсов в IT/Tech-нишах.
Маркетинг — 10 Мин читать, 29 декабря 2025
В статье разберем, как построить системную digital-стратегию на основе модели RACE, которая помогает связывать цели компании с ключевыми каналами продвижения, оптимизировать результаты SEO, PPC, email-маркетинга и социальных сетей, а также внедрять регулярные always-on активности для устойчивого роста и повышения вовлеченности аудитории.
Продажи — 16 Мин читать, 17 декабря 2025
Идеальной формулы распределения лидов не существует, но есть проверенные практики, которые спасают продажи от хаоса. Как доставить заявку нужному менеджеру за секунды? В статье — полный гид по маршрутизации лидов (Lead Routing): 10 готовых стратегий, 5 лучших практик автоматизации в Salesforce и способы радикально улучшить Speed-to-Lead.
Маркетинг — 18 Мин читать, 8 декабря 2025
В статье 7 практических стратегий, которые помогают командам продаж и маркетинга работать как единая команда: от общих целей, сквозной аналитики и единых метрик до совместного контура работы с аккаунтами и запусков кампаний на базе подхода Demandbase к B2B‑маркетингу.
