Итоги встречи за пять минут: быстрее - не значит иначе

Давайте представим, что вы сделали запись очередного совещания, транскрибировали запись с использованием ИИ и эта же модель сформировала итоговый протокол. Но после того, как вы отправили его коллегам, выяснилось, что внешне гладкий текст содержал противоречащие друг другу решения и ваш руководитель его категорически «зарубил». Как итог - драфт протокола был готов в течение 5 минут после завершения совещания, а работа над его итоговой версией с привлечением большого количества участников продолжалась в течение нескольких дней.

В настоящее время многие сервисы видеосвязи уже имеют встроенный функционал расшифровки текста с распознаванием спикеров и суммаризацией (кратким изложением сути / подведением итогов). Такие инструменты очень хорошо работают на простых встречах, число участников на которых не более 3-х. Но когда мы говорим о больших совещаниях, стратегических сессиях, то слепая вера в качество таких инструментов может обойтись дорого. Предлагаю совместно более подробно разобрать одну из подобных ситуаций.

Стратегическая сессия, после которой нужна фиксация итогов

Это была отраслевая стратегическая сессия о развитии AI в строительстве. Участники - регулятор, отраслевые ассоциации, заказчики - одни продвинутые, другие нет, - проектировщики, строители, эксплуатирующие организации. Серьёзный состав, неправда ли? Мнения полярные: в чём-то стороны сходятся, в чём-то расходятся вплоть до прямых противоречий.

После такой сессии вам нужно составить протокол с перечнем озвученных решений, предложений и дальнейших шагов, ах да, нужно ещё осветить вопросы, по которым стороны разошлись, а от чего единогласно отказались. Эта задача непростая и может решаться тремя способами.

Первый способ: классический протокол

Вы сажаете на сессию помощника (или берёте на себя этот функционал), и он записывает основные решения, в основном из заключительного блока (обратите внимание, что в завершении каждой встречи очень важно проговаривать то, до чего договорились - вас это выручит в любом случае). Так вы получаете перечень итоговых тезисов / решений.

Это быстро, и для многих встреч этого достаточно. Но протокол передаёт то, как итог сформулировали в конце, а не всё обсуждение. Яркие идеи, развилки и несогласия, которые не прозвучали в заключении, в него не попадают.

Второй способ: быстрый, с использованием ИИ-модели

Вы отдаёте запись сервису, он делает расшифровку, а модель выделяет главное и формирует проект решения. Раньше, чтобы собрать итоги по записи, вам пришлось бы переслушивать её по нескольку раз. Теперь первый вариант документа готов за пять минут.

И дальше у вас начинается долгая работа, потому что:

• Модель может неправильно определить, кто говорит, а иногда вообще не различает спикеров и выдаёт сплошной текст.
• Она не знает, кто старше по должности - а ведь часто слово руководителей является решающим.
• Она может спутать спорное предложение спикера, которое никто не поддержал, с итоговым решением.

Возвращаясь к моему примеру - на нашей сессии один из участников выступал с предложениями, которые не соответствовали стратегии развития отрасли и частично противоречили нормативным документам. В сложных вопросах так бывает часто - трудно учесть все аспекты многогранной задачи. Позже, уже после выступления, лица, принимающие решения, прямо сказали, что предложение не поддерживается. Но, сюрприз - модель взяла предложения спикера и из речи, и из его презентации (они выглядели чрезвычайно убедительно!) и записала их как решения сессии.

Итоги стратсессии прошли больше пятнадцати кругов правок, и ушло на это почти два дня вперемешку с другой работой. По моей оценке, это много дольше, чем ушло бы на ручной протокол - старым, «дедовским» способом.

Почему с ИИ вышло дольше

Модель работает с тем, что есть в записи. Но понятных для модели признаков того, что отличает решение от предложения, в записи нет: кто здесь вправе решать, какой стратегии и каким нормативам решение должно соответствовать, что считается поддержанным. Вы, сидя в зале, это знаете. Модель - нет.

Поэтому быстрый способ не избавляет вас от проверки, а переносит её на более поздний срок. Получив гладкий пересказ, вы начинаете его вычитывать и искать ошибки, не зная заранее, где они. Задача «выдели главное», которую вы поставили ИИ-модели, не говорит, что считать главным и чьё слово решающее в каждом конкретном вопросе. Вашему помощнику в зале, ведущему протокол, это не нужно было объяснять: он слышал, кто возразил, и знал, как распределяются зоны ответственности. Модель получила ту же задачу, но без этих знаний.

А если вы используете сервис, который ещё и связывает встречи между собой, то предложение, ошибочно записанное как решение, займёт своё законное место во всей хронологии дальнейших встреч (а это, конечно, в итоге совершенно неожиданным образом может повлиять на множество последующих выводов - все же знакомы с эффектом бабочки?).

Третий способ: сначала задать измеримые критерии результата, который вы хотите получить

Третий способ включает в себя несколько этапов: Этап 1 - чёткое описание того, какой результат вы хотите получить Этап 2 - передача записи встречи Этап 3 - сопоставление итогового результата работы ИИ-модели и заданных вами ранее ожиданий

В своей практике я активно использую именно этот подход.

Давайте разберём, из чего конкретно состоит Этап 1:

• формулирование критериев, по которым ИИ-модель должна оценивать каждое предложение/решение: есть ли связь с тематикой встречи; соотносится ли со стратегией (отрасли / организации / определенного направления деятельности); имеет ли влияние / связано ли с иными вопросами/предложениями/решениями озвученными на сессии; поддержали/отвергли ли это предложение; были ли озвучены сомнения и т.д. (тут очень многое зависит от специфики вашей работы);

• в каком виде вы хотите, чтобы вам был предоставлен результат (фактически вы создаете шаблон протокола/итогов сессии);

Небольшой лайфхак: для того, чтобы полноценно проработать Этап 1, предлагаю вам прогнать критерии и шаблон через ИИ-модель - чтобы проверить, не упустили ли вы чего, не задублировали ли или наоборот, слишком много жёстких критериев поставили.

Одно из самых ярких преимуществ Этапа 1 - вы один раз тратите пару часов своего времени для формирования критериев качества результата и итогового шаблона, а в дальнейшем просто переиспользуете эти материалы для следующих сессий / совещаний, затрачивая минимальные усилия на правку итогового результата (идеал - когда вообще принимаете его без правок).

На Этапе 2 вы передаёте ИИ-модели критерии качества, образ (шаблон) результата, запись/расшифровку совещания, участников с их ролями и полномочиями (в том объеме, который позволяет делать ваша политика информационной безопасности): без него ей неоткуда узнать, кто просто предлагает, а кто принимает окончательные решения. Модель формирует результат по шаблону, а вы проверяете уже не гладкость текста, а соответствие критериям. Для каждого решения видно, кто его поддержал и имеет ли он право окончательного голоса. У каждой развилки в решениях видно, кто их озвучил и в чем они заключаются.

При условии наличия шаблона правки итогового документа будут косметическими и займут, по моей практике, от 5 до 30 минут. А шаблон вы можете переиспользовать и больше не тратить на него время.

Что изменилось

ИИ-модель осталась той же, и работает она так же быстро. Изменилось только то, с чего вы начинаете работу над итоговым документом: что модель получает на вход и по каким критериям вы проверяете качество результата.

Шаблон (образ результата) и критерии его качества - это ответ на вопрос, который в третьем способе задают первым: как я пойму, что документ готов?

Когда какой способ применять

Третий способ нужен не всегда.

• Если вам нужна просто расшифровка, чтобы быстро найти, кто что сказал, обычный ИИ-транскрибатор - идеальное решение.
• Если от сессии/совещания нужны два-три решения без развилок, проще всего подвести итоги в конце. Остаётся только записать их в протокол. Проще вообще без ИИ.
• Третий способ окупается там, где сторон много, позиции расходятся и важно не потерять, где именно.

Выбор за вами. Но стоит знать, что быстрый и перестроенный способ дают разные по качеству результаты, а не один и тот же с разной скоростью.

Попробуйте накануне следующего большого совещания уделить некоторое время и постараться ответить на вопросы:

• какой итог я ожидаю от него (принятие решения, определение точек разногласий, достижение компромисса)? В каком виде я хочу получить итоги? Это - ваш образ результата.
• как я пойму, что получил качественный документ? Каковы мои измеримые критерии качества?

Кратко сформулируйте эти ответы и задайте их вместе с записью совещания в ИИ. Результаты вас приятно удивят.