The post has been translated automatically. Original language: Russian
The chat works great as long as the task is short.
I asked and got an answer. Clarified — got a new version. I asked for a change, and the system changed it.
But if the work lasts for several days or weeks, there are a lot of messages, documents, versions, solutions and new requirements appear. At some point, the chat starts to get in the way.
The story of the conversation is not the structure of the project
Let's imagine that we are preparing a large document together with AI.
First, we defined the structure. Then two sections were changed. Then they decided to abandon one requirement, added a new one, and after twenty messages they returned to the old topic again.
After a while, a simple question arises:
which version is considered correct now?
The answer may be somewhere higher up in the correspondence, but it is becoming increasingly difficult to find it.
The chat shows well how the conversation developed. But it doesn't show the current state of work well.
The longer the correspondence, the more difficult it is to navigate
In a typical system, the current state is usually immediately visible.
The task has a status.
The document has a version.
The project has a list of requirements.
The order has a clear status: created, paid, shipped, completed.
In a long chat, all of this can be scattered across the messages.
The user writes:
"We accept that."
After twenty messages:
"No, we will return the previous version."
Even later, a new amendment appears.
Formally, the whole story has been saved, but it is already difficult for a person to quickly understand what is really working now.
Chat mixes discussion and result
This is one of the main problems.
A conversation can simultaneously contain ideas, questions, rejected options, drafts, and final solutions.
For a person, the difference is obvious at the moment of conversation. After a week, it's not always the same.
For example:
"And if it's done differently?"
It's just a suggestion.
And the phrase:
"Yes, that's exactly how we do it."
it already means a decision has been made.
If the system does not distinguish between these states, everything remains one long stream of text.
This is not enough for serious work.
The document must remain a document.
If the result of the work is an article, contract, or report, the person needs the document itself.
I don't want to search for the final text among fifty messages.
It's the same with the table. If we've been discussing the budget for several hours, there should be a normal table at the end, not just a conversation about numbers.
The chat is convenient for discussing the result.
But the result itself must live separately.
The same applies to tasks
Let's imagine working on a software project.
In the conversation, we decided:
fix the error;
add verification;
change the interface;
We'll deal with the performance later.
After a week, I don't want to see the whole conversation, but a simple list.:
What's done;
what else needs to be done;
what's been canceled;
what awaits the decision.
That is, a long job almost inevitably requires a structure on top of a chat.
The problem becomes more noticeable with AI
With humans, we often compensate for this with memory.
A colleague might say:
"Yes, I remember, we decided on Monday to do the second option."
AI works differently. Even if the system retains the context, the user still needs to see which solutions are considered current.
Otherwise, there is an unpleasant feeling: we seem to have been working for a long time, but we cannot quickly answer a simple question — where is the result?
Therefore, conversation memory alone is not enough.
Work memory is needed.
Chat is good for movement, but bad for status
I think it's useful to separate two things here.
The chat answers the question well:
"How did we get here?"
But it answers the question much worse.:
"Where are we now?"
The second requires other representations.
The task list.
The current document.
Table.
A set of accepted requirements.
The status of the project.
That is why long work naturally begins to go beyond a single correspondence.
AI should be able to capture decisions.
A good assistant should not only talk.
He must understand the moment when a discussion turns into a result.
The user said:
"We accept this option."
This means that it needs to be fixed as the current one.
Said:
"This requirement is no longer valid."
This means that the system should change the status of the project, and not just add another line to the history.
Said:
"Return the previous version."
So, we need a clear version that we can return to.
So the conversation gradually turns into job management.
A chat should be an entrance, not a repository of everything.
In my opinion, the mistake of many AI systems is to try to keep everything inside the correspondence.
The person wrote the request.
I received the document.
The document was inserted back into the chat.
Then a new option appeared.
After a few steps, the whole job turns into a long ribbon.
The other model is much more natural.
Chat remains a way of saying:
"Change the second section."
And next to it there is the document itself, which the system modifies.
The user writes:
"Add a new task."
And the task appears in the project list.
Is writing:
"Show me the expenses for the month."
And gets a table that exists separately from the conversation history.
Conversation and workspace should complement each other.
The chat does not need to be cleaned.
On the contrary, it remains a very convenient way to set a task and explain the change.
But as the complexity increases, stable objects should appear around it.
Document.
Table.
A task.
The rule.
File.
Decision.
Then the chat is responsible for communication, and the working environment is responsible for the state of the system.
Where is the chat limit?
It seems to me that we are already approaching this limit.
For a short question, the chat is almost perfect.
For a long project, one conversation is not enough.
The longer a person works with AI, the more they need not only answers, but also the structure of what has already been created.
Therefore, the next stage in the development of AI interfaces will most likely not be to create an even longer chat.
Conversely.
Chat will remain a way to talk to the system, and the results of the conversation will turn into understandable and stable work objects.
And then the AI will stop being just an interlocutor in a long conversation.
It will become part of a full-fledged work environment.
Чат отлично работает, пока задача короткая.
Спросил — получил ответ. Уточнил — получил новый вариант. Попросил изменить — система переделала.
Но если работа длится несколько дней или недель, сообщений становится много, появляются документы, версии, решения и новые требования. В какой-то момент чат начинает мешать.
История разговора — не структура проекта
Представим, что мы вместе с ИИ готовим большой документ.
Сначала определили структуру. Потом изменили два раздела. Затем решили отказаться от одного требования, добавили новое и через двадцать сообщений снова вернулись к старой теме.
Через некоторое время возникает простой вопрос:
какая версия сейчас считается правильной?
Ответ может находиться где-то выше в переписке, но искать его становится всё труднее.
Чат хорошо показывает, как развивался разговор. Но он плохо показывает текущее состояние работы.
Чем длиннее переписка, тем сложнее ориентироваться
В обычной системе текущее состояние обычно видно сразу.
У задачи есть статус.
У документа есть версия.
У проекта есть список требований.
У заказа есть понятное состояние: создан, оплачен, отправлен, завершён.
В длинном чате всё это может быть разбросано по сообщениям.
Пользователь пишет:
«Это принимаем».
Через двадцать сообщений:
«Нет, вернём предыдущий вариант».
Ещё позже появляется новая поправка.
Формально вся история сохранена, но человеку уже трудно быстро понять, что действительно действует сейчас.
Чат смешивает обсуждение и результат
Это одна из главных проблем.
В разговоре могут одновременно находиться идеи, вопросы, отвергнутые варианты, черновики и окончательные решения.
Для человека разница очевидна в момент разговора. Через неделю — уже не всегда.
Например:
«А если сделать по-другому?»
Это просто предложение.
А фраза:
«Да, делаем именно так»
уже означает принятое решение.
Если система не различает эти состояния, всё остаётся одним длинным потоком текста.
Для серьёзной работы этого недостаточно.
Документ должен оставаться документом
Если итогом работы является статья, договор или отчёт, человеку нужен сам документ.
Не хочется искать окончательный текст среди пятидесяти сообщений.
То же самое с таблицей. Если мы несколько часов обсуждали бюджет, в конце должна остаться нормальная таблица, а не только разговор о числах.
Чат удобен для обсуждения результата.
Но сам результат должен жить отдельно.
То же самое относится к задачам
Представим работу над программным проектом.
В разговоре решили:
исправить ошибку;
добавить проверку;
изменить интерфейс;
позже разобраться с производительностью.
Через неделю хочется увидеть не весь разговор, а простой список:
что сделано;
что ещё нужно сделать;
что отменено;
что ждёт решения.
То есть длинная работа почти неизбежно требует структуры поверх чата.
Проблема становится заметнее с ИИ
С человеком мы часто компенсируем это памятью.
Коллега может сказать:
«Да, я помню, мы в понедельник решили делать второй вариант».
ИИ работает иначе. Даже если система сохраняет контекст, пользователю всё равно нужно видеть, какие решения считаются текущими.
Иначе возникает неприятное ощущение: мы вроде долго работали, но не можем быстро ответить на простой вопрос — где результат?
Поэтому одной памяти разговора недостаточно.
Нужна память работы.
Чат хорош для движения, но плох для состояния
Мне кажется, здесь полезно разделить две вещи.
Чат хорошо отвечает на вопрос:
«Как мы сюда пришли?»
Но значительно хуже отвечает на вопрос:
«Где мы сейчас?»
Для второго нужны другие представления.
Список задач.
Текущий документ.
Таблица.
Набор принятых требований.
Состояние проекта.
Именно поэтому длинная работа естественным образом начинает выходить за пределы одной переписки.
ИИ должен уметь фиксировать решения
Хороший помощник должен не только разговаривать.
Он должен понимать момент, когда обсуждение превращается в результат.
Пользователь сказал:
«Этот вариант принимаем».
Значит, его нужно зафиксировать как текущий.
Сказал:
«Это требование больше не действует».
Значит, система должна изменить состояние проекта, а не просто добавить ещё одну строку в историю.
Сказал:
«Верни предыдущую версию».
Значит, нужна понятная версия, к которой можно вернуться.
Так разговор постепенно превращается в управление работой.
Чат должен быть входом, а не хранилищем всего
На мой взгляд, ошибка многих систем с ИИ состоит в попытке сохранить всё внутри переписки.
Человек написал запрос.
Получил документ.
Документ снова вставили в чат.
Потом появился новый вариант.
Через несколько шагов вся работа превращается в длинную ленту.
Гораздо естественнее другая модель.
Чат остаётся способом сказать:
«Измени второй раздел».
А рядом существует сам документ, который система изменяет.
Пользователь пишет:
«Добавь новую задачу».
И задача появляется в списке проекта.
Пишет:
«Покажи расходы за месяц».
И получает таблицу, которая существует отдельно от истории разговора.
Разговор и рабочее пространство должны дополнять друг друга
Чат не нужно убирать.
Наоборот, он остаётся очень удобным способом поставить задачу и объяснить изменение.
Но по мере роста сложности вокруг него должны появляться устойчивые объекты.
Документ.
Таблица.
Задача.
Правило.
Файл.
Решение.
Тогда чат отвечает за общение, а рабочая среда — за состояние системы.
Где проходит предел чата
Мне кажется, мы уже приблизились к этому пределу.
Для короткого вопроса чат почти идеален.
Для долгого проекта одного разговора недостаточно.
Чем дольше человек работает с ИИ, тем сильнее ему нужны не только ответы, но и структура того, что уже создано.
Поэтому следующий этап развития интерфейсов с ИИ, скорее всего, будет не в создании ещё более длинного чата.
Наоборот.
Чат останется способом разговаривать с системой, а результаты разговора будут превращаться в понятные и устойчивые рабочие объекты.
И тогда ИИ перестанет быть просто собеседником в длинной переписке.
Он станет частью полноценной рабочей среды.
Share
