Оглавление

Генеральный директор Microsoft Сатья Наделла поделился пятью промптами на основе GPT-5, которые он использует в Microsoft 365 Copilot для управления продуктивностью. Эти запросы позволяют анализировать рабочие процессы сотрудников, отслеживать прогресс проектов и даже предсказывать потенциальные проблемы — подход, который одновременно восхищает эффективностью и настораживает уровнем контроля.

Пять промптов, меняющих управление

Наделла в своих публикациях в X (бывший Twitter) подробно описал, как интеграция GPT-5 в Copilot стала неотъемлемой частью его рабочего процесса. «Прошло несколько недель с момента внедрения GPT-5 в Microsoft 365 Copilot, и он быстро стал частью моего ежедневного рабочего процесса, добавляя новый уровень интеллекта во все мои приложения», — написал глава Microsoft.

Представьте совещание, где руководитель уже знает ваши опасения, изучил все отчеты о прогрессе и предвосхищает возможные риски. Для менеджеров это прорыв в эффективности, для команд — дополнительный уровень контроля.

Конкретные примеры запросов

  1. Анализ приоритетов коллег: «На основе предыдущих взаимодействий с [person] дай 5 вещей, которые, вероятно, будут на повестке дня нашей следующей встречи»
  2. Комплексный отчет по проекту: «Составь обновление проекта на основе писем, чатов и всех встреч в [series]: KPI vs цели, успехи/неудачи, риски, конкурентные движения, плюс вероятные сложные вопросы и ответы»
  3. Оценка сроков запуска: «Мы в графике по запуску [Product] в ноябре? Проверь прогресс разработки, результаты пилотной программы, риски. Дай вероятность»
  4. Анализ временных затрат: «Просмотри мой календарь и почту за последний месяц и создай 5-7 категорий для проектов, на которые я трачу больше всего времени, с % времени и краткими описаниями»
  5. Подготовка к встречам: «Просмотри [select email] и подготовь меня к следующей встрече в [series] на основе прошлых обсуждений с менеджером и командой»

Технически впечатляет, но эти промпты открывают путь к микроменеджменту нового уровня. GPT-5 демонстрирует исключительные способности в анализе контекста и предсказании, однако подобные инструменты требуют четких этических границ — иначе рискуем получить цифровую версию тотального надзора вместо повышения продуктивности.

Баланс эффективности и приватности

Особое внимание вызывает промпт номер 3, где Copilot не просто анализирует данные, но и присваивает вероятностную оценку успешности запуска продукта. Это качественно новый уровень — ИИ не просто агрегирует информацию, но и дает прогнозные оценки, традиционно бывшие прерогативой опытных менеджеров.

Четвертый запрос, анализирующий распределение времени, потенциально может выявить дисбалансы в рабочей нагрузке и неэффективные процессы, но одновременно создает детальную цифровую картину рабочего поведения каждого сотрудника.

По материалам Mathrubhumi