Управляйте ИИ как сотрудником: situational leadership для промптов

S1 — Directing (низкая компетенция, высокая мотивация)
Чёткие инструкции, пошаговый контроль. «Сделай ровно это, в таком формате, проверь по этим критериям».

S2 — Coaching (растущая компетенция)
Объяснение «почему», обратная связь, корректировка. «Давай разберём, почему получилось не так».

S3 — Supporting (высокая компетенция, переменная мотивация)
Больше автономии, поддержка при сложностях.

S4 — Delegating (высокая компетенция, высокая мотивация)
Минимальный контроль, полная автономия.

ИИ на новой задаче = S1/S2 (directing/coaching):

• Роль, цель, входные данные
• Критерии качества
• Примеры желаемого результата
• Ограничения и запреты

ИИ на знакомой задаче с проверенным промптом = S4 (delegating):

• Короткий промпт, минимум инструкций
• Доверие к результату

Возникает при свободе без критериев приёмки:

• «Напиши статью про маркетинг» → модель старается, но результат generic
• «Проанализируй данные» → модель что-то анализирует, но не то, что нужно

Решение: сначала S1 (directing), потом постепенно к S4.

Вот как мы применяем модель Херси-Бланшара к конкретным категориям задач с ИИ:

S1 (Directing) — новые, сложные задачи: анализ специфических документов, генерация контента для новой аудитории, работа с нестандартными данными. Здесь нужна максимальная детализация: роль, контекст, формат, примеры, ограничения, критерии приёмки.

S2 (Coaching) — задачи после первых итераций: промпт уже написан, но результат нестабилен. Добавляем обратную связь: «В прошлый раз ты сделал X, но нужно Y. Вот почему...». Корректируем промпт на основании результатов.

S4 (Delegating) — проверенные задачи: промпт отлажен, результат стабилен. Минимум инструкций, максимум доверия. Это «конвейерные» задачи: перевод, форматирование, извлечение данных по шаблону.

Главная ошибка — начинать с S4 на новой задаче. Это как нанять стажёра и сказать «ну ты разберёшься». Результат предсказуем.