Самые успешные эксперты уже работают с ИИ каждый день, и да, вы реально можете отставать на год, если до сих пор всё делаете вручную. В России это особенно заметно: одни специалисты уже запускают продукты, пишут сложные отчеты и собирают аналитику с помощью нейросетей, другие пока спорят, «убьет ли ИИ профессию». Эта статья как раз для второй группы — для тех, кто умеет думать головой, но пока не понял, как встроить ИИ в свою реальную работу, а не только в разговоры на конференциях. Я покажу, что значит работать с ИИ как с напарником, без магии и истерики, и где проходит граница его реальных возможностей. Один предприниматель из B2B-сферы обратился ко мне именно с такой ситуацией: команда перегружена, маркетинг буксует, контент для клиентов пишется неделями, а конкуренты почему-то успевают вдвое больше. Я тогда честно сказала, что чудес не будет, но рутину можно резко подсократить — и дальше мы вместе начали разбираться, как именно.
Меня в этой теме всегда интересовал очень простой вопрос: почему взрослые, умные эксперты, которые годами строили карьеру, внезапно превращаются в тех, кто «потом разберется с этим вашим ИИ»? Обычно это не про лень, а про перегруз. Человек горит задачами, у него проекты, митапы, клиенты, гора переписок, и сверху еще одна технология, в которую «надо вникать». На этом месте рука сама тянется закрыть вкладку с нейросетью и вернуться к привычному Excel. Я это прекрасно понимаю, хотя сама каждый день с ИИ и живу.
Тот самый предприниматель из начала тоже не был технарём, у него сильная экспертиза в своем рынке, но любой разговор про промпты вызывал у него легкое раздражение. Мы начали с самого болезненного: он показал мне календарь. Встречи, согласования, правки текстов от маркетолога, проверки коммерческих предложений, правки презентаций, еще немного правок текстов — и так по кругу. Я спросила, что бы он делегировал, если бы у него был толковый ассистент, который не устает и не обижается. Он без паузы выдал список из десяти задач, от проверки писем до сборки структуры лендингов. На этом месте я сказала: окей, часть из этого можно переложить на ИИ уже сегодня, но придется дать ему нормальные инструкции. Без этого модель работает либо слабо, либо превращается в генератор банальностей.
Я вообще редко говорю людям: «вы отстаете на год». Но именно в теме ИИ это становится правдой очень быстро, потому что конкурент, который уже привык делегировать рутину нейросети, освобождает часы на стратегию и общение с людьми, а не на переписывание одного и того же письма в третий раз. И дистанция между ними растет не за счет гениальности, а за счет другого распределения времени. В этой статье я хочу спокойно, без драм, показать, где именно эксперты в России реально отстают, какие задачи уже сегодня логично передавать ИИ, где у нейросетей есть жесткий потолок, и как не скатиться либо в слепую веру, либо в полный скепсис. Всё, что опишу, я сама пробовала в работе с экспертами и командами, иногда ошибалась, иногда пересобирала подход трижды — но именно поэтому и есть, чем поделиться.
Почему эксперты в России реально отстают на год от тех, кто уже в теме ИИ
Если попытаться ответить одним предложением, почему самые успешные эксперты уже работают с ИИ, а остальные отстают, то причина в том, что первые научились использовать нейросети как часть рабочего процесса, а вторые видят в них то угрозу, то игрушку. В России это обостряется: часть специалистов опирается на старую школу и ждет, пока всё «устаканится», а более смелые уже генерируют отчеты, черновики и аналитические гипотезы быстрее, чем остальные успевают сформулировать задачу. Получается, что отставание — это не про интеллект, а про готовность экспериментировать в мелких, рутинных задачах, а не ждать идеального момента.
Когда я первый раз столкнулась с таким разрывом, меня поразило, насколько он тихий. Внешне два эксперта могут выглядеть одинаково: те же конференции, те же темы, те же клиенты. Разница в том, что один пишет отчет по рынку неделю, потому что собирает данные вручную, а другой просит ассистента выгрузить исходники, прогоняет их через модель для первичного анализа и дальше уже сам докручивает выводы. Время высвобождается, и он берет еще один проект — ничего героического, просто другая связка инструментов. Я заметила, что это особенно заметно у аналитиков, маркетологов и HR: те, кто вплели ИИ в свои процессы, банально успевают больше.
Чтобы не звучать голословно, я выделила несколько типичных зон отставания, которые регулярно вижу у российских специалистов. Перед этим полезно закрепить простую мысль в более формальном виде.
Тот, кто использует ИИ хотя бы для 20-30 % рутинных задач, экономит не время вообще, а конкретные часы, которые уходят на «прокрутку» одних и тех же действий. Эту экономию потом видно в деньгах, проектах и нервах.
На практике самые частые зоны отставания такие: эксперты не доверяют модели даже черновую работу, продолжают переписывать однотипные письма вручную, тратят часы на структурирование данных и фактов без помощи нейросети, не используют ИИ как мозговой штурм, когда застряли над сложной задачей, и практически не фиксируют удачные промпты. Это критично, потому что без собственной библиотеки запросов вы каждый раз начинаете с нуля, а конкурент на той же задаче нажимает три клавиши и получает приличный черновик.
Что на самом деле делают те, кто уже не отстает
Вот как это выглядит на практике: успешные эксперты не пытаются сразу доверить ИИ всё, а аккуратно выносят туда 2-3 повторяющихся типа задач и добиваются стабильного результата. Звучит скучно, но именно это отличает их от тех, кто пару раз попробовал «написать пост» и разочаровался. Они обычно начинают с черновиков: описаний продуктов, писем, планов, тезисов для выступлений. Потом добавляют аналитику: просит модель структурировать данные, предложить гипотезы, собрать списки рисков. Через пару месяцев ИИ уже становится чем-то вроде постоянного коллеги, а не «игрушки, которую я открыл поиграться».
Чтобы не быть абстрактной, я вытащу четыре типичных действия, которые повторяются у почти всех, кто обгоняет коллег. Я специально собрала их в короткую структуру.
- Правило: они держат один основной ИИ-инструмент, а не прыгают между десятком сервисов.
- Правило: повторяющиеся запросы оформляют в шаблоны, а не печатают заново.
- Правило: прогоняют результат через свою экспертизу, не публикуют «как есть».
- Правило: записывают удачные формулировки промптов и делятся ими с командой.
- Правило: используют ИИ не только для текста, но и для структурирования мыслей.
Это означает, что разрыв в эффективности появляется не из-за одной гениальной подсказки, а из-за десятка мелких решений: где попросить нейросеть помочь, как проверить результат, что сохранить на будущее. Вспоминая предпринимателя из начала, у него на старте не было ни одной такой привычки, хотя интеллект и бизнес-чутье у него были на высоте. И как только он начал переносить в ИИ одни и те же типы задач, а не разовые «поиграться», отставание от более цифровых конкурентов стало заметно сокращаться.
Какие задачи эксперты в России зря делают вручную
Представь себе ситуацию: юрист, маркетолог, продакт или консультант по стратегии сидит вечерком и в третий раз переписывает письмо клиенту, потому что «что-то не то по тону». Или менеджер по продажам час собирает список аргументов, чтобы объяснить клиенту, почему сроки сдвигаются. Все эти моменты уже можно хотя бы частично отдавать ИИ, но по привычке люди продолжают делать это сами. Я не говорю, что нейросети должны писать за вас юридические заключения (хотя сама я так делала ровно один раз), но черновые формулировки, структуры, варианты формулировок — это идеально для модели.
В работе с российскими специалистами я постоянно вижу один и тот же список задач, который можно вынести в ИИ, но который почему-то остаётся на человеке. Чтобы зафиксировать, перечислю их отдельно.
- Написание первых черновиков писем, коммерческих предложений и презентаций.
- Подбор формулировок для сложных объяснений на простом языке.
- Сбор и группировка идей по продуктам, рискам, аргументам.
- Черновая аналитика: выделение ключевых тезисов из длинных текстов и документов.
- Генерация примеров, метафор и вариантов заголовков.
Получается, что многие эксперты в России до сих пор тратят живое, профессиональное внимание на то, что можно отдавать машине, сохраняя за собой контроль и ответственность. Помнишь про ситуацию из начала? Там предприниматель тратил по 3-4 часа в день только на правки материалов, которые можно было переводить в формат «я задаю рамки, ИИ делает черновик, я правлю». Мы к этому еще вернемся ближе к финалу, когда дойдем до цифр.
Как встроить ИИ в свой рабочий день так, чтобы не развалить процессы
Если оставить эмоции, то ответ на вопрос «как начать работать с ИИ и не отстать еще сильнее» довольно прозаичный: выбрать одну-две сферы, где вы терпеть не можете рутину, и аккуратно внедрить нейросеть туда. Важно не пытаться охватить всё: и маркетинг, и аналитику, и автоматизацию, и картинки. На старте достаточно одного устойчивого сценария, который сэкономит пару часов в неделю. Обычно это либо тексты, либо разбор сложной информации. Возвращаясь к тому, с чего начала, у того предпринимателя такой зоной стали шаблонные письма клиентам и базовые структуры презентаций — именно там ИИ начал окупаться быстрее всего.
На практике хорошо работает подход, когда вы действительно рассматриваете модель как напарника, а не как «автора вместо меня». Вы задаете контекст, цель, ограничения, а модель предлагает варианты и структуру. Вы фильтруете, правите, добавляете экспертизу. Со стороны это может казаться медленным, но по сравнению с ручным написанием с нуля разница становится заметной уже на второй-третий день. Я поняла, что идеальный радар здесь такой: если вы делаете одно и то же действие третий раз за неделю, стоит хотя бы попробовать переложить его часть на ИИ, вместо того чтобы просто терпеть.
Перед тем как уйти в конкретику, надо честно сказать: ИИ не встроится сам. Его надо встроить руками, головой и несколькими невеселыми попытками, когда модель будет уносить вас в сторону. Поэтому разумно начинать с минимального набора шагов.
Лучший старт работы с ИИ — это не идеальный промпт, а маленький список задач, которые вы реально готовы отдать на черновик машине и потом честно проверить.
Это означает, что в начале достаточно определить: какая именно часть вашего рабочего дня вызывает усталость и очевидно повторяется. Дальше ИИ становится не магией, а простой утилитой для разгрузки мозга.
Как выбрать 2-3 задачи, где ИИ окупится быстрее всего
Когда я первый раз сажусь с экспертом и мы начинаем разбирать, куда бы приткнуть нейросеть, разговор почти всегда упирается в одно и то же: «у меня нет времени этим заниматься». И тут приходится чуть замедлиться и всё-таки посмотреть на календарь. Почти у всех за неделю можно найти несколько действий, которые повторяются с пугающей точностью: ответы на типовые письма, отчеты по шаблону, пояснения одинаковых вещей разным людям, структурирование одних и тех же аргументов. Если честно подойти к этому упражнению, первые кандидаты на перенос в ИИ находятся за 10-15 минут.
Я заметила, что проще всего человеку мыслить не через абстрактные «задачи», а через конкретные типы артефактов, которые он производит. Поэтому предлагаю фиксировать их в очень простой форме, без красивых таблиц.
Набросайте список: какие тексты, документы или объяснения вы создавали хотя бы три раза за последний месяц, и рядом отметьте, какие из них вы бы с удовольствием делегировали ассистенту при условии, что всё равно всё перечитаете.
Звучит странно, но работает, потому что мозг вдруг видит, что то, что казалось «каждый раз уникально», на деле повторяется с незначительными вариациями. Для одного эксперта это могут быть ответы на типовые возражения клиентов, для другого — вступительные письма к новым заказчикам, для третьего — описания статусов проектов для руководства. Как только вы выписываете хотя бы три таких формата, у вас появляется точка входа. Именно над ними и стоит экспериментировать с ИИ, а не над разовыми сверхсложными задачами, где любая ошибка бьет по репутации.
Как ставить задачу ИИ, чтобы не получать бессмысленный поток текста
Самый частый упрек к нейросетям звучит так: «она пишет воду, я потом всё переписываю». И да, если давать ей расплывчатый запрос вроде «напиши хорошее письмо клиенту», это почти гарантированно случится. Здесь работает простое правило: модель тем лучше, чем точнее вы формулируете рамки. Это, кстати, тот редкий случай, когда попытка всё упростить вредит. Иногда нужно потратить лишние полминуты и задать задачу подробно (нет, подожди, есть нюанс: не надо превращать промпт в инструкцию на полстраницы без структуры).
В общении с ИИ хорошо себя чувствуют промпты, которые включают четыре вещи: роль, контекст, цель и ограничения. Это не священная формула, а просто удобная шпаргалка. Роль — кто ты сейчас для модели (юрист, маркетолог, руководитель). Контекст — в какой ситуации всё происходит. Цель — что именно вы хотите получить на выходе. Ограничения — чего делать не надо, какой тон, объем, запреты. Если это собрать в одном запросе, качество ответа ощутимо растет. Иногда даже становится неловко за прежние попытки, когда вы просили «сделать красиво» и удивлялись, почему результат так себе.
Чтобы это не висело в воздухе, приведу усредненный каркас промпта, который можно адаптировать под себя.
Формулировка запроса к ИИ выигрывает от конкретики: чем яснее вы описываете роль, задачу и границы, тем меньше времени тратите потом на бессмысленные правки.
Получается, что вместо абстрактного «напиши письмо клиенту про задержку» лучше звучит что-то вроде: «Представь, что ты аккаунт-менеджер в B2B-сегменте, тебе нужно объяснить существующему клиенту задержку по проекту на 5 дней. Клиент требовательный, но лояльный. Напиши вежливое, но честное письмо, без громких обещаний, объемом до 150 слов, с акцентом на план действий, а не на оправдания». С такой формулировкой модель даёт куда более пригодный черновик. Да, его всё равно придется подогнать под вашу реальность, но это уже не переписывание с нуля.
Где ИИ реально помогает в работе эксперта, а где лучше даже не пытаться
Если вынести за скобки маркетинговый шум, то самые успешные эксперты используют ИИ в трех зонах: генерация черновиков, структурирование сложной информации и поиск альтернативных формулировок. Всё остальное строится вокруг этих трех опор. Когда я говорю «черновики», я не имею в виду публикации в чистом виде из нейросети — это обычно видно за километр. Речь про рабочие наброски, которые экономят вам первые 50-60 % усилий. В структурировании информации ИИ часто оказывается полезнее, чем кажется: длинные отчеты, транскрипты встреч, сырые заметки — всё это можно превратить в понятные списки, категории, тезисы.
Возвращаясь к тому, с чего начала, тот предприниматель в итоге именно так и делал: он загружал в систему свои тезисы по продукту, запрос клиента, пару старых писем, просил ИИ собрать черновик нового письма или презентации, а потом лично докручивал. На третьей-четвертой попытке у нас появился устойчивый шаблон промпта, который давал предсказуемый результат. Я честно признаюсь: первый и второй раз модель уносила нас не туда, тексты получались либо слишком мягкими, либо чрезмерно официозными, и мы просто закручивали ограничения. Это нормальный этап притирки.
Но есть и другая сторона, о которой говорить нужно так же спокойно. ИИ пока очень плохо справляется с задачами, где критична точность фактов без проверки, глубокое юридическое толкование, сложные этические решения и всё, что завязано на внутренней кухне компании, которую модель не видит. Я никогда не предлагаю заменять собственную экспертизу там, где ошибка бьет по людям или по закону. Здесь ИИ максимум может помочь собрать альтернативные точки зрения или сформулировать вопросы, но не финальные выводы.
Нейросеть сильна в скорости и комбинировании, но уязвима в нюансах контекста и ответственности. Делегировать ей можно часть работы, а не право на последнее слово.
Это означает, что здравый скепсис по отношению к ИИ — не враг, а нормальный фильтр. Важно только не превращать его в повод ничего не пробовать. Лучше честно выделить: вот здесь мы используем модель как ускоритель (тексты, идеи, черновая аналитика), а вот тут оставляем всё за человеком (стратегия, финальные формулировки, решения с последствиями). Такой раздел редко бывает идеальным, но его хотя бы стоит проговорить вслух с собой или командой.
Как я обожглась на ИИ и почему теперь всегда делаю двойную проверку
Когда я первый раз отдалась соблазну «пусть ИИ сам всё разложит по полочкам», это вышло довольно неловко. Я попросила модель сделать краткое резюме по длинному юридическому документу для одного проекта, где сроки поджимали. На вид всё выглядело прилично: структура, подзаголовки, ключевые пункты. Но потом юрист нашел там одну тонкую, но рискованную интерпретацию, которую модель просто «додумала» по аналогии. Ситуация обошлась без катастрофы, но мне этого хватило. С тех пор я отношусь к ИИ как к старательному, но иногда фантазирующему коллеге, которого нужно проверять.
Я поняла, что единственный способ не попадать в такие истории регулярно — ввести для себя правило двойной проверки там, где цена ошибки выше, чем пара часов работы. Звучит скучно, но это тот случай, когда осторожность экономит ресурсы. Любой текст, где есть юридические, финансовые, медицинские или HR-нюансы, я либо отдаю на проверку профильному специалисту, либо проверяю сама, если компетенций хватает. И только после этого документ живет своей жизнью. Забудь, что я только что сказала про «быстрее» — лучше медленнее, чем рисковать.
Если результат работы ИИ может повлиять на деньги, людей или юридические обязательства, встрои в процесс хотя бы один человеческий фильтр поверх нейросети.
Чисто психологически тут есть ловушка: модель очень уверенно формулирует текст, и мозг расслабляется, потому что «выглядит умно». Это нормально, мы все реагируем на уверенный тон. Но именно поэтому я теперь сознательно ищу в таких текстах слабые места: где ИИ мог «додумать», где перепутать причинно-следственную связь, где подмешать устаревшую информацию. Это не превращает работу в паранойю, но задает полезный ритм: модель — проверка — корректировка. На второй-третий раз это перестает бесить и становится просто частью процесса.
Почему ИИ не заменяет эксперта, а делает разрыв только заметнее
Есть один парадокс, который я все чаще вижу в российских компаниях: там, где внедряют ИИ, хорошие эксперты становятся еще заметнее на фоне среднего уровня. Казалось бы, логика должна быть обратной: технологии выравнивают поле, все получают доступ к одинаково сильным инструментам. На деле выходит иначе. Люди с глубокой экспертизой начинают использовать ИИ как усилитель, быстрее проверяют гипотезы, генерируют больше вариантов, а вот те, кто и раньше «плыл по течению», просто получают способ делать тот же средний уровень, но чуть быстрее.
Здесь работает простая вещь: чтобы отличить сильный ответ ИИ от поверхностного, нужно понимать предмет. Без этого модель превращается в источник красивых тезисов без опоры. Я это особенно ярко вижу у маркетологов и продактов: хороший специалист использует нейросеть, чтобы расширить поле идей и структурировать мысли, а слабый начинает зачитывать слайд, который ему собрала модель, и не может ответить на уточняющие вопросы. ИИ в этом смысле не скрывает слабость, а подсвечивает ее. И это, кстати, хорошо.
Профессионал выигрывает от ИИ больше, чем новичок, потому что умеет отличать сильное решение от слабого и не стесняется править модель.
Получается, что для зрелого эксперта ИИ — не конкурент, а инструмент увеличить мощность мозга на рутине. Он всё равно остается человеком, который принимает решения, отвечает за результат и выстраивает общую логику. Машина просто помогает не застревать в скучных, повторяемых кусках работы. И если это понимать, страх «меня заменят» сильно снижается, а интерес «как бы мне это использовать в свою пользу» растет. В России, где рынок экспертизы во многих нишах еще формируется, это может дать очень ощутимое преимущество уже в ближайший год-два.
Как это работает в реальной истории: от хаоса в задачах к часам, которые высвободились
Возвращаясь к ситуации с предпринимателем, с которого я начала, расскажу, как мы в итоге выстроили процесс так, чтобы нейросеть не мешала, а помогала. У него была типичная картина: маркетолог перегружен, тексты пишутся долго, клиенты ждут ответов, а он сам тонет в правках. Мы решили начать не с «инноваций», а с самого больного — шаблонных коммуникаций с текущими клиентами и черновиков презентаций под новые запросы. Я сразу сказала, что первые пару недель будет ощущение, будто всё стало только сложнее, потому что появляется новый этап: формулировать задачу для ИИ. Но он был готов потерпеть.
Сначала мы собрали 10-12 примеров реальных писем и презентаций, которые ему нравились. Потом выделили общие элементы: структура, тон, типичные аргументы. На основе этого я помогла сформулировать первый набор промптов. Примерно к третьей итерации мы уже получали такие тексты, которые требовали не переписывания, а правки. В параллель мы начали использовать ИИ для кратких сводок по звонкам: запись встречи — транскрипт — запрос модели «выдели 5 ключевых договоренностей и рисков». Здесь тоже не обошлось без ошибок, модель поначалу путала акценты, но через уточнение промптов качество выросло.
Чтобы было понятнее, как это выглядело изнутри, расскажу это через короткий диалог.
— «Мария, у меня ощущение, что я трачу больше времени, чем раньше, потому что теперь еще и модель надо настраивать».
— «Да, первые две недели так и будет. Потом ты начнешь копировать и адаптировать готовые промпты, а не писать всё с нуля».
Через месяц у него появилась небольшая библиотека промптов, которая закрывала около 60 % типовых писем и 70 % структуры презентаций. Маркетолог перестал заниматься бесконечным редактированием, переключился на более творческие задачи. Сам предприниматель освободил примерно 1,5-2 часа в день. За счет этого он успел запустить один новый продуктовый тест, до которого раньше просто не доходили руки. И да, ошибок по пути было много, иногда ИИ выдавал неожиданные повороты, но в целом кривая шла вверх.
Та задача — вот продолжение той самой перегруженной недели из начала истории, только теперь часть нагрузки легла не на живых людей, а на модель, которую можно дергать сколько угодно и в любое время.
Если говорить языком цифр, за первые два месяца экономия времени составила около 25-30 часов чистой работы предпринимателя и его маркетолога, если сложить всё по крупицам. Это примерно рабочая неделя, которую раньше съедали переписки и форматирование слайдов. Деньги считать тут сложнее, но даже в сухой логике часов понятно, что это отставание от более «цифровых» конкурентов хотя бы перестало расти, а местами стало сокращаться. ИИ здесь не сделал ничего невозможного, он просто честно взял на себя то, что людям уже надоело.
Что имеет смысл делать уже сейчас, чтобы не проснуться через год в хвосте
В какой-то момент разговоры про ИИ превращаются в шум, и это нормальная усталость. Поэтому я люблю приземлять всё до очень конкретных шагов, которые не требуют переворачивать жизнь. Если отбросить лишнее, эксперту в России, который не хочет отстать на год, достаточно сделать три вещи: выбрать одну нейросеть, освоить 3-5 базовых сценариев под свои задачи и раз в пару недель осознанно проверять, что ещё можно вынести в ИИ. Всё. Не надо гнаться за всеми новостями, подписываться на десятки каналов, тестировать каждую новую «волшебную» кнопку.
Я заметила, что самый сильный сдвиг происходит не тогда, когда человек смотрит обучающий курс, а когда он три раза подряд использует ИИ в конкретной задаче и ощущает, как меняется ритм дня. Например, юрист начинает просить модель собирать черновые списки рисков по типовым договорам, аналитик — формулировать гипотезы по результатам опросов, HR — подбирать вопросы для интервью под конкретный профиль кандидата. После третьей-четвертой удачной попытки ИИ перестает быть чем-то внешним и становится таким же инструментом, как почта или таск-менеджер.
Самое рабочее решение — не ждать идеального времени: внедрять ИИ маленькими шагами, но регулярно, и фиксировать, что реально сэкономило вам силы.
Это означает, что не нужно ждать, пока «все сядут и договорятся о стратегии по ИИ». Можно начинать по-тихому, с себя, а потом уже делиться рабочими находками с командой. Те, кто двигается так, через полгода оказываются в очень комфортной позиции: у них есть набор проверенных промптов, понимание, где модель помогает, а где тормозит, и спокойное отношение к новым обновлениям. Они не бегут за поездом, а просто выбирают нужные вагоны.
Что делать, если коллеги скептичны, а вы уже хотите пробовать
Частая ситуация в российских компаниях: один-два человека начинают интересоваться ИИ, а остальная команда смотрит на это как на временное увлечение. Скепсис иногда обоснован, люди устали от очередной «модной темы», которая через год никому не нужна. Я к этому отношусь спокойно: никто никому ничего не обязан доказывать. Но если ты сама хочешь двинуться вперед, а вокруг тишина, имеет смысл действовать тихо, но настойчиво. Начать решать свои задачи быстрее и показывать только результат, а не процесс.
Я обычно предлагаю в таких случаях не спорить, а выбирать одну-две задачки, где успех виден в цифрах или в скорости. Например, время подготовки еженедельного отчета сокращается с трех часов до одного, при том, что качество не падает. Или количество правок по письмам от руководителя снижается вдвое, потому что ИИ помогает заранее выстроить структуру. Когда такие вещи повторяются несколько раз, даже самый скептичный коллега начинает интересоваться, как это делается (хотя иногда делает вид, что ему просто «любопытно»).
Показывать пользу ИИ через свою работу эффективнее, чем через презентации о будущем технологий. Люди верят не словам, а тому, как изменился твой рабочий день.
Если хочется не просто экспериментировать в одиночку, а постепенно менять культуру в команде, можно аккуратно предлагать рабочие находки: делиться парой удачных промптов, показывать до/после по конкретной задаче. Здесь важно не скатываться в роль пророка, который несет истину. Спокойный, будничный тон работает лучше: «я тут попробовала вот так, вышло быстрее, если захочешь — покажу». Через какое-то время вокруг таких примеров формируется ядро людей, которые тоже начинают тестировать ИИ. И компания в целом двигается чуть быстрее, даже если официально об этом никто не трубит.
Как не утонуть в бесконечных тестах инструментов и промптов
Есть еще одна крайность, противоположная скепсису: когда человек бросается тестировать всё подряд, скачивает десятки приложений, читает километры новостей, но в итоге почти ничего не внедряет в ежедневную работу. Это тоже понятная реакция — новые игрушки всегда манят. Но если цель все-таки не в том, чтобы знать названия всех сервисов, а в том, чтобы меньше тратить времени на рутину, нужно включать фильтр. Иначе вы просто меняете одну форму прокрастинации на другую, только теперь она модная и про технологии.
На практике помогает простое ограничение: не больше одного-двух новых инструментов или сценариев в месяц. Остальное время — работа с тем, что уже есть. Чем больше вы повторяете одни и те же промпты, тем тоньше чувствуете, как их корректировать. А вот постоянная смена сервисов превращается в бег по кругу. Я сама пару раз попадала в эту ловушку, когда неделю тестировала новый генератор текстов, а потом ловила себя на мысли, что старый инструмент, к которому я привыкла, справлялся не хуже.
Полезнее иметь один «домашний» ИИ-инструмент, в котором вы чувствуете себя уверенно, чем десять аккаунтов в модных сервисах, где вы каждый раз начинаете как с чистого листа.
Если вдруг поймала себя на том, что уже третий вечер подряд настраиваешь новый сервис вместо того, чтобы решать реальные задачи, можно честно задать вопрос: какую именно рабочую боль я сейчас пытаюсь снять. Если ответ расплывчатый, стоит притормозить и вернуться к конкретике. В конце концов, цель всей этой истории с ИИ не в том, чтобы стать коллекционером инструментов, а в том, чтобы твой рабочий день стал чуть спокойнее и свободнее. И это вполне достижимо, даже без фанатизма и вечных «прорывов» 🙂
Куда этот путь приводит: что меняется, когда ИИ становится нормой
Когда ИИ перестает быть «модной темой» и превращается в будничный инструмент, происходят довольно приземленные, но приятные сдвиги. У того самого предпринимателя из начала истории через три месяца работы в новом режиме изменилась не только нагрузка, но и характер задач. Вместо бесконечных правок писем и презентаций он стал чаще проводить стратегические сессии с ключевыми клиентами, потому что у него высвободилось время и голова. Его маркетолог, которого раньше хотелось «клонить», стал заниматься более сложными кампаниями, аналитикой и тестированием гипотез, а не буксовать в тексте рассылки.
В цифрах это выглядело так: экономия 25-30 часов за два месяца, сокращение цикла подготовки стандартной презентации с 2-3 дней до одного, снижение среднего количества правок по клиентским письмам на 40 %. Это, конечно, не лабораторные измерения, но для реального бизнеса такие вещи ощущаются телом. Плюс ушло хроническое чувство, что «мы не успеваем». Отставание от более бодрых конкурентов не исчезло мгновенно, но хотя бы перестало расти. И это как раз тот эффект, которого можно добиться без суперсложных внедрений, просто за счет привычки делегировать рутину машине.
Если вернуться к самому началу, к тезису «самые успешные эксперты уже работают с ИИ, вы отстаете на год», становится понятнее, что речь не о драматических картинах будущего. Отставание формируется из мелочей: кто-то по-прежнему пишет всё вручную и ждет, когда ему принесут идеальное решение, а кто-то уже сейчас экспериментирует, ошибается, но выстраивает свои связки с нейросетями. Технологии сами по себе никого никуда не несут, они просто усиливают то, что у человека уже есть: навык, любопытство, дисциплину или наоборот, хаос.
Мне близок спокойный подход: признать, что ИИ — это не волшебная палочка и не страшный конкурент, а просто новый уровень инструментов, которым можно овладеть, как когда-то овладевали офисными программами или мессенджерами. Да, по пути будут ошибки, странные ответы модели, пару неловких историй, когда ИИ сгенерировал что-то не в тему. Но если сравнивать это с долгими часами, проведенными в рутине, выбор постепенно смещается. И через год-два именно те эксперты, которые не испугались этой «грязной» практики, а осваивали её шаг за шагом, окажутся в более устойчивой позиции.
Получается, что вопрос сейчас звучит не «заменит ли ИИ мою профессию», а «буду ли я среди тех, кто умеет использовать этот инструмент, или среди тех, кто предпочел его игнорировать». И здесь нет правильного ответа для всех, есть только честное решение для себя. Я за то, чтобы это решение было осознанным, а не продиктованным страхом или усталостью от шума вокруг технологий.
Если хочется двигаться дальше
Для тех, кто дочитал до этого места и чувствует не страх, а любопытство, есть простой следующий шаг: выбрать одну-две задачи из своего реального рабочего дня и попробовать прогнать их через ИИ, опираясь на логику, о которой я писала. Без ожидания волшебства, с готовностью пару раз переформулировать запрос, но с намерением в итоге забрать себе пару часов времени. Если захочется больше структуры, примеров промптов именно под российские реалии и живых кейсов, я регулярно разбираю это в своем telegram-канале «ИИ без истерики», где мы вместе с подписчиками тестируем сценарии, делимся удачными связками и честно говорим о том, что не работает.
Если хочется перейти от теории к практике, попробуй такую микро-задачу: выбери один типичный текст из своей работы — письмо, отчет, описание продукта — и в ближайшие дни сделай его вместе с ИИ, по шагам. Сначала сам формулируешь цель и ограничения, потом даешь модели роль и контекст, потом правишь результат, отмечая, что именно сэкономило тебе силы. Такие маленькие эксперименты гораздо ценнее, чем чтение еще десяти статей о будущем технологий. Когда накопится 3-5 таких кейсов, ты сама почувствуешь, где именно ИИ стал для тебя напарником, а где по-прежнему мешает. И это уже не отставание, а очень здравое движение вперед.
Что ещё важно знать
Вопрос: Можно ли сразу доверить ИИ общение с клиентами без своей правки?
Ответ: Я бы этого делать не стала, особенно в России, где нюансы формулировок и тона играют большую роль в деловой культуре. ИИ отлично справляется с черновиками и вариантами, но финальную версию писем, презентаций и предложений лучше все-таки просматривать и подстраивать под конкретного человека. Это не занимает много времени, если структура уже готова, но сильно снижает риск неловкостей.
Вопрос: Как часто нужно пересматривать свои промпты и подход к работе с ИИ?
Ответ: На практике я пересматриваю ядро промптов раз в пару месяцев или когда меняется сама задача. Если результат устраивает, нет смысла дергать систему только ради новизны. Если видишь, что модель стала чаще «уносить» ответы в сторону или задачи стали сложнее, чем раньше, имеет смысл обновить формулировки, добавить больше контекста или ограничений.
Вопрос: Можно ли считать использование ИИ конкурентным преимуществом, если скоро им будут пользоваться все?
Ответ: Здесь работает тот же принцип, что и с любыми инструментами: важно не наличие, а умение. Даже если доступ к ИИ будет у всех, разница останется между теми, кто встроил его в процессы осознанно, и теми, кто от случая к случаю «что-то генерирует». Так что да, сейчас это преимущество, а через пару лет это станет базовой гигиеной, как умение работать с офисными программами.
Вопрос: Что делать, если ИИ часто дает устаревшую или неточную информацию?
Ответ: В таких ситуациях я использую модель не как источник фактов, а как инструмент для структурирования уже имеющихся данных и генерации формулировок. Фактическую часть лучше подгружать из проверенных источников: своих документов, статистики, внутренних баз. ИИ может помочь разложить это по полочкам, сократить, переформулировать, но не должен быть единственным местом, откуда вы берете «правду о мире».
Вопрос: С чего начать, если до этого вообще не работал с нейросетями и боюсь потратить время впустую?
Ответ: Я бы предложила начать с одной очень приземленной задачи, которую вы и так делаете каждую неделю, например, с регулярного отчета или типового письма. Попробуйте три раза подряд сделать ее с помощью ИИ, каждый раз чуть улучшая запрос, и сравните, сколько времени ушло и насколько вы довольны результатом. Если через эти три попытки пользы не видно, можно спокойно решить, что сейчас фокус в другом, но чаще всего именно такие маленькие тесты дают первый ощутимый результат.