Когда эксперт нанимает «помощника на ИИ» вместо человека, это звучит немного как шутка, но в России это уже рабочий сценарий, особенно для специалистов, которые тонут в рутине. Я постоянно вижу, как эксперты пытаются разорваться между продуктом, клиентами и бесконечными задачами вроде писем, описаний, отчётов. И всё чаще вместо ассистента они выбирают связку: нейросеть плюс пара простых инструментов. В этой статье разберём, как это делает работу дешевле и быстрее, а где, наоборот, может аукнуться. Один предприниматель как-то обратился ко мне с очень приземлённой жалобой: «Я не выдерживаю делать весь контент и документы сам, но брать ассистента дорого и страшно, вдруг не взлетит». Я предложила ему протестировать модель «помощник на ИИ»: настроенный ChatGPT-напарник и несколько шаблонов под его бизнес. Здесь я расскажу, что именно мы сделали, что сработало, а что нет, и как повторить это без иллюзий и лишнего энтузиазма.
Я всё чаще сталкиваюсь с одним и тем же вопросом: где проходит граница между задачами для людей и задачами для ИИ. Многие российские специалисты по привычке держатся за старую схему: «если не успеваю — надо нанять человека». Но рынок меняется, задачи усложняются, а бюджеты на штат почему-то нет. Поэтому разговор «когда вы нанимаете помощника на ИИ» для меня не про моду, а про трезвый расчёт. Есть задачи, где нейросеть реально дешевле и надёжнее, чем человек без опыта, и есть зоны, куда её лучше не подпускать.
Тот самый предприниматель, про которого я упомянула, вёл нишевый онлайн-сервис и застрял в типичной ловушке: он сам писал письма клиентам, сам отвечал на комментарии, сам делал описания продуктов и презентации. На ассистента денег было жалко, да и времени на обучение ассистента тоже не было. Мы с ним решили: вместо того чтобы сразу кого-то нанимать, протестируем, сколько реальной пользы дадут ИИ-инструменты, если под них аккуратно настроить процесс. Не в формате «нейросеть всё сделает за меня», а как умный, но требовательный к формулировкам напарник.
Мою задачу я видела просто: показать, где «помощник на ИИ» действительно заменяет младшего специалиста, а где он остаётся просто быстрым черновиком, который нужно жёстко редактировать. Поэтому ниже будет много практики, кусочков промптов и честного разбора, когда я сама подумала: нет, лучше тут всё-таки живой человек.
Когда помощник на ИИ реально дешевле живого ассистента
Если говорить по-деловому, «помощник на ИИ» дешевле человека там, где задачи повторяются, правила понятны, а цена ошибки невысока. Для российских специалистов это чаще всего тексты, черновики документов, структурирование информации и первая стадия анализа. Здесь ИИ работает почти как стажёр без отпуска и больничных. Чтобы не теряться в абстракциях, я обычно выделяю несколько типов задач, где переход на ИИ вместо найма ассистента даёт быстрый эффект по деньгам и времени.
В первую очередь это всё, что связано с черновиками: письма клиентам, шаблоны ответов, описания услуг, карточки товаров, посты в соцсетях, внутренние инструкции. Не финальный текст, а именно стартовая версия, чтобы эксперт не сидел над пустым экраном. Вторая зона — структурирование: привести разрозненные заметки в читабельный вид, разложить по блокам бриф, вытащить из переговоров список задач. Третья — «разогрев» аналитики: сделать сводку по отчётам, предложить варианты гипотез, выделить ключевые риски. В этих сценариях ИИ экономит часы, а не минуты, и да, выходит дешевле ставки даже частичного ассистента.
Когда я первый раз столкнулась с таким подходом, меня зацепило, что дело не в волшебном качестве текстов, а в умении заставить модель работать под конкретный шаблон. Ты один раз объясняешь, как должна выглядеть рассылка, какие фразы нельзя использовать, как оформляется обращение для российского рынка, и дальше просто подкидываешь новые вводные. Никакого «просто напиши красиво». Здесь хорошо работает такой фокус: описываете формат результата, а не только тему. Тогда модель начинает вести себя предсказуемо, и экономия проявляется в меньшем числе правок.
Отдельно стоит проговорить момент денег. Если посчитать, сколько в час стоит ваш фокус как эксперта, становится чуть страшно. В России у многих специалистов это от 1 до 5 тысяч рублей за чистый час. Если вы тратите три часа на подготовку презентации или ответов клиентам, которые мог бы собрать «помощник на ИИ» за 15 минут и ещё столько же ушло бы на правку, — тут арифметика простая. Особенно, когда первое время вы не готовы раздувать штат и брать на себя ответственность за найм человека.
Чтобы не потеряться в этих рассуждениях, я часто проговариваю это клиентам почти вслух.
ИИ-ассистент дешевле не потому, что «он умнее», а потому что вы перестаёте сжигать своё дорогое экспертное время на сбор черновиков и перенос мыслей в аккуратный текст.
Это означает, что смысл «нанять помощника на ИИ» — не в том, чтобы заменить людей, а в том, чтобы убрать из дня всё, что не требует вашего опыта и всё равно делается по шаблону.
Как понять, какие задачи можно отдать ИИ без страха
Здесь лучше всего работает простой тест: если вы можете описать задачу в виде «вот пример того, как должно быть» плюс 3-5 понятных критериев качества, её можно попробовать переложить на ИИ. Если же вы начинаете объяснять «ну тут надо чувствовать клиента», скорее всего, модель пригодится только как черновик, не больше. Я заметила, что большинство экспертов недооценивают, сколько задач у них действительно шаблонные. Кажется, что каждый ответ уникален, а потом мы делаем выгрузку писем за месяц и видим одинаковую структуру, одни и те же аргументы и даже обороты.
Вот как это выглядит на практике: вы берёте типичную задачу, например, «ответ на запрос потенциального клиента», находите три старых письма, которые вам нравятся, и превращаете их в инструкцию. Описываете, как вы обращаетесь, какую лексику не любите, какие обязательные блоки должны быть. И только потом идёте с этим в ChatGPT. Первый промпт часто выходит слишком общим, во втором вы добавляете запретные фразы и уточняете стиль, на третьей попытке уже получается текст, который вы правите минуту-две (иногда я думаю, что со второго раза достаточно, но, нет, третий всё-таки нужен).
В какой момент становится понятно, что задачу ещё рано отдавать «помощнику на ИИ»? Если после трёх попыток вы всё ещё переписываете текст на 70%, значит, вы либо не до конца понимаете сами, чего хотите, либо задача реально требует живого участия. Тут лучше сделать шаг назад и честно признать: да, это пока не зона автопилота. Я знаю, это звучит банально, но чем чётче вы понимаете критерии результата, тем надёжнее работает любой ИИ-ассистент.
Получается, что первый шаг к экономии — не подключить новую модель, а провести ревизию задач и отделить стабильное от творческого. И только после этого уже имеет смысл строить связку «эксперт плюс помощник на ИИ», а не наоборот.
Как выстроить процесс работы с ИИ-помощником без хаоса
Чтобы «помощник на ИИ» действительно работал дешевле и надёжнее, чем человек, ему нужно задать понятный процесс. Не по-роботски строгий, а просто стабильный. Помнишь про ситуацию из начала? Там предприниматель как раз пытался использовать нейросети «по случаю»: то для текстов, то для идей, то вообще не открывал их неделями. В итоге возникало только ощущение, что ИИ неадекватен и всё равно проще сделать самой. Когда мы начали оформлять взаимодействие как работу с живым ассистентом, но внутри чата, результат стал гораздо спокойнее и предсказуемее.
На практике я выделяю три слоя процесса: кто что делает, в каком порядке идёт задача и как выглядит финальный формат. С живым ассистентом это обычно обсуждается на встрече, с ИИ это приходится прописывать в промптах и шаблонах. Звучит занудно, но именно это превращает хаотичные «спросить у ChatGPT» в привычную, повторяемую процедуру. Удобно думать об этом как о внутреннем регламенте, только вместо сотрудника у вас настроенный помощник в виде нейросети и пары инструментов вокруг неё.
Если упростить, то выстраивается такая цепочка: эксперт формулирует задачу и даёт контекст, ИИ собирает черновик или структуру, эксперт редактирует и принимает решение, что отправлять наружу. Нигде в этой цепочке ИИ не остаётся последней инстанцией, и это сильно снижает риски. В российских реалиях с их требованиями к данным, проверкам и юридическим нюансам такая схема особенно здравая: нейросеть не получает доступ к критичным базам, а работает с обезличенными фрагментами текста или открытыми материалами.
Чтобы не путаться в этой архитектуре, полезно быстро зафиксировать для себя несколько опор.
- Сначала вы описываете роли: что делает эксперт, а что делает ИИ, без размытых «помогает там, где надо».
- Потом вы задаёте стандартные форматы задачи и ответа: структура письма, стиль отчёта, вид презентации.
- Дальше вы выбираете 1-2 инструмента, а не десяток новых сервисов, и обкатываете на них реальные задачи.
- И только после 2-3 недель такой работы решаете, нужен ли вам живой ассистент дополнительно, или ИИ закрывает основную рутину.
Это означает, что риск «утонуть в настройке ИИ» резко уменьшается, а привычка работать через понятные шаблоны остаётся с вами, даже если вы потом все же наймёте человека.
Как формулировать промпты, чтобы не тратить по часу на каждую задачу
Самый частый страх: если под каждого клиента и под каждую задачу писать новый промпт, уйдёт половина дня. Здесь работает подход, который я для себя называю «скелет плюс контекст». Вы один раз создаёте базовую инструкцию под тип задачи, а потом просто подкидываете свежие вводные. Многие делают наоборот (я тоже поначалу так делала, честно): пишут каждый раз длинный разовый запрос, и естественно, через пару дней устают и решают, что ИИ — это слишком сложно.
Вот как это выглядит на практике: вы берёте тип задачи, например, «описание услуги для сайта». Пишите промпт-скелет: кто вы, в каком тоне говорите, какой объём текста нужен, какие блоки обязательны. Добавляете туда 1-2 реальных примера уже существующих описаний, которые вам нравятся. И оставляете в промпте пустое место под контекст: конкретная услуга, особенности аудитории, текущая цель. Дальше при каждом запуске вы меняете только эту часть, остальное повторяется. На третьей-четвёртой задаче вы уже не задумываетесь над формулировками, а просто вставляете новые данные.
Звучит странно, но работает даже для «творческих» задач. Например, если вы эксперт и пишете посты от первого лица, можно один раз описать свои ограничители: какие слова не использовать, какие темы табу, как вы относитесь к агрессивным промо. Да, нейросеть всё равно иногда проскакивает в клише, но с каждым раундом примеров она адаптируется. В какой-то момент вы ловите себя на том, что правите только 10-15% текста, а не переписываете всё полностью. Здесь хорошо помогает лёгкая дисциплина: не больше трёх попыток на одну задачу, дальше меняем промпт, а не ИИ.
Отдельно скажу про язык: если вы работаете на российский рынок, проговаривайте это прямо. Уточняйте, что текст будет читать аудитория в России, что вам ближе спокойный, не гиперболизированный стиль, без чрезмерного англицизма (хотя сама я иногда их люблю, но для клиентов чаще режу). Это убирает часть странных формулировок и делает результат ближе к тому, что ожидают ваши клиенты и коллеги.
Получается, что ключ к «дешёвому помощнику на ИИ» — не в выборе самой модной модели, а в умении один раз сформулировать скелет задачи и дальше экономить время за счёт повторного использования этой конструкции.
Где ИИ-помощник проваливается и почему без человека всё равно никуда
Чем больше я работаю с «помощниками на ИИ», тем спокойнее отношусь к их ошибкам. Они не умнее и не глупее младшего сотрудника, просто ошибаются по-другому. И да, есть зоны, где заменить человека пока не получается, даже если очень хочется. Возвращаясь к тому, с чего начала, у того предпринимателя был момент, когда он попробовал поручить ИИ ответы на эмоциональные жалобы клиентов. Вот тут всё поехало: формально вежливо, но холодно и местами не по-русски. В итоге мы договорились, что конфликтные ситуации остаются только за ним, а ИИ работает с нейтральными запросами и техническими комментариями.
Если попытаться собрать, где ИИ-помощник у меня чаще всего «сыпался», набирается несколько устойчивых категорий. Первая — тонкие эмоциональные нюансы: поддержка в сложной ситуации, реакция на некорректное поведение, публичные извинения. Вторая — ситуации с высокой юридической или финансовой ответственностью, особенно в российских реалиях с их нюансами договоров и отчётности. Третья — всё, что связано с уникальным голосом бренда, который только формируется: там любой шаблон звучит как чужой. И четвёртая зона — работа с узкоспециализированными данными, где ошибка в формулировке может стоить репутации.
Иногда меня спрашивают, можно ли «натренировать» ИИ так, чтобы он начал разбираться в конкретной отрасли не хуже человека. Теоретически ближайший к этому вариант — аккуратно кормить модель своими материалами и регулярно проверять, как она использует эти знания. На практике же я не видела, чтобы это полностью заменило эксперта. Зато я видела, как это снимает с него необходимость по десять раз объяснять базовые вещи новичкам: модель становится чем-то вроде внутренней базы знаний с интерфейсом, который умеет разговаривать.
Чтобы не звучать слишком абстрактно, приведу небольшой фрагмент из реальных диалогов.
«Сделай ответ, будто я разговариваю с живым человеком, но зато без излишней дипломатии» — так мне однажды сформулировал запрос один маркетолог, а потом сам же рассмеялся: «Забудь, что я только что сказала, вот как правильно — сначала давай чёткую структуру, потом поправим тон».
Эта реплика хорошо показывает, как мы сами колеблемся между ожиданием «человеческого» общения и потребностью в сухой, понятной структуре.
На каких этапах без живого ассистента или эксперта нельзя
Когда я разбираю с людьми их процессы, почти всегда нахожу несколько точек, где «помощник на ИИ» нужен только как подспорье, но не как замена. Одна из таких точек — финальное принятие решений: кого из клиентов взять в приоритет, на какое предложение ответить первым, какую формулировку включить в договор. Здесь ИИ может подсветить риски, предложить варианты, но не может нести ответственность. Если переложить это целиком на модель, вы просто меняете одну усталость на другую, потому что начнёте перепроверять каждый её шаг.
Вторая критическая зона — всё, что касается коммуникации внутри команды. Я заметила, что когда эксперты пытаются полностью «автоматизировать» внутренние сообщения, атмосфера в коллективе становится чуть более формальной и напряжённой (нет, подожди, есть нюанс: если команда заранее договорилась, что часть сообщений пишет ИИ, и всем это ок, то напряжение почти не возникает). Но всё равно ключевые обсуждения, обратная связь и сложные разговоры остаются в поле живого общения. Нейросеть может помочь сформулировать мысль мягче или чётче, но не может прожить за вас последствия этих слов.
Третья зона, где я бы не стала экономить на человеке, — организационные задачи с большим числом подвижных частей: согласование встреч с разными часовыми поясами, работа с подрядчиками, логистика офлайн-мероприятий. Здесь, конечно, тоже можно подключать ИИ для черновиков писем или составления чек-листов, но нужен человек, который держит в голове контекст, связи, особенности людей. В российских реалиях, где многое решается через личные договорённости и «неформальные обычая», это особенно заметно.
Получается, что оптимальная конфигурация выглядит так: ИИ закрывает повторяющуюся текстовую и аналитическую рутину, а человек остаётся на стыке контекста, отношений и ответственности. И когда вы нанимаете «помощника на ИИ» вместо человека, это не отменяет роли людей, а просто меняет, на какие задачи вы потом будете искать живой ресурс.
Как это выглядит в реальном кейсе: от хаоса к рабочей связке
Я обещала вернуться к тому предпринимателю, который не мог решиться между наймом ассистента и внедрением ИИ-инструментов. У него был небольшой онлайн-сервис для узкой ниши, клиенты в основном из России, часть — из соседних стран. Основная боль — коммуникация и контент вокруг продукта: ответы на запросы, обновления, описания новых функций, плюс внутренние документы. Денег на ассистента хватало, но он честно признавался, что боится тратить время на обучение человека и через три месяца снова остаться ни с чем. Мы договорились на эксперимент: месяц он работает с «помощником на ИИ», которого мы вместе настраиваем, и только потом принимает решение, нужен ли ему живой ассистент дополнительно.
Сначала мы выделили четыре типа задач: письма клиентам, описания функций, новости сервиса и внутренние инструкции. Для каждой создали по одному промпту-скелету в ChatGPT: описали стиль, структуру, обязательные элементы и тип аудитории. В качестве примеров загрузили по 3-5 старых текстов, которые предпринимателю самому нравились. На это ушёл один плотный вечер. Дальше две недели мы просто прогоняли через эти шаблоны реальные задачи: новые запросы, анонсы, изменения в условиях. На третьей-четвёртой итерации стало видно, где ИИ справляется почти «из коробки», а где требуется больше ручной правки.
Чтобы не потеряться, мы ввели простое правило фиксации.
- Правило: если текст после ИИ правится меньше чем на 20% — задача считается «автоматизированной».
- Правило: если правка от 20 до 50% — оставляем задачу в совместной зоне, дорабатываем промпт.
- Правило: если правка стабильно больше 50% — возвращаем задачу человеку и признаём, что пока рано.
- Правило: не тратить больше трёх попыток на промпт для одной задачи, чтобы не уйти в бесконечные улучшения.
Это простое разделение сильно остудило ожидания и помогло увидеть реальную картину, а не эмоциональное «мне кажется, ИИ плохо пишет».
Что получилось в цифрах и где мы всё-таки вернули человека
Теперь вторая часть сюжета. Через месяц мы посчитали, сколько времени уходит на типовые задачи до и после внедрения «помощника на ИИ». До начала эксперимента предприниматель тратил в среднем около 3,5 часов в день на тексты и коммуникацию: ответы клиентам, описания обновлений, письма по партнёрствам. После настройки промптов и пары итераций правок эта цифра упала до 1,2 часа. То есть примерно 2-2,5 часа в день освободились. За месяц это плюс 40-50 часов. Для эксперта, который оценивает свой час минимум в 3 тысячи рублей, это экономия в районе 120-150 тысяч, при том что расходы на ИИ-сервисы были кратно ниже 🙂.
Но не всё было так ровно. Были два типа задач, которые мы сознательно вернули себе. Первый — сложные запросы от ключевых клиентов с тонкими нюансами условий. ИИ помогал собрать структуру ответа, но финальный текст предприниматель писал сам. Второй — публичные посты от первого лица на его личных страницах. Здесь, как ни пытались, нейросеть всё равно давала ощущение «гладкого, но чужого» текста. В итоге мы использовали её только для черновых планов постов и структуры, а сам текст он дописывал лично. Я тогда ещё раз поймала себя на мысли, что личный голос эксперта пока не получается полностью отдать напарнику на ИИ, да и не надо.
Ещё один неожиданный результат: через месяц предприниматель всё-таки решил нанять живого ассистента, но уже на другие задачи. ИИ-помощник остался как «текстовый двигатель», а человеку он отдал организацию встреч, работу с подрядчиками и часть клиентской поддержки в мессенджерах. Зато, благодаря уже настроенным промптам, ассистент очень быстро въехал в стиль и стандарты: ему было проще показать, «как мы пишем», через результаты ИИ, чем собирать всё с нуля. Получается, что ИИ в этом кейсе сэкономил не только деньги, но и будущие часы на обучение.
Если вернуться к стартовому вопросу «когда помощник на ИИ дешевле человека», ответ после этого кейса звучит так: в задачах, где вы готовы один раз потратить вечер на настройку шаблонов и потом последовательно ими пользоваться. Там, где вы всё равно хотите проверять каждый шаг и постоянно менять правила, выгоднее сразу подумать о живом человеке — нервы будут дороже.
Что ещё стоит учесть, прежде чем звать ИИ в напарники
Когда российские специалисты начинают серьёзно внедрять ИИ в работу, всплывают дополнительные слои: юридический, этический, организационный. С текстами и рутиной всё более-менее понятно, но любой «помощник на ИИ» живёт внутри ваших процессов, а значит, влияет на то, как вы храните данные, как общаетесь с клиентами и как выстраиваете ожидания в команде. Поэтому прежде чем бросаться писать длинные промпты, полезно задать себе пару неприятных вопросов: что будет, если ИИ ошибётся, как вы это заметите и кто в итоге отвечает перед клиентом.
В российском контексте есть несколько очевидных ограничений. Не стоит бездумно закидывать в ИИ-сервисы конфиденциальные данные клиентов, внутреннюю отчётность, договоры с чувствительными условиями. Даже если сервис обещает надёжную защиту, вопросы регуляторов и элементарная этика никуда не делись. Гораздо безопаснее работать с обезличенными фрагментами текста, шаблонами и общими формулировками, а всё, что касается конкретных сумм, ФИО, реквизитов и т.п., обрабатывать руками. Да, это чуть снижает «автоматизацию», но сильно повышает шансы спокойно спать.
Чтобы сделать эту часть чуть менее теоретической, я часто проговариваю в явном виде несколько опор, которые хорошо работают как фильтр здравого смысла.
ИИ — это не источник ответственности, а инструмент. Ответственность за результат перед клиентами и законом всё равно несёте вы, даже если черновик текста делал помощник на нейросети.
Это критично, потому что помогает не попасть в ловушку «ну это ИИ так написал», а выстроить честное отношение к своей работе и к ожиданиям людей вокруг.
Как встроить ИИ-помощника в команду и не поссориться со всеми
Когда в компанию приходит «помощник на ИИ», люди иногда воспринимают его как угрозу рабочим местам. Особенно это касается младших специалистов и ассистентов. Мой опыт показывает, что спокойнее всего проходит внедрение там, где руководитель честно проговаривает: ИИ здесь не вместо людей, а чтобы снять с них рутину. И подтверждает это делами, а не только словами. Если вы планируете заменить часть задач ассистента нейросетью, лучше сразу обсудить, какие новые, более интересные зоны вы готовы ему передать.
Я поняла, что мягкий заход работает лучше всего: сначала вы показываете, как ИИ помогает самому эксперту, делитесь шаблонами, даёте сотрудникам попробовать их на безопасных задачах. Потом вместе обсуждаете, что получилось, а что нет. И только после этого начинаете перестраивать роли. В некоторых командах ассистенты сами становятся «администраторами ИИ»: они ведут библиотеку промптов, следят за обновлениями, помогают коллегам формулировать задачи. В российской реальности это особенно ценно, потому что закрывает сразу два дефицита — времени эксперта и людей, которые уверенно чувствуют себя в новых технологиях.
Забудь, что я только что сказала про «мягко»: иногда нужны и жёсткие рамки. Если часть команды категорически отказывается даже пробовать, процессы просто не сдвинутся. В таких случаях помогает маленький регламент: например, договориться, что все черновики внутренних писем сначала собираются через ИИ, а потом уже редактируются. Или что первые версии презентаций делает «помощник на ИИ», а люди отвечают за контент и визуал. Через пару недель скепсис обычно снижается, потому что выгода становится видна не в теории, а в освободившихся 30-40 минутах в день.
Получается, что успешное внедрение зависит не только от выбора модели, но и от готовности честно говорить с людьми о том, зачем вы зовёте ИИ в команду и что это меняет. И если вы как эксперт сами умеете работать с «помощником на ИИ», вам проще объяснить это другим без пафоса и угроз, просто как ещё один инструмент в наборе.
Куда двигаться дальше тем, кто уже попробовал ИИ-помощника
Когда базовые процессы с «помощником на ИИ» поставлены, возникает новый вопрос: а что дальше. Остановиться на черновиках писем и описаниях услуг — вполне рабочий вариант, но потенциал у этой связки шире. Можно шаг за шагом добавлять новые типы задач: подготовку коротких аналитических сводок по отчётам, структурирование обратной связи клиентов, генерацию вариантов гипотез для тестов. Я вижу, как у российских экспертов постепенно формируется привычка: если задача текстовая, аналитическая или структурная, первым делом спрашиваем, можно ли здесь подключить ИИ-напарника.
При этом нет потребности бежать за каждым новым сервисом. Гораздо полезнее углубляться в 1-2 проверенных инструмента и строить вокруг них свою экосистему. Например, использовать одну модель как «главный мозг» для текстов и структур, а рядом держать отдельные сервисы для хранения шаблонов, заметок, задач. Ключевой навык здесь — уметь превращать разовые удачные промпты в стабильные заготовки, которые легко вытаскивать и адаптировать под новую ситуацию. Это не про техническую сложность, а про аккуратность: сохранить, подписать, иногда обновить.
Если тебе хочется не только читать про примеры, но и пробовать их вживую, можно идти в сторону небольших экспериментов: взять одну неделю и сознательно прогонять через ИИ все тексты, которые раньше писались «с нуля». Сохранить старые варианты, сравнить по времени и по качеству, честно оценить, где стало проще, а где только добавилась возня. Такой подход даёт не абстрактную веру в технологии, а свои цифры и свои ощущения. А если нужна компания и примеры из других сфер, я много практики и разборов выкладываю в телеграм-канале «ИИ без истерики», как раз про работу с ИИ как с напарником, а не как с игрушкой.
В итоге возвращаемся туда, откуда начали: к вопросу, когда эксперт в России нанимает «помощника на ИИ» вместо человека. После всех этих кейсов и наблюдений у меня складывается спокойный ответ: тогда, когда вы готовы взять на себя роль руководителя для этого помощника — описать задачи, критерии качества и места, где его остановить. Там, где вы ждёте, что ИИ сам догадается, что вам нужно, ничего экономного не выйдет, только лишние разочарования.
Что ещё важно знать
Вопрос: Можно ли полностью заменить ассистента «помощником на ИИ»?
Ответ: В редких случаях да, если задачи ассистента почти полностью состоят из шаблонных текстов и простого структурирования данных. Чаще получается гибридная схема: ИИ закрывает черновики и рутину, а человек остаётся на коммуникации, организации и контроле. Полная замена обычно ведёт к просадке по качеству взаимодействия с людьми.
Вопрос: Как понять, что я переплачиваю за живого ассистента и могу часть задач отдать ИИ?
Ответ: Попробуй неделю фиксировать, на что именно уходит время ассистента и сколько в этих задачах шаблонов. Если видишь повторяющиеся письма, типовые описания, однотипные сводки, это кандидаты для ИИ. Дальше можно протестировать 2-3 таких задачи через нейросеть и сравнить качество и время с работой ассистента.
Вопрос: Какие риски есть при работе с ИИ-помощником в России?
Ответ: Основные риски связаны с конфиденциальными данными, юридически значимыми формулировками и репутацией. Не стоит загружать в ИИ договоры с чувствительными данными, персональные сведения клиентов и внутреннюю отчётность. Всё, что выходит наружу от вашего имени, нужно проверять и править, особенно на старте.
Вопрос: Сколько времени нужно, чтобы настроить первого «помощника на ИИ» под свои задачи?
Ответ: На практике первые рабочие шаблоны для 3-4 типов задач можно собрать за один плотный вечер. Потом ещё 1-2 недели уйдут на шлифовку промптов по мере реального использования. Если через месяц вы всё ещё тратите столько же времени, сколько и до ИИ, значит, либо выбраны не те задачи, либо промпты слишком общие.
Вопрос: Если я плохо формулирую мысли, имеет ли смысл вообще лезть в ИИ?
Ответ: Имеет, но начинать лучше с маленьких структурных запросов, а не с больших текстов. Можно просить ИИ помочь разложить мысли по пунктам или превратить голосовую заметку в план. Постепенно ты начнёшь лучше понимать, что именно хочешь получить, и это упростит как работу с ИИ, так и обычную коммуникацию.