Фраза «это не настоящая работа» долго прилеплялась к копирайтингу, а теперь её начинают приклеивать к тем, кто работает с ИИ и промптами. В России это слышно особенно часто: «настоящие специалисты руками делают, а вы там с нейросетями играете». Я отношусь к этому спокойно, но вижу, как такие реплики тормозят людей, которые могли бы уже сегодня разгрузить голову от рутины и переложить часть задач на ИИ. Один российский предприниматель обратился ко мне с довольно приземлённой проблемой: он устал ночами дописывать тексты для сайта и соцсетей, но на полноценного копирайтера бюджета не было, а «готовые» тексты из нейросетей казались ему чужими и пустыми. Я предложила разобраться, как выстроить работу с ChatGPT и другими моделями так, чтобы он остался автором смысла, а ИИ стал напарником по черновикам и структуре. В этой статье разберу, что изменилось между «копирайтинг не работа» в 2010-м и «промт-инженер не профессия» сегодня, где тут реальная польза, а где самообман, и как эксперту в России уже сейчас выстроить практичную связку «я + ИИ» без иллюзий.
Когда я впервые сталкивалась с копирайтингом в 2010-х, отношение к нему было примерно как к подработке для студентов: посидеть вечерами, наклепать текстов на бирже, получить пару тысяч и вернуться к «настоящему делу». Прошло всего несколько лет, и те, кто тогда всерьёз копался в задачах клиента, в аналитике, в воронках, оказались на позициях контент-директоров и руководителей отделов маркетинга. Остальные так и остались «текстописцами», которых легко заменить. Сейчас я вижу тот же цикл, только вместо копирайтера в фокусе специалист по ИИ: промпты, интеграции, умение связывать несколько инструментов и человеческую экспертизу. Внешне это тоже слегка напоминает «игру»: подкинул запрос, получил ответ, поправил формулировку, снова запрос. Но на длинной дистанции ценность не в том, что человек «умеет спрашивать у нейросети», а в том, что он понимает бизнес-контекст, умеет задать ИИ правильную рамку и отфильтровать результат.
Тот предприниматель как раз застрял на ощущении «я играюсь вместо работы»: он открывал чат, писал «сделай текст для товара», ругался на общие формулировки, закрывал вкладку и садился писать сам до ночи. Мы начали не с волшебных промптов, а с банального списка рутинных задач, которые забирали у него фокус: ответы на однотипные вопросы клиентов, описания типовых услуг, посты-обновления без особой креативности. На первом этапе мы договорились, что ИИ будет касаться только этих «низкоэмоциональных» задач, где промах не бьет по имиджу. И уже потом, когда он увидел, что с третьей попытки можно получать приемлемый черновик за 10 минут вместо часа, стало проще передать ИИ часть подготовки и для более важных текстов. Это и есть та точка, где «не настоящая работа» неожиданно превращается в полезный навык.
Почему «копирайтинг не работа» из 2010-го похож на «промптинг не профессия» сегодня
Если коротко, копирайтеров сначала недооценивали, потому что видели только верхушку — набор текста, а не аналитику и понимание аудитории; с ИИ сейчас случается то же самое. Когда говорят «сидишь, формулируешь запросы, это что, работа?», в этом слышится то самое отношение из 2010-х, когда «настоящим» считался только труд руками или сложные технические задачи. В России это усиливается общей подозрительностью к новым профессиям: сначала «SMM — хобби», потом «копирайтинг — подработка», потом «продуктовый менеджер — придумали слово». Сейчас в этот же мешок попадает и работа с нейросетями. Если убрать эмоции, остаётся простой вопрос: приносит ли специалист, который понимает, как связать ИИ и задачи бизнеса, ощутимую пользу и деньги компании. От ответа на него и зависит всё остальное.
Чтобы не говорить абстрактно, я часто формулирую это в одной фразе, которую обсуждаю с клиентами.
Ключ к «настоящести» работы — не название роли, а то, насколько человек умеет превращать технологии в результат, измеримый временем, деньгами или качеством решений.
Это звучит немного сухо, но зато отрезвляет: если человек знает все модели по именам, коллекционирует скриншоты генераций, но не может за месяц сократить время подготовки отчёта или контента хотя бы на 20-30%, то его деятельность действительно больше похожа на развлечение. В 2010-м так же было с копирайтерами: часть людей переписывала чужие тексты, меняя слова местами, часть начинала с трёх вопросов клиенту, а потом строила на этом кампании. Сейчас вместо «как вы продаёте» появились вопросы «какие процессы в отделе маркетинга/продаж/аналитики можно разложить на шаги и частично автоматизировать с помощью ИИ». Работает здесь не промпт сам по себе, а насмотренность на бизнес-процессы и умение мыслить системно.
Мне часто пишут эксперты: «Я вроде умею разговаривать с нейросетями, но на собеседованиях это не выглядит серьёзно». Здесь помогает очень простой разворот. Вы описываете не «я делаю промпты», а «я настроила ИИ так, что тексты для карточек товаров теперь делаются за 15 минут вместо 2 часов, а маркетолог тратит время на аналитику, а не на переписывание описаний». В 2010-м звучало бы похоже: «я не просто пишу тексты, я отвечаю за конверсию и повторные продажи». Получается, что «не настоящая работа» превращается в понятную ценность ровно в тот момент, когда появляется связка «навык — процесс — результат». Это и будет переходом к следующему вопросу — что конкретно ИИ может делать в российских реалиях, а где приходится всё равно включать голову и экспертизу.
Что реально изменилось с появлением ИИ в задачах текста и контента
Самый честный ответ: изменилась не природа работы, а скорость рутинных шагов, и появилась новая точка отказа — человек, который думает, что ИИ всё сделает за него. Раньше копирайтер тратил много времени на черновики, подстановку фактов, переписывание однотипных фрагментов; теперь эти куски можно поручить нейросети, а свой мозг оставить для структуры и финальной редакции. Это критично, потому что без этой разницы специалисты начинают конкурировать не качеством решений, а выносливостью. В 2010-м выигрывал тот, кто мог сидеть ночами и «добивать» заказ, сегодня выигрывает тот, кто умеет делить работу на то, что должен делать человек, и то, что спокойно подсунет ChatGPT.
Чтобы зафиксировать это, я формулирую для себя маленький «рабочий манифест» по роли ИИ.
- Правило: ИИ пишет черновики, человек принимает решения.
- Формула: ИИ ускоряет производство, человек отвечает за логику и тон.
- Правило: сначала задача и критерии, потом промпт (а не наоборот, хотя соблазн другой).
- Правило: не более трёх итераций на один запрос — дальше лучше переформулировать цель.
- Формула: ИИ хорошо видит текст, плохо видит контекст бизнеса.
Звучит очевидно, но именно это чаще всего ломается в голове эксперта, который «просто хочет, чтобы ИИ сделал всё за него». Я однажды тоже поймала себя на том, что сижу и вымучиваю промпт из двадцати строк для довольно простой задачи, хотя проще было бы самой набросать структуру, а ИИ попросить дописать лишь отдельные блоки (нет, подожди, есть нюанс — иногда как раз длинный промпт экономит десятки часов потом, но это уже история про сложные процессы, а не про один текст). В задачах контента в России сейчас на первый план выходят не красивые описания технологий, а очень бытовые штуки: сегментация писем по базам, ответы на заявки, подготовка технических заданий, адаптация материалов под разные площадки. И это уже не «игра в промпты», а вполне себе рабочая рутина, которую можно делегировать ИИ при минимальной вменяемости процесса.
Как превратить «игру в промпты» в осмысленную работу с ИИ
На практике переход происходит в тот момент, когда вы перестаёте заходить в ChatGPT с мыслью «ну, давай, удиви», и начинаете приходить к нему с конкретным процессом, который хотите разгрузить. Помнишь ситуацию из начала — тот предприниматель с ночными дописками текстов? Мы с ним договорились, что у нас будет простое правило: каждый новый промпт должен быть привязан к задаче из его рабочего дня, которая повторяется минимум три раза в неделю. Это отсекает случайные «побаловаться» и оставляет только то, что действительно съедает время. В России, где у многих экспертов до сих пор нет привычки считать своё рабочее время деньгами, такой подход слегка ломает привычную картину, но именно он показывает, что работа с ИИ — это не про «ещё один сервис», а про пересборку процесса.
Чтобы сделать это осязаемым, я часто описываю связку «я + ИИ» через маленький цикл шагов.
Сначала вы чётко называете рутину, потом делите её на шаги, затем решаете, какие шаги можно формализовать, и только после этого придумываете промпт, а не наоборот.
В случае с предпринимателем это было так: «Описание товаров» делится на сбор характеристик, разбор УТП, подбор тона, написание черновика, адаптацию под площадки. Сбор характеристик и первичный черновик передали ИИ, остальное он оставил за собой. На первом этапе он писал промпт в духе «напиши продающее описание», ругался и возвращался к ручному труду. На втором этапе мы переписали запрос: задали роль («ты — маркетолог, который работает с B2B в России»), задали структуру, задали ограничения по длине и стилю. С третьей попытки ИИ начал выдавать черновики, которые требовали не переписывания, а правок. Это и есть та тонкая грань между «я играюсь с моделью» и «я встроила модель в свой рабочий процесс».
Что помогает российским специалистам выжать максимум из нейросетей
Я заметила, что сильнее всего выстреливает не знание «секретных промптов», а очень скучные привычки: фиксировать, какие запросы сработали, и не полагаться на один инструмент. В российских реалиях часть сервисов блокируется, часть работает нестабильно, поэтому приходится держать минимум два-три варианта для текста, таблиц и анализа. Это звучит чуть утомительно, но именно так вы не зависите от одной конкретной кнопки. К этому добавляется ещё один слой — умение говорить с ИИ на языке задач, а не желаний. Вместо «сделай красивый текст» формулировать «сделай текст, который объяснит вот это, людям вот таким, в канале вот таком».
Чтобы не расползтись, я обычно обозначаю для себя несколько опорных правил.
- Сначала фиксируем цель текста: что человек должен понять или сделать.
- Потом описываем аудиторию: кто это и в каком контексте он читает (по дороге домой, на работе, в тендере).
- Затем описываем формат: пост, коммерческое предложение, письмо.
- И только после этого просим ИИ предложить варианты структуры и черновик.
- Ещё один шаг — сразу задаём критерии: «без пафоса», «по-русски, без кальки», «учитывай, что сервисы должны работать в РФ».
Да, иногда я сама срываюсь и пишу «сделай хорошо, я устала», но чем больше вы конкретизируете рамку, тем выше шанс, что уже третья итерация даст приемлемый результат. Здесь есть одно небольшое противоречие: чем лучше вы формулируете задачу, тем меньше вам нужен ИИ, потому что полтекста у вас уже в голове. Но именно это и отличает эксперта, который использует нейросети как ускоритель, от человека, который ждёт от них вдохновения (звучит странно, но работает). Это и есть переход к более личной части — где я сама обжигалась и как училась относиться к ИИ спокойнее.
Где я сама ошибалась, работая с ИИ вместо «классического» копирайтинга
Когда я только начала массово использовать нейросети в задачах текста, у меня было странное ощущение: будто я халтурю. После десятка лет, когда «настоящей работой» считалось сидеть часами над формулировкой, вдруг оказалось, что черновик можно получить за пять минут, а дальше заниматься только вычиткой и логикой. Мозг долго сопротивлялся: «нет, так не честно». Это внутреннее сопротивление многим российским специалистам мешает не меньше, чем технические ограничения сервисов. Ты вроде понимаешь, что ИИ не заменит твою экспертизу, но ловишь себя на том, что тянешь работу «по старинке», чтобы «чувствовать себя полезной». В какой-то момент я поймала себя на том, что трачу больше времени на оправдание перед собой, чем на реальное содержание текстов, и решила смотреть на всё это более холодно: считать время, измерять эффект и не приписывать работе лишнего драматизма.
Для иллюстрации я часто вспоминаю одну клиентскую фразу.
«Мария, я понимаю, что так быстрее, но у меня ощущение, будто я списываю, как в школе 😅».
Я улыбнулась, но внутри очень согласилась: у меня тоже было это же чувство. Только потом я поняла, что «списывание» было бы, если бы мы бездумно вставляли тексты из нейросети на сайт, не глядя, а то, что мы делали, было ближе к редактуре. Человек по-прежнему отвечал за смысл, тон и факты, а ИИ лишь ускорял черновую часть. Я поняла, что это и есть новая «норма»: не писать всё с нуля ради ощущения работы, а честно делить задачи на те, где нужен мозг, и те, где достаточно алгоритма. Да, иногда я всё ещё сажусь и пишу абзац полностью сама — для тренировки стиля и чтобы не «заржаветь». Но делать это из принципа («так правильнее») перестала, когда увидела, как освобождённые часы уходят на более сложные задачи, а не на бесконечный полировочный перфекционизм.
Какие подводные камни чаще всего ловят эксперты в России
Самая больная точка — вера в то, что чем сложнее промпт и чем более модная модель, тем выше качество результата, и разочарование, когда оказывается, что это не так. В российских условиях сюда добавляется ещё и вопрос доступности: что-то работает, что-то блокируется, что-то тормозит, и человек начинает путать технические ограничения с качеством самой идеи. Я вижу три типичные ловушки. Первая — полная передача голоса бренда ИИ: «пусть он сам придумает тон, мне не до этого». Вторая — требование к модели делать стратегическую работу: «пусть нейросеть предложит концепцию продвижения на год вперёд». Третья — отсутствие проверки фактов, особенно в B2B, где любая неточность бьет по договору (хотя сама я один раз чуть не пропустила ошибку в юридическом термине, приняв её на веру, и с тех пор стала нервно перечитывать такие тексты).
Чтобы не останавливаться на общем описании, я обычно проговариваю эти ловушки вслух — это помогает их отлавливать в своей работе.
Первая ловушка возникает, когда ИИ начинают доверять эмоциональные смыслы. Нейросеть хорошо справляется с нейтральным, информативным тоном, она неплохо копирует стилистику, если её кормить примерами, но «голос бренда» — это не столько стиль, сколько набор решений «что мы говорим» и «о чём мы молчим». Вторая ловушка связана с тем, что кажется: раз модель может придумать 50 идей, пусть придумает стратегию. Но стратегия — это не набор идей, а выбор и отказ, а вот с отказом у ИИ всё плохо. Третья — чисто операционная: если верить ИИ без проверки, рано или поздно вы напорётесь на ошибку или на фразу, которая в российских реалиях звучит инородно. Это особенно критично в текстах, связанных с законом, финансами, медициной. Я для себя вывела простое правило: всё, что теоретически может лечь в договор или повлиять на деньги, проверяется человеком дважды. Это звучит немного параноидально, но лучше так, чем потом объяснять, что «это нейросеть так сказала».
Как выглядит реальная связка «эксперт + ИИ» на живом примере
Возвращаясь к тому, с чего я начала, к предпринимателю с ночными правками текстов — здесь интересно не столько то, что мы использовали ИИ, сколько то, как поменялась его собственная картина работы. На старте он воспринимал ChatGPT как генератор текстов: «сделай, чтобы было красиво и продавало». После пары неудачных попыток он был уверен, что «нейросети пишут ерунду» и что это всё не для серьёзного бизнеса. Когда мы разложили его задачи на шаги и вынесли рутину в ИИ, выяснилось, что модель отлично справляется с подготовкой карточек, базовыми письмами клиентам и даже с черновиками коммерческих предложений, если ей дать шаблоны и контекст. За первые две недели мы перевели в режим «человек ставит задачу — ИИ делает черновик» примерно треть его текстов.
Мне самой было любопытно, где он «сломается» и вернётся к ночным марафонам письма. В какой-то момент он признался, что пару раз сидел и переписывал текст, сделанный ИИ, просто чтобы «было ощущение работы», хотя финальная версия почти не отличалась. В этот момент мы договорились, что экспериментально введём ограничение: не более трёх правок на текст, дальше либо смириться, либо переписать с нуля, но осознанно. Это простое правило, странно похожее на договор с самим собой, резко сократило время, размазанное по вечеру. Стало понятно, что ИИ не отнимает его работу, а убирает бессмысленное перфекционистское «докручивание» там, где клиент вообще не видит разницы.
Как шаг за шагом выстроить такой же процесс у себя
Вот как это выглядит на практике: это не одна большая интеграция, а серия маленьких договорённостей с собой и с ИИ. Сначала вы выбираете одну рутинную зону — тексты, отчёты, ответы на типовые вопросы. Потом тестируете, где модель даёт пользу уже с третьего запроса, а где по-прежнему проще делать самой. Важно не пытаться оцифровать всё сразу (забудь, что я только что сказала — иногда уместно начать сразу с трёх-четырёх зон, если у вас сильная команда, но это скорее исключение). Дальше вы создаёте для себя небольшой набор «рабочих промптов» и шаблонов и обновляете их раз в пару месяцев. Это и есть та скучная, но настоящая работа, которая отличает «игру» от системной связки «человек + ИИ».
Чтобы не терять фокус, я для себя формулирую небольшой внутренний чек-лист, но не в виде инструкций, а в виде вопросов самой себе.
Чёткий вопрос «где именно сейчас я трачу время, которое не требует моей экспертизы» помогает быстрее находить кандидатов на делегирование ИИ. Если я вижу, что на подготовку материалов уходит 6 часов в неделю, а ИИ может сократить это до 2, я не спорю с собой о «настоящести» работы. Ещё один важный момент — честно признавать, где модель пока бесполезна: в глубокой аналитике, в тонких эмоциональных формулировках, в сложных юридических нюансах. Ничего страшного, что часть задач останется ручной, более того, это нормально. Смысл не в тотальной автоматизации, а в высвобождении ресурса для тех задач, где ваша экспертиза действительно незаменима. И да, иногда этот процесс выглядит не как красивая стратегия, а как серия некрасивых проб и ошибок, но другого пути к «живому» навыку работы с ИИ я не вижу.
Что в итоге считается «настоящей работой» в эпоху ИИ
В какой-то момент мне стало интересно, как сам предприниматель воспринимает то, что его роль в тексте сместилась с «делать всё» на «задавать рамку и править». Оказалось, что после месяца такой работы у него ушло ощущение, что он «играется» с нейросетью. Он начал описывать свой день иначе: «утром я расставил задачи ИИ, потом час правил черновики, потом занимался переговорами». В цифрах это выглядело так: он сэкономил примерно 12-15 часов в месяц только на текстах, а за счёт более быстрой подготовки коммерческих предложений стал отвечать на запросы в среднем на день раньше, чем конкуренты. Никакого волшебства, просто он перестал считать «настоящей работой» только то, что делает сам руками, и включил в эту категорию ещё и управление ИИ как инструментом. Это тихий, но очень важный сдвиг, который сейчас предстоит пройти многим российским специалистам.
Чтобы показать, что это не единичный случай, я часто проговариваю с клиентами одну мысль.
Если ты остаёшься автором решений и логики, а ИИ лишь ускоряет шаги по дороге к ним, это и есть работа, а не игрушка.
Возвращаясь к началу текста, где копирайтинг в 2010-м казался «ненастоящим», сегодня почти никто не сомневается, что хороший контент-специалист делает бизнесу деньги. С ИИ произойдёт то же самое: через несколько лет навык управления нейросетями войдёт в базовый набор для многих ролей, и спорить будут уже не о том, «настоящая ли это работа», а о том, у кого лучше получается соединять технологии и человеческий смысл. Меня в этой истории интересует одно: как сделать так, чтобы российские эксперты не застряли в фазе «я балуюсь с промптами», а спокойно и по-деловому встроили ИИ в свою профессиональную практику. Ответ, как ни странно, не в том, чтобы «верить в прогресс», а в том, чтобы честно смотреть на свои процессы и задавать очень приземлённые вопросы: где мне нужен мой мозг, а где достаточно алгоритма.
Если хочется углубиться в это и перевести прочитанное в действия, можно начать с малого: выбрать одну рутинную зону, описать её по шагам и дать ИИ роль напарника, а не волшебника. Я в своём канале «ИИ без истерики» регулярно разбираю такие кейсы и показываю, как в российских условиях, с нашими сервисами и ограничениями, выстраивать рабочие пары «эксперт + нейросеть». Это не отменяет необходимости думать, но снимает лишнюю тревогу и позволяет смотреть на ИИ без пафоса — как на инструмент, который или помогает, или нет. Если тебе ближе такой спокойный подход, можешь присоединиться и попробовать эти приёмы на своих задачах, а не только в теории. В итоге настоящей работой будет не обсуждать, насколько ИИ опасен или гениален, а тихо и методично превращать его в помощника в своём деле.
Что ещё важно знать
Иногда после таких разговоров остаётся несколько практичных вопросов, которые повторяются у разных специалистов. Я собрала самые частые и отвечу на них коротко и по существу.
Вопрос: Можно ли полностью полагаться на ИИ для создания текстов для бизнеса?
Ответ: Я бы не стала, даже если модель выглядит очень «умной». ИИ отлично справляется с черновиками, структурой, однотипными фрагментами, но ответственность за тон, факты и юридические нюансы остаётся за человеком. Хорошая связка — ИИ ускоряет рутину, эксперт отвечает за смысл и последствия.
Вопрос: Как часто нужно обновлять свои промпты и шаблоны для нейросетей?
Ответ: На практике я пересматриваю рабочие промпты раз в 1-2 месяца или когда меняется сама задача. Если результат стабильно устраивает, можно не трогать их полгода. Если качество падает или появляются новые модели, стоит выделить пару часов на тестирование и лёгкую перенастройку.
Вопрос: Можно ли считать работу с ИИ отдельной профессией в России?
Ответ: Сейчас это скорее надстройка к существующим ролям: маркетолог, аналитик, продакт, редактор. Специалист, который умеет связывать ИИ с задачами бизнеса, точно выигрывает на рынке труда, но сам по себе навык промптинга без понимания домена пока ценится слабо. Я бы развивала его как дополнение к своей основной экспертизе.
Вопрос: Что делать, если ИИ постоянно «не попадает» в мой стиль и задачи?
Ответ: Обычно это значит, что модель получает слишком мало контекста или вы ждёте от неё того, что она пока не умеет. Попробуйте задать роль, дать 2-3 примера своих текстов, чётко описать аудиторию и формат. Если после трёх-четырёх итераций качество не растёт, возможно, эту задачу проще пока делать вручную.
Вопрос: Есть ли смысл учиться работать с ИИ, если компания пока к этому скептична?
Ответ: Я бы сказала «да», но с трезвым расчётом. Навык работы с нейросетями уже сейчас помогает экономить время и в личных задачах, и в фрилансе, и внутри консервативных компаний. Даже если ваш текущий работодатель относится к этому настороженно, через пару лет вы окажетесь в выигрыше, имея готовый, обкатанный набор практик.