Рутина съедает таланты тихо: не за один день, а маленькими укусами, по 15 минут, по паре задач «на автомате». Особенно в России, где эксперты часто совмещают сразу несколько ролей, а времени на фокусную работу почти не остается. Если ты узнаешь себя в этих словах, то нейросети могут стать тем самым инструментом, который за неделю снимет хотя бы верхний слой рутины. Не волшебной палочкой, а обычной полезной техникой, как хороший органайзер или ассистент. В этой статье я разберу, как использовать ИИ как умного напарника, чтобы разгрузить голову и освободить часы под стратегию и творчество, а не под «раскидай по шаблону», «поправь формулировки» и «сделай сводку».
Одному клиенту решила помочь именно с этим: он опытный эксперт в своей нише, но утонул в регулярных отчетах, однотипных письмах и бесконечных доработках документов. За день у него оставался только час на реальное развитие продукта, и то в лучшем случае. Мы договорились провести эксперимент: в течение недели я выстрою для него систему промптов и регламентов работы с нейросетями, а он честно замерит, сколько времени это сэкономит. На следующих страницах я покажу, как мы к этому подошли, где ИИ реально помогает, а где пока мешает, и как не скатиться в иллюзию «нейросеть все сделает за меня».
Почему рутина забирает лучшие часы и как это увидеть честно
Если хочется «убить рутину за неделю», нужно сначала трезво посмотреть, из чего она вообще состоит. На практике у большинства российских специалистов повторяющиеся задачи занимают от трети до половины времени, но субъективно это ощущается иначе: «я весь день был занят», без понимания, что именно съело часы. Я заметила, что честный разбор дня по 15-минутным блокам дает больше инсайтов, чем любой мотивационный курс по продуктивности. ИИ тут подключать рано — сначала нужно собрать сырой материал, потом уже делегировать.
Представь себе ситуацию: ты эксперт, у тебя встречи, проекты, клиенты. Но если записать то, что ты реально делаешь, окажется, что значимая часть времени уходит на однотипные вещи — написать письмо по шаблону, перевести голосовую заметку в текст, собрать сводку по нескольким документам, переписать текст «под более официальный стиль». Это не творческая работа, это операционка. ИИ отлично заходит именно сюда, где есть повторяющийся формат и понятный критерий «хорошо/плохо». В короткий срок убрать всю рутину нельзя, но можно за неделю вычистить те 20-30% действий, которые вообще не требуют твоей экспертизы, только твоих рук и времени.
Чтобы не спорить абстрактно, удобно проговорить, что я называю рутиной. Это не только «скучное», а то, что: повторяется; не требует принятия сложных решений; понятно, как выглядит приемлемый результат; легко проверить глазами за пару минут. Именно такие задачи проще всего отдать нейросетям — но только после того, как ты сам их опишешь. И здесь я не верю в универсальные чек-листы, потому что у юриста, маркетолога и технического директора набор рутины совсем разный. Зато у всех троих есть общий первый шаг: выделить эти задачи из общего шума.
Чтобы точнее показать, о чем я говорю, приведу небольшой фрагмент описания рутины, который мы использовали с тем самым клиентом.
Мы выписали все действия за три рабочих дня и отметили маркером те, где не нужно думать, а нужно «просто сделать». Получился список из 27 пунктов, и только 5 из них реально требовали его экспертной головы, а не правильного шаблона и пары нажатий.
Это означает, что до внедрения ИИ имеет смысл сделать одну простую, но не самую приятную вещь — честно посмотреть, на что уходит твой день. Без этого любые промпты будут похожи на попытку лечить симптом, не понимая диагноза. Дальше логично перейти к тому, какие ИИ-инструменты в России уже реально закрывают типичную рутину и где их стоит пробовать первыми. Помнишь про ситуацию из начала? Там как раз все началось с такой инвентаризации, а не со скачивания нового модного сервиса.
Какие виды рутины проще всего отдать нейросети в России
Когда я первый раз столкнулась с задачей «убить рутину за неделю», прогнозы были очень осторожными. Мне казалось, что максимум удастся выгрызть 10-15% времени, а остальное упрется в сложность процессов и человеческий фактор. На практике вышло интереснее: часть задач оказалась настолько механической, что ИИ справился с них в два-три захода настройки промпта. Давай разберем типичные виды рутины, которые встречаются у российских специалистов, и посмотрим, какие действительно можно отдать нейросети без боли.
Чаще всего в списке оказываются: подготовка черновиков писем, ответы на однотипные вопросы клиентов; резюмирование длинных текстов — отчетов, переписок, стенограмм встреч; первичная обработка данных — разбор таблиц, выделение аномалий, группировка; приведение документов к единому стилю — юридическому, деловому, «менее канцелярскому»; конспектирование и структурирование заметок после митингов. Это разные форматы, но у них общий корень: есть входные данные и понятный ожидаемый выход, формализованный хотя бы частично.
Здесь хорошо работает простое разделение. Я поняла, что есть задачи, где ты задаешь ИИ понятный шаблон и он попадает в цель уже со второй-третьей попытки, а есть такие, где нейросеть каждый раз импровизирует, и ты тратишь на правки не меньше времени, чем если бы сделал сам. Во второй группе чаще оказываются вещи, где много контекста: переговоры с важным клиентом, сложные письма с нюансами, документы, в которых одна неосторожная формулировка может создать юридические риски (нет, подожди, бывает и наоборот, но лучше считать так по умолчанию). Такие задачи я оставляю за человеком, а ИИ использую только как «генератор вариантов» и черновиков.
Чтобы было легче примерить это на себя, перечислю те категории рутины, которые я чаще всего первого уровня отдаю ИИ.
- Правило: черновики писем, ответы на типовые запросы, уведомления.
- Правило: конспекты и резюме созвонов, голосовых, длинных переписок.
- Правило: приведение документов к заданному тону — более формально или наоборот проще.
- Правило: группировка данных в таблицах, выделение ключевых метрик и трендов.
- Правило: адаптация одного текста под разные форматы — письмо, пост, короткая заметка.
Получается, что первый слой «убийства рутины» — это не про глубокую автоматизацию, а про честное признание: часть моих задач может делать ассистент, только этот ассистент цифровой. А я остаюсь тем, кто ставит задачу, проверяет, правит и несет ответственность. В следующем блоке логично перейти к практике: какие нейросети и сервисы в России использовать и как настроить промпты, чтобы результат был рабочим, а не «что-то странное, я потом сам переделаю».
Как подобрать ИИ-инструменты под рутину и не увязнуть в тестах
Чтобы рутина действительно отпустила за неделю, а не увеличилась за счет бесконечного тестирования новых сервисов, нужно заранее ограничить поле эксперимента. В России сейчас достаточно вариантов: локальные модели, интеграции с Яндекс 360, отдельные веб-сервисы, корпоративные решения. Я замечаю, что лучше всего заходят 2-3 инструмента под разные типы рутины: отдельный чат-бот для текста, сервис для работы с документами и иногда — для аудио/видео. Этого достаточно, чтобы получить эффект, а не устроить себе новый зоопарк технологий.
На практике удобно выбирать инструменты не «по отзывам», а по конкретным задачам из твоего списка. Если у тебя 70% рутины — тексты и переписки, приоритетом будет стабильный языковой ИИ с нормальным русским, понятной политикой конфиденциальности и, по возможности, русской юрисдикцией. Если много отчетов и таблиц — нужен сервис, который хорошо понимает таблицы, умеет выделять ключевые показатели и строить связный текст на их основе. Там, где присутствуют клиентские данные, юристы часто отдельно проверяют условия использования (хотя сама я так делала ровно один раз, честно).
Возвращаясь к тому, с чего начала, с тем самым клиентом мы договорились: вместо десяти разных нейросетей берем одну основную для текстов, одну — встроенную в его корпоративный офисный пакет для документов, и один сервис для расшифровки аудио. Дальше я под каждую категорию рутины написала стартовый промпт и формат проверки результата. То есть мы не просто «пробовали ИИ», а заранее знали, что считаем успехом и сколько времени готовы потратить на настройку.
Чтобы не перегружать теорией, покажу короткий фрагмент описания критериев, которые мы использовали для выбора текстового ИИ.
Сервис должен: стабильно работать на русском; сохранять историю диалогов; адекватно перефразировать без искажения смысла; поддерживать настройки тона и стиля; быть доступным из России без обходных схем.
Это означает, что при выборе инструмента лучше оттолкнуться не от «самый умный», а от «достаточно умный, чтобы закрыть мои шаблонные задачи». Иначе есть риск потратить неделю не на убийство рутины, а на тесты и сравнения. Следующий вопрос, который имеет смысл разобрать, — как именно формулировать промпты под рутину, чтобы не править по десять раз одно и то же и не злиться на модель.
Как строить промпты под рутинные задачи, чтобы не переделывать все вручную
Я часто вижу, как люди пишут в нейросеть промпты в стиле «Сделай красиво» и искренне удивляются, почему результат приходится править по полчаса. С рутиной такой подход вообще не работает: цель не в том, чтобы получить «красиво», а в том, чтобы каждый раз получать предсказуемо приемлемый черновик. Когда я настраиваю промпты под регулярные задачи, использую небольшую внутреннюю структуру — не как правило на стену, а как удобную привычку.
Вот как это выглядит на практике: сначала я коротко описываю роль ИИ — «ты помощник юриста, который помогает приводить документы к единому стилю», «ты ассистент менеджера по работе с клиентами». Потом задаю формат входных данных — «на входе будет исходное письмо и краткий контекст», «на входе будет стенограмма встречи». Затем максимально конкретно формулирую задачу, избегая оценочных эпитетов вроде «красиво» и «интересно», а вместо этого пишу «сделай текст на 20-30% короче, сохрани все факты, стиль деловой». И только в конце добавляю ограничения: «не придумывай факты», «не меняй юридический смысл».
Чтобы тебе было проще адаптировать это под себя, приведу один из реальных рабочих промптов, чуть укороченный.
- Роль: ты — помощник по деловой переписке, который умеет кратко и вежливо отвечать клиентам.
- Вход: я даю тебе исходное письмо клиента и мои тезисы ответа.
- Задача: составь готовое письмо от моего лица, деловой тон, без лишних эмоций.
- Ограничения: не обещай то, чего нет; не меняй сроки; не меняй суммы.
- Формат: одно письмо, без обращений «дорогой друг» и без смайликов.
Звучит немного бюрократично, но работает, потому что ИИ наконец понимает, где у него свобода, а где нет. Первые два-три раза результат будет требовать правок, потом ты донастроишь формулировки, и промпт начнет стабильно попадать в нужный коридор. Я заметила, что не более трех попыток на один промпт — нормальное ограничение: если после третьей правки модель все равно уходит не туда, проще переписать задачу или признать, что эта рутина пока не очень делегируется. В следующем разделе как раз перейду к более живой стороне — где я сама обжигалась с ИИ, когда пыталась отдать ему «невинные» задачи.
Где ИИ реально экономит время, а где только создает иллюзию автоматизации
Как только в повестке появляется фраза «убить рутину за неделю», у многих включается надежда на чудо: сейчас я подключу нейросеть, и она все сделает. В реальности картина другая: есть несколько зон, где ИИ действительно снимает нагрузку почти сразу, и есть зоны, где он добавляет ровно столько же работы в виде проверок, уточнений и правок. Я без иллюзий отношусь к этим ограничениям, и, честно говоря, пару раз сама попадалась на удочку «давай попробуем, вдруг получится», а потом возвращалась к обычному человеческому решению.
На практике быстрее всего окупаются три типа делегирования. Первое — черновики текстов: письма, резюме встреч, описания задач, даже ТЗ для подрядчиков. Второе — переработка уже существующих материалов: адаптация под разные форматы, сокращение, упрощение, перевод на «человеческий язык». Третье — аналитическая рутина среднего уровня сложности: выписки ключевых пунктов из длинных документов, первичный сравнительный анализ, подготовка таблиц с критериями. В этих зонах ИИ ведет себя довольно предсказуемо, и финальная правка действительно занимает минуты, а не часы.
Вот как это выглядит на практике:
Я даю нейросети стенограмму часового созвона с клиентом из 8 страниц, прошу выделить задачи, сроки и ответственных. На выходе получаю структурированный список, который за 5 минут проверяю по записи. Вручную на это ушло бы минимум полчаса, с высоким риском что-то упустить.
Теперь другая сторона. Есть задачи, где ИИ создает иллюзию автоматизации. Например, юридически значимые документы, сложные коммерческие предложения, контент с высокой долей нюансов бренда, где каждая формулировка имеет значение. Я несколько раз пробовала отдавать нейросети черновики договоров, а потом ловила себя на том, что трачу на проверку больше времени, чем если бы написала сама (звучит странно, но работает как индикатор). В таких случаях я оставляю ИИ только для вспомогательных вещей: перефразировать, упростить, сделать краткое резюме для коллег.
Еще одна тонкая зона — работа с данными клиентов. В России у многих компаний жесткие регламенты по конфиденциальности, и та самая «убитая рутина» может вылиться в проблемы, если не подумать головой. Я вижу рабочий компромисс в том, чтобы деперсонализировать данные перед отправкой в ИИ: убрать имена, точные суммы, любые уникальные идентификаторы. Это не избавляет от ответственности, но снижает риски. Здесь критично помнить, что конфиденциальность — это не абстрактное слово из договора, а возможные реальные последствия.
Получается, что ИИ лучше всего работает как усилитель там, где цена ошибки невысока и ее легко обнаружить, а вот в зонах высокой ответственности он остается аккуратным помощником, но не «автопилотом». В следующей части я расскажу, где и как я сама пару раз обожглась, когда решила, что «ну это же простая задача, что тут может пойти не так».
Где я обожглась: несколько живых ошибок при делегировании рутины нейросетям
Когда я первый раз на эмоциях решила «все, надо избавляться от рутины», допустила типичную ошибку: отдала нейросети задачи, которые сама считала скучными, а не те, которые действительно были формализуемыми. Например, подготовку сложного письма партнеру, где нужно было сохранить баланс между твердостью и мягкостью. Я задала в промпте все параметры, трижды уточнила, проверила — и все равно получила текст, который был слишком гладким и вежливым. Я потом переписывала его почти с нуля и думала, что ИИ «подвел». А потом поняла, что сама выбрала не тот тип рутины (нет, подожди, тут скорее вообще не рутина была).
Другой случай был связан с автоматизацией конспектов. Я настроила систему: записи созвонов выгружаются, расшифровываются, нейросеть делает резюме. Первые пару раз все шло отлично, экономия времени была очевидной. А потом я обнаружила, что в одном из конспектов ИИ уверенно приписал клиенту фразу, которой он не произносил, просто «додумал» по контексту. Фраза была безобидной, но сама идея, что модель может так достраивать, меня остудила. После этого я ввела для себя правило: любые конспекты, которые могут повлиять на решения, проверяются по диагонали с аудио.
На практике такие огрехи неизбежны, и это нормально, если относиться к ИИ как к помощнику, а не как к идеальному автомату. Я поняла, что мне спокойнее жить с двумя типами проверок: быстрая — по формальным признакам (правильные ли имена, цифры, даты) и выборочная — по смыслу, особенно в первых итерациях настройки промпта. Да, это требует времени, но все равно меньше, чем делать все руками. Просто тут нет сказки «нажал кнопку и забыл».
Чтобы зафиксировать, как это ощущается «на земле», приведу одну фразу, которую я потом держала перед глазами, когда ловила себя на излишней вере в ИИ.
Если результат работы нейросети невозможно проверить за 2-3 минуты, это кандидат вернуть задачу человеку, а не пытаться довести автоматизацию до идеала.
Это означает, что часть рутины мы вполне честно оставляем себе — не из-за недоверия к технологиям, а из-за того, что цена ошибки там слишком высока. Зато в других зонах можно дышать свободнее и действительно экономить десятки часов. В следующем блоке я вернусь к истории клиента из начала и покажу, как выглядела неделя его «перезапуска» с ИИ и какие цифры у нас в итоге вышли.
Как за неделю перестроить свой рабочий день с ИИ: разбор реального кейса
На практике «убить рутину за неделю» означает не то, что через семь дней у тебя исчезнут все скучные задачи, а то, что за этот период можно выстроить базовую систему, которая начнет экономить время уже в процессе. Помнишь про ситуацию из начала, где один эксперт утонул в отчетах и переписке? Вернусь к нему и пройду по дням, чтобы было понятно, как это выглядело без глянцевой картинки и с учетом того, что он параллельно работал, а не сидел семь дней в вакууме.
День первый мы потратили ровно на то, что многим кажется «лишним»: инвентаризацию задач. Мы прошли по трем его последним рабочим дням и выписали все действия длиной больше 10 минут. Потом он честно отмечал, где принимал решения, а где «просто делал как всегда». Таких «просто делал» оказалось 19 типов задач. На этом этапе ИИ не подключали вообще. Зато по итогам дня у нас появились три списка: то, что теоретически можно делегировать человеку; то, что теоретически можно делегировать ИИ; и то, что он не готов никому отдавать. Этот список мы сохранили — потом часть «никому не отдам» переехала в «можно попробовать с ИИ».
На второй день занялись выбором инструментов и первых промптов. Мы взяли одну универсальную языковую модель для текстов, встроенный инструмент в его офисном пакете для документов и сервис для расшифровки аудио. Я написала по одному базовому промпту под три типа задач: письма клиентам, внутренние отчеты, конспекты созвонов. Каждый промпт мы прогнали на реальных примерах и договорились, что допускаем не более трех итераций правки. Если после третьей попытки результат все еще не устраивает, возвращаем задачу человеку и откладываем ИИ на неделю по этому направлению.
Чтобы чуть заземлить этот разбор, приведу маленький фрагмент из наших заметок по второму дню.
К вечеру выяснилось, что письма клиентам ИИ пишет на 7/10, хватает одной итерации правки, а вот внутренние отчеты с цифрами пока на 4/10, много искажений. Решили оставить отчеты человеку, а фокус сместить на переписку и конспекты.
День третий и четвертый ушли на встраивание ИИ в текущий поток задач. Мы не придумывали специальных «тренировочных» примеров, а просто брали те письма, отчеты и встречи, которые у него были в эти дни. Его задача была: если попадается задача из списка «можно ИИ», сначала обратиться к нейросети, а уже потом править. В конце дня он отмечал, сколько времени заняло «с ИИ плюс правка» против «как делал раньше». Параллельно мы подправляли формулировки промптов. На этом этапе всплыло пару неожиданных вещей: например, ИИ сильно ускорил составление писем, но почти не помог в формировании ТЗ для подрядчиков.
К пятому дню у него сформировалось что-то вроде мышечной памяти: он автоматически кидал шаблонные задачи в ИИ, не задумываясь о том, «правильно ли он все делает». Мы добавили еще один промпт — для подготовки черновиков презентаций (звучит амбициозно, но на уровне структуры это сработало). В итоге за семь дней у нас получилась рабочая связка: переписка, конспекты, часть внутренних документов и структура презентаций уходили в ИИ, а он оставлял себе финальную правку, смысловые решения и сложные коммуникации.
Чтобы зафиксировать эмоциональную часть, приведу одну его фразу в конце недели.
Ощущение, что у меня появился еще один младший сотрудник: иногда тупит, иногда удивляет, но мелкие вещи перестал делать я сам.
Это означает, что за неделю реально выстроить не идеальную, но работающую систему разгрузки. Не фантастический мир без рутины, а более честный: скучные, повторяющиеся задачи частично берет на себя ИИ, а ты перестаешь тратить на них лучшие часы. Осталось рассказать, чем эта история закончилась в цифрах и что из этого можно взять себе уже завтра.
Результат кейса: сколько часов в итоге удалось вернуть и какой ценой
Возвращаясь к тому самому клиенту, логично спросить: что в итоге получилось не на уровне ощущений, а в числах. Мы договорились замерить ситуацию «до» и «после» по трем показателям: время на рутинные задачи, субъективная нагрузка в конце дня и количество недоделанных «важных, но не срочных» дел. Честно говоря, я ожидала более скромного результата, потому что знала, что он будет скептичен и не бросится во все ИИ-эксперименты сразу.
До начала недели у него уходило около 5,5 часов в день на рутину — переписка, отчеты, конспекты, внутренние документы. Из них как минимум 3 часа были однотипными задачами. Через неделю интеграции ИИ и настройки промптов среднее время на те же типы задач снизилось до 3,5 часов. То есть примерно 2 часа в день он освободил под нормальную фокусную работу. За рабочую неделю это 10 часов, за месяц — около 40. Не космос, но это почти дополнительная рабочая неделя в месяц, если смотреть трезво.
Субъективно он описывал это так: «в конце дня меньше ощущения липкой усталости, когда ничего не хочешь, ни думать, ни общаться». Здесь я не буду искать причинно-следственные связи, но на третьей неделе после эксперимента он начал выделять по часу утром на стратегические задачи, которые раньше годами лежали «на потом». Несколько пунктов из списка «никому не отдам» переехали в «можно попробовать с ИИ», когда он убедился, что модель не ломает смысл и не уходит в фантазии.
Есть и обратная сторона. Около 20-25% задач из начального списка так и не удалось эффективно отдать ИИ. Внутренние отчеты с сильно завязанными на контекст цифрами, нестандартные письма, все, что касалось юридических формулировок и тонких переговоров, оставались за ним. Мы пробовали пару раз настроить модели под эти задачи, но каждый раз возвращались к правилу: если проверка занимает столько же времени, сколько выполнение, смысла в такой автоматизации мало. Да, это немного разочаровывает — мозг хотел «полной победы», но реальность оказалась разумно ограниченной.
На практике я запомнила одну его заметку в конце второй недели.
Я перестал ждать, что ИИ сделает идеально. Я жду, что он сделает на 6-7 из 10, а остальное быстро доделаю сам. В таком формате он реально помогает, а не раздражает.
Это означает, что реальная экономия времени появляется не когда ты ждешь безупречности, а когда смиряешься с «достаточно хорошо» и выстраиваешь процессы так, чтобы доработки занимали минуты. И да, часть рутины останется с тобой, по крайней мере пока. Но даже минус 20-30% уже сильно меняет ощущение дня. Теперь можно мягко собрать то, о чем мы успели поговорить, и вернуться к вопросу из начала — как не дать рутине съесть твои таланты.
Что ещё важно знать
Прежде чем я перейду к вопросам, соберу несколько частых сомнений, которые слышу от специалистов в России, когда речь заходит о нейросетях и рутине. Многие боятся, что «не разберутся», что «настройка займет больше времени, чем экономия», что «я слишком специфичен, ИИ мне не поможет». Часть этих страхов обоснованна, часть — просто следствие хайпа и перегретых ожиданий. Здесь работает спокойный подход: начать с простого, честно замерять эффект, корректировать курс, а не верить в одно чудо-решение.
Вопрос: Можно ли полностью полагаться на ИИ для создания деловых писем и документов?
Ответ: Я бы не стала, даже если модель пишет почти без ошибок. Хороший сценарий — ИИ делает черновик и предлагает формулировки, а ты проверяешь факты, тон и нюансы. Ответственность за текст все равно останется за тобой, и это нормально, просто ты будешь тратить на эту проверку меньше времени.
Вопрос: Как часто нужно обновлять промпты для рутинных задач?
Ответ: На практике я возвращаюсь к промптам, когда либо меняется тип задач, либо результат начинает раздражать. Если несколько недель подряд правок становится больше, чем раньше, это сигнал переписать запрос. В остальном можно спокойно пользоваться одним и тем же промптом месяцами, если он стабильно дает нужный уровень качества.
Вопрос: Можно ли использовать нейросети для работы с конфиденциальными данными клиентов в России?
Ответ: Здесь я всегда за осторожность. Если у вас есть юристы и внутренние регламенты, лучше опираться на них и выбирать инструменты с понятной политикой конфиденциальности. В любом случае стоит деперсонализировать данные: убирать имена, уникальные идентификаторы, точные суммы, чтобы снизить риски даже при утечке.
Вопрос: Что делать, если ИИ постоянно «галлюцинирует» и придумывает факты?
Ответ: Чаще всего это признак слишком общего промпта или задачи, в которой много недостающего контекста. Попробуй сузить запрос, четко указать, что нельзя придумывать новые данные, и давать больше конкретной информации на вход. Если и после этого модель продолжает искажать факты, лучше ограничить ее роль до черновиков и идей, а финальные тексты писать самой.
Вопрос: Как понять, что автоматизация рутины с ИИ действительно выгодна, а не просто модна?
Ответ: Единственный честный критерий — замер времени «до» и «после» на конкретных задачах. Если с учетом всех правок и проверок ты экономишь хотя бы 20-30% времени по сравнению с ручной работой, это уже оправдано. Если нет — стоит либо донастроить промпты, либо признать, что именно эту задачу пока выгоднее делать без ИИ.
Немного тишины перед следующим шагом
Если чувствуешь, что тебе близок такой спокойный, без истерики подход к нейросетям, и хочется не просто почитать теорию, а начать потихоньку встраивать ИИ в свои будни, можно продолжить этот разговор. Я регулярно разбираю реальные кейсы, делюсь промптами, которые выдержали хотя бы пару месяцев практики, и показываю, где технологии действительно помогают, а где лучше остановиться и не гнаться за модой. Если хочешь структурировать свои эксперименты и не тратить лишнее время на хаотичные тесты, присоединяйся к моему каналу «ИИ без истерики» в Telegram — там я продолжаю эту тему через разбор задач подписчиков и собственных рабочих процессов.
Не обещаю волшебной кнопки, которая за неделю убьет всю рутину, но могу показать, как шаг за шагом превратить нейросети в нормального рабочего напарника. Без культов, без поклонения, без страха, что «роботы отнимут работу». Просто еще один инструмент, который при грамотном обращении возвращает тебе несколько часов в неделю и немного больше воздуха в голове 😊