За два месяца клиент сэкономил 60 часов — это не рекламная фраза, а аккуратный подсчет после внедрения ИИ в рутину. Речь про специалиста по маркетингу в российской компании, который уже умел пользоваться чат-ботами, но делал это точечно и без системы. В России таких людей сейчас много: знают про нейросети, иногда что-то пробовали, но реальной экономии времени не видели. В этой статье я разбираю, за счет чего получилась эта экономия и на какие конкретные задачи мы «посадили» ИИ как умного напарника. Без иллюзий, что модель все сделает сама, и без истории про одну волшебную кнопку.
Текст для тех, кто уже эксперт в своей сфере и чувствует, что застрял в рутине: отчеты, письма, черновики, подготовка материалов, структурирование идей. Я покажу, как мы шаг за шагом вытащили эти задачи из головы и календаря клиента, передали часть нейросетям и получили те самые 60 часов за два месяца. Часть 1 истории — постановка задачи и первые пробы, а ближе к концу вернусь к этому кейсу с цифрами и нюансами, которые вскрылись уже по ходу. Это означает, что мы будем не восхищаться технологиями, а спокойно считать, где они реально помогают, а где только создают ощущение бурной деятельности.
В какой момент эксперт в России начинает серьезно смотреть на ИИ? Обычно тогда, когда рабочий день стабильно расползается за границы восьми часов, а рутина отбирает силы у задач, за которые ему действительно платят. Так вышло и с тем самым клиентом: он уже работал с несколькими чат-ботами, знал про генерацию текстов и картинок, но ощущал, что «танцует» вокруг технологий, а не использует их системно. Я услышала формулировку: «Я трачу по 20 минут на каждый рабочий документ — и это только чтобы начать». На этом месте у меня в голове сразу загорается лампочка: тут лежит потенциал для экономии времени.
Мы с ним проговорили типовой день: входящие письма, ответы коллегам, черновики для руководства, отчеты по кампаниям, структурирование идей для контента, подготовка тезисов к встречам. Ничего героического, сплошная рутина, но в сумме — несколько часов концентрации в день. Я предложила не «осваивать ИИ», а пройтись по этим задачам и честно ответить: что можно хотя бы наполовину делегировать нейросетям, а что пока рано, потому что слишком много неформализованных нюансов. Здесь работает простой принцип: сначала считаем время, потом подбираем инструмент, а не наоборот.
Мы выбрали горизонт в два месяца: этого достаточно, чтобы новые практики устаканились, но еще не успевают надоесть и раствориться в привычке. На старте я предупреждаю: первые дни тебе будет казаться, что ИИ только добавляет работы, потому что нужно формулировать промпты и проверять вывод. Так, кстати, и вышло (он потом честно признался, что хотел все бросить на первой неделе). Дальше я покажу, какие блоки задач мы перенесли на ИИ, как менялись промпты с попытки на попытку и где проходила граница «доверяю автоматизации».
Если свести в одну фразу то, на чем мы сосредоточились, получится примерно так: системное использование нейросетей там, где раньше было «сделаю быстро сам». На бумаге звучит логично, в реальной работе — непривычно. Но именно за счет этой перестройки мышления и получилось освободить те самые 60 часов.
Где на самом деле прячутся те самые 60 часов за два месяца
Начну с прямого ответа: больше всего времени клиент сэкономил на подготовке черновиков текстов, разборе информации и первичной аналитике, а не на «красивых фишках» вроде картинок или креативов. Мы прошлись по его календарю за прошлый месяц, грубо оценили, куда уходит время, и выявили четыре типа задач, которые повторялись почти каждый день: рабочая переписка, отчеты, подготовка материалов и структурирование идей. Помнишь ситуацию из начала — 20 минут на каждый документ? Вот там и лежало основное поле для работы.
Я заметила, что у многих экспертов в России есть иллюзия: если они уже используют ИИ для генерации текста, значит, экономия времени у них тоже максимальная. На деле они часто применяют модель эпизодически: то для «креатива», то для редактуры, без системы. Мы пошли от обратного: не «что может модель», а «что повторяется у человека изо дня в день». В итоге получилось, что нейросеть можно довольно надежно подключить минимум к трем типам задач, которые раньше отнимали по 1-2 часа в день.
Чтобы не утонуть в абстракции, я структуировала найденные зоны экономии. Это простой перечень, к которому можно вернуться и сопоставить со своим графиком.
- Правило: черновики и первые версии рабочих текстов.
- Правило: сверка и структурирование информации перед отчетами.
- Правило: подготовка тезисов и планов встреч.
- Правило: генерация вариантов формулировок при переписке.
- Правило: черновые описания для внутренних документов.
Это означает, что почти любая повторяющаяся текстовая задача, где вы раньше «разгонялись» по 10-15 минут, пригодна для делегирования, но с оговоркой: нужно один раз продумать структуру и границы ответственности ИИ. Дальше пойдем глубже в каждый блок.
Как нейросети помогают с черновиками рабочих текстов без потери контроля
На практике основной выигрыш времени в текстах возникает не в момент «написать красиво», а в момент «вообще сесть и начать писать». У клиента были типичные запросы: тексты писем партнерам, служебные записки, объяснения для руководства по запуску кампаний, резюме обсуждений. Раньше он тратил по 20-30 минут на то, чтобы собрать мысли в первый связный текст. Я предложила простую схему: ИИ всегда делает первый черновик, человек — дорабатывает. Звучит банально, но там был нюанс с промптами, без которого эта схема просто не взлетает.
Я показала ему формат запроса, который мы затем несколько раз шлифовали: сначала короткое описание контекста (кто кому пишет, по какому поводу, что уже обсуждали), затем четкое ограничение тона («деловой, без официоза», «кратко, без комплиментов») и структурный запрос: «сначала 2-3 предложения сути, затем маркированный список шагов». С третьей попытки мы получили шаблон, который начал стабильно выдавать тексты, требующие не переписывания, а именно правки. Это критично, потому что каждое переписывание убивает смысл экономии времени.
Чтобы было удобнее, я попросила клиента оценивать время до и после внедрения по ощущениям и иногда по часам. В среднем подготовка одного письма сократилась с 20 минут до 7-10, а на длинные документы уходило уже не полтора часа, а 30-40 минут. Конечно, он не всегда следовал схеме (хотя сам говорил, что будет), но даже в таком плавающем режиме экономия оказалась заметной.
Я люблю в таких местах фиксировать наблюдение в виде короткой фразы — потом к ней проще возвращаться.
Правило здесь простое: ИИ должен давать не готовое «идеальное» письмо, а достаточно адекватный скелет, который не лень поправить.
Получается, что экономия времени на черновиках возникает только тогда, когда вы перестаете пытаться получить идеальный текст из модели и соглашаетесь на крепкий рабочий черновик. Это немного противоречит привычке перфекциониста, но без этого ИИ будет только раздражать.
Как использовать ИИ для подготовки отчетов и аналитики, не превращая его в «оракула»
Вот как это выглядит на практике: у клиента есть сырые данные по кампаниям, выгрузки из аналитики, письма с комментариями коллег и несколько устных договоренностей, которые он держит в голове. Раньше отчет рождался так: он открывал все это одновременно и пытался сам собрать в голове историю, а потом переносил в документ. Я предложила разорвать этот процесс на два шага: сначала ИИ помогает собрать структуру и возможные выводы, а уже потом он сверяет все с реальными данными. Звучит странно, но работает, если не просить модель придумывать цифры.
Мы построили промпт, в котором он описывал задачу: тип кампании, ее цели, основные каналы, ключевые метрики, а также перечислял, какие блоки отчета обычно ждут от него руководители. Затем просил ИИ предложить структуру отчета и перечень вопросов, на которые отчет должен отвечать. С третьей попытки (первые две были слишком абстрактными) мы получили шаблон из 6-8 пунктов, который он стал использовать как чек-лист. На этом шаге нейросеть не знала никаких цифр, она лишь помогала не забыть логику: от цели к результату, от результата к выводам и действиям.
Дальше он подставлял реальные данные, формулировал черновые выводы и снова прогонял через модель, но с явной пометкой: «не придумывай числа, не меняй значения, только переформулируй и структурируй». В одном из абзацев он однажды увидел «улучшение CTR на 20%» там, где цифра была другой, и это нас отрезвило (забудь, что я только что сказала — вот как правильно): с тех пор все числа он держал под личным контролем.
Мне нравится фиксировать в таком месте ключевую мысль в одной фразе, чтобы не терять ее среди деталей.
ИИ можно доверить логику и язык, но не цифры и ответственность за выводы.
Это означает, что экономия на отчетах получается не за счет автоматического анализа, а за счет ускорения шагов «структурировать» и «переформулировать». Время у клиента на подготовку одного стандартного отчета сократилось примерно с трех часов до полутора, но при этом он стал меньше уставать от самого процесса. Именно это потом сложилось в серьезный вклад в те самые 60 часов.
С чего начать эксперту в России, чтобы ИИ реально разгрузил, а не добавил хаоса
На практике реальная выгода от нейросетей появляется только тогда, когда вы перестаете экспериментировать «по настроению» и начинаете вести себя с ИИ как с подчиненным: четко ставите задачу, даете контекст и проверяете результат. Возвращаясь к тому, с чего начала, у клиента хаос начался как раз в первую неделю — он хватался за разные задачи, таскал модель то в переписку, то в отчеты, то в генерацию идей. В итоге ощутимого выигрыша не было, а ощущение усталости от «еще одного инструмента» выросло. Я предложила замедлиться и сфокусироваться всего на трех направлениях: тексты, структура, переписка.
Мы договорились, что две недели он сознательно не трогает никакие «креативные» возможности ИИ и не пробует автоматизацию там, где цена ошибки высока. Вместо этого он отрабатывает несколько стабильных промптов под свои типовые задачи. Здесь я всегда честно говорю: первые формулировки почти никогда не идеальны, и их приходится править 2-3 раза. Нормальная история, это не говорит ни о «глупости» модели, ни о вашей. Важно, что после этих правок запросы можно сохранить и использовать как шаблон, а не придумывать каждый раз заново.
Чтобы не потеряться, я предложила простую нумерацию шаблонов: 1 — письма, 2 — отчеты, 3 — планы встреч, 4 — контент. В заметке у него были короткие инструкции, как ими пользоваться.
- Шаг: выбирать одну задачу и не переключаться в течение дня.
- Шаг: перепроверять первые 5-7 результатов особенно строго.
- Шаг: фиксировать удачные формулировки промптов.
- Шаг: отдельно отмечать, что ИИ делает стабильно хорошо, а что нет.
Получается, что начальный этап работы с ИИ — это не экономия, а инвестиция времени. Но без этого инвестированного часа-другого в настройку шаблонов те самые 60 часов экономии за два месяца просто не сложатся.
Как выстроить промпты под свои задачи, а не под красивые примеры из интернета
Представь себе ситуацию: эксперт берет красивый промпт из статьи или чата, подставляет свои данные и получает странный, местами бессмысленный результат. Я с таким сталкивалась не раз (и тоже пыталась «переиспользовать» чужое, пока не поняла, что проще написать свое). Мы с клиентом пошли другим путем: брали его реальные письма и отчеты, которые он уже написал руками, и просили ИИ их разобрать. Задача звучала так: «выдели структуру и логические блоки, объясни, как ты ее видишь». Так мы постепенно получили описание его собственного стиля и типовых элементов.
Затем на основе этого разбора собирали промпты: «пиши в таком же стиле, используйте следующие блоки, не добавляй вступительных комплиментов, используй короткие абзацы». Первые версии иногда получались слишком ровными, почти без индивидуальности, тогда я добавляла уточнения: «сохраняй живой язык, допускай разговорные слова». С третьей попытки получилось то, что он готов был принять как «свой» текст после правки. Да, это заняло несколько сессий работы, но после этого шаблон реально стал экономить ему время, а не выбивать из колеи.
Меня в этой истории всегда радует один момент: когда человек впервые видит, как ИИ «копирует» его структуру, но делает это быстрее, у него обычно меняется отношение к технологии. Из конкурента она превращается в исполнителя.
Чтобы зафиксировать мысль, я иногда формулирую ее одной фразой.
Настроенный под вас промпт ценнее, чем десяток универсальных, потому что учитывает именно ваши повторяющиеся задачи.
Это критично, потому что именно повторы и дают основную экономию времени, а не единичные «красивые» применения.
Что делать, если результат ИИ бесит, а не помогает
Когда я первый раз столкнулась с этим кейсом, меня не удивило, что в середине первой недели клиент прислал сообщение в духе: «Я потратил кучу времени, а результат только хуже. Может, ну его?» 🙂 Это нормальная эмоциональная реакция, когда ожидания от технологии были завышены или размыты. Мы отдельно проговорили, что именно его раздражает: лишние «вежливости» в письмах, попытки модели «умничать» в отчетах, ощущение потери контроля над текстом. И вот с этим уже можно работать.
Мы ввели правило трех попыток: если промпт не дает приемлемого результата за три итерации, мы его либо радикально переписываем, либо откладываем задачу и возвращаемся позже. Это снимает внутреннее давление «должно получиться прямо сейчас». В одном из случаев он честно признался, что задача сама по себе была плохо сформулирована, и дело было не в ИИ. Тут мне пришлось слегка посмеяться и над собой: я тоже иногда обвиняю модель там, где надо начинать с постановки задачи.
Мне нравится оформлять такие моменты в виде небольшой внутренней договоренности.
Это означает, что ощутимый прогресс начинается не тогда, когда модель становится «умнее», а когда вы начинаете точнее формулировать, чего от нее ждете и чего точно не ждете.
Где ИИ действительно снимает рутину, а где лучше не экспериментировать
На этом этапе я уже могла довольно трезво разделить задачи клиента на три корзины: то, что можно почти полностью доверить нейросети, то, где ИИ — помощник, и то, куда его лучше пока не пускать. Здесь подключился мой личный опыт из других проектов: когда я пыталась внедрять ИИ в «тонкие» зоны вроде деликатной коммуникации с партнерами, итог выходил нервным. Возвращаясь к ситуации из начала, я сразу сказала клиенту: публичные заявления, сложные переговоры и юридически значимые письма мы оставляем человеку, максимум используем ИИ как черновой генератор формулировок.
Зато во внутренней коммуникации, в рабочих заметках и в подготовке к совещаниям мы дали ИИ побольше свободы. Клиент начал использовать модель как генератор вариантов формулировок, а не как «финальный голос». Например, когда ему нужно было объяснить команде изменения в процессе, он сначала прогонял свои тезисы через ИИ с запросом «сделай понятнее, короче, без сложных слов», а потом выбирал 70-80% текста и дорабатывал под себя. Это убрало у него блок «как начать говорить о сложном», который раньше отъедал ощутимое количество энергии.
Мне хотелось зафиксировать для него простую границу, и я свела ее в одну фразу, чтобы он мог прокручивать ее в голове.
Все, что затрагивает доверие и репутацию вовне, проходит через вашу голову; рутина и внутренняя кухня — поле для экспериментов с ИИ.
Получается, что ИИ реально снимает рутину там, где цена ошибки невысока, а повторяемость задач большая, и лучше не экспериментировать в зонах, где одно неудачное письмо может стоить отношений с партнером или клиентом.
Как использовать ИИ в переписке и созвонах, чтобы не потерять человеческий язык
На практике самый частый запрос от экспертов — «сделай текст мягче/четче/короче, но чтобы это все еще было похоже на меня». В кейсе с этим клиентом именно переписка дала неожиданный бонус: он стал меньше выгорать от бесконечных рабочих сообщений. Мы сделали так: он писал тезисы как есть, иногда чуть резковато, а ИИ превращал это в аккуратную версию, убирая лишнюю эмоциональность. Потом он смотрел и при необходимости возвращал пару острых углов. В какой-то момент он сам сказал: «я так спокойнее отвечаю».
Звучит просто, но у этой схемы есть уязвимость (нет, подожди, есть нюанс): если полностью передоверить ИИ стиль, есть риск, что все письма станут безликими, а вы начнете звучать как корпоративный шаблон. Чтобы этого избежать, мы в промпте фиксировали, что допустимы разговорные слова, короткие фразы, даже редкие самоироничные оговорки. То есть модель не полировала до глянца, а лишь убирала лишнюю напряженность.
Я иногда проговариваю подобные настройки почти как «редакционную политику» автора.
В задаче переписки я прошу: «сохраняй живой тон, не делай канцелярита, не добавляй комплиментов, если их не было в исходном тексте» — иначе экономия времени превращается в потерю собственной интонации.
Это означает, что ИИ в переписке эффективен именно как фильтр и «гладильщик» формулировок, а не как автор писем за вас. В цифрах у клиента это дало примерно минус 15-20 минут в день, но главное — снизилось внутреннее сопротивление к ответам коллегам.
Почему я не рекомендую автоматизировать все подряд (на собственных шишках)
Здесь стоит честно рассказать, где я сама обожглась. В одной из своих задач я попыталась максимально автоматизировать подготовку материалов: дала ИИ шаблоны, кучу контекста и попросила сразу собирать почти готовые документы. Первые пару раз получилось терпимо, а потом я поймала себя на том, что больше времени трачу на вылавливание мелких искажений смысла, чем тратила бы на самостоятельную работу. В кейсе с клиентом я уже знала этот риск и специально ограничила зону, где ИИ имеет право «додумывать» что-то за него.
Мы договорились, что модель не придумывает факты, не меняет числа, не добавляет новые аргументы, если их не было в исходных данных. Она может переформулировать, упростить, структурировать, но не «обогащать». В одном месте он все же нарушил это правило и позволил ИИ расширить аргументацию в письме к руководству. Результат вышел красивым, но он потом признался, что не чувствовал этот текст своим и на защите инициативы чувствовал себя менее уверенно. После этого случая он сам стал осторожнее относиться к «чудесам генерации».
Я часто проговариваю для себя такие наблюдения в виде короткой, чуть сухой фразы.
Экономия времени не стоит того, если в обмен вы теряете контроль над тем, что сказано от вашего имени.
Это критично, потому что соблазн переложить на ИИ всю сложную работу велик, но цена ошибки у эксперта обычно тоже высокая.
Как именно проходил наш двухмесячный эксперимент и к каким цифрам мы пришли
На этом месте имеет смысл вернуться к истории клиента и закрыть сюжет. Мы стартовали с договоренности: два месяца он честно экспериментирует с ИИ по выстроенным зонам — тексты, структура, переписка, подготовка к встречам, а я помогаю поправлять промпты и отслеживать, что реально работает. Мы вели простую таблицу: тип задачи, примерное время «до», примерное время «после», комментарии по ощущениям. Таблица была грубая, без секундомера, но для целей оценки динамики этого достаточно. Помнишь про ситуацию из начала, где по 20 минут уходило только на старт документа? Спустя месяц среднее время сократилось до 8-10 минут, а во втором месяце многие такие задачи занимали уже 5-7 минут.
По отчетам и аналитике сокращение было не таким ярким, но тоже заметным: вместо 3-4 часов на сложный ежемесячный отчет уходило 1,5-2, при этом качество субъективно даже выросло за счет более выстроенной структуры. Отдельно мы считали время на подготовку к совещаниям: тезисы, список вопросов, формулировка позиции. Там ИИ помог сократить подготовку с 40-60 минут до 20-30, потому что модель быстро собирала наброски по заданной схеме, а клиент лишь уточнял и вычеркивал лишнее.
Я люблю суммировать такие эксперименты в одной наглядной картинке, даже если она только в голове.
В сумме за два месяца клиент сэкономил около 60 часов: примерно 30 часов на черновиках текстов, 18-20 часов на отчетах и аналитике, 10-12 часов на подготовке к встречам и переписке.
Это означает, что экономия не возникла из одного волшебного сценария, а сложилась из множества маленьких улучшений, которые сначала даже казались незначительными.
Что он стал делать с освободившимся временем и как это повлияло на выгорание
На этом месте истории обычно обрываются фразой «стал больше зарабатывать», но реальность чуть прозаичнее и от этого честнее. Клиент не превратил все освободившиеся 60 часов в сверхдоходы, зато смог перераспределить нагрузку. Часть времени он вложил в более вдумчивое планирование кампаний, часть — в обучение команды, часть, как он сказал, «просто вернул себе вечера». Для меня это тоже показатель эффективности: если ИИ не только повышает производительность, но и снижает ощущение постоянной гонки, значит, мы двигаемся в адекватном направлении.
Мы отдельно обсудили, чего ИИ так и не смог сделать за него за эти два месяца.
Нейросети не взяли на себя ответственность за принятие решений, не придумали за него стратегию, не провели сложные переговоры, но они сняли с него ощущение, что он тонет в мелочах, и дали ощущение опоры в рутине.
Получается, что самый ценный результат даже не в цифре «60 часов», а в смене роли ИИ в его голове: из игрушки и повода для раздражения он стал инструментом, который можно рационально включить в рабочий день.
К чему все это приводит и как продолжать без иллюзий
Если вернуться к самому началу текста, мы начинали с человека, который тратил по 20 минут на каждую попытку начать документ и ощущал, что технологии его только отвлекают. Через два месяца он увидел в цифрах, что ИИ помог ему освободить около 60 часов, и при этом он не стал зависеть от модели. В любой момент он мог вернуться к ручному режиму, но, по его словам, уже не хотел, потому что «это как снова стирать руками после стиральной машины». Я отношусь к таким сравнениям спокойно, без восторга: стиральная машина тоже не решает, что вам надевать, но экономит время на понятном шаге. С ИИ сейчас примерно та же история.
Мой личный вывод из этого и похожих кейсов такой: рабочий эффект дают не отдельные «фишки» нейросетей, а системное включение ИИ в два-три повторяющихся блока задач. Там, где вы раньше грели мотор по 10-15 минут перед стартом, где упирались в скучное структурирование или где уставали от переписки. И еще один, не менее честный вывод: экономия не приходит сама по себе, под нее пришлось сознательно перестроить привычки и потратить время на настройку промптов.
Если тебе близок такой спокойный подход, без обещаний о чудесах, то логичный следующий шаг — начать собирать свои собственные зоны экономии и превращать их в настройку ИИ-процессов. Для тех, кто хочет делать это не в одиночку, а в компании людей с похожим подходом, я регулярно разбираю подобные кейсы, показываю промпты и делюсь наблюдениями в своем канале «ИИ без истерики» в Telegram. Там я продолжаю эту линию: никаких магических историй, только аккуратная работа с задачами и честные разборы, где ИИ действительно помогает, а где пока лучше положиться на опыт и голову.
Что ещё важно знать
Вопрос: Можно ли добиться похожей экономии времени, если я не маркетолог, а, например, юрист или HR?
Ответ: Да, но зоны экономии будут другими. Юристы чаще всего выигрывают на шаблонах писем и предварительном структурировании документов, HR — на переписке, описании вакансий и резюме встреч. Схема та же: ищете повторы, настраиваете промпты под себя, считаете эффект в часах, а не в красивых примерах.
Вопрос: Как понять, что я не перегибаю палку и не отдаю ИИ слишком много?
Ответ: Ориентир простой: если вы перестаете понимать, почему в тексте именно такие формулировки или на чем основан вывод, значит, вы отдали лишнее. ИИ уместен там, где вы можете быстро проверить и при необходимости переписать результат. Там, где проверка требует отдельного расследования, автоматизация пока преждевременна.
Вопрос: Сколько времени в день нужно уделять работе с ИИ, чтобы появился эффект?
Ответ: В начале имеет смысл выделить хотя бы 30-40 минут несколько раз в неделю именно на настройку промптов и обкатку типовых задач. Потом, когда шаблоны устаканятся, ИИ просто встраивается в рабочий процесс и не требует отдельного времени. Эффект начинается, когда вы перестаете каждый раз «изобретать запрос заново».
Вопрос: Можно ли использовать только бесплатные инструменты и всё равно экономить десятки часов?
Ответ: Для многих задач, связанных с текстами, структурированием и черновиками, бесплатных или условно бесплатных моделей вполне достаточно. Платные версии часто дают более стабильное качество и удобство, но не являются обязательным условием для старта. Критичнее ваша системность, чем класс подписки.
Вопрос: Что делать, если руководство скептически относится к использованию ИИ в работе?
Ответ: Я бы начала с тихих пилотов на своих задачах и сбора понятных цифр по экономии времени. Когда у вас на руках есть примеры «было/стало» и при этом качество не упало, разговор с руководством становится предметным. Параллельно имеет смысл заранее обсудить правила безопасности и конфиденциальности, чтобы снять обоснованные опасения.