Почему эксперты тратят на email больше часа в день и не замечают этого, я очень наглядно увидела на одном недавнем проекте. Один специалист по B2B-продажам в России жаловался, что у него вечный цейтнот: встречи, созвоны, отчеты, и «где-то еще почта», которая вроде как занимает минут 20-30, не больше. Когда я попросила его просто замерить время, оказалось, что email спокойно съедает полтора часа в день — при том, что он считал себя достаточно организованным. Для российских специалистов, особенно тех, кто работает через почту с клиентами, партнерами, подрядчиками, эта картина очень знакома: мы отвечаем на письма между делом, по дороге на переговоры, ночью с телефона, и из-за этого не чувствуем, сколько реально туда утекает. В этой статье я разберу, как именно email «ворует» время, как подключить ИИ как напарника без иллюзий и как выстроить связку «эксперт + нейросеть», чтобы на почту уходило не больше 20-30 минут в день. А историю с тем самым специалистом я дочитаю ближе к концу — она хорошо показывает, где реальная граница пользы и ожиданий от ИИ.
Если немного отойти в сторону и посмотреть на свой день со стороны, картина обычно не слишком приятная. Утро: кофе, открыть почту, «быстро» ответить на пару писем, потому что неудобно тянуть. Потом звонок, потом задачка в Excel, между делом еще одно письмо, которое вроде как лучше не откладывать, и так до вечера. К вечеру мозг уже гудит, а ощущения, что мы целенаправленно работали с email, так и не возникает. Просто где-то фоном шла постоянная переписка. В России это усиливается тем, что почта до сих пор часто остается официальным каналом с юристами, бухгалтерией, госструктурами, и здесь ошибка или грубость в письме дороговата.
Когда ко мне обратился тот специалист по продажам, его запрос звучал совсем не про почту. Он говорил о «недостатке времени на аналитику и стратегию» и хотел использовать ИИ как помощника по текстам коммерческих предложений. Но буквально на второй встрече всплыло, что каждый день он сортирует, отвечает, перепроверяет, пересылает десятки писем, а многие повторяются по смыслу. Письма «по шаблону», письма «прояснить условия», письма «мягко отказать». Я предложила ему не трогать пока презентации, а сначала честно посмотреть, что на самом деле происходит с его email-потоком и где там может помочь ИИ. Тогда он еще скептически отмахнулся, мол, «почта — это не проблема», но согласился поставить таймер и неделю не трогать структуру дня, а только фиксировать моменты, когда он что-то делает с письмами.
Откуда берется этот лишний час на email каждый день
Если говорить прямо, лишний час на email появляется не из-за количества входящих писем, а из-за постоянных переключений контекста. Мы открываем почту «на минутку», а мозг каждый раз вынужден перестраиваться: вот договор с юридическими формулировками, вот теплое письмо от клиента, вот рассылка от сервиса, вот переписка с подрядчиком. Любое переключение контекста стоит мозгу усилий, и эти усилия прекрасно маскируются под ощущение «я просто проверила, ничего особенного». На практике я вижу одинаковую картину: как только люди замеряют суммарное время, час-полтора в день обнаруживаются почти всегда, иногда и больше.
Чтобы не выглядеть голословной, я обычно прошу описать типовой день и разложить действия с почтой по шагам. Здесь полезно выделить не только сами ответы, но и «подготовительные» движения. Ниже я собрала типичные элементы этого скрытого процесса. Это не теоретическая модель, а то, что я многократно слышала от экспертов в консалтинге, маркетинге, IT, образовании.
Чаще всего время уходит не на написание письма, а на «поставить флаг», «потом отвечу», «надо сформулировать мысль», «сейчас не до этого» и вечное возвращение к одним и тем же сообщениям.
Вот как это выглядит в реальности: сначала мы открываем почту «передохнуть» между задачами. Еще ничего не пишем, просто читаем, сканируем заголовки, иногда цепляемся за одно письмо и пытаемся решить его сразу. Потом приходит еще три письма, мы откладываем ответ, потому что нужно подумать или найти файл. Через час возвращаемся и начинаем все сначала, потому что уже не помним, что было в деталях. На этом фоне любые инициативы уровня «я напишу идеальный шаблон письма один раз и буду использовать его годами» работают слабо (хотя звучат красиво), потому что реальное поведение другое — живое, сумбурное, часто эмоциональное.
Как незаметные действия с письмами превращаются в потерянный час
Когда я первый раз столкнулась с разбором email-потока у эксперта, мы буквально по минутам разбирали запись экрана его рабочего дня. Оказалось, что почти каждое письмо посещается минимум два раза: первый раз — чтобы прочитать и «примерить» на себя, второй — чтобы ответить. Иногда добавляется третий заход, когда нужно перепроверить, правильно ли сформулировала, не перепутала ли вложение. Плюс отдельная категория писем, где надо «подумать», и они висят фоном. Здесь работает простой, но довольно жесткий механизм: мозг тратит энергию каждый раз, когда видит непринятое решение.
Чтобы было понятнее, какие микро-действия создают этот невидимый час, я обычно раскладываю их на группы по типам усилий. Это не строгая научная классификация, а инструмент, который помогает увидеть структуру хаоса и потом уже думать, что можно делегировать ИИ, а что — нет. Ниже как раз такая структурированная картинка.
- Правило: чтение и «примеривание» — мозг оценивает тон, риски, важность, даже если письмо в итоге не требует ответа.
- Правило: откладывание решения — пометки, флажки, «потом», которые каждый раз поднимают письмо из памяти.
- Правило: подбор формулировок — попытка написать «и по делу, и вежливо, и без лишней жесткости», из-за чего мы правим текст по 3-4 раза.
- Правило: технические действия — вложения, пересылки, копии, поиск старых переписок для контекста.
- Правило: повторяющиеся ответы — одни и те же объяснения разным людям, только слегка перефразированные.
Получается, что сам по себе ответ на письмо редко занимает больше двух-трех минут. Но в совокупности с откладываниями и перепроверками набегает плотный час, который ни в одном трекере задач не помечен как «работа с почтой». И это тот слой, где ИИ может стать напарником, но не за счет чудесной автогенерации всех писем подряд, а через более приземленные вещи: шаблоны, быстрые черновики, подсказки формулировок, единый стиль.
Можно ли отдать email на откуп нейросетям без потери качества
Самый частый вопрос, который мне задают: «А можно ли сделать так, чтобы ИИ сам отвечал на письма клиентов, а я только изредка проверяла?» Теоретически — да, практически в России я бы очень аккуратно относилась к такому сценарию (хотя сама я так делала ровно один раз, на экспериментальном проекте). Причина проста: юридические, финансовые и репутационные риски несет человек, а не алгоритм. Если эксперт не читает то, что уходит от его имени, он не контролирует обещания, тон и даже фактическую корректность. Нейросеть легко напишет «звучащее» письмо, но может промахнуться в нюансах, которые критичны в конкретной отрасли.
На практике более рабочая модель выглядит иначе: ИИ готовит черновики, а человек остается финальным редактором. Это особенно удобно в ситуациях, когда письма однотипные: ответы на запросы, подтверждения встреч, мягкие отказы, напоминания о документах. Здесь ИИ может сэкономить до 50-70% времени, если правильно его встроить в процесс: не как магическую кнопку «ответить за меня», а как быстрый генератор вариантов, откуда эксперт уже выбирает и докручивает. Я обычно честно проговариваю, что первые два-три дня связка «человек + ИИ» даже может казаться медленнее, потому что нужно настроить промпты и научиться формировать запросы, но спустя неделю это начинает работать вполне гладко.
Чтобы не путаться в ожиданиях, я часто проговариваю с клиентом рамки: какие типы писем мы доверяем нейросети на 80-90%, а какие только используем как черновик. Здесь удобна простая мысль: чем выше риск ошибки, тем больше контроля оставляем за собой. Письма в юридические отделы, финальные коммерческие предложения, деликатные переговоры — это все зоны, где ИИ помогает с формулировками, но решение, что именно будет написано, остается за человеком. И наоборот, напоминания, стандартные ответы на типовые вопросы, внутренние уведомления — отличное поле для более смелой автоматизации.
Как использовать ИИ, чтобы сократить время на почту вдвое
Сократить время на email вдвое помогает не один волшебный прием, а связка из трех вещей: четкие категории писем, понятный процесс и грамотное использование ИИ как генератора черновиков и стиля. Помнишь про ситуацию из начала? Там как раз не было ни одного из этих элементов, зато было стойкое ощущение, что email занимает «ну максимум полчаса». Как только мы ввели простую структуру и подключили нейросеть, без фанатизма, время на почту у того специалиста сократилось примерно на 40 минут в день уже на второй неделе.
Чтобы ИИ стал действительно напарником в почте, а не игрушкой, нужно задать ему роль и правила. Нейросеть хорошо работает, когда понимает, в каком тоне писать, какие фразы недопустимы, какие обязательны, какой уровень формальности нужен для разных типов адресатов. Для российских специалистов это особенно заметно: одно дело писать коллеге внутри компании, другое — официальное письмо в госкорпорацию, третье — теплая переписка с постоянным клиентом, где уже сложился определенный ритм общения. Я заметила, что как только человек один раз сформирует для модели «профиль» своего стиля, дальше работа ускоряется в разы.
Наиболее эффективная связка звучит так: «ИИ, сейчас ты мой ассистент по email, твоя задача — помогать с черновиками, но окончательное решение всегда за мной». Это держит рамку и не создает иллюзий, что можно «забыть» про почту.
Следующий элемент — пачковая обработка писем. Здесь ИИ идеально вписывается: за 15-20 минут в день можно разобрать всю накопившуюся почту, если не прыгать туда-сюда, а идти последовательно. Сначала сортировка по категориям, потом генерация черновиков для однотипных писем, затем ручная доработка сложных кейсов. Нейросеть экономит силы именно в середине — там, где нужно найти слова «вежливо отказать» или «напомнить, не звуча назойливо», а не в крайних частях процесса.
Какие типы email лучше всего отдавать нейросети
Когда я первый раз предложила экспертам разделить письма по типам и честно решить, где ИИ может помочь почти полностью, многие удивились, как много в их потоке шаблонных ситуаций. На эмоциональном уровне кажется, что каждая переписка уникальна: люди разные, контексты разные, формулировки разные. Но если немного отстраниться, группы начинают проявляться довольно ясно. Я обычно предлагаю смотреть не на тему письма, а на задачу, которую оно решает: подтвердить, напомнить, отказать, запросить, разъяснить.
Чтобы было проще, я собрала базовые категории писем, которые почти всегда хорошо ложатся на работу с нейросетями. Это не догма (нет, подожди, есть нюанс: бывают сильно отраслевые специфики), но как отправная точка очень помогает. Важно не пытаться автоматизировать все сразу, а выбрать 1-2 категории и отработать их до состояния «мне комфортно, я доверяю результату».
Самыми удобными для ИИ оказываются письма, где критично не содержание в юридическом смысле, а тон и структура: коротко, ясно, уважительно.
Хорошо отдаются ИИ такие типы:
- Подтверждения встреч, звонков, договоренностей, где нужно просто «зафиксировать на почте».
- Напоминания о сроках, документах, оплате, особенно если это не первая коммуникация.
- Мягкие отказы и переносы, когда важно не испортить отношения.
- Ответы на часто повторяющиеся вопросы клиентов, если у вас уже есть ясная позиция.
- Внутренние письма в команде: отчеты по задачам, короткие статусы.
Получается, что ИИ разумно подключать там, где задача письма — упорядочить и вежливо оформить уже понятную мысль. Там, где сама мысль еще не сформирована, или много неочевидных рисков, лучше использовать нейросеть только как помощника по формулировкам, а не по содержанию.
Как формулировать промпты для писем, чтобы не тратить по 5 попыток
Здесь работает следующее простое наблюдение: чем конкретнее запрос к ИИ, тем меньше правок потом. Когда мы пишем что-то вроде «Сделай вежливый ответ на письмо клиента», мы получаем усредненный, слегка обезличенный текст, который приходится долго под себя переделывать. Когда же в запросе появляется контекст — кто пишет, кому, с каким фоном отношений, на каком рынке, — качество растет заметно. Я обычно рекомендую не лениться и один раз составить «паспорт» своего email-стиля, а потом просто добавлять к нему текущую задачу.
На практике мой промпт часто выглядит длиннее, чем сам ответ, и это нормально… Потом результат становится настолько близким к тому, как я бы написала сама, что правка занимает секунды. Важно помнить: нейросеть не читает мысли, но хорошо воспроизводит заданную структуру. Чем яснее структура, тем быстрее работа. Если после третьей попытки результат вас все еще раздражает, стоит не мучить модель, а переформулировать исходный запрос и добавить туда примеры собственных писем.
Хороший промпт для email обычно включает: кто вы, кто адресат, цель письма, желаемый тон и 1-2 реальных примера ваших удачных писем.
Еще один нюанс: не нужно пытаться сделать «идеальный универсальный промпт» на все случаи жизни (забудь, что я только что сказала — универсальность тут как раз не работает). Лучше завести 3-4 базовых шаблона запросов под разные категории писем: ответы клиентам, внутренние письма, официальные запросы. Это снимает часть когнитивной нагрузки: вы не каждый раз думаете, как задать задачу ИИ, а просто корректируете один из готовых вариантов под текущий случай.
Где я сама обожглась с автоматизацией email
Я не из тех, кто рассказывает только про удачные истории, поэтому честно поделюсь, где у меня все пошло не так. На одном проекте я решила «оптимизировать» свои ответы на запросы о консультациях и настроила полумануальную автоматизацию: ИИ генерировал первые ответы на запросы, я их бегло просматривала и отправляла. Сначала это выглядело идеально: сэкономленное время, ровный тон, никаких забытых писем. Но через пару недель я поймала себя на том, что перестала чувствовать людей за этими письмами. Они стали для меня «тикетами», а не конкретными историями.
В какой-то момент один из потенциальных клиентов прямо написал, что письмо «очень похоже на шаблон». И он был прав. Формально там все было корректно, но живого отклика, подстройки под его ситуацию не было. Я тогда села и перечитала свою прошлую переписку до автоматизации, и стало немного стыдно: раньше я явно больше вкладывалась. И тогда я решила отступить на шаг: оставить ИИ только для сугубо технических писем, а все, где человек делится своей задачей, снова читать и писать руками, с возможной точечной помощью нейросети только на этапе формулировок.
Этот эксперимент научил меня одной вещи: уровень автоматизации нужно подбирать не по «можно», а по «комфортно и честно по отношению к людям».
Еще один момент, где я обожглась, связан с ожиданиями скорости. Вначале я рассчитывала, что ИИ сократит мое время на почту раза в три. В реальности, после настройки, экономия получилась примерно вдвое, что все равно отлично, но не то, что рисовало воображение на старте. И это нормальная история: модели не знают контекст вашей жизни, ваши личные аллергии на те или иные формулировки, особенности взаимодействия с российскими сервисами и госструктурами. Все это приходится добавлять руками, через примеры и уточнения.
Что точно не стоит делегировать ИИ в переписке
Когда я провожу разбор с экспертом, мы всегда отдельно проговариваем «красные зоны» — те типы писем, которые нельзя или крайне нежелательно полностью отдавать на ИИ. И здесь у меня уже сложился довольно устойчивый список. Он не про технологии, он про ответственность. В любой отрасли есть письма, где одна неправильная фраза может стоить дорого: срыв контракта, обида партнера, недоверие клиента. Здесь автоматизация соблазнительна, но опасна.
Чтобы не оставаться в общих рассуждениях, я каждый раз прошу самого эксперта назвать три категории писем, после которых он чаще всего чувствует внутреннее напряжение. Почти всегда всплывают похожие вещи: ответы на сложные претензии, финальные подтверждения условий сделки, переписка с госорганами. В этих зонах ИИ может помочь с языком, но не с принятием решения. Это критично, потому что скрытые ожидания «ну ИИ же написал, значит, все ок» создают ложное чувство безопасности, а ответственность при этом никуда не исчезает.
Все, что связано с юридическими обязательствами, деньгами, конфликтами и долгосрочной репутацией, я рекомендую оставлять на ручном контроле, даже если кажется, что нейросеть пишет лучше.
Для себя я ввела простое правило: если письмо потенциально может быть предъявлено в суде или на уровне руководства крупной компании как официальный документ, я пишу его сама, максимум используя ИИ как «словарь вежливых формулировок». Нейросеть может подсказать, как смягчить фразу, как сделать структуру понятнее, но финальный текст я перечитываю вслух и проверяю каждое слово. Это не паранойя, это нормальная гигиена коммуникации, особенно в российских реалиях, где многое решается через официальную переписку.
Где автоматизация писем ломает отношения с людьми
Звучит странно, но работает: чем больше мы автоматизируем коммуникацию, тем сильнее ценится ручное, живое внимание. На одном проекте предприниматель обратился ко мне именно с такой жалобой: после внедрения автоматизированных шаблонов писем (без ИИ, кстати) клиенты стали реже отвечать, а часть «старых» партнеров прямо говорила, что общение стало холоднее. Когда мы начали разбирать тексты, оказалось, что они идеальны по форме — вежливые, без ошибок, структурированные, — но полностью лишены индивидуальности. Там не было места для человеческих оговорок, шутки, отсылки к прошлому опыту.
Я тогда предложила странный на первый взгляд шаг: добавить в письма чуть больше «неровности». Оставить одну-две неидеальные фразы, иногда писать менее формальным тоном, где это уместно. И, что интересно, реакция клиентов стала заметно теплее. Это не значит, что нужно искусственно вставлять ошибки или эмодзи 🙂 чтобы казаться «своими», но какой-то уровень человеческой несовершенности делает переписку живой. Полностью сглаженный, «вылизанный» текст часто воспринимается как корпоративная рассылка, даже если по сути вы пишете лично.
Я поняла, что в письмах есть слой «смысла» и слой «человеческого контакта», и второй гораздо хуже автоматизируется, чем первый.
Поэтому там, где вам важно выстраивать отношения, а не просто обмениваться информацией, лучше использовать ИИ более деликатно. Пусть он подсказывает структуру, помогает развернуть мысль, но оставляйте себе право на случайную шутку, необычное сравнение, обращение по имени не по протоколу. Это мелочи, но именно из них складывается ощущение, что по ту сторону почты не «сервис поддержки», а живой профессионал.
Как это сработало у того самого эксперта: реальный процесс и цифры
Возвращаясь к тому, с чего я начала, расскажу, как в итоге мы выстроили работу с email у того специалиста по B2B-продажам и чего это стоило в реальном времени. Напомню: стартовая точка — полтора часа в день на почту, при субъективном ощущении «ну минут сорок максимум». За неделю трекинга мы увидели, что основные потери идут на перепрочтение писем и долгий подбор формулировок ответов клиентам, особенно в ситуациях отказа или изменения условий. Человек много раз возвращался к одним и тем же письмам, потому что «надо подумать, как лучше ответить».
Первым шагом мы разделили все входящие за одну неделю письма на категории и выбрали две, которые чаще всего повторялись и при этом не несли критических рисков: подтверждения и переносы встреч, а также напоминания о документах. Для них мы написали по два подробных промпта с описанием стиля, аудитории и примерами удачных прошлых писем. Через пару дней донастроек и уточнений получилось, что нейросеть выдает черновики, которые эксперт правит за 10-20 секунд. Сначала он проверял каждое слово, потом стал доверять больше, оставляя себе только финальный взгляд.
Через месяц после внедрения этой схемы среднее время на почту у него снизилось с 90 минут до 45-50 минут в день, а субъективно стало легче именно потому, что исчезло чувство «я вечно кому-то должен ответить и не знаю, как».
Вторым шагом мы осторожно подключили ИИ к письмам-отказам и сложным переговорам, но здесь договорились, что нейросеть будет помогать только с языком, а не с содержанием. Эксперт сам решал, что он готов предложить клиенту, какой компромисс возможен, а ИИ помогал сформулировать это без лишней жесткости или, наоборот, излишнего оправдания. В этой зоне экономия времени была меньше, но эмоциональный выигрыш оказался очень ощутимым: человек перестал крутить в голове «неловкие письма» по вечерам.
Какие ограничения всплыли по ходу внедрения
По мере работы у нас, конечно, вылезли ограничения, о которых полезно знать заранее. Первое — адаптация к языку конкретной отрасли. В B2B-продажах в России много специфических формулировок, от которых зависят ожидания и юридическая трактовка. Нейросеть иногда предлагала фразы, которые выглядели красиво, но могли быть поняты двусмысленно. Мы решили эту проблему через базу «запрещенных» и «желательных» выражений: отдельно прописали, какие слова и обороты модель не должна использовать.
Второе ограничение — необходимость регулярной проверки качества. Поначалу результаты были такими хорошими, что эксперт чуть не расслабился полностью. Но через пару недель выяснилось, что в некоторых ответах ИИ стал «расползаться» в сторону излишней формальности. Мы вернулись к промптам, добавили туда напоминания о желаемом уровне неформальности и стали раз в неделю просматривать выборку писем, чтобы не упустить дрейф стиля. Это чуть-чуть добавило рутины, но сохранило результат.
Третье ограничение оказалось психологическим: нужно было привыкнуть к тому, что не все письма теперь пишутся «с нуля», и это сначала немного бьет по ощущению профессиональной идентичности.
Интересный момент: по отзывам клиента, через пару недель он перестал воспринимать использование ИИ как «читерство» и стал относиться к этому как к нормальному инструменту рабочего стола — наравне с текстовым редактором или Яндекс.Календарем. Это переходный этап, который многим дается непросто: особенно специалистам, которые гордятся своим стилем письма. Здесь помогает мысль, что ИИ не заменяет стиль, а ускоряет его проявление, потому что рутину он берет на себя, а нестандартные ситуации все равно остаются за человеком.
К чему все это приводит и что имеет смысл сделать уже сегодня
Когда смотришь на тему email через призму времени и энергии, а не просто как «надо отвечать на письма», становится гораздо легче принимать решения. Лишний час в день — это примерно 20 часов в месяц, полноценная рабочая неделя. Для эксперта в России, который работает в индивидуальном формате или управляет небольшой командой, это может быть неделя стратегического планирования, доработка продукта, обучение, отдых наконец. Поэтому разговор про почту — не про «как стать еще продуктивнее ради продуктивности», а про то, чтобы вернуть себе кусок жизни, который незаметно разъедается уведомлениями.
Я по себе знаю, насколько заманчиво сказать: «Я и так неплохо справляюсь, мне не нужен еще один инструмент». Но если честно посмотреть на цифры, особенно после трекинга недели-двух, аргументы быстро заканчиваются. Да, ИИ не напишет за нас все идеальные письма и не решит проблему сложных коммуникаций. Зато он может срезать острые углы в рутине: подсказать формулировку, напомнить структуру, помочь вежливо отказать, не тратя полчаса на «правки каждого слова». Это не про чудеса, а про грамотное использование того, что уже есть под рукой.
Если чувствуешь, что тема откликается и хочется не просто почитать, а попробовать все это в деле, можно постепенно встроить такие практики в свою работу. Я регулярно разбираю живые кейсы, промпты и подходы в своем телеграм-канале «ИИ без истерики», где показываю, как уже сегодня использовать нейросети как умного напарника именно для экспертов. Там можно подсмотреть чужие решения, задать вопросы и не изобретать велосипед в одиночку — просто шаг за шагом выстраивать свой собственный рабочий процесс.
Что ещё важно знать
Вопрос: Можно ли полностью полагаться на ИИ для ведения рабочей почты?
Ответ: Я бы не стала, особенно если переписка связана с деньгами, договорами и репутацией. ИИ упрощает рутину и помогает с языком, но финальная ответственность за смысл и обязательства все равно на человеке. Оптимально использовать модель как черновик и помощника по стилю, оставляя за собой последнее слово.
Вопрос: Какой минимум настроек нужен, чтобы ИИ начал помогать с письмами, а не мешать?
Ответ: Достаточно один раз описать свой стиль, типичные задачи писем и показать 2-3 реальных примера ваших удачных ответов. На основе этого можно сделать базовый промпт «ты мой ассистент по email», который потом дорабатывать под конкретные категории писем. Без этого шага модель будет писать усредненно и часто мимо.
Вопрос: Сколько времени занимает привыкание к работе с ИИ в почте?
Ответ: Обычно первые 3-5 дней ощущаются как замедление: нужно продумывать запросы и проверять результат. Через неделю появляется уверенность, и экономия времени становится заметной. Через месяц большинство экспертов уже не хотят возвращаться к полностью ручной работе с email.
Вопрос: Можно ли доверять ИИ обработку писем на русском языке так же, как на английском?
Ответ: Сейчас качество русскоязычных ответов достаточно высокое для большинства деловых задач, особенно в связке «ИИ как черновик, человек как редактор». Но нюансы официального стиля, юридические формулировки и отраслевой жаргон лучше контролировать вручную и при необходимости дообучать модель на своих примерах.
Вопрос: Что делать, если результаты ИИ по письмам меня раздражают и кажутся искусственными?
Ответ: В такой ситуации стоит не отказываться от инструмента, а донастроить запросы: добавить больше контекста, явные примеры, пожелания по тону и длине. Если после 3-4 итераций все равно некомфортно, логично сузить зону применения: оставить ИИ только для черновиков напоминаний и подтверждений, а остальное писать руками.