Я очень буквально отношусь к фразе «вы платите за сложность, которую можно убить за минуту». В России сейчас куча экспертов, которые уже платят ИИ-сервисам или подрядчикам за работу, но продолжают держаться за старые сложные процессы, как за талисман. Один предприниматель пришел ко мне именно с такой ситуацией: он тратил десятки тысяч в месяц на подготовку аналитических отчетов, при этом команда по-прежнему вручную копировала данные из CRM, переписывала письма для клиентов и делала презентации, словно застряла в 2015 году. Я пообещала, что мы попробуем «убить» часть этой сложности за пару часов — и покажу в этой статье, как мы к этому подошли.
Для российских специалистов сейчас особенно болезненно платить за то, что можно сделать проще: бюджеты режут, курсы валют прыгают, а задач меньше не становится. Работа с ИИ как с умным напарником дает шанс вытащить время из рутины и вернуть его в стратегию, но только если перестать усложнять промпты, процессы и ожидания. Здесь разберем, какие типы сложности реально уничтожаются за минуту, а какие все равно останутся на вашей совести. Я покажу, как настраивать связку «человек — нейросеть» так, чтобы вы платили не за хаос и иллюзии, а за понятный, воспроизводимый результат. И да, вернемся к тому предпринимателю ближе к концу: там есть цифры, которые отрезвляют лучше любого мотивационного поста.
Когда я первый раз села системно разбирать, за что люди реально платят в задачах с ИИ, обнаружила неприятную вещь: большинство платит не за решения, а за привычную сложность. Чем больше табличек, согласований, пересланных скриншотов и «давайте еще доработаем текст», тем больше всем кажется, что идет серьезная работа. Хотя по факту полдня уходит на то, что нейросеть сделает за 40 секунд, если ее нормально настроить. В истории с тем предпринимателем это проявлялось особенно ярко: отдел маркетинга тратил два дня в неделю на «причесывание» шаблонных писем для рассылок, хотя структура там повторялась из месяца в месяц. Никакой креатив, сплошной копипаст с легкой приправой стыда за однообразие.
Этот текст не про то, что «ИИ все сделает за вас», а про то, что вы уже платите деньгами и временем за вещи, которые можно вывести в понятную, довольно скучную схему. Здесь не будет обещаний, что одна волшебная подсказка превратит вас в машину продуктивности, потому что так не бывает. Будут честные разборы: где ИИ в России уже реально экономит часы экспертам из маркетинга, консалтинга, образования, а где все равно придется сидеть и думать головой. Я расскажу, как встраиваю нейросети в рабочие процессы своих клиентов так, чтобы через месяц они не говорили: «Ну, поигрались и хватит», а тихо перестраивали свой календарь под новые скорости. И если где-то звучит слишком оптимистично — смело ищи нюанс в скобках, я их не прячу.
Почему вы платите за ненужную сложность в работе с ИИ
Если коротко, вы платите за лишнюю сложность потому, что так устроены старые процессы и ожидания: люди привыкли мерить ценность количеством действий, а не скоростью и качеством результата. В задачах с ИИ это проявляется особенно жестко: вместо простого цикла «сформулировал задачу — уточнил — внедрил» рождается длинная лестница согласований, экспертиз и бесконечных правок. В российской реальности это усиливается нашей любовью к «осмысленным страданиям»: пока мы тяжело не поработали, результат как будто недействителен. В итоге вы платите либо деньгами подрядчику, который бесконечно «дорабатывает» промпты, либо собственным временем, прокручивая одну и ту же рутину руками.
На этом фоне нейросети становятся не помощником, а еще одним слоем усложнения: нужно завести отдельный документ с промптами, придумать сложную структуру, согласовать терминологию, научить команду «правильно просить ИИ». Тут и начинаются классические разговоры: «нам пока рано», «у нас сложная специфика», «мы пробовали, но получилось сыро». Если посмотреть внимательнее, в 7 случаях из 10 проблема не в модели, а в том, что никто не сел и не описал коротко: какая именно сложность нам не нужна. Отсюда и тема статьи — вы реально платите за те элементы процесса, которые можно убрать за минуту честного описания задачи нейросети.
Чтобы это не звучало абстрактно, я выделяю три основных источника лишней сложности. Первый — это неявные правила в голове эксперта, которые он никогда не формулировал словами, но считает само собой разумеющимися. Второй — «наследственные» процессы: все делают так, как делали до ИИ, только теперь добавили еще один шаг «прогнать через модель». Третий — страх выглядеть глупо: человек боится сформулировать задачу просто и поэтому заворачивает ее в сложные конструкции, будто пишет диссертацию. В сочетании это создает ощущение, что автоматизация — это долго и страшно, хотя иногда достаточно одного честного промпта, написанного обычным языком.
Чтобы закрепить идею, хорошо работает короткое наблюдение, которое я часто повторяю командам клиентов.
Сложность, за которую не платит клиент или ваш руководитель отдельно и осознанно, почти всегда лишняя. Если никто не готов купить этот конкретный усложняющий шаг как ценность, его можно хотя бы попытаться вынести в ИИ.
Получается, что первый шаг к разумному использованию нейросетей в России — не ставить новые модные сервисы, а аккуратно разобрать, какие элементы вашей текущей рутины никто бы не стал оплачивать отдельно. Вот с них и имеет смысл начать диалог с ИИ, а не с заумных запросов длиной в страницу.
Какие виды сложности можно «убить за минуту» без потерь
На практике легче всего убираются три типа сложности: повторяющийся текст, механические переработки информации и базовые аналитические сравнения. Звучит скучно, но именно на этом сгорают часы экспертов, которые могли бы думать о стратегии, а не о том, где поставить запятую. Например, тот самый предприниматель из начала тратил на подготовку еженедельных писем для клиентов почти целый рабочий день маркетолога: нужно было взять отчеты, вытащить оттуда ключевые цифры, сформулировать выводы и написать человеческим языком, «как мы прожили неделю». Всё это делалось вручную, хотя структура письма стабильно повторялась каждый раз (и да, никто не хотел это признать).
Если разобрать такие задачи, окажется, что значимая часть работы сводится к трем операциям: выделить нужные куски информации, переформулировать под конкретную аудиторию и разложить по заранее заданной структуре. Именно сюда отлично ложатся нейросети, если их не пытаться превратить в оракул. То, что раньше делалось через копирование текстов в Word, печать на бумаге и ручное подчёркивание маркером, теперь можно описать задачей в два-три предложения. Да, придется пару раз подкорректировать промпт, но это не сопоставимо по затратам с вечной ручной возней.
Чтобы то, о чем я говорю, не осталось абстракцией, полезно держать в голове простую классификацию задач, где ИИ реально не страдает от «убийства сложности».
- Правило: все, что повторяется хотя бы третий раз в одном формате, можно попробовать отдать ИИ.
- Правило: любая работа «из длинного текста в короткий конспект» отлично переводится в промпт.
- Правило: однотипные письма, ответы клиентам и шаблонные пояснения проще стандартизировать с помощью модели, чем держать в голове.
- Правило: если вы делаете ручное сравнение двух версий текста или документа, ИИ обычно справится быстрее и аккуратнее.
Я понимаю скепсис: звучит так, будто я предлагаю все подряд отдать машине (хотя сама я так делала ровно один раз и быстро откатила). Но здесь логика другая: мы не выбрасываем смысл, мы выбрасываем повторяемость. Это означает, что вы оставляете себе оценку, принятие решений и нюансы коммуникации, а все, что напоминает вечный копипаст, честно называете рутиной и без сожаления грузите в нейросеть.
Почему «умные» промпты часто создают лишнюю сложность
Самая забавная часть истории с ИИ в России в том, что как только люди слышат про «продвинутые промпты», у них срабатывает инстинкт: чем сложнее формулировка, тем профессиональнее я выгляжу. В итоге в чат с моделью летит текст на полэкрана с вложенными условиями, отсылками к корпоративным ценностям и прослойкой из англицизмов. Результат обычно посредственный: ИИ теряет фокус, хватается за не то, что нужно, а потом автор удивляется, почему он получил сухой, нечитабельный текст. Вместо того чтобы упростить сложность задачи, человек добавил еще один слой — сложность запроса, за который тоже теперь приходится «платить» вниманием и временем.
Когда я пересматривала первые промпты того самого предпринимателя, обнаружила ровно это: маркетолог пытался в одном заходе объяснить и аудиторию, и тон общения, и структуру письма, и все возможные исключения, и свои личные страхи. Модель честно пыталась угодить всем пунктам, в результате письмо выглядело так, будто его писал человек с раздвоением личности. На третьей попытке мы сделали обратное: разбили запрос на два простых шага и оставили только ключевые ограничения. И да, здесь сработало ровно то, что вначале казалось «слишком примитивным».
Чтобы не застревать в этой ловушке, я обычно предлагаю клиентам начать с максимально простого формата общения с ИИ.
Сначала формулируем задачу так, как объяснили бы живому коллеге за две минуты вслух. Потом уже добавляем нюансы, если результат не устраивает, а не наоборот.
Получается, что сложные, многоступенчатые промпты стоит оставлять для редких случаев, когда вы уже понимаете, как думает модель и как она реагирует на конкретные формулировки (нет, подожди, есть нюанс: даже тогда лучше держать структуру запроса прозрачной). Это критично, потому что вы платите не только за токены и тарифы, вы платите вниманием команды, которая должна разбираться в ваших «магических заклинаниях». Чем проще вход, тем дешевле обучение и тем легче перенести этот опыт на другие задачи, а не держать одного «хранителя священного промпта» в отделе.
Как перепрошить процессы так, чтобы ИИ убивал сложность, а не добавлял ее
Если говорить прагматично, убить ненужную сложность в задачах с ИИ можно только тогда, когда вы смотрите не на отдельные запросы, а на весь процесс целиком. Помнишь про ситуацию из начала? Там ключевой сдвиг произошел не в момент, когда мы написали «идеальный» промпт, а когда переписали сам маршрут задач: от того, кто формулирует запрос, до того, кто утверждает финальный текст. В российских компаниях часто именно здесь кроется главная дыра, через которую утекают часы: люди добавляют ИИ куда-то в середину старого процесса, а не перерисовывают схему с нуля.
Я обычно прошу команду нарисовать на доске или в Miro привычный путь одной конкретной задачи: например, еженедельный отчет или письмо клиентам. Шаг за шагом, без попытки «сделать красиво»: кто что делает, куда отправляет, где ждут согласования. Потом рядом рисуем желаемый путь с учетом ИИ — и почти всегда выясняется, что 2-3 шага вообще не нужны. Никто не может внятно объяснить, зачем живой человек перепроверяет форматирование там, где можно один раз создать шаблон и дать модели четкое указание. В этот момент у людей появляется странное ощущение: как будто сложность рассыпается сама, стоит только на нее честно посмотреть.
Чтобы такое перепрограммирование не превратилось в абстрактное упражнение, я держу в голове несколько жестких вопросов, которые задаю по каждому шагу.
Кто здесь принимает осмысленное решение, а кто просто перекладывает информацию из одного вида в другой?
Если человек только перекладывает текст, числа или файлы, то очень вероятно, что этот шаг можно либо отдать ИИ, либо убрать вообще. Это означает, что вы начинаете платить людям за смысл, а не за механическую работу, которую легко симулировать. Да, звучит немного сухо, но иначе нейросети так и останутся дорогой игрушкой, вокруг которой строится новый бюрократический обряд, вместо того чтобы разбирать старые.
Как сформулировать задачу процессу, а не одному промпту
Когда я первый раз столкнулась с идеей «промпт как часть процесса», честно отмахнулась: казалось, это будет перегруз для команд. Но потом увидела, что без этого нейросети встраиваются в работу хаотично: каждый пишет как привык, результаты плавают, никто не понимает, хороший это был день в плане автоматизации или плохой. В итоге стало понятно, что нужно описывать не один идеальный запрос, а минимальный набор шагов: где мы забираем данные, как их готовим, что просим сделать у модели и как проверяем результат. Звучит занудно, зато складывается воспроизводимая схема, а не разовый фокус-покус.
Вот как это выглядит на практике: мы берем один типовой процесс (например, подготовку шаблонного отчета) и разбиваем его на несколько маленьких задач, каждая из которых понятна ИИ. Одна подзадача — собрать и структурировать исходные данные, вторая — написать черновой текст, третья — адаптировать под разные аудитории, четвертая — проверить соответствие формальным требованиям. Для каждой подзадачи пишем по одному простому промпту, а не пытаемся засунуть все в один «суперзапрос», как это почему-то любят делать некоторые продвинутые пользователи.
Чтобы не превратить это в очередную таблицу ради таблицы, я предлагаю начать с минимального описания.
- Пункт: формулируем цель процесса в одном предложении простым языком.
- Пункт: выписываем 3-5 шагов, как это делается сейчас, без ИИ.
- Пункт: отмечаем, где уже сейчас есть явная рутина, которую никто не любит делать.
- Пункт: для каждого такого шага придумываем по одному конкретному запросу к модели.
- Пункт: описываем, как человек проверяет результат и что делает, если он не подходит.
Да, это требует часа внимательной работы, иногда с некоторой внутренней ленью. Но дальше вы перестаете платить за путаницу и начинаете платить за отлаженный, понятный цикл. Здесь работает любопытный эффект: как только промпты привязываются к шагам процесса, команды перестают относиться к ИИ как к игрушке и начинают мерить эффективность в часах, а не по ощущениям «понравилось — не понравилось».
Что делать, если команда сопротивляется упрощению с ИИ
В российских компаниях сопротивление упрощению с ИИ почти всегда завязано на страхе потерять значимость. Люди боятся, что если часть их задач будет сделана быстрее, то их работа обесценится, поэтому интуитивно добавляют сложность: дополнительные согласования, странные исключения, неожиданные «особые случаи». Формально это оправдывается заботой о качестве, но если честно посмотреть на календарь, часто видно другое: попытку сохранить ощущение загруженности, потому что иначе придется признать, что объем реальной осмысленной работы меньше, чем казалось. Я не обвиняю никого лично, это человеческий механизм самозащиты.
Возвращаясь к тому, с чего начала, в истории с предпринимателем из начала текста именно сопротивление команды оказалось главным ограничением: маркетолог сначала решительно заявлял, что «так быстро все равно не получится, у нас же сложная аудитория». Пришлось развернуть разговор: не про скорость как самоцель, а про то, за что на самом деле платит клиент. Оказалось, что клиенту неинтересно, сколько времени ушло на техническую сборку писем, его волнует только качество аналитики и своевременность. Всё остальное — наша внутренняя сложность, на которую клиенту, по-честному, все равно.
Чтобы пройти через сопротивление, хорошо работают открытые вопросы к команде, без давления и пафоса.
Где ты чувствуешь, что делаешь одно и то же, но боишься это признать, потому что тогда задача кажется «недостойной эксперта»?
Этот вопрос иногда ставит людей в тупик, но за ним почти всегда открывается честный разговор. Получается, что упрощение с ИИ — это не про «забрать работу», а про то, чтобы назвать рутину рутиной и перестать делать вид, что это глубоко интеллектуальная деятельность. Как только это проговаривается вслух, становится проще экспериментировать: люди уже не защищают каждую мелочь как часть своей идентичности. И да, иногда после таких разговоров выясняется, что какие-то роли нужно переопределить — но это все равно лучше, чем годами прятаться за красивой сложностью и выгорать.
Как использовать ИИ в личной экспертизе, не теряя глубину
Многие российские эксперты честно боятся, что упрощение задач с ИИ приведет к обесцениванию их экспертности: мол, если нейросеть умеет писать тексты, генерировать отчеты и даже предлагать гипотезы, то где тут место живому опыту. В результате они либо вообще не трогают ИИ, либо используют его так осторожно, что экономия минимальна. Я себя хорошо помню в этой фазе: страшно было доверить модели даже черновик, казалось, что она «засорит» мысль, и потом я не смогу отделить свое от чужого. Со временем стало понятно, что вопрос не в самом ИИ, а в том, на каком уровне сложности я его подключаю: либо на поверхности (куда стыдно пускать эксперта), либо в глубину (куда модели объективно рановато).
На практике работает середина: отдавать ИИ подготовительную, черновую и сравнительную работу, а себе оставлять принятие решений, формулировку выводов и настройку контекста под российские реалии. Иначе говоря, вы платите машине за скорость перебора вариантов, а себе — за выбор, интерпретацию и ответственность. Это особенно ярко проявилось в той самой истории с предпринимателем, когда мы начали использовать ИИ не только для писем, но и для быстрой проверки гипотез по сегментации аудитории. Модель помогала быстро разложить ответы клиентов по группам, но финальные решения о том, как менять коммуникацию, все равно оставались за командой.
Чтобы это отношение не осталось красивой метафорой, я всегда проговариваю простую рамку.
ИИ уместен там, где цена ошибки невысока и ее легко заметить, а эксперта стоит включать там, где цена ошибки высока или последствия растянуты во времени.
Это критично, потому что позволяет не пытаться «передать нейросети все» и не скатываться в противоположную крайность «я сама, отойдите все». Внутри этой рамки намного проще экспериментировать с упрощением задач: вы знаете, где можно расслабиться, а где лучше потратить лишние 20 минут на проверку и не ссылаться потом на модель как на оправдание.
Как я использую ИИ для черновиков и зачем это нужно живому эксперту
Я заметила, что самый продуктивный способ использования ИИ для эксперта — это не просить модель «сделать за меня», а просить «сделать первый шаг, который я дальше доведу до ума». Звучит скучно, зато отлично работает, когда мозг устал от пустого листа и бесконечных вариантов. Например, когда я работаю с клиентами над методичками или внутренними инструкциями, часто прошу ИИ накидать первые 3-4 варианта структуры документа на основе короткого описания. Потом я выбираю один, вношу правки, добавляю свои примеры и только после этого возвращаюсь к модели за уточнениями. В итоге я остаюсь автором, а нейросеть выполняет роль того самого «умного напарника», который снимает стартовое напряжение.
Мне нравится думать об этом процессе как о диалоге, где первая реплика за моделью, но последняя всегда за мной. Это, кстати, сильно снижает тревогу по поводу «потери стиля»: я точно знаю, что финальный текст пройдет через мои руки и голову. Здесь работает любопытный эффект (звучит странно, но работает): чем честнее вы признаете, что не хотите больше тратить время на стартовые черновики, тем спокойнее относитесь к тому, что модель делает первые наброски. Сопротивление падает, а экономия времени становится осязаемой.
Чтобы не утонуть в бесконечных вариантах, я стараюсь держать простое внутреннее правило.
Не более трех итераций с ИИ на один черновик, иначе вы платите временем уже за свои сомнения, а не за помощь модели.
Получается, что задача эксперта — не выжать из модели идеальный текст, а получить достаточно приличную заготовку и вовремя сказать себе: дальше я. Это освобождает кучу энергии для того, чтобы подумать о сути, а не о том, правильно ли расставлены синонимы. И да, если вы ловите себя на десятой итерации правок, скорее всего, проблема уже не в ИИ, а в том, что задача не до конца понятна… и ее стоит переформулировать для себя, а не для модели.
Где упрощать с ИИ нельзя, даже если очень хочется
Здесь я, возможно, покажусь строгой, но некоторые области я принципиально не отдаю ИИ, даже частично. Это все, что связано с юридически значимыми решениями, сложной финансовой отчетностью, медицинскими рекомендациями и персональными данными. В России к этому добавляются еще нюансы регулирования: не все можно хранить и обрабатывать через внешние сервисы, и тут экономия на сложности может выйти боком. Поэтому в таких зонах я использую ИИ максимум как подсказку для формулировок или структурирования уже проверенной человеком информации, но никогда не как источник финального решения.
Здесь работает очень простой, но жесткий вопрос: готова ли я подписаться под этим текстом или расчетом собственной фамилией в официальном документе. Если ответ «да», только после того, как я все проверю сама, значит, ИИ может участвовать на уровне черновика. Если ответ «нет» или «я не до конца понимаю последствия», лучше оставить этот участок работы как «ручную зону». Забудь, что я только что сказала про экономию времени — вот как правильно относиться к этим задачам: как к области, где цена ошибки выше любой минутной выгоды.
Чтобы не скатиться в тотальный страх, я все равно ищу, где в этих «чувствительных» зонах можно безопасно упростить жизнь. Например, в юридических документах ИИ можно поручить поиск дублирующихся формулировок или противоречий между пунктами, а финальную редактуру оставить за юристом. В финансовых моделях — использовать нейросеть для генерации сценариев чувствительности, но не доверять ей исходные данные и итоговые выводы. Это позволяет сохранить глубину и профессиональную ответственность, не впадая в крайности «или все сами, или ничего не контролируем».
На фоне общего хайпа такой подход может показаться слишком осторожным, но для меня он единственно рабочий в долгую. Это означает, что вы не строите ожидания, что ИИ вот-вот заменит половину команды, а честно признаете: где-то он сокращает время в три раза, а где-то может обнулить всю работу одной чужой ошибкой. В этой честности и появляется та самая устойчивая уверенность, с которой можно планировать использование ИИ не на один месяц, а на годы.
Где я сама обожглась на сложности и что теперь делаю иначе
Когда говорю про «убийство сложности», я не сижу где-то сбоку с идеальной картинкой. У меня самой было несколько проектов, где я так увлекалась стройностью схем и красотой промптов, что в итоге получала систему, которой никто не мог пользоваться без инструкции на три страницы. Особенно ярко это проявилось в одном из первых кейсов с корпоративным обучением: мы сделали шикарную многоступенчатую воронку контента с ИИ, где каждый блок перестраивался под ответы пользователей. На бумаге все выглядело как пример года, а на практике люди просто терялись и возвращались к старым, понятным презентациям в PDF.
Тогда я поймала важную мысль: если я сама не могу за 2-3 минуты объяснить, как работает моя система с нейросетью, значит, сложность вышла из-под контроля. С тех пор я каждый раз задаю себе вопрос не только «делает ли это задачу лучше», но и «сможет ли живой человек разобраться без меня». И да, иногда ответ неприятный: приходится выкидывать красиво выстроенные конструкции и оставлять банальный набор простых промптов, который легко перенести в другую команду. Зато дальше система живет без постоянного «ручного сопровождения автора», а это для меня главный критерий устойчивости.
Перенося это на историю с нашим предпринимателем, можно сказать, что раньше его процессы были завязаны на нескольких «носителях сложности» — людях, которые понимали все нюансы и держали их в голове. Как только кто-то уходил в отпуск или заболевал, вся конструкция начинала скрипеть. Перевод даже части этих процессов в прозрачную схему с ИИ резко снизил зависимость от конкретных людей, оставив им то, что действительно требует их экспертизы. В этом смысле упрощение оказалось не угрозой, а способом сделать компанию менее хрупкой.
Чтобы не допускать прежних ошибок, я придерживаюсь одного негласного правила.
Если новая схема с ИИ не экономит мне лично хотя бы час в неделю через месяц после внедрения, я считаю, что усложнила жизнь зря.
Это грубо, но честно. Такой критерий быстро отсеивает все «красивые ради красивого» решения и оставляет то, что реально держит нагрузку в реальной российской повседневности, а не на презентационных слайдах.
История предпринимателя: как мы вытащили часы из рутины
Возвращаясь к той задаче из начала текста, расскажу, как мы на самом деле проходили путь от сложного к простому. Сначала мы честно замерили, сколько времени уходит на подготовку еженедельных писем и отчетов: оказалось, что только маркетолог тратит около 6-7 часов в неделю на сбор данных, формулировки и согласования. Плюс еще 2-3 часа уходили у руководителя на финальную правку и вечно плавающие комментарии. В сумме — почти рабочий день двух человек. Никто этого не видел целиком, потому что каждый считал только свои куски.
Дальше мы сделали то, о чем я писала выше: разложили весь процесс на шаги и отметили, где человек делает работу, которую спокойно мог бы сделать ИИ. Оказалось, что сбор и первичная структуризация данных, черновой текст письма и адаптация под три типовых сегмента аудитории — всё это можно отдавать модели. Остались только два человеческих шага: проверить корректность цифр и чуть подправить формулировки под тон бренда. На третью попытку промпта мы получили стабильный, предсказуемый результат, с которым команда чувствовала себя спокойно.
Чтобы закрепить новый процесс, мы не стали писать длинный регламент, а ограничились одной страницей с описанием шагов и промптов.
1) Собери данные из CRM по этому шаблону. 2) Вставь в промпт А — получи черновик. 3) Прогоняй через промпт Б для трех сегментов. 4) Проверь цифры и тон, утверди. Никакой магии, сплошная повседневность.
Результат через месяц оказался достаточно показателен: общее время на подготовку писем и отчетов сократилось примерно до 3 часов в неделю вместо 9-10. Это не фантастический «в 10 раз», но вполне реальная экономия 6-7 часов в неделю, которые предприниматель перераспределил на тестирование новых гипотез и работу с ключевыми клиентами. Получается, что мы действительно убили часть сложности за считанные минуты настройки, а дальше просто донастраивали по мелочи. И да, до сих пор там есть ручные участки, которые я бы трогать не стала даже ради еще пары сэкономленных часов.
Где я теперь сознательно оставляю сложность и почему
Звучит парадоксально, но после всех этих историй я стала гораздо бережнее относиться к той сложности, которая остается. Если раньше хотелось «оптимизировать все», то теперь я вижу ценность в том, чтобы где-то сохранить ручные, медленные участки. Например, личная переписка с клиентами в моменты кризиса или важных поворотных решений — там я не пускаю ИИ даже на уровень черновика. Мне важно ощущать каждое слово, ловить интонацию, быть в прямом контакте без посредников. Это нерационально с точки зрения минут, но абсолютно рационально с точки зрения доверия и долгосрочных отношений.
Еще одна зона, где я сознательно не упрощаю, — это собственное обучение и исследование новых тем. Да, можно попросить модель сделать «конспект лучших практик», но если ограничиться этим, глубина понимания так и останется на уровне поверхностного обзора. Поэтому я иногда специально сижу с «толстым» текстом без подсказок ИИ, делаю свои заметки, спорю с автором на полях. А уже потом подключаю нейросеть для структурирования этих заметок или поиска дополнительных источников. Это кажется медленным, но именно здесь рождается та экспертиза, которую потом нельзя легко «скопировать» промптом.
И наконец, я оставляю сложность там, где она связана с уникальным стилем и голосом — своим и клиентов. Да, ИИ может имитировать манеру, подбирать похожие обороты, но настоящее узнавание все равно строится на тех мелочах, которые проскальзывают в живом тексте или речи. Иногда я даже специально не довожу текст до идеальной гладкости, оставляя небольшие шероховатости. Вот здесь я как раз позволяю себе один редкий пробел, одну странную паузу или лишнюю скобку 🙂 потому что это создает ощущение, что по ту сторону экрана живой человек, который тоже может передумать в середине фразы.
Получается, что задача взрослого обращения с ИИ — не в том, чтобы выстричь всю сложность под ноль, а в том, чтобы различать: где она реально стоит своих денег и времени, а где является лишь привычным декором, который можно убрать за минуту. В этой оптике нейросети становятся не угрозой, а инструментом трезвой ревизии: что из того, что я делаю каждый день, действительно требует меня, а что давно просится в автоматизацию.
Короткое послевкусие: что на самом деле меняется, когда вы перестаете платить за лишнюю сложность
Когда я сейчас вспоминаю историю предпринимателя из начала текста, самое ценное там даже не в сэкономленных часах. Хотя цифры приятные: примерно 6-7 часов в неделю освободились у маркетолога и руководителя, а это за месяц дает около 25 часов, почти три рабочих дня. За полгода набегает больше рабочего месяца, который раньше уходил на то, что никто бы отдельно не купил как ценность. Но важнее то, как изменилось ощущение самой команды: вместо вечного «мы не успеваем» появилось пространство для вопросов «а что еще можно улучшить».
Часть 2 нашего маленького сюжета выглядела так: через два месяца после внедрения простых процессов с ИИ предприниматель написал, что у них наконец дошли руки до проекта, который год лежал «под сукном». Освободившиеся часы они потратили на запуск новой продуктовой линейки, а не на то, чтобы снова забить календарь случайными задачами. Это не история про мгновенный рост выручки или чудесное спасение бизнеса — но очень трезвый пример того, как освобожденное время постепенно превращается в стратегические шаги, а не рассасывается в бесконечных чатах.
Возвращаясь к началу, можно сказать так: вы действительно платите за сложность, и в деньгах, и в нервах, и в усталости. Нейросети не сделают вашу жизнь легкой и беззаботной, но могут стать поводом наконец-то спросить себя: что из того, что я делаю, я бы не стал оплачивать как отдельную услугу. Вот эти элементы почти всегда можно хотя бы частично отдать ИИ, если готов рискнуть минутой времени на честную формулировку задачи. И да, где-то вы все равно упретесь в ограничения моделей, в регулирование в России, в необходимость живой экспертизы — но это уже та сложность, за которую правда стоит платить.
Мне нравится смотреть на ИИ не как на очередной тренд, а как на повод пересобрать собственную профессиональную идентичность. Не «я тот, кто героически справляется с тоннами рутины», а «я тот, кто умеет различать, где нужен мой мозг, а где достаточно честного промпта». Если хочется продолжить эту практику не в одиночку, можно прийти в мой телеграм-канал «ИИ без истерики», где я регулярно разбираю похожие ситуации и показываю, как уже сегодня использовать ИИ как умного напарника, а не повод для паники.
Для тех, кто дочитал до этого места и чувствует легкий зуд «надо что-то менять», у меня простое приглашение к действию. Выбери одну-единственную задачу, которая повторяется каждую неделю и от которой ты потихоньку устаешь, но продолжаешь делать по инерции. Попробуй честно описать ее в 3-5 предложениях обычным языком и задать этот текст нейросети как задачу, не усложняя. Если со второй-третьей попытки удастся снять хотя бы 30-40% ручной работы, считай, что первый шаг к убийству лишней сложности сделан. Не жди, пока кто-то сверху принесет готовую методичку — эксперименты на своей повседневности куда честнее и полезнее.
Если хочется опираться на чей-то опыт и не вариться в этом в одиночестве, можно присоединиться к моему телеграм-каналу «ИИ без истерики». Там я спокойно, без истерик и рекламы разбираю реальные кейсы российских специалистов, показываю, какие промпты у нас прижились только с третьей попытки и где ИИ по-честному не вытянул. Мы вместе учимся отличать рациональную сложность от лишней и перестаем платить временем и нервами за то, что давно можно было делегировать умным инструментам. Если чувствуешь, что готова перевести ИИ из категории «страшной игрушки» в статус рабочего напарника, будет чем заняться уже в ближайшие дни.
Что ещё важно знать про упрощение задач с ИИ
Вопрос: Как понять, что задача уже достаточно формализована, чтобы отдать ее ИИ?
Ответ: Если ты можешь объяснить задачу коллеге за 2-3 минуты без примеров из контекста «ты же помнишь, как в прошлый раз», значит, она уже формализуема. Попробуй выписать входные данные, желаемый формат результата и критерии «нормально/плохо». Если после этого в голове всё еще крутятся десятки исключений, начни с кусочка задачи, а не со всего целиком.
Вопрос: Можно ли доверять ИИ подготовку клиентских писем без ручной проверки?
Ответ: Я бы не рекомендовала полностью отказываться от проверки, особенно в начале. Со временем, когда у тебя будут отлаженные промпты и понятные шаблоны, можно ограничиться выборочной проверкой, но полностью отпускать контроль в зонах, влияющих на доверие клиента, рискованно. Лучше экономить время на черновиках и рутине, чем пытаться вернуть доверие после неудачной автоматизации.
Вопрос: Что делать, если команда саботирует внедрение ИИ и отказывается упрощать процессы?
Ответ: Начни не с инструментов, а с разговора о том, за что реально платит клиент или руководство. Покажи, сколько времени уходит на явно рутинные шаги, и предложи сначала эксперимент на одной небольшой задаче, а не тотальное внедрение. Часто сопротивление падает, когда люди видят не угрозу, а конкретно высвободившиеся часы и возможность заняться более интересной работой.
Вопрос: Как часто нужно пересматривать настроенные процессы с ИИ?
Ответ: На практике я смотрю на процессы каждые 2-3 месяца или когда существенно меняется продукт, аудитория или сами модели. Если всё работает стабильно, можно не трогать, но при первых признаках «мы снова всё делаем руками» стоит вернуться к схеме. Иначе постепенно нарастает новый слой сложности и автоматизация снова превращается в декоративную.
Вопрос: Есть ли смысл учить всю команду сложным промптам или достаточно одного «ответственного по ИИ»?
Ответ: Гораздо эффективнее научить всю команду базовым, простым подходам к формулировке задач, чем делать одного «жреца промптов». Тогда риски не концентрируются в одной точке, а люди сами видят, где можно снять рутину. Сложные, тонко настроенные промпты лучше оставлять для ограниченного числа задач, чтобы не превращать работу в зависимость от одного человека.