Самая глупая ошибка с AI, которую я делала, и, подозреваю, вы тоже, звучит просто: ожидать от нейросети, что она сама «догадается», что нам нужно. В России это особенно заметно у специалистов, которые привыкли, что подрядчик «и так понимает контекст», а тут вдруг нужно формулировать задачу до неприличия конкретно. В этой статье я разбираю, как такая установка убивает результат, почему один и тот же AI либо делает за вас полдела, либо превращается в генератор мусора, и что с этим делать уже сегодня. Для российских экспертов, предпринимателей, маркетологов, аналитиков, юристов, разработчиков — всех, кто работает головой и устал от рутины. Один предприниматель как-то попросил меня «настроить ему ИИ, чтобы тексты для клиентов писались сами», и я тогда честно решила, что задача на пару часов. Через неделю мы все еще переписывали промпт. Я покажу, как из этого болота мы вылезали и чего можно было не мучить вовсе.
В какой-то момент я заметила, что почти все истории «AI меня разочаровал» начинаются одинаково: «Я попросил нейросеть написать текст/придумать стратегию/сделать план, а она выдала какую-то чушь». Дальше идет скрин невнятного ответа и вывод: «ну, видимо, инструменты пока сырые». У меня самой это выглядело ровно так же: первые месяцы я воспринимала нейросеть как очень умного стажера, который должен «понимать с полуслова», потому что вокруг было слишком много разговоров про «интеллект» и «похожесть на человека». Я писала пару строк, получала проходной результат и тратила время на переписывание, вместо того чтобы остановиться и честно спросить себя: я вообще что сейчас ему объяснила?
История с тем предпринимателем началась с классической фразы: «Мария, сделайте так, чтобы AI вел нашу email-рассылку». В голове у него была картинка: нейросеть сама генерирует темы, сама подстраивается под стиль, сама отбирает кейсы и аккуратно все это отправляет клиентам. В голове у меня была другая: мы с ним один раз прописываем внятное ТЗ в промпте, дальше он слегка подправляет тексты и живет спокойно. Реальность оказалась третьей. Первые письма, которые нам выдала модель, выглядели так, как будто их писал старательный студент вечернего отделения — формально верно, но читать не хочется. Он был недоволен, я тоже, но вместо того чтобы честно сесть и разобрать процесс шаг за шагом, мы еще пару дней «просили получше».
Этот текст родился как попытка собрать все эти «просили получше» в одну честную картинку: где именно мы промахиваемся, когда работаем с нейросетями, что можно поправить за вечер, а что останется ограничением инструментов. Никаких волшебных кнопок, только практика, тесты, и местами — мои ошибки, за которые теперь немного стыдно (но уже поздно, пусть работают на пользу).
Почему самая глупая ошибка с AI вообще возникает
Если коротко, ошибка в том, что мы обращаемся к нейросети как к человеку, а она так не работает. Мы даем «задачку на понимание», а нужно давать «инструкцию на исполнение». Когда я это сформулировала для себя, пазл встал на место: AI не читает между строк, не чувствует ваши приоритеты и не знает ваш контекст, пока вы его туда явно не загрузили. В России к этому еще добавляется привычка полагаться на устные договоренности и «дальше сами разберемся», поэтому промпты получаются такими же размытыми. В результате один и тот же инструмент у разных людей в одном отделе показывает кардинально разный уровень — просто потому что одни формулируют задачу, а другие кидают в чат «напиши текст». Это означает, что проблема не в модели, а в том, как мы с ней разговариваем.
Чтобы не быть голословной, я часто пересматриваю свои первые промпты и вижу там одно и то же: отсутствие ограничений и критериев. Я писала: «Сделай план контента на месяц», не уточняя ни платформу, ни цель, ни формат, ни что уже пробовали. Или: «Разработай стратегию продвижения для онлайн-курса», и получала набор общих советов уровня «делайте полезный контент». Тогда я с раздражением закрывала вкладку и шла работать руками. Сейчас я понимаю, что если бы ко мне пришел живой подрядчик с таким ТЗ, я бы не подписала с ним договор. Нейросеть тут ни при чем, мы просто даем ей мусор на вход и удивляемся мусору на выходе.
Здесь удобно вспомнить предпринимателя из начала: его исходный запрос звучал как «пусть AI пишет рассылку». В этом предложении нет ни одной конкретики: кому пишет, с какой периодичностью, на каком языке, в каком тоне, по каким данным, кто утверждает, какие темы табу. Мы сидели и обсуждали это голосом, но в промпт почти ничего не попало. Нейросеть, естественно, взяла усредненный шаблон «деловой рассылки» и выдала типичный корпоративный текст. Клиент был уверен, что AI «не умеет писать по-русски живо», хотя реальная проблема была в том, что мы не объяснили, что такое «живо» именно для его аудитории.
Чтобы показать, насколько это системная история, я часто цитирую одну простую мысль в работе с экспертами:
AI не ленится, не саботирует и не «тупит» — он только честно исполняет расплывчатые задачи так же расплывчато.
Получается, что самая глупая ошибка не в том, что мы вообще пользуемся AI, а в том, что мы не меняем под него свой способ постановки задач. Мы ожидаем от инструмента «интеллекта», а нужно требовать «предсказуемости» и «повторяемости». И если это принят, дальше становится проще разбирать, что именно нужно менять в работе.
Как я поняла, что проблема не в нейросети, а во мне
Переломный момент случился, когда я решила провести маленький эксперимент на себе. Я взяла одну и ту же задачу — написать аналитическую заметку на 2 страницы для клиентов по теме внедрения AI в маркетинге — и дала ее трем разным людям в команде и нейросети. Люди получили четкое ТЗ в Notion, модель — две строчки в чате. Результат предсказуем: тексты от людей были разного качества, но попадали в задачу, текст от AI был аккуратным, но беззубым. В тот момент я подумала, что «модель не тянет аналитику». Через пару дней меня дернуло провести эксперимент честно: я скопировала то самое ТЗ для людей в промпт. И вот тут стало немного стыдно — текст от нейросети оказался не хуже среднего по команде, а по структуре даже опрятнее.
Чтобы не спорить с ощущениями, я распечатала оба промпта и просто положила рядом. В первом варианте было что-то вроде: «Напиши статью про внедрение AI в маркетинге для b2b-аудитории». Во втором — конкретные цели, список тем, уровень читателя, ограничения по тону, даже примеры того, чего делать не нужно. В этот момент стало окончательно понятно, что мои претензии к AI были примерно как претензии к отвертке, что она «плохо забивает гвозди». Проблема не в модели, а в том, как мы с ней работаем.
Чтобы зафиксировать для себя это открытие, я тогда сделала очень простой список наблюдений, который держу в голове до сих пор:
- Правило: чем меньше конкретики в запросе, тем больше воды в ответе.
- Правило: если вы не указали целевую аудиторию, модель возьмет усредненную.
- Правило: без примеров «как не надо» AI повторит самые частые шаблоны из обучающих данных.
- Правило: если результат «никакой», первым делом меняем промпт, а не модель.
- Правило: один хороший промпт лучше, чем пятьдесят «допиши, переделай».
С этого момента я перестала обижаться на нейросети и начала системно прокачивать именно постановку задач. Помнишь про ситуацию из начала? Там мы как раз уперлись в то, что «сделай рассылку» — это не задача, а пожелание. И дальше уже интересно посмотреть, как эту ошибку можно аккуратно исправлять на практике.
Как сформулировать задачу AI, чтобы он перестал «тупить»
На практике работа с AI становится предсказуемой, когда вы начинаете относиться к промпту как к техзаданию для исполнителя, а не как к дружеской переписке. Это не значит, что нужно утонуть в формализме и писать трактаты, но структура «кто — что — для кого — в каком формате — с какими ограничениями» должна быть почти всегда. Если эту структуру соблюдать, даже средняя по качеству модель в России будет давать результат, который экономит часы, а не отнимает их. Я заметила, что самый быстрый прогресс у экспертов случается, когда они один раз тратят час на отработку одного «эталонного» промпта под свою типовую задачу и потом используют его как заготовку.
С тем предпринимателем мы именно так и поступили, когда надоело ругаться с «мертвыми» письмами. Мы сели и честно расписали, что именно должен делать AI: сегментировать базу, предлагать темы, писать черновики писем, подстраиваться под стиль бренда. Оказалось, что это не одна задача «веди рассылку», а три разных: исследовательская (темы), конструкторская (структура письма) и редакторская (стиль и формулировки). После этого мы собрали три промпта, каждый под свою функцию, и результат начал напоминать то, что он ожидал увидеть «из коробки». Это означает, что дробление общей мечты «пусть AI сделает за меня» на конкретные шаги — самый быстрый способ перестать разочаровываться.
Чтобы тут не тонуть в теории, полезно проговорить вслух один базовый принцип:
Хороший промпт — это не красивый текст, а понятное задание с четкими критериями успеха.
Когда вы строите промпт вокруг критериев, а не вокруг «напиши классно», нейросеть вдруг начинает вести себя как вменяемый ассистент. Критерии могут быть разными: длина текста, список обязательных тем, формальный стиль или, наоборот, разговорный, запрет на определенные слова, опора на конкретные данные. Чем больше явных ограничений вы задаете, тем меньше модель фантазирует там, где вам это не нужно. Получается, что наша задача — не «разбудить креатив», а собрать коридор, по которому AI сможет безопасно пройти.
Что должен содержать рабочий промпт для эксперта
Когда я первый раз столкнулась с запросом «сделай мне идеальный промпт», я даже немного растерялась. Идеального не бывает, а вот рабочий — вполне. Рабочий промпт отвечает хотя бы на пять вопросов: кто вы, что хотите получить, для кого, на основе каких данных и какие есть ограничения. Звучит занудно (хотя сама я так делала ровно один раз в слишком формальном стиле), но когда вы один раз прописали это под свою ключевую задачу, дальше все сильно ускоряется. Вы не придумываете запросы с нуля, а берете основу и докручиваете под конкретный случай.
Чтобы было понятнее, разложу это на составные части. Допустим, вы юрист в России и хотите, чтобы AI помогал вам готовить черновики договоров. В промпте полезно указать ваш профиль (корпоративное право, IT, строительство), юрисдикцию (Российская Федерация), тип документа, целевую аудиторию (внутренний документ, клиент, суд), ограничения по стилю (формально, без разговорных оборотов) и то, что модель не должна придумывать факты, а обязана помечать места, где нужны ссылки на актуальные законы. Тогда нейросеть выдает не фантазийный договор «как в учебнике», а структуру, с которой можно работать.
Вот как это выглядит на практике, если обобщить до универсальной схемы:
- Кто вы и в какой роли работает модель (юрист, маркетолог, аналитик, редактор).
- Что нужно получить на выходе (черновик договора, план рассылки, структура отчета).
- Для кого это делается (топ-менеджмент, массовая аудитория, профессионалы отрасли).
- На какие данные опираться (ваш текст, открытые источники, внутренняя база, транскрипт созвона).
- Какие ограничения есть (длина, стиль, запреты, формат, юридические рамки РФ).
- Какие критерии успеха (что вы посчитаете хорошим результатом, а что — поводом переделать).
Когда такой каркас становится привычкой, промпты перестают быть магическими заклинаниями и превращаются в рабочие инструменты. Возвращаясь к нашему клиенту с рассылкой, мы так и сделали: описали бизнес, аудиторию, цель писем, частоту, стиль, список табу и критерии — «человек должен дочитать до конца и понять, что делать дальше». После этого даже средний по силе промпт начал работать стабильно. Это еще не гарантия вдохновения, но уже хороший способ перестать беситься на AI.
Как проверять и улучшать промпты без бесконечных итераций
Есть соблазн бесконечно шлифовать промпт, особенно когда вы видите, что каждая правка дает немного лучший результат. Здесь легко уйти в игру «подбери идеальную формулировку» и забыть, что цель — рабочий процесс, а не словесные соревнования. Я поняла, что лучше всего работает подход с тестами на маленьких задачах: вы берете один промпт, пробуете его на трех разных кейсах и смотрите не столько на красоту ответа, сколько на повторяемость. Если модель три раза из трех держит структуру и попадает в целевую аудиторию, промпт можно считать годным и двигаться дальше.
Звучит странно, но работает, когда вы заранее задаете себе лимит на количество попыток. Я обычно говорю: не более трех существенных итераций на один промпт. Сначала вы пробуете исходный вариант и смотрите, что в ответе не так: стиль, структура, факты, длина. Потом целенаправленно добавляете ограничения под слабые места. Если после третьей доработки ответ все еще гуляет, имеет смысл не шлифовать промпт дальше, а пересобрать задачу — возможно, вы пытаетесь за один заход сделать то, что нужно разбить на несколько шагов. Это критично, потому что иначе AI превращается в еще один способ прокрастинации.
Чтобы не забывать об этом в реальной работе, я часто проговариваю себе вслух один короткий ориентир:
Если промпт не дает стабильный результат за три итерации, проблема в постановке задачи, а не в точности формулировки.
На том самом проекте с рассылкой мы остановились ровно на трех итерациях для каждого из блоков: генерация тем, структура письма, текст. Дальше клиент начал уже сам адаптировать основу под конкретные выпуски без моего участия. Получается, что главное в работе с промптом — не стремиться к идеалу, а выйти на предсказуемый «достаточно хороший» уровень и двигаться дальше по списку задач.
Где я обожглась: ожидания против реальной работы с нейросетями
Когда я только начинала активно внедрять AI в свою работу, у меня было устойчивое ощущение, что вот-вот я соберу набор промптов, после чего жизнь «просто поедет сама». Сейчас смешно это вспоминать, но тогда казалось логичным: один раз настрою процессы, и дальше буду только наблюдать. Реальность оказалась иной: промпты устаревают, бизнес-задачи меняются, модели обновляются, и то, что работало идеально месяц назад, внезапно начинает выдавать странные результаты. Это не повод драматизировать, но повод признать, что работа с AI — это не разовая настройка, а постоянная калибровка.
Возвращаясь к той истории с рассылкой, самый болезненный момент наступил через пару месяцев. Клиент привык, что AI генерирует ему темы и черновики, и почти перестал сам думать над стратегией. В какой-то момент открываем очередную подборку тем, а там уже вторую неделю одно и то же, только в разных формулировках. Он раздраженно пишет мне: «Мария, ваш AI зациклился». Я открываю промпт, а там все те же ориентиры без обновления: мы не добавляли новые рубрики, не подгружали свежие кейсы, не корректировали цели. Нейросеть честно варилась в том, что ей дали, и через пару десятков итераций вышла на круги.
Я поняла, что моя ошибка была не только в начальной постановке задачи, но и в отсутствии «регламента на пересмотр». Мы не договорились, как часто будем обновлять контекст, добавлять новые данные, менять ограничения. В итоге AI превратился в копировальный аппарат старых идей, а не в партнера по поиску новых. В этот момент мне пришлось признать банальную вещь:
AI не заменяет как таковой процесс мышления, он только ускоряет его — и если вы не думаете, он будет ускорять пустоту.
Помнишь про ситуацию из начала? Там мы мечтали про «AI, который ведет рассылку», а по факту получили инструмент, который усиливает и ускоряет то, что в него заложили. Если закладывать туда шаблоны и не обновлять контекст, ускорится стагнация. Если относиться к нему как к партнеру в экспериментах, можно вытащить на поверхность идеи, до которых руками долго добираться. И здесь уже интересно посмотреть, в каких конкретных задачах AI меня выручал, а где подводил.
Где AI реально экономит время, а где только создает иллюзию эффективности
На практике я бы разделила задачи экспертов в России на три группы: где AI уже сегодня экономит часы, где он полезен в роли черновика, и где пока что больше мешает. В первую группу уверенно попадают все операции с переработкой текста и структурированием информации. Если у вас есть транскрипт созвона, длинный отчет, подборка статей, AI отлично собирает из этого конспекты, резюме, чек-листы (здесь это слово уже сложно заменить), сравнительные таблицы. Вторая группа — создание черновиков писем, постов, описаний, когда вы четко задаете рамки, а потом сами доводите до кондиции. Третья — сложные решения с юридическими и финансовыми последствиями, где модель может быть только подсказчиком, но не последней инстанцией.
Звучит очевидно, но я не раз видела, как AI пытались «засунуть» туда, где он только создает иллюзию эффективности. Например, стратегические сессии, где все участники молчат и «спрашивают нейросеть, что делать бизнесу дальше». Да, можно получить пачку идей, но без экспертизы команды это превращается в набор случайных реплик. Или попытки сгенерировать с нуля сложные юридические документы и подать их без проверки юриста — тут я каждый раз вздрагиваю. AI хорошо копает по поверхности, но глубина ответственности там все равно за человеком.
Здесь уместно вспомнить один забавный случай, который для меня стал холодным душем. Я решила «ускорить» подготовку договоров для своего небольшого проекта и дала AI задание подготовить шаблон с учетом законодательства РФ. Модель выдала очень приличный на вид документ, который я по глупости просмотрела поверхностно. Уже отправив его контрагенту, получила от их юриста вопрос: «А вы уверены, что вот этот пункт вообще применим в России?» Пришлось пересматривать все с нуля, на этот раз уже с реальным юристом. Тогда я для себя зафиксировала: AI может помочь на этапе структуры и подсказок, но не на этапе финального текста там, где ставки высоки.
Чтобы не попадать в ловушку «иллюзорной эффективности», я держу в голове простое разграничение:
AI хорошо работает там, где ошибка стоит дешево, а проверка результата быстрая, и плохо — там, где оборотная сторона ошибки дорого обходится и требует глубокой экспертизы.
Если вы готовы переписать текст письма или поста, потому что на это уйдет 10 минут, AI — отличный помощник. Если вы не готовы судиться из-за ошибочного пункта в договоре, значит без живого юриста никак. Получается, что зрелое использование AI — это умение честно признать зону его применения, а не пытаться натянуть модель на все участки работы.
Где я переоценила AI и что пришлось «откатить назад»
Был у меня период, когда я решила максимально автоматизировать свою контент-рутину и доверить нейросети почти все: от генерации идей до финальной редакции текстов. Экономия времени первые две недели казалась впечатляющей, пока я не начала получать обратную связь от людей: «Мария, тексты стали какие-то одинаковые», «читается гладко, но ощущения, что это вы, нет». Я перечитала подряд несколько публикаций и поняла, что правы — интонация стала стерильной, шершавые, живые места исчезли, а вместо них появились аккуратные, но безликие фразы.
Тогда я осознала, что допустила еще одну глупую ошибку: решила, что если AI может писать «как я», то пусть он и пишет. На самом деле «как я» — это не только стиль формулировок, но и внутренний фильтр тем, личные оговорки, странные конструкции, те самые мелкие огрехи, от которых потом неловко, но без них тоже как-то пластиково. Нейросеть же стремится к усредненной норме, и если не просить ее явно сохранять индивидуальные особенности, она их аккуратно вычищает. Я заметила, что тексты, написанные с нуля AI, почти всегда комфортнее для первого чтения, но хуже запоминаются.
Чтобы вытащить себя из этого ровного болота, я вернула себе два этапа: выбор тем и финальную редактуру. Теперь AI у меня чаще участвует в середине процесса: помогает собрать структуру, подсунуть неожиданные ракурсы, предложить формулировки, когда слова ускакали. А вот «что писать» и «как это окончательно звучит» я оставляю за собой. Забудь, что я только что сказала — вот как правильно это сформулировать: AI усиливает то, что у вас уже есть, но если вы отдаете ему всю инициативу, он аккуратно превращает вас в одну из многих.
Я видела, как похожий эффект проявляется у экспертов в других областях. Маркетологи перестают разговаривать с клиентами и выяснять их реальные боли, потому что «AI и так сгенерирует портрет ЦА». Юристы полагаются на модель при составлении сложных документов, а потом долго объясняют суду, почему там оказались странные формулировки. Аналитики вместо тщательной постановки гипотез просят «вывести инсайты» из данных и получают общие наблюдения уровня «клиенты, которые покупают А, часто покупают и Б». Это не катастрофа, но и не та глубина, за которую им платят.
Получается, что одна из ключевых задач при работе с AI — честно решить, какие части вашей профессиональной идентичности вы готовы отдать на усиление, а какие нужно держать при себе. Для меня эта граница проходит по линии: рутина, типовые форматы, черновики — к AI, выбор смыслов и ответственность за результат — ко мне.
Что на деле работает: связка «эксперт + AI» без иллюзий
Когда уходят иллюзии про «AI сделает все за меня», на их месте появляется более спокойная картина: это инструмент, который усиливает скорость и широту, но не берет на себя глубину и ответственность. В реальной работе с российскими специалистами я вижу, что самые устойчивые результаты получаются там, где AI встроен в конкретные шаги процесса, а не висит абстрактно «где-то рядом». Например, в маркетинге — это подготовка черновиков контента, сегментация аудиторий, первичный анализ отзывов. В аналитике — структура отчетов, генерация гипотез, пояснения сложных моделей простым языком. В юриспруденции — шаблоны, сравнение версий документов, разбор типовых кейсов.
Возвращаясь к нашему предпринимателю с рассылкой, в какой-то момент мы решили переписать не только промпты, но и сам процесс. Теперь AI у него участвует в трех этапах: раз в месяц собирает пул тем на основе CRM и прошлых выпусков, перед каждым письмом помогает разложить тему на блоки и аргументы, а после написания черновика проверяет текст на логические дыры и штампы. В итоге роль нейросети стала понятной и ограниченной, а ожидания — реалистичными. В какой-то момент он даже сказал: «Теперь ощущение, что у меня есть терпеливый редактор, а не волшебный цилиндр». И мне это описание нравится куда больше.
Чтобы подобные связки работали, полезно формализовать, где именно AI входит в ваш рабочий цикл. Тогда он перестает быть игрушкой и становится инструментом, на который можно опереться в планировании времени. На практике это выражается в очень простых шагах:
Сначала вы описываете свой текущий процесс без AI, потом честно отмечаете, какие этапы вас больше всего выматывают, и уже под них подбираете роль для нейросети.
Удивительно, но многие специалисты этот шаг пропускают и начинают «внедрять AI» абстрактно, а потом удивляются, почему ничего не меняется. Если же связка «эксперт + AI» выстроена осознанно, становится легче и делегировать, и контролировать, и при необходимости откатываться назад там, где моделям пока рано доверять.
Как выглядит рабочий день эксперта с AI без розовых очков
Представь себе ситуацию: эксперт из отдела маркетинга крупной российской компании решает системно использовать AI. Его задача — не «играться» с нейросетью, а реально разгрузить себе 2-3 часа в день. Утром он берет брифы от продажников и через AI за 15 минут собирает черновой план контента на неделю, вместо того чтобы сидеть над ним час. Потом через другой промпт он просит модель разобрать сырые комментарии клиентов и вытащить оттуда повторяющиеся боли. В обед он готовит презентацию для руководства, где AI помогает ему упаковать факты в более понятные формулировки, но слайдов и выводы он все равно собирает сам.
После обеда, когда обычно наступает спад энергии, он отдает AI рутину: правки типовых писем, адаптацию текстов под разные платформы, проверку на повторы. В конце дня он просматривает, какие промпты сработали хорошо, а где ответы пришлось сильно переписывать, и делает маленькие пометки: что добавить, что убрать, какие ограничения усилить. Звучит скучновато, но именно в таком режиме AI приносит максимальную пользу: не как шоу, а как незаметный помощник, который берет на себя однообразные куски работы.
Я заметила, что здесь отлично помогает небольшое внутреннее правило:
если задача повторяется хотя бы раз в неделю и занимает больше 20 минут, имеет смысл попробовать отдать ее AI хотя бы на 50 %.
Это правило запускает здоровое любопытство: что будет, если я дам нейросети эту часть? В худшем случае вы потратите лишние 10 минут и поймете, что пока рано. В лучшем — освободите себе кусок дня. На том самом проекте с рассылкой мы именно так обнаружили, что темы писем и их первичная структура отлично отдаются AI, а финальный текст и выбор формулировок пока лучше оставлять человеку. Получается рабочий компромисс, а не война «человек против машины».
Чем закончилась история с клиентом и рассылкой
Пора вернуть вторую часть сюжета, который я начала в начале текста. После всех наших попыток «заставить AI вести рассылку» мы в итоге пришли к довольно приземленному решению. Мы прописали три отдельных промпта: для генерации тем, для структуры письма и для проверки черновика. Настроили простое правило: раз в две недели клиент обновляет контекст — добавляет свежие кейсы, меняющиеся приоритеты, новые вопросы клиентов. И завели маленький «журнал промптов», куда записывали, какие формулировки работали лучше.
Через месяц такой работы мы сели считать, что получилось. До внедрения AI подготовка одного выпуска рассылки занимала у него около 3-4 часов: придумать тему, собрать мысли, написать текст, вычитать. После — около 1,5 часов: 20 минут на выбор темы и структуру с помощью AI, около часа на написание и правку текста, еще 10 минут на финальную проверку. В пересчете на месяц это было примерно минус 10-12 часов рутины. Не космические цифры, но для человека, который совмещает несколько ролей в бизнесе, это существенная разгрузка.
Самое интересное было в обратной связи от подписчиков. Открываемость писем выросла не драматически, но заметно — примерно на 7-8 %. Люди стали чаще отвечать на письма, потому что темы стали ближе к их текущим задачам: AI помог вытащить паттерны из вопросов, которые раньше просто лежали в CRM. При этом стиль писем остался его, а не «условно-нейросетевым», потому что финальный текст он по-прежнему писал сам. Получилось, что AI действительно стал тем самым «умным напарником», но только после того, как мы перестали требовать от него слишком многого и начали формулировать задачи по-взрослому.
Возвращаясь к тому, с чего я начала, я сейчас смотрю на эту историю без розовых очков. Нейросеть не спасла бизнес, не удвоила выручку и не заменила копирайтера. Она просто честно забрала на себя те 30-40 % процесса, которые не требуют уникального опыта, но отнимают часы. Это немного, но на дистанции именно из таких «немного» и складывается ощущение, что вы наконец-то выбрались из вечной гонки за дедлайнами.
Что ещё важно знать
Я собрала несколько типичных вопросов, которые регулярно слышу от экспертов в России, когда мы начинаем говорить про работу с AI без истерики и чудес. Здесь нет универсальных рецептов, но есть честные ориентииры, которые помогут избежать самых болезненных ошибок.
Вопрос: Можно ли полностью полагаться на AI для создания экспертного контента?
Ответ: Я бы не стала, даже если модель кажется очень умной. AI хорошо ускоряет генерацию идей и сбор черновиков, но глубину, нюансы отрасли и ответственность за выводы он пока за вас не возьмет. Оптимальная связка — AI для широты вариантов, эксперт для отбора и финальной формулировки.
Вопрос: Как понять, что промпт «достаточно хороший» и пора остановиться?
Ответ: Ориентир простой: если промпт дает стабильные, предсказуемые результаты в трех разных задачах подряд, его можно считать рабочим. Дальше улучшения будут носить косметический характер и есть риск уйти в бесконечную шлифовку. Лучше потратить время на новый промпт под другую задачу.
Вопрос: Можно ли доверять AI юридические и финансовые документы в России?
Ответ: Я бы использовала AI только на этапе черновика и структуры, но не на этапе финального текста. Модель может подсказать формулировки и напомнить типовые пункты, но не гарантирует соответствие текущему законодательству РФ и судебной практике. Финальная версия в таких темах всегда за профильным специалистом.
Вопрос: Что делать, если AI постоянно «разжевывает» очевидные вещи и пишет воду?
Ответ: Это почти всегда следствие расплывчатого промпта. Добавьте уровень аудитории (новичок, продвинутый, эксперт), жестко ограничьте объем и прямо попросите избегать общих фраз. Если после пары итераций вода не уходит, попробуйте разбить задачу на несколько маленьких шагов.
Вопрос: Имеет ли смысл использовать разные модели и сервисы или хватит одного?
Ответ: Для старта одному сервиса обычно достаточно, чтобы отработать базовые навыки постановки задач. Когда вы понимаете, как формулировать промпты и что от них ждать, можно подключать другие модели под специфические задачи — например, лучшее качество русского языка, работу с таблицами или интеграции с вашими системами.
Если хочется перейти от теории к действию
Если ты дочитал(а) до этого места, скорее всего, у тебя уже есть хотя бы пара своих «глупых ошибок» с AI, о которых не очень хочется вспоминать, но которые хорошо бы превратить в рабочий опыт. Я не верю в волшебные кнопки и универсальные промпты, зато вижу, как меняется работа у людей, которые готовы честно поэкспериментировать и адаптировать свои процессы под новые инструменты, а не наоборот. Здесь работает очень простая стратегия: сначала зафиксировать, что именно ты делаешь регулярно, потом выбрать 1-2 задачи с низкой ценой ошибки и уже на них оттачивать связку «эксперт + AI».
Для тех, кто готов не только читать, но и пробовать, я регулярно разбираю живые кейсы, промпты и подходы к работе с нейросетями в своем телеграм-канале «ИИ без истерики». Там я не обещаю чудес и не раздаю «волшебные формулы», зато показываю, как уже сегодня можно сэкономить себе пару часов в день, не потеряв голову и профессиональное лицо. Если хочется посмотреть, как другие российские специалисты выстраивают свои процессы с AI, приходите — будем экспериментировать без шума и паники 🙂