Эксперты, которые адаптировались к ИИ, теперь зарабатывают в два раза больше — и это не красивый лозунг, а сухая экономия времени, нервов и сил. В России это особенно заметно в нишах, где много рутины и документов: маркетинг, консалтинг, юристы, преподаватели, аналитики. Те, кто раньше сидел ночами над отчётами и презентациями, сегодня отдают первые черновики нейросети и подключаются только там, где нужен опыт и нюанс. В этой статье я разложу по шагам, как это выглядит без мифов, хайпа и обещаний мгновенного просветления. Для тех, кто уже эксперт, но не хочет отставать от коллег, которые внезапно стали закрывать вдвое больше проектов.
Одному предпринимателю я решила помочь, когда он уже откровенно выгорел: консалтинг в b2b, куча типовых коммерческих предложений, отчётов и стратегий, и постоянное ощущение, что он тонет в тексте. Клиенты довольны, деньги есть, но масштабироваться он не может — физически не успевает готовить материалы. Мы договорились протестировать, сможет ли ИИ забрать на себя черновую работу и подготовку шаблонов, а он будет только корректировать и добавлять глубину. Чуть ниже я покажу, что у нас получилось, и почему его доход действительно вырос примерно вдвое, а не на пару красивых процентов.
Когда наблюдаешь за российскими специалистами из разных отраслей, отличия бросаются в глаза очень быстро. Одни продолжают делать всё вручную, с лёгкой иронией относиться к нейросетям и называть их игрушкой. Другие спокойно садятся, тестируют, правят промпты, спотыкаются, злятся, но через месяц внезапно обнаруживают, что у них освобождается по 2-3 часа в день. Именно эта разница — между «посмеяться» и «посидеть час и настроить» — и даёт тот самый кратный рост дохода. Потому что дополнительное время они тратят не на бесконечный перфекционизм, а на новые проекты, продукты, клиентов.
С тем предпринимателем мы начали с самого скучного: разобраться, где именно у него тонут часы. Я попросила его честно зафиксировать одну рабочую неделю — какие задачи, сколько времени, какая из них на самом деле требует его экспертизы, а какая больше напоминает технарскую работу по перестановке абзацев. Выяснилось ожидаемое: до 60% времени уходило на шаблонные документы, поиск формулировок и адаптацию уже написанного под новую ситуацию. И тут ИИ показывает себя не как волшебник (уже хотела написать «спаситель», но нет), а как очень быстрый, но иногда невнимательный ассистент.
Дальше в тексте будем разбирать, где ИИ реально поднимает доход эксперта, а где создаёт ощущение бурной деятельности. Покажу конкретные формулировки промптов, ошибки, которые лучше не повторять, и тот самый кейс с предпринимателем: что мы доверили нейросетям, что оставили человеку и как в цифрах изменилось его рабочее время. Без иллюзий, что любая модель поймёт вас с полуслова, и без драматизации, что «всё пропало, нас заменят».
Почему эксперты с ИИ зарабатывают больше уже сегодня
Если коротко, эксперты, которые адаптировались к ИИ, зарабатывают в два раза больше, потому что они перестают тратить лучшие часы дня на работу, не требующую их квалификации. В России это звучит приземлённо: они просто делают больше платной работы за то же количество времени. Но чтобы это стало не красивой теорией, а реальностью, нужно честно признать, где именно ИИ ускоряет, а где мешает. В первой части разберём три базовых эффекта: сокращение времени на черновики, стандартизация и расширение линейки услуг.
Как ИИ режет время на черновики и рутину
Когда я первый раз столкнулась с рабочим применением нейросетей, меня поразило не качество текста, а скорость получения черновика. Это не готовый документ, а скорее заготовка, которую эксперт дорабатывает. Но именно эта заготовка сокращает ненавистный этап «сесть и начать». Вспомни ситуацию из начала: предприниматель часами переписывал похожие коммерческие предложения, меняя отрасль, формулировки проблем и набор услуг. Сейчас он даёт модели один подробный шаблон и просит адаптировать его под новую нишу, описав компанию клиента и ключевые боли в нескольких фразах.
Чтобы такие задачи действительно экономили время, а не превращались в игру «угадай правильный промпт», нужна простая дисциплина. Я заметила, что помогает подход «один базовый промпт — много вариаций». Сначала вы тратите 20-30 минут на то, чтобы прописать контекст: кто вы, что делаете, какие клиенты в России, какие форматы документов нужны. Да, звучит скучно, но потом этот промпт работает месяцами (хотя сама я так делала ровно один раз, а дальше стала лениться и исправлять на ходу). Это означает, что ИИ быстрее понимает вашу манеру и меньше тянет вас в общие фразы без конкретики.
Здесь хорошо помогает одно простое наблюдение, которое я обычно проговариваю вслух, когда настраиваю промпт.
Не просите модель «написать идеальный текст», просите «сделать грязный черновик, который я быстро поправлю». Тогда ожидания совпадают с реальностью, и злости на ИИ меньше.
Когда эксперт перестаёт бороться за идеальный ответ с первого раза и принимает идею быстрых черновиков, высвобождается огромное количество энергии. Для того же предпринимателя переход к ИИ-черновикам по коммерческим предложениям сократил среднее время с 1,5-2 часов до 25-30 минут на документ. Да, иногда приходилось перегенерировать текст 2-3 раза, уточняя промпт, но даже с этим задержки, итоговая экономия оказалась очевидной. Получается, что реальный эффект — это не «ИИ пишет лучше», а «мы быстрее доходим до приемлемого варианта».
Как стандартизация через ИИ увеличивает чек
Многих экспертов в России держит в ловушке мысль, что каждый их проект уникален и не поддаётся шаблонизации. Частично это правда, но только частично. В любом консалтинге, аналитике, маркетинге есть повторяющиеся блоки: структура отчётов, типовые формулировки рисков, этапы проектов. Когда этот повторяющийся скелет вытаскивается наружу и описывается в виде понятной схемы, ИИ может работать с ним как с конструктором. Возвращаясь к тому, с чего я начала, у того предпринимателя почти все стратегии для клиентов строились по четырём-пяти базовым каркасам, хотя ему казалось, что их десятки.
На практике хороший первый шаг — сесть и письменно описать свои стандартные deliverables: какие документы вы регулярно отдаёте клиентам, из каких блоков они состоят. Здесь полезно даже грубое приближение, без идеального порядка. Потом этот каркас можно отдавать ИИ с запросом заполнить его под конкретную ситуацию. Да, модель периодически придумывает лишнее и забывает важное (нет, подожди, есть нюанс: она ещё и любит дублировать одну и ту же мысль разными словами), но вы очень быстро видите, что править готовую структуру в разы легче, чем строить её с нуля каждый раз.
Чтобы было проще представить, как это работает, опишу словами то, что обычно рисую клиентам на доске.
Стандартизированный каркас — это список повторяющихся блоков, с которыми ИИ умеет работать: вводные данные, анализ, варианты решений, риски, рекомендации.
Когда такой каркас один раз описан и проверен, вокруг него начинают выстраиваться новые продукты. Тот же эксперт может предложить «ускоренный аудит» или «типовой отчёт» дешевле и быстрее, чем глубокий консалтинг. ИИ помогает заполнить стандартные разделы, а человек подключается на разбор нестандартных моментов, встречу с клиентом, защиту рекомендаций. В результате растёт не только чек за проект, но и количество проектов в единицу времени, потому что самый тяжёлый кусок текстовой работы теперь частично автоматизирован.
Что меняется в ежедневной работе эксперта с ИИ
Когда эксперт начинает работать с ИИ как с напарником, а не как с игрушкой, меняется сама структура дня. Работа делится на два потока: генерация и проверка. В генерации большую часть берёт на себя модель, в проверке и доработке — человек. Это звучит очевидно, но на практике требует перестройки привычек: нужно заранее готовить пакеты задач для ИИ, а не дергать его «по одной строчке». Сейчас разберём, какие типы задач в России чаще всего отдают нейросетям и как организовать этот поток так, чтобы не провалиться в бесконечный чат.
Какие задачи эксперту выгодно отдавать ИИ
Если оттолкнуться от наблюдений по российским специалистам, выгоднее всего делегируются три группы задач: черновые тексты, первичный анализ и адаптация под формат. Черновые тексты — это всё, где у вас в голове есть смысл, но нет сил подбирать слова: описания услуг, письма клиентам, вводные разделы отчётов. Первичный анализ — когда нужно быстро разобрать массив данных или документов и выделить ключевые проблемы и темы. Адаптация под формат — перевести сложный отчёт в простую презентацию, сделать краткое резюме или, наоборот, расширить короткий тезис в развернутое объяснение.
Помнишь про ситуацию из начала? Там первым кандидатом на делегирование стали именно адаптации: под каждый тендер предприниматель писал новую «легенду компании» и «описание релевантного опыта». Сейчас он хранит 3-4 базы описаний в ИИ и просит модель собрать из них комбинированный текст под конкретный запрос. Да, иногда она путает хронологию или переносит кейсы с одного клиента на другого, поэтому проверка обязательна. Но вместо 3 часов ручного написания и подбора формулировок он тратит 30-40 минут на поправки.
Чтобы такие задачи действительно экономили деньги, а не превращались в бесконечный «поиграем в генерацию», я советую начинать с простого классификатора. Он может выглядеть так.
- Задачи, которые я ненавижу и не хочу делать руками.
- Задачи, в которых результат легко проверить и исправить.
- Задачи, где есть повторяющаяся структура или шаблон.
- Задачи, за которые мне реально платят клиенты.
Если задача попадает хотя бы в три пункта из четырёх, её смело можно отдавать ИИ на первый проход. Это критично, потому что без такой фильтрации чат превращается в развлечение, а не в рабочий инструмент. Эксперт якобы «изучает возможности», а по факту просто теряет фокус, не двигаясь в сторону увеличения дохода. Получается, что первый шаг к тому самому «в два раза больше» — это не выбор модели, а честная классификация своих задач.
Как организовать рабочий поток с нейросетью
Многие в России пробуют ИИ по принципу «открыла чат, задала вопрос, получила ответ, закрыла». В таком режиме эффект есть, но он точечный. Более ощутимый рост начинается, когда появляются устойчивые процессы: подготовленные шаблоны промптов, папки с примерами, расписание работы с моделью. Звучит скучно, но именно это отделяет экспертов, которые просто «интересуются ИИ», от тех, у кого через несколько месяцев действительно меняется экономика проектов. Я сама дошла до такой структуры не сразу, пару раз уводила всё в хаотичное «спрошу ещё про это…» и понимала, что день исчез в переписке.
На практике хорошо работает режим «пакетной генерации». Эксперт утром или в начале недели формирует для себя блок задач, которые можно отдать ИИ: список писем, черновики постов, фрагменты отчётов. Потом в один-два захода прогоняет их через модель, не отвлекаясь на мелочи. После этого выделяет отдельное окно времени только на проверку и доработку. Такой подход снижает переключение контекста и помогает держать качество на одном уровне (звучит странно, но работает, потому что вы уже «в теме» текста и правки идут быстрее).
Чтобы эта структура не развалилась через три дня, я обычно предлагаю клиентам сделать одну простую вещь.
Заведите отдельный рабочий файл или заметку, где храните свои лучшие промпты и примеры удачных ответов — это ваша личная библиотека взаимодействия с ИИ.
Там же удобно фиксировать правки: что пришлось постоянно дописывать модели, какие фразы лучше срабатывали, в каком порядке задавать вопросы. Со временем это превращается в ваш персональный «словарь общения» с нейросетью. И тут всплывает ещё один эффект: новый сотрудник или коллега может быстро подключиться к вашим процессам, просто используя эту библиотеку. Получается, что ИИ становится частью команды, а не только вашим личным инструментом, и общий объём выполненной работы растёт без линейного увеличения ваших часов.
Где я сама обожглась, внедряя ИИ в работу
Чем глубже погружаешься в практику, тем яснее становится: ИИ не только помогает зарабатывать больше, но и легко уводит в сторону. Особенно, если в какой-то момент поверить, что «теперь он сделает всё». На этом месте многие эксперты в России обнуляют выгоду: вместо ускорения процессов они получают море переделок и раздражения. Здесь я перейду на более личный тон и расскажу, на чем сама спотыкалась, а заодно продолжу историю того самого предпринимателя, у которого мы чуть не превратили проект в бесконечный эксперимент.
Что идёт не так, когда веришь в «автоматического эксперта»
Я помню проект, где мы с одним маркетинговым отделом решили «по-серьезному» внедрить ИИ во все этапы создания контента. Задача на бумаге выглядела красиво: модель помогает с аналитикой, пишет черновики, предлагает креатив, формирует отчёты. Через месяц мы утонули в бесконечных версиях текстов, потому что каждый новый запрос к нейросети давал очередной «улучшенный» вариант. Люди перестали принимать решения, ожидая, что вот следующая генерация наконец даст идеальный текст (забудь, что я только что сказала про идеальность — её там просто нет).
С тем предпринимателем было похожее искушение. После первых удачных коммерческих предложений он решил отдать ИИ и подготовку стратегических разделов, где нужно было учитывать реальные ограничения клиента, внутренние конфликты в команде, российские регуляторные нюансы. Модель выдавала аккуратные, гладкие документы, которые красиво звучали, но были очень далеки от живой реальности компании. На первой же защите клиент задал пару конкретных вопросов, и стало очевидно, что часть рекомендаций невыполнима в принципе. Пришлось срочно переписывать разделы вручную, объясняя, что «это пока набросок».
После этого случая я для себя сформулировала рамку, которую теперь повторяю почти механически.
Человеку — ответственность за содержание и последствия, ИИ — работа с формой, структурой и скоростью.
Как только модель начинает «советовать», что делать с персоналом, юридическими рисками или финансами, без вашей жёсткой фильтрации, вы рискуете не только доходом, но и репутацией. И наоборот, если вы держите за собой право последнего слова и относитесь к ИИ как к умному ассистенту, который иногда ошибается, то риски управляемы. Это означает, что сокращать время можно сколько угодно, но экономить на мышлении — нельзя. Да, так медленнее, чем «отдать всё», но на длинной дистанции это единственный устойчивый путь.
Почему эксперты с ИИ выгорают быстрее (если не следят за границами)
Парадоксальный момент: как только эксперт в России осваивает ИИ и становится продуктивнее, на него сразу навешивают больше задач. Руководство видит, что человек «быстрее пишет, больше успевает», и незаметно поднимает планку. В фрилансе и консалтинге то же самое: появляется соблазн взять вдвое больше проектов, раз уж теперь рутина делегируется модели. Через пару месяцев человек обнаруживает, что формально зарабатывает больше, но сил на осмысленную жизнь и развитие стало меньше. Я сама однажды попалась в эту ловушку, когда радостно согласилась вести дополнительные курсы и проекты, потому что «у меня же теперь есть ИИ».
На практике здесь спасает очень трезвый расчёт личного потолка. Да, ИИ срезает время на черновики и сбор информации, но не сокращает время на принятие решений, общение с клиентами, разбор конфликтов, обучение. Если эксперт заполняет освободившиеся слоты только дополнительной загрузкой, он не получает нормального выигрыша. Лучше использовать хотя бы часть этого ресурса на снижение хаоса: продумать структуру услуг, документировать процессы, обучить помощника. Звучит скучно, зато это именно то, что потом даёт стабильный «х2», а не разовый скачок с последующим откатом.
Чтобы было чуть нагляднее, приведу маленькую иллюстрацию, как я сама сейчас проверяю, не перегрузила ли я себя.
Если ИИ повышает только количество задач, но не качество решений и доход на единицу времени, значит, я использую его как ускоритель выгорания, а не как партнёра.
С тем предпринимателем мы как раз на этом шаге сильно притормозили. Вместо того, чтобы догружать его ещё пятью проектами, мы решили перераспределить то, что уже есть, и убрать из его календаря всё, что можно делегировать команде или автоматизировать. В итоге ИИ стал работать не ради того, чтобы «зарабатывать любой ценой», а ради более осмысленного использования времени. Да, доход вырос, но вместе с ним вырос и контроль над тем, куда уходит день. Без этой корректировки он бы просто быстро добрался до потолка и начал ненавидеть и работу, и нейросети.
Что реально приносит деньги: разбор кейса и рабочие приёмы
Если вернуться к вопросу, почему эксперты, адаптировавшиеся к ИИ, зарабатывают в два раза больше, ответ упирается в сочетание трёх вещей: четко описанные процессы, понятные границы для ИИ и дисциплина в применении. Здесь я хочу закрыть историю с предпринимателем и заодно показать несколько конкретных шагов, которые можно перенести в любую экспертизу — от юристов до преподавателей. А заодно сделаю ещё одну петлю к началу, чтобы было видно, как из разрозненных тестов родилась новая модель работы.
Как мы перестроили работу предпринимателя и что получилось по цифрам
На старте у него было три типа проектов: короткие аудиты, средние стратегии и долгосрочное сопровождение. До ИИ он мог вести параллельно 2-3 клиента так, чтобы не сорваться по срокам. После недели замеров выяснилось, что больше всего времени уходит на повторяющиеся элементы: подготовку материалов к встречам, оформление отчётов, переписку. Мы выбрали три зоны для внедрения ИИ: черновики документов, подготовку к сессиям и резюмирование результатов встреч. После пары недель экспериментов стало ясно, что полного доверия быть не может — модель иногда искажала факты, забывала российские реалии и дописывала то, чего не было.
Постепенно мы выстроили цикл: перед началом проекта он заполнял подробный бриф, который одновременно служил и для клиента, и для ИИ. Затем создавался базовый пакет документов, который модель адаптировала под конкретные задачи. После каждой встречи он загружал конспекты или ключевые тезисы и просил ИИ собрать структурированное резюме. Да, иногда приходилось перечитывать и править, но даже с этим общий выигрыш времени оказался ощутимым. Примерно через два месяца он уже спокойно вёл 5-6 клиентов параллельно, не увеличивая рабочий день, а местами даже сокращая его.
Я попросила его зафиксировать цифры за квартал, чтобы не опираться на ощущения. До внедрения ИИ средний доход в месяц был условно 300 единиц (цифру можно подставить любую в рублях). После — около 580-620, при этом количество рабочих часов в неделю выросло незначительно, с 45 до 50, но часть этого времени уходила на настройку и эксперименты. То есть тот самый «x2» оказался не красивой историей, а итогом перераспределения нагрузки. Здесь работает простой принцип.
Деньги приносит не сам факт использования ИИ, а то, что эксперт делает с высвободившимися часами: берёт ли он больше проектов, поднимает ли чек, создаёт ли новые форматы услуг.
Если бы он просто радовался, что теперь отчёт делается не за 8 часов, а за 3, и расходовал разницу на бесконечное «покрутить модель», доход вряд ли вырос бы так заметно. Но высвободившееся время он сознательно вкладывал в переговоры с новыми клиентами и разработку более дорогих пакетов сопровождения. Получается, что ИИ тут выступил не как источник денег, а как инструмент, который позволил высвободить ресурс для действительно дорогих задач.
Какие приёмы с ИИ работают у российских экспертов стабильно
Чем больше я общаюсь с экспертами из России, тем чётче вырисовывается набор приёмов, которые дают результат в самых разных нишах. Они не выглядят эффектно, зато спокойно работают месяцами. Первый из них — это работа с «референсами»: вы даёте ИИ свои лучшие материалы и просите ориентироваться на них по стилю, структуре и уровню глубины. Да, модель не копирует вас идеально, но разброс по качеству становится меньше. Второй приём — последовательные запросы: не пытаться получить всё одним огромным промптом, а разбивать задачу на шаги и сохранять удачные формулировки.
Третий приём, который я особенно люблю, — это явное указание ограничений. Например: «Не придумывай факты», «Если чего-то не знаешь, напиши, что информации не хватает», «Учитывай российское законодательство и специфику». Модель не всегда послушна, но частота фатальных фантазий заметно снижается. Четвёртый — регулярная ревизия промптов: раз в пару месяцев вы просматриваете, что сработало хорошо, а что уже не актуально, и обновляете свой «словарь общения». Здесь нет ничего героического, просто аккуратная эксплуатация инструмента (хотя иногда рука сама тянется драматизировать процесс).
Чтобы не утонуть в теориях, соберу это в небольшую схему, как я обычно рассказываю на разборах.
- Правило: давайте ИИ свои лучшие тексты как образец, а не абстрактные инструкции.
- Шаг: разбивайте сложную задачу на 3-4 этапа и фиксируйте удачные промпты.
- Формула: «Контекст — задача — ограничения» в каждом запросе, без упрощений.
- Вариант: делегируйте проверку ИИ-черновиков младшим коллегам, а не делайте всё сами.
- Фокус: измеряйте не красоту ответов, а сэкономленные часы и дополнительные проекты.
Здесь как раз замыкается всё, о чём мы говорили: те эксперты, кто терпеливо выстраивает такие приёмы, через несколько месяцев замечают, что их экономика изменилась. Они делают больше за то же время, продают не только своё «я сам всё напишу», но и скорость, вариативность, готовность адаптироваться. Те же, кто ограничился парой экспериментов «спросила про гороскоп» и «попросила придумать слоган», логично не видят никакого роста. ИИ не обязан окупаться сам по себе, он окупается только через изменения в нашем поведении.
Что ещё важно знать
Есть ещё несколько коротких вопросов, которые часто всплывают у экспертов, когда они только начинают строить работу с ИИ. Собрала их здесь, чтобы не оставлять подвешенных моментов. Если чего-то не хватает, можно продолжить обсуждение уже в более прикладном формате.
Вопрос: Можно ли полностью полагаться на ИИ для создания экспертного контента?
Ответ: Я бы не стала это делать, даже если модель пишет гладко и уверенно. ИИ хорошо справляется с первыми версиями, переработкой структуры и языком, но не несёт ответственности за точность и последствия. Экспертный контент в России всё равно требует вашей проверки, адаптации под контекст клиента и учёта правовых нюансов.
Вопрос: Как часто нужно обновлять свои промпты и подход к работе с ИИ?
Ответ: На практике достаточно пересматривать ключевые промпты раз в пару месяцев или после заметных обновлений моделей. Если вы видите, что ответы стали хуже или задачи поменялись, это сигнал обновить формулировки. Если же результат стабильно устраивает, нет смысла переделывать всё ради моды.
Вопрос: Можно ли с помощью ИИ повысить цену на услуги, а не только взять больше проектов?
Ответ: Да, и в долгую это даже надёжнее, чем просто увеличивать объём. ИИ помогает вам быстрее готовить глубокие материалы, аналитические записки, дополнительные форматы, которые повышают ценность для клиента. Если вы чётко показываете, что клиент получает не только скорость, но и более качественную проработку, основание для повышения чека вполне разумное.
Вопрос: Что делать, если ИИ часто «галлюцинирует» и придумывает факты?
Ответ: Во-первых, в промпте явно просить не придумывать данные и указывать, что делать при отсутствии информации. Во-вторых, разделять этапы: сначала просить структуру и вопросы, потом самому заполнять факты и лишь затем отдавать ИИ текст на вычитку. Полный отказ от проверки здесь невозможен, особенно если вы работаете с юридическими, финансовыми или техническими темами.
Вопрос: Есть ли смысл эксперту в России осваивать несколько ИИ-инструментов сразу?
Ответ: Я бы начала с одного-двух, довела их до рабочего состояния и только потом расширялась. Слишком быстрая смена инструментов создаёт иллюзию прогресса, но не даёт глубины в настройке процессов. Когда базовые сценарии отточены, добавлять новые сервисы проще, потому что вы уже понимаете, что именно хотите от них получить.
Если сейчас чувствуешь, что хочешь не просто читать про ИИ, а пошагово встроить его в свою экспертную работу в России, имеет смысл двигаться маленькими, но регулярными шагами. Можно начать с одного типа задач и одной модели, а дальше наращивать сложность. Для тех, кто готов перейти от теории к практике и хочет видеть живые примеры промптов, разборы ошибок и кейсы без истерики, я веду канал про работу с ИИ как с умным напарником. Там спокойно разбираем, где инструмент действительно экономит часы, а где лучше остановиться и сделать по-старому 🙂