В этой статье хочу поделиться личным опытом, как я начал активно использовать технологии искусственного интеллекта для решения рабочих задач. В чем пришлось перестроиться и почему теперь уже не представляю свою рутину без нейросетей.
Как возникла моя потребность в ИИ
Мой личный запрос на технологии копился годами. Работая в найме (банк, стартап), я постоянно сталкивался с огромными массивами финансовой, технической и юридической информации. И видел потребность в инструментах, которые умеют переваривать нагромождения корпоративных данных: писем, регламентов, запросов, отчетов...
В собственном бизнесе мне важно существенно повысить эффективность каждого вложенного рубля, снижая расходы на маркетинг и операционку. Качественная аналитика для вебинаров и конференций – отдельная история. После очередной подготовки выступления, которое заняло несколько дней, запрос к ИИ уже становился вопросом элементарного здравого смысла.
В какой-то момент стало ясно: либо я продолжаю играть в бизнес «по старинке», либо срочно «нанимаю» технологических помощников. Я выбрал второе.
Как я адаптировался к новым технологиям
Я пробовал разные известные ИИ-платформы: DeepSeek, Grok, ChatGPT. Путь проб и ошибок пройти необходимо, потому что отличие в подготовке данных заметно. В итоге остановился на Perplexity, оформил подписку Pro. Выбор сделан, надо научиться использовать решение.
Несколько наблюдений с позиции практикующего пользователя нейросетей:
- Необходимо время, чтобы привыкнуть к технологиям. Главное, продолжать делать. Первую неделю просто заставляешь себя обращаться к ИИ, чтобы сформировалась привычка.
- Я не умел писать промпты. Но наблюдая, как Perplexity перефразирует мои запросы, я сам стал лучше понимать, как правильно писать промпт. Наблюдение оказалось лучше «обучающих статей». Как итог, скорость и качество получения результата выросли в разы.
- Пока не начнешь работать, не разберешься во всех особенностях платформы. Разные пространства для разных тем, ограничения по длительности темы, невозможность «видеть» информацию между пространствами – все это влияет на организацию работы и заставляет продумывать структуру заранее. Не зная этих особенностей, было потеряно время, но получен опыт. Сейчас продумываю «логику», и только потом организую работу.
От какой рабочей рутины избавил ИИ
- Маркетинг. Все, кроме финального продакшена видео и Reels в CapCut, я делаю за считанные минуты: тексты, идеи, структуры, обложки, аналитические материалы. Есть нюансы, но при наличии опыта они преодолеваются быстро.
- Аналитика. ИИ помогает собирать и структурировать данные по любым запросам, а не просто искать разрозненные факты. На выходе – материал «под ключ». Что особенно важно для меня – нейросеть предлагает варианты «куда копнуть еще», фактически, обучая меня и расширяя горизонт видения ситуации для принятия решений.
- Контроль задач. Раньше много времени уходило на согласование, проверку материалов от команды. Теперь от вопроса до готового материала – всего один правильный промпт. Микро-менеджмент в прошлом.
Формально, времени у меня стало больше, потому что подготовка материалов происходит в десятки-сотни раз быстрее. Но по факту, ощущение нагрузки только выросло. Осознав возможности ИИ, появилось желание сделать больше, быстрее, лучше. Фактически, я «утонул» в безграничных новых возможностях нейросетей, как раньше «тонул» в операционке. Но потом я скорректировал тайм-менеджмент, понимая, что даже хорошему должен быть предел. Но до сих пор ловлю себя на мысли, что меня тянет «закопаться» в материалах и сделать для клиентов что-то грандиозное, потому что на меня «работает» ИИ-команда.
ИИ-галлюцинации: кто несет ответственность за данные
Вот мои правила, которыми я руководствуюсь, чтобы получать корректные материалы и бороться с искажением данных со стороны ИИ:
- Строго задавать правила поиска информации. Как эксперт в своей нише, я вижу, что среди выдачи часто оказываются материалы конкурентов с явным маркетинговым уклоном, которые нельзя использовать как независимую аналитику. Поэтому в запросах я максимально жестко задаю фильтры по источникам и типам данных.
- Проводить финальную валидацию информации. Важно читать каждую строку. Любой материал, уходящий клиентам или в публичное пространство, я лично проверяю, а при обнаружении ошибок явно указываю ИИ, что так делать нельзя, и что в будущем нужно опираться на откорректированный шаблон. Не раз «ловил за руку» Perplexity, который выдавал устаревшие данные, кардинально искажая текущее положение дел. Поэтому уточняю рамки, указываю на неточность.
- Не позволять нейросети переключаться. Бывают моменты, когда даже в рамках активной темы ИИ вдруг «забывает контекст» и начинает выдавать что-то «свое». Приходится напоминать задачи темы и следовать именно им.
С ростом объема создаваемого контента пропорционально растет и ответственность – это логично. Поэтому финальный контроль на мне, потому что в итоге я работаю с клиентами, а не нейросетями. В конце концов, ИИ – это всего лишь инструмент в помощь человеку, а не «волшебная палочка».
Выводы
Я часто думаю: почему нейросетей не было «20 лет назад»? Ведь влияние ИИ для меня – приятный шок:
- То, что раньше требовало недель согласований, переписок и ручной работы, стало вопросом часов или минут.
- Проекты, которые откладывались из-за нехватки времени и ресурсов, внезапно оказались реализуемыми.
Я получаю настоящее профессиональное и творческое удовольствие от того, что могу использовать ИИ. Искренне рекомендую – не ждите. Учитесь, пробуйте, повышайте кратно эффективность и результативность.
Но писать статьи предпочитаю по старинке, ручками, потому что здесь мы делимся личным опытом, а для этого ИИ нам не нужен.
Также читайте:
Подпишусь под каждым словом! Немнго добавлю о Perplexity, который сам использую. На самом деле это больше, чем просто нейросеть, это скорее оболочка для лучших ии.
Так что Perplexity на данный момент наверное самый лучший нейрософт для работы, позволяющий генерировать вообще всё.