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.
Спасибо, Алексей, за рассказ о личном опыте, очень интересно.
Обратил внимание, что работа с ИИ требует напряжения своего интеллекта, и это заставляет развиваться.
Еще, судя по статье, ИИ, используемый вами, похож на ребенка, которого надо все время контролировать и поправлять.
И это отдельный вид интеллектуальной деятельности.
Еще я в очередной раз подумал, что мне повезло, что мне не надо глубоко погружаться в использование компьютерного ИИ, человеческий ИИ мне интереснее.
Все-таки в интеллектуальном смысле лучше не зависеть от возможного источника ошибок, хотя в некоторых случаях и это оправдано.
И хотелось бы уточнить, в какой области вы используете ИИ, в каком бизнесе.
Нейросети сократили сроки выполнения задач с недель до часов и минут, но потребовали: задавать точные вопросы, заранее продумывать структуру задач и обязательно лично вычитывать результат.
ИИ дает огромный выигрыш в скорости и широте обзора, но ответственность за точность и устранение «галлюцинаций» все равно остается на человеке.
ИИ доказал, что развивать интелект нужно многим....
Можно поблагодарить Алексея за описание своего интересного опыта!
Но меня смущает описание этого опыта, как "внедрение". В ИТ все-таки другое понимание этого термина. А в данном случае это все-таки использование, применение.
И хочу поддержать мнение Николая:
Алексей, автор, безусловно прав, описывая ускорение, удобство, поразительную тщательность выводов ИИ. Но ведь это всего лишь использование нейросетей для отчета, показа, презентации. Очень грубо говоря, для уменьшения времени на бюрократические, формальные просьбы и требования руководства, клиентов, слушателей. Вряд ли кто в серьёзно рискованных делах положится на предложение нейросети.
Можно переиначить анекдот времен Брежнева про "Экономика должна быть экономной": "Раньше я сам писал отчет для начальства, а теперь это делает нейросеть".
А в презентацию можно все это вставить - и красиво, и быстро, и безопасно.
В последнее время все больше и больше сомнений в радужных надеждах на нейросети. Да, производители графических процессоров получили огромные прибыли. Уже кто-то ноет, что придется перестраивать все дата-центры. Борьба за нефть и конкретно за энергию. Илон Маск замахнулся на частную энергетику. Что-то очень похожее на панику. Даже с атомной бомбой так не спешили.
Вот один из фрагментов сомневающихся:
"На фондовом рынке начала 2026 года разворачивается классическая драма «созидательного разрушения». Пока производители чипов и инфраструктуры для ИИ купаются в прибыли, традиционный сектор программного обеспечения (SaaS) переживает свой худший кошмар.
Великая Дивергенция: Цифры говорят сами за себя
Январь 2026 года войдет в учебники истории как месяц «Кровавого софта». В то время как индекс полупроводников (Semiconductors) ставит новые рекорды, софтверный сектор демонстрирует динамику, сопоставимую с крахом 2008 года.
Итоги Января
Semiconductors (NVDA, MU, ASML) +12% ... +15% Исторический максимум
Software ETF (IGV) -16% ... -21% Технический «медвежий» рынок".
Спасибо Николай. Инвестиции в зарубежную недвижимость - это моё направление. Готовлю сейчас 2 статьи (надо писать руками, ИИ нельзы использовать - потребуется время), про замену команды маркетинга на ИИ и про использование ИИ в работе с клиентами.
Благодарю за ответ! У вас большой опыт и вы совершенно верно пишете и делаете про 100% вычитку.
Не уверен, что так будут делать в очень скором времени совершенно все, кто использует нейросети. А точнее - уверен, что не будут. Будут просто транслировать информацию из нейросетей. Транслировать начальству, народу и миру. И никто не сможет отличить правду от лжи, вымысла, ошибки, ложной версии.
Обратите внимание, что сейчас уже засилие нейромузыки, нейропесен, но обычный человек и не отличает эту музыку от человеческой. Не у всех хороший слух. И это, на мой взгляд, очень показательно.
Интересно бы узнать про какие-то критерии валидации данных, полученных из нейрсетей.
Отрадно видеть, как всё больше людей, включая автора статьи, практично осознают суть инструмента. И хотя термин "искусственный интеллект" стал общеупотребимым, важно понимать, что описываемая технология - это сложные генеративные модели, а не интеллект в его философском / человеческом понимании. Да собственно говоря, и четкого и единственно верного определения даже естественного интеллекта не существует.
Автор наглядно показал, насколько эти инструменты могут быть мощным подспорьем в работе. Тех же, кто пытается радикально отвергать их пользу, невольно напоминает мне луддитов или, если чуть ближе к нашему времени - бухгалтеров, которые до последнего сопротивлялись внедрению Excel и 1С. Как показывает история, такое сопротивление чаще ведёт, если и не к прямому проигрышу, то к потере темпа и возможностей.
Сейчас мы наблюдаем ровно ту же ситуацию, что и с любой прорывной технологией. Разница в качестве между моделями - это нормально. Важнее не то, на что они способны "пассивно", а то, как их использует человек. В финансах, например, всегда были десятки систем, которые лишь назывались ERP, но реально жизнь финансисту упрощали единицы - те же SAP или 1С.
Поэтому главный вывод, который я для себя делаю из статьи и собственного опыта, прост: инструменты уже показывают выдающиеся результаты. А их осмысленное применение - это вопрос не моды, а профессиональной эффективности.
Диалектика.