Как «нанять» на работу нейросеть, и не пожалеть об этом

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: