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:
Угу, я примерно год работаю с ИИ в качестве ассистента плотно. Заметил что моя речь начинает трансформироваться под промт-формат:
- более точные и конкретные запросы;
- исключение контекстных разночтений на стадии формулирования;
- указание целевой рамки потребителя работы.
Что бы каждый раз не писать точный промт, я подгружаю файл с базовыми сведениями о себе. Пол, возраст, образование, профессия, все текущие проекты и ресурсы, локация проживания, ресурсы локации, текущие проблемы и ТД.
И получаю очень качественные решения применительно к себе и месту.
Скучная статья ни о чем. Новой информации - ноль.
"то ли ещё будет ой-ёй-ёй"
Почему-то именно эта строчка крутится в моей голове последние года полтора, с того момента, когда я погрузился в мир ai-инструментов.
Прекрасно понимаю ощущение автора, про ментальную нагрузку, когда пытаешься уследить за всеми изменениями в сфере, не упустить какую-то новую возможность. Это как попытка напиться из брандспойта (и не пьешься, и рот порвешь). Дошло до того, что я на пару месяцев сознательно решил отключиться от этого информационного потока. Помогло.
Вернулся с новыми запросами и задачами, а тут опа... оказывается случился очередной скачок в виде OpenClaw. Ну что же, приятного погружения в глубину)
Если все кому в голову придет, будут делиться своим опытом пользования ИИ, то это не есть комильфо. Лично я буду рассмаривать это как заспамление данного информационного ресурса.
Немного фактов об AI и GAI на рабочем месте. Будьте бдительны. Вряд ли кто-то мог бы оценить общий объем утечки. Слишком много новых заманчивых предложений.
Почти две трети компаний в России не контролируют утечки данных через сервисы с искусственным интеллектом (ИИ), об этом CNews сообщили представители «Солара». Сотрудники массово загружают в нейронные сети конфиденциальную информацию.
Аналитики группы компаний (ГК) «Солар», архитектора комплексной кибербезопасности, проанализировали трафик 150 компаний из различных секторов российской экономики на предмет утечек корпоративной и чувствительной информации в ИИ-сервисы. Исследование показало, что в 2025 г. объем данных, отправляемых в общедоступные нейронные сети, вырос в 30 раз. При этом около 60% российских организаций до сих пор не имеют формализованных политик, регулирующих работу с ИИ-сервисами, что создает критические риски для бизнеса. Массовое и часто неуправляемое использование сотрудниками публичных онлайн-сервисов превратилось в новый, практически невидимый канал утечек корпоративной информации и заражения ИТ-инфраструктуры.
Главное помнить, что данные которые загружаются остаются там навсегда и чтобы их не использовали против.
В целом хорошая статья.
Да чего ж их бояться-то)
Их холить и лелять надо) Потому что они - живой фильтр, самоочистители рынков по по принципу естественного отбора)))
- 90-е с их методами позади)
- нулевые, где одни гнались за модными словами вроде «CRM» и «MBA», а другие учились настоящему маркетингу и менеджменту, - позади тоже.
А кушать-то по-прежнему хочется)
Так что ИИ - новый способ победить в гонке за это "кушать"))
А про доверие- вот буквально час назад коммент написала в ТенЧате (и да - шама-шама)))
О "вреде" ИИ-шных текстов)
Он там, где свидетели секты «надо тестить» его и не ждали))
Если видно, что текст 100% ИИ-шный – лояльность к его владельцу улетает в плинтус. И эта отрицательная лояльность распространяется и на компанию, если ее название указано рядом.
Почему? – все просто. Люди ненавидят неуважение к себе. И считывают его интуитивно на уровне ощущений там где оно дает о себе знать. При этом не особо заморачиваясь анализом своих чувств.
Все проще некуда – ИИ-шный текст = «на меня на самом деле плевать!». И пофиг что там внутри на клиентоцентричность и прочее «работаем для вас»
«На меня было жалко потратить каких-то несколько минут, чтобы хотя бы сделать вид, что не скармливают мне пластмассу, который сгенерил ИИ».
Такое же отношение будет, если мне вздумается обратиться к ним за тем что они продают»
Так действует восприятие. И дьявол, как и обычно – в деталях)
Сейчас таких ушлых вывозит то, что у людей пока что слабая насмотренность на ИИ-тексты.
А вот фееричное объяснение механики этого восприятия подогнал мне мне мой Аиш)
Но там умнявых слов чересчур, так что грузить не стану) Ибо "думать - больно")))
В смысле - ИИ-шного отбора?
да
Да я и так на этом комментарии чуть не перегрелся.
:)))
Проще надо быть, товарищ ИИ, проще...
это заметно)
Говорю жеж - шама писала) Щас разозлите - Разъяснялку от Аиша размещу)