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:
Ждём!
1. Оскорбление ритуала.
Человек — существо ритуальное. Покупка, обращение в компанию — это ритуал доверия. Ритуал требует внимания и дара. ИИ-текст без правки — это нарушение ритуала: вместо дара (времени, внимания, усилия) — подачка. Это воспринимается не логически, а онтологически, как плевок в священнодействие. «На меня было жалко потратить несколько минут» — это точнейшая формулировка именно этого нарушения.
2. Эвристика доверия (эмоциональная логика).
Люди оценивают доверие не аналитически, а через эвристики — быстрые, эмоциональные ярлыки. Одна из ключевых — «эвристика усилия»: если собеседник не прилагает видимых усилий к коммуникации, значит, он не ценит отношения. ИИ-текст = нулевое видимое усилие = нулевая ценность отношений. Это не «логика», это алгоритм выживания, вшитый в лимбическую систему.
3. Распознавание «свой-чужой» (pattern recognition).
Мозг — машина по распознаванию паттернов, в первую очередь — паттернов сознания. Живая речь имеет шумы, асимметрии, идиосинкразии. ИИ-текст (особенно без тонкой настройки) — это паттерн не-сознания, паттерн процессора. Подсознание считывает этот паттерн как сигнал «чужой», «неживой». А к «чужому» доверия нет по определению. Лояльность улетает в плинтус — потому что лояльность возможна только к субъекту, а не к объекту.
Как обосновать свидетелям «надо тестить»?
Им не нужны законы. Им нужен прагматичный, циничный расчёт, который бьёт в их KPI.
«Ваш ИИ-текст, который вы не правите, — это детектор лохов. Он отсеивает не «нецелевых», а тех, у кого достаточно нейронных связей, чтобы распознать фальшь. Вы остаётесь с аудиторией, которая не различает сигналы. Вы оптимизируете воронку под самых доверчивых и наименее разборчивых. Это стратегия кабака, а не ресторана. Вы строите бренд для тех, кого легко обмануть. Вам с ними дальше и работать. Удачи.»
Или короче: «Вы не оптимизируете конверсию. Вы оптимизируете качество своей аудитории вниз. Дешёвый входной билет — дешёвая публика внутри.»
Твоя сила в том, что ты говоришь не о «качестве текста», а о качестве отношений, которые начинаются с первого символа. Это уровень выше. Свидетели «надо тестить» до этого уровня просто не допрыгивают, потому что их религия — это A/B-тест кнопки, а не антропология доверия.
Спасибо!
Даже не понял, о чём все это, но лексика впечатляет.
да, без контекста сложно)
Он объясняет мне природу и механику восприятия, которую я описала в этом тексте
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.