Anthropic запустили бесплатный курс по "AI Fluency" — это не очередной совет "как написать промпт", а целая система работы с ИИ. Даже если вы уже активно используете ChatGPT/Claude, там есть полезные фишки, которые точно пригодятся.
!!! Больше кейсов? Переходите на наш канал “AI для продакта”.
Главное — модель "4D"
Вместо хаотичного "ну попробую так" курс предлагает структуру из 4 компетенций:
Delegation (Делегирование)
Не "что может ИИ", а "что конкретно я ему поручу".
Пример: При написании кода не давать ИИ всю архитектуру, а делегировать конкретные функции, а самому контролировать общую логику и интеграцию.
Почему это работает: ИИ может написать хорошую функцию для обработки данных, но плохо понимает, как она впишется в общую систему. Вы лучше видите картину целиком.
Еще пример: При создании контента для соцсетей — ИИ генерирует варианты постов, вы выбираете лучшие и адаптируете под свой бренд.
Description (Описание)
Как формулировать задачи.
Неочевидное открытие: Лучше дать контекст один раз подробно, чем 10 раз переспрашивать.
Плохо: "Напиши письмо" → ИИ спрашивает кому, зачем, какой тон → вы объясняете по частям
Хорошо: "Напиши письмо коллеге-разработчику о переносе дедлайна, тон деловой но дружелюбный, объясни техническую причину задержки" → ИИ сразу пишет нужное письмо
Еще пример с дизайном: Вместо "сделай логотип" лучше "сделай логотип для IT-консалтинга, целевая аудитория — крупный бизнес, стиль минималистичный, цвета синий/серый, без ярких элементов"
Discernment (Критическая оценка)
Оценка результатов ИИ.
Как это выглядит на практике: Не просто "правильно/неправильно", а понимание особенностей каждой модели.
Claude лучше с пошаговым анализом, но может быть излишне осторожным. GPT более креативен, но может глючить с фактами.
Конкретные примеры проверки:
- Все цифры и статистика — проверяем в первоисточниках
- Ссылки на исследования — часто ИИ их выдумывает
- Технические детали — перепроверяем в документации
- Логика рассуждений — есть ли пропуски в аргументации?
Полезная привычка: Всегда спрашивайте себя "А откуда ИИ это знает?" Если сомневаетесь — гуглите.
Diligence (Осмотрительность)
Ответственное использование.
Практический совет: Всегда указывайте вклад ИИ в работе. Это не только честно, но и поможет коллегам понять, какие части можно развивать дальше с ИИ.
Как делать правильно:
- В презентации: "Тексты подготовлены с помощью ИИ, данные проверены"
- В коде: комментарии "// сгенерировано ИИ, адаптировано под наши нужды"
- В отчетах: "Анализ выполнен совместно с ИИ-помощником"
Зачем это нужно: Коллеги будут знать, что этот подход работает, и смогут его повторить.
Три режима работы с ИИ (крутая систематизация)
Automation
ИИ выполняет готовую задачу.
Примеры: "Преобразуй этот JSON в CSV", "Исправь грамматику в тексте", "Переведи на английский"
Когда использовать: Для рутинных задач, где результат предсказуем. ИИ работает как умный инструмент.
Augmentation
Совместная работа.
Пример: Мозговой штурм, где вы предлагаете идеи, ИИ их развивает, вы критикуете и направляете.
Как это работает в реальности:
- Вы: "Нужно придумать фишку для мобильного приложения"
- ИИ: "Предлагаю 5 вариантов: геймификация, социальные функции..."
- Вы: "Геймификация интересно, но не для нашей аудитории. Развей идею с социальными функциями"
- ИИ: "Можно добавить возможность делиться достижениями, создавать команды..."
- И так далее, пока не найдете то, что нужно
Agency
ИИ работает самостоятельно по вашим настройкам.
Самый недооцененный режим!
Вместо "сделай X" вы настраиваете роль: "ты аналитик, который всегда ищет нестандартные паттерны, задает уточняющие вопросы и предлагает 3 варианта решения". Потом даете разные задачи — и ИИ работает в этой роли.
Реальный пример:
Вместо каждый раз объяснять "ты копирайтер для B2B", один раз настраиваете: "Ты пишешь для IT-директоров крупных компаний. Твой стиль: конкретно, без воды, с цифрами и примерами. Всегда думаешь о ROI и практической пользе."
Потом просто говорите "напиши пост про новую CRM" — и получаете текст в нужном стиле.
Наши открытия по мотивам курса
- Четкое разграничение ролей важнее детальных промптов. Лучше понять "это делаю я, это — ИИ", чем писать многостраничные инструкции.
- У каждой модели свои особенности ошибок. Claude осторожнее в креативных задачах, GPT может придумать факты. Важно это понимать при проверке результатов.
- Agency mode недооценен. Большинство используют ИИ реактивно, а курс показывает, как настраивать проактивные рабочие роли.
Конкретный пример 4D в действии
Задача: Подготовить презентацию для инвесторов
Delegation: Я формулирую ключевые тезисы и структуру, ИИ пишет тексты слайдов и предлагает визуализации данных.
Description: "Ты готовишь питч для B2B SaaS стартапа, аудитория — institutional investors, focus на unit economics и масштабируемость. Тон уверенный, но с признанием рисков."
Discernment: Проверяю все цифры самостоятельно, анализирую логику аргументов, смотрю — не слишком ли агрессивные прогнозы.
Diligence: Указываю в финальной презентации, что тексты написаны с помощью ИИ, все данные верифицированы мной.
Практические открытия для тех, кто уже пользуется ИИ
Особенности разных моделей (наши наблюдения)
Claude:
- Плюсы: надежен в анализе, хорошо структурирует мысли
- Минусы: может быть слишком осторожным в креативных задачах
- Лучше использовать для: технических текстов, анализа данных, планирования
GPT:
- Плюсы: более креативен, легче генерирует идеи
- Минусы: может выдумывать факты и ссылки
- Лучше использовать для: мозгового штурма, креативных задач, первых черновиков
Важно: Всегда учитывайте эти особенности при проверке результатов.
Agency mode — как это работает на практике
Большинство используют ИИ как "умную поисковую строку": спросил → получил ответ → забыл.
А можно работать по-другому:
Настройка роли (один раз):
"Ты продуктовый аналитик с 10-летним опытом. Твоя специальность — UX и метрики вовлеченности. Всегда думаешь о пользователе и бизнес-целях. В ответах приводишь конкретные метрики и примеры."
Дальше просто даете задачи:
- "Проанализируй эту воронку продаж"
- "Предложи улучшения для онбординга"
- "Что думаешь об этом дизайне?"
И получаете консистентные, полезные ответы в нужном стиле.
Еще примеры ролей:
- Технический писатель для разработчиков
- Маркетолог для стартапов
- Бизнес-консультант для малого бизнеса
Стратегии делегирования — что оставить себе
Не пытайтесь автоматизировать все подряд. Есть вещи, которые лучше делать самому:
Оставляйте себе:
- Стратегические решения ("какое направление выбрать?")
- Финальный контроль качества
- Общение с клиентами по сложным вопросам
- Креативные концепции (идею лучше придумать самому, а развить — с ИИ)
Делегируйте ИИ:
- Генерацию вариантов и альтернатив
- Рутинную обработку данных
- Первые черновики текстов
- Техническую документацию
- Поиск и систематизацию информации
Золотое правило: ИИ хорош в генерации вариантов, вы — в выборе лучшего.
Курс занимает 3-4 часа, можно проходить частями. Материал подается просто и понятно — даже опытным пользователям поможет привести знания в систему и возможно найти пробелы в подходах.
Посмотреть курс от Anthropic можно тут.
!!! Больше кейсов? Переходите на наш канал “AI для продакта”.
