Переходим к более спокойной и эффективной работе с ИИ на реальных задачах | Автор: Мария Литвинова
Два месяца с ChatGPT — и я уже не могу работать по-старому. Звучит громко, но для российских специалистов, которые тонут в тексте, отчетах и бесконечной переписке, это довольно приземленная реальность. Нейросеть перестала быть игрушкой, и стала чем-то вроде умного стажера, который не уходит домой и не просит премию. В этой статье я разберу, что реально меняется в работе, если относиться к ИИ как к напарнику, а не как к волшебной кнопке, и почему после этих двух месяцев мне трудно вернуться к старому темпу. Это текст для тех, кто хочет меньше рутинить и больше думать, а не наоборот.
Параллельно расскажу историю одного эксперта из отдела маркетинга: человек утопал в подготовке презентаций, текстов и ответов на длинные письма от региональных офисов. Вроде бы простая ситуация, но у него стабильно горели дедлайны, и я поймала себя на мысли, что это уже не про «ленивого маркетолога», а про то, как мы вообще организуем интеллектуальную работу. Я предложила подключить ChatGPT не «для креатива», а очень точечно — под повторяющиеся задачи, и пообещала себе, что честно зафиксирую, где мы провалимся. Часть этой истории оставлю напоследок, чтобы не спойлерить цифры, но именно она стала для меня тестом: можно ли в российских реалиях развернуть ИИ в повседневную практику без пафосных лозунгов.
Я все чаще замечаю, что мы обсуждаем ИИ либо как угрозу, либо как панацею, а между этими полюсами теряется простая вещь: в большинстве рабочих дней нас «убивают» не сложные задачи, а многократно повторяющийся текстовый однообразный труд. Ответить клиенту, разложить по полочкам комментарии к проекту, пересказать длинное ТЗ в нормальном человеческом виде, собрать черновик статьи или лекции — все это поодиночке не страшно, но в сумме легко съедает по 3-4 часа. Тут и возник вопрос: если ChatGPT уже умеет более-менее связно писать по-русски, что я теряю, если начну системно проверять его в этих мелочах. С этого и начались мои два месяца, которые сейчас просто сложно «открутить» назад (хотя иногда очень хочется остаться без интернета и с блокнотом).
В начале я сознательно отрезала все хайповые сценарии и не ставила задачу «полностью автоматизировать контент»: мне было важно понять, насколько ИИ помогает именно в промежуточных шагах. Я работала с клиентами в России, где свои ограничения по сервисам, VPN, безопасности данных, и сразу договорилась с собой: никакой приватной информации, никаких коммерческих тайн, только обобщенные формулировки и абстракции. При этом я фиксировала, сколько попыток уходит на промпт, сколько редактур нужно, и где модель ведет себя предсказуемо, а где уходит в фантазии. На удивление, уже через пару недель я поймала себя на мысли, что автоматически открываю диалог с ИИ, когда нужно не «написать текст», а просто что-то структурировать.
Почему работа по-старому перестает тянуть: где реально теряются часы
Если разобрать день эксперта на составные части, окажется, что ChatGPT легко встраивается не в «творчество», а в то, что мы обычно даже не замечаем. Это первое, что я увидела за два месяца: не сами задачи сложные, а количество переключений между ними. Ты открываешь письмо, читаешь, формируешь ответ, вспоминаешь контекст, ищешь ссылку, редактируешь. Вроде бы элементарно, а по факту — десятки микрошагов. Именно на них ИИ дает ощутимый эффект, если не бояться отдать ему часть «черновой» нагрузки, но оставить за собой контроль.
За эти два месяца я пришла к простой формуле: чем более шаблонная задача, тем честнее экономия времени, и тем меньше шансов разочароваться в ИИ.
Когда я первой начала измерять, сколько минут уходит на привычные действия, результаты были немного отрезвляющими. Написать расширенный ответ на письмо коллеги — 20-25 минут. Свести заметки созвона в внятное резюме — еще 30 минут. Подготовить черновой план статьи или вебинара — от часа и выше. И это у человека, который пишет быстро и много. В этот момент стало ясно, что «работать по-старому» — значит по сути самим же себе создавать узкие места, потому что мозг тратит ресурс не на аналитику, а на формулировки и оформление. Это не про лень, это про то, что мы держимся за устоявшийся процесс, даже когда он уже не возвращает прежней отдачи.
При этом иллюзия, что ИИ можно вот так взять и «прикрутить сверху», не работает почти никогда. Когда ко мне обращаются российские специалисты и спрашивают, можно ли одним промптом автоматизировать, например, подготовку отчетов для руководства, приходится немного охлаждать ожидания. Да, ChatGPT может собрать структуру, сделать черновик и предложить формулировки, но он не знает ваших внутренних договоренностей, политических нюансов в компании, особенностей формата «для этого шефа пишем сухо, а для другого — с историей». Получается, что первый практический шаг — не «как бы натренировать ИИ», а честно посмотреть, где именно вы устаете, и какие элементы рутины можно обезличить, не трогая суть.
Как понять, какие задачи отдать ChatGPT, а какие держать при себе
На практике проще всего начать с инвентаризации задач, а не с изучения промпт-инженерии (которую часто переоценивают). Я села и выписала, чем реально заняты мои часы: консультации, подготовка материала, переписка, методички, посты, аналитика. Потом отметила маркером то, что повторяется из недели в неделю, почти без изменений по смыслу. Это и стали первыми кандидатами на «аутсорс» в сторону ChatGPT. Помнишь про ситуацию из начала? У того маркетолога список получился еще более скучным: ответы партнерам, адаптация презентаций под разные города, простые описания акций для сайта.
Чтобы не утонуть в теории, я предложила ему очень прямой подход и сформулировала его в виде коротких шагов. Здесь уместно перечислить их, потому что в таком виде они лучше запоминаются:
- Сначала записать все повторяющиеся текстовые задачи за неделю, не пытаясь тут же их оптимизировать.
- Отметить задачи, где есть четкая структура и похожие формулировки, даже если кажется, что «каждый раз все по-разному».
- Проверить, можно ли обезличить данные: убрать имена, суммы, внутренние детали, оставив только «скелет» задачи.
- Выбрать 1-2 самых безопасных кейса и в течение недели сознательно решать их через ChatGPT, а не вручную.
- Фиксировать время: сколько уходит на постановку задачи, сколько — на редактуру результата, и сравнить с вручную.
Здесь всплыл первый нюанс: иногда человек уверен, что задача уникальная, просто потому что ему так интереснее о себе думать (нет, подожди, есть нюанс — иногда это еще и оправдание, чтобы не менять процесс). Когда мы разложили переписку того же маркетолога по категориям, оказалось, что 70% его писем можно было начать генерировать по заготовкам, а ИИ как раз умеет быстро подгонять эти заготовки под новый кейс. Это означает, что если вы видите в задачах хоть какой-то повторяющийся каркас, ChatGPT уместен уже сейчас, даже без сложных интеграций.
Что ChatGPT делает лучше человека в рутине, а что у него пока хромает
Когда я первый раз столкнулась с этим вопросом, мне показалось, что ответ очевиден: ИИ делает быстро, человек делает качественно. Но через пару недель я поняла, что это слишком упрощенная картина, и что у нейросети есть свои «зоны гениальности» и свои слепые пятна. В рутине ChatGPT особенно силен там, где нужно быстро перебрать десяток вариантов формулировок, собрать структуру письма, превратить беспорядочные пункты плана в связный текст. Здесь он часто обгоняет даже очень опытных экспертов, просто потому что не устает и не скучает.
При этом есть области, где без человека пока никак. Во-первых, это все, что касается локальных реалий в России: упоминания конкретных сервисов, юридические нюансы, корпоративные порядки. Модель может уверенно «придумывать» несуществующие регламенты и документы, и если не включить критичность, вы легко получите красивый, но неправдивый текст. Во-вторых, у нее проблемы с контекстом длинной истории: она видит текущий запрос, но не всегда правильно считывает, что было «между строками» раньше (здесь как раз помогает последовательный диалог, но об этом чуть позже). В-третьих, есть нюанс с тоном — ИИ стремится к усредненной, вежливой речи, а живой эксперт часто выигрывает именно благодаря легкой иронии, самоиронии, эмоциональным акцентам.
Чтобы держать это в голове, я для себя сформулировала простое правило: если задача про скорость и структуру, даю ее ChatGPT, если про ответственность и последствия, оставляю за собой. Баланс здесь критичен, потому что в противном случае либо мы обесцениваем свой опыт, либо скатываемся в ручную переработку всего подряд. Я видела людей, которые пытались загнать в ИИ «всю работу», и через неделю возвращались к старой схеме, разочарованные. И наоборот, есть те, кто дает модели только крошечные поручения, вроде «переформулируй это предложение», и упускают основной потенциал. Получается, что реальная экономия начинается, когда вы честно делите поле: вот здесь мне нужна помощь с черновиками, а здесь я беру на себя решение и ответственность.
Как поставить задачу ChatGPT, чтобы не переписывать все с нуля
Когда на консультациях я спрашиваю, что мешает использовать ИИ регулярно, чаще всего слышу: «я пробовала, но он ерунду пишет». Если посмотреть внимательнее, почти всегда проблема в том, как сформулирован запрос. Нейросеть не угадывает ваш контекст и не читает мысли, ей нужно задание, причем намного более конкретное, чем мы привыкли давать коллегам. Во второй месяц работы я начала осознанно считать попытки: сколько итераций промпта нужно, чтобы получить результат, который я готова править, а не переписывать. В среднем получалось две-три правки на задачу, и это уже давало выигрыш по времени по сравнению с тем, чтобы делать все самой с нуля.
Я заметила, что ключ к адекватным ответам — это ясная роль, формат и ограничения для модели.
Например, если мне нужно переработать сухой технический текст для широкой аудитории, я сразу указываю: «Представь, что ты редактор научно-популярного журнала в России, твоя задача — сохранить факты, но упростить язык, убрать канцелярит, оставить объем не больше 3 абзацев». Это звучит длинно, но как только я перестала лениться и описывать такие детали, качество ответов выросло в разы. В случае с тем самым маркетологом мы еще добавили «избегай агрессивных формулировок, не используй восклицательные знаки, не обещай результата без условий», потому что в России читатель к этому особенно чувствителен.
Возвращаясь к зарисовке из начала, на одном из этапов я заметила, что он машинально пишет в ChatGPT: «Сделай нормальный текст для клиентов». Результат, естественно, был размытый. Когда мы разложили запрос на части, стало ясно, что не хватает указания на аудиторию, тон, длину и цель сообщения. Мы переписали промпт, добавив фразу «пиши для владельцев небольших магазинов в регионах, которые не любят сложные формулировки», и модель внезапно стала попадать в тон гораздо точнее. Это означает, что даже одна уточняющая деталь в запросе может сэкономить вам пару итераций переписки с ИИ.
Как выглядит рабочий промпт к ChatGPT в русской повседневности
Вот как это выглядит на практике: вы сидите вечером, у вас открыто письмо с запросом «сделайте нам объяснение новой акции простым языком», а голова уже не соображает. Вместо того, чтобы прямо в почте мучить формулировки, вы копируете суть задания в ChatGPT и дописываете контекст. В обычной жизни я делаю это с третьей попытки, потому что сначала неизбежно пишу слишком общо (я подумала, нет, лучше так, и возвращаюсь к уточнениям). Типичный рабочий промпт у меня занимает 4-6 предложений и всегда содержит четыре блока: роль, задача, формат, ограничения.
Чтобы не быть голословной, я начала выписывать себе удачные конструкции, которые сработали в российских кейсах. Один из них выглядел так, и я до сих пор к нему возвращаюсь:
«Представь, что ты помощник маркетолога федеральной сети, который пишет тексты для региональных менеджеров. Твоя задача — переработать текст акции так, чтобы он был понятен людям без маркетингового образования. Оставь все цифры и условия, но сократи текст до 1500 знаков, убери сложные термины и канцелярит, избегай восклицательных знаков. Пиши по-русски, в спокойном деловом тоне.»
С этим промптом ChatGPT с первого раза выдал текст, который потребовал только точечной правки по смыслу. Я специально считала время: на формулировку промпта ушло 3 минуты (первый вариант был сырым, пришлось дописать ограничения), на редактуру результата — еще 5 минут. В сумме 8. Вручную на тот же текст я тратила минимум 25 минут. Да, это не история про «одним кликом все сделал», но если таких задач в день хотя бы четыре, экономия уже чувствуется. При этом я вижу, где передоверять опасно: в юридически значимых формулировках, сложных B2B-письмах, тонких конфликтах с клиентами я по-прежнему использую ИИ только как генератор вариантов, но финальную версию строю сама.
Что делать, если ChatGPT уходит в воду и общие фразы
Самый частый упрек к ИИ — «он пишет воду». Это частично правда, но только частично. Если промпт расплывчатый, модель действительно стремится к усредненному тексту, который никого не заденет, но и не поможет. На практике я вывела для себя правило: если в ответах много общих слов и мало конкретики, значит, у меня в запросе не хватает исходных данных или ограничений. Иногда достаточно дописать одно предложение, чтобы ситуация изменилась. Например, добавить «используй реальные примеры из жизни малого бизнеса в России» или «приведи три конкретных формулировки для письма».
Звучит странно, но работает: вместо того, чтобы раздражаться на ИИ, полезнее воспринимать его как зеркало качества своей постановки задачи. Чем яснее вы объясняете, что хотите на входе, тем меньше «воды» на выходе, и это полезное упражнение само по себе. Я замечала за собой, что когда устала, начинаю писать в нейросеть так же расплывчато, как и в чат коллегам, и результат предсказуемо хуже. В такие моменты я просто заставляю себя переформулировать запрос, добавляя: «цель этого текста — помочь человеку принять решение, купить или нет, поэтому структуру сделай по шагам». Иногда кажется, что это лишние усилия, но если посчитать сэкономленные итерации, становится понятно, что экономия здесь в том числе и нервная.
Бывают, конечно, задачи, где даже при хорошем промпте ChatGPT выдает слишком усредненный результат. Тогда я использую прием уточнения через негатив: прошу модель сначала перечислить, какие формулировки делать не стоит, что может оттолкнуть российскую аудиторию, а уже потом просить варианты. Такой «обратный заход» (хотя сама я так делала ровно один раз в таком чистом виде) помогает модели лучше уловить границы, и текст получается более живым. Получается, что проблема «воды» чаще лечится не сменой модели, а улучшением диалога с ней.
Как я встроила ChatGPT в ежедневную работу и где реально сэкономила время
На третьей неделе эксперимента я поймала себя на том, что ChatGPT у меня открыт не меньше, чем почта. И это был не осознанный план, а естественное смещение. Я начала использовать его как первый черновой инструмент: любые заметки после созвонов, черновики статей для блога, планы лекций, даже структуру сложной консультации. И тут появилась интересная деталь: я стала меньше бояться «страшных» задач, которые раньше откладывала на вечер, потому что знала — первый проход делает ИИ, а я уже довожу до ума. Возвращаясь к тому самому маркетологу, у него произошел похожий сдвиг: письма, которые раньше лежали сутки без ответа, стали закрываться в течение часа.
Я поняла, что ключевая выгода не только в сэкономленных минутах, а в снижении сопротивления началу работы. Большие задачи разбиваются на маленькие: «не написать статью», а «получить от ИИ грубый план и три варианта заголовка». Психологически это совсем другая нагрузка. Поначалу я относилась к этому скептически, но спустя два месяца заметила, что стала реже проваливаться в прокрастинацию. Формально это не про ИИ, а про управление вниманием, но инструмент реально помогает, если не возлагать на него лишних надежд.
В итоге у меня сложилось несколько устойчивых «сценариев использования», которые повторяются почти каждый день. Первый — это чистка и структурирование заметок после встреч: я скидываю тезисы, прошу ИИ разложить их по блокам, выделить риски, задачи, сроки. Второй — адаптация одного и того же материала под разные форматы: из длинной статьи делаем пост для соцсетей, тезисы для выступления, письмо клиенту. Третий — генерация вариантов, когда нужно найти формулировку, но мозг уже пуст. Важно, что ни в одном из этих случаев я не отдаю ИИ итоговый текст без просмотра, но именно черновую стадию он берет на себя почти полностью.
Где ChatGPT действительно снял рутину, а где пришлось откатиться назад
На практике я столкнулась с тем, что не все мои ожидания подтвердились. Есть типы задач, где ИИ просто блестяще помогает, а есть такие, где я честно признала: пока еще рано. Возвращаясь к нашему маркетологу, мы попробовали поручить ChatGPT подготовку еженедельных отчетов о выполнении планов по регионам. Казалось логичным: данные есть, нужно только оформить. На деле оказалось, что слишком много нюансов завязано на внутренней кухне компании, и модель начала «сглаживать углы» там, где как раз нужно было показать проблему. Мы решили оставить этому человеку право финального формулирования отчетов, а ИИ использовать только для черновых сводок по цифрам.
Зато неожиданно хорошо сработала область, где я сначала сомневалась: сценарии ответов на повторяющиеся запросы партнеров. Мы взяли 20 типовых ситуаций, обезличили их и попросили ChatGPT подготовить по 3-4 варианта делового ответа для каждой, с разным уровнем жесткости. Потом сели и выбрали удачные, немного их переписали под стиль компании, и уже эти заготовки стали основой шаблонов. Итог — количество «с нуля» написанных писем резко упало. Я оценила, что по таким задачам экономия времени составила около 40-50%, и это без потери качества, а местами — с его ростом.
В моих собственных задачах похожая картина. Там, где результат легко проверить (структура, логика, язык, формат), ChatGPT стал надежным помощником. Там, где ставка на точные факты и нюансы российской практики, я по-прежнему трачу время на ручной анализ. Я пробовала просить ИИ составить аналитический обзор по одной отрасли, и текст выглядел убедительно, но при ближайшей проверке оказалось, что часть источников устарела, а часть — просто не существует. После этого я для себя «запретила» использовать модель в одиночку для экспертных обзоров и оставила ее только в роли помощника: подсказать структуру, предложить возможные аспекты анализа, но не больше.
Как изменилась моя работа с контентом за эти два месяца
Когда я пересмотрела свои публикации и рабочие документы за последние недели, стало заметно, что изменилась не только скорость, но и сама организация материала. ChatGPT, как ни странно, дисциплинирует: он любит четкую структуру, подзаголовки, списки. Я не стала пытаться подстроить под это весь стиль, но некоторые приемы охотно забрала. Например, план статьи я теперь почти всегда сначала прогоняю через ИИ: прошу предложить 3-4 варианта логики подачи, а потом выбираю то, что ближе к моему голосу. Это экономит силы на этапе «с чего начать» и «как закончить», которые раньше вызывали у меня легкую внутреннюю борьбу.
Есть и забавные эффекты. В какой-то момент я поймала себя на том, что уже мысленно делю задачи на «с ИИ» и «без ИИ». К первым относятся, например, черновики постов, переработка сложных объяснений для широкой аудитории, проверка текста на лишний канцелярит. Ко вторым — личные письма, сложные разборы с клиентами, тексты, где мне важна интонация, а не только смысл. В одном из постов я даже написала фразу «сейчас у меня есть стажер, который делает грязную работу», и поймала смешанную реакцию: кто-то решил, что я наняла ассистента, кто-то — что перешла на ИИ полностью. Реальность, как обычно, посередине.
Иногда мне даже кажется, что я стала терпимее к своим черновикам: я знаю, что могу накидать тезисы как попало, а потом попросить ChatGPT сделать из них аккуратный текст, сохранив мой смысл. Да, редактура все равно нужна, но стартовать стало психологически проще. Это слегка парадоксальное ощущение свободы — когда ты не ждешь от себя идеального текста с первой попытки, потому что понимаешь, что у тебя есть «дополнительный мозг» для формулировок. И все же я сознательно оставляю себе участки работы, где ИИ не трогаю принципиально, чтобы не превращать все в диалог с моделью и не потерять собственный голос…
Где ИИ ломается об реальность: ограничения, которые лучше знать заранее
После медового месяца с ChatGPT наступает вторая фаза — столкновение с ограничениями. Я прошла через это довольно быстро, потому что изначально искала не восторги, а слабые места. Самое очевидное — фактологические ошибки и выдумки. Но есть и более тонкие моменты: некорректные предположения про российский контекст, чрезмерно сглаженный тон, попытка «угодить всем». В какой-то момент я заметила, что если не держать ухо востро, ИИ начинает навязывать определенный тип речи, и это постепенно стирает индивидуальность. Тут приходится сознательно отстаивать свой стиль и проверять, что в тексте по-прежнему слышна именно ваша интонация, а не усредненный «корпоративный русский».
Я заметила, что часть разочарования у людей возникает не от ограничений как таковых, а от несбывшихся надежд. Кто-то ожидает, что ИИ сам разберется в их бизнес-процессах, кто-то — что он заменит эксперта в нишевой теме. В России это осложняется еще и тем, что многие сервисы работают через VPN, есть вопросы безопасности данных, да и правовая среда меняется. Если к этому добавлять завышенные ожидания, понятно, почему спустя пару недель человек говорит: «Ну, поигрался, и ладно». Я себе поставила цель: не требовать от ChatGPT того, для чего он объективно не предназначен, и называть вещи своими именами, даже если это разрушает романтический образ «умного помощника».
Если отделить маркетинговый шум, остается не так уж много: скорость, вариативность и структурирование. Но этого достаточно, чтобы изменить повседневную работу.
Где ChatGPT врет, ошибается и почему это не приговор
Когда я говорю «врет», я не подразумеваю злой умысел, но по эффекту для пользователя это именно так и ощущается. Например, я просила модель собрать список российских сервисов для автоматизации маркетинга, и часть названий оказались вымышленными, а часть — давно закрытыми. Если человек не проверит, он легко включит такие «фантомы» в свою презентацию или документ. На уровне фактов я теперь всегда делаю двойную проверку: сначала через обычный поиск в Яндексе или Google, потом через профильные ресурсы. Это немного удлиняет путь, но избавляет от неловких ситуаций, когда клиент задает логичный вопрос: «Где вы вообще это нашли?».
Есть еще одна зона риска — юридические и финансовые формулировки. Я принципиально не использую ChatGPT для подготовки договоров, специфических правовых текстов или интерпретации законодательства в РФ. Максимум — прошу «перевести» язык юристов на человеческий, но даже это обязательно перечитываю внимательнее, чем любой другой текст. Здесь модель особенно склонна к обобщениям и пропуску существенных деталей (забудь, что я только что сказала — вот как правильно: относись к любым сложным правовым и финансовым вопросам как к зоне, где ИИ может только помочь задать вопросы, но не дать ответы).
Удивительно, но даже в более «мягких» областях, вроде описания кейсов, модель иногда уверенно придумывает детали, которых не было. Если попросить ее «описать типичный кейс маркетинга в российской рознице», она создаст что-то правдоподобное по форме, но конкретные цифры и ситуации будут хоть и реалистичными, но не обязательно правдивыми. Я стала специально помечать себе в таких текстах места, где есть риск принять «красивую выдумку» за реальность, и либо заменять их на свои данные, либо убирать. Получается, что ИИ годится как генератор форм и структур, но наполнять их содержанием в ответственных темах до сих пор лучше человеку.
Чего ChatGPT точно не сделает за вас, даже если очень захочется
Иногда меня спрашивают: «Можно ли обучить модель под мой стиль так, чтобы она полностью писала за меня?» Теоретически да, можно собирать свои тексты, показывать их ИИ, просить имитировать голос. Практически это упирается в две вещи. Первая — ваш стиль сам по себе может меняться, он не статичен. Вторая — смысл, который вы вкладываете в текст, рождается не из оборотов речи, а из опыта, наблюдений, позиции. ChatGPT не сходил на тот переговор, не вел те сложные диалоги с клиентами, не ошибался в тех же местах, что вы. Он может воспроизвести форму, но не заменит ту самую «внутреннюю кухню», и чем честнее это признать, тем спокойнее потом работать вместе.
Это критично, потому что иначе легко попасть в ловушку: вы начинаете отдавать ИИ не только рутину, но и те зоны, которые формируют вашу ценность как эксперта. Если убрать из вашего дня всю «грязную» работу, останетесь ли вы тем, кем себя считаете — этот вопрос я задала самой себе в конце второго месяца. Ответ получился таким: да, если осознанно отбирать, какие задачи отдать, а какие оставить. Например, я никогда не прошу ИИ придумывать за меня позицию по спорным темам или писать от моего имени личные сообщения клиентам. Зато охотно использую его для обработки расшифровок, подготовки структур, подсказки форматов.
Возвращаясь к нашему маркетологу, мы с ним в какой-то момент сели и проговорили, что именно делает его ценным в компании. Оказалось, что это не тексты, а умение согласовать интересы разных отделов, выстроить адекватные ожидания с партнерами, вовремя сказать «нет» или «давайте по-другому». Ни одну из этих задач ChatGPT на себя не возьмет. Зато он снимет второстепенную нагрузку: расписать уже принятое решение, подготовить презентацию, сделать сопроводительное письмо. Я увидела, как у человека немного «распрямились плечи»: он перестал ощущать себя «копирайтером на побегушках» и вспомнил, что вообще-то его роль шире.
Что в итоге изменилось: история того самого клиента и мои личные выводы
Пора вернуться к истории, с которой все началось. Тот самый эксперт из отдела маркетинга, который хронически не успевал по срокам, согласился стать моим «полигоном» на два месяца. Мы договорились, что измеряем не только ощущения, но и цифры: сколько задач закрывается в срок, сколько времени уходит на типовые письма и презентации, сколько вечеров человек сидит допоздна. Первую неделю мы вообще не подключали ИИ, а просто считали время. Оказалось, что на коммуникации с партнерами он тратит около 12-14 часов в неделю, из них не меньше половины — на повторяющиеся тексты.
На второй неделе мы выбрали два направления для эксперимента: ответы на типовые запросы и адаптацию презентаций под разные города. Я помогла ему составить несколько базовых промптов, мы собрали «библиотеку» шаблонов, которые ChatGPT допиливал под конкретные кейсы, и договорились, что каждый день он фиксирует, сколько писем и материалов прошло через ИИ. Вначале было сопротивление: привычка «быстрее сделать самому» сильнее рациональных доводов. Но уже к концу недели он заметил, что количество «залипаний» над пустым окном письма сократилось. Итог первого месяца — время на коммуникации снизилось примерно до 8-9 часов в неделю, при том что объем задач не уменьшился.
На втором месяце мы добавили третий блок — подготовку еженедельных внутренних сводок. Здесь, как я писала выше, часть ожиданий не оправдалась, и мы откатили ИИ до роли помощника, а не автора. Зато по двум основным направлениям эффект закрепился. По нашим прикидкам, за два месяца он сэкономил около 30-35 часов чистого рабочего времени. Не «магическим образом», а за счет того, что перестал писать с нуля там, где можно было опереться на ИИ. Я сознательно не перевожу это в деньги — слишком много переменных, но в ощущения «я больше не горю каждую пятницу» перевести можно.
Если вернуться к самому началу, к фразе «два месяца с ChatGPT — и я уже не могу работать по-старому», теперь я вкладываю в нее довольно прагматичный смысл. Я вижу, насколько неэффективной кажется мне ручная работа там, где у меня уже есть накатанные промпты и сценарии. Я все так же много редактирую, так же не доверяю ИИ там, где ставка высока, все так же периодически раздражаюсь на «воду» и ошибки. Но ощущение, что у меня появился еще один инструмент в рабочем наборе, уже не отпускает. Это не революция, а постепенная перестройка процессов, где черновая работа перестает быть обязательной частью жизни эксперта.
Куда идти дальше, если хочется работать с ИИ осознанно
Если ты дочитал до этого места и чувствуешь не восторг, а легкое любопытство с примесью скепсиса, это здоровая реакция. ИИ не обязателен всем подряд, и уж точно не является таблеткой «от рутины». Но если в твоем дне много текста, повторяющихся объяснений, адаптаций и структурирования, есть смысл хотя бы проверить, что изменится, если ChatGPT станет твоим стандартным инструментом, а не экзотикой. Я бы начала с малого: выбрать одну-две повторяющиеся задачи и в течение пары недель сознательно решать их через ИИ, отслеживая не только экономию времени, но и уровень раздражения, усталости, сопротивления.
Для тех, кто уже пробовал и обжегся, может быть полезным вернуться к этому не как к игрушке, а как к «дополнительному мозгу», которому ты доверяешь рутину, но не отдаешь суть. Я в своем телеграм-канале «ИИ без истерики» регулярно разбираю такие приземленные кейсы: как перестать тратить по часу на письма, как готовить черновики материалов в три раза быстрее, как не сойти с ума от количества форматов. Если хочется структурировать эти наблюдения и потихоньку встроить ИИ в свою работу, а не в теоретические рассуждения, можно просто начать с одного диалога с ChatGPT в день и смотреть, где он действительно помогает, а где мешает.
На практике лучше всего работает связка «маленькие эксперименты плюс честная обратная связь самому себе». Не надо сразу переводить всю работу «на нейросети», достаточно выбрать кусочек, где ошибка не критична, а польза ощутима. И если спустя месяц окажется, что вам все еще удобнее писать все вручную, это тоже результат: значит, именно сейчас, в вашей конфигурации задач, ИИ больше отвлекает, чем помогает. Но если вдруг окажется, что как и у меня, рутина начала занимать меньше времени, а тяжелые задачи перестали пугать своим стартом, возможно, возвращаться «по-старому» уже не захочется — хотя право на такой выбор всегда остается за вами 🙂
Что ещё важно знать
Вопрос: Можно ли в России использовать ChatGPT для работы с конфиденциальной информацией?
Ответ: Я бы к этому относилась крайне осторожно. Любые данные, которые юридически или по договоренностям считаются конфиденциальными, лучше не передавать во внешние сервисы, даже если они обещают защиту. Используйте обезличивание, убирайте имена, суммы и конкретику, оставляя только структуру задачи.
Вопрос: Как часто нужно обновлять свои промпты, если задачи не меняются?
Ответ: Если результат вас устраивает, можно не трогать промпты месяцами. Имеет смысл пересматривать их, когда вы замечаете, что стали слишком много править ответы или когда задачи чуть смещаются по формату и аудитории. Иногда достаточно одной мелкой правки, чтобы вернуть качество.
Вопрос: Можно ли поручить ChatGPT ведение корпоративных соцсетей полностью?
Ответ: Полностью я бы не рекомендовала, особенно в нишах с репутационными рисками. ИИ хорошо справляется с черновиками постов, генерацией идей и вариаций, но тон, позицию и реакцию на комментарии лучше оставить человеку. Это снижает риск неловких ситуаций и однообразного «нейросетевого» стиля.
Вопрос: Что делать, если руководитель скептически относится к использованию ИИ?
Ответ: В такой ситуации полезно не спорить на уровне идей, а принести 1-2 конкретных кейса с экономией времени или повышением качества. Покажите, как выглядела задача «до» и «после», сколько минут сэкономили, где вы сами оставили за собой контроль. Аргументы в цифрах и примерах обычно воспринимаются спокойнее, чем общие разговоры.
Вопрос: Как не потерять свой стиль, если часто редактируешь тексты, сгенерированные ИИ?
Ответ: Я бы рекомендовала сознательно выделять тексты, которые вы пишете полностью сами, без подложки от ChatGPT, например, личные посты или письма. Параллельно можно просить модель подстраиваться под уже существующие ваши тексты, а не наоборот. Регулярное «ручное письмо» сохраняет чувство собственного голоса и помогает не раствориться в усредненном стиле моделей.