Привет!
С Новым годом! 🎉
Надеемся, вы хорошо отдохнули и готовы к новым вызовам. Первые две недели года принесли много интересного: Anthropic выпустил Claude Cowork, Google интегрировал Gemini в Gmail для 3 миллиардов пользователей, а мы на MySummit опубликовали серию статей о том, как правильно общаться с AI.
Именно об этом – первый дайджест 2026 года.
Что важно менеджеру?
Почему AI не понимает, чего вы хотите – и как это исправить
Контекст
Вы просите ChatGPT сократить текст – получаете «воду». Просите Claude составить отчёт – выходит шаблонная болтовня. Отправляете задачу в Gemini – результат мимо цели.
Проблема не в модели. Проблема в промпте.
За первые две недели января мы опубликовали 9 статей о промптах: от структуры до юридических последствий использования AI-контента. Всё это – не теория. Это ответ на вопрос, который задаёт каждый менеджер после месяца работы с AI: «Почему оно меня не понимает?»
Короткий ответ: потому что вы общаетесь с AI как с человеком. А нужно – как с очень умным, но полностью пассивным стажёром, который ничего не знает о вашем бизнесе.
Данные и факты
Исследования Stanford и Berkeley показали: даже модели с контекстом 200 000–2 000 000 токенов теряют до 30% информации из середины промпта. Это называется U-shaped accuracy curve: AI отлично помнит начало и конец, но проваливается посередине. [Подробнее о проблеме "потерянной середины"]
Второй факт: 37% людей используют AI в личных целях, но только 23% применяют на работе (Stanford, 2025). Разрыв не технический – методический. Дома люди экспериментируют. На работе боятся «неправильно попросить». [Источник: Stanford AI Index]
Третий факт: Colgate-Palmolive с помощью Google Veo создавали видеорекламу в 6 раз быстрее и дешевле, чем традиционным способом. При этом engagement оказался выше, чем у контента от людей. Секрет? Правильные промпты + итерации. [Кейс Colgate-Palmolive]
Что это значит для менеджера
Три вывода:
- Промпт – это техническое задание, а не просьба. Относитесь к промпту как к спецификации для подрядчика: роль, контекст, задача, ограничения, формат. Пропустите хоть один элемент – получите не то, что хотели.
- Длинный промпт ≠ хороший промпт. Если вы пихаете в ChatGPT 10 страниц данных, AI забудет половину к моменту ответа. Решение: разбивайте на цепочку коротких промптов или используйте «якорные точки» – повторяйте ключевые инструкции каждые 5 000–10 000 токенов.
- Вежливость убивает результат. Фразы «пожалуйста», «если возможно», «было бы здорово» заставляют AI добавлять вводные конструкции и размазывать ответ. Пишите прямо: «Сократи текст до 100 слов. Без вводных фраз. Без извинений.»
Практические действия
Формула идеального промпта (5 элементов)
- Роль – Кто должен ответить? (senior PM, критик текста, аналитик данных)
- Контекст – Какая ситуация? (запуск продукта, отказ кандидату, анализ отчёта)
- Задача – Что сделать? (напиши, сократи, проанализируй, преобразуй)
- Ограничения – Что НЕ делать? (без воды, без эмодзи, без извинений)
- Формат – Как выдать результат? (таблица, список, 3 абзаца, JSON)
Подробнее: 5 элементов идеального промпта
Пример плохого промпта: «Сделай этот текст покороче.» Пример хорошего промпта: «Ты – редактор деловых текстов. Передо мной презентация для CEO. Сократи следующий абзац до 50 слов. Убери вводные конструкции, метафоры и вежливые обороты. Оставь только суть и конкретные цифры. Формат: один абзац.»
Чек-лист перед отправкой промпта
- ☐ Указана роль AI? (не «ты эксперт», а «ты senior PM с 10 годами опыта в SaaS»)
- ☐ Описан контекст? (зачем это нужно, для кого, что уже известно)
- ☐ Задача сформулирована глаголом действия?(напиши, сократи, преобразуй – не «помоги разобраться»)
- ☐ Перечислены запреты? (без воды, без эмодзи, не длиннее 100 слов)
- ☐ Задан формат вывода? (таблица, список, markdown, JSON)
Подробнее: 7 ошибок, убивающих качество промптов
Техника «Сэндвич» для длинных промптов
Если нужно обработать большой объём данных (отчёты, таблицы, документы), используйте структуру:
- Инструкция (что делать, как делать, формат)
- Данные (сам контент для обработки)
- Напоминание (повтор ключевых требований) Это использует эффект recency bias – AI лучше помнит последние инструкции.
Подробнее: Почему AI теряет 30% данных в середине
Промпт для генерации шаблона промпта
Я работаю [ваша роль]. Мне нужен шаблон промпта для задачи [описание задачи]. Создай шаблон из 5 элементов: роль AI, контекст задачи, конкретное действие, ограничения, формат вывода. Сделай так, чтобы я мог просто подставлять переменные.
Что с авторскими правами?
Отдельная тема: юридический статус AI-контента.
Мы разобрали 8 платформ и 4 юрисдикции. Вывод неприятный: платформы дают вам «права собственности», которых юридически не существует.
- OpenAI и Google передают права на контент пользователю, но Бюро авторского права США отказывает в защите изображений без значительного творческого вклада человека
- Россия и Казахстан: чисто AI-контент попадает в общественное достояние
- ЕС: обязательная маркировка AI-контента, штрафы до €7,5 млн
Парадокс: вы можете использовать AI-картинку в коммерции, но не можете запретить конкурентам её скопировать.
Что делать:
- Не инвестируйте большие бюджеты (500 000+ руб.) в продвижение уникальных AI-образов – их легко скопировать
- Добавляйте человеческую пост-обработку, чтобы получить защиту
- Маркируйте AI-контент прозрачно – это повышает доверие, а не снижает его
Источники:
Новости
Claude Cowork: AI-агент управляет файлами и задачами автономно
Anthropic запустил Claude Cowork – сервис, который превращает AI из чат-бота в автономного коллегу. Теперь Claude может:
- Получать доступ к папкам проекта
- Планировать задачи и исполнять их без постоянных запросов
- Управлять файлами, таблицами и отчётами прямо на вашем macOS
Версия в Research Preview буквально «видит» ваш экран и выполняет действия мышкой и клавиатурой за вас.
Что вам с этого? Делегируйте рутину: сбор данных из 5 разных Excel-файлов в один отчёт, сортировка загрузок по смыслу, составление статусов по проектам. Первые пользователи отмечают экономию до 30% времени на рутинную обработку файлов уже в первую неделю.
Gmail + Gemini: 3 миллиарда пользователей получили AI-ассистента
Google интегрировал Gemini AI Overviews непосредственно в Gmail. Теперь AI может:
- Суммаризировать длинные цепочки писем
- Отвечать на сложные вопросы по всему архиву почты
- Мгновенно извлекать контекст прошлых договорённостей
Это превращает почтовый клиент из хранилища сообщений в активного персонального ассистента.
Что вам с этого? Перестаньте тратить время на перечитывание старых переписок перед встречами. Боковая панель Gemini: «Кратко перескажи суть последних обсуждений с клиентом X» – и вы готовы к звонку за 30 секунд.
80% AI-проектов проваливаются из-за «решения в поисках проблемы»
На основе опыта 50+ внедрений в Google и OpenAI выявлена главная причина провала: команды прикручивают AI для тренда, а не для решения конкретной проблемы.
80% успеха зависит от четкого определения юзкейса, где LLM действительно необходима.
Что вам с этого? Прежде чем внедрять AI, опишите проблему без использования слова «AI». Если вы не можете доказать ценность решения без упоминания нейросетей, проект, скорее всего, избыточен.
60–70% ценности внедрения приносят автоматизация бэк-офисных процессов и поддержка принятия решений, а не внешние чат-боты. Найдите самый длинный этап «ручной» обработки информации в вашем отделе – начните с него.
[Подробнее о причинах провала AI-проектов]
AI-ассистенты дают 3% прироста вместо обещанных 100%
Исследование показало парадокс: массовое внедрение AI-ассистентов для написания кода ускоряет разработку всего на 3%, хотя генерация кода выросла взрывными темпами.
Причина – «эффект пожарного шланга»: AI генерирует код быстрее, чем команда может его проверить. Возникают заторы на этапе code review и интеграции.
Что вам с этого? Проверьте цикл «PR to Production». Если время проверки кода выросло после внедрения AI, сфокусируйтесь на автоматизации валидации, а не на покупке дополнительных лицензий для генерации.
Stack Overflow 2025: 51% разработчиков используют AI ежедневно(+25% за год). Если ваша команда отстаёт от этого показателя, вы теряете конкурентоспособность по скорости.
[Исследование: почему AI-ассистенты дают только 3%]
Инструменты
Grok Business: $30/месяц с гарантией конфиденциальности
xAI запустила Grok Business – корпоративный тариф с ключевым преимуществом: данные бизнес-клиентов не используются для обучения моделей и автоматически удаляются через 30 дней.
Основное отличие от потребительских аккаунтов: потребительские аккаунты дают платформе perpetual training rights; бизнес-аккаунты – нет.
Что вам с этого? Рассмотрите Grok как альтернативу ChatGPT Enterprise, если вам нужен доступ к LLM с актуальными данными из соцсети X без риска утечки корпоративной информации.
Данные и инсайты
Colgate-Palmolive: 6x ускорение производства контента
Кейс Colgate-Palmolive и Google (декабрь 2024): использование Gen-AI (Google Veo) позволило создавать рекламные видео в 4–6 раз быстрее и значительно дешевле без потери качества.
При этом вовлечённость аудитории (engagement) превысила показатели традиционных креативов, созданных людьми.
Методология 3V:
- Volume (объём): больше вариантов контента
- Variety (разнообразие): тестирование гипотез без барьера стоимости
- Velocity (скорость): быстрые итерации
BCG прогнозирует: оптимизация неэффективности контента через AI высвободит от 10% до 30% маркетингового бюджета. 22% CMO ожидают прямую экономию более 20% только на этапе продакшена.
Источник: [Кейс Colgate-Palmolive]
Ключевые цифры AI adoption в 2026 году
Исследование Stanford 2025 года выявило существенный разрыв: 37% людей используют AI в личных целях, но лишь 23% применяют его на работе.
Разрыв не технический – методический. Дома люди экспериментируют без страха. На работе боятся «неправильно попросить».
Вывод: Запустите быстрый опрос в команде: кто уже использует AI и в каких задачах. Сравните результаты с бенчмарком 23% и введите целевой план обучения, чтобы поднять показатель минимум до 35% в ближайший квартал.
Источник: [Stanford AI Index 2025]
51% разработчиков используют AI ежедневно
Согласно Stack Overflow 2025, количество разработчиков, использующих AI ежедневно, выросло на 25% за год и достигло 51%.
Это подтверждает переход AI из категории экспериментальных инструментов в категорию стандартного рабочего стека.
При этом оптимизм разработчиков по отношению к AI упал с 70% до 60% за последний год – AI стал обыденностью, а не хайпом.
Вывод: Проверьте, используют ли ваши технические специалисты AI-ассистентов (GitHub Copilot, Cursor). Если процент использования в команде ниже 50%, ваши процессы разработки становятся менее конкурентоспособными по скорости относительно рынка.
Источник: [Stack Overflow Developer Survey 2025]
Это был дайджест изменений в инструментах и в материалах нашей школы. Если вам интересно получать такие обновления каждые 2 недели, то подписывайтесь :)
Для нас важно поддерживать материал актуальным для вас.
Команда MySummit