Большие языковые модели умеют писать тексты, анализировать данные и помогать в принятии решений в бизнесе. Но на практике результат работы AI часто разочаровывает: ответы получаются поверхностными, неточными или неприменимыми.
Причина, как правило, не в модели, а в том, что плохо сформулирован запрос, или промпт. Решить проблемы поможет навык промпт-инжиниринга. Знания в этой сфере позволят ставить задачи AI так, чтобы он выдавал предсказуемый и полезный результат. Освоением этого навыка мы и займёмся во втором уроке интенсива «AI на практике».
«AI на практике» — интенсив СберПро для руководителей, менеджеров и специалистов, которые хотят с помощью AI оптимизировать процессы, повысить эффективность команды и принимать более взвешенные решения. За 4 урока изучите принципы работы больших языковых моделей и промпт-инжиниринга, разберётесь в архитектуре, применении и теории развёртывания AI-агентов.
В этом уроке разберёмся:
- почему AI «не угадывает», что от него хотят;
- из чего состоит эффективный промпт;
- какие приёмы помогают получать рабочие ответы;
- как использовать AI без бесконечных итераций и правок.
Почему качество ответа зависит от запроса
LLM, такие как GigaChat или Deepseek, не понимают задачу в человеческом смысле. Они не знают контекста бизнеса, целей компании и ожиданий руководителя, если это не описано в запросе.
Модель анализирует формулировку промпта и старается дать наиболее вероятный и логичный ответ в рамках заданных слов. Если запрос общий, ответ тоже будет общим.
❓ Проверьте интуицию
Менеджер просит AI: «Подготовь отчёт по рынку для руководства». AI выдаёт аккуратный, но абстрактный текст без чётких выводов и рекомендаций. Правда ли, что причина слабого результата в ограничениях нейросети?
Разбор ситуации
Правда — если ✅
Рынок узкоспециализированный, данные закрыты, а без внутренней аналитики качественный ответ действительно невозможен.
Ложь — если ❌
Запрос не содержит цели отчёта, уровня детализации, формата и ожиданий руководства. В такой формулировке AI просто не понимает, что считать хорошим результатом.
Вывод:
AI не ошибается — он выполняет задачу ровно в тех границах, которые задал пользователь.
Что такое промпт
Промпт — это инструкция для AI, которая описывает:
- контекст задачи;
- роль, в которой должна «мыслить» модель;
- конкретное действие;
- формат результата;
- ограничения и критерии качества.
По сути, промпт — это аналог грамотно поставленного управленческого задания, но адресованного нейросети.
Базовая структура эффективного промпта
На практике устойчиво работает следующая логика.
1. Контекст: зачем и в какой ситуации нужен результат.
Пример. Мы готовим внутренний аналитический отчёт для руководства компании.
2. Роль AI: с какой позиции модель должна рассуждать.
Пример. Выступи в роли отраслевого аналитика с опытом работы в FMCG.
3. Конкретная задача: что именно нужно сделать.
Пример. Проанализируй ключевые тренды рынка на ближайшие 12 месяцев.
4. Формат ответа: как должен выглядеть результат.
Пример. Подготовь структурированный текст с подзаголовками и краткими выводами в конце.
5. Ограничения и фокус: что важно учесть и чего избегать.
Пример. Без общих фраз, с фокусом на российский рынок и влияние регуляторных изменений.
Пример полного промпта
Мы готовим внутренний аналитический отчёт для руководства компании.
Выступи в роли отраслевого аналитика FMCG.
Проанализируй ключевые тренды рынка на ближайшие 12 месяцев.
Подготовь структурированный текст с подзаголовками и краткими выводами в конце.
Сфокусируйся на российском рынке и влиянии регуляторных изменений, избегай общих формулировок.
🧠 Остановитесь на минуту
Возьмите любую задачу, которую вы недавно пытались решить с помощью AI. Каких элементов из этой структуры в запросе не хватало?
Ключевые техники промпт-инжиниринга
Декомпозиция задач
Сложные задачи лучше разбивать на несколько шагов.
Вместо «подготовь стратегию выхода на рынок» лучше:
- Проанализируй рынок и ключевых игроков.
- Выдели основные риски и барьеры входа.
- Сформулируй 3 возможных сценария выхода.
Это снижает вероятность поверхностных ответов и повышает управляемость результата.
Уточняющие запросы
Редко удаётся получить идеальный ответ с первого раза. Это нормально. Зачастую запрос придётся уточнять. Важно воспринимать диалог с AI как процесс, а не как разовый запрос.
Пример уточнения. Углуби анализ второго сценария и добавь финансовые риски.
Использование примеров
Если показать модели пример желаемого результата, качество ответа заметно возрастёт.
Пример. Ниже — пример структуры отчёта. Используй аналогичную логику для нового материала.
❓ Самопроверка
Руководитель даёт AI запрос: «Сделай презентацию по итогам квартала». AI формирует слайды с перечислением показателей, но без выводов и рекомендаций. Можно ли считать это ошибкой модели?
Правильный ответ: нет. В запросе не указана цель презентации, аудитория и ожидания от выводов. AI корректно выполнил формально поставленную задачу.
Типичные ошибки при работе с промптами
- Абстрактные формулировки. AI не понимает, что важнее — глубина, скорость или наглядность.
- Отсутствие контекста. Без понимания ситуации модель не может расставить приоритеты.
- Ожидание экспертизы. LLM помогает структурировать и анализировать информацию, но не заменяет профессионального суждения и ответственности за решения.
Управленческий взгляд на промпт-инжиниринг
Промпт-инжиниринг — это не технический навык и не «умение правильно спрашивать». Это навык ясного мышления и постановки задач.
Компании, которые получают эффект от AI:
- учат сотрудников формулировать цели и критерии результата;
- используют AI как усилитель аналитики, а не источник истины;
- встроили работу с промптами в ежедневные процессы.
Резюме модуля
- Качество ответа AI напрямую зависит от качества запроса.
- Промпт — это инструкция, а не вопрос.
- Структура, контекст и цель важнее красивых формулировок.
- AI усиливает мышление, но не подменяет управленческие решения.
В следующем уроке разберём, как языковые модели эволюционируют в AI-агентов — системы, которые могут выполнять задачи автономно, без постоянного участия человека.
Пройти итоговый тест по итогам урока
Полезные материалы по теме промт-инжиниринга для самостоятельного изучения:
9 популярных промптов для нейросети: шаблоны для руководителей
Цели, менеджмент, саморазвитие. AI-инструменты для руководителя
От помощника к единомышленнику. Как AI трансформирует подход к управлению бизнесом
AI-ассистенты против инфошума: чем алгоритмы могут помочь руководителю
Нейросети: что это такое и как они устроены
Deepseek — что это такое? Как применять новый китайский Deepseek бизнесу и его отличия от ChatGPT