Все говорят об ИИ. Но что из этого даёт результат? Новые сервисы выходят каждую неделю. Все обсуждают модели, сравнивают цифры, бенчмарки, точность на проценты. Но когда вы пытаетесь внедрить ИИ в работу, возникает другой вопрос: какой инструмент реально даст результат именно вам?
Начинаются тесты, интеграции, подписки, технические нюансы. Через неделю появляется ощущение, что вы занимались ерундой. Время потрачено, эффекта нет. А сервисов сотни, и протестировать каждый невозможно.
Я через это прошёл. И моя команда — тоже. Ошибок было достаточно, но в итоге я отобрал основные инструменты, которые мы используем регулярно и которые дают измеримый результат. Именно об этих инструментах пойдет речь в этой статье.
1. Презентации без ночных переделок
Одна из главных болей управленцев — презентации. Самому некогда. Делегировать сложно: на объяснения уходит больше времени, чем на самостоятельную доработку. Когда появился ChatGPT, я был уверен, что проблема решена. Но долгое время инструменты делали откровенно слабый результат.
Перелом произошёл, когда я открыл для себя обновлённый Notebook LM. Сервис работает с большим количеством источников, цитирует ваши материалы и теперь умеет превращать документы в презентации мирового уровня. Причём ТЗ для работы с ним нужно минимальное: нажать кнопку и, максимум, задать цвет или уровень детализации. Через 10 минут готова презентация, либо в формате для спикера, либо как полноценная брошюра.
Сервис бесплатный (есть платная версия, но разницы я не увидел). Более того, можно делать раздаточные материалы, инфографику, таблицы.
Это один из главных инструментов моего арсенала.
2. ChatGPT: не сравнивать бесконечно, а использовать регулярно
Очень часто в комментариях мне пишут: сделайте сравнительный анализ моделей, расскажи какая точнее, какая логичнее, какая лучше пишет. Можно бесконечно разбирать Gemini, ChatGPT, Claude и другие. Можно изучать тесты на математику и логические задачи. Но практический вопрос для управленца звучит иначе: используете ли вы ИИ в своей повседневной работе вообще?
Неважно, какая модель точнее на 3%. Если вас устраивает результат, значит вы уже всё делаете правильно. Я тестировал разные модели, время от времени перехожу с одной на другую. Сейчас чаще работаю с ChatGPT, иногда активно использую Gemini — особенно для выжимок и работы со сложными текстами. Но суть не в названии. Суть в регулярности.
Я применяю ChatGPT для подготовки ответов, структурирования сложной информации, проработки стратегии, подготовки к выступлениям, или написанию текстов для видео. Но при этом я не прошу ИИ написать текст за меня. Я включаю диктофон и проговариваю свои мысли. ChatGPT помогает их структурировать, разбивает на блоки, превращает в сценарии, сохраняя мой стиль и мои слова. Это всё мои мысли. Просто подготовка занимает в разы меньше времени.
И вот это и есть практическое применение.
3. Автоматизация: где начинается масштаб
Про автоматизацию все слышали. Но если честно, много ли вы знаете людей, у которых ИИ реально закрывает блок работы? Я использую тестирую n8n для создания workflow. Это система, где соединяются действия, а ИИ помогает обрабатывать данные и связывать процессы.
Простой пример — сбор комментариев из всех моих социальных сетей. Сначала происходит сортировка, затем консолидация, дальше мне выдаётся список с предложенными вариантами ответов в отдельном приложении.
Раньше на это уходило около 40 минут в день. Сейчас — максимум пять. И это только один кейс. Таким же образом можно автоматизировать документооборот, сбор данных, отправку отчётов, консолидацию информации из разных источников. Хотя честно говоря, инструмент сильно ограничен и очень сложен в использовании.
Поэтому я гораздо чаще прибегаю к другому инструменту — Lovable. Он позволяет «забрифовать» программу голосом: сайт, бот, приложение. Через несколько минут вы получаете работающий каркас, который дальше допиливается итерациями.
Но важный момент: разбираться в этом самостоятельно — технически сложно и очень муторно. Я долго игнорировал инструмент, пока не нашёл специалиста, который помог всё грамотно собрать.
Задача управленца заключается в том, чтобы понимать, что можно автоматизировать и где это применить. А не сидеть и самому строить схемы.
4. Фото и видео: понимать возможности, а не становиться дизайнером
Мы с командой активно используем Krea, NanoBanana и другие инструменты для генерации визуала. Можно обучить модель на своих фотографиях, создать лору, и дальше генерировать любые образы, в любой позе, в любом окружении.
Но здесь возникает дилемма.
Можно пойти вглубь: изучать десятки видео, разбираться во всех настройках, вручную делать десятки итераций, становиться экспертом. А можно понять, сколько времени занимает обучение модели, сколько — генерация, сколько стоит работа специалиста, и на этом остановиться. Я выбрал второй путь.
Мне достаточно понимать: как это работает, сколько занимает времени, какие ограничения есть, какой результат реалистичен. И дальше я нахожу человека, который этот блок закрывает. И погружаться очень глубоко не надо. Время важнее.
То же касается видео и цифровых аватаров.
5. Цифровой аватар как инструмент для экономии времени
90% моих коротких видео сняты с помощью аватара. Самые популярные ролики — именно такие.
Мы используем HeyGen для видео и ElevenLabs для голоса. Один раз записывается база, а дальше аватар воспроизводит текст вашим голосом и с вашим лицом.
Это экономит колоссальное количество времени и нервов. У меня есть отдельный курс на эту тему. Если актуально — заходите на ко мне на сайт.
6. Главное — выстроить инфраструктуру
Если посмотреть шире, все эти инструменты — не набор разрозненных сервисов. Это инфраструктура. Если её не выстроить, команда будет использовать ИИ фрагментарно. Кто-то что-то попробовал, кто-то нет. В итоге это приведет к 5% эффекта вместо 40 или даже 100.
Руководитель сталкивается с задачей не выбора кнопок или программ, а выбора модели внедрения:
- какие процессы можно автоматизировать,
- какие пока нет,
- какие специалисты нужны,
- как их оценить,
- как встроить всё это в существующую систему.
И главное, не путать автоматизацию с отказом от управления. ИИ усиливает процессы, но стратегию по-прежнему задаёте вы. Если вы отвечаете за стратегию, людей и результат, вам не нужно глубоко разбираться во всех программах. Вам нужно понимать возможности ИИ и выстраивать систему.
Именно эту управленческую модель внедрения мы подробно разбираем на офлайн мастер-классе «Код стратегического превосходства». Он пройдет в Москве, 22 марта, в 11:00. Осталось всего 10 мест.
Итог
Все перечисленные инструменты мы используем ежедневно. Они позволяют делать больше, быстрее и гибче. Но ключевой вопрос не в названии модели и не в сравнении процентов точности. Ключевой вопрос — встроен ли искусственный интеллект в вашу рабочую жизнь системно.
Если да — вы усиливаете бизнес.
Если нет — вы просто наблюдаете со стороны.
Если тема откликается — приходите на мастер-класс и разберём внедрение на практике.