С появлением нейросетей у тех, кто занимается документированием, появился серьезный конкурент. Нейросети пишут тексты порой лучше и быстрее, стоит только правильно сформулировать промпт. А в скорости анализа большого объема информации человек вообще беспомощная букашка в сравнении с нейросетью.
Почему нейросеть не заменит полностью технического писателя
Попробовав работать с нейросетью, внедрив ее в свой рабочий процесс, мне слабо верится, что ИИ сможет полностью заменить технического писателя. Почему я так считаю:
1. Текст из ИИ - не всегда решение задачи "под ключ". Даже при наличии специально обученной корпоративной нейросети, один голый текст - ответ ИИ - не всегда решение задачи "под ключ". Не для всех задач существует полный цикл, чтобы нейросеть взяла и сама вообще всё сделала. Возможно, в будущем и появится, поживем - увидим.
2. Для обучения нейросети нужны материалы. В сфере разработки программного обеспечения проще, так как нейросеть хорошо анализирует код, но в других темах нейросеть нужно сначала обучить, потом она сможет с тобой общаться и создавать какие-то тексты на эту тему. Откуда возьмутся такие материалы? Их составит человек и обучит нейросеть по ним.
3. Нейросеть тоже ошибается, как и человек. Нельзя слепо верить тому, что она выдаёт в качестве ответа, всегда нужно читать и проверять.
Какие задачи технический писатель может делегировать нейросетям
Итак, 10 задач, которые я могу делегировать нейросети, как технический писатель:
1. Найти информацию в большом документе, не прописанную там явно. Например, у меня есть техническое задание, мне необходимо найти некую информацию для технической документации, которая там разбросана по разным разделам - нет её там в явном виде. Закидываем текст ТЗ в нейросеть и просим найти места, где написана такая информация, дать ссылки на разделы, а можно вообще закинуть ТЗ и попросить составить текст для раздела документа, который вы пишете, взяв информацию из ТЗ.
2. Сопоставить информацию из нескольких длинных документов. Разница во времени между самостоятельной вычиткой этих документов и тем, сколько это занимает времени у ИИ колоссальна.
3. Попросить ИИ составить краткий сжатый текст по длинному, вместив туда основную мысль.
4. Попросить ИИ найти информацию про оборудование/программу, составить описание для технической документации, сопоставив с приложенной схемой/чертежом по конкретному проекту.
5. Попросить ИИ описать схему, чертеж, который непонятен, закинув в неё изображение, или найти на чертеже что-то, что нужно описать в текстовой части документации и составить описание по чертежу.
6. Попросить ИИ структурировать данные, сделать из них таблицу/список - можно даже в формате разметки, MarkDown, например.
7. Попросить ИИ составить ведомость документации, которая будет достаточной для проекта, описанного в ТЗ (его текст вы закинете в нейросеть, чтобы получить ответ).
8. Попросить ИИ сделать иллюстрацию к тексту - тут конечно бывает очень весело, такой функционал не очень хорошо отлажен в общедоступных в России нейросетях, но бывают ситуации, когда получаешь от ИИ прям то, что нужно.
9. Попросить ИИ составить план/расписание работы над документацией, когда необходимо сделать большой объем работы: что в какой последовательности делать, где какую информацию брать, с учетом сроков и вашей загрузки по другим проектам.
10. Приспособить ИИ для изучения новой информации по проекту или информации по новому проекту: закидываем существующие материалы (ТЗ, договор и пр.) и задаём вопросы, чтобы она находила ответы в материалах. Очень помогает в подготовке к совещаниям, например.
И это конечно не полный список. В зависимости от того, в какой сфере вы пишете документацию, какими средствами вы это делаете, этот список может быть дополнен.
В целом, нейросети - не приговор техническим писателям, они просто трансформируют нашу профессию, возьмут на себя многие рутинные задачи, облегчат анализ большого количества материалов, ускорят работу и сделают результат качественнее при грамотном подходе.
Так что, учитесь работать с ИИ, дружите с "конкурентом" - на плаву останутся только те, кто сможет адаптироваться под новую реальность.
Немного о конфиденциальности данных
Насколько правильно использовать публичные нейросети в работе (DeepDeek, Qwen, Алиса AI и пр.), ведь в проекте могут быть ограничения по распространению информации?
Некоторые нейросети используют материалы, которые в них попадают, для самообучения и тогда они могут выдать в качестве ответа кому-то другому то, что вы в них закинули. Тут смотрите сами, насколько это критично в вашем случае. Так делают не все общедоступные нейросети.
Если нет никакой секретности, вы не подписывали соглашение о неразглашении, то почему бы и нет?
Если вы работаете с публичной нейросетью и вам не нужно, чтобы она обучалась по материалам, которые вы в неё добавляете, то перед использованием изучите политику конфиденциальности при помощи той же нейросети: закиньте туда текст политики и попросите найти информацию про то, как используются материалы, которые вы используете в диалогах с нейросетью. Или просто спросите у неё про это и выберите ту нейросеть, которая вам больше подходит.
Например, что отвечает Алиса (спойлер: она не использует ваши материалы):
