Шашков & Головко • AI в решениях

Разберем, как использовать технику Chain-of-Thought для анализа и принятия решений. Почему фраза «подумай пошагово» не гарантирует качественный ответ. Шаблон промпта с декомпозицией, проверкой допущений и оценкой рисков. Практические примеры для продакт-менеджеров и аналитиков. !!! Больше кейсов на канале “AI для продакта” Бывает, что просишь нейросеть помочь с решением, а она отвечает мгновенно. Уверенно. Как будто уже всё обдумала. «Да, это хорошая идея, потому что...» Три абзаца аргументов, которые звучат разумно...

У вас 100 тикетов поддержки. Или 200 отзывов из сторов. Или 50 ответов на NPS-опрос. Надо понять, что болит у пользователей и что чинить первым. Открываете Excel, начинаете читать. Через час глаза рябят, всё сливается. Вроде что-то про «долгую загрузку» встречалось раз пять. Или десять. А сколько жаловались на цену? Было что-то важное в середине списка, но где именно уже не вспомнить. Паттерны тонут. В итоге либо забиваете, либо делаете выводы на ощущениях. В этой статье разберём, как за 5 минут...

Сколько раз вы уже слышали, что надо давать контекст, от него зависит всё? И вы даёте. Формат указываете. Иногда даже про роль не забываете. В общем, всё как учили. Но в ответ прилетает: Важно учитывать множество факторов. С одной стороны... с другой стороны... В целом, рекомендуется подходить комплексно. Ну да, спасибо. Начальству такое не покажешь, в работу не возьмёшь. Можно разве что в рамочку и на стену. Причина обычно не в количестве контекста. В этом посте разберём один приём, который резко режет воду, плюс три готовых шаблона и примеры, которые можно сразу забрать в работу...

Слово agentic сейчас встречается всё чаще. По сути, это следующий шаг после привычных «нейросетей, которые пишут текст». Вместо модели, которая просто отвечает на запрос, появляется система, которая берёт на себя кусок работы: планирует, пользуется инструментами, следит за результатом. Чтобы понять, что за этим стоит, полезно разложить современный ИИ на несколько уровней — от самых простых моделей до «цифровых сотрудников». !!! Больше кейсов на канале “AI для продакта”. 1. AI & Machine Learning: модели, которые смотрят в будущее Самый нижний уровень — машинное обучение...

OpenAI опубликовала рекомендации о том, как работать с GPT 5.1. Документ получился детальный и местами перегруженный, поэтому мы собрали ключевые идеи своими словами. Наша цель проста. Показать, что именно изменилось в новой версии и какие привычки стоит пересмотреть, чтобы получать от модели более точные и стабильные ответы. GPT 5.1 стал внимательнее к формулировкам. Он лучше понимает задачу и быстрее выходит на нужный стиль общения. Если раньше приходилось несколько раз напоминать модели, как себя вести, то теперь достаточно один раз задать рамку и дальше просто работать...

Превращаем расплывчатую идею "давайте что-нибудь запустим" в работающий проект — от анализа до стратегии коммуникации. Разбираем на практике, как ИИ помогает проработать любое мероприятие: от конкурса до марафона. "Давайте запустим конкурс историй успеха!" Или челлендж. Или марафон. Или что угодно "для вовлечения аудитории". А потом — три участника, которые и так вас любят. Дело не в формате. Дело в том, что мы думаем от своих хотелок ("нам нужен контент"), а не от людей ("а зачем им это?"). ИИ может стать экспертной командой, которая покажет — что не так с идеей и как это исправить...

Если в вашу почту валится не только важная переписка, но и тонны спама, а отвлекаться на каждое уведомление нет сил — этот сценарий в n8n решит проблему. Мы покажем, как подключить Mail.ru по IMAP, настроить фильтр спама с помощью GPT и получать уведомления только о действительно важных письмах прямо в Telegram. !!! Больше кейсов на канале “AI для продакта”. Чтобы подключить почтовый ящик к n8n, нужен специальный пароль приложения для IMAP/SMTP. Как его получить, мы подробно разобрали в отдельной инструкции...

В этой инструкции мы разберём, как получить пароль приложения в Mail.ru, чтобы подключать почту через IMAP/SMTP в автоматизациях и почтовых клиентах. Такой пароль нужен, потому что Mail.ru не позволяет использовать обычный пароль от почтового ящика для внешних сервисов. Мы покажем всё пошагово со скринами — от входа в настройки безопасности до генерации нового пароля...

Методика пошаговой работы с нейронками для сложных задач. Разбираем на практическом кейсе: превращаем 90-страничный документ в краткую справку за 4 промпта. Что внутри: пример реальной цепочки промптов, анализ результатов каждого этапа, когда метод работает лучше обычных запросов. Загружаете большой документ в ChatGPT или еще куда-то. Пишете: "Проанализируй и сделай краткую справку". Получаете три абзаца общих слов про "важность системного подхода". Потом усложняете промпт. Добавляете детали, структуру, примеры...

Поиск больше не тот. Google запускает AI Overviews, Яндекс выкатывает «Поиск с Алисой». Теперь в результатах мы видим не просто набор ссылок, а готовый ответ, собранный искусственным интеллектом: объяснения, таблицы, картинки, а под ними — ссылки на источники. Хорошо ли это для пользователей? Определённо. Для владельцев сайтов — вопрос. Вроде бы новые витрины для трафика, но как туда попасть? Нужно ли теперь отдельное «AI-SEO» или всё решает старая добрая оптимизация под поисковики? В этой статье разбираем: !!! Больше кейсов на канале “AI для продакта”...

С агентом ГПТ решили разобрать простую задачу: найти квартиру в Волгограде на неделю. Два человека. До 5000 ₽ в сутки. Центр, кухня, Wi-Fi, парковка, рейтинг от 9.6. Думали, что получится быстро, но не тут-то было. Очень хотелось сэкономить время на поиски, но в итоге пришли к выводу, который точно понесём в команды. Но пока предыстория… Попытка №1. Sutochno Лаконичное «Forbidden». Всё. Без объяснений. Вход закрыт по региону. Попытка №2. Циан Капча с порога. Для агента это тупик. Никакой «докажи, что ты человек» он пройти не сможет...

В этой статье — конкретные формулы и цифры, которые помогут понять, сколько стоит работа с нейросетями. Разберём два подхода к оплате (по токенам и за железо), покажем расчёты на реальных примерах из российской практики и расскажем, когда выгоднее переходить с API на собственные GPU. Год назад многие всерьёз «не считали» — базовые ML-решения казались очень дешёвыми. Сегодня картина изменилась: новейшие модели-рассуждатели способны тратить тысячи долларов на одну сложную задачу. Это крайность, но она показывает масштаб проблемы...