Мы живём в реалиях, когда компании заменяют целые команды специалистов на нейросети по платной подписке. От оптимизированных отделов притом ожидают тройной продуктивности, ведь отчёт, который раньше собирали вручную несколько часов или даже дней, ИИ-агент может сгенерить за пятнадцать минут.
На бумаге — миллионная выгода, в действительности — «а ой, что-то метрики падают». Где ИИ-оптимизация даёт сбой?
Кейс 1: с ИИ работы стало больше
Коллега поделилась болью:
До появления нейросетей моя работа копирайтером чаще всего выглядела так.
Теперь мне стали часто присылать однообразные нейробрифы. Порой приходится подолгу выяснять, что хотел сказать автор и какой результат ему на самом деле нужен.
Для написания рутинных текстов вроде триггерных рассылок внедрили ИИ-агентов. За ними приходится подчищать типовые нейроформулировки и фактологические ошибки — это стало новой рутиной. Порой на такую редактуру уходит больше времени, чем на текст с нуля. Хотя ожидается, что с агентом я закрою задачу быстрее.
Генеративные нейросети — не волшебный ускоритель процессов и не цифровой сотрудник-супермен. Этот инструмент пока что:
- ограничен токенами, алгоритмами, доступностью в регионе;
- не думает за человека (и слава богу);
- не берёт на себя ответственность;
- галлюцинирует и на голубом глазу выдаёт вымышленные факты.
Короче, ИИ не сделает всю работу за вас. А ещё не наделит вас компетенциями редактора, дизайнера или любого другого специалиста, если вы этому не учились.
Обрасти полезными навыками — хардами, софтами, умением укрощать нейросети — можно в Яндекс Практикуме со скидкой по промокоду.
| 👍 | 👎 |
|---|---|
| Попросить нейросеть набросать черновик и докрутить его самостоятельно | Скопировать нейротекст и использовать как чистовик, прям с маркировкой о том, что это ИИ-контент |
| Погенерить альтернативные формулировки | Просить ИИ выбрать финальную формулировку |
| «Олег, я прогнал твою работу через нейронку, вот что она предложила. Что думаешь? Решение в любом случае за тобой, эксперт тут ты» | «Олег, нейронка сказала, что надо писать так — давай писать так» |
Кейс 2: ЛПР считает, что вариант от ИИ лучше (ему кажется)
Мы написали текст, заказчик пропустил его через Claude и попросил заменить нашу формулировку на ту, что предложил ИИ. К счастью, мы вовремя заметили, что у конкурентов точь-в-точь такой же вординг.
Интереса ради попросили Claude сгенерить что-то вдохновляющее на тему и получили результат, как у заказчика и конкурентов: нейросеть всем выдала похожую формулировку.
Языковые модели научились формулировать гладко и убедительно, но тяготеют к усреднённым вариантам — иногда к тем, которые уже используют конкуренты. Таков принцип их работы.
Если вы закусились с заказчиком по поводу формулировок — вот вопросы, которые помогут вернуться в конструктивный диалог:
- Какую задачу должна решить эта фраза?
- Какую мысль должен унести читатель?
- Поймёт ли это наша ЦА и подходит ли ей такая лексика?
- Соответствует ли формулировка голосу бренда и контексту публикации?
- Не звучит ли она шаблонно и не повторяет ли конкурентов?
- Нет ли в ней двусмысленности, фактической ошибки или неподтверждённого обещания?
- Можно ли сказать то же самое точнее, короче или убедительнее?
- Как поймём, что формулировка сработала?
Кейс 3: просто АААААААААААА
Пришёл запрос сделать ИИ-агента для написания триггерных рассылок на электронную почту. Я обучила его на рассылках, чтобы он писал аналогичные рассылки. Это было прописано в промптах и сопровождающих текстах.
Отдала коллегам работающий инструмент, объяснив, что он для написания ПИСЕМ, которые приходят НА ПОЧТУ. Коллеги нагенерили в нём _посты для соцсетей_ и расстроились, что вышло плохо. Понадобилось заново объяснять, как этой штукой пользоваться, на это ушло ещё N времени.
О чём стоит помнить, когда внедряешь ИИ
1. Нейросети дают ложное чувство уверенности.
Кажется, будто в ответ на любой запрос в считанные минуты получишь оптимальный результат. Но на деле выдача может оказаться просто самой частой в выборке или наиболее похожей на правду. А выверенный слог нейросети порой приводит к эффекту Даннинга-Крюгера — это когнитивное искажение, когда люди с недостаточным опытом значительно переоценивают свои компетенции.
2. Работаем с нейросетью ≠ можно меньше думать самому.
Первое время придётся ещё больше. И выявлять прорехи в гладко постеленной простыне от ИИ со временем становится труднее: к нейронному слогу и генеративным тропам привыкаешь, глаз замыливается.
При этом у привычки получать готовый быстрый результат есть вредная побочка: становится лень, неудобно и некогда проверять информацию самостоятельно. Навык теряется отвратительно быстро, а тот, кто его сохранит и будет развивать, останется востребованным на рынке.
3. В руках специалистов нейросети ускоряют отдельные типовые задачи.
Но чтобы эти задачи продолжали выполняться на прежнем уровне и приносить бизнесу деньги, нужно время на:
- первичную настройку инструмента;
- регулярное ревью результата;
- адаптацию — модели постоянно обновляются, сегодня всё уже работает не так, как вчера.
Внедрить ИИ, сократить экспертных сотрудников и ждать, что всё как-то сразу заработает быстрее, дешевле и лучше — значит допустить управленческую ошибку.
