Сказать, что сегодня использование ИИ для поиска информации стало нормой, — ничего не сказать. В этом посте я расскажу про свой опыт: как применяю ИИ для кабинетного исследования и какие именно ИИшки использую (использовал или планирую попробовать). Про применение ИИ в работе социолога и консультанта в целом я уже писал в предыдущих постах.

Итак, на данный момент у меня есть опыт использования следующих ИИ для кабинетного исследования (поиска открытой информации): а) DeepSeek Раньше я использовал его только для самых простых вещей, а сейчас — практически во всех повседневных задачах (даже этот пост редактировал именно он). Что касается помощи в «кабинетке»: раньше было ужасно — ноль адекватной информации. Сейчас, при глубоком мышлении, функции поиска и, конечно, хорошем промпте, он может находить релевантные источники. Скачок за год-два произошёл стремительный. б) Perplexity (PRO) Лучшая для меня ИИшка в рамках кабинетки. Способна находить кучу нужной и релевантной информации, даже среди зарубежных источников. В прошлом году активно использовал её и для повседневных нужд, но когда модерация стала жёстче отсматривать подозрительную активность и кидать аккаунты в бан, оплачивать Pro-версию в текущим условиях потеряло смысл. в) Qwen Честно, не понял прикола. Многие мои коллеги рекламировали его как суперкрутого, способного найти то, что другие ИИ никогда бы не нашли помощника. Я пробовал и последнюю модель, и desk research — всё равно на вопрос о практиках нематериальной мотивации в российских компаниях он выдавал какие-то законы Узбекистана) г) ChatGPT (платная версия) По началу было неплохо, но потом я попробовал Pro-версию Perplexity — и понеслось… Каждый раз, когда я параллельно с запросом в Perplexity давал такой же в ChatGPT, получал всё более тупые ответы. В итоге окончательно перестал им пользоваться. д) Manus Имел небольшой опыт использования. Не могу выделить ни хорошего, ни плохого, но коллеги говорят, что он справляется даже с нетривиальными задачами вроде создания дашбордов. Для аналитика и исследователя — находка!

Сейчас мне также рекомендуют попробовать Claude. Надеюсь, в скором времени получится, и тогда сделаю ещё один пост-обзор.

Что важно учитывать при использовании ИИ в кабинетных исследованиях? 1) Фактчекинг — база. Без этого никуда: перепроверяй, не додумывай за ИИ и в итоговые материалы заказчику вноси только достоверную информацию. 2) Использование нескольких ИИ даёт максимум результата при поиске информации. 3) ИИ может не дать нужную ссылку, но может дать верное направление. Не раз бывало: ИИ даёт ссылку на статью на сайте компании, нужной информации там нет, но, порывшись самому на этом сайте в других разделах, можно найти нечто стоящее. 4) Какими бы крутыми ни были ИИ (даже если вы используете несколько одновременно), обычное «загугливание» порой может дать не меньше. Не стоит недооценивать этот способ поиска. 5) Даже если вы уверены в крутости вашей ИИ, всегда стоит понимать, в каких источниках может находиться интересующая информация. Например, когда мы изучаем лучшие HR-практики на рынке по самым разным темам, часто используем несколько типов источников: сайты целевых компаний, сайты с отзывами сотрудников (вроде DreamJob), соцсети целевых компаний, сайты-агрегаторы с обзорами зарплат, Telegram-каналы со сборками открытых отчётов и т.д. Если знать, где искать, то иногда и ИИ может не сильно пригодится :)

А какие ИИшки вы используете в работе и для каких задач?