Вокруг ИИ в работе сейчас много разных мнений. Тоже хочу порассуждать и поделиться своим опытом.

Сервисов становится всё больше: для маркетинга, продаж, управления, аналитики, контента. Из каждого угла слышно: «закинь в нейронку, будет быстрее».

Бум на ИИ сейчас на пике. Мы пытаемся использовать нейронки почти в каждой задаче, много на них надеемся и иногда перестаем думать сами.

Важно помнить: ИИ работает только в связке «человек + ИИ». Сначала ты думаешь сам, потом обращаешься к машине, потом снова проверяешь, корректируешь и принимаешь решение.

Теперь к практике.

Отчеты и аналитика. Нейронки неплохо справляются с такими задачами, но всё нужно перепроверять. Сколько ни проси ИИ не додумывать, галлюцинации всё равно случаются. В аналитике у меня хорошо показали себя Claude и Codex от GPT.

Тексты. Для текстов чаще всего использую Claude. Он хорошо справляется с SEO-статьями, если дать нормальное ТЗ. Если нужна статья с фактами, исследованиями и примерами, подключаю Perplexity. Он помогает быстрее найти информацию и источники. Из бесплатных инструментов могу выделить Qwen. Он медленнее, требует больше корректировок, но для знакомства и базовых задач вполне подходит.

Чат-боты. Чат-боты любят все, но результат сильно зависит от настройки. Все встречали ботов, которые не понимают вопрос и отвечают мимо. Чтобы бот работал нормально, за ним должны стоять люди: собрать базу, продумать ответы, обучить модель, настроить путь до лида и не бесить пользователя. Мы тестировали чат-бота на сайте и получили около 40–50 дополнительных лидов.

Контент: картинки и видео. Здесь большое поле для экспериментов. ИИ-аватары уже повсюду. Мы как-то с нуля сделали ИИ-блогера, которая готовила школьников к ЕГЭ по русскому. Реакции были разные: от негатива до восторга. Аня, так мы ее назвали, становилась лучше с каждым обновлением нейронок, в которых мы ее собирали. Органически мы набрали около 1000 подписчиков в Telegram-канале.

Презентации и сайты. Сделать драфт презентации или страницы с помощью ИИ удобно. Но за этим всё равно идут вычитка, правки, структура и нормальная сборка.

В целом, многие из этих вещей очевидны. Но за ними стоят часы работы, опыт, экспертиза и трезвый подход.

Воспринимаю нейронку как джуна: его нужно обучать, направлять и проверять. Не стоит ждать, что он сам всё сделает и сразу освободит кучу времени.

Иногда у меня вообще ощущение, что с ИИ на задачу уходит больше времени, чем если бы я делала всё сама.

Что думаете, коллеги? Поделитесь своим мнением и опытом.