Самое большое заблуждение в HR-сообществе сейчас заключается в том, что достаточно научиться писать идеальные промпты, и все проблемы решатся сами собой. Я вижу, как коллеги тратят дни на оттачивание формулировок, а бизнес не видит никакого эффекта от их работы. Промпт это всего лишь интерфейс, а настоящая работа начинается задолго до того, как вы открыли чат с нейросетью. Да хорошо написанный промт - это часть решения. Первый пункт. Аудит процесса. Прежде чем писать промпт, нужно понять, какую именно бизнес-задачу вы решаете и где в текущем процессе теряется время или деньги. Второй пункт. Подготовка данных. ИИ не волшебник, он работает только с тем, что вы ему дали. Если ваши данные размазаны по трем таблицам и личным чатам, даже гениальный промпт не спасет. Третий пункт. Интеграция в рабочий процесс. Промпт должен быть встроен в конкретный этап работы команды, а не висеть отдельным экспериментом. Четвертый пункт. Обучение команды и передача знаний. Если все умеет только один человек, проект умрет вместе с его отпуском. Пятый пункт. Метрики результата. Без заранее определенных цифр вы никогда не докажете бизнесу, что ИИ работает. Промпт-инжинирингу на моем курсе уделено много времени, потому что это важный навык. Но он имеет смысл только внутри выстроенной архитектуры процесса. Я учу не просто писать промпты, а строить целые системы внедрения ИИ от защиты бюджета до масштабирования. Если все получится, возможно выпущу курс, но это не точно. А пока пишите в комментариях слово ЦИКЛ, и я пришлю вам схему полного цикла внедрения ИИ в HR-процессы, от аудита до масштабирования. Сколько времени вы тратите на написание промпта по сравнению с временем на подготовку данных и интеграцию результата в работу?