[я на EXPO] убирайте шлак из работы
Вам нравится читать рассылку, которая написала на 100% нейронка?
1. Вчера у меня состоялась отчётная встреча по сдаче большого аудита онлайн‑школы.
Это большой аудит тёплого маркетинга: проанализировал текущие цифры и тренды, работу команды и подготовил рекомендации по точкам роста — с конкретными предложениями, как двигаться дальше.
Всего выявили 13 точек роста. По моим расчётам, 4 из них закрывают 60 % желаемого результата, а остальные дорабатывают оставшиеся 40 %.
На звонке со своей командой я сначала с шутливой гордостью отметил, что отчёт я делал вручную, без нейросетей. А потом как понял, что это сейчас преимущество и УТП консультанта.
Я это сделал не ради того, чтобы показаться героем — а потому, что мне нужно было объемное понимание и дохрена-много-факторный комплексный анализ.
Комплексный анализ — это не «везде по чуть‑чуть», а глубокая проработка: расчёты, учёт нюансов, понимание внутренних механизмов и специфики проекта. Есть вещи, которые нейросеть просто не сможет подцепить: ей недоступны экспертный взгляд и отработанный профессиональный подход.
2. Многие консультанты выдают нейронные усреднённые решения — а по сути, пересказывают то, на чём обучались нейросети. Такой подход позволяет быстрее закрывать большой объём заказов, но результат остаётся средним. В итоге их клиенты не могут выйти за рамки «средней нормы»: ведь решения базируются на усреднённом опыте большинства.
Напомню, что у нас в Monitor Analytics понятие нормы не усреднено. Наша норма по специальным метрикам — это значение хорошего результата. Приведу пример: - средняя открываемость писем по рынку 7%. Это со всем шлаком и дичью. - хорошая — 15%. Такой открываемости не будет по средней величине сотен проектов. Но именно к ней я стремлюсь в проектах клиентов. Вы хотите стремиться к среднему или к хорошему?
Продолжу…
Опытный специалист легко распознаёт «нейрослоп» в своей теме — такие выводы видны за километр. Если между консалтингом и ответом нейросети нет разницы, то в чём ценность такой работы? Клиент принимает решение после консультации — и ему важно получить не шаблон вариантов, а вектор, который сэкономит месяцы (а порой и годы) развития проекта, а в ряде случаев — и вовсе спасёт его.
Моя задача — помочь выбрать правильный путь там, где идей уже достаточно, а нужен именно верный вектор.
3. На EXPO ко мне подходили мои клиенты — и с восхищением рассказывали, как круто нейросети помогают спикерам принимать решения. И тут же добавляли: «Ой, а мы и забыли, что вы противник такого подхода». Эта фраза каждый раз звучит немного неловко, но в ней — зерно истины: отношение к нейросетям сейчас очень полярное, и важно не уходить в крайности.
4. При этом я не отрицаю пользу нейросетей — у них есть свои сильные сценарии. Я сам причесываю тексты нейронкой, пишу микросервисы для себя и прочее.
Преимущество будет у тех, кто использует их грамотно. Например:
- для холодного старта — чтобы накидать первые мысли и не застревать на этапе «чистого листа»;
- чтобы привести в порядок уже созданный текст — выправить стиль, убрать шероховатости, сделать подачу чище;
- чтобы оформить уже сформулированные идеи — упаковать выводы в понятную структуру.
А вот попытки использовать нейросети для анализа сложных систем и выжимания из них финальных выводов, наоборот, усредняют результат. В таком случае проект неизбежно стремится к среднему по рынку — а это зачастую весьма посредственный уровень.
5. Пока на рынке нет тренда, при котором нейросети сами по себе выводят компании в топ: они остаются лишь средством повышения эффективности конкретного человека и решения конкретной задачи. При этом есть реальные примеры, когда проекты погибали именно из‑за того, что команда распускалась «в надежде на нейросети» — а в итоге терялся тот самый человеческий фактор: экспертиза, ответственность и умение видеть неочевидные связи, без которых любой алгоритм остаётся просто инструментом, а не решением.
23 октября (в пятницу) проведу эфир по мотивам своего выступления на EXPO:
