Промпт-инженер, который только подбирает слова, — как юрист, который умеет красиво оформить договор, но не понимает, что в нём написано. Ценность не в формулировке запроса, а в экспертизе, проверке результата и ответственности за то, как его используют. ИИ уже удешевил шаблоны — но здравый смысл пока в открытых библиотеках не раздают.

А чего его осваивать? Действительно. Бесплатные промты уже начинают появляться. А еще и Алиса вам может его написать))

ПРОДОЛЖЕНИЕ. БЛОК-2.

🔴 Инвестиции в навыки, устойчивые к автоматизации

Приведу пример, имеющий отношение ко мне лично.

Еще будучи коммерческим директором в частной производственной компании, я всегда старался развивать у своей команды:

👉 мыслить в полноте максимального количества факторов влияния, 👉 умение структурировать данные и писать чёткие ТЗ. Так как полноценные технические задания заказчик самостоятельно не напишет в большинстве случаев, особенно если речь идет о сложной инжиниринговой задачи. 👉 заранее прорабатывать максимум риск-факторов, на которых потенциальная сделка может “споткнуться” на ровном месте.

К чему я клоню, что подобные навыки способны работать с любой моделью, и главное — они не устаревают в эру общедоступных промптов.

Ведь специфика каждой задачи уникальна, подходы к решению у каждой компании свои, компетенции свои, инструментарий свой, бэкграунд вовлеченных работников тоже свой.

Так вот, если наложить на все это еще и умелое обращение сотрудников с нейросетями, то и эффективность работы многих процессов в компании вырастит само собой. И вместо одного вообще не нужного промпт-инженера бизнес пополниться целой "ротой" универсальных сотрудников.

‼️Интересно узнать вашу позицию по этому вопросу, считаете ли вы промпт-инженера как вакансию переоцененной?

ПРОДОЛЖЕНИЕ. БЛОК-1.

🟥 Как интегрировать ИИ без найма отдельного специалиста

Нейросети сегодня заполнили абсолютно все сферы. Однако процент их внедрения в компании остается еще весьма низким.

А ведь вполне себе можно встроить работу с нейросетями в уже существующие роли, или просто отправить ряд сотрудников на обучение по основам работы с нейросетями, например. Чтобы работа с ними выстраивалась в реально профессиональном ключе, а не в дилетантском.

Какие это может принести плоды. Давайте исходить будем из того, что перечисленные ниже люди ранее с этим не пересекались. У них были превосходные компетенции в рамках своей сферы, но, возможно, терялась эффективность, и конкуренты по многим вопросам их обходили.

Итак, приведу ряд условных примеров:

👉PR‑специалист начал задавать грамотные промпты под разные каналы коммуникации с вариацией акцентов; 👉дизайнер стал описывать контекст промпта для реализации визуальных концепций с учётом целевой аудитории. 👉 HR‑менеджер научился составлять промпт (и вести его логически до получения нужного результата) для адаптации вакансий под разные площадки.

А коммерческий директор, основательно освоив нейросети, стал, например, формировать AI-ассистенты для проработки переговорных сценариев с учётом возможных возражений. Так вы сохраняете контроль над качеством и экономите бюджет, да и самое главное — не раздувается штат. Кроме того, это приводит автоматически к росту компетенций сотрудников (которых направили на обучение).