В подкасте Школы управления СКОЛКОВО «Позовите человека» специалист по внедрению ИИ в бизнес-процессы Аскер Аскеров рассказал, с какими задачами он справляется, как с ним общаться и использовать максимально эффективно.
Что мы называем искусственным интеллектом?
Сейчас это, по сути, огромный массив, который содержит не только сами данные, но и информацию о том, как их обрабатывать. Чтобы извлекать нужные данные в прикладном формате, нужен опытный пользователь. Он может не обладать всем объемом знаний, который хранится в базах ИИ, но должен уметь навигировать в предметной области.
Что можно ему делегировать?
Все, что алгоритмизируется. Любой процесс управления состоит из множества рутинных задач: от подготовки к встречам до формирования распоряжений, сбора и анализа данных. Все это можно передать искусственному интеллекту, а менеджера подключить только на этапе валидации результатов.
В чем преимущество ИИ перед классической автоматизацией?
Инструменты ИИ, как правило, не требуют специальных технических навыков от пользователя. При классической автоматизации человек должен осваивать специфические навыки работы с каждым новым инструментом. ИИ-зация избавляет от этой необходимости — требуется только знание промтинга (умения правильно составить запрос для ИИ) и профессиональная экспертиза.
Какие процессы можно делегировать ИИ
Анализ данных и подготовка отчетов
Было: Маркетолог собирает данные по рекламной кампании с разных сервисов, создает файл с таблицами, считает, вручную прокладывая формулы, описывает самостоятельно отчет.
Стало: Менеджер загружает данные и ссылки в систему и описывает, как нужно работать с этим отчетом. ИИ выполняет поставленную задачу, на выходе получается готовый документ.
Организация встреч
Было: У менеджера среднего или высшего звена до 8 встреч в день. Он самостоятельно согласовывает и подтверждает эти встречи.
Стало: ИИ-помощник через календари выбирает время, подходящее для всех участников, готовит регламент обсуждения/план встречи, рассылает его участникам. По итогам встречи транскрибирует запись, делает резюме. В некоторых случаях бот распознает поставленные задачи и вносит их в рабочий план конкретным исполнителям.
Создание контента
Было: Копирайтеры, специалисты по договорам, авторы создают контент.
Стало: Специалист только верифицирует все, что делает ИИ: от договоров до постов в соцсетях с учетом единого стиля.
Креативные задачи
Было: Творческий кризис, сложно разогнаться.
Стало: Подключаем большую языковую модель, описываем ей задачу, задаем вопрос, как бы она поступила на нашем месте, какой специалист может решить эту задачу. Используя последовательные промты, приводим ИИ к решению задачи.
Как выбрать инструменты для работы с ИИ
Выбор инструмента для работы с ИИ начинается не с технологического бренда, а с бизнес‑задачи. Важно сначала определить, какой именно процесс нужно улучшить: сократить рутину, ускорить аналитику, оптимизировать контент или снизить нагрузку на команду. Только после этого имеет смысл сравнивать решения и выбирать те нейросети, которые действительно соответствуют задаче и контексту компании.
Универсальные модели вроде ChatGPT удобны для работы с текстом, анализа документов, черновиков отчетов и пояснений сложных данных. Claude за счет большого контекста хорошо подходит для работы с длинными материалами, проектной документацией и глубокого анализа текстов. Для компаний, живущих в экосистеме Microsoft, Copilot органично встраивается в Outlook, Excel, Word и Teams и помогает с письмами, протоколами и базовыми задачами аналитики. Пользователи Google‑сервисов часто выбирают Gemini для работы с таблицами, документами и краткой аналитикой прямо в рабочем окружении.
Кроме «универсальных» ассистентов, есть и более узконаправленные решения: Jasper и Copy.ai ориентированы на маркетинговый контент и рекламные тексты, Julius AI и аналоги в бизнес‑аналитике работают непосредственно с таблицами и отчетами, строя диаграммы и прогнозы прямо по запросу. Для специализированных задач — презентации, видео, внутренние чат‑боты — есть отдельные агенты и сервисы, которые часто интегрируются в рабочие процессы через готовые платформы.
Следующий шаг — оценить, насколько компания готова к внедрению такой системы. Разные инструменты требуют разного уровня зрелости: от простых облачных интерфейсов до полноценной интеграции с внутренними базами данных. Важно учитывать не только функциональность, но и стоимость, доступность внедрения, потребность в специалистах и качество исходных данных, на которых нейросеть будет опираться.
Параллельно нужно уделить внимание вопросам безопасности и управления данными. Если инструмент работает с корпоративной информацией, важно понимать, где данные хранятся, какие гарантии дает поставщик и соответствует ли решение требованиям по защите персональных данных. Для многих компаний это базовое условие, без которого масштабирование ИИ‑инструментов становится рискованным.
Завершающий этап — практическая проверка. Пилотное тестирование на реальных задачах позволяет увидеть, насколько выбранная нейросеть удобна, точна и применима в повседневной работе. Именно так становится понятно, дает ли инструмент измеримый эффект или остается только впечатляющей демонстрацией возможностей. В итоге выбор ИИ‑инструментов — это не разовый выбор «лучшей» модели, а последовательная проверка соответствия бизнес‑задаче, ресурсам, экосистеме и рискам компании.
Как правильно генерировать промты
Искусственный интеллект — это огромная база данных. Чтобы получить внятный, вразумительный ответ, нужно максимально сфокусировать работу искусственного интеллекта. Фокусировка осуществляется с помощью правильного запроса, то есть промта.
Промт (от англ. prompt — «подсказка», «запрос») — это текстовая команда, инструкция или вопрос, который пользователь отправляет нейросети для выполнения конкретной задачи. Чем точнее, подробнее и структурнее составлен промт, тем качественнее, релевантнее и точнее будет результат, сгенерированный ИИ.
6 элементов эффективного промта
- Ввести виртуального помощника в контекст задачи.
- Наделить его ролью. Это определение профессии или специализации, с позиции которой ИИ должен решать задачу. Эти роли можно менять с каждым новым результатом. Например, вам нужно написать контент для клиники. Вы ставите задачу ИИ сначала представить себя врачом и написать статью, затем представить себя СММ-специалистом и адаптировать ее для аудитории, затем редактором — и добавить ей клиффхэнгеров (приемов, которые удерживают внимание читателя), призывов к действию и т. д.
- Указать последовательность выполнения, пошаговое описание процесса решения задачи.
- Привести примеры, образцы желаемого результата.
- Уточнить формат результата (таблица, код, схема и т.д.)
- Задать дополнительные параметры. Например, длина текста или «температура» (уровень креативности) ответа. «Температура» — это параметр, который есть у ChatGPT. Чем она выше, тем более креативный текст получается на выходе.
Важные принципы работы с промтами
- Элементы промта лучше подавать последовательно, а не все сразу.
- Чем ближе элемент к началу запроса, тем сильнее он влияет на результат.
- Лучше разбивать сложные задачи на несколько простых.
Пример промтинга на основе ChatGPT
Задача: на базе отчета создать презентацию, в которой сотрудник расскажет о результатах работы.
- Загрузите отчет и попросите ИИ описать, что он узнал из документа. Например: «Объясни, пожалуйста, что в этом документе».
- Попросите выделить ключевые тезисы отчета и пояснить, почему важны именно они. Например: «Выдели, пожалуйста, ключевые тезисы из этого отчета и объясни почему».
- Поставьте задачу по созданию презентации на основе данных. Например: «На основе этих данных собери слайды для презентации. Старайся один тезис отображать на одном слайде. Дай рекомендации по оформлению презентации в строгом стиле».
- Получаете готовую презентацию по запросу : «На основе этих слайдов создай презентацию и сформируй скачиваемый файл».
Еще один пример промтинга на основе ChatGPT
Задача: написать текст вакансии
- Задайте контекст. Текст: «Считается, что самые лучшие тексты вакансий пишет компания авиасейлс на сайте hh. Найди ссылки на некоторые их вакансии».
- Познакомьте его с требуемой структурой вакансии. Текст: «Проанализируй текст этой вакансии и опиши ее структуру и стиль» (задесь нужна ссылка на конкретную вакансию).
- Постаьте задачу на создание вакансии. Текст: «Я ищу _название вакансии в сфере_. Определи типичные для этой должности функции и требования. Помимо классических добавь _перечисление требований_ и объясни это. Для формирования результата изучи _раздел сайта_ и определи навыки и компетенции, которые нужны, чтобы делать так же. Включи эти навыки в перечень требований. Результат представь по структуре и tone of voice примера с авиасейлс».
- Сгенерируйте текст вакансии. «На основе этих требований по структуре и tone of voice примера с авиасейлс напиши текст вакансии. Важно, что место работы — _локация_».
Практические рекомендации по работе с ИИ
- Перед началом работы четко определите желаемый результат.
- Тщательно готовьте исходные данные — качество входной информации напрямую влияет на результат.
- Используйте пошаговый подход при решении комплексных задач.
- Всегда проверяйте и верифицируйте результаты работы ИИ.
- Начните с простых задач и постепенно переходите к более сложным.
Частые вопросы
Можно ли делегировать ИИ задачи без проверки?
Полностью без проверки делегировать задачи не рекомендуется: менеджер должен подключаться на этапе валидации результатов. Это связано с тем, что ИИ может допускать неточности или неверно интерпретировать данные. Оптимальный подход — использовать ИИ как инструмент подготовки и ускорения работы, но сохранять за человеком финальный контроль и ответственность за результат.
Какие задачи лучше всего делегировать ИИ?
Лучше всего ИИ справляется с задачами, которые можно алгоритмизировать: анализ данных, подготовка отчетов, организация встреч, создание типового контента. Это рутинные процессы с понятной логикой и повторяющимися действиями.
Чем четче структура задачи и ожидаемый результат, тем выше эффективность делегирования ИИ.
Что влияет на качество результата работы ИИ?
Ключевым фактором является качество промта и исходных данных. Чем точнее сформулирован запрос, задан контекст, роль и формат результата, тем более релевантный ответ выдаст ИИ.
Также важно разбивать сложные задачи на этапы и последовательно уточнять результат.
Нужны ли специальные навыки для работы с ИИ?
В отличие от классической автоматизации, глубоких технических навыков не требуется. Основное — это умение формулировать запросы (промтинг) и наличие профессиональной экспертизы в своей области. Именно сочетание понимания задачи и грамотной постановки запроса позволяет эффективно использовать ИИ в бизнесе.
Кратко
Искусственный интеллект в бизнесе — это инструмент, который берет на себя рутинные и алгоритмизируемые задачи: анализ данных, подготовку отчетов, организацию встреч и создание контента. Это позволяет менеджерам снизить нагрузку, избежать выгорания и сосредоточиться на стратегических решениях, оставляя за собой финальную проверку результатов.
Ключ к эффективной работе с ИИ — не технические навыки, а умение правильно формулировать запросы и понимать предметную область. Чем точнее задан контекст, роль, структура и формат результата, тем выше качество ответа. Сложные задачи лучше разбивать на последовательные шаги и постепенно уточнять результат.
ИИ не заменяет эксперта, а усиливает его: он ускоряет выполнение задач и расширяет возможности, но требует качественных исходных данных и обязательной верификации. Оптимальная модель работы — это сотрудничество, в котором ИИ выполняет подготовительную и операционную часть, а человек отвечает за интерпретацию и принятие решений.
Другие материалы по теме:
