avatar
Андрей Чебан |Прикладной ИИ
@ai_evangelist_hub
17.09.2026 17:08
Настолько надоело подтверждает варианты чата, что дал ему почти безграничные возможности.

Но стоит помнить об рисках.

А где проходит ваша граница? Что вы принципиально не стали бы обсуждать с чат-ботом?

Источники:
OpenAI о чувствительных разговорах: https://openai.com/index/strengthening-chatgpt-responses-in-sensitive-conversations/
Настройки данных: https://help.openai.com/en/articles/7730893-data-controls-faq
Инцидент с Hugging Face: https://openai.com/index/hugging-face-incident-and-the-road-ahead/
1
4 35
avatar
Андрей Чебан |Прикладной ИИ
@ai_evangelist_hub
17.09.2026 12:08
Нейронка работает. Почему я не отдыхаю?

Я уже записывал ролики о том, что ИИ может сделать тебя эффективнее, но рабочий день от этого короче не станет. По собственному опыту у меня было именно такое ощущение.

Теперь попался опрос PR Dev среди 2000 работающих россиян. 31% участников говорят, что сэкономленное с помощью ИИ время работодатели постепенно заполняют новыми задачами.

Конечно, один опрос не описывает всю картину. Там же 37% сообщили, что получили больше времени на работу, требующую концентрации. Но знакомая мне история в этих ответах тоже нашлась: быстрее справился, получил следующую задачу. Домой раньше никто не отпустил.

А вчера я подумал, что для этого уже и начальник не всегда нужен.

Дал нейронке задачу. Она работает несколько минут, а на большой задаче может возиться гораздо дольше. Сидеть и смотреть на экран вроде бы бессмысленно. Можно полезть в телефон, полистать короткие видео. А можно открыть другой чат и заняться ещё одним проектом. Ты же хочешь эффективно использовать время.

И вот у тебя уже несколько задач одновременно. В первой пришёл результат, надо проверить. Во второй появился вопрос. В третьей ты ещё объясняешь, что вообще хотел получить. Каждую по отдельности нейронка помогает делать быстрее. А тебе приходится переключаться и держать в голове, где что происходит.

Оказалось, похожее наблюдали исследователи Беркли. Восемь месяцев они изучали работу одной технологической компании: сотрудники брали больше задач, запускали ИИ-процессы параллельно и занимали работой время, которое раньше оставалось паузой. Часто без указания руководителя. Это наблюдение в одной компании, универсального правила из него не получается.

Про переключение внимания тоже есть исследования Софи Леруа: когда переходишь к другой задаче, часть внимания может оставаться на предыдущей, особенно если её не закончил. Из-за этого бывает сложнее справляться со следующей.

У меня пока нет ответа, сколько проектов нормально вести таким образом. Две задачи могут удачно совмещаться, особенно если одна долго выполняется без меня. Но желание заполнить каждую паузу ещё одной задачей я уже замечаю.

Вроде бы хотел освободить себе время. А теперь даже пока нейронка думает, чувствую, что надо успеть сделать что-то ещё.
👍 1
💯 1
45
avatar
Андрей Чебан |Прикладной ИИ
@ai_evangelist_hub
16.09.2026 13:39
Теперь я стараюсь реже писать списками

На Хабре спорят о засилье нейрослопа. В правилах площадки под запрет попадают в том числе тексты, написанные и отредактированные при помощи нейросетей. И вот с этим у меня много вопросов.

Допустим, я сам написал текст. Потом попросил нейронку убрать повторы и поправить ошибки. Мысль моя, примеры мои, предложения в основном тоже остались моими. Как вы собираетесь определять такую редактуру? Мне кажется, аккуратную работу здесь вообще легко не заметить.

Можно прогонять всё через детекторы. Только и они ошибаются. Даже Turnitin предупреждает, что может принять человеческий текст за сгенерированный и что одного его результата недостаточно для санкций против студента.

Представляю, каково человеку, который сам писал работу, а теперь должен объяснять, почему какой-то сервис решил, что он пользовался нейросетью. Повесить на текст маркировку «это ИИ» технически можно. От этого она не становится правильной.

Плюс у площадки своя экономика. Контент приводит посетителей. Проверять публикации, разбирать спорные случаи и жалобы нужно за какие-то деньги. Мне кажется, здесь постоянно будет конфликт: хочется и живых авторов сохранить, и поток материалов не потерять. Насколько площадка готова тратиться на такой контроль, я не знаю. Одним запретом в правилах эта работа точно не заканчивается.

При этом я понимаю раздражение людей. Когда каждый день много общаешься с нейронками, их привычки начинают бросаться в глаза. Особенно если застал ещё ранние модели и видел, как они писали.

Ровные обезличенные абзацы. Постоянные противопоставления. Короткая фраза после длинного предложения, чтобы обязательно прозвучало весомо. Тяга всё разложить по пунктам. И эта бесконечная заботливая интонация: да, я услышал твою идею, давай спокойно разберёмся. Без спешки, не спеша, черемша.

Я уже иногда замечаю, что сам начинаю примерно так разговаривать. Начитаешься, и прилипает.

Со списками вообще обидно. Я их люблю. Я и в голове информацию так раскладываю. А сейчас стараюсь реже писать списками, потому что нейронки ими пользуются на каждом шагу.

Хотя по одному списку, тире или гладкому абзацу авторство, конечно, не установишь. Человек тоже вполне может так написать.

Вот до чего дошли: свои собственные привычки письма начинаешь убирать, чтобы не выглядеть нейронкой.
😱 2
2 49
avatar
Андрей Чебан |Прикладной ИИ
@ai_evangelist_hub
21.07.2026 18:03
PDF-инструкция по установке и настройке Vibe

К видео я сделал отдельную текстовую инструкцию.
По двадцатиминутному ролику удобно сначала разобраться, как всё работает. Но во время установки постоянно перематывать видео и искать нужный момент уже не очень удобно.
Поэтому собрал основные шаги в один PDF:
• где скачать Vibe;
• как установить программу;
• какую модель выбрать для русского языка;
• как настроить горячие клавиши и голосовой ввод;
• как расшифровывать аудио, видео и встречи;
• как подключить Ollama для локальной обработки текста.
Добавил ссылки, команды и скриншоты. Можно открыть инструкцию рядом и спокойно пройти настройку шаг за шагом.
PDF прикрепляю к этому посту.

Если на каком-то этапе у вас всё выглядит иначе или что-то не запускается, напишите в комментариях. Компьютеры и конфигурации у всех разные, поэтому инструкцию, скорее всего, ещё буду дополнять.
Vibe_AI_Dictation_Guide_Andrey_Cheban_2026.pdf
1.69 МБ
🔥 6
3
👨‍💻 3
👾 2
1 13 222
avatar
Андрей Чебан |Прикладной ИИ
@ai_evangelist_hub
21.07.2026 18:01
Я наконец закончил большой гайд по Vibe

Я тут надолго пропал. Последние дни почти полностью ушли на этот ролик. Хотел сделать нормальную подробную инструкцию, а не короткое видео, после которого всё равно остаётся куча вопросов.

Проблема, думаю, знакома многим.
Печатать приходится много. Голосом было бы быстрее, но с сервисами транскрибации постоянно что-то не так: один плохо понимает русский, второй требует подписку, третий отправляет записи на внешние серверы.
Последнее особенно критично, если вы работаете со встречами, интервью, внутренними документами или любой чувствительной информацией.

Я настроил под себя Vibe. Он переводит голос, аудио и видео в текст прямо на компьютере. После установки и загрузки моделей сами записи никуда отправлять не нужно.

В ролике почти 20 минут. Показываю всё с самого начала:
как установить Vibe;
какую модель выбрать;
как настроить диктовку в любом приложении;
как расшифровывать встречи, интервью и видео;
как распознавать разных спикеров;
как подключить локальную нейросеть для очистки текста и пунктуации.
Все инструменты бесплатные.

Получился тот самый гайд, который я сам хотел найти, когда впервые разбирался с локальной транскрибацией.
Смотреть здесь:
https://youtu.be/aDbCtfvAnlU
YouTube
Как перевести аудио и видео в текст бесплатно? Полный гайд по Vibe
Как бесплатно перевести голос, аудио или видео в текст прямо на компьютере? В этом видео я пошагово показываю, как установить и настроить Vibe — приложение для локальной транскрибации на базе Whisper. Vibe позволяет расшифровывать записи встреч, интервью, созвонов и YouTube-видео, использовать голосовой ввод в любых программах, создавать субтитры и экспортировать готовый текст в удобном формате. Обработка выполняется локально на компьютере — аудио и конфиденциальные данные не нужно отправлять на сторонние серверы. В этом гайде вы узнаете: — как установить Vibe на Windows или macOS;— какую модель Whisper выбрать для русского языка;— как настроить глобальную диктовку и горячие клавиши;— как переводить голос в текст в любом приложении;— как расшифровывать аудио, видео, встречи и созвоны;— как распознавать разных спикеров;— как создавать субтитры с точными тайм-кодами;— как транскрибировать YouTube-видео по ссылке;— как подключить Ollama и локальную нейросеть;— как автоматически исправлять пунктуацию и ошибки;— как экспортировать результат в TXT, DOCX, PDF, SRT и другие форматы. 📄 Подробная PDF-инструкция со ссылками, командами и скриншотами:@ai_evangelist_hub 💬 Мой Telegram-канал об искусственном интеллекте: @ai_evangelist_hub Если при установке или настройке возникли проблемы, напишите о них в комментариях. Постараюсь помочь. И поставьте лайк, если этот гайд оказался полезным. Меня зовут Андрей Чебан. Я помогаю руководителям и специалистам разобраться в искусственном интеллекте и внедрять ИИ в реальные рабочие задачи — без технохайпа и магии. #Vibe #Whisper #Транскрибация ТАЙМ-КОДЫ 00:00 Бесплатный перевод голоса, аудио и видео в текст 01:54 Что такое Vibe и как оно работает 03:00 Установка Vibe на Windows и macOS 04:05 Основные настройки приложения 04:54 Какую модель Whisper выбрать 05:49 Распознавание спикеров и точные тайм-коды 07:02 Настройка субтитров для YouTube и Shorts 07:19 Глобальная диктовка и горячие клавиши 09:02 Автоматическая очистка и исправление текста 10:02 Подключение локальной нейросети через Ollama 10:50 Установка локальной языковой модели 12:04 Проверка Ollama и настройка промпта 13:23 Как пользоваться обработкой текста 13:55 Расшифровка встреч, аудио и видеофайлов 15:54 Экспорт в TXT, DOCX, PDF, SRT и другие форматы 17:48 Транскрибация YouTube-видео по ссылке 18:35 Подведение итогов
4
🔥 4
👨‍💻 2
👾 1
10 180
avatar
Андрей Чебан |Прикладной ИИ
@ai_evangelist_hub
11.07.2026 09:49
Не надо каждый день бегать за новой нейросетью.

Но и думать, что один сервис закроет вам вообще все задачи, тоже странно.
ChatGPT, Claude, Gemini, Qwen и другие модели могут быть очень сильными.
Но у каждой есть свои ограничения, сильные стороны и странности.
Проблема не в том, что вы не знаете 20 нейросетей.
Проблема начинается, когда вы не понимаете, какой инструмент под какую задачу вообще подходит.
Напишите в комментариях, какими ИИ-сервисами вы реально пользуетесь в работе.
🔥 4
1
1 147
avatar
Андрей Чебан |Прикладной ИИ
@ai_evangelist_hub
09.07.2026 06:32
Многие ищут “лучшую нейросеть”.
Понимаю логику. Хочется выбрать один сервис, разобраться в нем и закрыть вопрос.
Но на практике ИИ уже больше похож не на один универсальный инструмент, а на набор рабочих помощников под разные задачи.
Один лучше ищет информацию. Другой лучше пишет и редактирует тексты. Третий удобнее работает с документами. Четвертый сильнее в картинках. Пятый помогает с кодом, таблицами или презентациями.
И это нормально.

• Не надо искать одну нейросеть на всё
Если вам нужно быстро проверить актуальную информацию по открытым источникам, часто удобнее взять Perplexity или режим глубокого поиска.
Если нужно написать текст, отредактировать пост, собрать структуру выступления или придумать формулировки, может лучше подойти ChatGPT, Claude или другой сильный чат.
Если нужно работать с большими документами, источниками, конспектами и презентациями, иногда удобнее NotebookLM.
Если нужна картинка, логотип, иллюстрация или визуальная идея, это уже отдельная история.
Один сервис может уметь многое.
Но это не значит, что он всегда лучший для каждой задачи.
• Как я бы выбирал
Не от названия модели.
А от задачи.
Это гораздо практичнее, чем спорить, какая нейросеть “самая умная”.
Я сам несколько раз за день сомневаюсь, в какой инструмент пойти для решения той или иной задачи.

• Простой пример
Допустим, нужно подготовить справку по сложной теме.
Я могу сначала собрать факты в Perplexity.
Потом попросить ChatGPT или Claude помочь со структурой.
Потом отдельно прогнать текст через фактчек.
Потом проверить стиль и убрать нейросетевую гладкость.
Это не значит, что нужно усложнять любую задачу.
Но если результат важен, несколько инструментов часто дают более надежный итог.

• В чем ошибка новичка
Новичок часто пробует один ИИ, получает слабый ответ и делает вывод:
“ИИ пока не работает”.

Хотя проблема может быть не в ИИ вообще, а в том, что инструмент не подходил под задачу.
Это как пытаться делать презентацию в блокноте, а потом сказать, что компьютеры переоценены.

• Моя позиция
Лучше знать 3-4 инструмента на нормальном уровне, чем каждый день читать новости про 30 новых нейросетей.
Вам не нужен зоопарк сервисов.
Нужен небольшой рабочий набор:
один ИИ для текстов;
один для поиска;
один для документов;
один для визуала или специальных задач.
И главное, понимать, какую задачу вы сейчас решаете.
Потому что вопрос не в том, какая нейросеть лучшая.
Вопрос в том, какая нейросеть лучше подходит именно для этой задачи.

#разборзадачи #философияИИ
🔥 6
1
1 3 152
avatar
Андрей Чебан |Прикладной ИИ
@ai_evangelist_hub
08.07.2026 12:33
В ИИ-сервисах вы могли замечать функцию Deep Research (глубокое исследование).
Название звучит немного пафосно, но идея простая: ИИ не просто отвечает по памяти или быстро ищет пару ссылок, а проводит более глубокий поиск по открытым источникам.
Он сам формирует план поиска, открывает разные материалы, сравнивает информацию, собирает выводы и обычно прикладывает ссылки.
То есть это уже ближе не к обычному “спросил-ответил”, а к маленькому исследованию.

• Чем это отличается от обычного поиска
Обычный поиск хорош, когда нужно быстро найти конкретный факт:
кто занимает должность;
когда вышел закон;
сколько стоит подписка;
где официальный документ;
что сказал конкретный человек.
Deep Research полезнее, когда вопрос сложнее и одного источника мало.
Например:
“Какие есть подходы к внедрению ИИ в госорганах?”
“Как разные страны регулируют ИИ-контент?”
“Какие исследования есть про влияние ИИ на рынок труда?”
“Какие риски чаще всего возникают при внедрении AI-агентов в компаниях?”

Здесь нужно не просто найти ссылку, а собрать картину.

• Когда я бы использовал Deep Research
Перед встречей, если нужно быстро войти в новую тему.
Перед публикацией, если в тексте есть факты, исследования, законы или спорные утверждения.
Перед презентацией, если нужно собрать основу по теме и не опираться только на общие слова.
Когда нужно сравнить несколько позиций: что пишут компании, государство, исследователи, СМИ.
Когда нужно понять, где первоисточник, а где пересказ.
• Когда он не нужен
Deep Research не нужен для каждой мелкой задачи.
Если вам нужно придумать тему письма, сократить текст, составить план дня или объяснить простое понятие, обычного чата достаточно.
Иначе легко начать имитировать работу: “я еще немного поисследую”, “соберу еще источники”, “надо глубже изучить”.
Иногда это просто способ не начинать.

• Важный момент
Deep Research тоже может ошибаться.
Он может выбрать слабые источники, неправильно пересказать материал или сделать слишком уверенный вывод.
Поэтому ссылки всё равно нужно открывать.
Особенно если речь про законы, деньги, медицину, политику, должности, исследования или публичные заявления.
ИИ помогает быстрее собрать основу.
Но финальная проверка остается за человеком.

• Как просить
Можно написать так:
Проведи deep research по теме: [тема].
Найди надежные открытые источники, желательно первоисточники: официальные документы, исследования, отчеты, заявления компаний или государственных органов.
Сравни позиции, выдели главное, покажи, где источники сходятся и где противоречат друг другу.
В конце дай краткий вывод, список ссылок и отдельно отметь, какие факты требуют ручной проверки перед публикацией.
Не делай выводов без источников. Если данных не хватает, так и напиши.

• Моя позиция
Deep Research полезен не потому, что “думает за вас”.
Он полезен потому, что быстро собирает материал, который раньше пришлось бы искать вручную по десяткам вкладок.
Но пользоваться им лучше как черновиком исследования.
Не как готовой истиной.

#азбукаИИ #инструментнедели
1
99
avatar
Андрей Чебан |Прикладной ИИ
@ai_evangelist_hub
28.06.2026 07:19
Рабочий промпт для фактчека

Перед публикацией текста полезно отдельно прогонять его через фактчек.
Особенно если внутри есть цифры, даты, имена, должности, законы, цитаты, названия организаций, исследования или ссылки на события.
ИИ может хорошо написать текст, но уверенно ошибиться в фактах. И это неприятный тип ошибки: текст выглядит нормально, читается гладко, а потом выясняется, что дата не та, человек уже не занимает должность, закон называется иначе, а цитата вообще пересказана слишком свободно.

• Где лучше проверять
По моему опыту, фактчек по открытым источникам лучше всего делать в Perplexity.
Он изначально заточен под поиск и обычно сразу показывает источники, на которые опирается.
Другие ИИ тоже умеют искать информацию в интернете, но вероятность ошибок и странных пересказов там часто выше.
В любом случае источники нужно открывать руками.
Не просто верить ответу, а смотреть, откуда он это взял.

• Готовый промпт
Скопируйте и вставьте вместе с текстом:
Проведи фактчек этого текста по открытым источникам.
Проверь все фактические утверждения: цифры, даты, имена, должности, названия организаций, законы, нормативные акты, цитаты, исследования, ссылки на события и любые утверждения, которые можно подтвердить или опровергнуть.
Для каждого найденного факта укажи:
1. Что именно проверяется.
2. Верно, неверно или требует уточнения.
3. Ссылку на открытый источник.
4. Что нужно исправить в тексте, если есть ошибка или неточность.
Отдельно проверь цитаты. Если цитата неточная, найди оригинальную формулировку или предложи заменить ее на пересказ без кавычек.
Не исправляй стиль текста. Сейчас нужна только проверка фактов.
Если надежного источника не нашел, так и напиши: источник не найден. Не придумывай подтверждение.
Вот текст для проверки: [вставьте текст]

• Как читать результат
Я бы не просил ИИ сразу “переписать текст с учетом фактчека”.
Сначала лучше получить список проблем.
Потом открыть источники, проверить спорные места самому и только после этого править текст.
Особенно если публикация касается закона, государственных решений, денег, медицины, образования, политики, должностей или чужих цитат.
Там цена ошибки выше.

• Важный момент
Фактчек не нужен для каждого короткого личного поста. Если вы пишете “мне кажется, что ИИ помогает быстрее собрать черновик”, проверять особо нечего.
Но если в тексте появляется фраза вроде “95% внедрений ИИ не дали результата”, “закон вступает в силу с такой-то даты” или “такой-то человек сказал вот это”, лучше не полагаться на память.
Ни свою, ни нейросетевую.

• Главное правило
ИИ может помочь быстро найти слабые места в фактах. Но ответственность за публикацию всё равно остается на человеке.
Поэтому хороший порядок такой:
сначала написать текст;
потом отдельно проверить факты;
потом открыть источники;
потом уже публиковать.
Это занимает немного времени, но сильно снижает шанс выпустить уверенную ерунду.

#промт #разборзадачи
👍 5
4 128
avatar
Андрей Чебан |Прикладной ИИ
@ai_evangelist_hub
27.06.2026 11:56
avatar
Андрей Чебан |Прикладной ИИ
@ai_evangelist_hub
27.06.2026 08:47
Как я в конце 2023 года сделал Telegram-бота без опыта программирования

В конце 2023 года на прошлой работе у меня была обычная рабочая задача.
Нужно было часто готовить разные справки. А для них постоянно приходилось уточнять статус человека по нескольким базам и спискам.
Сначала я сделал самый понятный вариант: собрал всё в Excel-таблицу и обновлял ее каждый понедельник. Какое-то время это работало.
Потом в таблице стало более 5 тысяч строк, и пользоваться ей стало неудобно. Поиск тормозил, данные приходилось перепроверять, сама работа превращалась в постоянное “найди, открой, сравни, не ошибись”.
И вот тогда как раз активно набирал популярность ChatGPT-4.

У меня не было опыта программирования. Я не умел писать ботов для Telegram. Не понимал нормально, как развернуть код на рабочем компьютере и подключить базу.
Но была конкретная задача.
Я начал спрашивать ChatGPT, что делать: как написать код, как устроить поиск, как подключить таблицу, как сделать простого Telegram-бота, который по фамилии и другим данным ищет человека в списках и возвращает нужную информацию.

Получалось не сразу. Лимиты заканчивались быстро. Код ломался. Что-то не запускалось. Какие-то ошибки я вообще не понимал.
Но шаг за шагом за два дня я смог собрать рабочую версию.
И это был момент из серии: вау, оно реально работает.

Бот принимал запрос, искал человека по базе и выдавал информацию из нужных списков. Не идеальный продукт. Не красивая IT-система. Но рабочий инструмент, который решал конкретную задачу.
Потом этим ботом пользовались не только внутри моей организации. Его даже использовали в одном из федеральных министерств.

Для меня это был важный опыт.
Потому что я на практике увидел: ИИ уже тогда позволял человеку без программистского бэкграунда сделать то, что раньше казалось почти невозможным без разработчика.
Сейчас я бы сделал такого бота намного быстрее.
С учетом нынешних инструментов, своих знаний и нормального подхода к задаче, думаю, уложился бы в 2-3 часа. И бот был бы качественнее, удобнее, безопаснее и понятнее в поддержке.

Но главный факт остается тем же.
Даже в конце 2023 года ИИ уже давал возможность обычному специалисту собрать рабочую автоматизацию своими руками.
А сейчас это стало проще в разы.
Поэтому когда я слышу “мне это не подходит, я не программист”, я всегда вспоминаю тот бот.
Вопрос часто не в том, умеете ли вы писать код.
Вопрос в другом: есть ли у вас понятная задача, которую правда хочется упростить.

#философияИИ #разборзадачи
🔥 3
1
1 102
avatar
Андрей Чебан |Прикладной ИИ
@ai_evangelist_hub
22.06.2026 17:30
Ищу людей для коротких разговоров про ИИ в работе
Хочу провести несколько кастдев-интервью про то, как люди из разных профессий используют или не используют ИИ в работе.
Подходят любые специалисты:
те, кто уже активно пользуется ИИ;
те, кто пробовал пару раз;
те, кто только слышал про нейросети, но пока ничего с ними не делал.

Последний вариант даже особенно интересен.
Разговор будет про ваши реальные рабочие задачи: что занимает время, что повторяется, где есть рутина, что уже пробовали автоматизировать и где непонятно, может ли ИИ помочь.
Займет примерно 30 минут. Время согласуем удобно.
С моей стороны польза: отвечу на ваши вопросы про ИИ и помогу разобрать одну вашу задачу на предмет упрощения или автоматизации.
Если интересно, напишите мне в личные сообщения: @profcheban.
6 188
avatar
Андрей Чебан |Прикладной ИИ
@ai_evangelist_hub
21.06.2026 14:01
Почему 95% ИИ-внедрений не дают ожидаемого результата

Попалось интересное исследование MIT аж 2025 года про внедрение генеративного ИИ в компаниях.
Главная цифра звучит жестко: около 95% корпоративных ИИ-пилотов не дают заметного финансового результата.
На первый взгляд можно сказать: “Ну всё, пузырь, ИИ не работает”.
Но я бы так не спешил.

• Где ломается внедрение
Во многих компаниях ИИ внедряют примерно так:
“Давайте поставим нейросеть, а дальше люди сами разберутся”.
Или еще лучше:
“Нам нужен ИИ, потому что у всех уже есть ИИ”.
Потом покупают доступ, проводят пару демонстраций, делают красивую презентацию, запускают пилот. Через несколько месяцев выясняется, что сотрудники пользуются инструментом редко, процессы не изменились, данные не подготовлены, понятных сценариев нет.
Формально ИИ внедрили.
Практически ничего не поменялось.

• Модель сама не чинит хаос
ИИ плохо работает там, где до него уже был бардак.
Если в компании непонятные процессы, разрозненные документы, нет ответственных, задачи ставятся словами “сделай нормально”, то нейросеть не превращает это в систему.
Она просто попадает в тот же хаос.
Иногда даже ускоряет его.
Например, раньше человек долго готовил слабой отчет. Теперь он быстро готовит слабой отчет с помощью ИИ.
Прогресс сомнительный.

• Почему личное использование часто успешнее корпоративного
Интересный момент: отдельные сотрудники часто находят пользу быстрее, чем компании.
Человек берет ИИ под свою конкретную боль: написать письмо, разобрать документ, подготовиться к встрече, собрать структуру, объяснить сложную тему.
У него есть задача. Есть результат. Есть понимание, стало легче или нет.
А на уровне компании часто начинается абстракция: “повысить эффективность”, “усилить цифровую трансформацию”, “внедрить ИИ в бизнес-процессы”.
Звучит солидно.
Но непонятно, кто завтра утром что должен делать по-другому.

• Что должно быть до внедрения
Перед тем как внедрять ИИ в команду, я бы сначала ответил на несколько простых вопросов:
какую конкретную работу хотим ускорить;
кто будет этим пользоваться;
какие данные нужны;
что можно отдавать ИИ, а что нельзя;
как проверяем результат;
кто отвечает за финальное решение;
как поймем, что стало лучше.
Без этого ИИ легко превращается в дорогую игрушку для отчетности.

• Моя позиция
ИИ не обязан приносить результат просто потому, что его купили.
Это инструмент.
Если встроить его в понятную задачу, он может сильно помочь. Если просто “добавить ИИ” в старый хаос, получится еще один слой хаоса, только с красивым названием.
Поэтому я бы смотрел на такие исследования спокойно.
Они не доказывают, что ИИ бесполезен.
Они показывают другое: пользоваться ИИ и внедрять ИИ, это разные уровни сложности.
И второй без первого обычно работает плохо.
Источник: MIT NANDA, The GenAI Divide: State of AI in Business 2025

#ИИновости #философияИИ
1
🔥 1
136
avatar
Андрей Чебан |Прикладной ИИ
@ai_evangelist_hub
20.06.2026 09:52
Как проверять результат ИИ через отдельный чат

Есть простой прием, который часто улучшает качество работы с ИИ.
Один чат делает задачу. Второй чат проверяет результат.
Звучит немного странно, но на практике работает хорошо.
Проблема в том, что чат, который писал текст, презентацию или план, уже “внутри” своей логики. Он может защищать собственный ответ, не замечать слабые места и слишком уверенно объяснять, почему всё нормально.
А новый чат смотрит свежее.

• Как это использовать
Сначала вы просите один ИИ сделать черновик: пост, письмо, структуру презентации, план встречи, анализ документа.
Потом копируете результат в новый чат и даете ему другую роль.
Например:
“Ты редактор. Проверь этот текст: где он звучит искусственно, где есть лишняя гладкость, где мысль провисает, что стоит сократить.”

Или:
“Ты фактчекер. Проверь, какие утверждения требуют источников, где могут быть ошибки, что нельзя публиковать без проверки.”

Или:
“Ты строгий руководитель. Посмотри на этот план и скажи, где он нереалистичен, какие риски не учтены и какие вопросы мне зададут.”

• Почему лучше отдельный чат
Если проверять в том же чате, ИИ часто продолжает держаться за уже выбранный вариант.
Он помнит, как вы вместе к нему пришли, какие промежуточные решения принимали, какие формулировки уже обсуждали. Иногда это полезно. Но для проверки мешает.
Новый чат не привязан к процессу.
Он видит только результат и задачу проверки.

• Какие роли можно давать
Для текста: редактор, читатель канала, человек из вашей аудитории, проверяющий на ИИ-стиль.
Для фактов: фактчекер, аналитик, юрист, специалист по теме.
Для презентации: руководитель, скептичный участник совещания, человек без контекста.
Для плана: проектный менеджер, операционный директор, человек, который ищет риски.
Роль лучше задавать конкретно. Не просто “проверь”, а что именно искать.
• Пример промпта
Ты строгий проверяющий. Не переписывай текст сразу. Сначала найди слабые места: лишние абзацы, неясные формулировки, спорные утверждения, повторы, канцелярит и признаки ИИ-текста. Потом предложи, что сократить и что усилить. Если текст в целом нормальный, не придумывай проблемы ради критики.

Такой запрос обычно дает более полезный ответ, чем обычное “ну как тебе?”.

• Важный момент
Проверяющий чат тоже может ошибаться.
Он может придраться к нормальному месту, предложить слишком сухой стиль или начать вычищать живые формулировки.
Поэтому финальное решение всё равно за вами.
Но как второй взгляд это очень полезно.
Особенно когда вы уже долго смотрите на текст и перестали понимать, хороший он или просто привычный.

• Моя позиция
ИИ хорошо делает черновики.
Но еще лучше он помогает найти слабые места в уже готовом результате.
Главное, не просить его “улучшить всё”.
Лучше дать понятную роль и конкретную задачу проверки.
Один чат пишет. Второй спорит. Человек решает.

#разборзадачи #промт
1
👍 1
🔥 1
4 121

Андрей Чебан |Прикладной ИИ

94
Практический ИИ для офисной работы: документы, встречи, письма, таблицы, отчёты и управленческая рутина. Без хайпа, без магических промптов, с нормальной проверкой результата.
Открыть в Telegram