О том, с чего начать знакомство с ИИ новичку, какие задачи лучше делегировать в первую очередь и почему нейросети эффективны именно в связке с человеком, редакции Techinsider.ru рассказал Валерий Линьков, эксперт курса «Нейросети для разработчиков» в Нетологии, облачный архитектор и архитектор безопасности в Яндекс Облаке, технический директор игровой инди-студии «Монтировка».
Не только для вайбкодинга: как начать использовать ИИ в работе уже сейчас
Еще недавно сервисы на базе ИИ использовали только специалисты, свободно оперирующие незнакомыми для большинства терминами вроде «промпт», LLM-модели или «токены». Однако все изменилось. Нейросети постепенно становятся таким же привычным инструментом, как офисные программы, поисковики и электронная почта. И так же, как когда-то люди осваивали интернет, сегодня они учатся новому навыку — использовать ИИ в жизни и в работе так, чтобы он ускорял решение задач и не был источником ошибок.
Magnific
Главная ошибка новичков: воспринимать ИИ как поисковик
Когда человек впервые открывает чат с нейросетью, он зачастую действует по знакомому сценарию: вводит общий запрос из нескольких слов и ждет готовый ответ. Однако важно понять, что ИИ — это не поисковая строка, а собеседник. Очень обобщенно можно представить нейросети в образе студента второго курса — например, поварского училища, экономического факультета или медицинского университета. Он многое знает, старается помочь, готов подробно разбираться в задаче, но он не телепат. Следовательно, не может угадать, какой результат вы хотите получить.
Чтобы получить именно тот результат, на которым вы рассчитываете, не пренебрегайте ответами на уточняющие вопросы, которые задает нейросеть. Ведь чем точнее описана задача, тем выше шансы получить ожидаемый результат. Если попросить нейросеть просто «написать текст», ответ почти наверняка окажется слишком общим и далеким от идеального. Но стоит добавить тему, аудиторию, стиль, объем и другие детали, и результат станет заметно точнее.
Поэтому запоминаем главное — с ИИ нужно вести диалог.
Лучший старт — не рабочие задачи, а бытовые
Парадоксально, но лучший способ внедрить ИИ в свою работу — сначала научиться использовать его в быту. Ведь здесь цена ошибки минимальна и можно спокойно на реальных задачах разбираться, как лучше выстраивать диалог.
Для начала подойдут самые простые запросы.
- Например: «Хочу приготовить борщ для семьи. Нужен неострый вариант с мясом, чтобы понравился детям. Подскажи пошаговый рецепт».
- По такому же принципу можно попросить ИИ подобрать маршрут поездки на уикенд: «Помоги составить маршрут для 3-дневного путешествия в Суздаль. Хочется увидеть основные достопримечательности и необычные места, попробовать местную кухню и купить памятные сувениры».
Такие простые житейские вопросы помогают выявить еще одну закономерность: качество ответа зависит не только от модели, но и от того, насколько сам человек понимает задачу и имеет образ результата в своей голове.
Один из самых недооцененных приемов — задавать роль
Еще один прием, который поможет улучшить качество ответов — ролевой контекст. Нейросети прекрасно могут вжиться в роль и отвечать «из нее». При создании запроса конкретизируйте, от чьего лица вы просите дать ответ. Например:
- Ты — финансовый аналитик. Расскажи, как геополитическая ситуация в мире влияет на цены на продукты;
- Ты — HR IT-компании. Составь план интервью на должность ведущего аналитика.
Уточнение роли помогает конкретизировать задачу, задать более точные рамки ответа и понять, какую экспертизу вы хотите получить.
Где и как ИИ уже экономит часы работы
Нейросетям часто приписывают роль технологии, которая в будущем полностью заменит человека. Однако их реальная ценность сейчас в другом. ИИ стоит воспринимать как помощника, которому можно делегировать часть рутинных задач, а не как систему, способную думать и нести ответственность за специалиста.
Уже сейчас ИИ-сервисы хорошо проявляют себя там, где нужно ускорить типовые процессы:
- быстро найти и структурировать информацию;
- обработать большой массив данных;
- подготовить черновик текста или улучшить уже написанный;
- адаптировать перевод;
- сгенерировать варианты решения задачи.
И здесь возникает новый навык, который только начинает формироваться: умение оценивать задачи с учетом использования ИИ. Раньше аналитическая работа могла занимать 20 часов, а теперь часть поиска, структурирования и первичного анализа берет на себя ИИ, и у специалиста остается время на проверку, интерпретацию и принятие решения.
Ограничения ИИ: он может ошибаться и слишком легко соглашаться
Многих в работе с ИИ останавливает вероятность ошибки. Начинающие пользователи боятся, что нейросеть может выдать неточную информацию или галлюцинировать — то есть уверенно выдавать ложь за правду. И этот риск действительно существует, поэтому ответственность за итоговый результат несет человек.
Ответы ИИ важно перепроверять, особенно там, где цена ошибки высока: в финансах, медицине, праве, отчетности и так далее.
Снизить количество неточных ответов поможет простое правило: не смешивать разные темы в одном диалоге. Когда в одном чате обсуждается текст, маршрут поездки, рецепт ужина, а затем снова рабочие задачи — модели будет сложнее удерживать нить разговора и различать контекст. Поэтому задачи лучше разделять: один чат — для текстов, другой — для поиска идей, третий — для бытовых вопросов. Чем чище контекст диалога, тем выше вероятность точного ответа.
Есть и менее очевидная особенность: нейросети склонны подстраиваться под пользователя. Если задать эмоционально окрашенный вопрос вроде «Я ведь не пожалею, если уволюсь и перееду?», модель скорее поддержит вас, чем даст реальную оценку ситуации. Поэтому следует запрашивать анализ с обозначением рисков и слабых мест, а не подтверждение решения.
Грамотная работа с нейросетями — это навык, который можно получать и развивать разными способами. Кому-то проще разбираться самостоятельно, другие выбирают путь профильного обучения. Главное преимущество последнего подхода — скорость получения и структурированность знаний, что позволяет решать не только простые бытовые задачи, но и профессиональные, причем на высоком уровне.
Вокруг ИИ много шума: одни считают, что он лишит людей работы, другие — что это очередной «мыльный пузырь». Однако мы видим, что он уже становится базовым рабочим инструментом, как и любая другая предшествующая ему технология. Поэтому ключевой навык ближайших лет — не просто научиться пользоваться нейросетями, а реально встроить их в свою работу. Важно сформировать собственный набор сервисов под конкретные задачи с полным пониманием, где и какие инструменты будут максимально полезны, научиться критически оценивать результаты и делегировать машине рутину, оставляя за человеком ответственность.