Как предпринимателю работать с ИИ: три совета из личного опыта

Со сцены я говорил, что искусственный интеллект не заменит людей. При этом в собственных проектах уже заменил ИИ-агентами отдельного копирайтера, четырех дизайнеров, занимавшихся интерфейсами и пользовательским опытом, и шестерых программистов. Получается, обманул аудиторию? Скорее, слишком коротко сформулировал мысль, которую сегодня нужно объяснять гораздо точнее.

Привычное разделение работы между специалистами меняется: часть задач, для которых раньше требовались отдельные люди, теперь можно выполнять с помощью ИИ. Поэтому обещание, что технология никого не заменит, создает ложное чувство безопасности. Возможность сохранить свою ценность я связываю со способностью использовать ИИ как экзоскелет — инструмент, который расширяет компетенции и позволяет отвечать за больший результат.

Предприниматель должен осваивать этот подход одним из первых. Пока руководитель воспринимает нейросети как игрушку для сотрудников, ему трудно увидеть, какие процессы уже можно организовать иначе. Сейчас я разрабатываю собственную концепцию применения ИИ в бизнесе, а три принципа из повседневной практики могу сформулировать уже сегодня.

Совет 1. Подбирайте ИИ под задачу

Привязывать все задачи компании к одному сервису удобно, но такая привычка ограничивает возможности. Написание кода, подготовка изображения, поиск свежих данных и разбор сложного управленческого вопроса требуют разных инструментов и способов проверки. Поэтому я собираю рабочий набор, в котором у каждого сервиса есть своя роль.

Claude — мой основной инструмент для кода, проектирования интерфейсов и построения агентов. Я использую его там, где нужно разобрать сложную задачу, удержать логику решения и последовательно пройти несколько этапов. В моем рабочем процессе именно он взял на себя значительную часть задач программистов и проектировщиков интерфейсов, а генерацию изображений я решаю другими средствами.

ChatGPT для меня стал инструментом на каждый день: тексты, редактура, изображения, код и задачи с несколькими последовательными действиями. С его помощью я закрыл работу, для которой раньше привлекал копирайтера, редактора и дизайнера изображений. Это мой способ распределения задач, а не утверждение, что один сервис всегда лучше остальных в каждой из этих областей.

Perplexity я использую прежде всего для исследований, поиска актуальных фактов и цифр, а также для генерации изображений. В моей работе он взял на себя задачи аналитика. Возможность выбирать разные модели внутри сервиса удобна, но наличие ссылок в ответе не отменяет проверки: важно открыть источник и убедиться, что он действительно подтверждает нужный вывод.

В резерве у меня остаются Gemini для задач с большим объемом контекста, Kimi и Qwen, а также российские ГигаЧат и Алиса. Такой запас помогает меньше зависеть от одного поставщика: доступность западных сервисов, условия работы и набор функций могут меняться. При этом конкретный инструмент стоит оценивать на своих задачах, потому что привычная расстановка сил между моделями тоже не остается постоянной.

Отдельно рекомендую сохранять значимые ИИ-чаты и рабочие материалы в папках в формате Markdown — обычных текстовых файлах с расширением .md. Полезно фиксировать исходную задачу, ограничения, принятые решения и итоговые документы. Это упрощает перенос контекста между сервисами, хотя само по себе не переносит их встроенную память, настройки и интеграции.

Совет 2. Стройте диалог, а не ждите идеального ответа

Запрос «Придумай мне стратегию на миллиард по шагам» хорошо выглядит в коротком видео, но почти ничего не сообщает о реальном бизнесе. Модель не знает вашу экономику, ограничения команды, положение на рынке и допустимый риск, пока вы их не описали. Чем меньше конкретики получает ИИ, тем больше пробелов он заполняет общими рекомендациями.

Я предлагаю начинать с проблемы: что именно не получается, какие данные уже есть, чего нужно добиться и какие условия нельзя нарушать. Затем полезно попросить модель предложить критерии оценки решения. Это позволяет сначала договориться о том, что считать хорошим результатом, и только потом сравнивать варианты.

Первый ответ я бы рассматривал как начало работы. Очевидные идеи обычно появляются быстро, а более интересные требуют уточнений, альтернатив и проверки предположений. Вместо просьбы «сделай лучше» полезнее объяснить, что не подходит: слишком дорого, не учитывает особенности клиента, требует недоступных ресурсов или повторяет уже проверенный подход.

Еще одна важная роль ИИ — оппонент. Попросите его найти слабые места в вашем выводе, предложить альтернативное объяснение и перечислить обстоятельства, при которых решение не сработает. Затем можно передать результат другой модели для дополнительной оценки, помня, что разные сервисы тоже способны повторить одну и ту же ошибку.

Завершать такую работу нужно проверкой на рынке и в практике компании. Убедительный текст не равен работающей стратегии, а согласие нескольких моделей не заменяет клиентский разговор, расчет экономики или эксперимент. ИИ помогает быстрее подготовить и разобрать гипотезу; подтверждение ее ценности по-прежнему требует реальных данных.

Совет 3. Перестраивайте компанию вокруг новых возможностей

Я считаю, что цель предпринимателя — постепенно сделать ИИ частью устройства компании. Пока его используют только для отдельных текстов или презентаций, меняется скорость конкретных операций. Более значимый эффект появляется, когда пересматривается весь процесс: как поступает информация, кто ее анализирует, где принимается решение и каким действием заканчивается работа.

Это касается закупок, логистики, продаж, маркетинга и разработки. Начинать стоит с понятной задачи, в которой можно увидеть результат, а затем расширять применение. Если просто добавить нейросеть к прежнему порядку согласований, компания рискует получить еще один инструмент, сохранив все старые задержки.

Для самого предпринимателя ценность ИИ проявляется и в возможности обсуждать гипотезы, не оставаясь с ними один на один. Можно быстро сформулировать мысль, получить возражения и увидеть, какие вопросы пока не проработаны. Такой диалог я рассматриваю как способ поддерживать движение от размышления к проверке решения.

У этого наблюдения есть интересный исследовательский контекст. В работе с участием исследователя Harvard Business School показано, что общение с ИИ-компаньоном может кратковременно снижать субъективное чувство одиночества, причем важную роль играет ощущение, что человека услышали. Однако исследование посвящено ИИ-компаньонам, а не качеству предпринимательских решений: вывод о скорости проверки бизнес-гипотез — уже мое практическое рассуждение.

Предпринимателю тоже нужен ИИ-экзоскелет

Главный сдвиг начинается, когда ИИ перестают воспринимать как оракула, который обязан выдать правильный ответ с первого запроса. Рабочий подход требует контекста, нескольких подходящих инструментов, последовательного диалога и проверки результата. Именно из этих элементов складывается процесс, который можно повторять и улучшать.

Мой опыт замены копирайтера, четырех дизайнеров и шестерых программистов не означает, что любой бизнес может механически повторить такую перестройку. Он показывает, насколько сильно меняются границы задач, которые способен закрывать человек с ИИ. Поэтому собственнику важно самому понимать возможности инструментов, прежде чем решать, как должна измениться команда.

Я больше не предлагаю успокаивать себя фразой «ИИ не заменит людей». Он уже замещает работу, которая раньше требовала отдельных специалистов, и этот процесс будет продолжаться. Для предпринимателя разумная стратегия — осваивать новые способы работы и строить компанию, которая умеет ими пользоваться.