«ChatGPT как личный ассистент — очень умный, буквально вундеркинд, но все же стажер»
Александр Доброкотов — создатель вирусных проектов с использованием нейросетей. Среди них — заставка к несуществующему сериалу «Простоквашино» в стиле американского ситкома, ролик с персонажами сериала «Слово пацана» в стиле анимационной студии Pixar, версии телеигры «Поле чудес» и сериала «Бригада» в стиле аниме.
Доброкотов работает в рекламной индустрии около восемнадцати лет, три из которых был креативным директором маркетингового агентства DADA Agency. Когда в 2021 году нейросети стали доступны широкой аудитории, Александр начал их использовать, чтобы быть на волне технологических трендов. Он сразу понял, что нейронки произведут революцию во всей креативной индустрии, поэтому углубился в их изучение. Постепенно его увлечение переросло в экспертизу.
Александр стал обучать своих коллег в агентстве, запустил телеграм-канал, в котором публикует сгенерированные с помощью ИИ работы, и вместе со Skillbox создал практический курс «Нейросети». В 2024 году Доброкотов ушел из DADA Agency и теперь развивает собственный блог и креативную студию.
Александр Доброкотов считает, что нейросети сегодня — это новый Microsoft Excel, с помощью которого можно решать разные бизнес-задачи. Несмотря на это, многие предприниматели до сих пор не понимают, какую пользу могут из них извлечь. Они гонятся за трендами, хватаются за все подряд и не обучают своих сотрудников. Это приводит к слитым бюджетам, саботажу и отрицанию эффективности и полезности нейронок для бизнеса.
В колонке для Бизнес-секретов Александр Доброкотов рассказывает, в каких случаях предпринимателям могут потребоваться нейросети, с чего начать их использовать, какие ошибки совершает бизнес в работе с ними и как их избежать.
Коротко о проекте Александра Доброкотова
Ценность ИИ в том, для чего он освобождает время
Шумиха вокруг нейросетей нарастает с каждым годом. В ней есть элемент хайпа, как это было, например, с метавселенными, когда все пытались их создавать, не понимая, что это и зачем. Так и с нейросетями: я много раз наблюдал, как компании их внедряли, потому что боялись отстать и быть немодными, а потом их продвинутые решения пылились без дела. Однако, в отличие от метавселенных, за шумихой вокруг нейросетей стоит реальный потенциал: в правильных руках и с верным подходом они действительно могут эффективно трансформировать бизнес-процессы.
Почему-то многие до сих пор думают, что нейросети — это могущественные роботы. Но они всего лишь инструменты, как молоток: его можно использовать для строительства дома, а можно стучать им себе по пальцам. Истинная ценность ИИ не в том, что он делает, а в том, для чего он освобождает время. Поэтому когда мы находимся в новостном потоке, где изо всех щелей трубят про нейросети, необходимо разобраться, а нужны ли они конкретному бизнесу.
Советую начинать с определения проблемы, которую предприниматель или руководитель хочет решить. Для этого нужно ответить на вопросы: какие процессы отнимают непропорционально много времени, где узкие места, на что не хватает ресурсов? Потом уже смотреть, как и какие нейросети могут помочь решить эти проблемы.
Бизнесу могут потребоваться нейросети, если в компании есть:
- Много однотипной работы, которая отнимает время у сотрудников. Например, менеджеры тратят часы на составление отчетов, маркетологи — на написание типовых текстов для соцсетей, служба поддержки каждый час отвечает на повторяющиеся вопросы.
- Необходимость персонализации при работе с большим количеством клиентов. Нейросети помогают масштабировать индивидуальный подход. Например, онлайн-школа иностранных языков может использовать ИИ для анализа ошибок каждого студента и автоматически формулировать индивидуальные домашние задания. Раньше преподаватели тратили по 30—40 минут на составление таких заданий, а с нейросетями это можно сделать за несколько минут.
- Много данных, но не хватает ресурсов для их анализа. Например, магазин собирает информацию о покупках, но не может выявить закономерности в предпочтениях покупателей. Он может использовать нейросети для быстрого анализа.
- Потребность в визуальном контенте. Например, компании нужно каждый день создавать изображения для соцсетей, рекламы, презентаций. Делать это традиционными способами теперь становится сравнительно долго и затратно.
- Сезонные пики нагрузки. Например, для повышенной обработки запросов можно использовать не временных работников, а чат-бота, который возьмет на себя ответы на типовые вопросы. Или же в высокий для бизнеса сезон благодаря нейросетям его сотрудники могут взять на себя другие задачи. Например, арт-директор может писать копирайтерские тексты.
Не всем бизнесам нужно использовать нейросети, но практически каждый может найти пользу в точечном применении доступных нейросетевых инструментов. Даже в традиционных сферах бизнеса, где важен человеческий контакт, нейросети могут заметно упростить работу, не затрагивая ключевую ценность.
ИИ не может заменить уникальную экспертизу в оценке предметов искусства, но антикварный магазин может использовать нейросети для создания детальных описаний товаров или автоматизации учета.
Частный репетитор может сохранять индивидуальный подход к ученикам и при этом использовать ИИ для создания персонализированных заданий или отслеживания прогресса.
Я видел много ребят, которые заявляли о глобальной цифровой трансформации своего бизнеса и говорили, что они будут агентствами 3.0, но в итоге это были только слова. Самые впечатляющие результаты показывают точечные внедрения нейросетей в конкретные рабочие процессы, которые осуществлены с пониманием специфики бизнеса. Часто они не имеют ничего общего с громкими и масштабными инициативами.
Все же есть ситуации, когда бизнесу не стоит начинать пользоваться нейросетями. Например, когда еще не упорядочены базовые процессы: нет четких регламентов, не определены зоны ответственности. Внедрение ИИ в таких случаях может только усугубить проблемы. Бывает, что нейросети можно использовать лишь как вспомогательный инструмент, потому что цена ошибки слишком высока, человеку нужно тщательно проверять результаты работы нейронки и самостоятельно принимать решения. Например, использовать ИИ с осторожностью нужно в медицинских, юридических и финансовых вопросах, где любая неточность может привести к серьезным последствиям.
Нейронки сами подскажут, какие модели выбрать и как ими пользоваться
Как я уже сказал, перед тем, как начать использовать нейросети, нужно провести аудит процессов и понять, какие задачи часто повторяются и занимают много времени, где есть заминки. А затем уже смотреть на функционал нейросетей и выбирать подходящие модели для решения конкретных задач.
Не нужно пытаться осваивать все нейросети сразу. Если необходимо работать с большими массивами данных и текстами, то потребуются языковые модели ChatGPT или Claude. Для создания визуального контента подойдут новая визуальная модель в ChatGPT 4o, Midjourney или Krea AI (Flux) и другие нейросети. У каждой свои плюсы и минусы.
Я рекомендую спросить у самих нейросетей, чем они могут помочь бизнесу. Например, можно начать с простого запроса в ChatGPT 4.5, ChatGPT о3 или Claude 3.7 Sonnet — сейчас это самые продвинутые языковые модели. В промпте — запросе к нейросети — нужно описать сферу бизнеса, основные процессы, количество сотрудников, бюджет на внедрение технологий и любую другую информацию. Затем спросить, как интегрировать нейросеть в этот бизнес, чтобы повысить его эффективность.
Не стоит воспринимать советы нейросетей буквально. Они дают черновик, который нужно переосмыслить. Но даже такой базовый подход может дать первичное понимание возможностей и наметить примерный план действий.
Разобраться в работе нейросетей несложно: можно посмотреть обучалки или ознакомиться с гайдами по промптингу в интернете. Как вариант — взять консультацию у практикующего эксперта. Самому предпринимателю не обязательно вникать во все нюансы, но ему может быть полезно навести порядок в голове и поштормить на тему бизнеса, например поработать с аналитикой. Глубоко погружаться в работу с нейросетями должен тот, кто будет непосредственно с ними взаимодействовать.
Стоимость начального внедрения нейросетей в работу зависит от масштаба и задач, но она может быть и минимальной, если пользоваться бесплатными версиями.
Стоимость онлайн-курсов по нейросетям стартует от 10 000 ₽ и доходит до 100 000 ₽. Цены на корпоративные тренинги начинаются от 50 000 ₽. Если же говорить о внедрении сложных решений, например интеграции с существующими системами или разработке кастомных моделей, то стоимость может варьироваться от сотен тысяч до миллионов рублей.
Грамотный подход — это постепенное внедрение: начинать следует с минимальных инвестиций и простых инструментов. Для этого лучше всего создать пилотный проект. Например, берем выпуск SMM-постов и в течение недели тестируем на одной рабочей группе. Затем оцениваем результат: фиксируем затраченное время и собираем обратную связь от работников. Только после этого обдумываем — вкладываться в какие-то более сложные решения или нет.
Чтобы внедрение прошло успешно, нужно создать базу знаний и организовать систему поддержки. Можно разработать инструкции по использованию нейросетей для разных задач и наладить каналы для обмена опытом между сотрудникам.
Когда я провожу корпоративное обучение, то советую компаниям создать ИИ-клуб. В получившейся группе я выделяю самого нейрообразованного или самого горящего темой человека и условно назначаю его нейрочемпионом, который выступает амбассадором ИИ среди участников клуба. Он помогает преодолевать сопротивление: инициатива исходит от коллеги, а не от начальства, поэтому воспринимается более позитивно. К нейрочемпиону всегда можно обратиться с вопросом, а он, если ему будет что-то непонятно, спросит меня.
У меня не сразу получилось сформировать такую последовательную систему внедрения нейросетей, но сейчас я вижу, что она дает результаты. Компании избегают ошибок в выборе инструментов и получают быстрые победы, которые мотивируют их двигаться дальше.
Рассылка: как вести бизнес в России
Раз в неделю присылаем самые важные новости и лайфхаки для развития вашего бизнеса
Бизнес не работает со страхами, не измеряет результаты и игнорирует безопасность данных
Внедрение нейросетей в работу команд оканчивается провалом, если бизнес не понимает, что успех на 20% зависит от технологий и на 80% — от людей и процессов.
Одно агентство купило себе сервер со Stable Diffusion — это нейросеть для создания картинок. В итоге ею никто не пользовался, потому что не знал как.
Бизнес совершает следующие ошибки при внедрении нейросетей:
❌ не работает со страхами и сопротивлением людей;
❌ имеет нереалистичные ожидания;
❌ начинает использовать все нейросети сразу;
❌ внедряет технологии без перестройки процессов;
❌ не ставит цели и не измеряет результаты;
❌ игнорирует вопросы безопасности данных.
Разберем каждый из этих пунктов подробнее.
Бизнес не работает со страхами и сопротивлением людей. При внедрении нейросетей люди испытывают коктейль эмоций: опасаются выглядеть некомпетентными, беспокоятся, что не справятся или потеряют работу, некоторые просто противятся любым переменам. Чем сотрудники старше и опытнее, тем, как правило, большее сопротивление они оказывают. Их логика такая: «Я уже 25 лет так работаю, почему я должен что-то менять? Сам справлюсь без каких-то роботов».
Чтобы сотрудники не саботировали внедрение нейросетей из-за страха перед ними, компаниям нужно создавать безопасное пространство для обсуждения. Как вариант, можно провести неформальную встречу, где каждый сможет честно рассказать о своих опасениях. Важно провести ее не в формате «Начальник собрал совещание и сейчас будет вам что-то втирать», а скорее «Давайте поговорим за чашкой кофе». На таких встречах можно успокоить сотрудников и объяснить им, что нейросети не вытеснят их из компании, но трансформируют их работу.
Людям обязательно нужно показать конкретные примеры, как именно нейросети повлияют на их рабочие процессы. Например, дизайнерам можно продемонстрировать, как ИИ помогает генерировать идеи. Я понял это не сразу: поначалу я демонстрировал крутые возможности ИИ без привязки к конкретной сфере деятельности и думал, что люди сразу же будут внедрять их в свою работу. Но я ошибался.
Как-то в DADA Agency я сделал презентацию всяких прикольных штук, все повосторгались, но потом вернулись к привычным способам работы. Затем я понял, что людям нужны не знания и вау-эффекты, а решения конкретных проблем здесь и сейчас. Поэтому я модифицировал программу обучения для сотрудников и включил в нее реальные задачи компании.
Начинать знакомство сотрудников с ИИ лучше с базовых простых примеров его применения, чтобы члены команды могли сразу же увидеть результаты. Так сотрудники быстрее поймут, что нейросети действительно упрощают их работу и экономят время, и скорее начнут сами использовать их в работе.
Бизнес имеет нереалистичные ожидания. Люди насмотрятся новостей и роликов в интернете и думают, что нейросети начнут творить чудеса с первого дня использования. Многие гонятся за трендами. Обычно это выглядит так: мы узнали, что нейросети — это суперроботы, берем и внедряем их во все процессы. В итоге мы нейросетевые, но у нас хаос: никто ничем не умеет пользоваться, деньги потрачены, качество такой интеграции сомнительное.
Когда люди сталкиваются с ограничениями, то понимают, что нейросети — это просто инструмент, которым надо уметь пользоваться. Не все готовы вкладывать в это силы, и некоторые забрасывают эту затею.
Чтобы не разочароваться в ИИ, я, опять же, советую начинать с небольших пилотных проектов. Так с помощью конкретной задачи можно увидеть реальные возможности и ограничения нейросетей, а руководители быстро поймут, что ИИ — это не магия, а рабочий инструмент.
Бизнес начинает использовать все нейросети сразу. Многие компании пытаются начать использовать нейросети одновременно и в маркетинге, и в продажах, и в поддержке. В итоге у них не получается качественно внедрить ИИ, потому что они распыляют свои усилия.
В 2022 году я провел одну из своих первых корпоративных консультаций по нейросетям. Я постарался максимально подробно рассказать про разные инструменты и дать как можно больше полезной информации. В итоге это был провал, потому что я напугал людей всем этим арсеналом, они молча покивали и разошлись.
Чтобы не вызвать страх у сотрудников и не потратить бюджет впустую, нужно оптимизировать процесс за процессом, начиная с того, который больше всего болит.
Бизнес внедряет технологии без перестройки процессов. Я часто сталкиваюсь с тем, что руководители покупают подписку на ChatGPT и просто говорят своим сотрудникам: «Пользуйтесь». Но им никто не объясняет, как эти новшества встроить в рабочий процесс. В итоге единицы из команды используют ИИ, и то только от случая к случаю без какой-либо системы.
Раньше дизайнер использовал только Photoshop, теперь же к его рабочему процессу добавились еще три пункта. Вначале он работает с Midjourney, потом с Flux, затем снова с Photoshop, а после снова с какой-нибудь нейросетью. Если мы просто оплатим ему доступ к моделям ИИ и не перестроим весь процесс, то его работа только усложнится. Он будет тыкать по клавиатуре и не понимать, что конкретно ему делать, чтобы быстрее закрывать рабочие задачи.
Чтобы встроить нейросети в процессы, нужно создать четкие инструкции. Например, можно нарисовать пошаговые схемы, описывающие, кто, как и когда должен использовать ИИ в работе.
Бизнес не ставит цели и не измеряет результаты. Бывает, что у руководителей нет четкого понимания, что именно нужно улучшить, поэтому они не знают, как измерить эффективность решения. Я всегда настаиваю на сборе обратной связи от сотрудников и фиксации «было/стало». Например, сколько времени занимала задача до внедрения нейросетей и сколько занимает теперь. Сколько единиц контента выпускали раньше и сколько получается с нейросетями. Какой процент клиентских запросов удавалось обработать в срок раньше и какой сейчас.
Бизнес игнорирует вопросы безопасности данных. То, что мы загружаем в нейросети, используется для обучения самих моделей. Теоретически эта информация может попасть в третьи руки. Такого кейса еще не было, но уже случались скандалы из-за несоблюдения техники безопасности при использовании нейросетей.
Инженеры Samsung случайно загрузили чувствительные данные в ChatGPT. После этого компания запретила сотрудникам использовать нейросеть на рабочих компьютерах. При нарушении этого правила им грозит увольнение.
Я знаю случай, когда сотрудник бухгалтерии загрузил в ChatGPT документы с финансовыми данными клиентов. В итоге его уволили.
Проблема в том, что люди загружают в чат-ботов конфиденциальную информацию, но не знают, как она хранится и обрабатывается. Чтобы обезопасить бизнес, нужно:
- создать простые, но четкие правила использования нейросетей. Не нужно разрабатывать документ на сорок страниц, будет достаточно сделать список и включить в него типы информации, которые нельзя загружать в публичные нейросети;
- составить инструкцию, как обезличивать данные;
- при работе с чувствительной информацией использовать бизнес-версии нейросетей вместо обычных. Они предлагают лучшую защиту данных;
- внедрить обязательную проверку всего созданного ИИ-контента перед публикацией или отправкой клиентам. Особенно если это юридические документы, финансовые отчеты или маркетинговые материалы;
- проводить тренинги по цифровой грамотности, где в том числе рассказывать про угрозы безопасности.
Самые серьезные проблемы обычно возникают не из-за технологий, а из-за человеческого фактора.
Бизнесу нужно относиться к трендам в ИИ как к новостям
Нейросети развиваются бешеными темпами: каждую неделю появляются новые специализированные инструменты. Сегодня все обсуждают новую нейронку для редактирования видео, завтра — для генерации кода, послезавтра — для аудио.
Среди основных трендов ИИ на 2025 год и ближайшее будущее я выделяю:
- Мультимодальность моделей. Нормой становится, когда одна нейросеть умеет работать и с текстом, и с картинками, и с видео, и с аудио. Раньше для каждого формата нужен был отдельный инструмент, а теперь все в одном. Это упрощает рабочие процессы — не нужно прыгать между разными сервисами.
- Развитие ИИ-агентов. Это искуственный интеллект, который может выполнять не одно действие, а их последовательность. Например, мы ставим задачу «Напиши мне отчет», а агент сам решает, как ее выполнить и какие инструменты использовать. По факту он пользуется компьютером без нашего участия.
- Развитие видеонейросетей. Если раньше нейросети мы использовали для обработки данных, создания картинок и текстов, то сейчас буквально каждую неделю выходит новое обновление по видео. Особенно в этом преуспевают китайские нейросети.
- Демократизация технологий с помощью no-code-решений. Если раньше для работы с продвинутыми нейросетями нужно было быть программистом, то сейчас появляется все больше инструментов с визуальными интерфейсами, где можно настраивать процессы без единой строчки кода.
- Рост популярности локальных моделей, которые работают непосредственно на устройстве пользователя без отправки данных в облако. Это ответ на растущие опасения по поводу конфиденциальности.
- Усиление регулирования. Во всем мире появляется все больше законов и правил использования ИИ. Бизнесу придется учитывать новые требования к прозрачности алгоритмов и защите данных.
Не все новинки меняют правила игры: многие изменения интересны только технарям или энтузиастам. Бизнесу же не нужно гнаться за каждым трендом. Лучше следить за крупными обновлениями базовых инструментов, которые он использует. Это как с новостями. Главную новость вы в любом случае узнаете, даже если не следите, — кто-то все равно ее вам расскажет.
Фотограф: Валерия Шустер
Зачем вашему бизнесу нейросети?