Как работать с ИИ

Почему у кого-то в интернете работает, а у тебя — нет

Знакомая ситуация: какой-то чувак на ютубе за полчаса накидал с ChatGPT презентацию, которую ты пилил бы два дня. А ты просишь то же самое — и получаешь водянистую чушь, которую стыдно показать даже маме. А мама вешает на холодильник вообще всё 😅

Дело не в магии и не в платной подписке. Да, модели различаются: ChatGPT, Claude, Gemini, Grok — у каждой свой характер, свои сильные и слабые стороны. Но даже топовая модель выдаст мусор, если не знать, как с ней работать. ИИ — не волшебная кнопка «сделай красиво». Это инструмент. А инструмент в разных руках даёт разный результат.

Рецепт один и тот же, плита та же, продукты из того же магазина. У шефа — ресторанное блюдо. У твоих гостей — несварение желудка 🍳

Так в чём секрет? Как выжать из ИИ шедевр, получить работающий рецепт или вообще совершить открытие — с теми же ингредиентами, что у всех?

Ты — начальник 👔

Главное правило: ты — начальник, ИИ — исполнитель. Очень быстрый, очень старательный, но исполнитель. И качество результата зависит от того, какой ты начальник.

Помнишь Равшана и Джамшута из «Нашей Раши»? Прораб спрашивает: подоконник должен быть вровень со стенкой или выпирать? Они радостно кивают: «Вровень выпирать нада, насяльника!» И делают подоконник, который с одной стороны вровень со стенкой, а с другой — выпирает.

С ИИ — та же история. Он не спорит, не уточняет, не говорит «это бред». Он берёт твой запрос и делает ровно то, что услышал. Настоящий профессионал спросил бы: «А зачем? А может, вообще не надо?» ИИ так не умеет — он просто делает.

Так чем же одни прорабы отличаются от других? У первых джамшуты строят дворцы, а у вторых — контент для канала «Стройхлам».

А ты сам-то понимаешь, чего хочешь? 🤔

Прежде чем писать запрос, задай себе неудобный вопрос: «А я сам понимаю, чего хочу?»

Звучит банально, но большинство провальных запросов выглядят так:

«Напиши мне что-нибудь про маркетинг»
«Сделай бизнес-план»
«Помоги с презентацией»

ИИ — как джин из анекдота. «Хочу, чтобы у меня всё было!» — «Готово, у тебя всё было». Формулировка решает всё.

Отсюда правило: если не можешь объяснить задачу пятилетнему ребёнку — ты не готов объяснять её ИИ.

Задача может быть любого масштаба — хоть пост в соцсеть, хоть стратегия на миллиард. Но если она непонятная — результат будет ни-ка-кой.

Как формулировать, чтобы работало ✍️

Хороший запрос — это не роман и не телеграмма. Это структура:

Контекст — всё, что помогает понять задачу: кто ты, для кого делаешь, зачем, какие ограничения
Запрос — что конкретно нужно сделать
Формат — как должен выглядеть результат

Если каждый пункт можно объяснить пятилетке — ты на верном пути.

Контекст — это не только текст. Современные ИИ умеют читать документы, смотреть на картинки, разбирать таблицы. Прикрепить файл — не декорация, а способ дать модели то, что сложно описать словами. Фото интерьера скажет больше, чем абзац описаний. Таблица с данными — точнее, чем «ну там примерно такие цифры». Гайдлайн по стилю — лучше, чем «сделай красиво». Пользуйся этим 📎

❌ Плохо:

«Напиши пост для соцсетей про наш продукт»

✅ Хорошо:

📎 Прикреплено: меню кофейни, фото интерьера, гайдлайн по фирменному стилю

«Я маркетолог в кофейне "Зерно" в спальном районе Москвы. Проходимость — 150–200 человек в день, средний чек 380 ₽, основная аудитория — молодые мамы и удалёнщики.

Проблема: этой осенью хотим увеличить поток клиентов. Запускаем сезонный тыквенный латте как инфоповод.

Задача: напиши пост для Instagram. Тёплый, неформальный тон, 3–4 предложения, призыв зайти попробовать. Целевая — девушки 20–35, любят осеннюю эстетику и уют. Наш слоган: "Тепло в каждой чашке"».

Видишь, что изменилось? ИИ получил не просто слова — а файлы (меню, фото, стиль), цифры (проходимость, чек), проблему (нужно больше клиентов) и чёткое ТЗ.

Чем больше ИИ знает о ситуации — тем меньше додумывает. А значит, меньше шансов получить «вровень выпирать».

Но не всё подряд. Всё, что ты отправляешь, может храниться, использоваться для обучения моделей или утечь при взломе. Корпоративные документы, персональные данные клиентов, NDA-материалы, пароли, внутренняя финансовая отчётность — этому не место в чате с нейросетью. Даже если «просто глянуть» или «быстро проанализировать». Удобство не стоит звонка от безопасников — или объяснений перед клиентом, чьи данные уплыли 🔒

Секрет, о котором молчат: это не один вопрос 🔄

Секрет прост: постоянный контроль и шлифовка задачи на ходу.

Один программист создал детальную изометрическую карту Нью-Йорка с помощью ИИ. Красота невероятная — каждый квартал прорисован, каждое здание на месте.

Думаешь, он нажал кнопку и получил результат? Нет. Он сделал сотни подходов. Генерировал кусочки, проверял, отбраковывал, уточнял запрос, перегенерировал, склеивал, снова проверял.

Работа с ИИ — это не «один запрос — готовый результат». Это диалог с постоянной корректировкой курса.

Плохой прораб даёт задание и появляется, только когда заказчик приходит принимать работу. Стоит, краснеет, смотрит на подоконник, который «вровень выпирает». Удивляется: «Я же всё объяснил!»

Хороший прораб — каждый день на объекте. Смотрит, что сделали. Замечает кривой шов — показывает, как надо. Видит, что штукатурка не того цвета — останавливает, пока не переделают. А если бригада чего-то не понимает — берёт мастерок и показывает своими руками.

С ИИ — то же самое:

Получил ответ — посмотри, что не так
Скажи конкретно: «Вот тут ошибка, потому что...»
Попроси переделать именно это
Повтори

И да — иногда придётся сделать часть работы самому. Тот программист с картой Нью-Йорка признаётся: последние 10% работы съели 90% времени. Ручная проверка, исправление косяков, доводка деталей. Собственными руками. Потому что хороший начальник не только командует — он может показать, как надо.

А когда получилось — сохрани запрос. Удачная формулировка — это готовый блок контекста, который уже работает. Ты потратил время на итерации, отточил слова — теперь это твой актив. Заведи файл, заметку, папку. В следующий раз скопировал, подправил под ситуацию — и сразу на финише, пока другие на старте 📝

ИИ отвечает на уровне твоего вопроса 🧠

ИИ подстраивается под уровень того, что ты спрашиваешь. Спросишь как новичок — ответит как новичку. Спросишь как профи — выдаст профессиональный ответ.

Вот пример. Ты спрашиваешь: «Как продвигать малый бизнес?» ИИ ответит: заведите соцсети, делайте SEO, запустите рекламу. Банальщина, которую знает каждый.

А теперь другой вопрос: «Как применить стратегию Jobs to be Done для позиционирования локальной кофейни?» Тот же ИИ выдаст разбор методологии, конкретные вопросы для исследования клиентов, примеры формулировок. Совсем другой уровень.

Та же нейросеть. Та же тема по сути. Разный результат.

Почему? Потому что ИИ не хвастается. Он не скажет: «Эй, есть способ покруче, хочешь расскажу?» Он ответит в рамках того, что ты спросил.

Получается ловушка: чтобы получить сильный ответ — нужен сильный вопрос. А чтобы задать сильный вопрос — нужно уже что-то знать. Как выбраться?

Сначала исследуй — потом спрашивай 🔍

ИИ не знает самого свежего. Его данные отстают на месяцы, а иногда на годы. Новые методы, тренды, исследования — ты должен знать их сам, чтобы хотя бы спросить о них.

Отсюда правило: прежде чем спрашивать — исследуй. Почитай статьи, посмотри, что нового в твоей теме. Нет времени копаться самому — попроси ИИ поискать в интернете: «Найди актуальные тренды и методы в [твоя тема](твоя тема) за 2025–2026 год». Или устрой мозговой штурм: «Какие современные подходы существуют для [твоя задача](твоя задача)? Перечисли и кратко опиши каждый». А потом уже спрашивай конкретно.

«Чтобы задать правильный вопрос, нужно знать большую часть ответа» — Роберт Шекли, «Верный вопрос»

Проверяй. Всегда проверяй ⚠️

ИИ врёт. Не со зла — он просто так устроен. Он генерирует правдоподобное, а не правдивое.

В 2023 году калифорнийский адвокат Амир Мостафави подал апелляцию, «улучшенную» с помощью ChatGPT. Суд пошёл проверять ссылки — и обнаружил, что 21 из 23 цитат на судебные прецеденты выдуманы. Названия дел звучат убедительно, формулировки юридически грамотные. Всё фейк. Итог: штраф $10 000, публичное порицание и формулировка в решении суда: «Ни один документ не должен содержать цитат, которые адвокат лично не прочитал и не проверил». Крупнейший штраф за ИИ-галлюцинации в истории калифорнийской адвокатуры 😬

ИИ может:

Выдумать цитату и приписать её Эйнштейну
Сослаться на несуществующее исследование
Написать код, который выглядит идеально, но падает при запуске
Уверенно назвать неправильную дату, имя, факт

И делает он это с абсолютно невозмутимым видом. Никаких «я не уверен» — только чистая, спокойная, убедительная неправда.

Сигнал к проверке: очень конкретные детали + полная уверенность + ноль источников. Не обязательно враньё — возможно, просто неточность. Но именно такие места стоит проверять дважды.

Почему так происходит? ИИ не хранит факты — он предсказывает, какое слово должно идти следующим. Его «знание» — это статистический консенсус текстов, на которых он учился. Если по теме мало данных или они противоречивы — он просто достроит правдоподобное. А ты не отличишь от настоящего.

Хороший прораб не верит бригаде на слово. Сказали «сделали по уровню» — он берёт уровень и проверяет сам. С ИИ так же: факт назван — открой источник. Код написан — запусти. Цитата красивая — загугли.

Где цена ошибки высока, а проверить сложно, долго или некому — будь особенно осторожен. Медицинские диагнозы, юридические решения, финансовые расчёты на большие суммы — здесь «правдоподобно» может стоить слишком дорого. Проблема не только в том, что проверка невозможна, — чаще в том, что ты не эксперт и просто не заметишь ошибку. ИИ напишет уверенно, ты прочитаешь и кивнёшь. А потом окажется, что кивнул на чушь 🔒

Когда каша в голове 💡

Бывает, что идея есть, а сформулировать её не получается. Всё расплывчато. Садишься писать запрос — и понимаешь, что не знаешь, с чего начать.

Метод: используй ИИ как слушателя.

«Сейчас я расскажу тебе идею. Твоя задача — понять её и задать мне вопросы, чтобы прояснить всё, что непонятно. Не предлагай решений, пока я не попрошу — сначала только вопросы».

А дальше просто рассказывай как есть — хоть текстом, хоть голосовым. Сбивчиво, с перескоками, без структуры. ИИ задаст уточняющие вопросы, ты начнёшь отвечать — и пока отвечаешь, сам поймёшь, чего хочешь.

Бонус: в конце попроси «Теперь структурируй то, что я рассказал» — получишь свою же идею, но уже в читаемом виде.

Старый принцип: чтобы понять свою мысль — расскажи её кому-то. Раньше для этого нужен был терпеливый друг или резиновая утка на мониторе. Теперь есть ИИ 🦆

Не дай себя убаюкать 🎯

ИИ по умолчанию соглашается. Ты говоришь — он развивает. Ты предлагаешь — он поддерживает. Приятно, но опасно: так можно убедить себя в чём угодно.

Лекарство первое — попроси спорить:

«Покритикуй эту идею. Найди слабые места, логические дыры, причины, почему это может не сработать. Будь жёстким».

Или:

«Сыграй роль скептика. Какие аргументы привёл бы человек, который считает эту идею провальной?»

В споре рождается истина — даже если спор с нейросетью. Но критика критике рознь.

Чем дольше диалог, тем глубже вы оба в одном контексте. ИИ уже принял твои предпосылки, уже развил твои мысли, уже знает, что ты хочешь услышать. Вы вместе построили кокон — и «критика» изнутри кокона будет вежливой и беззубой.

Два часа обсуждаешь бизнес-идею. ИИ поддакивает, развивает, предлагает детали. Кажется — гениально! Вы же вместе так красиво всё достроили. Показываешь другу — он за минуту находит дыру, которую вы оба проглядели.

Лекарство второе — свежий взгляд:

Начни новый диалог. Сформулируй задачу заново, как будто объясняешь впервые. Без накопленного контекста, без общего кокона.

Для глубокой работы копить контекст — правильно: можно шлифовать детали, не объясняя всё заново. Но для проверки на прочность нужен взгляд снаружи.

Правило простое:

Углубляешь и дорабатываешь — продолжай диалог
Проверяешь на прочность — начинай заново

Если новый диалог приходит к тем же выводам — идея крепкая. Если к другим — есть над чем подумать.

Главное 🎁

ИИ — это велосипед для ума. Крутить педали придётся тебе. Знать, куда ехать, — тоже.

Аналогия, которая отрезвляет 🪞

Когда-то придумали SQL — язык запросов к базам данных. Идея была в том, что любой офисный работник сможет получать данные простыми командами на почти человеческом английском.

Что в реальности? Инструмент оказался мощнее, чем выглядел. Без понимания, как устроены базы, человек одним неловким запросом мог положить сервер или потерять данные.

С ИИ похожая история. Выглядит просто — пишешь текстом, получаешь ответ. Но между «получить ответ» и «получить нужный результат» — пропасть. Эту пропасть заполняет понимание: как формулировать, как проверять, как итерировать.

Те, кто разобрался в SQL, стали незаменимыми специалистами по данным. Те, кто разберётся в работе с ИИ, получат такое же преимущество в своей области — какой бы она ни была.

Принципы ты уже знаешь. Осталось применить.

Шпаргалка на холодильник 🧲

До запроса

Пойми цель — зачем тебе результат
Сформулируй так, чтобы объяснить пятилетке
Разберись в теме — или попроси ИИ найти актуальное
Собери материалы: файлы, примеры, данные
⚠️ Не передавай конфиденциальные данные

Формулировка

Контекст → Запрос → Формат
Прикрепляй файлы — они говорят больше слов
Чем конкретнее — тем меньше «вровень выпирает»
Спрашивай на уровне профи — получишь ответ профи
Каша в голове? Попроси ИИ задать тебе вопросы

Процесс

Итерации, а не один запрос
Обратная связь конкретная: «здесь не так, потому что...»
Проси критиковать — пусть ищет слабые места
Для свежего взгляда — новый диалог с чистого листа
Сохраняй удачные запросы — пригодятся снова
Будь готов доделать руками — последние 10% съедают 90% времени

Проверка

ИИ галлюцинирует уверенно — проверяй факты
Код — запускай, расчёты — пересчитывай
Конкретика + уверенность + ноль источников = проверяй дважды
⚠️ Высокая цена ошибки + сложно проверить = будь втройне осторожен

Помни

Ты начальник, не зритель
ИИ не предложит способ покруче — сам спрашивай умнее
Результат зависит от тебя, не от модели
ИИ — велосипед для ума. Крутить педали — тебе 🚴

Теперь иди и попробуй. Но сначала — пойми, чего хочешь. 🚀