Искусственный интеллект = искусственный результат. Небольшое исследование об ИИ в работе

Сначала мы хотели написать еще одну статью о GEO и AEO: о том, как бизнесу стать заметнее в ответах нейросетей. Открыли исследования, посмотрели на десятки одинаковых советов и решили свернуть в другую сторону. Вокруг ИИ и так много обещаний. Гораздо интереснее разобраться, как использовать искусственный интеллект в работе компании уже сейчас и где заканчивается польза от него.

По нашему опыту и наблюдениям за рынком ИИ постепенно становится полноценным помощником для команды. Он может снять часть повторяющейся нагрузки, ускорить подготовку материалов и помочь с обработкой большого объёма информации. При этом искусственный интеллект как инструмент для сотрудников не отменяет экспертизу, ответственность и финальную проверку результата человеком.

- ИТ, маркетинг, реклама, PR, творчество, консалтинг и стратегия всё чаще используют ИИ в повседневных задачах. Это видно и по требованиям работодателей: навыки работы с нейросетями всё чаще появляются в вакансиях.

- В исследовании MIT, на которое мы опирались при подготовке материала, значительная часть применения ИИ приходится на продажи и маркетинг; заметная доля — на разработку. Это логично: именно здесь много информации, гипотез, повторяющихся процессов и задач, которые нужно быстро структурировать.

- При этом отношение сотрудников к технологии остаётся неоднозначным. По данным Pew Research Center, 52% опрошенных беспокоятся о своём профессиональном будущем из-за ИИ, а надежды на него возлагают 36%. Это не страх перед кнопкой в чате. Людей волнует, как изменится их работа и останется ли в ней место для человека.

- В России тревога тоже заметна: в опросе, проведённом по заказу ВТБ к конференции Data Fusion, 40% респондентов сообщили, что опасаются возможной замены ИИ. Такая реакция понятна, когда новые инструменты внедряют без объяснения целей, правил и зон ответственности.

- Исследование MIT также показывает важную разницу между тестом и полноценным внедрением. Чат-боты пробовали использовать многие компании, однако до постоянной работы с ними дошла только часть. С индивидуальными ИИ-решениями разрыв ещё сильнее: протестировать технологию проще, чем встроить её в процессы так, чтобы она давала понятный результат.

Именно поэтому интересно посмотреть на внедрение ИИ в рабочие процессы бизнеса без лозунгов. Какие задачи действительно можно делегировать нейросети, где сотруднику проще и быстрее работать самому и как не превратить инструмент в источник новых ошибок?

Мы используем ИИ каждый день: в продажах, проектной работе, дизайне, рекламе и PR. Не каждую минуту и не вместо специалистов. У каждого отдела свои задачи, поэтому и сценарии применения разные. Главный принцип один: нейросеть помогает быстрее работать с информацией, но не получает право на самостоятельное решение.

Профессия есть такая, картинки собирать!

ИИ уже умеет собирать дизайн-концепции, создавать интерфейсы, предлагать вёрстку и генерировать изображения для рекламных материалов. Мы всё равно оставляем ключевую визуальную работу за дизайнером: он понимает задачу бренда, отличает удачное решение от случайного и умеет довести макет до результата, который можно показать клиенту.

По данным Pew Research Center, до 53% опрошенных считают, что ИИ может отрицательно влиять на креативность. Риск действительно есть: если брать первый сгенерированный вариант без правок, визуал быстро становится похожим на тысячи других изображений.

Визуального контента стало слишком много, поэтому аудитория быстро замечает шаблонную генерацию. Мы используем нейросети аккуратно: они ускоряют технические задачи, помогают искать идеи и дорабатывать исходные материалы, при этом не становятся единственным автором визуала.

Например, если клиент присылает фотографии не лучшего качества, ИИ может помочь улучшить свет, резкость, фон или подготовить варианты кадрирования. Затем дизайнер проверяет результат и решает, можно ли использовать его в проекте.

Нейросети подходят и для создания дополнительных визуальных элементов: фоновых деталей, текстур, декоративной графики. Их задача — поддержать основную композицию, а не заменить предметную съёмку, фирменную айдентику или работу дизайнера на первом экране сайта.

Продаём деньги и бананы, а потом сдаём сайты

Отдел продаж и проектные менеджеры тоже регулярно используют ИИ. Один из самых полезных сценариев — структурирование информации на старте проекта. Здесь особенно хорошо видно, как компании используют ИИ в работе без подмены человеческой экспертизы.

До начала разработки сайта может пройти несколько созвонов с клиентом, сотни сообщений в чатах и десятки внутренних обсуждений. Всё это нужно собрать в единое поле: зафиксировать цели, ограничения, договорённости, этапы и ответственных.

Мы формируем артефакты проекта — ключевые тезисы, которые нужны команде для работы и дальнейшего развития сайта. Нейросети помогают собрать черновую структуру из накопленной информации по заранее подготовленному промту. Затем материал обязательно перечитывают, уточняют и проверяют. Так появляется база, с которой удобно работать, а не красивый текст, в котором потерялась важная деталь.

Превращаем ваши деньги в ваши!

Для нас применение нейросетей в маркетинге и рекламе — это работа с гипотезами, текстами, анализом информации и новыми форматами продвижения. Рекламщики и PR-специалисты используют ИИ как рабочий инструмент, в том числе для исследования выдачи нейросетей и подготовки материалов под GEO/AEO.

Задача GEO/AEO — помочь компании появляться в быстрых ответах Алисы и в источниках ответов ИИ-сервисов. Для этого важны технически проработанный сайт, понятные статьи, публикации на авторитетных ресурсах, рейтинги, отзывы и актуальные карточки компании. Нейросеть оценивает не одну страницу, а весь доступный след бренда в интернете.

- Поэтому работа начинается с сайта: структуры, заголовков, описаний, микроразметки, материалов и понятной навигации. Всё это делает информацию доступнее для пользователя и понятнее для поисковых систем.

- Следующий уровень — внешние публикации. Экспертные статьи и кейсы на профильных площадках помогают подтвердить опыт компании и дают нейросетям дополнительные источники для анализа.

- Рейтинги тоже важны: в них компании сравнивают по единым критериям, поэтому такой формат помогает увидеть независимое подтверждение опыта и специализации.

- Отзывы и рейтинг на картах дополняют картину. Для локального бизнеса особенно важны актуальные контакты, реальные фотографии, ответы на отзывы и точные сведения об услугах.

Эти работы могут быть отдельной услугой или дополнительным направлением аналитики в рекламе и PR. В любом случае вопрос, как правильно использовать нейросети в бизнесе, начинается с цели: сначала определяется задача, затем выбирается инструмент и только после этого оценивается результат.

Инструмент сильный. Он помогает разобрать хаос в вводных, предложить варианты и сформулировать мысль, которая уже есть в голове, но пока не сложилась в понятный текст. Для IT-бизнеса это особенно удобно: каждый день появляются задачи, клиенты, правки, сайты, рекламные кампании, отчёты и много параллельной работы.

При этом я всё чаще думаю об одном: на ИИ нельзя переложить ответственность. Он не знает всех обстоятельств, не видит договорённости в голове у клиента и не отвечает за последствия своего ответа.

Был показательный случай с логотипом, который ранее разработала другая компания. Нужно было исправить один конкретный элемент, не затронув остальное. На словах задача казалась простой. ИИ несколько раз выдавал варианты, где нужный объект оставался на месте, ломалась композиция или появлялись новые детали. Час работы ушёл, а готового решения не появилось.

То же происходит в других сферах. Нельзя воспринимать ответ нейросети как медицинский диагноз, юридическое заключение или готовый совет для клиента. У таких вопросов есть законы, практика, документы, сроки, ограничения и реальные обстоятельства, которых модель может не знать.