Рутина съедает больше всего времени: черновик письма, конспект лекции, отчёт, презентация, пересказ длинного документа. Нейросети закрывают именно такие задачи.
Генеративный ИИ — это программы, которые создают новый контент: текст, картинки, код. Большие языковые модели, или LLM, обучены на огромных массивах текста, поэтому пишут и рассуждают почти как человек. Чтобы начать ими пользоваться, не нужно уметь программировать — достаточно сформулировать задачу обычными словами.
Студентам те же сервисы помогают с учёбой: нейросеть перескажет лекцию, соберёт структуру доклада, проверит решение задачи или объяснит ошибку в коде. Для учебных задач подходит всё то же бесплатное, что и для работы.
Экономию времени уже измеряли. Полевой
эксперимент исследователей Гарвардской школы бизнеса и BCG охватил 758 специалистов: консультанты с GPT-4 выполняли на 12,2% больше задач и справлялись с ними на 25,1% быстрее, а качество решений было заметно выше. При этом на сложной управленческой задаче нейросеть мешала: верные решения с ней давали на 19% реже.
В России работа с нейросетями уже вошла в повседневность. По
опросу НАФИ, 62% россиян, использующих ИИ в работе, применяют его для большинства или почти всех задач. Отсюда главное правило работы с ИИ: нейросеть ускоряет черновую работу, а решение и проверку оставляет человеку. Есть и граница, которую человек определяет сам: внутренние документы с персональными данными клиентов в публичные чаты лучше не загружать. Для рабочих данных есть корпоративные тарифы и отдельные
настройки доступа.
Бесплатные тарифы — способ привлечь пользователей: компании зарабатывают на платных подписках и бизнес-тарифах, а повседневные задачи остаются на бесплатном лимите. Обычно его хватает на регулярную работу, а для больших объёмов есть подписка.
Начать стоит с задачи, которую уже делают руками: письмо, конспект, таблица. Сравнение с привычным результатом сразу покажет, где нейросеть экономит время, а где её ответ нужно проверять.