500 промтов для жизни и бизнеса. Как правильно общаться с искусственным интеллектом, чтобы быстро решать любые задачи

Люди делятся на три категории.

Первые считают нейросети волшебной палочкой, которая не только решит любую их задачу, но и сама определит, что именно нужно сделать.

Вторые уверены, что нейросети – от лукавого. Толку от них никакого, а на тех, кто что-то обсуждает с ChatGPT, можно ставить крест.

И лишь третьи поняли, что ИИ – мощный инструмент, который помогает и в работе, и в быту. Но с ним нужно учиться работать. Только в этом случае нейросети будут выдавать классные результаты.

Сейчас я в третьей категории. Но еще в декабре 2022 все было иначе. Помню, как в один из снежных вечеров сидел дома и листал соцсети. В интернете творилось безумие! Все забыли про поиск новогодних подарков, девятибалльные пробки и споры о самом правильном рецепте оливье и рассказывали о появлении ChatGPT. Эксперты писали статьи про ИИ-революцию, а остальные выкладывали скриншоты первых диалогов с этой штуковиной.

У меня на тот момент не было никакого опыта работы с нейросетями. Совсем по нулям, не шучу. Но, начитавшись восторженных постов, решил, что и мне надо познакомиться с ИИ.

Я зашел на сайт ChatGPT, уставился на пустое окошко для ввода текста, а потом выдал первое, что пришло в голову: «Напиши мне план развития для компании». Результат меня разочаровал. Я увидел не готовый план, а набор скучных общих советов и избитых фраз. Я уже хотел закрыть вкладку с нейросетью и написать пост, который разоблачит тех, кто называет ИИ чем-то гениальным, и отвадит думающих людей от этого безумия, но тут до меня дошло. А ведь система-то работает! Реагирует быстро, понимает русский язык, отвечает на поставленные вопросы. И, будем честны, я даже видел, как другие люди получают от ChatGPT толковые результаты. Значит, это не нейросети плохие, а я не умею с ними работать!

Следующие два года я провел в роли Шерлока Холмса в мире технологий. Часами экспериментировал с разными постановками задач, пробовал все возможные формулировки и придумывал способы научить нейросети работать так, как нужно мне. Жена даже ругалась на то, что я с компьютером разговариваю больше, чем с ней.

Сейчас, оглядываясь на два года исследований и практики, могу с уверенностью сказать: если научиться грамотно ставить задачи искусственному интеллекту, он усилит вашу команду маркетологов, аналитиков и HR-менеджеров. А еще поможет и в быту!

Я, например, с помощью нейросетей пишу технические задания, составляю коммерческие предложения, анализирую конкурентов, составляю имейл-рассылки. И делаю это в несколько раз быстрее, чем раньше. Допустим, если на техзадание у меня раньше уходил весь день, то сейчас максимум полчаса. На КП вместо трех часов теперь трачу минут 20. Конкурентов разбираю не два дня, а всего пару часов. А над письмами для рассылок не чахну по шесть часов, а создаю их всего за час.

Но главное открытие пришло позже. Оказывается, почти все люди используют нейросети в корне неправильно.

Ошибка номер один: используют размытые формулировки и ставят непонятные задачи

Четко формулировать свои мысли и ставить задачу непросто. Если вы обратите внимание на то, как люди обычно это делают, то удивитесь. Даже в работе большинство из нас говорит максимально неконкретно. Кроме того, нередко мы даже не понимаем, какой результат хотим получить!

С нейросетями эта проблема вылезает наружу особенно ярко. Машина не умеет угадывать мысли, не понимает намеков и не умеет достраивать задачу, исходя из того, как вы вели себя с ней раньше. Ей нужна абсолютная ясность: что, как, зачем, для кого.

Поэтому ИИ переучивает нас «под себя»: заставляет более точно формулировать просьбы и ставить более конкретные цели. Это даже хорошо. Я, например, теперь и с людьми общаюсь так же и экономлю кучу своего и чужого времени.

Чувствуете разницу?

Ошибка номер два: не задают контекст

ИИ не умеет читать мысли. Он понятия не имеет, чем именно занимается ваша компания, кто ваши клиенты, какая сейчас ситуация на рынке. Все это нужно рассказать самому.

Вспомните мой первый запрос в ChatGPT. Ключевая ошибка, которую я совершил, – просто попросил ее составить план развития компании и даже не сказал, чем занимается бизнес.

Ошибка номер три: выбирают неправильные инструменты

Многие думают, что ChatGPT им и пост придумает, и иллюстрации создаст, и код для сайта напишет, и поэтому даже не знакомятся с остальными нейросетями. Но это то же самое, что пытаться забивать гвозди отверткой. В принципе можно, но зачем себя мучить?

Парочка спойлеров: с презентациями хорошо работает Gamma, с изображениями – Midjourney, а код хорошо пишут Copilot или Cursor.

Ошибка номер четыре: забывают о том, что каждая задача уникальна

К сожалению, универсального промпта на все случаи жизни не существует, потому что у каждой задачи есть свои особенности. При создании промптов обязательно учитывайте специфику аудитории, особенности отрасли, культурные нюансы, тренды и обстановку, а также сильные и слабые стороны ИИ-модели, с которой работаете.

Эта книга поможет вам избежать ошибок, которые я описал выше, и понять, как работать с нейросетями так, чтобы они действительно решали ваши задачи.

Я собрал в этой книге 500 готовых промптов, которые помогут вам освободить 5–10 часов в неделю от рутинных задач, в разы улучшить свой контент и быстрее генерить новые идеи.

Они пригодятся специалистам из разных областей. Например, управленцы смогут разрабатывать более реалистичные стратегии и оперативнее исследовать рынок. Маркетологи и менеджеры по продажам найдут решения для выстраивания воронок продаж и виртуозной работы с возражениями клиентов. А HR-специалисты и тренеры поймут, как с помощью ИИ автоматизировать создание портретов компетенций сотрудников, успешно адаптировать новичков.

Все промпты проверены на практике. Но я предлагаю вам не читать каждый из них впрок, а искать конкретные примеры под задачу, которую вы хотите решить.

В конце книги вы найдете ссылку на дополнительные материалы, в которые я регулярно добавляю новые промпты, чтобы вы работали с актуальными инструментами и успевали за развитием ИИ-технологий.

Если вы хотите пользоваться ИИ профессионально и получать предсказуемые результаты, переворачивайте страницу и начинайте читать. А я позабочусь о том, чтобы вам было все понятно.

Ваш напарник в освоении ИИ

В соцсетях только и разговоров о том, кого заменит ИИ в первую очередь. Специалисты из разных сфер пишут о том, как учатся делегировать задачи нейросетям. А мои друзья-предприниматели увольняют маркетологов, копирайтеров и HR-менеджеров, а потом… нанимают новых. Тех, кто хотя бы немного умеет работать с ChatGPT и другими инструментами. Ведь их скорость работы в разы выше, чем у работников, которые упрямо отрицают прогресс.

Конечно, можно сетовать на то, что бизнесмены такие бесчеловечные, им лишь бы побольше денег заработать да заставить сотрудников быстрее выполнять свои задачи. Но давайте проведем мысленный эксперимент.

Представьте, что вы – владелец диджитал-агентства. У вас в команде есть два копирайтера. Назовем их Света и Максим. Света три месяца назад освоила ChatGPT и теперь за день создает объем контента, на который раньше у нее уходила неделя. А Максим принципиально работает «только своими мозгами». Кто из ваших сотрудников более эффективен?

Идем дальше. На дворе кризис. Вы понимаете, что больше не можете платить зарплаты двум сотрудникам. Нужно оставить кого-то одного. Кого – Свету или Максима? Мне кажется, я знаю, как вы ответили на этот вопрос.

Поэтому я предлагаю больше не задаваться вопросом «Нужно ли учиться работать с ИИ?». Нужно. Момент для изучения искусственного интеллекта уже наступил. Потом будет слишком поздно.

В этой части книги я проведу вас коротким путем к освоению навыка эффективной работы с нейросетями: расскажу, как создавать сильные промпты, и подскажу, какие ИИ-инструменты выбирать для решения тех или иных задач. Но сначала предлагаю принять три установки, которые облегчат жизнь вам и вашей команде:

• ИИ – талантливый сотрудник, которые выполнит любую интеллектуальную задачу.

• Без внятного ТЗ результат будет сами знаете какой. Готовьте для нейросети максимально конкретный бриф.

• Если у вас есть команда, вы уже умеете формулировать задачи. Осталось только адаптировать их под алгоритмы нейросетей.

Простые правила эффективных промптов

Самое важное, что нужно понять при работе с ИИ: нейросеть – не поисковик, а исполнитель. Чтобы она хорошо справлялась с задачами, ей нужно ТЗ. В мире искусственного интеллекта эту роль выполняет промпт.

Поначалу кажется, что подробно расписывать задачу для бездушной машины – это долго. Но посмотрите на это с другой стороны: на создание промпта вы потратите 5–10 минут, а если будете решать задачу самостоятельно, потратите два часа. Разница впечатляет.

Поэтому я предлагаю вам научиться задавать нейросети роль эксперта, формулировать задачу предельно точно, указывать процесс выполнения и определять формат результата. Все это мы разберем с вами далее. Кроме этого, я объясню, как можно усиливать ТЗ для нейросетей.

Но сначала поделюсь параметрами, по которым я оцениваю эффективность промпта:

• Точность: насколько результат попадает в цель.

• Глубина: уровень проработки контента, который выдает ИИ.

• Стиль: соответствие тональности и манере изложения.

• Скорость достижения результата: сколько итераций нужно до готового результата.

• Адаптивность: можно ли промпт использовать повторно с небольшими изменениями.

Если после применения моих рекомендаций на практике вы увидите, что эти критерии оценки эффективности промпта подходят и вам, смело забирайте. Если нет – адаптируйте список на свое усмотрение.

Кроме этого, я рекомендую вам придерживаться правил, которые сделают работу с нейросетями максимально эффективной.

Запускайте цепочки мыслей

Нейросети – не волшебный шар, который неведомым образом показывает вам правильное решение для светлого будущего. Это модель, которая, как и человек, думает последовательно. То есть ваша задача – запустить в ней мыслительный процесс. Суть простая: не просите нейросеть «выдать ответ», а заставьте ее показать путь принятия решения.

Для этого хорошо работают такие фразы, как «Давай разберем пошагово», «Покажи, как ты рассуждаешь», «Перед итогом оцени каждый аспект отдельно», «Думай вслух, шаг за шагом».

Например, если задать ИИ запрос из серии «Какую CRM порекомендуешь производственной фирме?», ответ будет примерно таким: «Название, популярная и многофункциональная CRM».

С цепочкой мыслей результат будет интереснее. Так, в ответ на запрос «Помоги выбрать CRM для производства. У нас 50 сотрудников, B2B с длинным циклом сделки, бюджет до 500 тыс. в год, нужна интеграция с 1С. Сначала определи критерии, потом назови три-четыре варианта, сделай сравнение в таблице, затем итог с аргументами» нейросеть сформулирует критерии выбора и список кандидатов, составит сравнительную таблицу и подведет итог. Возможно, в результате она предложит вам ту же CRM, что и в первый раз, но вы будете понимать, на чем основан ее выбор.

Показывайте нейросети живые примеры

Такой подход называется One‐shot или Few‐shot. В первом случае вы даете ИИ один пример, во втором – несколько. Чем больше образцов, тем точнее нейросеть подхватывает нужный тон, строй и стиль.

Примеры критически важны, когда:

• нужен специфический тон или манера речи;

• требуется обязательно соблюсти структуру;

• следует использовать данные в заданном формате;

• вы обязаны соблюдать корпоративный стиль.

Я, например, использую Few‐shot, когда готовлю контент для соцсетей. Указываю нейросети площадку, задаю формулу текста (допустим, «вопрос, история, три вывода, призыв»), показываю один готовый пост как эталон и называю темы. Получаю комплект постов, которые написаны в одном стиле с референсом, и быстро вношу правки. Профит!

Используйте итеративный подход

Другими словами, разговаривайте с нейросетью. На этом шаге не спотыкался только ленивый. Почему-то люди часто думают, что промпт – как выстрел: бах, и все, попал или не попал. На самом деле коммуникация с ИИ похожа на общение с напарником или сотрудником: говоришь, какую задачу нужно решить, а дальше начинается обсуждение.

Я понял это, когда весной прошлого года писал статью про цифровизацию производства. Тщательно сформулировал промпт, отправил нейросетке и… получил хороший текст, да не тот. Раньше бы махнул рукой: «Ладно, не зашло», – и пошел писать заново. А в этот раз решил объяснить ИИ, что мне не понравилось. Несколько дополнительных комментариев – и вот уже у меня перед глазами появилась вполне годная готовая статья.

Теперь придерживаюсь такой схемы:

• Первое сообщение – направление.

• Второе – корректировка стиля и формы.

• Третье – детали и финальные штрихи.

Чтобы вносить правки, не нужно переписывать запрос целиком. Достаточно давать ИИ короткие команды. Мои варианты:

• Сократи вдвое.

• Раскрой пункт, добавь деталей.

• Объясни проще, будто другу.

• Выбрось общие слова, оставь конкретику.

• Подгони под B2B.

Разбивайте сложные задачи на простые

Пытаться в одном запросе уместить и анализ рынка, и сегментацию, и каналы, и бюджет – это как прийти в ресторан и попросить принести завтрак, обед и ужин в одной тарелке. Формально вашу просьбу, наверное, выполнят, но вряд ли это будет блюдо, которое вам понравится.

С нейросетью то же самое: если давать многоэтапную задачу в одном промпте, вы рискуете получить общий ответ, в котором ИИ рассказывает обо всем и ни о чем конкретно.

Сложные задачи нейросеть решает лучше всего тогда, когда вы декомпозируете задачу и составляете цепочки промптов. В этом случае ваш порядок действий будет таким:

• Формулируете, какой результат вам нужен на выходе.

• Делите задачу на шаги.

• Устанавливаете порядок действий – от зависимых шагов к независимым.

• Пишете свой промпт для каждого шага.

• Объединяете промпты в цепочку, в которой результат одного шага становится основой следующего.

Например, вместо запроса «Составь стратегию продвижения нашей IoT-системы мониторинга оборудования» можно пойти по цепочке:

• «Опиши проблемы технических директоров с оборудованием в производственных компаниях» → нейросеть дает список болей.

• «Под каждую боль подбери УТП нашего продукта в формате “боль – решение – выгода”» → появляется таблица.

• «На основе этой таблицы напиши продающую статью на 2500 слов: начни с болей, потом покажи решения и выгоды, завершай призывом к демо» → получаете текст, который логично ведет читателя от проблемы к предложению.

Фактически вы собираете результат как конструктор: каждый запрос отвечает за один кирпичик, а не за весь дом сразу.