Марк Тьюрин
Будущее без сложностей: Как освоить ИИ за короткое время

Искусственный интеллект без тумана

В 9:17 утра Марина открыла ноутбук и посмотрела на календарь. До запуска её первого онлайн-курса оставалось двадцать восемь дней. В одной папке лежали черновики занятий, в другой — список вопросов от будущих участников. Рядом была открыта таблица с расходами, а ниже зияла незаполненная строка: «Письмо перед стартом».

Она написала в ИИ: «Помоги мне запустить онлайн-курс. Составь план, придумай темы для публикаций, подготовь письма ученикам, предложи программу и спрогнозируй продажи».

Через несколько секунд появился аккуратный текст. В нём нашлось всё привычное для такого запуска: «определение целевой аудитории», «контент-план на месяц», «серия прогревающих публикаций», «вебинар для знакомства», «отзывы выпускников» и «ограниченное предложение для первых участников». Текст звучал уверенно, почти по-деловому. Но, дочитав его до конца, Марина поняла, что использовать здесь нечего: вебинар она не планировала, выпускников у курса ещё не было, а об ограниченном предложении команда вообще не договаривалась.

Она уточнила: «Сделай конкретнее». ИИ добавил слоган, пять идей для публикаций и призыв «успеть занять место в сообществе экспертов». Такого сообщества тоже не существовало.

После такой сцены остаётся практический вопрос: не как восхищаться возможностями ИИ, а как встроить его в обычную работу без лишнего риска. Первый запрос Марины показывает главную ловушку: искусственный интеллект способен быстро выдать гладкий текст, но не обязан угадывать, что именно вы считаете хорошим результатом.

Красивый ответ, который нельзя использовать

Проблема Марины не в том, что она «не умеет пользоваться ИИ». Она поставила перед ним сразу несколько разных задач и спрятала их под одной фразой: «Помоги со всем».

Придумать темы публикаций — одна задача. Проверить, соответствует ли договор российскому законодательству, — другая. Составить план занятия — третья. Спрогнозировать продажи — четвёртая. Для каждой нужны свои исходные данные, у каждой своя цена ошибки и свои признаки хорошего результата.

ИИ не видит этих различий сам по себе. Если попросить его «запустить курс», он попробует собрать правдоподобный универсальный план из знакомых элементов. Поэтому в ответе появляются целевая аудитория, публикации, вебинар, отзывы и ограниченное предложение. Это не обязательно ложь в прямом смысле. Скорее, система заполняет пустые места наиболее вероятными вариантами.

Для дальнейшей работы пригодятся четыре простых понятия.

Генерация — создание нового черновика: тем публикаций, вариантов заголовков, вопросов для встречи или возможных формулировок.

Преобразование — изменение уже готового материала без потери его смысла: сокращение письма, редактирование тона, превращение заметок в понятную инструкцию.

Анализ — извлечение выводов из переданных данных: группировка ответов, поиск повторяющихся проблем, сравнение показателей. Анализ не делает исходные данные достоверными и не создаёт недостающие факты.

Структурирование — раскладывание материала по порядку: создание плана занятия, последовательности письма, повестки встречи или списка шагов.

Одна и та же система способна выполнять все эти операции. Но это не значит, что запрос к ней должен быть одинаковым. Сравним четыре режима на материале Марины.

Один материал — четыре роли

Марина собрала в один документ короткую справку о курсе:

«Курс рассчитан на координаторов небольших образовательных и рабочих проектов. В группе до двадцати человек, четыре занятия по девяносто минут. Участники учатся превращать разрозненные заметки в понятные письма, планы и инструкции. На каждом занятии есть короткое практическое задание. Цена участия — 7900 рублей. Основная проблема аудитории: на подготовку одного письма или инструкции уходит от одного до двух часов. Курс не обещает полностью автоматическую работу: все материалы нужно проверять перед отправкой».

В справке уже есть полезные факты, но она не отвечает на все вопросы. Не указаны дата старта, ссылка на оплату, точная программа, описание результата после каждого занятия и условия возврата. Это нормально. Задача ИИ не в том, чтобы скрыть пробелы, а в том, чтобы помочь их обнаружить или аккуратно работать с тем, что уже известно.

ИИ как собеседник

В этом режиме ИИ не должен сразу писать текст или строить план. Его задача — помочь Марине увидеть недостающие решения.

Марина формулирует запрос так:

«Ты — собеседник по подготовке запуска учебного курса. Не предлагай готовый план и не придумывай факты. Сначала задай мне не более восьми вопросов, от которых зависят содержание писем и программа. Группируй вопросы по темам: аудитория, результат курса, расписание, ограничения. После моих ответов кратко перечисли, какие решения уже приняты, а какие ещё остаются открытыми».

Вместо универсального «прогрева» она получает вопросы вроде:

«Какой конкретный результат должен получить участник к концу четвёртого занятия?»

«Что уже умеет ваша аудитория и где чаще всего застревает?»

«Какой канал связи будет использоваться для организационных сообщений?»

«Нужно ли участникам приносить собственные рабочие материалы?»

«Кто проверяет домашние задания и в какой срок?»

«Какие обещания вы точно не хотите давать в рекламе курса?»

Такой режим полезен, когда пользователь сам ещё не разложил задачу по полочкам. ИИ здесь не эксперт, который принимает решения за Марину. Он работает как внешний блокнот: удерживает тему, задаёт последовательные вопросы и подсвечивает пустые места.

Марина отвечает, что к концу курса участники должны научиться готовить рабочий черновик письма за двадцать минут, а не тратить на него два часа. Домашние задания будут проверять она и Илья, специалист по продажам. Занятия пройдут по вторникам вечером. Личные данные учеников нельзя включать в учебные материалы.

Теперь у будущих запросов появился контекст. Без него ИИ мог бы предложить курс для начинающих авторов, хотя Марина работает с координаторами, которые уже умеют писать, но не умеют быстро структурировать информацию.

ИИ как редактор

Теперь Марина берёт грубый текст объявления:

«Мы запускаем курс для координаторов проектов, которые постоянно пишут письма, инструкции и планы. На курсе разберём, как быстро привести заметки в порядок и не отправить человеку письмо на три экрана. Будет четыре занятия по девяносто минут, задания короткие. Группа до двадцати человек. Цена 7900 рублей. Подойдёт тем, кто уже работает с задачами и документами. Полностью за вас ничего делать не будем, все тексты надо будет проверять».

И просит:

«Ты — редактор информационного объявления. Сохрани все факты, не добавляй обещаний и не меняй цену. Сделай два варианта: нейтральный — до 700 знаков и более тёплый — до 900 знаков. Отдельно укажи, каких фактов не хватает для публикации. Не используй выражения “гарантированный результат”, “революционный подход” и “без усилий”».

Результат может выглядеть так:

«Если вы координируете проекты и тратите много времени на письма, планы и инструкции, этот курс поможет навести порядок в рабочих материалах. За четыре занятия по девяносто минут вы потренируетесь превращать разрозненные заметки в понятные тексты и проверять их перед отправкой.

Курс рассчитан на тех, кто уже работает с задачами и документами. В группе будет до двадцати человек, задания останутся короткими и прикладными. Стоимость участия — 7900 рублей.

Для публикации нужно добавить дату и время старта, способ записи и информацию об условиях возврата».

Это уже не создание текста с нуля, а преобразование. Редактор здесь обязан быть верен исходнику. Критерий качества — не то, насколько вдохновляюще звучит объявление, а то, сохранились ли факты, соблюдена ли нужная длина, понятен ли следующий шаг и не появились ли новые обещания.

Если Марина попросит: «Сделай объявление более продающим», система может добавить дефицит мест, быстрый карьерный рост или обещание сэкономить десятки часов. Эти элементы могут выглядеть убедительно, но не следуют из исходного материала. Поэтому ограничения лучше формулировать прямо.

ИИ как аналитик

Для аналитики Марина передаёт обезличенные ответы из короткого опроса. В её условной выборке было восемнадцать человек, и каждый мог выбрать несколько вариантов ответа. Чаще всего называли такие причины интереса к курсу: долгое написание писем — одиннадцать упоминаний, трудности с выделением главного — девять, страх отправить текст с ошибкой — семь, нехватка готовых примеров — шесть.

Теперь запрос выглядит иначе:

«Проанализируй только переданные данные. Сначала перечисли наблюдения с числами. Затем отдели возможные гипотезы от фактов. Не прогнозируй продажи и не делай вывод о всей аудитории по этой небольшой выборке. В конце предложи три вопроса, которые нужно проверить дополнительным опросом».

Такой ответ может сначала зафиксировать наблюдения: проблема скорости встречается чаще всего; участники испытывают трудности с выделением главного; страх ошибок тоже занимает заметное место. Затем ИИ может предложить осторожные гипотезы: участникам нужна не только экономия времени, но и уверенность в качестве текста, а практические примеры могут оказаться для них важнее абстрактных объяснений. Это уже не факты, а предположения, которые требуют дополнительной проверки.

Система также должна предупредить: выборка небольшая, а ответы могли быть собраны среди людей, уже заинтересованных в курсе. Поэтому переносить результат на всю аудиторию нельзя.

Здесь особенно легко перепутать анализ с выдумыванием. Если в таблице нет данных о цене, ИИ не может честно определить оптимальную стоимость. Если в ней нет истории продаж, он не способен надёжно рассчитать будущую выручку. Если участники отвечали на вопрос «что вам мешает», это ещё не доказывает, что они купят курс после устранения проблемы.

Хороший аналитический запрос побуждает систему показывать путь от данных к выводу. Полезны формулировки: «приведи основание для каждого вывода», «укажи размер выборки», «отдели наблюдение от предположения», «не заполняй пропуски догадками».

ИИ как помощник по структуре

Четвёртый режим нужен, когда содержание уже примерно понятно, но оно разбросано по заметкам и документам.

Марина передаёт цели курса и просит:

«Составь структуру четырёх занятий по девяносто минут. Цель курса — научить координаторов превращать заметки в письма, планы и инструкции, проверяя факты перед отправкой. Для каждого занятия укажи результат, последовательность блоков, практическое задание и критерий выполнения. Не пиши лекцию и не добавляй темы, которых нет в цели».

ИИ может предложить такую последовательность.

Первое занятие: разобрать рабочую задачу и выделить результат, аудиторию, исходные материалы и ограничения.

Второе занятие: превратить заметки в черновик письма или инструкции.

Третье занятие: отредактировать текст по критериям длины, ясности и точности.

Четвёртое занятие: проверить материал перед отправкой и исправить типовые ошибки.

Это ещё не окончательная педагогическая программа, а рабочий каркас, который нужно проверить с учётом времени и уровня группы. Например, если на первом занятии участникам понадобится сорок минут только на чтение примеров, на практику останется слишком мало времени. Структурирование помогает увидеть связь между блоками, но не освобождает от профессиональной оценки.

Четыре роли можно свести к простой логике. Если вы ещё не понимаете, что именно нужно решить, начинайте с собеседника. Если у вас есть текст, который нужно привести в порядок, выбирайте редактора. Если перед вами таблица, ответы или набор наблюдений, нужен аналитический режим. Если материал уже известен, но распадается на отдельные куски, просите о структуре.

Роль, исходник и критерий

Марина заметила, что качество ответа меняется не благодаря «волшебной команде», а благодаря трём уточнениям: что именно передать системе, кем она должна быть в этой задаче и по каким признакам принять результат.

Собеседник получает цель, ограничения и сомнения пользователя, а возвращает вопросы и список открытых решений. Проверить качество можно по тому, помогают ли эти вопросы принять решение или только уводят разговор в сторону.

Редактору нужны готовый текст и правила изменений. На выходе он должен дать переработанный материал без потери фактов. Проверять его работу следует по фактам, длине, тону и наличию обязательных элементов.

Аналитик работает с таблицей, ответами или заметками. Его результат — наблюдения, группировки и гипотезы. Каждый вывод должен быть связан с данными, а пропуски нельзя маскировать.

Помощник по структуре получает цели, материалы, порядок или ограничения и возвращает последовательность блоков и шагов. Здесь важно проверить, ведёт ли структура к цели, укладывается ли она в отведённое время и понятна ли исполнителю.

Без критерия качества пользователь вынужден оценивать ответ по впечатлению. А впечатление особенно обманчиво, когда текст написан гладко.

Почему уверенный ответ не равен верному

ИИ может написать: «Согласно российской практике, это условие договора полностью защищает исполнителя». Такая фраза звучит как вывод специалиста, но сама по себе ничего не доказывает. Система могла не увидеть важное приложение, опереться на неполный текст, не учесть редакцию документа или смешать общую информацию с конкретной юридической оценкой.

Для Марины проверка условия договора должна выглядеть иначе. Она может передать обезличенный фрагмент и попросить:

«Выдели формулировки, которые могут быть неоднозначными для сторон. Для каждой укажи, какой вопрос нужно задать юристу. Не утверждай, что условие законно или незаконно. Учитывай, что документ применяется в России, но не заменяй проверку специалистом».

Так ИИ становится помощником по подготовке вопросов, а не тем, кто принимает юридическое решение. Окончательную оценку договора-оферты, условий возврата, порядка обработки персональных данных и распределения ответственности сторон должен давать специалист по российскому праву после проверки актуальной версии документа.

Такая осторожность нужна и в финансовых расчётах, медицинских рекомендациях, кадровых решениях — во всех задачах, где ошибка может привести к денежным потерям, конфликту или нарушению прав. Уверенный тон — свойство текста, а не сертификат достоверности.

Есть четыре признака ответа, который нельзя принимать без проверки.

Во-первых, в нём появились конкретные факты, которых не было в исходных материалах: даты, проценты, названия организаций, обещания или ссылки на исследования.

Во-вторых, система использует слова «точно», «гарантированно», «полностью соответствует», хотя данных для такого вывода ей не передавали.

В-третьих, вывод нельзя быстро сопоставить с источником. Если непонятно, откуда взялся отдельный пункт, до дополнительной проверки его следует считать предположением.

В-четвёртых, цена ошибки выше времени, которое вы экономите. Пять минут, сэкономленные на чтении договора, не стоят возможного спора из-за неверной трактовки условия.

Чтобы снизить риск, Марина стала добавлять в запрос короткие рабочие указания:

«Работай только с приведёнными фактами».

«Отдели данные от предположений».

«Если информации не хватает, напиши, чего именно не хватает».

«Не исправляй факты молча».

«В конце составь список пунктов, которые нужно проверить человеку».

Эти фразы не превращают ИИ в безошибочного эксперта. Они делают результат прозрачнее и мешают принять догадку за факт.

Три коротких эпизода из обычной работы

Илья, специалист по продажам в небольшой российской компании, однажды написал: «Составь письмо, после которого клиент точно купит». В ответ получил вежливый текст с общими выгодами и призывом «не откладывать решение». Клиенту письмо не подошло: из разговора было ясно, что его интересовали не общие преимущества, а сроки внедрения и порядок сопровождения.

В следующий раз Илья передал обезличенные заметки после звонка: размер компании клиента, его задачу, уже обсуждённые сроки и два возражения. Он попросил не убеждать клиента, а выделить вопросы, на которые ещё нет ответа, и подготовить два варианта письма: короткое уточняющее и письмо с фиксацией договорённостей. Результат стал полезнее не потому, что Илья нашёл особую формулу, а потому, что дал системе материал и изменил критерий: не «продать любой ценой», а «продвинуть разговор к следующему решению».

Светлана, руководитель команды, столкнулась с другой проблемой. Сотрудник хотел проверить список участников курса и вставил в ИИ фамилии, телефоны и адреса электронной почты. Система действительно могла быстро сгруппировать записи, но скорость обработки не отменяла риска утечки.

Светлана установила для команды простое правило: передавать персональные данные можно только в рамках согласованного рабочего процесса и при понятных условиях обработки. Во всех остальных случаях используются обезличенные обозначения: «Участник 1», «Участник 2» — без телефонов, адресов, паспортных данных и другой информации, по которой можно идентифицировать человека. Если задачу можно решить на искусственных примерах, передавать реальные данные не нужно.

Наконец, совсем бытовой пример. Человек просит превратить заметки о празднике в короткое приглашение для семейного чата. Это низкорисковая задача преобразования: факты легко проверить, текст можно быстро исправить, а последствия ошибки невелики. Но даже здесь не стоит позволять ИИ самостоятельно дописывать дату, место или список приглашённых. Низкий риск не означает отсутствия проверки; он означает, что проверка проста, а ошибку легко исправить.

Первый список Марины

После неудачного универсального запроса Марина выписала все задачи, которые хотела решить до запуска курса. Затем оценила их не по привлекательности, а по трём параметрам.

Риск ошибки — насколько дорого обойдётся незамеченная неточность.

Скорость результата — как быстро можно получить рабочий черновик.

Измеримость эффекта — можно ли заранее определить, что задача выполнена хорошо, и сравнить результат с прежним способом работы.

Получилась рабочая матрица.

Для тем публикаций нужен режим генерации и структурирования. ИИ следует передать описание аудитории, цель публикаций и список обещаний, которые использовать нельзя. Риск здесь средний, скорость высокая, а измеримость эффекта — средняя. Такую задачу можно пробовать, но идеи всё равно придётся отбирать человеку.

Проверка юридического условия требует анализа и подготовки вопросов. Системе можно передать обезличенный актуальный текст и контекст сделки. Риск ошибки высокий, скорость средняя, измеримость низкая. Безопасное решение — искать неоднозначности и готовить вопросы специалисту, но не принимать окончательное заключение ИИ.

Для плана занятия подходит режим структурирования. Нужны цель, уровень группы, длительность и обязательные темы. Риск средний, скорость высокая, измеримость высокая: понятно, укладывается ли план во время и ведёт ли к нужному результату. Это подходящая задача для первого или второго эксперимента.

Письмо ученикам можно готовить в режиме преобразования и генерации. Системе передаются точные даты, время, ссылка, условия участия и частые вопросы. Риск низкий или средний, скорость высокая, измеримость высокая. Это лучший первый эксперимент.

Прогноз продаж относится к аналитике. Для него понадобятся история продаж, источники обращений, бюджет, период прогноза и ограничения данных. Риск ошибки высокий, скорость средняя, а измеримость на старте низкая. Поэтому использовать такой запрос как первый результат не стоит.

Для подготовки вопросов к встрече подойдут генерация и структурирование. Нужно передать цель встречи, список участников и уже принятые решения. Риск низкий, скорость и измеримость высокие. Это безопасная задача для первого опыта.

Такая матрица не обещает, что любая задача с низким риском даст полезный ответ. Она помогает выбрать эксперимент, в котором ошибку легко заметить и быстро исправить.

Например, темы публикаций могут быть привлекательными, но их реальный эффект проявится не сразу. На просмотры и отклики влияют содержание, аудитория, время публикации и множество внешних причин. А качество письма можно оценить в день подготовки: все ли факты на месте, нет ли лишних обещаний, понятен ли следующий шаг и сколько правок пришлось внести.

С прогнозом продаж ситуация обратная. ИИ может быстро нарисовать таблицу с числами, но скорость появления прогноза не делает его надёжным. Для расчёта понадобятся история обращений, доля оплат, стоимость привлечения, ограничения бюджета, сезонность и чёткий период. Даже при наличии этих данных прогноз останется моделью с допущениями, а не обещанием результата.

Проверка юридического условия тоже выглядит проще, чем есть на самом деле. ИИ быстро объяснит сложный абзац обычными словами, но может пропустить его связь с другим пунктом договора. Поэтому безопасная роль здесь — найти неоднозначность, составить перечень вопросов и указать места для ручной проверки. Роль «окончательно разрешить спор» ИИ назначать нельзя.

Маленький эксперимент вместо большой надежды

Марина выбрала письмо участникам курса. У задачи были точные исходные данные, короткий срок, понятный результат и человек, который мог всё проверить до отправки.

Она собрала исходные данные: курс стартует 15 мая в 19:00; всего будет четыре занятия по вторникам, каждое продлится девяносто минут; ссылку для подключения отправят после подтверждения участия; стоимость — 7900 рублей; на первом занятии нужно подготовить одну рабочую заметку для практики; вопросы можно задать в общем чате проекта.

Затем сформулировала запрос:

«Ты — редактор информационного письма для участников курса. Подготовь два варианта: нейтральный и дружелюбный. Используй только факты ниже, ничего не добавляй от себя. Объём каждого варианта — до 1200 знаков. В письме должны быть тема, дата и время, продолжительность, стоимость и действие, которое должен выполнить участник. Если каких-то сведений недостаточно, вынеси их отдельным списком после текста. Не используй обещания гарантированного результата. После двух вариантов проведи самопроверку по фактам».

Теперь у Марины появились понятные критерии проверки: дата, время и цена должны совпадать с исходными данными; в тексте не должно быть выдуманной ссылки или несуществующего бонуса; участнику должно быть ясно, что делать дальше; письмо должно укладываться в заданный объём; тон — соответствовать аудитории; после чтения должно быть понятно, где задавать организационные вопросы.

Она не отправляет письмо сразу. Сначала отмечает в черновике все факты, сверяет их с исходным списком и засекает время на доработку. Если раньше на такое письмо уходило двадцать пять минут, а теперь понадобилось десять минут и две небольшие правки, эксперимент можно считать удачным. Если текст пришлось переписывать полностью, значит, не хватило исходных данных или критерии были сформулированы плохо.

Это и есть правильный первый шаг: не передать ИИ весь запуск курса, а дать ему одну ограниченную задачу, результат которой можно проверить за несколько минут.

Короткая проверка реальности

Сегодня можно повторить опыт Марины на собственной задаче. Не выбирайте пока договор, прогноз дохода или решение, от которого зависят деньги и права людей. Возьмите письмо, заметку, план встречи, объявление или инструкцию, которую вы всё равно собирались подготовить вручную.

Перед запросом запишите пять пунктов: результат — что должно быть готово в конце; роль ИИ — собеседник, редактор, аналитик или помощник по структуре; материал — какие факты, заметки или данные вы передаёте; формат — длина, количество вариантов, порядок блоков и стиль; критерий — по каким признакам вы решите, что результат годится.

Добавьте шестую строку: «Если информации не хватает, перечисли пропуски и не заполняй их самостоятельно». После получения ответа проверьте не только красоту текста, но и три практических показателя: совпадают ли факты, сколько правок потребовалось и стало ли выполнение быстрее.

Если ответ оказался бесполезным, не делайте поспешный вывод: «ИИ не работает». Сначала найдите сбой. Возможно, вы выбрали не ту роль, дали слишком мало материала, не указали формат или попросили оценить то, что невозможно оценить по имеющимся данным.

Марина в итоге не стала больше доверять ИИ. Она стала доверять процессу: роль назначается заранее, материал передаётся осознанно, критерии задаются до генерации, а первый результат проходит человеческую проверку. В следующей главе мы разберём, как вести такой рабочий диалог по шагам: от первого запроса к уточнениям, исправлениям и пригодному черновику.

Первый рабочий диалог

После того как ИИ получил роль, контекст и критерии качества, эти принципы нужно перевести в рабочую форму. Человеку мало понимать, как устроен инструмент: важно уметь поставить задачу так, чтобы ответ можно было проверить и использовать. Первый навык здесь связан не с магическими формулировками, а с точным брифом.

Перед нами одна и та же задача: подготовить план первого занятия по работе с ИИ.

Слабый запрос выглядит так:

«Составь план первого занятия по работе с ИИ. Сделай его интересным и полезным».

Через несколько секунд появляется ответ:

«Введение в тему искусственного интеллекта. Основные возможности ИИ. Примеры использования. Практическое задание. Обсуждение результатов. Подведение итогов».

Формально задание выполнено. План есть, пункты есть, даже слово «практическое» присутствует. Но этот текст почти невозможно сразу использовать. Неясно, для кого проводится занятие, сколько оно длится, чему должны научиться участники, какие у них исходные навыки, какое оборудование доступно и по каким признакам ведущий поймёт, что занятие удалось.

Проблема не в том, что ИИ «плохо думает». Он ответил ровно в пределах полученного задания. Если в запросе нет нужных параметров, система заполняет пробелы наиболее общими предположениями. Чем расплывчатее задача, тем более усреднённым получается результат.

Пять мифов о хорошем запросе

Миф первый: чем длиннее запрос, тем лучше ответ.

Длинный текст может содержать полезные сведения, но сам по себе объём ничего не гарантирует. В запросе на две страницы можно несколько раз повторить цель, добавить лишнюю биографию пользователя, перемешать ограничения и включить противоречащие друг другу пожелания. Короткий запрос, в котором ясно обозначены цель, исходные данные и формат, часто даёт более точный результат.

Миф второй: достаточно назначить ИИ роль «лучшего эксперта в мире».

Фраза «ты лучший специалист» задаёт эмоциональный тон, но не передаёт необходимую информацию. Роль полезна тогда, когда определяет профессиональный угол зрения: методист проверяет последовательность обучения, редактор следит за ясностью, аналитик ищет зависимости и пробелы в данных. Роль не заменяет факты, цель и ограничения.

Миф третий: хороший запрос сразу приносит идеальный ответ.

Рабочий запрос обычно даёт первый черновик. Его задача не в том, чтобы раз и навсегда решить проблему, а в том, чтобы быстро вывести работу на проверяемый уровень. После первого результата можно уточнить один параметр, изменить формат, добавить материал или попросить проверить соответствие цели.

Миф четвёртый: лучше передать ИИ всю имеющуюся информацию.

Лишние сведения затрудняют выделение главного. Если нужно составить план занятия, ИИ не обязательно знать всю историю организации, подробную биографию ведущего и полный архив переписки. Достаточно данных, которые влияют на решение: кто участники, сколько времени есть, что им уже известно, какие материалы разрешено использовать и какой результат требуется.

Миф пятый: если ответ не подошёл, нужно переписать запрос целиком.

Чаще всего меняется не весь запрос, а один конкретный параметр. Если план слишком общий, добавляется уровень подготовки участников. Если ответ получился длинным, задаются лимит и формат. Если в тексте появились выдуманные факты, вводится правило опираться только на переданные материалы и отмечать предположения. Переписывать всё с нуля нужно лишь тогда, когда изменилась сама задача.

Промпт, или рабочий запрос, — это текстовое задание для ИИ, в котором описаны требуемое действие, условия его выполнения и вид результата. Удобно рассматривать такой запрос как пятислойную конструкцию: роль, задача, контекст, ограничения и формат.

Пять слоёв запроса

Роль

Роль задаёт способ анализа задачи. Она отвечает на вопрос: с какой профессиональной позиции ИИ должен смотреть на материал?

Для плана занятия подойдут такие варианты:

«Работай как методист дополнительного образования».

«Работай как редактор практических инструкций для начинающих пользователей».

«Работай как аналитик, который сначала выявляет недостающие данные и только потом предлагает решение».

Роль не должна превращаться в театральное описание. Не требуется писать: «Представь, что ты гениальный специалист с двадцатилетним опытом». Такая фраза не объясняет, что именно нужно сделать. Лучше указать профессиональную функцию и направление внимания:

«Работай как методист: выстраивай занятие от простого действия к самостоятельной практике, не перегружай терминами и связывай каждый блок с измеримым результатом».

В этой формулировке роль уже связана с поведением. Методист не просто «знает тему», а выстраивает последовательность, учитывает уровень аудитории и проверяет результат.

Роли можно менять в зависимости от задачи. Для одного и того же материала редактор будет искать неясные фразы, аналитик проверит логику, а администратор выделит сроки, ответственных и риски. Не стоит назначать пять ролей одновременно: требования могут начать конфликтовать. Если нужна последовательная работа, лучше разделить её на этапы: сначала анализ, затем редактирование.

Задача

Задача описывает действие и результат, который должен появиться на выходе. Слова «расскажи», «сделай хорошо» и «подумай над этим» слишком широки. Они не определяют, что именно будет считаться выполнением.

Рабочие глаголы помогают сузить поле задачи:

составь;

сравни;

извлеки;

перепиши;

сгруппируй;

проверь;

сократи;

предложи варианты;

выдели риски;

преобразуй в таблицу.

Сравним два варианта.

«Подготовь занятие по работе с ИИ».

«Составь план 90-минутного вводного занятия, после которого участники смогут написать рабочий запрос из пяти частей и проверить первый результат по четырём критериям».

Во втором варианте есть действие, длительность и ожидаемый навык. Такой запрос легче оценить. Можно проверить, действительно ли план ведёт к созданию запроса и проверке результата.

Если задач несколько, их лучше обозначить по порядку:

«Сначала предложи структуру занятия. Затем добавь два практических задания. В конце составь короткий чек-лист для самостоятельной проверки».

Это точнее, чем фраза «сделай полный и продуманный план».

Контекст и исходные материалы

Контекст объясняет, для кого и в каких условиях выполняется задача. Он превращает абстрактное задание в конкретную ситуацию.

Для учебного плана могут иметь значение уровень подготовки участников, количество людей, продолжительность и формат занятия, доступное оборудование, предыдущие знания, реальная цель обучения и материалы, на которые нужно опираться.

Минимальный контекст для учебной лаборатории может выглядеть так:

«Участники: 12 сотрудников муниципальной библиотеки, которые умеют пользоваться офисными программами, но раньше не составляли запросы к ИИ. Формат очный. В распоряжении есть проектор и шесть рабочих компьютеров. Продолжительность 90 минут. Цель занятия: научить участников формулировать запросы для подготовки понятных инструкций и проверять ответы. Изучение устройства языковых моделей в цель не входит».

Эти данные короче полной истории организации, но для методического решения они полезнее. Они влияют на темп, размер групп, содержание упражнений и объём объяснений.

Исходные материалы нужно передавать с указанием их назначения. Например:

«Используй выдержку из внутренней инструкции по работе с обращениями посетителей как материал для практического задания. Не меняй обязательные формулировки. Если в выдержке не хватает данных, укажи это отдельно».

Не следует загружать в запрос всё, что оказалось под рукой. Сначала отделите три категории.

Необходимые факты. Это сведения, без которых решение будет неверным: срок, количество участников, бюджет, требования к документу, целевая аудитория.

Справочные материалы. Это документы и фрагменты, на которые ИИ должен опираться: инструкция, описание процесса, текст объявления, список тем.

Лишний фон. Это сведения, которые не меняют ответ: длинная история проекта, повторяющиеся объяснения, детали, не связанные с задачей.

Если в исходном документе есть персональные данные, их нужно удалить или заменить нейтральными обозначениями: «посетитель», «сотрудник», «заявитель». Не передавайте без необходимости фамилии, номера телефонов, адреса, паспортные данные и сведения о здоровье. Для учебного примера достаточно синтетических данных: вымышленного номера заявки, условной даты и обезличенного описания ситуации.

Ограничения

Ограничения задают границы решения. Они защищают от ответа, который формально выглядит убедительно, но непригоден для использования.

К ограничениям относятся длина, срок, уровень аудитории, допустимые источники, тон, запрещённые темы, обязательные элементы, необходимость отмечать предположения и требование задавать вопросы при нехватке данных.

Например:

«Пиши по-русски, без профессионального жаргона. Не добавляй сведения, которых нет в переданных материалах. Все практические задания должны занимать не менее трети занятия. Примеры не должны содержать персональные данные. Если для составления плана не хватает ключевого параметра, сначала задай уточняющие вопросы».

Ограничения бывают жёсткими и мягкими. Жёсткое ограничение нельзя нарушать: «длительность 90 минут», «не использовать непроверенные сведения», «объём не более одной страницы». Мягкое пожелание допускает компромисс: «сделай план динамичным», «используй дружелюбный тон». Если условия конфликтуют, жёсткое имеет приоритет.

Формат

Формат определяет, как должен выглядеть результат. Один и тот же материал можно представить сплошным текстом, таблицей, пошаговой инструкцией, списком решений или несколькими вариантами. От выбранной формы зависит, сможете ли вы применить ответ без дополнительной переделки.

Для плана занятия полезен такой формат:

«Представь результат в таблице с колонками: время, цель блока, действия ведущего, действия участников, материал, способ проверки. После таблицы добавь список необходимых материалов и два риска проведения занятия».

Если формат не задан, ИИ может выдать красивый рассказ на несколько экранов. Если формат определён заранее, результат превращается в рабочий документ.

Пять слоёв не требуют огромного текста. Иногда достаточно пяти коротких абзацев. Сила запроса определяется не длиной, а тем, насколько хорошо он уменьшает неопределённость.

Лаборатория одного задания

Вернёмся к плану первого занятия. В лаборатории будем менять только один слой за раз, чтобы увидеть, какой именно параметр влияет на результат.

Первый вариант.

Запрос: «Составь план первого занятия по работе с ИИ. Сделай его интересным и полезным».

Что появляется в ответе: введение, теория, примеры, практика, обсуждение и итоги.

Что не так: неизвестны аудитория, цель, длительность и критерии успеха.

Что нужно уточнить: кто участники, сколько времени есть и чему они должны научиться.

Второй вариант.

Запрос: «Работай как методист. Составь план вводного занятия по работе с ИИ».

Что появляется в ответе: более последовательная структура и практический блок.

Что не так: роль задана, но результат всё ещё рассчитан на усреднённую аудиторию.

Что нужно уточнить: конкретный навык, уровень подготовки участников и условия проведения.

Третий вариант.

Запрос: «Работай как методист. Составь план 90-минутного занятия для 12 начинающих пользователей. Они должны научиться составлять запросы».

Что появляется в ответе: блоки объяснения, демонстрации и практики.

Что не так: неясно, какие материалы использовать, какое оборудование доступно и как проверять навык.

Что нужно уточнить: исходные материалы, ограничения и признаки успешного результата.

Четвёртый вариант.

Запрос: «Работай как методист. Составь план 90-минутного очного занятия для 12 сотрудников библиотеки. Используй только переданную инструкцию, включи практику и проверку».

Что появляется в ответе: план с распределением времени, заданиями, материалами и способом проверки.

Что ещё нужно проверить: не появились ли выдуманные сведения и укладываются ли все блоки в 90 минут.

Следующее уточнение: попросить явно отметить предположения и проверить сумму времени.

Последний вариант ещё не гарантирует идеального результата. Зато его можно проверять по понятным основаниям.

Полная версия рабочего запроса может выглядеть так:

Роль: работай как методист вводного обучения для взрослых.

Задача: составь план первого 90-минутного занятия, после которого участники смогут написать рабочий запрос к ИИ из пяти частей и проверить полученный ответ по заданным критериям.

Контекст: участники — 12 сотрудников муниципальной библиотеки с базовыми навыками работы с текстами и документами. Они раньше не составляли запросы к ИИ. Формат очный. Есть проектор и шесть рабочих компьютеров. Цель занятия — научить применять ИИ для подготовки понятных рабочих инструкций. Устройство языковых моделей и технические подробности в занятие не включать.

Исходный материал: используй переданную выдержку из внутренней инструкции библиотеки для одного практического задания. Не добавляй в содержание инструкции новые правила. Если материала недостаточно, укажи, каких данных не хватает.

Ограничения: пиши по-русски и понятным языком. Не используй персональные данные. Отведи на практику не менее 30 минут. Не перегружай занятие терминами. Обозначь все предположения. Проверь, что сумма блоков составляет ровно 90 минут.

Формат: представь план в таблице с колонками «время», «цель», «действия ведущего», «действия участников», «материалы», «проверка результата». После таблицы добавь список материалов и три возможных сбоя с решениями.

Правило неопределённости: если не хватает ключевых данных, сначала задай до пяти уточняющих вопросов и не заполняй пробелы выдуманными сведениями.

Результат такого запроса уже можно редактировать как документ. В нём появляется не только тема, но и маршрут: короткое объяснение, демонстрация, самостоятельная практика, взаимная проверка и финальное задание. Время каждого блока связано с целью, а критерии проверки не оставлены на усмотрение ведущего.

Например, рабочая последовательность может быть такой.

0–10 минут. Участники разбирают слабый и точный запрос к одной задаче.

10–25 минут. Ведущий показывает пять частей запроса на примере внутренней инструкции.

25–45 минут. Небольшие группы составляют запрос по образцу.

45–65 минут. Каждый участник получает отдельную рабочую задачу и создаёт собственный вариант.

65–80 минут. Участники проверяют результаты по цели, исходным материалам, ограничениям и формату.

80–90 минут. Выполняется короткое итоговое задание, а затем фиксируются ошибки, которые нужно отслеживать дальше.

Такой план не обязательно сразу проводить без изменений. Его можно сократить, переставить блоки или заменить пример. Но он уже связан с конкретным результатом, а не просто перечисляет темы.

Данные без перегруза

Есть полезное правило: передавайте ИИ минимально достаточный контекст. Это не значит утаивать важные факты. Речь о другом: нужно отделять сведения, влияющие на ответ, от тех, что лишь увеличивают объём.

Для рабочего запроса о служебной инструкции достаточно указать:

«Нужно объяснить порядок подачи обращения посетителю. Текст должен быть понятен человеку без специальной подготовки. Используй только приведённые этапы процедуры. Не обещай сроков, которых нет в источнике. Результат представь в виде пяти шагов».

Не нужно добавлять историю создания учреждения, список всех отделов и подробности внутреннего совещания, если они не влияют на инструкцию.

Если материал большой, можно передать не весь документ, а только нужный фрагмент. При этом следует обозначить границы:

«Ниже приведён раздел о сроках рассмотрения обращений. Извлеки из него обязательные действия и не делай выводов по другим вопросам».

Если нужна работа с полным документом, сначала попросите ИИ определить его структуру и назвать недостающие части, а потом переходите к редактированию. Так вы не смешиваете извлечение фактов и создание нового текста.

Особенно полезно помечать сведения:

«Факт» — то, что прямо сказано в исходном материале.

«Предположение» — то, что нужно принять для построения черновика.

«Вопрос» — то, без чего нельзя надёжно продолжать.

Такая маркировка снижает риск, что предположение постепенно превратится в якобы установленный факт.

Уточняющие вопросы вместо переписывания

Самая частая ошибка начинающего пользователя выглядит так: первый ответ слишком общий, и в следующий запрос добавляется несколько случайных прилагательных — «сделай глубже, живее, профессиональнее, интереснее». Если результат снова не подходит, появляются новые прилагательные. Запрос растёт, но задача не становится яснее.

Уточняющий вопрос меняет логику работы. ИИ перестаёт угадывать отсутствующие параметры и показывает, где именно возник пробел.

Используйте встроенное правило:

«Каких данных тебе не хватает, чтобы выполнить задачу без догадок? Сначала назови недостающие параметры, затем задай не более пяти уточняющих вопросов. Если данных достаточно, не задавай формальные вопросы и сразу подготовь черновик».

Для плана занятия ИИ может запросить:

1. Какой точный навык должен появиться у участников к концу занятия?

2. Какова продолжительность и формат занятия?

3. Какой уровень подготовки у участников?

4. Какие материалы и оборудование доступны?

5. Нужно ли опираться на конкретную инструкцию или внутренний документ?

Эти вопросы полезнее, чем ещё один длинный запрос с общими пожеланиями. Они превращают неопределённость в список решений.

Здесь помогает простое правило «если — то».

Если цель описана словами «сделать полезно», сначала уточните наблюдаемый результат: что человек должен уметь сделать после получения ответа.

Если неизвестна аудитория, уточните уровень подготовки, роль и ситуацию использования.

Если результат должен опираться на документ, передайте нужный фрагмент или прямо укажите, что документа пока нет.

Если два условия противоречат друг другу, попросите определить приоритет. Например, «уместить всё на одной странице» и «подробно раскрыть десять разделов» одновременно не получится.

Если отсутствуют второстепенные детали, попросите ИИ сделать разумные предположения и выделить их отдельным списком.

Если отсутствуют ключевые данные, не позволяйте ему заполнять пробелы догадками.

Если формат известен и исходных сведений достаточно, не задерживайте работу лишними вопросами: сразу запрашивайте черновик.

Хорошая инструкция для уточнения не должна превращать каждый простой запрос в анкету. Задача состоит в том, чтобы спрашивать только о параметрах, которые действительно изменят результат.

Короткая практика

Возьмите одну задачу, которую вы действительно хотите решить с помощью ИИ в ближайшие дни. Это может быть рабочая инструкция, план встречи, разбор документа, список вопросов к подрядчику или структура учебного материала.

Сначала запишите её в одном предложении, не пытаясь сделать формулировку красивой. Например: «Нужно подготовить план встречи по запуску нового процесса».

Затем добавьте пять слоёв.

Роль: «Работай как координатор деловых встреч».

Задача: «Составь план 60-минутной встречи, на которой нужно согласовать последовательность действий и ответственных».

Контекст: «Участники — представители трёх отделов. Решение должно быть принято на встрече. Есть черновик процесса из семи пунктов».

Ограничения: «Не добавляй новые обязанности без основания. Выдели вопросы, по которым решение невозможно принять без дополнительных данных».

Формат: «Представь результат в таблице: этап, вопрос, решение, ответственный, срок, открытый риск».

В конце добавьте правило неопределённости: «Если в черновике процесса не хватает данных, сначала укажи пробелы и задай вопросы».

После этого сравните первую и вторую версии запроса. В первой была только тема. Во второй появилась рабочая конструкция, которую можно проверить по результату.

Перенос навыка в другие задачи

Пять слоёв работают не только в обучении.

Для служебного ответа на обращение гражданина слабый запрос может звучать так: «Напиши вежливый ответ». Точный вариант уточняет роль редактора официальных текстов, цель ответа, содержание обращения, разрешённые сроки и формат. Например: «Составь проект ответа на основе приведённой процедуры. Не добавляй обещаний, которых нет в источнике. Отдели обязательную информацию от пояснений. Дай сначала официальный вариант, затем более простой вариант для публикации на информационном стенде».

Для семейного планирования нужна другая конструкция: «Составь меню на три дня для двух взрослых и ребёнка. Учитывай ограниченный бюджет, отсутствие духовки и непереносимость конкретного продукта. Укажи список покупок и время приготовления». Здесь роль может не понадобиться вовсе или быть минимальной. Зато контекст и ограничения критичны.

Для подготовки публикации в социальной сети запрос должен обозначить аудиторию, цель текста, допустимый тон, объём и факты, которые разрешено использовать: «Сделай три варианта короткого объявления о бесплатном занятии в библиотеке. Укажи дату, время, место и способ записи из переданных данных. Не добавляй сведения от себя. Каждый вариант должен начинаться с ясной пользы для читателя».

В каждом случае набор слоёв остаётся тем же, но значение отдельных элементов различается. Для меню важны ограничения и продукты. Для официального ответа — источник и запрет на выдуманные сроки. Для публикации — аудитория, объём и фактическая точность.

Проверка первого результата

Первый ответ нельзя принимать только потому, что он звучит уверенно и выглядит аккуратно. Его нужно сопоставить с запросом. На это уходит меньше времени, чем на исправление документа после передачи в работу.

Проверьте результат по пяти вопросам.

Первый вопрос: отвечает ли он на цель?

Сформулируйте цель одним предложением и найдите в результате конкретный элемент, который ей служит. Если цель занятия — научить создавать запросы, а план состоит только из лекции о возможностях ИИ, связь нарушена.

Второй вопрос: использует ли он нужные исходные материалы?

Сравните ключевые пункты ответа с переданным документом. Если ИИ добавил правило, срок или факт, которых нет в источнике, пометьте это как неподтверждённое. Уверенный тон не превращает догадку в факт.

Третий вопрос: соблюдает ли он ограничения?

Проверьте длительность, объём, язык, аудиторию, запреты и обязательные элементы. Для плана занятия сложите время всех блоков. Для инструкции проверьте, не появились ли лишние обещания. Для текста обращения убедитесь, что в нём нет персональных данных.

Четвёртый вопрос: пригоден ли результат к дальнейшей работе?

Можно ли сразу перенести его в документ, отправить на согласование, превратить в список задач или использовать как черновик? Если для этого нужно заново разбирать сплошной текст, формат не сработал.

Пятый вопрос: видны ли неопределённость и предположения?

Хороший результат отделяет то, что следует из материалов, от того, что пришлось предположить. Если такой границы нет, попросите ИИ провести отдельную проверку.

Для автоматизации этой проверки можно использовать короткий запрос:

«Проверь свой ответ относительно исходной задачи. Представь таблицу с колонками: критерий, выполнено ли условие, подтверждение в тексте, что нужно исправить. Проверь цель, исходные материалы, ограничения, формат и предположения. Не переписывай весь результат, пока не перечислишь несоответствия».

Так появляется второй рабочий цикл: сначала создание, затем контроль. Он полезнее требования «сделай идеально», потому что переводит впечатление от ответа в конкретные замечания.

Сравнительная лаборатория показывает главное: запрос не должен впечатлять ИИ. Он должен помогать пользователю получить нужный результат. Роль задаёт профессиональную перспективу, задача определяет действие, контекст даёт исходные данные, ограничения защищают от непригодных решений, а формат превращает ответ в рабочий материал.

Если после первого результата обнаружилось несоответствие, не оценивайте его словами «плохо» или «неинтересно». Назовите точку сбоя: «В плане нет проверки навыка», «Ответ использует сведения, которых нет в документе», «Текст не рассчитан на начинающих», «Все три варианта отличаются только отдельными словами». После этого дайте одно уточнение и попросите новую версию.

Следующий шаг связан уже не с формулировкой запроса как таковой, а с управлением полученным результатом. Когда задача, исходные материалы и ограничения собраны в одну конструкцию, ответ становится сырьём для редактирования, сравнения и последовательного улучшения.

Из запроса в результат

В понедельник в 9:17 Марина открыла рабочий чат и написала: «Помоги запустить онлайн-курс за четыре недели: придумай программу, подготовь тексты, составь письма, сделай расписание и подскажи, что ещё нужно».

Ответ пришёл почти сразу. В нём были идеи для позиционирования, список возможных уроков, варианты рекламных сообщений, советы по сбору обратной связи, рекомендации по оформлению страницы и длинный раздел «не забудьте». Текст выглядел убедительно, но после его прочтения Марина не могла ответить на простой вопрос: что именно делать сегодня до обеда?

Проблема была не в слабом ответе. Почти каждый пункт по отдельности имел смысл. Проблема скрывалась в самой просьбе: «запустить курс» — это цель проекта, а не одна задача для ИИ. Внутри неё спрятаны решения о слушателях, содержании, сроках, сообщениях, оплате, поддержке и проверке готовности. Если выдать всё одним запросом, ИИ соберёт длинное полотно рекомендаций, но не обязательно выстроит из них рабочий процесс.

Раньше мы назначали ИИ роль, передавали ему контекст и задавали признаки хорошего результата. Теперь к этим трём элементам нужно добавить порядок работы. Большая задача становится выполнимой не тогда, когда запрос становится длиннее, а тогда, когда между исходной целью и финальным текстом появляются промежуточные решения, материалы и точки проверки.

Цель не равна списку действий

Цель описывает состояние, которое должно появиться к определённому моменту. Список действий объясняет, что нужно сделать для его достижения. Они связаны, но не заменяют друг друга.

«Запустить курс» — цель.

«Написать страницу курса, подготовить семь писем, составить программу из четырёх занятий, сделать таблицу участников и придумать ответы на вопросы» — список действий.

Второй вариант выглядит конкретнее, но управляемости ему всё ещё не хватает. Неясно, для кого предназначен курс, какие решения уже приняты, какие данные можно использовать, кто утверждает программу и что считать готовым. Если начать с текстов, а потом выяснить, что курс рассчитан не на тех людей или обещает то, чего программа не даёт, переделывать придётся почти всё.

Марина переписала исходную просьбу в рабочую цель:

«К 20-му числу открыть набор на курс о рабочей системе для руководителей небольших команд. Нужно подготовить материалы для публикации, письма участникам и расписание занятий. К началу набора команда должна понимать, кому предназначен курс, какой результат получит слушатель, что входит в программу и кто отвечает на вопросы. Все даты, условия и обещания должны быть согласованы до публикации».

В этой формулировке появились четыре опоры: срок, продукт, ожидаемое состояние команды и ограничения. Но это всё ещё цель. Чтобы работать с ней с помощью ИИ, её нужно превратить в карту решений.

Для этого полезно пройти пять вопросов.

Во-первых, какое изменение должно произойти на выходе? Не «написать текст», а «открыть набор с понятным предложением и согласованными условиями».

Во-вторых, какие решения нельзя принимать за владельца проекта? ИИ может предложить сегменты аудитории, но не должен сам выбирать приоритетный сегмент. Он может предложить структуру программы, но не отвечает за её педагогическую ценность.

В-третьих, какие материалы должны появиться до финального текста? Для страницы курса понадобятся утверждённые аудитория, программа, даты, формат и условия участия.

В-четвёртых, какие данные пока неизвестны? Если цена, продолжительность занятий или состав преподавателей не определены, ИИ не должен заполнять пробелы догадками.

В-пятых, кто и по каким признакам примет результат? Не «Марине понравится», а «в тексте есть дата старта, формат, три конкретных результата обучения, ограничения курса и ссылка на регистрацию; все сведения совпадают с исходной таблицей».

Это короткое упражнение меняет разговор с ИИ. Вместо просьбы «сделай всё» появляется вопрос: «Какие решения и материалы должны появиться по дороге к цели?»

Сигнал: ответ длинный, но непонятно, с чего начать

Такой ответ обычно наполнен советами, переходами «также можно» и «не забудьте», но не показывает зависимостей между действиями. Один пункт требует сведений из другого, однако это никак не обозначено.

Что это значит? Задача была передана ИИ как тема, а не как проект. ИИ перечислил связанные действия, но не построил порядок их выполнения.

В такой ситуации лучше попросить не итог, а карту работы:

«Не создавай финальные тексты. Разложи запуск курса на этапы. Для каждого этапа укажи, какое решение принимается, какой материал должен появиться, какие данные нужны, кто утверждает результат и что будет считаться готовым. Отдельно перечисли вопросы, без ответа на которые нельзя переходить дальше. Если данных не хватает, пометь это как открытый вопрос и ничего не выдумывай».

После такого запроса меняется сама структура ответа. ИИ уже не пытается показать все свои идеи сразу, а помогает увидеть скелет проекта.

Сигнал: каждый пункт вроде бы полезен, но все пункты требуют разных решений

«Напиши текст страницы», «составь программу», «подготовь рассылку» и «сделай календарь» — не четыре варианта одного поручения. Это четыре типа работы с разными критериями качества. Программу проверяет преподаватель, календарь — по срокам и зависимостям, письмо — по ясности и побуждению к действию, а описание аудитории — по точности.

Это значит, что один запрос объединил материалы, которые должны проходить разные проверки.

Работу стоит разделить на потоки и назначить каждому собственный промежуточный результат. ИИ можно оставить в одном рабочем диалоге, но не смешивать все результаты в один бесконечный ответ.

Сигнал: ИИ уверенно заполняет неизвестные места

В черновике появляются точная цена, обещание повышения дохода, конкретный процент результата, несуществующий бонус или описание аудитории, которую никто не исследовал.

Это значит, что у ИИ не было входных данных, но задача была сформулирована так, будто они существуют. Модель выбрала правдоподобное продолжение вместо того, чтобы остановиться.

В запросе нужно прямо запретить догадки и ввести режим вопросов:

«Если факт не указан, не подставляй пример как реальное условие. Составь список недостающих данных. Раздели вопросы на блокирующие запуск и желательные для улучшения».

Со словом «пример» тоже нужно обращаться осторожно. Если ИИ пишет «цена — 15 000 рублей», читатель может случайно принять это за утверждённое значение. Безопаснее просить обозначать переменные: «[цена], [дата старта], [количество мест]».

Сигнал: финальный текст приходится полностью переделывать

Марина может получить красивое письмо, а затем обнаружить, что в нём неправильный срок, слишком широкая аудитория и обещание, которого нет в программе. Переделка происходит не потому, что ИИ «не умеет писать», а потому, что текст был создан до принятия решений.

Это означает, что промежуточные результаты пропустили.

Нужно вернуть работу на один уровень назад: сначала утвердить исходные факты, затем план и только потом черновик. Если текст уже написан, не стоит просто просить «улучшить его ещё раз». Сначала нужно проверить, на каких решениях он основан.

Четыре потока вместо одного комка

Марина повесила над рабочим столом четыре карточки: аудитория, содержание, коммуникации, сроки. Это не четыре независимых проекта. Между ними есть связи.

Без понимания аудитории нельзя точно сформулировать пользу курса. Без сформулированной пользы трудно собрать программу и страницу набора. Без программы невозможно честно написать, что получит участник. Без дат и формата нельзя подготовить письма и календарь. Сроки, в свою очередь, задают, какие материалы должны быть готовы раньше других.

Карта Марины выглядела так.

Поток «Аудитория». Промежуточный результат — портрет основного участника и карта его запросов. Решение принимает Марина. Результат готов, если команда может назвать, для кого предназначен курс, какую проблему он решает и кому не подходит.

Поток «Содержание». Промежуточный результат — структура занятий с результатами и практикой. Решение принимают преподаватель и Марина. Программа готова, если у каждого занятия есть один понятный результат, она укладывается в доступное время, а темы не дублируются.

Поток «Коммуникации». Промежуточный результат — матрица сообщений, черновики писем и раздел часто задаваемых вопросов. Решение принимают Марина и ответственный за коммуникации. Материалы готовы, если в каждом сообщении указаны адресат, действие, срок и проверенные условия.

Поток «Сроки». Промежуточный результат — календарь запуска с владельцами, зависимостями и контрольными точками. Решение принимает Марина. Календарь готов, если у каждой задачи есть ответственный, дата, предшествующий результат и запас времени.

Такая карта не заменяет работу. Она показывает, что именно должно быть создано и кто имеет право сказать: «Да, этот результат можно использовать».

Аудитория: сначала не «все, кому интересно»

На первой карточке Марина написала: «Руководители небольших команд». Почти сразу стало ясно, что этого мало. В одну широкую группу могли попасть руководитель отдела из пятнадцати человек, владелец семейного бизнеса, старший специалист, который только получил управленческую роль, и человек, который вообще не руководит, но хочет подготовиться к повышению. Их проблемы и ожидания различались.

ИИ может помочь разложить широкую группу на сегменты, но выбор основного сегмента остаётся за Мариной. Она передала в диалог обезличенные заметки из прошлых разговоров с участниками и попросила:

«Сгруппируй запросы потенциальных участников по повторяющимся проблемам. Не придумывай новые факты. Для каждой группы укажи роль человека, типичную рабочую ситуацию, желаемое изменение, сомнение перед покупкой и вопрос, который нужно дополнительно проверить. Затем предложи два варианта основного сегмента, но не выбирай между ними».

Ответ дал несколько групп. Марина выбрала руководителей команд от пяти до пятнадцати человек, которые недавно получили управленческую роль и продолжают работать в режиме постоянных срочных задач. Это решение нельзя было делегировать ИИ: оно зависело от опыта проекта, доступных преподавателей и уже существующих материалов.

Промежуточный результат получил название «Портрет основного участника». В нём были такие поля.

«Кто это» — роль и рабочий контекст без вымышленных подробностей.

«С какой ситуацией приходит» — не общая фраза «хочет повысить эффективность», а наблюдаемая проблема: задачи теряются между встречами, приоритеты меняются несколько раз в день, руководитель лично контролирует слишком много мелочей.

«Какой результат нужен» — например, понятная недельная система планирования и распределения задач.

«Что мешает записаться» — нехватка времени, сомнение в практической пользе, страх получить теорию без инструментов.

«Кому курс не подходит» — руководителям крупных департаментов с отдельными проектными офисами, слушателям, которым нужен индивидуальный консалтинг, и тем, кто ожидает готовое решение без практики.

Критерий приёмки был простым: сотрудник, который не участвовал в обсуждении, должен прочитать карточку и без дополнительных объяснений ответить, для кого предназначен курс, какую проблему он решает и кому его не следует предлагать. Если ответы расходятся, аудитория ещё не определена.

Содержание: программа до красивых описаний

Следующая ошибка — просить ИИ сразу написать подробные тексты всех уроков. Прежде чем создавать материалы, нужно решить, какие изменения должны произойти после каждого занятия.

Марина запросила структуру в виде таблицы:

«На основе утверждённого портрета участника предложи структуру из четырёх занятий. Для каждого занятия укажи один измеримый результат, ключевые темы, практическое задание, необходимые входные данные и ограничение по времени. Не пиши лекционные тексты. Если тема не связана с проблемами выбранного сегмента, пометь её как необязательную».

Получилась не готовая программа, а рабочая заготовка.

После первого занятия участник должен был зафиксировать все регулярные задачи и отделить срочное от действительно приоритетного.

После второго — собрать недельный план с ограниченным числом приоритетов.

После третьего — распределить задачи между сотрудниками и сформулировать ожидаемый результат.

После четвёртого — ввести короткий цикл пересмотра планов и правила работы с изменениями.

ИИ предложил добавить занятие о личной продуктивности, но Марина исключила его. Тема была интересной, однако уводила курс от управленческой системы команды. Это хороший пример границы: ИИ видит возможное содержание, но не определяет приоритеты вместо владельца проекта.

Структура содержания считалась принятой, если у каждого занятия был один главный результат, а не список из десяти обещаний; практическое задание было связано с рабочей ситуацией выбранной аудитории; суммарная нагрузка соответствовала заявленному формату; темы шли в логичной зависимости — например, нельзя требовать делегирования до того, как участник научился формулировать ожидаемый результат задачи. Наконец, каждое обещание на странице набора должно было подтверждаться конкретным элементом программы.

Последний критерий особенно полезен. Он связывает содержание с коммуникациями и не даёт рекламному тексту жить отдельно от продукта.

Коммуникации: сообщения как набор решений

Когда программа готова, возникает соблазн попросить: «Напиши все письма для запуска». Марина разделила эту просьбу на матрицу сообщений.

Для каждого сообщения она указала адресата, цель, момент отправки, основное действие и источник фактов. Получилась такая последовательность.

Сообщение о наборе предназначалось для потенциального участника. Его задача состояла в том, чтобы помочь человеку понять, подходит ли ему курс. Основное действие — изучить программу и оставить заявку.

Подтверждение регистрации предназначалось для записавшегося участника. Оно должно было зафиксировать условия и следующий шаг. От участника требовалось сохранить дату и заполнить подготовительную форму.

Напоминание перед стартом адресовалось участнику и помогало не упустить организационные детали. Основное действие — открыть материалы и подключиться в назначенное время.

Ответ на вопрос о нагрузке был нужен сомневающемуся человеку. Его задача — честно объяснить формат и помочь решить, подходит ли курс.

Раздел часто задаваемых вопросов предназначался для всех. Он должен был снять повторяющиеся организационные вопросы и подсказать, где найти ответ или к кому обратиться.

Только после создания матрицы Марина попросила ИИ написать черновики. В запросе она указала:

«Используй только утверждённые данные из таблицы условий. Не добавляй обещаний о гарантированном результате, карьерном росте или доходе. В каждом сообщении должны быть адресат, ситуация, один основной смысл, конкретное действие и способ задать вопрос. Если нужного факта нет в таблице, поставь пометку [нужно уточнить]».

Это не делает текст автоматически правильным. Но ошибку легче увидеть в черновике, где неизвестное отмечено, чем в гладком письме, которое маскирует пробел.

Сроки: календарь не должен появляться последним

Запуск часто планируют от финальной даты назад, но забывают о зависимостях. Страница курса не может быть окончательно утверждена, пока не согласованы программа и условия участия. Письмо участникам нельзя отправить до проверки даты старта. Раздел часто задаваемых вопросов нельзя закрыть, пока команда не собрала реальные сомнения.

Марина сначала создала черновой календарь. В нём были не все тексты, а контрольные точки.

К концу первой недели должны быть утверждены аудитория, формат и обещание курса.

К началу второй недели — готова структура занятий и список открытых вопросов.

К середине второй недели — согласованы даты, стоимость, порядок регистрации и ответственные.

К концу третьей недели — подготовлены и проверены страница, письма и раздел часто задаваемых вопросов.

В начале четвёртой недели должна была пройти тестовая проверка пути участника: от первого сообщения до получения подтверждения.

За два дня до старта допускались только исправления и ответы на вопросы, но не крупные изменения программы.

У каждого результата был владелец. Марина координировала процесс, преподаватель отвечал за содержание, сотрудник по коммуникациям проверял ясность сообщений. ИИ мог заполнить таблицу, найти пересечения, предложить порядок или показать отсутствующие связи, но не назначал ответственность сам.

Промежуточный результат как контракт

Название «сделать текст» слишком слабое. Оно не сообщает, для кого создаётся материал, где он будет использоваться, из каких данных строится и по каким признакам принимается.

Для каждого результата Марина использовала короткий контракт. В нём фиксировалось, что должно появиться на выходе, для кого предназначен материал, каковы его формат и объём, какие исходные данные можно использовать, какие действуют ограничения и при каких условиях результат считается готовым.

Например:

«На выходе должен быть черновик письма о наборе на курс. Материал предназначен для людей, которые уже проявили интерес к теме управления командой. Объём — до 2500 знаков. Использовать только утверждённые сведения о программе, формате, датах и стоимости. Не обещать гарантированный результат и не использовать персональные данные получателей в рабочем запросе. Письмо готово к проверке, если в нём ясно указаны адресат, проблема, содержание курса, дата старта, следующий шаг и способ задать вопрос».

Такой контракт полезен в двух направлениях. Человеку проще принять или отклонить результат. ИИ проще работать в заданных границах, потому что задача перестаёт быть абстрактной.

Когда нужен один итог, а когда — цепочка

Не всякая просьба требует пяти этапов. Если данные полные, результат небольшой, риск ошибки низкий, а зависимостей почти нет, можно просить один итог.

Подход «один запрос — один результат» подходит, если у задачи есть один основной артефакт, все исходные факты уже собраны и проверены, результат легко оценить по понятному списку признаков, а ошибка не разрушит следующий этап и не потребует переделки всего проекта.

Например, у Марины уже есть согласованный текст страницы курса. Ей нужно получить три варианта заголовка для первого экрана. Она может написать:

«На основе утверждённого описания курса предложи пять заголовков до 80 знаков. Не меняй смысл, не добавляй новые обещания, не используй слова “гарантированно”, “легко” и “для всех”. После каждого варианта укажи, какой запрос аудитории он отражает».

Это локальная задача. У неё один тип результата и ясные границы.

Другой пример — Илья, специалист по продажам в небольшой российской компании, просит «написать скрипт для звонка клиенту». Если у него уже есть описание услуги, тип клиента, частые возражения и утверждённые условия, ИИ может сразу подготовить несколько вариантов начала разговора. Но если Илья не объяснил, кто клиент, что продаётся и какой следующий шаг нужен, один итог почти наверняка получится общим.