Рейтинги
Мой первый запрос в ChatGPT был «гениальным». Без иронии — я реально так думал в тот момент.
Декабрь 2022-го, снежный вечер, весь интернет гудит про ИИ-революцию. Я захожу на сайт, вижу пустое поле для ввода — и пишу: «Напиши мне план развития для компании». Жму Enter. Жду.
Получаю три страницы скучных общих советов и избитых фраз.
Чуть не написал разоблачительный пост про то, что ChatGPT — это пузырь и маркетинговый хайп. Но вовремя остановился. Потому что вокруг я видел людей, которые получали от той же нейросети реально толковые результаты. Значит, дело не в инструменте. Дело во мне.
Следующие два года я провел как Шерлок Холмс в мире технологий.
Часами экспериментировал с формулировками. Жена ругалась, что я с компьютером разговариваю больше, чем с ней. Зато разобрался, почему одни запросы работают, а другие — нет.
Главное открытие простое: ИИ — не волшебник, который читает мысли. Это исполнитель. Умный и быстрый — но без нормального ТЗ он делает то, что сделал бы любой новый сотрудник в первый день: выдает усредненный, ни к чему не обязывающий результат. Машина не знает, чем занимается ваша компания, кто ваши клиенты и что вы имели в виду под словом «хорошо». Ей нужна абсолютная ясность: что, как, зачем, для кого.
Четыре ошибки, которые я совершал сам — и вижу у других постоянно
Первая — размытые формулировки. «Напиши продающий текст» против «Напиши письмо для холодных продаж CRM-системы владельцам малого бизнеса, акцент на экономии времени, 200 слов, тон — дружелюбный, но деловой». Разница колоссальная. Первый запрос — это как прийти к подрядчику и сказать: «Сделай что-нибудь красивое». Второй — нормальное ТЗ.
Вторая — нет контекста. ИИ понятия не имеет, кто вы и на каком рынке работаете. Три предложения о ситуации — и качество ответа вырастает радикально.
Третья ошибка — долго не мог от нее избавиться. Я упорно пихал все задачи в ChatGPT, даже когда результат откровенно не устраивал. Однажды два часа пытался сгенерировать нормальную презентацию — получил кашу из текста без единого слайда.
Потом коллега показал Gamma, и я понял, что изобретение велосипеда — это такой же навык, просто не очень полезный. Потому что инструмент под эту задачу существовал давно, просто я не удосужился поискать. С картинками та же история — Midjourney делает то, на что у ChatGPT порой уходит куча итераций с так себе результатом. С кодом вообще отдельная песня: Copilot заточен именно под это, и разница ощутима.
За четвертую ошибку даже немного стыдно. Я реально какое-то время искал один универсальный промпт — такой, чтобы вставил и все заработало. Спойлер: его нет. Аудитория разная, задачи разные, контекст каждый раз другой. Пришлось смириться.
Формула, которую я нашёл после тысяч экспериментов
Мне нужно было написать текст для маркетинговой рассылки — задача, которая в норме занимает минут двадцать, максимум полчаса. Я провозился почти три часа. ChatGPT выдавал что-то вроде «Уважаемые клиенты, рады сообщить вам о нашем замечательном предложении», — и я каждый раз переформулировал запрос заново, злился, пил кофе, снова переформулировал.
В какой-то момент я просто бросил придумывать новые формулировки и открыл историю старых диалогов. Не из методичности — скорее от усталости и желания понять, где я вообще делаю что-то правильно. Листал, читал, сравнивал. Минут через сорок поймал себя на мысли: те запросы, которые давали нормальный результат, были как-то похоже устроены внутри. Не по теме — темы были совершенно разные. Что-то другое. Я еще раз перечитал несколько штук подряд и наконец увидел: структура. Каждый раз, когда получалось хорошо, я неосознанно проходил по одним и тем же точкам — просто никогда не называл это системой.
Так и появилась формула РЗПРК. Пять элементов, без которых промпт нередко работает вполсилы:
- Р — Роль. Кем представляется ИИ, какой у него опыт и специализация.
- З — Задача. Конкретно что нужно сделать, с глаголом и измеримым результатом.
- П — Процесс. Как именно двигаться к цели, в каком порядке, с какими ограничениями.
- Р — Результат. Формат того, что должно получиться на выходе — таблица, список, письмо, сценарий.
- К — Контроль. Критерии, по которым нейросеть сама проверяет свою работу перед тем, как отдать ее вам.
Например, вместо «составь вопросы для собеседования» — «Роль: HR-директор IT-компании с опытом найма 200+ разработчиков. Составь 10 поведенческих вопросов для middle Python-разработчика — с акцентом на командную работу и обучаемость.
Результат — список с пояснением, что проверяет каждый вопрос. Контроль: убедись, что вопросы нельзя закрыть односложным „да“ или „нет“».
Небо и земля. И это не преувеличение. ИИ — инструмент. Мощный. Но не сотрудник.
Вот что я хочу сказать прямо: нейросеть не заменяет человека — она его усиливает. Сотрудник сам понимает контекст, сам уточняет задачу, сам включает голову. ИИ делает это только тогда, когда вы его об этом попросили и правильно объяснили.
Для ответа на вопрос о необходимости освоения нейросетей попробуем представить двух копирайтеров. Света освоила ChatGPT и за день создает объём контента, на который раньше уходила неделя. Максим принципиально работает «только своими мозгами». Оба хороши. Но когда наступает необходимость оптимизации и нужно оставить одного, какой выбор сделать?
Вопрос «нужно ли учиться работать с ИИ?» для меня давно закрыт. Нужно. Причем лучше уже вчера — завтра может быть поздно.
Именно поэтому я написал книгу «500 промптов для жизни и бизнеса». 500 готовых запросов для маркетинга, продаж, HR, аналитики и личных задач. Все промпты проверены на практике — можно просто брать и сразу использовать.
