Kitobni o'qish: «Нейропиар. Как эффективно использовать ИИ в PR, GR и маркетинге»

© В. Сидоренко, А. Ермошкин, текст, 2026

© Оформление. ООО «Издательство «Эксмо», 2026

Об авторах

Валерий Сидоренко – генеральный директор digital-агентства полного цикла «Интериум», специализирующегося на комплексных digital-коммуникациях и репутационном менеджменте. Имеет 12 лет опыта в управлении PR-, digital- и антикризисными проектами. Член Общественного совета при Министерстве цифрового развития, связи и массовых коммуникаций России.

Андрей Ермошкин – исполнительный директор digital-агентства полного цикла «Интериум». Имеет 14 лет опыта в digital-коммуникациях. Реализовал проекты как для крупных государственных компаний, так и для среднего и крупного бизнеса. «Специалист года» по версии PROBA Awards 2024.

Вместо предисловия

В 2022 году я по просьбе коллег из РБК написал статью на модную, но тогда еще мало кому понятную тему – о нейросетях. Точнее, о том, как нейросети будут применять преступники. Я помню, как спорил с редактором, назвавшим статью «алармистской». «Вы рисуете какую-то антиутопию», – настаивал он.

Тем не менее 15 июня 2022 года статья все-таки вышла под заголовком «„Темная сторона“ нейросетей». В ней я, помимо прочего, предупреждал о появлении «умных» чат-ботов для обмана людей: «ИИ-революция превратит их в товар „из коробки“: любой преступник <…> сможет настроить такого бота на свой вкус». А еще рассуждал об управляемых нейросетями дронах и новых видах фишинга: «ИИ способен проанализировать огромные массивы данных о компании и конкретном сотруднике, так сымитировав слог приятеля или официальное письмо, что на него кликнут без сомнений».

Отдавая текст в публикацию, я и предположить не мог, что всего через месяц на свет появится Midjourney, а спустя еще четыре месяца – ChatGPT, которые и станут первыми всадниками предсказанной ИИ-революции. Сегодня, спустя три года после выхода той статьи, ИИ более не диковинка, а реальность. Нам – государству, обществу и обычным людям – придется научиться с ним сосуществовать и использовать его во благо. Уже идут масштабные процессы, которые перевернут PR и маркетинг: кого-то выведут в лидеры, а кого-то оставят на обочине. Чтобы на ней не оказаться, каждое агентство и каждая компания должны уже сегодня внедрять нейросети в свою жизнь. А как именно, мы и поразмышляем в этой книге.

Валерий Сидоренко

Введение

Не просто книга, но сериал в токенах.

Не просто мануал, но прожитая боль.

Не просто информация, но DIY¹ в пиаре.

Если вы работаете в PR, маркетинге или GR, вам уже знакомо это: задач становится больше, сроки короче, ожидания выше, – а ресурсов чаще всего столько же или даже меньше. ИИ в этой реальности оказывается рабочим инструментом, который делает работу команды быстрее, точнее и эффективнее.

Эта книга нужна вам, если вы хотите:

• разобраться, какие ИИ-инструменты реально помогают в коммуникациях;

• понять, как внедрять ИИ в работу всей команды;

• увидеть реальные кейсы: что именно делали коллеги, какими шагами, что получилось на выходе;

• собрать набор рабочих сценариев, которые можно повторить в своей компании или агентстве.

Встречайте то, что уже стало частью нашей профессии: большие языковые модели и нейросети. Вы, возможно, уже ими пользуетесь: чтобы черновик текста появился быстрее, чтобы сократить документ, придумать структуру, накидать идеи, сделать расшифровку интервью или вытащить главное из большого массива информации.

СЕГОДНЯ ИИ ПО МАСШТАБУ ВОЗМОЖНОСТЕЙ – КАК АЛЕКСАНДРИЙСКАЯ БИБЛИОТЕКА, ОКАЗАВШАЯСЯ У НАС НА РАБОЧЕМ СТОЛЕ.

Но чаще всего мы используем его, чтобы отредактировать текст или сгенерировать картинку.

В этой книге мы покажем, как раскрыть потенциал ИИ: превратить его в системный инструмент, который помогает делать коммуникации заметно эффективнее – от стратегии и подготовки материалов до процессов, контроля качества и управляемого результата.

Мы – практики коммуникаций. Мы не пишем нейросети и не соревнуемся с инженерами в технических подробностях. Если вы профессиональный разработчик или исследователь ИИ, отнеситесь к этой книге как ко взгляду PR-специалистов на технологии – через призму коммуникаций, стратегий и человеческих смыслов. А если вы работаете в PR, маркетинге или GR – здесь вы найдете понятные сценарии применения, которые можно быстро адаптировать под свою команду и задачи, чтобы это экономило время, повышало качество и помогало успевать больше без выгорания.

Мы описываем не абстрактные возможности ИИ, а подход, который уже применяем в digital-агентстве «Интериум» – в работе с проектами, клиентами и внутренними процессами. Технические моменты появляются в книге только там, где они действительно помогают повторить шаги на практике.

Книга построена как серия из 10 тематических эпизодов-глав. В центре каждого – история «типичного пиарщика», а вокруг нее практические рекомендации, чек-листы, ссылки на инструменты, примеры формулировок, комментарии практиков и рыночный контекст. Это сделано специально, чтобы читать было легко, а применять – просто.

Каждый пример будет разобран от входных данных до результата: вы увидите, что именно делается на каждом шаге и как это повторить. А еще мы покажем, как отдельные инструменты связываются в процесс – в понятный рабочий «конвейер», где меньше хаоса, лишних согласований и «бутылочных горлышек».

Кем бы вы ни были – руководителем, тимлидом или специалистом, эта книга поможет стать эффективнее. Владельцам и топ-менеджерам она даст понимание, как выстраивать «агентство будущего» или современный отдел коммуникаций, где рутина автоматизирована, а люди заняты смыслом, стратегией и качеством. Специалистам даст конкретные инструменты и схемы, которые можно применять в своей зоне ответственности уже сейчас, не дожидаясь «большой трансформации сверху».

Мы писали эту книгу для практиков, для тех, кому нужен не вдохновляющий манифест, а понятные шаги и рабочие решения. Чтобы ИИ перестал быть экспериментом – и стал нормой вашей работы. Эта книга не привязана к моде на конкретные сервисы. Инструменты будут меняться – названия, интерфейсы и кнопки обновятся уже через месяц, но логика работы с ИИ останется. Мы даем алгоритм мышления и внедрения: как выбирать задачи, как ставить запросы, как собирать процессы, как контролировать качество и риски, как превращать ИИ из случайного помощника в устойчивую систему. Именно поэтому книга останется актуальной, даже когда сменятся модели, платформы и тренды.

И еще одна важная деталь про механику книги: рядом с описанием кейсов, инструментов и рабочих сценариев вы будете периодически встречать QR-коды. Они ведут на сайт книги – там тот же пример раскрыт подробнее, с расширенным разбором шагов, дополнительными материалами и тем, что невозможно полноценно показать на страницах: иллюстрациями, видео, примерами и обновляемыми ссылками на сервисы. Это сделано специально, чтобы книга оставалась удобной и компактной, а всё «живое» и визуальное – было доступно на сайте и всегда оставалось актуальным.

Эпизод 1
Знакомьтесь: погонщики роботов

В этом эпизоде мы с вами…

• разберем, как менялась профессия пиарщика;

• увидим, как технологии влияют на управление и эффективность;

• поговорим, когда ИИ реально упрощает, а где всё еще нужен человек;

• соберем первые инструменты – для анализа, автоматизации и фактчекинга.

PR сегодня – это не про лайки, не про пресс-релизы и уж точно не про глянцевые улыбки. Это про доверие, про то, как объяснить людям, что компания – не просто логотип и продукт, а живой организм, который слушает, отвечает, ошибается, исправляется и снова идет вперед. Пиарщик сегодня – не мастер блестящих заголовков, а переводчик смыслов в коммуникации между бизнесом и обществом. Он говорит на языке фактов, эмоций и иногда – отчаянного здравого смысла. Ему приходится знать сразу множество языков, чтобы уметь найти общий со всеми.

В агентствах XXI века уже не пахнет типографской краской, но воздух всё так же густ от идей, споров и кофе. Здесь царит вечно бодрое напряжение: кто первым заметит тренд, кто успеет подать коллегам тему, кто сумеет убедить алгоритмы рынка в том, что его текст написан не просто так? Ничего не делается без причины; мы живем в эпоху, когда каждое слово можно измерить, а каждое молчание – интерпретировать. И всё же главная задача профессии осталась прежней: рассказывать истории так, чтобы в них хотелось верить. Но далеко не у всех это получается.

Сергей – генеральный директор агентства

Функционал: стратегия развития агентства, внедрение технологий, цифровых и ИИ-решений, повышающих эффективность и качество работы.

В 1998 году, когда Сергей был еще молодым PR-специалистом, его день начинался не с лавандового рафа и бейгла с лососем, а с ножниц. И это не профессиональный термин из секретного жаргона PR-асов – просто мониторинг четверть века назад был не самой удобной частью работы пиарщика (хотя, надо признать, довольно медитативной). Нужно было утром, чем раньше – тем лучше, прийти в ларек «Печать», купить все свежие газеты, где могло появиться упоминание твоего работодателя, и уже с ними садиться за большой рабочий стол, вооружившись цветными маркерами. Каждую статью с упоминанием бренда, компании или, скажем, с обсуждением важного законопроекта надо было вырезать и вложить в специальную папку. Главные тезисы при этом выделялись маркерами: зеленым – позитивные, красным – негативные. Готовая подшивка результатов ручного мониторинга с приложенным текстовым обзором (включающим план действий) отправлялась на стол руководителю – тому самому, который регулярно напоминал: «Серёж, если пропустишь упоминание конкурентов или мое имя – уволю!»

Крайне жизнеутверждающе, правда? У каждой эпохи свои мотивирующие слоганы – а то время было эпохой кнутов, пряниками и не пахло.

Так что неудивительно, что Сергей в 1998 году тратил по четыре часа на вырезание статей из газет и расстановку пометок. Процесс с тех пор не слишком изменился – примерно таким же он был с момента, когда в 1881 году Генри Ромейке открыл первое в мире бюро газетных вырезок.

МИНУТКА ЗАНИМАТЕЛЬНОЙ ИСТОРИИ

В XIX веке некий Генри Ромейке стал пионером мониторинга прессы. Всё началось, когда он заметил человека, переплачивающего за стопку газет. Оказалось, покупатель – художник, недавно открывший выставку, – искал все упоминания о себе в прессе. Эта ситуация вдохновила Ромейке на создание собственного бизнеса. В 1881 году он открыл в Париже первое в мире бюро газетных вырезок. Клиентами сначала стали известные личности, а позже – компании и политики. Со временем бюро начало создавать задел заранее, собирая архив вырезок, чтобы оперативно предоставлять данные по запросу. В базу попадали сведения о событиях, людях, изобретениях, книгах, искусстве и многом другом. К 1890 году филиалы бюро Ромейке работали в Берлине, Лондоне и Нью-Йорке, общий штат превышал 100 человек. Сегодня наследником его дела является компания Cision, которая по-прежнему занимается мониторингом СМИ, но с использованием современных технологий.

Кстати, преемственность подхода прослеживается аж с XVII века – еще для русского царя и Боярской думы готовили обзоры немецких и голландских газет.

Конечно, со временем эти процессы перешли в онлайн, и в 2003 году появилась система «Медиалогия», в 2010-м – сервис «Крибрум», в 2012-м – Brand Analytics, а в 2016-м – «СКАН-Интерфакс».

К счастью, это далеко не полный список систем мониторинга на российском рынке. Изначально для самого мониторинга и обработки его результатов требовалось много ресурсов, а в 2025-м любой сервис с ИИ за считаные секунды делает работу, на которую человеку, например нашему герою Сергею, или даже целой команде потребовались бы часы.

В 2025 году Сергей трудится на благо собственного PR-агентства – пришлось перебороть себя и научиться объяснять людям, что и как им делать для достижения нужного результата, их общей цели. А сегодня, в эпоху нейросетей, он принимает новый вызов: стать тем, кто управляет алгоритмами, а не конкурирует с ними. В его арсенале – и YandexGPT, и Gemini, и Claude.AI, и ChatGPT, и DeepSeek, и Grok.

Анна – операционный директор агентства

Функционал: планирование и координация операционных процессов агентства, распределение ресурсов и нагрузки между командами, контроль сроков и качества выполнения проектов.

Анна начинала карьеру в одном агентстве с Сергеем. В детстве она прочитала столько хороших книг, что развила потрясающую грамотность. И печатать ей действительно приходилось много, а еще больше – звонить экспертам. В случае кризисов звонки начинались в шесть утра, и фразы вроде «Здравствуйте! Мы готовим материал по теме переработки нефти, и нам нужно ваше мнение как ведущего эксперта…» потом ей даже снились. Поэтому она, как образцовый трудоголик, предпочитала не спать вовсе.

В 2020-е годы Анна пишет статьи, экспертные колонки и даже книги уже не сама. Она стала операционным директором, работает вместе с Сергеем, старым другом и товарищем, в его агентстве.

Сейчас Сергей и Анна вместе пьют кофе в офисе, перекидываются парой слов и втайне думают об одном и том же: о неминуемо надвигающемся будущем. Оно и неудивительно: развитие искусственного интеллекта может привести нас в новую реальность, в которой за человека думают не пиарщики и маркетологи, а инструменты, ему же и служащие. Машина, созданная человеком, будет постепенно решать за него, что для него хуже, а что лучше, что ему нужно, а что нет. Сергей и Анна не знают, лучше это будет, чем сейчас, или хуже – да и вообще, нужно им это или нет. В шутку (а может, и всерьез) они допускают мысль: вот бы нейросеть помогла им ответить на этот вопрос! И чтобы снять напряжение перед будущим, они предпочитают обсудить новости из мира технологий.

– Слышал, что летом 2024 года Высшая школа экономики совместно с РАСО² провела опрос среди 400 директоров по маркетингу и PR? Из респондентов 85 % уже используют нейросети в работе, а 67 % уверены, что часть рабочих функций можно и нужно перекладывать на нейросети.

– Странно, меня никто не опрашивал, – фыркает Сергей. – Вот и верь потом таким опросам.

– Можешь не верить, если тебе так спокойнее, – пожимает плечами Анна.

– Да меня это не то чтобы беспокоит… Я не вижу в ИИ угрозу – я вижу в нем ресурс. ИИ не заменит PR-специалиста, он заменит того, кто не умеет использовать ИИ. И всем директорам необходимо провести аудит процессов: понять, где без человека действительно не обойтись, а где уже можно передать работу ИИ.

Инсайт 1. Ревизия рутины: какие функции пора делегировать ИИ?

ЗАЧЕМ ПРОВОДИТЬ АУДИТ И ОТДАВАТЬ ЧАСТЬ ПРОЦЕССОВ ИИ?

1. Чтобы понять, где человек по-прежнему незаменим, а где рутину уже можно доверить машине.

2. Чтобы освободить время для смыслов – стратегий, креативов, отношений, а не таблиц и отчетов.

3. Чтобы повысить конкурентоспособность: по результатам исследования аналитической компании J’son & Partners Consulting, внедрение ИИ в рабочие процессы значительно повышает эффективность, позволяя сэкономить до 12 часов в неделю и существенно снизить затраты для бизнеса [1].

КАК ПРИМЕНИТЬ?

1. Проведите аудит процессов

Распишите типичные задачи компании – от сбора мониторинга до отчетов. Отметьте, где ценность создает человек (например, переговоры, стратегия), а что можно автоматизировать.

2. Назначьте пилотные зоны

Начните с текстов, аналитики и дайджестов – эти процессы безопасно делегировать ИИ.

3. Создайте регламент «человек + ИИ»

Определите, где машина может предлагать, а человек утверждать. Например: ИИ пишет черновик релиза → редактор финализирует → PR-директор утверждает.

4. Фиксируйте результат

Сравните время выполнения задач до и после внедрения, количество правок, скорость согласований.

5. Масштабируйте

Когда модель встраивается в процессы без потерь, расширяйте использование.

! ВАЖНО ПОМНИТЬ

– Полноценная работа ИИ со смыслами возможна только в специально обученных, закрытых системах под конкретный бизнес и отраслевой контекст. Такие системы требуют «лаборатории нейросетей» – команды экспертов, которые задают ценности, учат модели, проверяют результаты и отвечают за последствия.

– Контроль обязателен. Даже самые точные модели склонны к «галлюцинациям» – выдуманным фактам.

– Данные – зона риска. Не загружайте в открытые системы конфиденциальные документы.

– Этика прежде всего. Важно честно обозначать, где текст написан с помощью ИИ.

– Когда я слышу про аудит, то вспоминаю о своих командах, которые должны поделиться статусом работ. Как соберу обратную связь, поделюсь. Всё будет в нейродашборде, – и Анна сразу стала проверять сообщения в телефоне.

– Да, спасибо. Хочу сразу увидеть, где у нас риски, где рост, а где мы просто тратим время.

Инсайт 2. Нейродашборд директора

ЧТО ЭТО ТАКОЕ?

Нейродашборд – это «верхний этаж» системы аналитики, где ИИ собирает данные из разношерстных источников (финансы, CRM, PR-упоминания, соцсети, HR, проектный учет) и переводит их в язык управленческих решений:

• «Вот три клиента с растущей долей негативных упоминаний»;

• «Вот проекты, где фактическая маржа просела ниже плановой»;

• «Вот темы, по которым конкуренты стали комментировать чаще вас».

В итоге получается короткий бриф для человека, который отвечает за курс компании.

ЗАЧЕМ?

1. Снять «шум данных». Директор видит не сотни показателей, а пять – семь ключевых сигналов в неделю: риск, возможность, аномалия.

2. Ускорить принятие решений. ИИ собирает фактуру и предлагает варианты, а решение принимает человек.

3. Связать PR, цифры и бизнес. Дашборд сразу показывает, как репутационные истории отражаются на выручке, входящем потоке и загрузке команды.

4. Укрепить стратегию. Когда у директора есть регулярный «срез реальности», проще корректировать позиционирование и фокус компании.

КАК ЭТО РАБОТАЕТ – ПО ШАГАМ

1. Определяем «стратегические вопросы» директора

○ какие клиенты растут/падают;

○ где мы теряем маржу;

○ какие темы и форматы реально приводят лиды;

○ где назревает репутационный риск.

2. Собираем источники данных

○ CRM и финансы (выручка, маржа, LTV³ клиентов);

○ PR- и SMM-метрики (упоминания, тональность, охваты, ER⁴);

○ проектный учет (загрузка, дедлайны, переработки);

○ HR-данные (текучесть, вовлеченность, больничные).

3. Строим базовый дашборд (BI⁵ + ИИ-слой)

В BI-системе (Power BI, Looker, DataLens и др.) собирается «скелет» отчетов.

Сверху подключается ИИ, который:

○ описывает изменения простым языком («на этой неделе…»);

○ подсвечивает аномалии;

○ предлагает гипотезы («просадка по этому клиенту может быть связана с…»).

4. Настраиваем формат «нейросводки»

○ 1 абзац: общая картина;

○ 3 цифры недели (рост/падение/риск);

○ 3 решения, которые стоит принять или обсудить;

○ 3 вопроса к командам (PR, продажи, ORM).

5. Делаем дашборд частью управленческого ритуала

Нейродашборд должен быть первым пунктом повестки еженедельной планерки у директора.

– Я заметил, что с введением нейродашбордов совещания стали проходить гораздо эффективнее. Сразу ясно, на что обратить внимание, да и полная структурированная картина процессов – это хорошая почва для стратегических мыслей. Спасибо, что тогда организовала сотрудников; помню, что было нелегко.

– Не то слово… Ведь чтобы система заработала, нужно регулярно вводить актуальные данные, везде заполнять названия по шаблону. А у нас один и тот же клиент в трех системах назывался по-разному: где-то «ФармХолдинг», где-то «Фарм-Х», где-то «ФХ». Сейчас все привыкли, всё работает корректно, хотя нервов было потрачено немало.

Инсайт 3. Сначала данные, потом магия

Нейродашборд директора кажется магией: ИИ сам собирает всё важное в одно окно и «человеческим» языком пишет, что происходит с бизнесом.

Но у этой магии есть суровое условие: необходим порядок в данных. Достаточный, чтобы ИИ мог собрать информацию в одну верную картину.

УРОВЕНЬ 1. «БАЗОВЫЙ МИНИМУМ»

Первое, с чего начинается подготовка к нейродашборду, – скучные, но важные вещи: кто, что и куда вбивает.

1. Единые сущности и идентификаторы

○ один клиент = один и тот же ID во всех системах (CRM, финансы, PR-отчеты, таск-менеджер);

○ проект – с тем же названием и кодом в отчетах, смете и таск-системе;

○ согласованный список каналов и форматов, чтобы не было «ТГ/телега/Telegram» как трех разных сущностей.

2. Дисциплина ввода

○ суммы, даты, статусы живут в конкретных полях;

○ один формат валюты и дат для всех;

○ запрет на «креативные» переименования клиентов/проектов.

3. Регулярность обновления

○ данные подтягиваются в общее хранилище по понятному графику (1 раз в день/неделю);

○ закреплен ответственный за то, чтобы все данные были введены.

УРОВЕНЬ 2. ЧТО НУЖНО ЖЕСТКО СТРУКТУРИРОВАТЬ, А ГДЕ МОЖНО ПОЛОЖИТЬСЯ НА ИИ?

Чтобы не загнать агентство в трехлетний проект по «тотальной структуризации всего», надо выделить два слоя.

Слой, который нужно структурировать руками и регламентами:

• деньги: выручка, маржа, бюджеты по клиентам и проектам;

• статусы и этапы проектов: что запущено, что в риске, что провисает по срокам;

• справочники: клиенты, отрасли, типы задач, форматы кампаний.

Должны быть жесткие правила: как называем, где храним, кто обновляет.

Слой, где ИИ может «доструктурировать» хаос:

• медиа- и соцмедиа-упоминания → ИИ сам размечает тональность, тему, тип повода и связывает его с клиентом;

• текстовые отчеты и фидбек клиентов → ИИ превращает поток слов в категории, тренды, топ-проблемы;

• внутренние переписки и заметки → ИИ вытягивает задачи, риски, договоренности.

УРОВЕНЬ 3. ПРИВЯЗКА К ВПОЛНЕ КОНКРЕТНЫМ УПРАВЛЕНЧЕСКИМ ВОПРОСАМ

НЕЙРОДАШБОРД НЕ ДЕЛАЕТСЯ «ВООБЩЕ», ОН ДЕЛАЕТСЯ ПОД РЕШЕНИЯ ДИРЕКТОРА:

• какие клиенты для нас растущие, а какие «проедают ресурсы»;

• где мы теряем маржу;

• какие кампании реально приводят лиды;

• где назревают репутационные риски.

КАК ОПЕРАЦИОННОМУ ДИРЕКТОРУ ЗАПУСТИТЬ ЭТОТ ПРОЦЕСС?

Не надо лезть в каждую таблицу, нужно задать рамку:

• Сформулируйте 1–2 ключевых вопроса

Например:

○ «На каких клиентах и проектах мы реально зарабатываем?»

○ «Где репутационные провалы уже отражаются на деньгах?»

• Попросите команду собрать под эти вопросы минимальную модель данных

Не «структурировать всё на свете», а связать:

○ клиент → проекты → деньги → PR/SMM-показатели → риски.

• Попросите ИИ, например:

○ подсвечивать тренды и аномалии;

○ формулировать вопросы для обсуждения с командами.

• Введите регулярность

○ данные обновляются по понятному расписанию;

○ ответственные за ввод – конкретные люди;

○ с нейродашборда начинаются еженедельные планерки.

Анна листает что-то в телефоне, хмурится и тяжело вздыхает.

– Что случилось? – спрашивает Сергей, не отрываясь от ноутбука.

Анна поворачивает к нему экран:

– Смотри: коммерческое предложение, комментарий для медиа и пост в Telegram. Три разных материала от одного и того же агентства. От нас.

Сергей смотрит по очереди:

– Здесь мы как серьезное стратегическое агентство…

Здесь – как бодрый блогер из TikTok…

А здесь – как юрист, который боится сказать лишнее слово.

Он откидывается на спинку стула:

– При этом везде стоит один логотип. И везде ребята использовали нейросети. Отлично.

– Мы же вводили единый стандарт по ИИ, – напоминает Анна, – прописывали промпты и правила… Сейчас позвоню Вадиму. У него же сейчас в отделе копирайтинга стажеры – возможно, он просто не успел их обучить работе с ИИ.

Инсайт 4. Единый ИИ-стандарт: чтобы каждый промпт работал на стратегию, а не против нее

Корпоративный ИИ-стандарт – это внутренний набор правил, шаблонов и ограничений, который задает единый стиль работы с нейросетями в агентстве:

1). как формулировать промпты;

2). какие данные можно и какие нельзя загружать;

3). чем и как мы «кормим» нейросеть, чтобы она писала в нашем стиле;

4). кто и как проверяет результат.

По сути, это брендбук + политика безопасности + методичка по работе с ИИ, собранные в одном документе.

ЗАЧЕМ ОН НУЖЕН?

1. Защищает стратегию и позиционирование.

Любые тексты или визуал, созданные с помощью ИИ, поддерживают общий образ компании, а не расползаются в набор случайных тонов и стилей.

2. Управляет тем, чем «кормят» нейросеть.

Сотрудники не подгружают в публичные модели всё подряд, а работают с четко отобранными корпусами: кейсы, статьи, брендбук, методички – в закрытом, контролируемом контуре.

3. Снижает риски.

Понятно, какие данные никогда не уходят в ИИ (договоры, бюджеты, персональные данные, чувствительные инсайды) и какие темы требуют ручной проверки.

4. Увеличивает эффективность.

Есть библиотека готовых промптов и сценариев. Сотрудник тратит меньше времени на «угадайку» и быстрее получает результат, близкий к финалу.

5. Делает ИИ частью системы управления.

Нейросети работают по правилам, привязанным к стратегии и бренду.

ЧЕМ МЫ «КОРМИМ» НЕЙРОСЕТЬ?

• Допустимые корпуса:

○ публичные статьи и колонки компании;

○ отобранные кейсы и заявки на премии;

○ лучшие коммерческие предложения;

○ брендбук, гайды по стилю, внутренние методички.

• Как мы это делаем:

○ в закрытом контуре или корпоративной модели;

○ с обезличиванием чувствительных данных (убираем суммы, фамилии, детали договоров);

○ через понятные сценарии: загрузка базы знаний, настройка RAG⁶, внутренние «памятки» для бота.

• Чего делать нельзя:

○ скармливать в открытые модели сырые договоры, бюджеты, личные данные;

○ «обучать» модель на слабых текстах и сырых черновиках – иначе она будет воспроизводить и этот уровень качества.

• Фактчекинг и ответственность:

○ правило двух подтверждений для фактов;

○ чек-лист перед отправкой клиенту (факты → цифры → формулировки → риски);

○ сейчас ответственность за итоговый результат остается на человеке, даже при использовании ИИ.

Анна отключается от звонка с Вадимом и улыбается:

– Помнишь, как мы два года назад думали, что автоматизация – это просто «подключить ИИ к чату»? Пока не сели и не разобрались, где он реально помогает, а где имитирует бурную деятельность.

– Зато теперь, – подхватывает Сергей, – когда приходят стажеры или новый копирайтер, у нас уже есть система, в которую им необходимо лишь встроиться.

ПОПРОБУЙТЕ САМИ!

Чтобы понять, где ИИ действительно усиливает вашу организацию, а где создает иллюзию эффективности, попробуйте провести мини-аудит ИИ-зрелости компании.

1. Составьте карту процессов – от стратегии и контента до отчетности и внутренней коммуникации.

2. Определите, где ИИ уже используется (автоматизация, генерация, аналитика), а где еще нет.

3. Выявите ценность. По каждому процессу отметьте: ИИ помогает ускорить? Повысить качество? Снизить риски? Если ни один из пунктов не подтверждается, это не внедрение, а имитация.

4. Назначьте точки контроля, где человек обязательно должен проверять результат ИИ: в тексте, аналитике, принятии решений.

5. Включите обратную связь. Пусть команда фиксирует ошибки ИИ и делится кейсами, когда он помог, – это создаст коллективную нейрокультуру.

6. Сделайте выводы: где ИИ стал опорой, а где – костылем? Что нужно перестроить, чтобы машина не просто делала работу, а усиливала смысл бизнеса?

Например, в агентстве Сергея мини-аудит выглядел так.

1. Карта процессов

Сначала были выписаны основные процессы, происходящие в агентстве:

– подготовка стратегий;

– продажи и коммерческие предложения;

– копирайтинг (статьи, комментарии, посты);

– SMM и дизайн;

– отчетность клиентам;

– внутренние созвоны, планерки, обучение.

2. Где уже есть ИИ, а где только иллюзия?

Выяснилось, что ИИ активно используется:

– в подготовке презентаций (быстрые наброски текстов и структур);

– частично – в поиске инсайтов и подготовке дайджестов.

А вот коммерческие предложения, финальные тексты для медиа, внутренние регламенты и методички делались по старинке, хотя именно там тратилось больше всего часов.

Заодно вскрылось несколько «фиктивных внедрений».

3. Выявление ценности

По каждому процессу команда честно отметила:

– где ИИ реально сокращает время подготовки материалов;

– где помогает сделать структуру и логику лучше;

– где дает иллюзию ускорения, а потом приходится переписывать вручную.

Например, стало видно, что ИИ очень помогает на этапе черновиков (идеи, структура, варианты формулировок), но плохо работает там, где нет четких стандартов тона и смысла.

4. Точки контроля

Сергей с руководителями направлений зафиксировал, где человек обязан вмешаться:

– финальные КП;

– любые тексты, которые видит топ-менеджмент клиента;

– аналитика, из которой делаются управленческие выводы.

ИИ мог готовить основу, но последнюю версию всегда утверждал конкретный ответственный.

5. Обратная связь и нейрокультура

Запустили простой механизм – в общем чате команды стали отмечать:

– «здесь ИИ сильно помог» (с примерами промптов);

– «здесь он накосячил» (с разбором, почему).

Через пару месяцев у агентства накопилась живая база: что давать машине, как задавать задачу и чего от нее не ждать.

6. Выводы

В результате стало видно:

– где ИИ – опора (черновая аналитика, подготовка драфтов, поиск формулировок);

– где он – костыль (имитация внедрения);

– и какие процессы нужно перестраивать, чтобы нейросети действительно усиливали стратегию, а не просто создавали ощущение «цифровой продвинутости».

Отдельной строкой в этом аудите всплыл копирайтинг: именно там разница между хаотичным использованием ИИ и системной работой была особенно заметна.

– Пожалуй, – говорит Анна, – именно это и отличает руководителя будущего: он не просто знает, как внедрить ИИ, он понимает зачем.

– Да, – соглашается Сергей. – И таких людей называют по-разному: архитекторы процессов, интеграторы… Но я бы сказал проще: погонщики роботов.

МИНУТКА ЗАНИМАТЕЛЬНОЙ ИСТОРИИ

«Погонщик роботов» – термин, который появился в 2013 году на Baltic Weekend, крупнейшей в России и Восточной Европе площадке для экспертного обсуждения и обмена лучшими практиками. Он был ключевым тезисом на презентации агентства «Интериум», наполненной нашим визионерским видением. Целью презентации был ответ на один важный и интригующий всех присутствующих вопрос: какими будут пиарщики будущего и какие навыки им будут нужны.

Именно в качестве лаконичного ответа на вопрос и были придуманы «погонщики роботов». Тогда мы, как и все, думали, что пиарщику необходимы будут навыки программирования, чтобы успешно влиться в реалии цифровой эпохи. Нам живо представлялась картина, где он не просто разбирается в коде, но и настраивает, а также программирует множество электронных помощников, помогающих ему повышать производительность рабочего процесса в десятки раз. Как мы видим сейчас, всё пошло по совсем иному сценарию.

Первоначальные страхи («Боже, надо учить Python!») рассеялись, как утренний туман. Триумфально восторжествовал no-code подход. Для эффективного использования подавляющего большинства ИИ-инструментов не требуется ни строчки кода.

КЛЮЧЕВЫМ НАВЫКОМ СТАЛО УМЕНИЕ ЧЕТКО, ЯСНО И ДЕТАЛЬНО СТАВИТЬ ЗАДАЧУ – ТО ЕСТЬ ПИСАТЬ ПРОМПТЫ.

Хотя в деле с нейросетями понятные людям слова вроде «четко и ясно» становятся абстракциями. Так что по-настоящему важно уметь профессионально ставить задачу, так, чтобы ИИ понимал, что от него нужно здесь и сейчас.

Эпизод 2
Посторонним – в код: ann и LLM для чайников

В этом эпизоде мы с вами…

• узнаем, что значат все эти аббревиатуры и для чего они нужны;

• поймем, что в написании промптов нет ничего сложного;

• интегрируем нейросети в копирайтинг на всех уровнях;

• оценим возможности ИИ в имитации человеческого слога.

Вадим – руководитель отдела копирайтинга

Функционал: развитие и поддержание единого tone of voice ⁷агентства во всех текстах, выстраивание стандартов работы копирайтеров с нейросетями, постановка задач ИИ и контроль качества текстов, фактчекинг, наставничество для стажеров, участие в разработке контент-стратегий для ключевых клиентов.

Анна относится к ИИ как к инструменту управления. Она хорошо понимает, где нейросети реально усиливают процессы, а где создают лишний шум, и никогда не подменяет ими свою ответственность за результат. Если вопрос упирается в тексты и голос бренда, она не «лезет внутрь модели» сама – она идет к человеку, у которого это в зоне прямой ответственности.

Несколько дней назад Анна и Вадим оказались в эпицентре маленького внутреннего кризиса.

В агентстве уже работал единый ИИ-стандарт: общая нейросеть, натренированная на брендбуке, кейсах и лучших текстах, должна была выдерживать tone of voice во всех материалах. На словах всё выглядело идеально.

На практике внезапно выяснилось: из этой самой нейросети выходят три совершенно разных текста. Как выяснилось, в отдел Вадима пришли стажеры, им выдали доступ к общей модели, но не успели толком провести по стандарту. Каждый писал промпты «как привык» и по-своему «кормил» модель черновиками. Машина была одна, а вот подходов к ней – столько же, сколько людей.

Эта ситуация показала, что даже самый умный ИИ не спасет, если вокруг него нет культуры работы и понятных правил. Поэтому Анна и Вадим решили разобрать всё с нуля – от базовых понятий до промптов и рутинных задач отдела. Тут и начинается наш второй эпизод.

Сначала было слово, и слово это написал копирайтер. А потом еще одно, и еще одно, и еще много-много слов. И в итоге слов стало так много, что копирайтер перестал успевать писать их без вреда для собственных здоровья и нервов. Тогда ему на помощь был послан он – искусственный интеллект. Кому-то это пошло на пользу, освободив от рутины, а кому-то развязало руки для халтуры и недобросовестного отношения к тексту. Кажется, мы живем в мире борьбы первых со вторыми. Борьбы за место под солнцем PR-индустрии.

Современный копирайтер мирится с рядом новых для себя задач. Он анализирует данные, которые выдают ИИ-инструменты на основе результатов мониторинга, ставит нейросетям задачи по подготовке текстов и иллюстраций, обучает нейросети определенному стилю, «скармливает» важную информацию.

Инсайт 1. No-code: как собирать технологии без программиста?

Когда-то, чтобы запустить сайт или приложение, нужно было искать разработчика, который объяснит тебе, почему «это невозможно сделать быстро» и «нужно еще пару спринтов». Сегодня всё иначе: технологии пошли по пути демократизации: создавать можно без единой строчки кода.

Это и есть no-code – подход, в котором ты собираешь продукт как конструктор – из готовых блоков. Вместо команд в консоли – простое drag-and-drop («перетащи и брось»). Хочешь сайт? Бери шаблон, добавляй тексты, подключай формы, платежи, CRM – и всё работает.

Рынок no-code сейчас молод, но растет как на дрожжах: в 2024 году его оценивали примерно в 16 миллиардов долларов, а к 2027-му он может вырасти до 125 миллиардов. Среднегодовой рост – более 24 %, что для IT почти безумные темпы. В Европе и США уже подсчитали: через три года две трети приложений будут создаваться именно без кода.

В России пока осторожничают. No-code используют точечно – для лендингов, CRM и автоматизации, а не для полноценных продуктов. Но зря: это инструмент, который снимает зависимость от разработчиков и ускоряет тестирование гипотез.

ЗАЧЕМ НУЖЕН NO-CODE?

• Чтобы проверять идеи и запускать MVP⁸ в разы быстрее, чем с классической разработкой;

• чтобы экономить: не нужно нанимать команду, платить за разработку и долгие релизы;

• чтобы учиться: no-code отлично подходит для понимания логики цифровых продуктов, даже если ты гуманитарий.

С ЧЕМ РАБОТАЕТ NO-CODE?

• Сайты и лендинги. Быстрая сборка страниц под любые задачи.

• Web-приложения. С личными кабинетами, CRM и аналитикой.

• Автоматизация процессов. Например, может связать формы, письма и ботов в одну систему.

• Маркетинг и рассылки. Настраивает автоворонки и цепочки уведомлений.

• Боты. Telegram, ВКонтакте и даже внутренние корпоративные чат-боты.

ПРЕИМУЩЕСТВА

1. Скорость. Всё собирается из готовых элементов, без очередей на доработки.

2. Простота. Освоить no-code можно за пару недель – без программистского бэкграунда.

3. Гибкость. Любые мелкие правки – от цвета кнопки до блока с текстом – можно сделать самому.

4. Экономия. Подходит для MVP и пивотов⁹: не жалко выкинуть старую версию и собрать новую.

5. Адаптация. Большинство платформ автоматически подстраиваются под мобильные и десктопные версии.

ОГРАНИЧЕНИЯ

No-code – это инструмент, но не панацея. Если вы делаете сложный SaaS¹⁰, блокчейн или продукт с десятками тысяч пользователей, в какой-то момент придется подключать классическую разработку.

И еще один момент: код вашего проекта обычно остается на платформе, так что вы становитесь ее «арендатором» и платите ежемесячную подписку (от пяти долларов).

ИНСТРУМЕНТЫ ДЛЯ NO-CODE

• Tilda – для сайтов, лендингов и интернет-магазинов;

• Zapier/Make (ex-Integromat) – для автоматизации и связки сервисов между собой;

• Airtable – база данных и таблица в одном лице, удобно для управления контентом;

• Bubble – платформа для создания полноценных веб-приложений;

• Glide/Adalo – для мобильных приложений без кода;

• Notion + Super/Potion – для быстрого создания сайтов на базе документов;

• Chatfuel/ManyChat – для создания ботов без программирования.

О российских платформах подробнее будет рассказано в эпизоде 7.

Несмотря на должность руководителя отдела, Вадим всё еще не пренебрегает возможностью самому что-нибудь написать, особенно если речь идет о клиентах особой важности или тех, с кем за долгие годы сотрудничества выработались крайне лояльные и даже доверительные отношения. И он, как пример для подражания всего отдела, старается идти в ногу со временем и показывать всем вокруг мастер-классы по работе с нейросетями.

Вадим умеет находить в этом хаосе и положительные стороны. Засилье нейросетевых текстов, как ни странно, лишь усилило ценность авторского слова. Всё больше людей начинают ценить тексты, где чувствуется рука человека: где есть личный опыт, субъективное мнение, узнаваемый стиль. На фоне однообразных «нейроштампов», от которых публика устала, живое слово автора звучит всё ярче. Пока что большинство нейросетей только учатся понимать смысл и логику текста; осознание этого дает Вадиму ощущение собственной значимости: он чувствует себя нужным, полезным, незаменимым. Поэтому новости о достижениях науки вызывают у него не тревогу, а искренний восторг. А технологии точно не стоят на месте: в России в технологическом конкурсе Национальной технологической инициативы Up Great уже выявлены победители, создавшие ИИ для проверки сочинений на английском и русском языках эффективнее учителя¹¹.

Инсайт 2. Мозговой штурм через промпт-инженерию

ЧТО ЭТО ТАКОЕ?

Промпт-инженерия – это искусство составления запросов к LLM ¹²так, чтобы они генерировали максимально релевантные идеи или тексты.

ЗАЧЕМ?

• Быстро генерировать десятки идей для постов, блогов и рассылок;

• стимулировать креативность, получая неожиданные варианты.

СХЕМА РАБОТЫ

1. Копирайтер формулирует задачу максимально конкретно: тема, стиль, длина.

2. Модель генерирует несколько вариантов.

3. Человек фильтрует и комбинирует подходящие идеи.

Давайте разберем основу основ – написание промптов. Понятнее всего, конечно же, это смотрится на контрасте. Итак, как могут выглядеть плохой и хороший промпт для пиарщика, работающего с нейросетью?

ПЛОХОЙ ПРОМПТ

• слишком общий;

• без контекста;

• без цели.

«Напиши текст для пиара компании».

«Почему плохой?» – спросите вы, даже если всегда понимали это интуитивно, но не могли сформулировать. Дело в том, что модель не понимает, какая это компания, какой тон для общения с аудиторией нужен и где вообще будет использоваться текст (пресс-релиз, соцсети, сайт?), какие у вас цели (повысить узнаваемость, снять кризисное напряжение, представить продукт?), и поэтому результат получится шаблонным и малоприменимым. В погоне за удовлетворением вашего нечеткого запроса нейросеть выдаст вам посредственный минимум, ведь это оптимальный, самый безопасный вариант.

ХОРОШИЙ ПРОМПТ

• четкий;

• с контекстом;

• с задачей и аудиторией.

«Составь короткий пресс-релиз (до 200 слов) о запуске новой линейки экологичных упаковок от компании X. Тон официально-оптимистичный. Основная аудитория – журналисты деловых и экологических изданий. Сделай акцент на инновационности продукта и его вкладе в снижение пластика. В конце предложи цитату от генерального директора».

И снова справедливый вопрос: «Почему хороший?» Отвечаем: модель получает точные рамки (жанр, объем, стиль, аудитория, ключевые акценты). В итоге текст будет гораздо ближе к рабочему инструменту PR-специалиста.

И всё же его опыту и насмотренности прекрасно видно: даже с развитием различных вычислительных элементов и появлением самых-самых инновационных моделей машинного обучения ИИ продолжает путаться в иронии и сарказме. Сообщение в Telegram про утечку нефти сервисы легко могли назвать «позитивным». Проблему пытались решить давно; для этого использовали различные алгоритмы, а также старый добрый ручной труд: сотрудники просматривали сообщения и вносили правки в случае несоответствия тональности.

Да, искусственный интеллект сегодня допускает гораздо меньше ошибок, и его уже можно использовать, чтобы делать правильные выводы для изменения стратегии и определения дальнейших действий для борьбы с кризисом или продвижения продуктов и услуг. Данные из мониторинговых систем можно выгрузить, чтобы выявить тренды, настроения среди пользователей, определить наиболее перспективные на данный момент аудитории – эта информация помогает корректировать рекламные и PR-кампании. Но всё это по-прежнему требует чуткого надзора.

– Скажи, а если я запущу нейросеть с телефона, она будет работать с тем же качеством, что и на ноуте? Просто иногда хочется проверить идеи на ходу, – спрашивает Вадима Анна.

– Да, для наших задач без разницы. Всё же основная работа идет на серверах модели, а не на устройстве. Телефон лишь передает запрос.

Инсайт 3. Ускорение рутинной работы через Large Language Models

ЧТО ЭТО ТАКОЕ?

LLM (например, GPT) – это модели, обученные на огромных массивах текстов, которые умеют генерировать осмысленные тексты, предложения и идеи в заданном стиле. Они помогают копирайтерам быстро создавать черновики и шаблонные тексты.

ПОЧЕМУ СТАЛИ ПОПУЛЯРНЫ?

• Позволяют экономить часы работы на базовых текстах.

• Дают возможность масштабировать производство контента без потери качества.

• Компании видят прямую экономию времени и увеличение охвата аудитории.

ГДЕ ИСПОЛЬЗОВАТЬ?

• подготовка первых вариантов постов и рассылок;

• генерация заголовков и мета-описаний;

• прототипирование сценариев для блогов и соцсетей;

• корректура;

• поиск источников;

• фактчекинг.

– Ага, LLM, значит, – задумчиво повторяет Анна.

– Да, Large Language Models, большие языковые модели. Они как суперпрокаченный Т9, только вместо слов в словаре они читали миллиарды страниц из книг, статей и форумов. Поэтому теперь могут не просто угадывать слова, а неплохо подбирать целые фразы по смыслу и контексту. Они не думают, как люди, но умеют убедительно «прикидываться», опираясь на огромный опыт.

– Да уж, несколько лет назад мы радовались способности нейросети понимать, что «банка» в «банке реки» – это отмель, а не стеклянная тара вроде банки огурцов. Потом пошли GPT от OpenAI. GPT-3 в 2020-м обучался на 175 миллиардах параметров – это текст всего интернета, книги, код, диалоги… И это тоже не стало пределом: у GPT-4, вышедшего в 2023 году, уже под триллион параметров, а сейчас вышел GPT-5, возможности которого еще шире.

Инсайт 4: платная подписка на нейросеть для кастомизации под ваш стиль

ЧТО ЭТО ТАКОЕ?

Платная подписка на нейросеть (например, ChatGPT Plus, Claude Pro, ChatGPT Enterprise) открывает доступ к более продвинутым моделям, большему количеству запросов и дополнительным функциям. Одним из ключевых преимуществ является возможность «натаскивать» модель под ваш стиль, слог и контекст работы – так, чтобы она понимала специфику бренда, ваши предпочтения и даже прошлые материалы команды.

ЗАЧЕМ?

1. Чтобы нейросеть генерировала текст ближе к вашему голосу и тону.

2. Чтобы она могла держать контекст работы на протяжении сеансов и помнить задачи и цели.

3. Чтобы экономить время на редактировании, получая сразу релевантные варианты.

4. Чтобы создавать внутреннюю библиотеку промптов и готовых шаблонов для команды.

КАК РАБОТАЕТ?

1. Подписка открывает доступ к расширенным возможностям модели: больше токенов, более длинный контекст, приоритет обработки запросов.

2. Вы можете сохранять историю диалогов, чтобы нейросеть «помнила» прошлые задачи и стиль.

3. С помощью промпт-инженерии и системных инструкций можно задавать постоянные правила: тон текста, предпочтительные слова, структуру постов и статей.

4. Некоторые платформы позволяют создавать персонализированные модели или «тонкие настройки» (fine-tuning) на основе ваших текстов, чтобы они автоматически учитывали ваш стиль.

КАК ИСПОЛЬЗОВАТЬ КОПИРАЙТЕРУ?

1. Выберите подходящую подписку – ориентируйтесь на лимит токенов и возможности работы с длинным контекстом.

2. Соберите библиотеку материалов: статьи, рассылки, блоги, тексты конкурентов – всё, что отражает ваш слог и стиль бренда.

3. Создавайте системные инструкции – например, «пиши короткими, живыми абзацами», «используй юмор», «добавляй инфографику словесно».

4. Работайте через сессии: начинайте каждый день с «вступительной» инструкции, чтобы нейросеть понимала, над чем мы сейчас трудимся.

5. Экспериментируйте с промптами: меняйте тон, стиль, длину и формат, анализируйте, какие варианты ближе к вашему голосу.

6. Фиксируйте результаты и обратную связь: отмечайте успешные формулировки, ошибки или предложения, которые надо улучшить.

СОВЕТЫ ДЛЯ ПРОДВИНУТОГО ИСПОЛЬЗОВАНИЯ

• Если работаете командой, создайте общий набор системных инструкций и наборы персональных промптов для каждого автора.

• Используйте функцию «сохранение контекста» или интеграцию с корпоративными инструментами, чтобы модель знала, над чем вы работали вчера.

• Регулярно обновляйте базу текстов для обучения модели, чтобы она отражала новые изменения в стиле, слогане или подходах.

– И откуда разработчики берут столько материалов?

– Как я уже сказал, его кормят всем подряд: книгами, научными статьями, новостными лентами, кодом программ, диалогами из чатов, стихами, рецептами, инструкциями, даже фанфиками и постами с маргинальных форумов.

– Звучит как не самый надежный подход.

– Это как посмотреть. В процессе обучения LLM выучивают статистические закономерности языка: с какой вероятностью одно слово следует за другим, как строятся грамматически правильные предложения, как выражаются стили и смыслы. Миллиарды, а теперь и триллионы параметров фиксируют эти закономерности. Когда ты пишешь промпт, LLM не «понимают» его как человек, они просто предсказывают наиболее вероятную последовательность слов, исходя из всех паттернов, которые «впитали».

– Раз уж заговорили… а что насчет программ, доступных нам без VPN? С этой нейронкой у меня что-то не так.

– Наш родной YaGPT и почти родной DeepSeek-R1 тоже тяжеловесы в этом классе. Они не просто предсказывают следующее слово, они понимают суть запроса, рассуждают в рамках данных, пишут статьи, сочиняют стихи, генерируют код, отвечают на вопросы. Могут помочь с промптами для картинок или идеями для постов. Но это не просто «нейронки».

– Разве все эти языковые модели – нейросети?

– Не совсем. Нейросети – это ANN. LLM – это модели, которые понимают и генерируют текст, но они частный случай нейронных сетей, ANN. То есть все LLM – это ANN, но не все ANN – это LLM.

– А что еще могут ANN?

– Что угодно: распознавать картинки, звук, прогнозировать погоду, имитировать человеческие рассуждения.

ЕСЛИ СРАВНИВАТЬ С МОЗГОМ, ANN – ЭТО МОЗГ В ЦЕЛОМ, А LLM – КОНКРЕТНЫЙ ОТДЕЛ, КОТОРЫЙ ОТВЕЧАЕТ ЗА РЕЧЬ И ПОНИМАНИЕ ЯЗЫКА.

Инсайт 5. Проверка читабельности через ann

ЧТО ЭТО ТАКОЕ?

ANN (Artificial Neural Networks) – это искусственные нейронные сети, которые анализируют текст, выявляют сложные конструкции и предлагают улучшения структуры. Они позволяют сделать текст легким для восприятия.

ПОЧЕМУ ЭТО ВАЖНО?

• Пользователи читают глазами, а глаза устают.

• Длинные или «забитые» абзацы снижают вовлеченность читателя.

КАК ИСПОЛЬЗОВАТЬ КОПИРАЙТЕРУ?

• Загружайте текст в инструмент проверки структуры (Hemingway Editor или аналогичные сервисы).

• Внедряйте рекомендации нейросети по сокращению, подзаголовкам, спискам.

• Сохраняйте голос бренда, не превращая текст в шаблон.

– Несмотря на то что вы с нейросетью говорите на слишком разных языках, результат часто настолько хорош, что создает иллюзию понимания. Говорю же, GPT-3 учили буквально на всем: от Шекспира и учебников по квантовой физике до инструкций к тостеру и перепалок в Х¹³. Отсюда и его «энциклопедическая» широта знаний, и печально известная склонность к галлюцинациям – уверенному порождению вымышленной или искаженной информации.

– Хорошо, что человек с хорошей насмотренностью всегда отличит ИИ от человека.

– Не сказал бы. В Китае был один громкий случай.

МИНУТКА ЗАНИМАТЕЛЬНОЙ ИСТОРИИ

Китайский профессор журналистики Шэнь Ян написал научно-фантастический роман с помощью искусственного интеллекта – и этот текст получил приз на национальном конкурсе. Сам профессор планирует подробно рассказать, как создавал книгу, чтобы каждый мог «учиться писать хорошую художественную литературу с ИИ».

По данным South China Morning Post, нейросеть придумала название «Страна воспоминаний», псевдоним автора и сгенерировала весь роман на основе 66 запросов. Профессору оставалось лишь отредактировать текст: сократить 43 тысячи иероглифов до 6 тысяч, подогнать стиль и ритм.

По сюжету книги инженер нейросетей в результате эксперимента теряет память о своей семье. Главный герой пытается исправить ситуацию и погружается

в легенду о Стране воспоминаний – запретной территории на краю Вселенной, где живут иллюзии, созданные роботами-гуманоидами с амнезией.

Профессор специально попросил ИИ писать в стиле Франца Кафки, чтобы текст получился тревожным и сюрреалистичным.

В 2023 году роман Яна вместе с еще 18 произведениями получил награду II степени в рамках национального конкурса. За «Страну воспоминаний» проголосовали три из шести членов жюри – и только один знал, что текст написан при помощи ИИ.

Да, несмотря на неловкие вопросы молодым коллегам и истории сомнительного успеха писателей-шарлатанов, Анне определенно нравятся новые возможности, представленные нейросетями. Репутационные кризисы теперь благодаря алгоритмам и мониторингу можно предсказывать быстрее. Реагировать на кризисы, готовить нужные комментарии для социальных медиа и СМИ, статьи и инфографику, иллюстрации для Telegram-канала и VK команды пиарщиков способны с молниеносной скоростью. При этом раньше то же количество сотрудников могло выполнить гораздо меньший объем работы из-за рутины и ручного труда. С точки зрения креативности ситуация также изменилась: вместо сбора команды можно устроить брейншторм с DeepSeek и набросать медиаплан, сценарий для видеоролика, придумать концепцию рекламной кампании. Если раньше Анна, как и многие, боялась, что роботы отнимут ее работу, то теперь уверена, что без них она не справится, – и не видит в этом ничего страшного.

В любом случае инструментарий большинства профессий резко расширился.

И ТУТ – СЮРПРИЗ: ГУМАНИТАРИИ-ПИАРЩИКИ И МАРКЕТОЛОГИ С ИХ ВРОЖДЕННЫМ УМЕНИЕМ ФОРМУЛИРОВАТЬ МЫСЛИ, ЧУВСТВОВАТЬ КОНТЕКСТ И ПОНИМАТЬ АУДИТОРИЮ ЧАСТО СПРАВЛЯЛИСЬ С ЗАПРОСАМИ ИИ ЛУЧШЕ МНОГИХ ТЕХНАРЕЙ!

Сотрудники PR-департаментов, отделов маркетинга и корпоративных коммуникаций массово эволюционировали в тех самых «погонщиков роботов». Их рабочий день преобразился до неузнаваемости.

Вот потому глава и называется «Посторонним – в код». Нам, пиарщикам, маркетологам, дизайнерам, не надо лезть в дебри программирования нейросетей, нам надо научиться говорить с ними на своем языке – языке задач, контекста, смысла, эмоций, бренда. На языке промптов. Быть не инженером-программистом, а дирижером цифрового оркестра. Сложно? Порой да. Страшно? Вначале – очень. А сейчас? А сейчас мы двигаемся дальше.