Не только для вайбкодинга: как начать использовать ИИ в работе уже сейчас
Еще недавно сервисы на базе ИИ использовали только специалисты, свободно оперирующие незнакомыми для большинства терминами вроде «промпт», LLM-модели или «токены». Однако все изменилось. Нейросети постепенно становятся таким же привычным инструментом, как офисные программы, поисковики и электронная почта. И так же, как когда-то люди осваивали интернет, сегодня они учатся новому навыку — использовать ИИ в жизни и в работе так, чтобы он ускорял решение задач и не был источником ошибок.
О том, с чего начать знакомство с ИИ новичку, какие задачи лучше делегировать в первую очередь и почему нейросети эффективны именно в связке с человеком, редакции Techinsider.ru рассказал Валерий Линьков, эксперт курса «Нейросети для разработчиков» в Нетологии, облачный архитектор и архитектор безопасности в Яндекс Облаке, технический директор игровой инди-студии «Монтировка».
Главная ошибка новичков: воспринимать ИИ как поисковик
Когда человек впервые открывает чат с нейросетью, он зачастую действует по знакомому сценарию: вводит общий запрос из нескольких слов и ждет готовый ответ. Однако важно понять, что ИИ — это не поисковая строка, а собеседник. Очень обобщенно можно представить нейросети в образе студента второго курса — например, поварского училища, экономического факультета или медицинского университета. Он многое знает, старается помочь, готов подробно разбираться в задаче, но он не телепат. Следовательно, не может угадать, какой результат вы хотите получить.
Это хорошо видно на простом примере
Если написать слово «борщ», поисковик выдаст список сайтов с рецептами. Нейросети начнут уточнять, что именно вы хотите получить: рецепт, историю блюда, примерную калорийность или подборку мест в вашем городе, где его можно попробовать. Midjourney, Шедеврум и другие генераторы изображений создадут картинку борща, а видеомодели вроде Veo или Sora — короткий ролик.
Чтобы получить именно тот результат, на которым вы рассчитываете, не пренебрегайте ответами на уточняющие вопросы, которые задает нейросеть. Ведь чем точнее описана задача, тем выше шансы получить ожидаемый результат. Если попросить нейросеть просто «написать текст», ответ почти наверняка окажется слишком общим и далеким от идеального. Но стоит добавить тему, аудиторию, стиль, объем и другие детали, и результат станет заметно точнее.