«Ты – опытный Python-разработчик». «Act as a senior HR specialist». Такие фразы вы видели тысячу раз. Но работают ли они? Или это психологическое плацебо для пользователя?
Спойлер: работают. Но не так, как вы думаете.
Читать полностью
Вы когда-нибудь получали от ChatGPT ответ, который был «ну такое»? Вроде бы верно, но слишком общо, скучно или вообще не то, что нужно. Вы не одиноки — это одна из самых частых жалоб на генеративный AI.
Проблема не в нейросети. Проблема в том, как мы формулируем запросы.
Пока корпорации тратят месяцы на согласование внедрения Microsoft Copilot или разработку собственных LLM, проектные менеджеры (ПМ) уже живут в будущем. Они не ждут. Они открывают ноутбук, логинятся в личный аккаунт ChatGPT Plus или Claude Pro и решают задачи за 15 минут вместо четырех часов.
Этот феномен получил название BYOA (Bring Your Own Agent) – по аналогии с BYOD (Bring Your Own Device). Это ситуация, когда личные инструменты сотрудника превосходят корпоративные по мощности, гибкости и скорости.
Мы в mysummit.school запустили эксперимент: создали тест из 11 пар текстов, где нужно определить, какой написан человеком, а какой – нейросетью. С июня по декабрь 140 человек прошли его до конца. Результаты оказались неожиданными – и для нас, и для участников.
Вы слышали про ChatGPT, но не понимаете, как применить его в ежедневной работе менеджера? Эта статья — практическое руководство с конкретными примерами и готовыми промптами.
79% российских компаний в 2024-2025 годах экспериментировали с ChatGPT API, но только 11% реально внедрили его в продакшн – по данным аналитиков Yandex Cloud. Остальные 68% застряли на этапе proof-of-concept, потратив от 100 тысяч до 2 миллионов рублей впустую.
В конце 2024 года я интегрировал ChatGPT в систему поддержки клиентов одного интернет-магазина. Ожидали сократить нагрузку на операторов на 70%. Реально получили 23%. Парадокс, не правда ли?
Проблема оказалась не в качестве ответов модели, а в том, что клиенты задавали вопросы иначе, чем мы прописали в промптах. Пришлось переделывать всю логику.
В этой статье – пять рабочих паттернов интеграции ChatGPT API с кодом на Python, которые я протестировал на реальных проектах в 2024-2025 годах. Без хайпа: что сработало, что провалилось, и сколько это стоит на самом деле.
82% EdTech-компаний в 2024-2025 годах тестировали ChatGPT для автоматизации проверки работ студентов, но только 14% продолжили использовать его в продакшне – по данным исследования HolonIQ. Остальные 68% отказались после пилота из-за галлюцинаций и жалоб преподавателей.
В сентябре 2024 года я запустил эксперимент в нашей онлайн-школе: ChatGPT проверяет эссе студентов курса по digital-маркетингу. 120 работ в неделю, каждая – 800-1200 слов. Ожидали освободить 15 часов времени преподавателя. Реально получили 47% ответов с фактическими ошибками и галлюцинациями.
Парадокс: модель отлично оценивала структуру текста и грамматику, но полностью проваливалась на проверке фактов. “Отличная аргументация, 9/10” – написала про эссе, где студент выдумал три несуществующих исследования Gartner и цитату Илона Маска, которую тот никогда не говорил.
В этой статье – честный разбор того, что сработало, а что провалилось при внедрении AI в образовательный процесс. С реальными метриками, стоимостью ошибок и выводами.