Я использую ИИ каждый день и устал от одной штуки: результат непредсказуемый. Иногда за тридцать секунд получаешь ровно то, что нужно. А иногда — час, десять итераций, и в итоге переписываешь сам. Самое унизительное — когда в конце часа ты соглашаешься на то, что в первой итерации сам бы выкинул не глядя.
Хуже всего, что это выматывает сильнее, чем стабильно плохой результат. Если бы AI всегда выдавал среднее, я бы знал, чего ждать. А он иногда выдаёт что-то отличное, и ты думаешь: о, я научился. Следующий запрос — каша. И непонятно, что изменилось.
Картина, которую я вижу у себя и у коллег: один промпт, три промпта, простыня на полстраницы с ролями, со «step by step», с «think carefully». Без разницы. Длина не лечит, магические слова не лечат. Промпт — не молитва. Проблема в том, что ты не подумал, что вообще хочешь получить.
После часа итераций сидишь и думаешь: я что вообще делегировал — задачу или надежду на то, что само сложится?
В конце — скилл, которым я смог автоматизировать этап разработки промта через бизнес-анализ! пробуйте и делитесь результатами!!
Тут есть ловушка, в которую мы все провалились незаметно.
Раньше делать было дорого. Час дизайнера, день аналитика, неделя разработки — на этом фоне совещание и ТЗ были копейками. Сейчас наоборот: сгенерировать пять вариантов анализа — тридцать секунд, обсудить, что нам вообще надо — час пятерых человек. Думать стало дороже, чем делать. Отсюда соблазн: зачем тратить час на разговор, если за тридцать секунд можно получить пять вариантов и выбрать. Только дешёвое деливери не спасает от плохого ТЗ — оно делает быстро и много того, что не нужно. Скорость производства бессмыслицы — это не продуктивность.
Раньше плохую постановку ловили сразу: дизайнер переспрашивал, аналитик уточнял, разработчик возвращал с вопросами. Сейчас этого нет — AI не уточняет. Он берёт твой запрос, додумывает половину контекста и возвращается с гладким ответом не про твою задачу. Ты получаешь уверенный ответ на тему, которую сам не сформулировал. Заметить это сложнее, чем явно плохой результат.
Поэтому когда индустрия в очередной раз пишет, что AI ускорил работу в десять раз, я хочу спросить — какую именно работу? Производство годного результата он не ускорил. Он ускорил производство правдоподобного результата. Это разные вещи, и ровно на этой разнице сейчас сгорают часы и бюджеты.
Решение тут не «думайте больше». Решение — конкретный инструмент. И тут нечем хвастаться: я ничего не изобретал. Это базовый бизнес-анализ — As-Is, To-Be, Gap. Тот же фреймворк, по которому пишут техзадания подрядчикам, разрабатывают продукты, проектируют процессы. Я просто применил его к одной маленькой задаче — постановке промпта.
Четыре вопроса, которые ты задаёшь себе до того, как открыл чат.
Вход. Что у меня уже есть? Данные, документы, наблюдения, контекст. Не в голове — выписать.
Этапы. Какие шаги нужны от входа до результата? Не «анализ», а конкретно: собрать, структурировать, сравнить, сделать выводы.
Выход каждого этапа. Что получаю после каждого шага? Таблицу, список, текст. Если не могу описать — этап непонятен. И AI его не сделает.
Финальный результат. Как выглядит готовая работа. И как я пойму, что она готова.
Звучит как чек-лист на холодильник. На практике работает иначе: каждый вопрос ловит ровно ту дырку, через которую обычно вытекает время.