Как digital-специалисты используют нейросети и упрощают себе работу

За последний год нейросети пробрались во все сферы digital. Одни специалисты создают тексты и переводят их, другие генерируют изображения, монтируют видео и пишут код. Мы спросили крутых экспертов в сфере маркетинга и создании контента, как они применяют нейросети в работе. А теперь расскажем об этом вам.

Генерируют статьи и креативы

Чаще всего специалисты используют ИИ для работы с текстами. Обычно они работают в ChatGPT или Claude. Эти нейронки ускоряют процесс создания статьи или поста в 2-3 раза: если раньше на статью уходило часов 6, то с нейросетями можно управиться за 3-4 часа.

Но чтобы добиться таких результатов, нужно потратить несколько часов на создание промптов-шаблонов. Чтобы в будущем заполнять пустые места и получать контент.

10 полезных промптов для маркетологов

При этом важно делать не один промпт-шаблон, а несколько, под каждый этап работы со статьей:

• генерации идеи;
• создания плана;
• создания черновика;
• генерации финальной версии статьи.

Все потому, если вы дадите запрос «Придумай тему для статьи, а затем план и напиши статью про маркетинг», получите плохой результат. Придется или писать все с нуля, или тратить несколько часов на редактуру. 

Кроме ускорения работы, нейросеть помогает проверить контент на наличие пробелов. Например, если пишете про методы управления проектами, просите нейросеть оценить текст с точки зрения менеджера и добавить недостающую информацию.

Но с текстами нейронки помогают не всегда. Например, если нужно написать что-то на узкую и специфическую тему, где решает экспертиза — нейросеть не справится. Вы потратите много времени на объяснение нюансов и правок. В этом случае проще написать текст самому.

А вот за созданием небольших коммерческих текстов вроде рекламных объявлений можно обратиться к ИИ. Нейросети быстро проанализируют информацию о товарах и услугах, ЦА и конкурентах. А затем на основе данных составят офферы и заголовки. Главное — не лениться и предоставить им полную информацию о продукте. А еще придется пару часиков посидеть над промптом. Зато в дальнейшем вместо часов на создание качественного объявления будет уходить несколько минут.

С информационными текстами для блогов нейросети тоже справятся. Но здесь важно проверять факты и цифры, которая нейронка добавляет в текст. Они могут быть выдуманными.

Создают и анализируют изображения

Сервисы вроде Midjourney, DALL-E, Leonardo AI генерируют картинки быстрее дизайнеров. В них можно создавать логотипы, рекламные креативы, обложки для статей, продуктовые фото товаров и другой контент.

А чтобы еще ускорить процесс, можно создать умного бота. Например, в ChatGPT и обучить его генерировать иллюстрации в нужной стилистике по теме статьи.

Вот такие изображения создает ИИ-бот в ChatGPT для блога агентства «Сделаем» в разных стилях.

А это — пример продуктовых фото товаров, которые Михаил Шумовский сгенерировал в Midjourney.

Тимур Угулава нашел еще более творческое применение сгенерированным картинкам — он создает карикатуры и мемы в нейросетях и остроумно отвечает ими на хейт в комментариях в Дзене. Промпт работает в DALL-E и Midjourney.

Правда, текст нейросети пока что создавать не научились, поэтому его приходится добавлять отдельно.

Кроме генерации картинок нейросети анализируют изображения с помощью компьютерного зрения. ChatGPT, Claude и Gemini без проблем описывают происходящее на картинах, будь это котировка акций или интерьер в стиле ар-деко. Эта функция поможет выписать текст с фотографии, узнать цвет, название предмета и т. д.

Автоматизируют рутинные рабочие задачи

Расшифровка созвонов, поиск файлов на компьютере, корректура текстов, обработка звуков в подкастах — мелкие таски, которые отнимают время или даже требуют помощи отдельных специалистов. Теперь их решают нейросети быстрее и дешевле людей. 

Например, некоторые спецы работают в Raycast. Это приложение для MacOS, которое работает как командная строка и вызывается по горячим клавишам. В командной строке нужно прописывать запросы — нейросеть будет их выполнять. Единственный минус — для выполнения любой команды по запросу нужно прописывать скрипты. Создать их можно вручную или в ChatGPT.

Так, Павел Молянов написал скрипт, который автоматически размечает ссылки UTM-метками на основе описания площадки для публикации. Работает все просто: Павел выделяет нужную ссылку → вызывает скрипт → Raycast отправляет ссылку в ChatGPT → тот возвращает размеченную ссылку.

Кто-то автоматизирует созвоны. Есть нейронки, которые записывают созвон, а затем транскрибируют его, плюс разбивают транскрибацию на спикеров и составляют саммари. Примеры таких сервисов — Mymeet и Whisper.

Кто-то автоматизирует поиск информации. И использует для этого Perplexity или Gemini. В отличие от привычных Google и Яндекс вместо списка ссылок они генерируют готовые ответы на запрос со списком источников. И никакой рекламы.

А кто-то использует несколько ботов одновременно для решения разных задач. Например, чтобы отвечать на вопросы клиентов, генерировать фото сотрудников, улучшать качество звука и т. д. Для поиска таких ботов специалисты пользуются платформой Hugging Face — агрегатором различных моделей нейросетей, которые можно протестировать и развернуть на своих серверах.

Решают повседневные задачи

Digital-специалисты любят применять нейросети и в быту. Например, с помощью ChatGPT можно планировать свой день и разрабатывать маршруты для поездок. ИИ предлагает оптимальные места для посещения и помогает с планированием.

И куда же без творчества — нейросети давно пишут картины и музыку. Авторские права на их работы обычно не распространяются, поэтому треки можно без проблем использовать в своих видео, подкастах или в качестве подарка другу.

Какие задачи не стоит доверять нейросетям

ИИ не волшебная таблетка, которая сделает за вас все. Результаты работы нейросетей всегда нужно перепроверять. Чем важнее задача, тем тщательнее нужно проверять данные. 

Постановка задач тоже требует четкости — это работает так же, как и в общении с людьми: чем точнее запрос, тем лучше результат. Чтобы нейросети справлялись с объемными задачами, их нужно делить на несколько мелких. Нельзя попросить нейросеть полностью спланировать за вас путешествие или написать статью. Каждый шаг нужно запускать отдельно.

Но даже если вы придумаете один подробный запрос, будьте готовы к тому, что с ответом бота придется работать и прояснять какие-то вещи.

А еще нейронки могут ошибаться при работе с фактами вроде статистики или ссылок на исследования. Нередко нейросети предлагают недостоверные цифры или ссылаются на непроверенные источники. Поэтому, когда дело касается точности данных, информацию нужно перепроверять, а лучше — искать самостоятельно.