IT-эксперт Граборов: ИИ можно поручать подготовку текстов и презентаций

Когда нейросеть становится коллегой: как работать с ИИ, чтобы не исправлять его ошибки ночью Искусственный интеллект перешёл из разряда игрушек для гиков в повседневный рабочий инструмент. Секретарь, аналитик, помощник копирайтера — эти роли всё чаще выполняют алгоритмы. Но эффективность такого «сотрудника» зависит от того, насколько точно человек формулирует задачу. IT-эксперт Граборов в интервью «Газете.Ru» рассказал, как поручать ИИ подготовку текстов, таблиц и презентаций, чтобы результат не пришлось переделывать с нуля. Контекст и формулировка решают всё Главное правило работы с текстами — не бросать нейросети обрывок мысли. Нужно объяснить цель материала и уровень знаний аудитории. Сравниваете несколько коммерческих предложений? Попросите ИИ не просто «проанализировать», а конкретно сопоставить условия, показать различия и указать места в документах, откуда взяты данные. Чем точнее запрос, тем меньше выдумки в ответе. С таблицами ситуация ещё деликатнее. Граборов советует запрашивать не только итоговую цифру, но и файл с формулами. Это позволяет проверить ход расчёта и поймать ошибку до того, как она уйдёт руководству или клиенту. Опасные места: где ИИ привирает Обработка записей встреч — один из самых рискованных сценариев. Нейросеть легко превращает обсуждавшуюся идею в принятое решение, приписывает ответственных неверным людям или сдвигает сроки. Граборов рекомендует вручную перепроверять три вещи: договорённости, ответственных и дедлайны. Иначе через неделю половина команды будет работать над задачей, которую никто не утверждал. Личная жизнь: бюджеты, путешествия, хобби Эксперт допускает использование ИИ и за пределами офиса: планирование путешествий, ведение семейного бюджета, освоение нового увлечения. Но здесь работает то же правило — человек должен проверять результат, особенно когда цена ошибки высока. Перепутанная дата вылета или неверная формула расходов обходятся дороже, чем время на двойную проверку. Почему это важно для обычных людей Новость совпала с заявлением другого эксперта — Владимира Лещенко, специалиста по управлению знаниями. Он напомнил, что даже после того как ИИ от OpenAI решил одну из «задач тысячелетия», школьникам и студентам всё равно придётся учить математику. Это указывает на ключевую тенденцию: технологии берут на себя рутину, но не отменяют человеческой экспертизы. Напротив, они повышают планку — теперь важнее умение ставить правильные вопросы, а не просто находить ответы. Что дальше Для работника это означает новые требования к цифровой грамотности. Умение «разговаривать» с нейросетью, проверять её выводы и не перекладывать на неё критическое мышление становится таким же базовым навыком, как работа с электронной почтой десять лет назад. Для бизнеса — возможность сократить время на рутину, но не на зарплаты аналитиков: нужны те, кто умеет отличить качественный результат от красиво оформленной ерунды. Граница между тем, что можно доверить ИИ, и тем, что требует человеческого контроля, проходит не по видам задач, а по цене ошибки.