Как я готовлюсь к выступлениям с ChatGPT

Прислали очень любопытный способ использования ИИ для подготовки к публичным выступлениям. Я так никогда не делал, уже нет в этом острой необходимости, но для начинающего спикера – это очень хорошая методика. Рекомендую!

Спасибо Ирине, что поделилась таким постом. Оригинал поста находится здесь. .

Если вы, как и я, тревожно относитесь к выступлениям, то самая непростая часть — блок «вопросы из зала» 🙋. Ты вроде все рассказал, а потом появляется человек с микрофоном и говорит свое: «А вот у нас…».

С голосовым режимом у ChatGPT я нашел удобный способ тренировать не только спич, но и ответы на вопросы.

Как это устроено 👀👇

1. Создаю новый чат в соответсвующем проекте, закидываю в него презентацию или тезисы и кратко описываю аудиторию: кто они, чем занимаются и что их волнует.

2. Прошу чат сыграть роль зала. Формат простой: «Представь, что ты на конференции Х в роли Y. Задай 20 вопросов по презентации». Дальше можно попросить разбить вопросы на группы:
— обычные;
— каверзные;
— токсичные.

3. Дальше включаю голос — это важно! Поскольку голосом все ближе к реальному выступлению: думаешь и говоришь одновременно, без кнопки «назад» ◀️.

Я делаю так:
— чат присылает вопрос;
— я отвечаю голосом в том темпе, в котором буду говорить на сцене;
— после вопроса чат разбирает мой ответ.

Почему это вообще работает❓

LLM-модели предсказывают следующее наиболее вероятное слово в контексте. Если сильно упрощать, ChatGPT воспроизводит типичные паттерны поведения, включая вопросы.

А вопросы зачастую как раз и есть набор типичных паттернов:
«А какие риски?»
«А вы сами так делали?»
«А что, если…»

Если дать модели презентацию и аудиторию, она выдает очень похожий набор — не дословно, но по смыслу и интонации.

😵‍💫 Во время ответов рождаются новые мысли. Зачастую прямо в процессе тренировки становится понятно, что:
— слайд стоит упростить;
— аргументы переставить местами;
— добавить пример, отсылку или кейс, которых не было до этого.

И в последний момент вы допиливаете презентацию не с позиции «кажется, так лучше», а после симуляции живого диалога.

📂 В сухом остатке схема простая: 1. Презентация + аудитория → 2. Чат генерирует вопросы (в том числе каверзные) → 3. Вы отвечаете голосом → 4. Чат дает разбор → 5. Вы допиливаете речь и слайды.

Очень приземленный, но рабочий юзкейс — особенно если вы не любите сюрпризы из зала и хотите хотя бы часть из них прожить заранее. И его можно легко адаптировать и под другие виды выступлений, защит, встреч.

Маркетинг меняется быстрее, чем компании успевают перестраиваться

McKinsey опубликовали хорошее исследование, очертив три зоны, где бизнесу пора смелее двигаться — иначе ген-ИИ так и останется бесполезным, но многообещающим «пилотом».

Большинство директоров по маркетингу в Европе ставят развитие ИИ-агентов и генеративного Ии на 17 место, что кажется слишком низко для такой технологии, считают в McKinsey.

1. Ген-ИИ и ИИ-агенты: вера есть, действий нет
Топы понимают потенциал — персонализация, оптимизация медиа, ускорение кампаний.
Но дальше деклараций у большинства дело не идёт.
Почему?
— слабые данные
— устаревшие технологии
— нет стратегии и операционной модели
— пилоты живут отдельно от реального бизнеса
B2C-компании двигаются быстрее: всё, что видит клиент, легко монетизировать.

B2B осторожничают и прячут ИИ во внутренние процессы.

2. Без этой базы ИИ не взлетит в компании
Ген-ИИ упирается в два критичных момента:

• Data-driven marketing
• Martech & Adtech

Что это значит на практике:
— качественные first-party данные
— работа с идентификацией
— адекватные метрики
— современная маркетинговая архитектура

Без этого ИИ не сможет работать на масштабе. Он будет собирать красивые пилоты, а не реальные результаты, т.е. цифровая трансформация должна уже затронуть почти все бизнес-процессы, чтобы ИИ дал свой дополнительный эффект.

3. Персонализация стала дешёвой и быстрой
Раньше общение напрямую к каждому покупателю/клиенту на уровне сообщений, сценариев и креативов — это десятки людей, тысячи правил и космический бюджет.

Теперь ген-ИИ создаёт варианты, собирает модульный контент и выбирает «следующее действие» затягивая клиента в покупку в реальном времени — в рамках вашего бренд-тона и приватности.

То, что годами было мечтой, теперь становится нормой.

Ссылка на полное исследование влияние ИИ на маркетинг.