Почему для командной работы я рекомендую Claude, а не Gemini? (Хотя Gemini я очень люблю) 🤔

В прошлом посте я рекомендовал Claude как лучшую нейросеть для внедрения в компании. И получил резонный вопрос: «А почему не Gemini?». Тем более я про него постоянно рассказываю на конференциях

Действительно, я сам очень много использую Gemini (примерно 70/30 с Claude). Но когда речь заходит о командной работе и стандартизации процессов, Claude выигрывает по нескольким критически важным критериям.

Вот мои аргументы:

1. Киллер-фича: «Скиллы» (Skills)
Это, пожалуй, главное преимущество Anthropic. Вы можете создать иерархию процессов, «зашить» туда готовые шаблоны, примеры и логику, и просто раздать этот «скилл» сотрудникам.
* Как обычно: Каждый пишет свой промпт, кто-то забыл детали, кто-то сформулировал иначе. Результат у всех разный, качество плавает.
* Как в Claude: Вы один раз зафиксировали логику в Skill, и вся команда работает по единому стандарту. Это гарантирует предсказуемый результат на выходе.

2. Удобная работа с Проектами (Projects)
В Claude можно создать проект под конкретного клиента или задачу, загрузить туда всю базу знаний и контекст.
Все работают в едином информационном поле. Для небольших команд даже хватает одного аккаунта. Задачи между проектами не перемешиваются.

3. Идеален для «вайбкодинга»
Если у вас в команде есть энтузиаст (или вы сами), который хочет быстро собрать какой-нибудь микро-сервис или автоматизацию, Claude справляется с кодом лучше конкурентов.

А что не так с Gemini и ChatGPT?
* Gemini: Отличная модель, но Google сильно отстает в плане инструментов для командной работы. У них нет нормальных «проектов» , нет удобного шеринга контекста.
* ChatGPT: Тоже мощный инструмент, но их GPTs нормально не развиваются. И уступают Скилам Антропика. Да и последние модели мне нравятся заметно меньше.

Итог:
Если вы работаете один — выбирайте то, что нравится. Но если вам нужно выстроить системную работу команды, где важен единый стандарт и общий контекст, — Claude сейчас выглядит сильно лучше.

Нас уже больше 1000. Давайте знакомиться заново? 🤝

Количество подписчиков на канале перевалило за важную для меня отметку в 1000 человек. И цифра закрепилась.

Для меня это не просто цифра или цель, а показатель того, что темы, которые я поднимаю: B2B-маркетинг, внедрение AI — находят отклик. Спасибо, что читаете и комментируете.

Но чтобы контент был максимально «точным» (как мы любим в маркетинге), мне важно понимать, кто находится по ту сторону экрана.

Я пишу, держа в голове образ собственника B2B-компании или директора по развитию. Но за год структура аудитории уже изменилась, и здесь стало больше коллег-маркетологов или руководителей агентств.

Проголосуйте, пожалуйста, в опросе ниже. Это поможет мне скорректировать фокус будущих постов.

Как конкурировать в «кровавом океане», где у всех всё одинаковое? Разбор кейса 🦈

Есть рынки, которые превратились в «кровавый океан». Идеальный пример — хостинг-провайдеры (VDS/VPS).

Это чистой воды commodity. У всех примерно одно и то же: процессоры, память, диск. Конкурировать можно только ценой (демпинг) или брендом (дорого и долго). Казалось бы, тупик.

Но недавно я увидел отличный пример, как компания отстроилась от конкурентов, просто сузив сегмент и предложив решение под специфичную боль.

В чем суть?
Сейчас популярна тема автоматизации и нейросетей. Один из самых популярных инструментов для этого — n8n (мощный сервис для автоматизаций).

Но есть проблема: в ряде случаев, n8n выгоднее ставить на свой сервер. Для обычного маркетолога или предпринимателя это боль. Нужно разбираться с настройками сервера, консолью и т.д. Это технический барьер.

Что сделал хостинг-провайдер?
Они не стали продавать просто «сервер с 2 ядрами и 4 Гб памяти». Они сделали отдельный оффер: «Сервер с n8n, который разворачивается в один клик».

Они взяли стандартную услугу, но упаковали её под конкретный, растущий сегмент аудитории.

Почему это отличное решение:

1. Уход от сравнения. Их перестают сравнивать с другими хостингами по цене железа. Клиент покупает не «сервер», а «работающий n8n без головной боли».
2. Новая аудитория. Они привлекают тех, кто никогда бы не купил «голый» VDS, потому что не умеет его настраивать.
3. Лояльность. Клиент получает решение своей задачи за 5 минут. Ценность такого сервиса для него в разы выше, чем стоимость аренды.
4. Точная реклама. Сегмент легко выделяется и таргетируется по внешним признакам.

Вывод для B2B:
Вам не обязательно изобретать уникальный продукт с нуля. Часто достаточно:
1. Найти узкий сегмент с конкретной болью (в данном случае — желающие внедрить AI, но без навыков администрирования).
2. Взять свой стандартный продукт.
3. Добавить к нему небольшую «надстройку» или сервис, который решает эту боль «под ключ».

И вот вы уже не «очередной поставщик», а партнер, который понимает задачу клиента и экономит его время.

P.S.: прикрепил скрин из рекламы на ютубе. Прикольно, что они сразу показали как всё просто работает.

А вы встречали примеры, когда стандартный продукт упаковывали под узкую задачу и это срабатывало? Делитесь в комментариях. 👇

И так каждый год :)

Критическое мышление, цели и «кроличья нора»

Сегодня наткнулся на пост про свежее исследование типов целей. Общий вывод там такой: процессные цели (делать конкретные действия регулярно) работают заметно лучше, чем цели на достижение (победить кого-то или получить суперрезультат).

В комментариях все кивают: «Да, классно, у меня так же». А у меня включилось критическое мышление.

С одной стороны, мой опыт с выступлениями это подтверждает. С другой — я вижу на практике, что процессные цели далеко не универсальны.

Решил проверить первоисточник (благо ссылка была). И тут началось.

Выяснилось, что исследование было сфокусировано на... спорте. Да, в тренировках фокус на повторениях работает лучше, чем абстрактное желание «выиграть медаль». Но насколько это переносимо на бизнес-задачи?

«Кроличья нора» исследования целей
Этот вопрос затянул меня в настоящую исследовательскую «кроличью нору». Я потратил 4 часа, подключил Perplexity, Claude и режим Deep Research, чтобы докопаться до истины.

Deep Research не спасает
Сначала запустил исследование в Perplexity по научным статьям.
Выглядел результат интересно. Но я решил и его проверить.
Выяснил что он опирался на краткие выжимки (abstracts) от научных статей. А там может легко теряться суть и важные детали.

Поэтому я пошел по хардкору:
— Натравил 3 нейронки через DeepResearch на поиск обзорных и топовых исследований со ссылками на источники и указание, какие доступны бесплатно
— Нашел полные версии самых интересных платных исследований (которые обычно стоят по $18-35);
— Собрал базу из 64 научных источников и 3 обзорных материала от нейронок;
— Загнал всё это в NootebookLM.
— Начал структурировать по разным срезам.

К каким выводам пришел (и они меня поразили):

1. Я много где ошибался. Несмотря на 10+ лет управления людьми, мои знания о постановке целей были поверхностными. То что дают обычно о SMART, OKR, KPI и т.д. — в большинстве очень однобокие взгляды. Еще и упускаются другие факторы влияющие на эффективность постановки целей.
2. SMART — часто вредят. Выяснилось, что в большинстве моих нынешних задач постановка по SMART скорее вредит результату, чем помогает.
3. Процессные цели — это лишь под-инструмент. Они работают только в очень конкретном узком перечне ситуаций. В инфографике как раз показал это.

У меня сейчас ощущение, что я за эти несколько часов прошел лучший тренинг по менеджменту в своей жизни. Тот объем и качество данных, которые удалось собрать, превосходят всё, что я читал в книгах по этой теме ранее.

Вопрос к вам:
У меня на руках оказалась фактура на полноценную статью или даже методичку для руководителей. Материал получился глубокий, с презентацией и графиками. Но вроде как не формат для канала.

Если тема актуальна и вы хотите, чтобы я оформил это в итоговый материал и выложил здесь — ставьте 🔥 этому посту.

Увижу интерес — соберу всё в нормальный вид. Руководителям в этом разбираться нужно обязательно, сейчас самое время корректировать стратегии. Да и при постановке целей себе, тоже очень полезно понимать что и как работает.

P.S. В очередной раз убеждаюсь: с правильным подходом нейросети не отупляют, а делают нас кратно умнее и профессиональнее.

Digital-задроты B2B Дмитрия Южанина

SMART или OKR? Битва фреймворков на основе данных

Тема целеполагания меня так увлекла, что я вчера засиделся допоздна, ковыряя исследования и отчеты.

Мне было важно понять не на уровне «нравится / не нравится», а на уровне фактов: как работают разные фреймворки. Где реальная применимость KPI и SMART, а где лучше работают OKR? Где их плюсы, минусы и жесткие ограничения?

В итоге в NotebookLM собрал аудиоперсказ исследований. Это не сухая лекция, а аудио-дебаты.

Там нет философских рассуждений в духе «я художник, я так вижу». Там здравый, аргументированный спор, основанный на данных:
— В каких ситуациях классический SMART (и KPI) дает сбой и тормозит рост?
— Когда гибкость OKR становится хаосом, а когда — спасением?
— Как осознанно выбирать инструмент под задачу, а не натягивать сову на глобус?

Получился очень концентрированный материал. Вместо того чтобы гадать, какая система «моднее», можно послушать и понять, что будет работать конкретно у вас.

🎧 Аудио с дебатами прикрепляю к посту. Слушайте, пользуйтесь, внедряйте.

Буду рад, если этот материал окажется полезным не только вам, но и вашему окружению. Если понравилось — перешлите пост коллегам или друзьям-предпринимателям, давайте повышать управленческую грамотность вместе.

Digital-задроты B2B Дмитрия Южанина

Цифровая уборка перед Новым годом 🧹

29 декабря. Последний рабочий понедельник года.

Вижу, что в B2B уже включился «неформальный режим»: реклама на стопе, все рассылают поздравления и мысленно уже режут салаты.

Но прежде чем окончательно закрыть ноутбук, я хочу дать один совет. О нем постоянно забывают, но сейчас для него идеальное время.

Почистите доступы.

Я заглянул сегодня в свои личный аккаунт метрики. У меня висят доступы к 100+ счетчикам Метрики.
Среди них есть проекты, где проходят тысячи посетителей в сутки. Мы с ними сейчас не работаем, а доступы активны.

Где-то остались права после разовых аудитов. Где-то — от работы на проектах. Иногда до сих пор открыты входы даже в CRM-системы!

Поэтому, пока нет горящих задач, уделите 15 минут цифровой гигиене:

1. Яндекс.Метрика и Google Analytics. Зайдите в «Настройки» -> «Доступы». Удалите всех, с кем больше не работаете.
2. Яндекс.Директ и другие рекламные кабинеты. Проверьте список представителей.
3. CRM. Это самое критичное. Убедитесь, что уволенные сотрудники и бывшие подрядчики не имеют доступа к вашей базе клиентов.

Сделайте это сегодня, чтобы войти в 2026-й год только с теми, кто реально помогает вашему бизнесу расти, а не просто «висит» в наблюдателях.

Подробная методичка по научным знаниям о том как ставить цели и что влияет на их эффективность от канала Дмитрия Южанина

Мой подарок вам: Научный подход к целям 🎁

30 декабря. Обычно в это время дарят что-то приятное, но не всегда полезное. Я решил пойти другим путем и сделать подарок, который поможет вам в 2026 году.

Вы видели, как последние дни я закапывался в «кроличью нору» темы целеполагания. Я уже делился аудио-дебатами и инфографикой, но это были лишь фрагменты общей картины. Полного обзора не было.

Я решил добить эту задачу. Переработал массив из 60+ научных исследований, убрал всю «воду» и сложные термины, оставив только сухие факты, цифры и структурные выводы.

В итоге упаковал всё в два формата (оба прикрепил к посту):

1. Презентация (Lite версия)
Лаконичный материал, созданный с помощью NotebookLM. Позволяет быстро пробежаться по верхам, понять ключевые факторы и освежить память.

2. Текстовый гайд (Pro версия для задротов, как я)
Над этим документом я посидел подольше. Моей задачей было сделать «концентрат» — чтобы это не превратилось в книгу на 200 страниц, но сохранило всю глубину.
Внутри:
— Сравнение методологий (KPI, SMART, OKR) на основе данных.
— Чек-листы по выбору типа целей под конкретную ситуацию.
— Ссылки на источники (для тех, кто хочет проверить первоисточники).

Важный момент про перфекционизм:
В текстовой версии графика схем и алгоритмов может быть не идеальной. Я поймал себя на мысли, что хочу всё перерисовать и «вылизать», но вовремя остановился. Мой перфекционизм здесь не нужен. Лучше я отдам вам рабочую методичку с крутым содержанием сейчас, чем буду наводить красоту еще месяц. Поэтому забирайте как есть — схемы рабочие, хоть и не дизайнерские.

Честно, я жалею, что такого материала у меня не было раньше. Это мощный инструмент менеджмента, который снимает кучу вопросов «почему мы ставим цели, а они не работают».

С наступающим Новым годом! 🎄
Изучайте на праздниках (или сразу после).

P.S. Лучшая благодарность для меня — если вы перешлете этот пост своим коллегам, партнерам или друзьям-предпринимателям. Давайте делать бизнес осознаннее.

Digital задроты B2B Дмитрия Южанина

Желаю исполнения самых амбициозных желаний в новом году! :)

Что почитать в праздники, если вы такой же задрот, как я? 🤓

3 января. Салаты доедены, режим «тюленя» уже немного поднадоел.
Лично я в праздники люблю не только отдыхать, но и загружать голову чем-то свежим, новым и интересным. Это идеальное время, чтобы без спешки и рабочих уведомлений расширить кругозор.

У меня на эти каникулы уже собрана целая подборка материалов. И если вы тоже из тех, кто не может просто лежать на диване, вот вам пища для ума.

1. Моя подборка лучших материалов за год
Я делал её в начале декабря, но она до сих пор актуальна на 100%. Там собраны самые полезные статьи, гайды и инструменты, которые я нашел или создал сам. Если пропустили в суете конца года — сейчас самое время изучить.

2. Научный подход к целям
30 декабря я выложил мощную презентацию и методичку по целеполаганию, основанную на 60+ научных исследованиях. Понимаю, что за день до Нового года всем было не до этого.
Но сейчас, когда мы строим планы на 2026-й, этот материал — просто мастхэв. Там про то, почему SMART часто вредит, когда нужны OKR, и как ставить цели, чтобы они реально достигались, а не оставались на бумаге.

Сохраняйте, читайте, внедряйте. И делитесь в комментариях, что интересного вы уже успели прочитать или посмотреть за эти пару дней?

Как я наконец-то сделал нормальное планирование года (с помощью AI)

Предыдущие два года я пытался сделать это «по классике». Скачивал PDF-ку Year Compass, распечатывал, садился писать... и бросал.
Синдром чистого листа, необходимость долго формулировать мысли ручкой или текстом, отсутствие критики — всё это убивало процесс. В итоге планы получались поверхностными или вообще не дописывались.

В этом году я решил подойти к вопросу как инженер (и задрот). Я написал Skill для Claude, который проводит тебя за ручку по всему процессу планирования.

Как это работает и почему это круче, чем просто писать в блокнот:

1. Это диалог. Нейронка ведет тебя по этапам. Ты не сидишь над пустой страницей. Если тупишь, можно попросить помочь. И нейронка накидает уточняющих вопросов или подсветит как искать ответы.
2. Научный подход. Внутри зашиты те самые 60+ исследований, о которых я писал в декабре. AI помогает применять методики (WOOP, Pre-Mortem) так, что вы этого даже не замечаете.
3. Голосовой ввод. Я не печатал ответы. Я ходил по комнате и надиктовывал мысли в потоке. Нейронка сама это структурировала, чистила от «э-э-э» и укладывала в стройную систему.
4. Валидация. AI подсвечивает слепые зоны. «Тут цели только Performance типа, а задача новая. Лучше добавить целей на обучение» или «Давай разберем барьеры, которые могут помешать достижению цели».

Итог: За 3 дня в расслабленном режиме я впервые собрал полноценный план на 2026 год. Плюс сразу декомпозировал задачи на январь и настроил систему ежемесячных ревью (да, скилл умеет и это).

Я решил выложить этот инструмент в открытый доступ.

Что внутри:
Это скилл (по сути набор промтов и материалов), который лучше всего работает в Claude (через skill), но заведется и в других продвинутых моделях через проекты.

👉 https://github.com/MainFrame100/year-planner
*(Там лежит инструкция, как это запустить за 2 минуты в вебе или через консоль)*
Либо скиньте нейронке эту ссылку и скажите, что хотите так же :)

Бонус для ленивых (как я):
Я использовал WisperFlow для голосового ввода. Мне это кардинально упростило работу.
По моей ссылке получите месяц про тарифа. Его точно хватит для составления годового плана.
🎙 Забрать месяц WisperFlow бесплатно

Делитесь в комментах, кто уже пробовал планировать с AI? Как ощущения?

Digital задроты B2B Дмитрия Южанина

Итоги 2025: как менялось моё отношение к нейронкам 🧠

Хочу поделиться несколькими выводами, которые сделал при подведении итогов 2025 года. Начну с того, как за год изменился мой подход к нейронкам.

В начале 2025-го я делал разные «прикольные штучки». Парсер статистики с VC.ru — понять какие темы набирают охваты. Анализ отдельных рекламных кампаний. Написание объявлений через анализ конкурентов.

Каждый эксперимент приносил какую-то пользу. Но чаще всего это были либо разовые задачи, либо вещи, которые я приносил команде, показывал — люди говорили «прикольно!» — и на этом всё заканчивалось. В процессы это не встраивалось.

К лету я понял: такой подход слабо даёт прирост даже моей личной продуктивности. Демонстрации «смотрите, что умеет нейронка» не меняют ничего.

И тогда я начал думать по-другому. Не «какие прикольные штуки можно сделать», а «как встроить нейронки в конкретные процессы».

С командой тоже поменял подход. Вместо показа отдельных возможностей — стали разбирать конкретные применения в конкретных задачах. И это уже начало давать результаты. У нас появились процессы, в которых нейронки стали одним из инструментов реализации задач.

Так процесс кастдевов теперь полностью ускорен где-то в 1,5 раза. И нейронки в нем помогают почти на всех этапах: погружение в тему, подготовка вопросов, проверка качества интервью, составление базы цитат, оформление итогового отчета.

Сейчас продолжаю перестраивать процесс продаж. Сразу внедряю СПИН продажи. Но про это детальнее напишу отдельно.

Это был первый важный сдвиг в моём понимании. В следующих постах расскажу про грабли, которые собрал по пути, и про то, что оказалось важнее промптов.

Итоги 2025: грабли, которые ждут при внедрении нейронок 🪤

В прошлом посте я рассказал, как поменял подход к нейронкам — от «прикольных штучек» к встраиванию в процессы. Но по пути собрал немало граблей. Делюсь, чтобы вы не наступали на те же.

Грабли #1: заход с наскока

Человек пробует быстро, коротко сформулировать задачу. И получает хреновый поверхностный результат. Разочаровывается и говорит «нейронки не работают».

Проблема в том, что большинство людей не натренированы чётко формулировать свои мысли. Продумывать структуру, описывать нюансы. Качество постановки задач в среднем страдает. А когда пытаешься ещё и ускориться — страдает ещё больше.

Иногда на описание задачи для нейронки уходит столько же времени, сколько на её реализацию вручную. Поэтому не всегда стоит делать через нейронку — особенно если задача быстрая, но с кучей специфики.

Грабли #2: нет понимания, как достигается результат

Когда просишь нейронку «сделай хорошо» — она выдаёт наиболее часто встречающийся результат из интернета. То есть что-то весьма посредственное.

Проблема в том, что у большинства людей процессы не описаны. Человек делает работу хорошо, но делает это неосознанно — «как научился». Нет чётких правил, критериев, примеров того, что считается хорошим результатом.

Перенести такое в нейронку невозможно. Она не знает вашу специфику, ваши стандарты качества. И выдаёт универсальную посредственность.

Решение — разобрать с нейронкой примеры хороших и плохих результатов, сформулировать требования. Тогда она начинает выдавать то, что нужно.

Грабли #3: ложка дёгтя в бочке мёда

Когда процесс уже настроен, появляется новая проблема. Нейронки научились делать 90% работы хорошо. Но 10% — косячат. И эти 10% иногда всё портят.

Человек видит, что результат в целом выглядит неплохо, и перестаёт обращать внимание на детали. А именно в деталях нейронки ошибаются.

У нас был показательный случай. Мы автоматизировали подведение итогов после встреч с клиентами. Настроили промпт, всё работало хорошо. Но человек начал проверять поверхностно: смотрит, что в целом вроде ок, и отправляет.

На одной встрече обсуждали дополнительную задачу для клиента. Договорились, что она не входит в текущий объём работ и надо отдельно посчитать стоимость. А нейронка в итогах записала это как задачу, которую надо делать. Пропустила нюанс про «не входит, надо посчитать».

Мои сотрудники увидели итоги, и поставили эти задачи в план. А с клиентом еще не была согласована оплата этих работ. Чуть не ушли в минус на ровном месте.

Что спасло? Ежедневные митинги. На них увидели, что появились новые задачи, которые никто не согласовывал. Разобрались вовремя.

Вывод: контрольные точки в процессах становятся критически важными. Нейронка ускоряет, но не снимает ответственность за результат.
С сотрудниками договорились, что их задача не просто проверить результат, а найти те 5-10% ошибок, которые нейронка может пропустить.

В следующем посте расскажу, почему меня сейчас не интересуют примеры классных промптов.

Итоги 2025: почему меня больше не интересуют примеры классных промптов 🎯

В начале года я, как и многие, собирал «крутые промпты». Искал формулировки, которые заставляют нейронку отвечать лучше. Использовал манипулятивные техники типа «от этого зависит моя карьера» — и это реально влияло на результат.

Сейчас это всё потеряло смысл.

Что изменилось?

Нейронки стали умнее. Требовательность к формулировкам снизилась не в разы — на порядок. Те лайфхаки, которые год назад давали заметную разницу, сейчас не дают почти ничего.

Более того, нейронки сами отлично пишут промпты. У меня есть промпт для написания промптов — и он собран с помощью нейронки. Такая рекурсия.

Что стало важнее?

Две вещи: понимание процессов и управление контекстом.

Первое — понимание процессов

Чтобы нейронка выдавала хороший результат, нужно чётко понимать: какая последовательность действий ведёт к результату, как мы оцениваем что хорошо, а что плохо, какие нюансы важны.

Проблема в том, что у большинства людей это понимание неосознанное. Человек делает работу хорошо, но делает «как научился». Спроси его — не сможет объяснить алгоритм. А значит, и нейронке объяснить не сможет.

Очень мало компаний, где процессы реально прописаны. Где есть понимание, как и что делается, в какой последовательности, и почему именно так.

Второе — управление контекстом

Какие данные ты даёшь нейронке, какую структуру, какие примеры.

У нас в агентстве сейчас по каждому проекту есть файлы с описанием целевой аудитории, продуктов, особенностей клиента. Эти файлы по умолчанию подгружаются в нейронку при работе над проектом. И это даёт гораздо больше, чем любой «волшебный промпт».

Новая проблема: данных слишком много

За год у меня накопилась база из транскриптов звонков — больше 15 миллионов токенов. Ни одна нейронка не может с этим работать целиком.

И это касается не только звонков. Внутренние документы, накопленные знания в гугл-доках, разрозненная информация в разных местах. С этим сложно работать.

Поэтому я сейчас перестраиваю подход к работе с контекстом. Формирую локальную базу знаний, структурирую информацию так, чтобы нейронка могла быстро находить нужное, не перебирая всё подряд.

Это новый вызов. И он гораздо важнее, чем поиск очередного «крутого промпта».

В следующем посте — про главное заблуждение, с которым сталкиваюсь при внедрении нейронок в команды.

Итоги 2025: главное заблуждение про нейронки 🤖

В начале года многие говорили про агентов. Тысячи агентов, которые будут работать автономно. Зачем нужны люди, если можно запустить армию ботов?

Я тоже на это повёлся. И это было ошибкой.

В чём заблуждение?

Многие воспринимают нейронки так же, как классическую автоматизацию. Прописал процесс — и он работает сам, выдаёт одинаковый результат каждый раз.

С нейронками так не работает. Они дают вероятностный результат. Как игровой автомат — дёргаешь ручку и получаешь ответ, которая нейрока посчитает наиболее вероятным + случайность. Поэтому каждый ответ нейронки уникален.

Нейронки могут решать сложные задачи, которые раньше автоматизировать было невозможно. Но они не могут давать 100% повторяемый результат. А значит, полностью убрать человека нельзя.

Правильный подход: усиление, а не замена

Задача не в том, чтобы заменить человека нейронкой. Задача — усилить человека.

И тут есть два сценария.

Первый: усиливаем эксперта

Берём крутого специалиста и повышаем его продуктивность. У нас так работает процесс кастдевов. Нейронки помогают на всех этапах: формируют вопросы, собирают цитаты, структурируют информацию.

Но итоговые выводы, инсайты, отсечение банальностей — это делает человек. Нейронка с этим не справляется. Зато эксперту теперь не нужно тратить десятки часов на рутину. На одном исследовании экономим до 40 часов.

Второй: даём менее квалифицированному делать работу более дорогого

Мои специалисты по рекламе — не копирайтеры. Подключать дорогого копирайтера на каждое объявление — не рентабельно.

Мы зашили в нейронку подходы, правила, алгоритмы составления хороших объявлений. Теперь специалист по рекламе получает тексты уровня хорошего копирайтера за 10 минут. Его задача — проверить на галлюцинации и явные косяки.

Аналогия со станками

Это как с ЧПУ-станками. За сложным пятиосевым станком сидит высококвалифицированный оператор — он настраивает, пишет программы, следит за качеством. А на простой линии — менее квалифицированные люди, которые контролируют работу и отрабатывают сбои по алгоритму.

С нейронками так же. Нужен тот, кто следит, контролирует и направляет. Но работа строится по-другому.

Вывод

Практически нет задач, которые сейчас можно автоматизировать на 100% без потери качества. Если вы ожидаете полной замены человека — разочаруетесь.

Но если фокусироваться на усилении — получите реальный прирост продуктивности.

Это был последний пост серии про мои выводы по нейронкам за 2025 год. Если было полезно — дайте знать в комментариях, какие темы раскрыть подробнее.

Случился глюк. И к предыдущему посту не привязались комментарии. Поэтому комментарии оставляйте к этому посту. Или напрямую переходите в наш чатик https://t.me/+g2QZgPZx_B9mZWQy

Начало года — всегда время пересмотра стратегий. Но 2026-й особенный 🔥

Рынок штормит, ставки по кредитам бьют рекорды, бюджеты режут — и маркетологам приходится выжимать результат из того, что есть.

15 января в 12:00 соберёмся с Анатолием Русом и разберём, как B2B-бизнесу не просто выжить, а вырасти в этих условиях.

Анатолий — маркетолог "жёстких" B2B-проектов с 15-летним опытом:
→ 45 млн рублей открученного рекламного бюджета
→ 17 000 качественных B2B-лидов
→ 500+ проверенных гипотез

Что обсудим:
— Пять шагов стабилизации маркетинга и продаж в кризис
— Какие инструменты B2B-маркетинга реально работают в начале 2026
— Источники трафика: что усиливать, что останавливать
— Какие расходы можно урезать, а какие трогать нельзя
— Ваши вопросы и кейсы — готовьте заранее

Это не лекция и не вебинар с продажей курса. Честный разговор двух практиков, которые прямо сейчас работают с B2B-клиентами.

Формат: онлайн, 60-90 минут
Записи не будет.
Количество участников ограничено.

🔜 Регистрация в боте