начать погружение в мир ии хотелось бы с инструментов, которыми мы пользуемся чаще всего — текстовые модели, такие как ChatGPT, Claude, Qwen, Grok и многие другие
в небольшой серии постов я расскажу подробнее о каждой модели 😚

давайте начнем с не самой популярной модели — Grok 3 от Илона Маска
ее главная особенность в том, что она способна подгружать актуальную информацию из Х (ex. Twitter) и других открытых источников

из плюсов Grok стоит выделить уникальную систему логики рассуждений, которой не могут похвастаться остальные модели
также имеется отдельный инструмент DeepSearch, который собирает информацию по открытым источникам для сжатых аналитических отчетов

основные моменты
впн: нужен
подписка: бесплатная версия дает 10 промптов каждые 2 часа и 3 загрузки любых файлов каждый день
в платной версии доступно 100 запросов и 25 загрузок
цена подписки: 30 долларов в месяц

как вам эта модель?
интересно почитать про оплату подписок на зарубежные сервисы? 🤬

небольшая молния ⚡️

Grok стал доступен в телеграм, Дуров говорил о возможной интеграции, но официальных заявлений еще не было

модель Grok 2 (у нее нет возможности подключаться к актуальным данным) сейчас доступна только для премиум пользователей

@GrokAI 🥳

следующая нейросеть на очереди — Qwen ⌨️

пока недостаточно популярная, но от этого не менее мощная китайская модель от Alibaba (наверняка кто-то захочет сравнить ее с DeepSeek, но о нем мы с вами поговорим чуть позже)

модель очень простая в управлении и интуитивно понятная
я бы советовал её тем, кто не хочет запариваться каждый раз с впн и подписками, а просто зайти и сразу использовать — тексты, код, изображения — все что нам нужно внутри одного сервиса, который может подключаться к интернету в режиме реального времени

внутри скрывается больше количество версий со сложными названиями — от Qwen 2.5 turbo и Qwen 2.5-72B-Instruct до QVQ Max — для ознакомления советую использовать Qwen 2.5 Max

основные моменты
впн: не нужен
подписка: модель бесплатная, есть подписка только для корпоративных клиентов
цена подписки: нет

кто уже пользовался китайскими моделями, напишите в комментариях — как вам опыт? 🥳

очередная остановка — Gemini от Google 😏

достаточно быстрая модель, которая обладает тремя невероятно мощными особенностями

во-первых, она заточена под интеграцию с google сервисами — gmail, docs, sheets и другими — это позволяет пользоваться моделью внутри этих инструментов

во-вторых, с последним обновлением появилась возможность создания собственных помощников совершенно бесплатно (подписка на gpt больше не нужна) можно настраивать и делиться своими обученными gem-ботами

и напоследок — в модели имеется режим canvas, который представляет собой холст, внутри которого можно редактировать ответ нейросети, визуализировать и загружать внутрь любые документы напрямую

сейчас доступно 2 основных модели — 2.0 Flash для повседневных и 2.5 Pro для объемных и больших задач и пока что — это мой фаворит среди всех нейросетей

основные моменты:
впн: нужен
подписка: полноценная интеграция в gmail и другие сервисы, 2ТБ хранилища и расширенный доступ к моделям
цена подписки: 20 долларов

как вам функционал модели и что думаете о gem-ботах? в будущем планирую делиться с вами полноценными проектами 🤬

всем привет 🥸
завтра в 18:00 мск — дискуссия про искусственный интеллект в выпуске Sourcing Talks с моим участием — регистрируйтесь и приходите послушать

поговорим, нужен ли ии вообще, или же достаточно собственного интеллекта

спойлер: ии не заменяет hr-ов, а даёт hr-ам больше времени на людей 😚

возвращаюсь с невероятной новостью для тех, кто внедряет ии в hr или хочет начать это делать. уже в этот четверг, 24 апреля, мы с Егором Яценко проведем вебинар oHReневAI с нами 🔫

разложим сложные штуки по полочкам:
— каскадные цепочки промптов
— методы устранения галлюцинаций
— итеративные подходы к задачам
— свежайшие фреймворки, которых нет в открытом доступе и многое другое

в комментариях — бонус-промпт для детекта ии-галлюцинаций 🐘

давайте немного отойдем от конкретных нейросетей и подумаем насчет того, как они на нас влияют ⌨️

иногда кажется, что нейросети знают нас лучше, чем мы сами, а мы и рады:
на работе новая задача?
в голове уже бежишь к ии за подсказками, потому что проще и быстрее…
в рекомендациях, в соцсетях, в стримингах — нейросети начинают окружать нас повсеместно

иногда ловишь себя на мысли: мы — это уже не собственный интеллект, а просто набор шагов и привычек, которые кто-то где-то собрал и теперь кормит ими наш мозг

не превращаемся ли мы в людей, которые просто следуют советам алгоритма? — поделитесь вашим мнением в комментариях 🫡

ещё один список “лучших промптов” в ленте — сколько из них вы реально применили, а не просто лайкнули и забыли? 🥔

все эти универсальные шаблоны не учитывают ни задачи, ни контекст
нейросеть без конкретики просто выдаёт очередной набор общих фраз — если не объяснить, что вы реально хотите, никакой промпт не спасёт — будет только очередной бесполезный текст
однако, хорошая новость — даже самый сырой промпт можно довести до ума, если подойти к делу правильно

делюсь с вами промптом, который реально помогает улучшить ваши запросы:

Твоя роль: я хочу, чтобы ты стал моим инженером по созданию промптов
Твоя задача: помочь мне составить максимально эффективный промпт из моего исходного, который будет полностью соответствовать моим целям и задачам
Действуй по следующему алгоритму:
1. Я дам тебе свой вариант, но мы будем дорабатывать его вместе в несколько итераций по следующей схеме.
2. Основываясь на моем ответе, сформируй две секции:
a) «Доработанный промпт» - перепиши мой вариант, сделав его более четким, лаконичным и понятным
b) «Уточняющие вопросы» - задай любые 2-3 релевантных вопроса, которые помогут собрать недостающую информацию и сделать промпт еще лучше
3. Мы будем повторять этот процесс: я буду давать дополнительные сведения, а ты - обновлять промпт в секции «Доработанный промпт», пока я не скажу, что работа завершена
В каждом ответе используй только две секции:
1. Доработанный промпт
2. Уточняющие вопросы

а вы сталкивались с “мертвыми” промптами, которые не дали никакой пользы?
делитесь своими примерами — разберём в комментариях что в них можно улучшить 🐊

пока все продолжают:
➗публиковать исследования на 40 страниц
➗спорить, кто умнее: gpt, gemini или claude
➗заполнять ленту цифрами, процентами и графиками

я просто задам вопрос: вам реально это помогает работать лучше? 🥶

по моим ощущениям лента сейчас — это много «умно», много «важно», много «будущее уже здесь» —
а на практике все заканчивается любимой фразой
«интересно, надо будет как-нибудь попробовать»

за этот год я понял одну вещь: мне не нужен ещё один пост в сохраненных про то, что «ии изменит hr», мы и так все это понимаем

поэтому дальше здесь будут живые кейсы, мои провалы, простые объяснения
и честные разговоры без иллюзий и кучи цифр

если вы тоже устали читать про ии и хотите начать его использовать —
значит, вы по адресу 😡

один из самых показательных опытов с ии за последний год у меня случился там, где все сначала выглядело логичным и очень полезным 🤡

я решил сделать универсального ии-ассистента: один чат, один контекст, который решает все — от рабочих задач до идей и текстов

звучало удобно, но в реальности оказалось совсем не так ♻️

на обучение ушло много времени, а каждая новая задача требовала все больше пояснений — в какой-то момент стало очевидно, что объяснить задачу ассистенту занимает больше времени, чем решить ее самому

после этого я перестал собирать идеального помощника и вернулся к ассистентам под одну конкретную задачу

🏆этот подход оказался куда полезнее — экономия времени начала появляться не потому, что один ассистент решает все подряд, а благодаря настройке ии под свою сферу — мне не нужно объяснять контекст, я просто формулирую задачу и сразу получаю результат без лишних итераций

в следующем посте расскажу про одного из своих ассистентов, который помогает мне уже долгое время
в комментариях попробуйте угадать, какого именно 🥶

🚩 самая частая причина, почему ии не помогает — не в модели и не в промпте. проблема в том, что мы сами до конца не понимаем, какой результат хотим получить

обычно это выглядит так: в голове есть задача, но она сырая или нам просто лень ее расписывать — мы закидываем ее в чат, получаем бесполезный ответ, раздражаемся и в итоге идем делать все руками 🔥

в какой-то момент я перестал пытаться «спросить правильно»
и сделал ассистента, который сначала разбирает мою мысль, а уже потом предлагает решение

я просто пишу задачу как есть у меня в голове — без структуры и идеальных формулировок. на выходе получаю три вещи: понятную цель, нормальный рабочий промпт для дальнейшей работы с этой задачей и конкретные шаги, с которых можно начать

делюсь этим промптом с вами — вставьте его в любую модель и пишите туда свои мысли. дальше он сам разложит всё по полочкам 👆

Ты — ассистент по разбору идей, задач и проблем, помогающий превращать их в конкретные действия и копируемые промпты для работы с ИИ.
Стиль — прикладной, простой, без воды, с легким визуальным акцентом

Формат ответа (строго соблюдать порядок):
1️⃣ Цель
- Переформулируй мысль как конкретную задачу (1–2 предложения)
- Опционально укажи критерий успеха, по которому понятно, что задача решена

2️⃣ Контекст и ограничения
- 3–5 коротких пунктов: что известно, ключевые ограничения (время, ресурсы, формат).
- Если данных нет — пометь «неизвестно» или сделай разумное «Допущение»

3️⃣ Рабочий промпт для ИИ (копируемый блок)
- Роль ИИ
- Контекст (2–3 строки)
- Входные данные
- Задачи (списком)
- Формат результата
- Критерии качества
- Правило уточнений: если критично не хватает данных — задай до 2 вопросов, иначе делай допущения

4️⃣ Первые шаги
- 3–5 конкретных действий, которые можно сделать сразу
- Упорядочить по приоритету, коротко поясняя порядок

5️⃣ Риски (опционально)
- 2–3 вероятных риска, которые могут повлиять на первые шаги

6️⃣ Уточняющие вопросы
- 0–2 вопроса, только если без них есть риск ошибки

Дополнительные правила:
- Если данных не хватает — делай разумные допущения и помечай их
- Не использовать абстракции вроде «продумай стратегию» — только конкретные действия и артефакты
- Каждый пункт должен быть коротким, но достаточно информативным для действия
- Можно включать эмодзи для акцентов, но не смешивать разные виды списков внутри одного блока шагов
- Если задача может быть выполнена одной простой последовательностью действий и не требует уточнений, дать только формулировку задачи и рабочий промпт с пошаговой инструкцией. Полная структура используется только для многокомпонентных или неочевидных задач
- Промпт должен позволять разгонять мысль — давать пояснения, варианты, доп идеи при необходимости

👎 одна неприятная правда про ии, о которой редко говорят

если честно, ты не сразу чувствуешь экономию времени — поначалу это только замедляет. ты ждешь меньше рутины и больше результата, а получаешь время на разбор инструментов, эксперименты, ошибки и попытки понять, где это вообще уместно

в какой-то момент ловишь себя на мысли: «я раньше это делал быстрее, зачем я вообще сюда полез» 🔥

перелом происходит тогда, когда перестаешь тянуть ии во все задачи подряд, как волшебную палочку, и оставляешь его там, где он действительно снимает нагрузку

у меня этот эффект появился не сразу — сначала пришлось разобраться, как все работает, научиться писать промпты и четко понимать, какой результат мне нужен — только после этого я почувствовал реальную экономию времени

❌ ии — это не лайфхак и не моментальный ускоритель
✅ ии — это инвестиция, которая сначала забирает время, а уже потом начинает его экономить

а у вас было так, что ии только отнял время на задачу? или наоборот — есть процессы, где он экономит много сил? поделитесь в комментариях ♻️

♻️ писать резюме научились все — а вот проверить опыт стало намного сложнее

часть кандидатов используют ии для упаковки, часть — приукрашивают, а кто-то просто накручивает опыт

рынок перегрет, фродеров становится больше, и отличить сильную упаковку от реальной экспертизы всё труднее 🤪

на этапе грамотного скрининга нарисованный опыт быстро вскрывается: как только уходишь от общих вопросов к точечным — про конкретные метрики, инструменты, последовательность действий, личный вклад — начинаются «я не помню», «это давно было», «мы там командой делали»

и в этот момент становится понятно, где реальный опыт, а где выученная легенда 🛑

поэтому я готовлю индивидуальные вопросы под конкретное резюме, чтобы разговор уходил в детали, а не в красивые формулировки

делюсь промптом, который помогает сформировать такие вопросы под любой профиль:

Ты рекрутинговый ассистент. Твоя задача на основе резюме кандидата подготовить список точечных вопросов для скрининг-интервью, которые помогут: проверить реальную глубину опыта, выявить накрученные формулировки, уточнить личный вклад, метрики и последовательность действий

Входные данные
Я передаю тебе текст опыта работы из резюме кандидата.

Что нужно сделать
1. Выдели в резюме: размытые формулировки, проекты без конкретных метрик, опыт без указания личного вклада, места, где звучат общие или «слишком универсальные» формулировки
2. Сформируй 5-7 конкретных вопросов для скрининга, которые: требуют деталей (цифры, инструменты, сроки), проверяют последовательность действий, уточняют роль кандидата в проекте, помогают отличить реальный опыт от пересказа

Принципы формирования вопросов: один вопрос — одна мысль, без общих формулировок вроде «расскажите подробнее», вопрос должен вести к проверяемому факту (метрика, решение, инструмент, результат), формулировки — профессиональные, но понятные

Формат ответа
1. Короткий анализ резюме (2 пункта: зоны риска / размытые места)
2. Нумерованный список проверочных вопросов. Если часть опыта выглядит особенно спорной — добавь 2–3 углубляющих вопроса именно туда.

а как вы проверяете кандидатов на накрученный опыт? 🤡

pt. 1.     

кандидат отправил на собеседование ии вместо себя — на той стороне оказался тоже… ии😄

— расскажите о себе?
— конечно! я увлеченный профессионал, который отлично работает в динамичной среде.
— это очень содержательный ответ.
— спасибо! вы абсолютно правы.
— вы тоже абсолютно правы.
— мы оба абсолютно правы.
— все идёт очень хорошо.
— так и есть.
— вы абсолютно правы.
— вы абсолютно правы.
— вы абсолютно правы.
— вы абсолютно правы.
и так по кругу

звучит смешно, но это логичное продолжение того, что происходит с наймом

он и без того всегда был сложной системой — оценка людей, коммуникация, сроки, человеческий фактор — все это существовало задолго до нейросетей

с появлением ии возникло желание ускорить все сразу: добавить автоматические ответы, фильтрацию, предварительную аналитику и «умные» рекомендации

но если процесс изначально не выстроен, технология не исправляет его — она лишь делает слабые места заметнее и масштабнее 🤡

поэтому вопрос сейчас не в том, использовать ли ии, а в том, усиливает ли он вашу систему или просто автоматизирует хаос 😵‍💫

pt.2      

новый кейс не заставил нас долго ждать второй части поста 🆘

кандидат прошел авто-фильтры, написал хорошо структурированное резюме и получил приглашение на собеседование после ии-скоринга

вот несколько формулировок из резюме про варку пельменей:

➗«слил 100% воды, сохранив целостность ≥98% пельменей»
➗«добавил 10–15 г сливочного масла / 2 ст. л. сметаны — в зависимости от уровня счастья»
➗«подал блюдо сразу после готовности, уровень удовлетворённости 8/10»

алгоритмы увидели структуру, ключевые слова и процесс — а рекрутер понял, что это не опыт работы только на интервью (перед интервью резюме теперь не читают) 👏

и снова этот кейс звучит как шутка, но перед нами текущая ситуация на рынке, когда решающим становится умение правильно упаковать текст 🔥

вопрос остается — мы усиливаем процесс найма или просто автоматизируем хаос? 🤡

мне кажется — это станет постоянной рубрикой, потому что такие кейсы сейчас происходят регулярно

сейчас провожу много обучений и каждый раз упираюсь в одну и ту же проблему — материала всегда больше, чем нужно: заметки, кейсы, идеи, сохранённые посты, статьи и все остальное 😡

когда начинаешь собирать из этого сценарий, быстро устаешь структурировать все вышеперечисленное во что-то цельное — часть мыслей дублируется, часть выпадает, что-то становится не в том порядке — в итоге нет четкой логики, мозг кипит, а результат отсутствует... 🥵

ии здесь оказался максимально прикладным инструментом

я просто выгружаю в него все подряд, и машина собирает это в логичную последовательность, убирает повторы, превращая несвязные отрывки в понятный сценарий

решил поделиться с вами в комментариях небольшим промптом, которым я пользуюсь для решения таких задачек 🫵

⠀⠀⠀ОТ ДЕЙСТВИЙ К РЕШЕНИЯМ
⠀⠀рекрутмент уже не тот

💻💻 📶📶📶
💻💻 БЫЛО 📶📶📶
💻💻 📶📶📶
⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀
рекрутер = процесс

относительно низкий порог входа: основные этапы найма понятны и относительно просты — найти человека, вести коммуникацию, следить за воронкой, закрывая вакансии

можно работать через базовые знания без глубокого понимания рынка или технологий

💻💻 📶📶📶📶📶
💻💻 ЕСТЬ 📶📶📶📶📶📶
💻💻 📶📶📶
⠀⠀⠀⠀⠀⠀
сейчас этого уже недостаточно

рекрутер становится t-shape специалистом: не просто поиск, а понимание конкретной области, продукта и технологий, владение аналитикой, выстраивание hr-бренда и другие задачи

в игру заходит ии — сорсинг, первичный контакт, анализ резюме и другие этапы, правда пока что — он может только ускорить их решение. нейросети помогают делать быстрее, но не пересобирают сам процесс

однако уже сейчас это заметно меняет требования к роли и задает вектор развития рекрутмента в целом
📶
📶📶📶📶📶📶📶
💻💻 📶📶📶📶📶📶📶
💻💻 БУДЕТ 📶📶📶📶📶📶📶
💻💻 📶 📶📶📶📶📶📶
📶📶📶📶📶📶
рекрутер = система

привычные процессы все больше будут забирать на себя ии и агенты: сорсинг, первичный скрининг, часть коммуникации и другие функции

роль рекрутера — проектировать процесс найма, управлять агентами,
принимать решения на основе данных и отвечать за качество оценки — не «делать руками», а выстраивать систему

это переход от операционной работы к построению стратегии и принятию нестандартных решений

если не развиваешь владение ии — получаешь большой риск быть замененным

🌟 не стоит забывать — финальные решения должны оставаться за человеком, а не за ии

⠀💻ии не заменяет hr-ов, а дает им ⠀⠀⠀⠀больше времени на людей💻

ровно год назад я написал этот тезис

🔍 за прошедшее время в моей работе я вижу этому наглядное подтверждение: автоматизируя рутину, я могу регулярно давать персонализированный подход там, где это действительно важно — кандидаты, нанимающие менеджеры, бизнес

мы наблюдали в 2025 году более 1,1 млн сокращений по всему миру, заметная часть которых пришлась на hr — компании начали убирать роли, выполняющие только процессные функции, например, проведение кандидата по этапам ✅

появляется все больше ии-рекрутеров, которые забирают эти задачи на себя, и в этой реальности t-shape должен становиться вашей базой — вертикаль привычных задач сохраняется, но ключевую роль начинает играть горизонталь

на практике это можно выстроить через ии-инструменты под разные задачи:
💻 разбирать позиции для глубокого понимания роли, ее ценности для бизнеса и влияния на результат
💻 прорабатывать техническую базу, чтобы разбираться в стеке, технологиях и уметь говорить со специалистами на одном языке
💻 подключать аналитику: считать конверсии, видеть узкие места и принимать решения на цифрах, которые ии помогает сформировать

поделитесь в комментариях — в чем из этого вы сейчас теряете больше всего "процессного" времени? 💡