В первой части я и коллеги из Сбера, Яндекса, VK, AvitoTech, ВТБ и 2ГИС рассказывали, какими нейросетями пользуются каждый день и как это упрощает их работу. Но есть и обратная сторона. В продолжении мы поделимся тем, какие задачи принципиально делаем только руками и какой громкий хайп вокруг нейросетей оказался переоценённым.
Это дело принципа: буду делать руками, даже если ИИ быстрее
Да, такие задачи есть и их немало. К сожалению, положиться на ИИ как на достоверный и точный источник чего бы то ни было — нельзя. Он нестабилен, может даже обманывать, может пытаться угодить и много чего ещё. Он как торговец на базаре, который убеждает купить платье: «Ой, так хорошо на тебя село, вот будто на тебя шили». Точно не стоит ему доверять разработку сложных сервисных решений или тяжёлый функционал и логику.
Ещё один нюанс: 3D и видео. Если мы готовим видео для производства или чего-то ещё, в чём важна точность в деталях — только ручки. Зачастую, видео с нейронки выглядят не так аккуратно, что ли, как и 3D. Есть инструменты, которые круто рендерят, но готовые файлы нужно доделывать.
И ещё один момент — презентации. Я не нашла ни одного инструмента, который бы классно их создавал, вот хоть сразу бери и иди выступать. Чаще — это как шаблонная история из PowerPoint 2003 года: 100% ностальгии, 0% креативности.
А вот что коллеги оставляют за собой и в каких задачах не доверяют ИИ:
«Что я делаю руками? Принципиально — ничего. Я работаю головой.
То, чего искусственный интеллект пока не может делать — это по-настоящему понимать. Самое важное — сформулировать правильный вопрос. Вопросы рождаются у человека. Их нельзя набрать руками — они появляются в голове. Это первое.
Второе — это сфера эмоций и чувств. Машина не может чувствовать так, как чувствует человек. Часто даже сам человек не в состоянии словами передать всю гамму своего внутреннего состояния. Именно поэтому работа с людьми строится через живое общение, через личные встречи и прямую коммуникацию. Это невозможно полноценно передать в AI.
Нельзя просто сказать: «Накидай свои эмоции в бота и получи ответ». Человек приходит со своими вопросами и состоянием к своему лиду. Тот понимает направление, в котором нужно двигаться, помогает правильно сформулировать запросы — и уже с этими вопросами человек (сам или вместе с лидом) идёт в AI, чтобы получить нужные ответы.»
«Пока что — презентации. AI-сервисы уже умеют быстро собирать слайды, но результат часто выглядит слишком шаблонно. Для меня презентация — это ритм, акценты, внимание аудитории и визуальная иерархия. Особенно в исследовательской работе. Можно принести сильные выводы, но если они поданы тяжело или без акцентов, часть ценности просто теряется. Поэтому финальную подачу я предпочитаю собирать вручную.»
«Я никакие задачи не доверяю ИИ. Нейросети хороши, когда надо быстро, а в рабочих задачах для нас важнее качество. ИИ галлюцинируют, ошибаются, не учитывают контекст и теряют детали, а при вводе новых условий забывают предыдущие, поэтому на качественный результат можно не рассчитывать. Максимум, на что они способны — это базовый анализ данных и систематизация. И то, лучше всё перепроверить.»
«Все обычные рабочие задачи, такие как проектирование юзер-флоу или сборка макетов, я делаю руками. Во-первых, подобрать решение, соответствующее бизнес-требованиям и учитывающее очень много нюансов разработки продукта ИИ не сможет, он просто не знает всего бэкграунда, на который я опираюсь, принимая решение. А загружать в него особенности архитектуры проекта, интеграции со смежными системами, требования от аналитиков очень долго, проще и быстрее сделать руками. Как-то попробовала, результат был неприменим. Во-вторых, что касается сборки макетов, то мы используем готовый UIKit, и как бы ИИ ни рисовал похожие на наш kit макеты, всё равно в них много ошибок и снова — быстрее и проще сделать руками.»
«Я принципиально не даю Claude работать над UX-частью и архитектурой интерфейса. В большинстве случаев он выдаёт средний либо плохой результат. При этом прототип ему можно доверить, чтобы глянуть примерную функциональность, которую ты, естественно, переработаешь.»
«Принципиально продолжаю делать руками ресёрч и поиск вдохновения — особенно на этапе, когда нужно нащупать уникальный вайб проекта.
Нейросети прекрасно справляются со средним, «усреднённым» результатом, потому что по своей природе они стремятся угодить максимально широкой аудитории. Но по-настоящему сильное и отличное от рынка решение рождается только тогда, когда материал пропускаешь через себя. Я сознательно смотрю на смежные области — архитектуру, автомобили, индустриальный дизайн, фотографию — и собираю из этих источников собственную визуальную палитру.
Именно поэтому личный глубокий ресёрч и погружение в контекст для меня остаются важной частью процесса. Без этого сложно создать по-настоящему авторское и выделяющееся решение.»
«Мам, а ИИ выйдет!? Нет, он наказан»: ситуации, когда задачу не отдают нейросетям, потому что существуют ограничения
В моей компании нет прямых запретов на использование ИИ для каких-то конкретных задач. Однако есть здравый смысл и его не стоит игнорировать. Назовите это паранойей, но тут действует тот же принцип, что и в раздаче доступов к рабочей фигме стажерам. Всегда есть риск, что все пойдет по «правилу трёх П» (если интересно, что за правило, спросите меня лично). То же касается спецификаций и документов по проекту. В общем, если это не локальная фигма и нейронка, установленная на компуктер конкретного пользователя, да и к тому же он подключает все свои API личные, некорпоративные, то твори как знаешь, но в случае чего — «я тебя найду, я спортсмен».
Коллеги из бигтеха не передают нейросетям конфиденциальные данные, NDA и персональную информацию. В Сбере, по словам Дениса Ягодкина, сотрудники проходят тестирование, которое подтверждает, что они понимают и соблюдают эти правила. Также в Сбере запрещена пересылка файлов через мессенджеры. Екатерина Никишина из AvitoTech всегда обезличивает исследования. В Яндексе, как рассказал Дмитрий Богдашкин, всё остаётся в закрытом контуре и собственных корпоративных LLM.
Но есть и свои нюансы:
«Внутренним локальным ИИ VK можно отдавать что угодно, но мы железно не используем ИИ для исследований и в качестве синтетических респондентов.»
«Прежде чем отдавать какую-либо чувствительную информацию в нейросеть, нужно использовать внутреннюю нейронку, которая анонимизирует запрос. В остальном никаких ограничений нет.»
«Прямых запретов на использование ИИ у нас нет. Наоборот, если дело касается каких либо креативных задач, использование ИИ приветствуется. У нас такой подход, что главное хороший результат и качественно решенная задача, а уж какими инструментами это было достигнуто, не важно»
Переоценённый хайп, на который все повелись
Насколько я могу судить по разговорам коллег, пёстрым заголовкам из интернета и просто тонне разных роликов: ИИ ЗАМЕНИТ ЛЮДЕЙ! Будто из громкоговорителя все вокруг кричат, что по последним новостям всех и везде по всему миру сокращают, 90% работы выполняет ИИ и тому подобное. Давайте так, это не первый и точно не последний технологический бум. Да, наверное, он самый яркий, и да, на нашу долю опять выпало что-то судьбоносное. Ну камон, были портные с сапожниками, на смену им пришли заводы с масс-маркетом, которые практически стёрли эту нишу своей доступностью и зачастую не меньшим удобством. Но исчезли ли такие мастера? Нет.
В общем, это я к чему: ИИ не сулит никому безработицу, но совершенно точно несёт с собой изменения и перемены во всём мире. И глупо стоять на пути этого цифрового цунами, будто вы «Трус, Балбес и Бывалый», и говорить: «Нет, я не поддамся. Я не согласен!!!» — вас просто смоет. В динамичном мире нельзя оставаться статичным.
Спросила коллег, что они считают самым раздутым хайпом:
«Самый громкий хайп, с которым я столкнулся, особенно учитывая, что я постоянно работаю в сфере дизайна, — это утверждение, что нейросети заменят дизайнеров.
Нет, нейросети не заменяют дизайнеров. Дизайнеров заменяют компании — тех, кто не научился пользоваться нейросетями.
Дизайнер, который сегодня не работает с AI, — это как дизайнер, который не знает современных инструментов дизайна. Такие специалисты уже неконкурентоспособны.
Поэтому главный хайп в том, что «ИИ заменит». Нет, не заменит. Заменят работодатели тех людей, которые не смогли разобраться, что такое AI.»
С тем, что главный миф — это «ИИ заменит дизайнера», согласны и в VK, и в ВТБ. Надежда Долгина из ВТБ уточняет, что нейросети упростят жизнь тем, кто работает с графикой и видео, но связать визуал с бизнес-целями и системными требованиями ИИ пока не умеет — для этого нужен человек.
Но есть и второй переоценённый миф — про волшебную кнопку. Екатерина Никишина из AvitoTech говорит о том, что идеального результата с одного нажатия не бывает: генеративный стиль уже слишком узнаваем, а первый ответ модели почти никогда не является готовым продуктом. Александр Щеблыкин из 2ГИС добавляет про вайбкодинг — результат часто приходится переделывать, теряя то самое время, которое хотели сэкономить.
«Я считаю сильно переоценённой общую идею «волшебной кнопки».
Вокруг ИИ было много ожиданий: мол, скоро появится универсальный инструмент, который самостоятельно будет делать дизайн, покупать билеты или управлять финансами. На мой взгляд, на текущем этапе это всё ещё значительно завышенные ожидания. Такой волшебной кнопки, как «сделай мне дизайн» или «заработай деньги», пока не существует.
В дизайне это особенно заметно. ИИ — мощный и полезный инструмент, но точно не волшебная палочка. Чтобы получить действительно сильный результат, по-прежнему требуется глубокое понимание задачи, качественные референсы, развитый вкус, чёткое видение и серьёзная работа с промптами и итерациями.
Самый ценный навык дизайнера сегодня смещается от технического владения софтом к вкусу, стратегическому видению и умению эффективно направлять ИИ в нужное русло.»
Эпилог
За всеми этими разговорами, историями и цитатами стоит одна простая мысль: ИИ не пришёл отобрать у нас работу. Для тех, кто готов учиться, он поможет ускорить процессы, например, превратить «один ролик в год» в десятки видео, часы рутины — в минуты, а размытые идеи — в готовые решения.
Уже недостаточно просто хорошо рисовать, писать или анализировать — нужно уметь ставить правильные вопросы, чувствовать контекст и направлять ИИ как опытного, но пока своенравного помощника.
Продолжайте делать то, что машина пока не умеет: глубоко понимать людей, чувствовать эмоции и принимать по-настоящему человеческие решения.