Екатерина Бодрова, контент-маркетолог, Санкт-Петербург
На работе я отвечаю за весь текстовый контент (сайт компании, презентации, печатные материалы, корпоративная энциклопедия на вики-движке, официальные письма) и за оптимизацию процессов в Jira. В этом году коммерческий директор компании предложил мне подумать, как интегрировать нейросети в работу. Сначала я не очень понимала, как это сделать, но потом разобралась и втянулась.
Я использую платный ChatGPT, который постоянно обучаю. И вот в чем он мне помогает:

1. Справочное бюро. Я довольно хорошо знаю наш продукт, но не на уровне инженеров. Если у меня возникает вопрос технического характера, я не дергаю каждый раз отдел разработки, а спрашиваю чатик.
2. Рутинная работа с текстом: переписать со скриншотов, «перевести» официальный документ с канцелярского на человеческий, создать тендерную документацию по специально подготовленному промпту.
3. Исследования, сбор и структурирование информации. Например, посмотреть, что писали в СМИ и блогах на нужную мне тему, какие есть исследования, что публикуют конкуренты.
4. Генерация контента. Я категорически против использования «сырых» текстов с обилием ИИ-маркеров, но могу, например, попросить нейросеть составить список блогов наших зарубежных коллег, вручную найти в них нужные статьи, с помощью нейронки рассортировать на рубрики. И на основе этой информации с учетом российских реалий писать новые статьи для нашего бренда. Кое-что, конечно, приходится редактировать вручную, но использование ИИ здорово экономит время.
5. Генерация идей — не конек ChatGPT, но в качестве «костыля» подойдет. Недавно просила нейросеть накидать идеи для новогодних подарков контрагентам и помочь с названием новой продуктовой линейки.
6. Якорные ссылки для нашей Wiki в Confluence. Зачем делать вручную, когда можно не вручную?
Оказалось, я почти идеальный пользователь нейросетей, потому что в коммуникациях очень люблю погружаться в контексты. Некоторым людям обычное для меня количество подробностей кажется чрезмерным, но оно очень помогает в составлении промптов. Я обнаружила, что сама в некотором роде мыслю блок-схемами и порой сильно ударяюсь в детализацию.
Чтобы адаптировать нейросеть под задачи конкретной компании и специалиста, ее нужно постоянно обучать, и для этого понадобятся определенные навыки и знания, которые можно получить на специальных курсах.

Дизайн: ИИ как еще один инструмент в руках специалиста
Важные качества для дизайнера — творческое мышление, чувство стиля и способность доносить свое видение до коллег и аудитории. Свежие и неординарные визуальные решения часто рождаются в дискуссии, и здесь искусственный интеллект вряд ли заменит человека в ближайшее время. Но для опытного специалиста он становится еще одним инструментом, часто в сочетании с Figma или Adobe Illustrator.
Андрей Десятников, UX-дизайнер, Москва
В продуктовом и UX-дизайне мы только-только наблюдаем, как ИИ эволюционирует от уровня инструмента до уровня условного стажера. Заменить человека он не может, но есть задачи, где его использование уместно.
Если вы ничего не понимаете в дизайне, то дай вам хоть самые лучшие инструменты, это не поможет. Любым инструментом нужно сначала научиться пользоваться. А вот если вы наняли стажера, то ему просто можно объяснить задачу, и он с помощью Figma Make или Amplitude Agents все выполнит. Если задача не самая элементарная, он наломает дров, сделает неидеально, но в целом справится. И качество работы зависит в том числе от того, насколько вы готовы учить стажера на его же ошибках. То же самое и с ИИ.
У людей, даже если это начинающие специалисты, есть одно важное конкурентное преимущество перед машинами. У каждого дизайнера свое чувство прекрасного, видение «самого правильного» дизайна. Многие готовы аргументировать свою точку зрения, даже если она противоречит всем правилам: так рождаются свежие идеи и решения. ИИ пока не научился спорить и доказывать свою правоту. На каждую правку он скорее даст нейтральный ответ вроде «you are absolutely right», и качественно новых решений здесь не будет.
Я могу порекомендовать ИИ-инструменты для дизайна двум категориям:
1. Опытным специалистам, которые знают, что им нужно, и могут трезво оценить результат. ИИ уже способен выполнять простые задачи вроде дизайна UI-китов и анализа пользовательских сессий быстро и качественно.
2. Людям, далеким от дизайна, которым нужно решить простую задачу. Открыли салон красоты, и нужен лендинг с фото и отзывами довольных клиентов? Нет смысла искать дизайнеров и платить им гонорар: нейросеть все сделает бесплатно.
А вот начинающим и особенно мидл-дизайнерам я бы советовал продолжать набивать руку на Figma, заручившись поддержкой опытного тимлида. Только так вырабатывается собственный стиль, на который уже потом можно натренировать нейросети Claude или DeepSeek.
Нейросеть может анализировать большие массивы данных, предлагать на выбор несколько шаблонных решений, создавать и обрабатывать изображения, генерировать элементы интерфейса. Но решать, что из этого использовать с учетом потребностей компании и аудитории, ситуации на рынке, культурных контекстов, моды и фирменного стиля, все равно должен человек.

Менеджмент: экономия времени и работа с данными
Использование ИИ-инструментов в работе продакта становится новой нормой. Эта практика помогает держать уровень профессионализма. Нейросети анализируют огромные объемы данных для выявления инсайтов, на основе которых менеджер может принимать более обоснованные решения. ИИ может обрабатывать больше информации, чем человек, быстрее реагировать на изменения и создавать продукты, которые лучше соответствуют потребностям пользователей и бизнес-целям.

Антон Куликов, продакт-менеджер, Валенсия (Испания)

В работе продакта уже трудно найти область, в которой ИИ не применяется. Опишу практику, принятую в нашей команде.

1. Каждый день модель анализирует десятки звонков клиентов, подсвечивает их боли, проблемы и трудности. Эти сигналы ложатся в основу новых инициатив. Первичная обработка экономит десятки часов на прослушивание и прочтение исходного материала.

2. Чтобы инициатива пошла в работу, ее нужно описать и защитить. Здесь LLM помогают быстро заполнить черновик по шаблону, экономя время.

3. Если для обоснования инициативы нужно провести анализ рынка, то первичный обзор можно поручить режиму deep research.

4. Чтобы визуализировать изменения в продукте, специальные ИИ-инструменты помогают сделать интерактивные прототипы. Это экономит время сразу трех человек: дизайнера, продакта и фронтенд-разработчика.

5. Любая коммуникация, особенно на неродном языке, становится лучше, если пропустить ее через LLM с нужным промптом. Нейросеть устранит грамматические и стилистические ошибки и учтет контекст адресата.

6. Документирование встреч встроено уже в большинство инструментов для видеозвонков: на выходе легко получить чек-лист с перечислением конкретных действий и решений.

Искусственный интеллект помогает анализировать данные, обсуждать методологии, проводить исследования, оценивать навыки специалистов. В то же время бездумно полагаться на него тоже нельзя. Никто не любит очевидно сгенерированных текстов, особенно когда продакт потом не может объяснить, что в них написано. Модели, анализирующие любые данные, регулярно ошибаются, придумывают то, чего нет. Любые данные, цифры и расчеты приходится проверять.

Если вы научитесь грамотно работать с ИИ, обучать его на основе качественных данных и реальных практических задач, то он точно не заменит вас на рабочем месте. Зато станет еще одним полезным инструментом и конкурентным преимуществом — не менее важным, чем знание иностранного языка или умение достойно держаться на собеседовании.