Несмотря на стремительный рост популярности ИИ-ассистентов, многие продолжают использовать их неэффективно. По результатам опроса Faves Communications и LibraChat, 7 из 10 россиян признались, что не используют возможности ИИ в своей работе в полной мере. Завышенные ожидания, поверхностная оценка возможностей и неправильная постановка задач приводят к тому, что полученные результаты не соответствуют запросам. Марианна Базаркулова, эксперт по практическому применению ИИ в бизнесе платформы искусственного интеллекта LibraChat, назвала три самые распространенные ошибки, которые мешают получать от ИИ максимальную пользу.

1. Ожидать, что искусственный интеллект полностью сделает за тебя всю работу

Самое распространенное заблуждение — воспринимать ИИ как полноценную замену сотрудника. На самом деле ИИ — это инструмент, который помогает выполнять задачи быстрее, но не способен самостоятельно принимать стратегические решения. ИИ не владеет тем пониманием бизнеса, продукта и целевой аудитории, которое есть у опытного специалиста. Если человек сам не способен разобраться в задаче, то и ИИ вряд ли справится с ней на высоком уровне.

Аналогично и с бизнес-процессами. Если в компании отсутствуют маркетинговая стратегия, аналитика, регламенты или четкое описание процессов, искусственный интеллект не создаст их «из воздуха». Он способен усиливать уже существующую систему, но не заменять ее.

2. Оценивать ИИ по одной небольшой задаче

Многие делают выводы о возможностях искусственного интеллекта, ограничиваясь одним простым запросом вроде «напиши пост» или «подготовь рассказ», но такой подход редко позволяет увидеть реальную ценность технологии.

Максимальный эффект от ИИ раскрывается при работе с большими объемами информации и выполнении повторяющихся операций, например, при анализе сотен публикаций, обработке массивов данных, мониторинге информационного поля, генерации множества вариантов контента, классификации обращений клиентов или поиске закономерностей для аналитических сводок. Именно на масштабных задачах ИИ существенно экономит время, снижает операционные издержки и повышает производительность команды.

3. Использовать ИИ без качественного промптинга и контроля результатов

Качество результата работы ИИ напрямую зависит от четкости поставленной задачи: даже самая передовая модель не сможет предложить эффективное решение, если запрос лишен конкретных деталей. Практика показывает, что пользователи нередко допускают типичные ошибки — дают слишком общие формулировки, не раскрывают контекст (особенности компании, продукта и целевой аудитории) и не обозначают критерии качества.

Чтобы добиться максимального эффекта, можно выстроить систему проверки и уточнения результатов: после первичной генерации материала стоит дать ИИ дополнительные указания — исключить шаблонные фразы, усилить аргументацию, подкрепить тезисы конкретными данными либо скорректировать тональность текста. Многоэтапный подход в работе с ИИ существенно повышает ценность итогового продукта.

При этом важно осознавать границы возможностей технологии: задачи, где критически важны профессиональное чутье и человеческий опыт, не подлежат полной автоматизации. К ним относятся, в частности, разработка стратегических решений, управление репутационными рисками, создание креативных концепций, ведение переговоров и принятие управленческих решений — здесь ключевую роль продолжает играть сам человек.

Онлайн-опрос проводился с 13.05.2026 по 25.05.2026 среди 1217 россиян старше 18 лет

Источник: