Типичные ошибки при работе с нейросетями

Нейросети активно интегрируются в рабочие процессы: от подготовки текстов и визуала до разработки креативных концепций и аналитики. Однако на практике многие специалисты сталкиваются с разочарованием: результат «сырой», ответы не точные, а времени на доработку уходит больше, чем планировалось.

Чаще всего проблема не в самой модели, а в подходе к работе. ИИ — это инструмент генерации, а не эксперт, который понимает бизнес-контекст и несет ответственность за результат. Разберем ключевые ошибки, которые снижают эффективность работы с нейросетями.

Плохо составленный промт

Одна из распространенных ошибок — слишком общий запрос. Если промт формулируется на уровне «нужно придумать стратегию», «напиши хороший текст», но без конкретики, с большой вероятностью результат ни на что не сгодится. Нейросеть в таком случае выдает статистически правдоподобный, но обобщенный ответ. Он может выглядеть логично, но не будет решать конкретную бизнес-задачу.

Что делать. Перед формулировкой запроса определите:

— какую проблему вы решаете;
— для кого создается результат;
— какие ограничения существуют (например, ToV бренда, объем текста, формат).

Плохо: «Напиши пост про открытие салона красоты». Лучше: «Напиши пост для Telegram-канала о запуске нового салона премиум-сегмента в центре города. Аудитория — женщины 25–40 лет. Тон — нейтральный, без пафоса. Объем — до 1500 знаков. В конце добавь призыв „записывайтесь скорее“».

Во втором случае у модели есть рамки, а значит — выше шанс получить релевантный результат.

Отсутствие контекста и бизнес-вводных

Нейросети не знают особенностей вашей компании, процессов или стратегии. Без контекста они будут опираться на усредненные модели рынка. В результате получаются тексты и решения, которые выглядят логично, но не учитывают реальную специфику бизнеса.

Что делать. Перед началом работы кратко описывайте:

— нишу и позиционирование;
— особенности продукта;
— целевую аудиторию;
— текущую задачу в рамках стратегии;
— ограничения по бюджету, срокам или каналам.

Плохо: «Разработай стратегию продвижения для бренда украшений». Лучше: «Мы — локальный бренд украшений среднего ценового сегмента. Продаем через Telegram и офлайн-точку. Цель — увеличить повторные покупки. Бюджет ограничен. Основная аудитория — женщины 20-35 лет».

Попытка «выжать» другой результат без изменения параметров

Если ответ не устраивает, пользователи часто пишут «переделай» или «не подходит», но не уточняют, что именно не так. В таком случае модель генерирует примерно тот же текст — просто немного другими словами.

Что делать. Меняйте параметры задачи. Уточняйте, что именно требуется скорректировать: аргументацию, тональность, уровень детализации, формат.

Например:

— Сделай текст короче на 30%.
— Убери официальный стиль.
— Добавь конкретные примеры.
— Сделай структуру более четкой.
— Убери повторяющиеся формулировки.

Искусственный интеллект реагирует на конкретику. Чем точнее корректировка — тем заметнее будет разница в результате.

Отсутствие проверки фактов и логики

Искусственный интеллект может ошибаться, выдумывать факты или достраивать недостающие данные. Чаще всего это касается статистики, дат, нормативных требований, отраслевых деталей. Особенно критично это для юридических, финансовых и медицинских материалов.

ИИ обучается на больших объемах данных, но не все данные могут быть полными или точными. Это может привести к ошибкам в выводах.

Что делать:

1) Перепроверяйте факты, даты и цифры по первоисточникам. Это особенно важно для юридических, финансовых и медицинских материалов.

2) Проверяйте ссылки. Если ИИ ссылается на исследования, убедитесь, что эти исследования действительно существуют и доступны.

3) Изучайте нормативные документы. Если нейросеть упоминает нормативные требования, проверьте их по официальным документам.

Критически оценивайте информацию. Помните, что ИИ предлагает наиболее вероятный вариант ответа, а не гарантировано точный. Всегда критически оценивайте информацию, которую он предоставляет.

Использование текстов без редактуры

Даже хороший ответ редко бывает готов к публикации сразу. Тексты, написанные нейросетью, часто выглядят шаблонно, содержат избыточные формулировки и «воду». Если публиковать такой материал без доработки, это быстро становится заметно аудитории.

Воспринимайте сгенерированный текст как черновик, который нужно адаптировать под себя. Экспертная доработка — обязательный этап, если материал выходит во внешнюю коммуникацию.

Почему это важно?

Улучшение качества текста. Редактура помогает убрать лишние слова и фразы, сделать текст более лаконичным и понятным. Это особенно важно для технических и специализированных текстов, где каждая деталь имеет значение.

Соответствие стилю компании. Нейросети не всегда могут уловить нюансы корпоративного стиля. Редактура позволяет привести текст в соответствие с брендбуком, тоном и голосом компании.

Повышение доверия аудитории. Тщательно проработанный текст вызывает больше доверия у читателей. Это особенно важно в маркетинге, PR и других сферах, где важно поддерживать репутацию.

Увеличение вовлеченности: читатели предпочитают качественный контент. Хорошо отредактированный текст легче воспринимается и дольше удерживает внимание аудитории.

Разглашение конфиденциальной информацией

Еще одна серьезная ошибка — использование в запросах реальных персональных данных, финансовых показателей, условий контрактов или внутренних документов компании.
Соблюдайте базовые правила цифровой безопасности, иначе вы рискуете нарушить внутренние регламенты.

Что делать:

1) Не вставляйте в промты персональные данные клиентов. Избегайте использования реальных имен, адресов, номеров телефонов, электронной почты и других персональных данных. Например, вместо указания реального имени клиента, напишите «Иван Иванов». Вместо реального номера телефона, используйте «+7 (123) 456-78-90».

2) Не передавайте реальные коммерческие цифры. Финансовые показатели, такие как выручка, прибыль, себестоимость, бюджеты и другие коммерческие данные, должны быть скрыты. Используйте условные значения или диапазоны.

3) Используйте обезличенные примеры и условные данные. При описании ситуаций или кейсов используйте вымышленные названия компаний, должностей, продуктов и услуг. Например, «Компания X», «Продукт Y».

Краткие выводы

Нейросеть — это рабочий инструмент, а не автономный эксперт. Большинство проблем возникает из-за размытых задач, отсутствия контекста, слепого доверия к ответам и отсутствия редактуры.
Чем точнее вы формулируете запрос и чем внимательнее проверяете результат, тем выше его практическая ценность.