Что уже сейчас используют 80% бизнеса?
Тут мы не откроем Америку, если скажем, что большинство предпринимателей (особенно в диджитал-среде Астаны и всего Казахстана) пользуются ChatGPT или Claude. Это уже стало базовым минимумом для запуска тех же лендингов или настройки маркетинга. Мы перекладываем на ИИ рутинные задачи или то, что не знаем, как сделать самим. И вместо многочасового ресерча и обучения новому навыку задача решается за 5–30 минут. В этой статье мы хотим разобрать, как делать это правильно, чтобы результат не получался слишком «ИИшным» и шаблонным, как у всех.
Где можно использовать ИИ?
Да почти везде. Можно генерить тексты, картинки, выстраивать стратегию продвижения бренда, писать код и даже использовать ИИ как психолога. Но лучше делать это с умом. Сразу предупреждаем: в этой статье не будет заезженных инструкций и промптов в стиле «как использовать <Подставьте нейросеть> на 200%». Мы лишь поделимся своим личным опытом и расскажем, как реально сократить нагрузку на сотрудников компании, чтобы брать больше задач и больше зарабатывать.
Нет такой ИИ, которая закроет все задачи
Давайте представим все популярные LLM как отдельных людей. У каждого специалиста есть свои сильные и слабые стороны. Согласитесь, бесполезно приходить к автомеханику и просить его создать сайтэ — да, получиться-то может, но это скорее исключение из правил.
С ИИ точно так же: одна нейронка лучше собирает логику конверсии, вторая генерирует крутые кинематографичные сцены, третья отлично ищет информацию в интернете, а четвертая просто популярна (не будем показывать пальцем). Поэтому подходим к выбору ИИ под задачу осознанно, чтобы получать хороший результат и не расходовать токены впустую.
Токены — это своего рода «монетки», которые выдаются вам в определенном количестве и с помощью которых вы оплачиваете работу ИИ (если очень сильно упростить и не вдаваться в технические детали).
Рассмотрим популярные нейросети: для каких задач они подходят, а также расскажем про их рост за год.
ChatGPT
Ну, это уже попса) Все о нем знают, все им пользуются. На минуточку, у него 5.7 миллиарда визитов в месяц (против 5.1 млрд год назад). Можно назвать эту LLM универсальным швейцарским ножом, с помощью которого закрывается много задач.
- Сильные стороны: Отличный баланс между логикой, креативом и написанием кода. Несомненный плюс — огромная экосистема: за одну подписку вы получаете Codex (агент для кода), Sora (генерация видео) и обычную LLM, которая не сжирает лимит токенов за час, как это делает Claude. Нельзя обойти стороной сильнейший анализ данных: можно загрузить Excel-отчет с продажами и попросить найти закономерности или провести ABC-анализ.
- Слабые стороны: Тот самый «ИИшный» стиль текста. По умолчанию пишет очень шаблонно, использует слова вроде «безусловно», «в современном мире», «важно отметить». Текст, написанный ChatGPT без доработки, сразу распознается читателем и перестает внушать доверие. Также иногда он ленится на объемных задачах, выдавая обрубленный или поверхностный результат.
Claude
Сейчас о нем говорят буквально все. Мы можем описать эту ИИ как гениального копирайтера и Senior-разработчика. Здесь мы имеем 0.6 млрд визитов против 0.1 млрд в прошлом году.
- Сильные стороны: Самый человечный и литературный слог среди всех ИИ. Если нам нужен качественный текст для лендинга или прогрева, который не придется переписывать, мы сразу идем к Claude. По нашим наблюдениям, он является сильнейшим агентом для программирования, а если дополнить его правильными скиллами, он превращается в машину для создания MVP за неделю.
- Слабые стороны: Нет встроенного генератора картинок (только анализирует то, что загружаете вы). Конечно, может что-то сгенерить кодом, но визуально это будет очень слабо. Для картинок лучше использовать ChatGPT или Gemini. Хуже ищет свежую информацию в интернете по сравнению с конкурентами. Имеет очень жесткие фильтры безопасности — может отказаться писать текст, если сочтет тему малейшим образом спорной.
Gemini
Эта LLM глубоко интегрирована со всеми сервисами Google. А так как многие бизнесы ведут документацию в облаке, Gemini становится топовым помощником в анализе файлов, писем и таблиц с Google Drive. У нее 2.5 млрд визитов против 0.4 млрд год назад.
- Сильные стороны: Полная нативная интеграция с экосистемой Google. Можно попросить: «Сделай саммари из писем от клиента X за последнюю неделю» (если вы используете Gmail). Работает с интернетом в реальном времени быстрее многих аналогов — эдакий Google-поиск на максималках для свежих новостей. Круто переваривает мультимедиа: может проанализировать часовое YouTube-видео без сторонних плагинов. Ну и, конечно, генерация изображений с помощью встроенной модели Nano Banana 2. С уверенностью можем сказать, что это лучшая нейросеть для нестандартных дизайнерских задач. Версия Pro/Advanced имеет огромное окно контекста (до 2 млн токенов).
Контекст – это как память у человека. Чем больше токенов выделено на контекст, тем больше деталей запоминает нейросеть в вашей переписке
- Слабые стороны: Периодически проигрывает ChatGPT и Claude в сложных логических задачах и кодинге. Главный минус — иногда чересчур уверенно галлюцинирует (выдумывает факты), поэтому в серьезных вопросах обязателен фактчекинг.
Grok (от Илона Маска)
Его мы можем назвать дерзким маркетологом и охотником за трендами. По посещениям: 0.35 млрд визитов против 0.2 млрд год назад.
- Сильные стороны: Имеет эксклюзивный доступ к данным из X (Twitter) в реальном Зее времени. Если нужно понять, о чем прямо сейчас спорят люди, какие мемы в тренде и какой инфоповод взлетает — Grok вне конкуренции. Меньше цензуры: в нем есть «Fun mode» (веселый режим), позволяющий генерировать острые, ироничные и провокационные рекламные кампании без отказов из-за политкорректности.
- Слабые стороны: Существенно слабее в программировании, аналитике и структурировании больших объемов данных. Подходит для узкого спектра задач (маркетинг, соцсети, тренды), поэтому как основную бизнес-нейросеть использовать сложно.
Perplexity
Ваш личный научный руководитель и исследователь. За год этот поисковик совершил огромный скачок: сейчас он собирает около 200–240 млн визитов ежемесячно, в то время как в начале прошлого года эта цифра колебалась в районе 40–50 млн.
- Сильные стороны: Позиционирует себя как ИИ-поисковик. Главная фишка — всегда дает ссылки на источники, что сводит галлюцинации практически к нулю. Идеален для конкурентного анализа рынка, поиска статистики и сбора фактуры. Там, где вы потратили бы 3 часа на перекапывание Google, Perplexity выдает структурированный ответ с пруфами за 30 секунд.
- Слабые стороны: Точно не про креатив. Просить его написать художественный текст, придумать концепцию дизайна или написать сложный код — плохая идея. Он создан для синтеза и поиска информации, а не для ее создания с нуля.
Вывод
Внедрение ИИ в рабочие процессы это вопрос выживания и конкурентоспособности на рынке. Не пытайтесь найти «волшебную таблетку», которая решит все проблемы разом. Секрет эффективности кроется в грамотном делегировании: используйте Claude для текстов и кода, Gemini и ChatGPT для работы с документами и визуалом, а Perplexity для глубокого ресерча. Тестируйте разные подходы, собирайте собственный арсенал проверенных нейросетей под конкретные задачи, и вы увидите, как рутина уходит на второй план, освобождая время для реального масштабирования вашего бизнеса.
