Блог

Искусственный интеллект уже умеет выполнять работу, на которую раньше требовались часы или даже дни. Midjourney генерирует иллюстрации, ChatGPT пишет тексты, Сlaude программирует а специализированные сервисы вроде Gamma или Tome обещают собрать готовую презентацию для бизнеса за 30 секунд; для этого якобы достаточно ввести текстовый запрос (промпт). На этом фоне появилась вполне понятная идея: создание бизнес-презентаций тоже можно полностью передать ИИ. Больше якобы не нужны долгие согласования, несколько этапов дизайна и десятки правок. Нейросеть получает материалы и практически сразу выдает готовый результат.

На практике такой подход работает только до определенного уровня. ИИ действительно ускоряет многие этапы работы, но появление полноценной бизнес-презентации сопряжено с пониманием задачи, аудитории и контекста. Она должна последовательно доносить мысль, правильно расставлять акценты и помогать компании получить нужную реакцию клиента, инвестора или партнера. Именно здесь возможности автоматической генерации ограничены (во всяком случае пока).

Проблема усредненного (шаблонного) дизайна

Любая нейросеть обучается на огромном массиве уже созданных материалов. Она анализирует существующие изображения, сайты, презентации, рекламные макеты и другие данные. Поэтому при генерации дизайна алгоритм часто выбирает наиболее распространенные визуальные решения. Например, компании из сферы логистики нужен новый питч-дек. ИИ вполне предсказуемо выбирает синие оттенки, фотографии грузовиков из фотобанков, стандартные иконки и привычную корпоративную верстку. Текст распределяется по одинаковым блокам, а структура повторяется от слайда к слайду.

Формально все сделано правильно. Информация читается, цвета сочетаются, изображения соответствуют теме. Проблема появляется в момент, когда рядом оказываются презентации конкурентов. Они могут выглядеть почти так же. Для тендера, переговоров или встречи с инвесторами такой результат слабый. Компания теряет визуальную индивидуальность и становится одной из многих. Аккуратный дизайн сам по себе не помогает выделить продукт, показать масштаб бизнеса или передать характер бренда.

Пример сгенерированной презентации по стандартному промту

С подобной ситуацией столкнулся крупный застройщик, который решил сэкономить на разработке питч-дека нового жилого комплекса и использовал ИИ-сервис. Получилась вполне аккуратная презентация: зеленые блоки про экологичность, стандартные изображения недвижимости, короткие тезисы и современная верстка. При этом в ней почти не чувствовался сам проект. Исчезли масштаб и премиальность жилого комплекса, а фирменная айдентика практически не использовалась. В результате презентация воспринималась как очередной шаблонный проект на рынке недвижимости. Инвесторы увидели качественно собранные слайды, но не получили визуального подтверждения заявленного уровня объекта.

При разработке дизайна при участии профессионального дизайнера (человека) подход другой. Визуальный язык строится вокруг конкретной задачи бизнеса. Специалист работает с фирменным стилем, композицией, контрастами, сеткой и типографикой. Иногда ради нужного эффекта приходится сознательно отходить от привычных правил. Так появляется презентация, которую можно связать с конкретной компанией даже без логотипа на каждом слайде.

Пример дизайна презентации при участии профессионального дизайнера (человека)

Смысловые ошибки и потеря контекста

Хорошая бизнес-презентация воссоздается как последовательная история. Каждый следующий слайд продолжает предыдущий и постепенно подводит аудиторию к нужному выводу или действию. Генеративная нейросеть работает с текстом иначе. Она анализирует полученные данные и пытается превратить их в понятные короткие формулировки (визуальные шаблоны и рендеры). Для обычного информационного материала этого может быть достаточно. В профессиональной бизнес презентации подобное упрощение чаще всего неуместно.

Нейросеть способна сократить отраслевой термин, заменить его более распространенным словом или переформулировать сложное объяснение. В некоторых случаях текст действительно может стать “проще”, но при этом исчезает профессиональная точность. Отдельная проблема – фактические ошибки и вымышленные данные, которые модель может добавить при недостатке исходной информации. Для b2b-презентации цена такой ошибки значительно выше, чем для обычного текста. Клиент хорошо знает свою отрасль и замечает неточную терминологию. Несколько неправильных формулировок способны изменить отношение ко всей презентации. Читатель/зритель уже оценивает не дизайн слайдов, а компетентность компании.

Похожая ситуация произошла в финтех-компании при подготовке отчета для регулятора. В презентации требовалось объяснить работу сложного алгоритма скоринга. Исходный текст передали нейросети с задачей сделать формулировки проще и понятнее. ИИ действительно упростил описание, но вместе с ним изменил юридический смысл нескольких фраз. В новой версии деятельность компании могла трактоваться двусмысленно с точки зрения законодательства. Ошибку обнаружили только во время финальной проверки. В результате текст пришлось вручную переписывать ночью перед встречей.

Работа специалиста начинается с понимания бизнеса клиента.

Нужно разобраться в продукте, аудитории, конкурентах и цели самой презентации. Только после этого можно решать, какой график или диаграмму интегрировать, какую цифру вынести на первый план и какой объем объяснений потребуется аудитории. Без такого контекста даже грамотно сокращенный текст может работать против компании.

Работа со сложными и уникальными данными

Большинство серьезных бизнес-презентаций состоит далеко не только из заголовков, фотографий и нескольких коротких тезисов. В них появляются финансовые таблицы, технические характеристики, графики, схемы производства, архитектура ИТ-систем, сравнительные данные и расчеты. Здесь автоматическая генерация сталкивается с еще одной проблемой. Алгоритм хорошо работает с распространенными форматами визуализации, но гораздо хуже понимает смысл конкретного массива данных.

Если загрузить сложную Excel-таблицу, нейросеть может предложить стандартный график или диаграмму. Визуально результат будет выглядеть проще исходной таблицы, но полезность информации при этом может снизиться. Алгоритм не знает, какая строка из пятидесяти действительно влияет на решение клиента и почему одна цифра должна занимать половину слайда, а остальные можно оставить второстепенными. То же происходит с техническими схемами. Стремление сделать слайд визуально легче иногда приводит к удалению деталей, ради которых этот слайд вообще создавался.

Производитель промышленного оборудования столкнулся с такой проблемой при подготовке коммерческого предложения. Компания попробовала собрать презентацию через ИИ. В исходных материалах находились чертеж конвейерной линии и подробная таблица технических характеристик металлов. Нейросеть заменила сложный чертеж на привлекательную абстрактную иллюстрацию промышленного предприятия. Большую таблицу алгоритм посчитал перегруженной и убрал с основного слайда. Презентация стала визуально легче, но клиент потерял доступ к информации, необходимой для оценки предложения. В результате более полезным оказалось предложение конкурента, где технические параметры были показаны через понятные схемы и таблицы.

В подобных задачах дизайнер работает как визуальный редактор. Большой массив данных разбирается по смыслу, после чего определяется иерархия информации. Второстепенные элементы уходят на задний план, ключевая цифра получает визуальный акцент, а сложная схема перерабатывается в понятную инфографику.

Цель бизнес презентации вполне практичная: адресат должен быстро увидеть и понять главное, не изучая несколько минут каждый слайд.

Ограничения при кастомизации и правках

Главный аргумент в пользу ИИ-презентаций – скорость. На первом этапе преимущество действительно заметно. Сервис способен собрать несколько десятков слайдов гораздо быстрее человека. Сложности начинаются после первой итерации. В реальной работе презентацию почти никогда не принимают без изменений. Руководитель просит заменить фотографию, маркетолог обновляет цифры, отдел продаж меняет формулировку, а клиент хочет переставить два блока. Иногда требуется изменить один элемент, сохранив весь остальной дизайн без изменений. Для генеративных инструментов такие точечные правки всегда слабое место. Запрос на небольшое изменение может привести к повторной генерации всего слайда. Вместе с нужным элементом меняются расположение объектов, изображения, фон, шрифты или другие детали. А такие галлюцинации ни к чему. Работать с ними невероятно сложно. В итоге тратится значительно больше времени, чем казалось поначалу. В результате время, которое удалось сэкономить на первой версии уходит на подбор новых промптов и попытки исправить последствия очередной генерации. Пользователь получает результат быстро, но контролировать его с такой же точностью, как обычный редактируемый макет, гораздо сложнее.

В профессиональном макете элементы остаются управляемыми. Текст, фотографии, иконки, графики, фоны и другие объекты находятся на отдельных слоях или редактируются независимо друг от друга. Одну цифру или изображение можно заменить без полной пересборки слайда. Для бизнеса это особенно полезно после завершения проекта. Презентации продолжают жить: меняются цены, показатели, продукты, фотографии команды и условия сотрудничества. Чем проще редактировать исходный файл, тем меньше времени потребуется на следующие версии.

ИИ как инструмент в работе над презентацией

Все эти ограничения не означают, что нейросети бесполезны при создании презентаций. Мы в студии Berezovski.by используем ИИ в реальных проектах, но передаем ему те задачи, с которыми он действительно хорошо справляется. Нейросети ускоряют поиск визуальных идей и референсов, помогают создавать отдельные изображения и фоны, расширять границы фотографий и автоматизировать повторяющиеся операции. Например, нейросеть может быстро, коректно и очень точно удалить фон с нескольких десятков фотографий. Человеку нет смысла тратить часы на работу, которую алгоритм выполняет за несколько минут. За счет этого специалист получает больше времени на задачи, напрямую влияющие на результат презентации.

Архитектура проекта, последовательность слайдов, смысловые акценты и визуальный стиль требуют понимания бизнеса и аудитории. Здесь недостаточно красиво разместить текст и подобрать изображения. Нужно определить, что человек должен увидеть первым, какую информацию запомнить и к какому выводу прийти после просмотра. Поэтому наиболее практичная модель работы сегодня строится вокруг совместного использования ИИ и профессиональной разработки. Нейросеть берет на себя часть технической и рутинной работы. Специалист отвечает за логику, точность, дизайн и конечную бизнес-задачу.

Презентация должна решать задачу бизнеса

Презентацию оценивают не по скорости ее создания. Для компании гораздо полезнее другой критерий – результат после показа. Инвестор должен понять потенциал проекта, клиент – увидеть выгоду предложения, партнер – разобраться в модели сотрудничества, руководитель – быстро считать ключевые цифры. Если презентация помогает получить нужную реакцию аудитории, она выполняет свою функцию. ИИ способен значительно ускорить производство отдельных элементов и подготовку первой версии. Но кнопка “Сгенерировать” пока не заменяет понимание бизнеса, аудитории и контекста конкретного проекта.

При необходимости мы используем возможности нейросетей как рабочий инструмент внутри процесса, а финальная презентация разрабатывается под конкретную компанию и задачу. Клиент получает файл с понятной структурой, проработанным содержанием, индивидуальным визуальным стилем и возможностью дальнейшего редактирования. Для обсуждения проекта можно связаться со студией Berezovski.by. Мы изучим исходные материалы и подготовим презентацию, которая помогает доносить смысл, объяснять сложные данные и представлять бизнес на нужном уровне.