Блог

ИИ все умеет (ну или точно умнее/лучше работника): ошибочное предположение

Первое впечатление действительно обескураживает. ChatGPT пишет тексты за секунды. Midjourney создает “красивые” картинки по одной строчке промпта. Cursor генерирует блоки кода. Сервисы вроде Framer обещают сайт “с нуля” без разработчика, а Suno создает композиции в любом жанре. Не мир, а рай какой-то. Бюджет на контент и дизайн кажется чем-то архаичным – пережитком эпохи. Поддают жару статьи о том, что ИИ заменит офисные профессии, интервью с предпринимателями, которые “сократили штат и сэкономили”, ролики в YouTube и TikTok о том, как за вечер “сделать сайт или приложение с помощью нейросети”. Может показаться, что оно так и есть на самом деле. Однако это ошибочное предположение и самообман.

Заменит ли ИИ людей – не людей, а некоторые навыки и рутинные задачи. Профессии в определенной мере изменятся. Как фотоаппарат не “убил” живопись, так и генеративные нейросети это лишь новый инструмент работы и даже творчества: повысить свою эффективность, погрузиться в новое направление, освоить перспективный навык, найти оригинальные решения.

Обратите внимание: между “новые возможности” и “теперь можно обойтись без специалиста” – принципиальное противоречие и ключевое различие. Давайте разберем ситуацию на нескольких показательных практичных примерах.

ИИ-картинка – вроде бы, здорово, но что дальше

Пример первый. Компании нужен баннер для выставочного стенда. Задача и промпт условному ChatGPT или Midjourney: «Создай современный баннер для строительной компании в корпоративном синем цвете с логотипом». Через несколько секунд – результат. Красиво? На экране ноутбука – возможно кому-то вполне. Что происходит дальше?

• Разрешение. Сгенерированное изображение чаще всего 72–96 dpi. Для печати нужно 300 dpi. Баннер 2×1 метра при таком разрешении выйдет “пиксельным” или “замыленным” – типография либо откажет, либо напечатает нечто посредственное. Сервисы повышения “качества” изображения на основе векторизации в данном случае не помощники, если вы пробовали ими пользоваться и хотя бы немного в теме.
• Галлюцинации и артефакты. Нейросети не понимают анатомию, перспективу и логику объектов. На изображении появляются лишние элементы, смазанные края, “плывущие” буквы, дублированные детали, некорректные составляющие. Текст, сгенерированный прямо на картинке, зачастую нечитаем или состоит из псевдобукв.
• Отсутствие исходника. Дизайнер работает в редактируемых форматах: чаще всего AI, PSD, EPS, CDR. Каждый элемент – на отдельном слое, его можно редактиорвать, заменить, масштабировать. ИИ выдает “плоскую” растровую картинку. Когда понадобится адаптация под другой размер, изменение цвета или добавление нового текста, придется все начинать заново, но уже “ручками”. Опять же, сервисы “разложения” на слов ооочень посредственные. Знаем, пробовали потестировать.
• Фирменный стиль. Брендбук – это система. Конкретные оттенки Pantone/CMYK, точные шрифты, правила отступов, логика сетки. ИИ не знает вашего брендбука. Каждая новая генерация – это другая интерпретация. Даже если вы загрузите PDF брендбука, логика и весь контекст не сработают, как нужно. Добиться единообразия в серии материалов – маркетинговых презентациях, соцсетях, наружной рекламе – без живого специалиста практически невозможно. Это особенно актуально для средних и крупных компаний, которые занимаются развитием своего бренда и придерживаются фирменной айдентики.
• Промптинг – тоже работа. Написать запрос, который даст более-менее предсказуемый результат, – отдельный навык. Грамотный промпт-инжиниринг – обязательный навык человека, обладающего опытом взаимодействия, пониманием возможностей модели и десятков итераций. Это не быстро и тем более не бесплатно.

Проблема не в том, что ИИ плохо “рисует”. Детализация все улучшается. А в том, что заказчик видит красивую по его мнению картинку, которую он смог получить сам от нейросети; не думает о том, что будет дальше: на печати, в верстке, в масштабировании, в согласованности с другими материалами.

Сгенерированный текст – вполне себе или не совсем?

С текстами и копирайтингом история похожая. Языковые модели генерируют текстовый контент довольно бегло. К содержанию большие “вопросики”, но этот момент пока оставим в стороне. У этой якобы бесплатности и скорости есть свои последствия.

Фактические ошибки и галлюцинации в тексте. Нейросети уверенно ссылаются на несуществующие исследования, придумывают цитаты, приписывают компаниям небывалые кейсы. Модель не “знает” – она просто придумывает (генерирует) статистически вероятный текст. Если никто не проверяет факты, на сайте оказывается убедительная, красиво оформленная неправда.

Отсутствие понимания бизнеса. Копирайтер погружается в продукт: изучает конкурентов, общается с командой и руководством, определяет уникальное торговое предложение, понимает тональность бренда. ИИ работает с тем, что ему дали (загрузили в контекст). Дали мало – получили обобщенную статью “ни о чем”, которую можно опубликовать на сайте любой компании из той же ниши. Никакого результата не последует, даже наоборот.

SEO и живой язык. Переспам ключевыми словами, который поисковые системы сразу же определяют и которым раздражается аудитория – типичная проблема необработанного ИИ-текста. Хороший копирайтер органично вписывает семантику в живой, читабельный текст. ИИ-контент без редактуры – печальное зрелище.

Ни одна из существующих генеративных моделей (как бы их не улучшали) не решила принципиально проблему придуманных фактов. Чем больше разработчики будут давать им свободу действий, тем больше галлюцинаций появится.

Разработчик сайтов, приложений: что там с кодингом

Третья ситуация и направление – в разработке ситуация еще показательнее. Бесспорно, появилось немало ИИ-инструментов, заточенных на кодинг. Но разработка сайта – это не только написание кода. Есть множество задач, которые не решит искусственный интеллект и нейросеть.

Проектирование. Нужно продумать структуру: как пользователь будет перемещаться по сайту, какие сценарии поведения учесть, где расположить ключевые призывы к действию. ИИ может предложить шаблон, но бизнес-логику вашего конкретного проекта он не “знает” и не “понимает”.

Архитектура данных. Как будет устроена CMS, как интегрировать CRM (особенно локальные в Беларуси, России), как обеспечить безопасность, производительность, масштабируемость. Ошибки на этом уровне дорого исправлять, особенно когда сайт уже работает и на нем есть трафик и клиенты. Вспомните истину про реконструкцию старого дома вместо постройки нового. Исправление ошибок вайбкодинга (особенно если сайт или приложение после релиза) выйдет дороже.

Поиск ошибок. Сгенерированный код – стартовая точка, не финиш. Его нужно тестировать, дорабатывать, адаптировать под конкретные условия и задачи. Опытный разработчик видит уязвимости, которые ИИ не замечает, потому что понимает, как код будет вести себя в реальных условиях нагрузки и нестандартных пользовательских сценариях.

Настоящая ценность разработчика не в умении печатать код, а способности комплексно думать над реализацией задачей: задавать правильные вопросы, выбирать нужные решения, предвидеть проблемы до того, как они возникли.

Про «специалистов», торгующих ИИ-суррогатом

Выделим еще одну проблему. На рынке появились исполнители, которые берут задачу, прогоняют ее через нейросеть и выдают результат как собственную работу. Стоимость обозначают ту же – как у специалистов людей (копирайтеров, дизайнеров, разработчиков). Качество – как у необработанной генерации. Ответственность – нулевая. Дискредитация профессий существенная.

Применять нейросети и ИИ, но с умом и точечно

Грамотный специалист сегодня использует ИИ-инструменты, и это абсолютно нормально, более того, необходимо. Вопрос в том, как именно. Разберем несколько сценариев на примере профессий, про которые вспоминали в материале.

• Дизайнер: для быстрого генерирования вариантов moodboard, референсов, цветовых сочетаний, но финальный результат разрабатывает самостоятельно в  профессиональных инструментах, соблюдая все требования ТЗ.
• Копирайтер: для брейншторминга, генерации черновых заготовок, проверки читабельности, в конце концов – устранения опечаток и ошибок. Текст же пишет, решая бизнес-задачи компании, самостоятельно.
• Разработчик: для ускорения рутинных операций, генерации фрагментов кода, автодокументирования. Архитектурные решения, ревью и тестирование остаются за человеком.

ИИ – это мощный усилитель повышения результативности и эффективности для того, кто умеет работать. И дорогая игрушка для того, кто не умеет. Разница между этими двумя сценариями целиком определяется квалификацией человека при использовании таких инструментариев.

Важно и другое: ИИ стал своеобразным индикатором. Он буквально подсвечивает, какие процессы в компании неэффективны, какие задачи действительно рутинны и могут быть автоматизированы (при помощи тех ИИ-агентов), а главное – каких специалистов проблема касается в первую очередь. Если человек занимается только механическим воспроизведением шаблонов без погружения, без понимания, без развития, ИИ действительно делает его работу лучше и дешевле. Сигнал того, что пора развиваться и профессионально расти.

Маятник качнулся обратно

Есть интересная тенденция, которую фиксируют агентства и фрилансеры. По своему опыту видим подобную динамику. Те, кто год-полтора назад отказался от живых специалистов в пользу ИИ, сегодня возвращаются. Только возвращаются с совершенно другим пониманием. Они уже «наигрались». Увидели ограничения и “результат”. Потратили время и средства на исправления. И теперь обращаются к дизайнерам, копирайтерам, разработчикам с нормальным ТЗ, четким пониманием задачи и уважением к профессионализму.

Рутинных заказов станет меньше – это правда. “Вход” в профессии для новичков окажется непростым. Но проектов, где нужны нестандартные решения, глубокое погружение, ответственность за результат и настоящий творческий вклад – станет больше. Именно туда в эту сторону стоит двигаться и специалистам, и заказчикам.

Будущее не за теми, кто боится ИИ, и не за теми, кто слепо ему доверяет. Качественный результат – всегда сумма компонентов: правильный инструмент плюс опыт, профессионализм, вкус и ответственность человека.

Berezovski.by: опыт и понимание, а не бездушный алгоритм

В студии Berezovski.by при необходимости знаем как использовать ИИ-инструменты на пользу конкретной компании и проекту – точечно, осознанно. Помогаем добиться результата в реальных задачах: от продуманной айдентики и эффективных текстов до сайтов и точечной автоматизации бизнес-процессов. Хороший проект начинается с понимания, а не с промпта.