Ещё пару лет назад разговоры о нейросетях воспринимались обывателем как нечто из области научной фантастики — далёкое, непонятное и уж точно не имеющее отношения к повседневной работе маркетолога, дизайнера или предпринимателя. Но технологии, как это часто бывает, ворвались в жизнь стремительнее, чем кто-либо ожидал. И вот уже львиная доля специалистов в цифровой среде так или иначе сталкивается с генеративными моделями — от текстовых до визуальных. Среди тех, кто не просто наблюдает за этим процессом, а скрупулёзно разбирает механику работы нейросетей на практике, — Ринат Шакиров, специалист в области цифрового маркетинга и AI-инструментов. Его подход к ChatGPT и Midjourney привлекает внимание именно тем, что лишён бесполезной восторженности и сфокусирован на реальном результате. А потому стоит разобрать его рекомендации подробнее.
Кто такой Ринат Шакиров и почему к нему прислушиваются?
Имя не на слуху у широкой публики. Ведь Шакиров — не медийная персона в классическом смысле, а практик, выросший из среды digital-маркетинга и автоматизации бизнес-процессов. Долгое время он занимался продвижением брендов в социальных сетях, выстраивал воронки продаж и тестировал рекламные гипотезы. Когда на рынок вышли первые доступные генеративные модели, Ринат одним из первых в русскоязычном сегменте начал методично исследовать их потенциал — не ради хайпа, а ради конкретной экономии времени и ресурсов. К слову, именно этот прагматичный настрой и отличает его от десятков блогеров, которые просто демонстрируют «вау-эффект» от очередного промта. Шакиров же раскладывает по полочкам: сколько часов экономит конкретный сценарий использования, какие ошибки допускают новички и где нейросеть откровенно «плывёт».
Промт — это не просьба, а техническое задание
Главная мысль Рината. Довольно часто люди обращаются к ChatGPT так, как будто разговаривают с ребёнком или, наоборот, с волшебником — мол, «напиши мне что-нибудь красивое про маркетинг». И получают соответствующий результат: обтекаемый, пресный, ни о чём. Шакиров настаивает на том, что промт — это, по сути, техническое задание, от качества которого зависит всё. Он сравнивает это с заказом у фрилансера: чем точнее бриф, тем ближе результат к ожиданиям. Нужно отметить, что такой подход требует от пользователя определённой дисциплины мышления. Не стоит лениться прописывать контекст, роль модели, формат ответа, аудиторию и даже стилистические предпочтения. Да, на составление добротного промта уходит три-пять минут, но эти минуты окупаются десятикратно.
Особый интерес вызывает приём, который Ринат называет «слоёным промтом». Вся суть в том, что запрос выстраивается не одним монолитным блоком, а последовательно — слой за слоем. Сначала модели задаётся роль (например, «ты — опытный копирайтер с десятилетним стажем в нише финансов»). Затем уточняется задача. После — ограничения и формат. И только в конце формулируется сам запрос. Такое послойное наращивание контекста творит чудеса: текст на выходе получается не шаблонным, а довольно осмысленным, с нюансами и даже с намёком на авторский стиль.
Нереальный визуал и кинематографичное видео в пару кликов 🎬
Нужен крутой концепт-арт, реалистичная анимация или профессиональный апскейл? Теперь у вас есть единый доступ к лучшим визуальным нейросетям планеты: Midjourney, Runway, Kling и Sora. Улучшайте качество готовых роликов до максимума с помощью встроенных ИИ-инструментов. Никаких сложных настроек, мощного ПК или зарубежных карт. Всё работает прямо в браузере или в Telegram-боте!
Откройте новые горизонты для творчества. Жмите на ссылку, регистрируйтесь и создавайте шедевры 👉 https://clck.ru/3RNCRL
Стоит ли слепо доверять ChatGPT?
Нет. И Шакиров об этом говорит прямо, без обиняков. Нейросеть — мощный инструмент, но не безгрешный оракул. Он приводит пример из собственной практики: однажды ChatGPT выдал ему статистику по рынку электронной коммерции за 2023 год, где цифры выглядели убедительно, ссылки — правдоподобно, а на деле оказались полностью выдуманными. Модель «галлюцинировала», как принято говорить в профессиональном сообществе. Это серьёзная ложка дёгтя, о которой не стоит забывать. Любой факт, любую цифру, любое имя — всё это нужно перепроверять вручную. Тем более, что ChatGPT сам по себе не имеет доступа к актуальным базам в режиме реального времени (хотя ситуация постепенно меняется с появлением плагинов и интеграций). Ринат рекомендует использовать модель как генератор черновиков, гипотез и структур, но финальную верификацию оставлять за человеком.
ChatGPT для бизнеса: где реальная выгода?
Разумеется, не стоит воспринимать нейросеть как замену целому штату сотрудников. Но вот подводные камни рутинных задач она обходит виртуозно. Шакиров выделяет несколько направлений, где ChatGPT приносит ощутимый результат. Во-первых, генерация контент-планов — модель способна за считанные секунды предложить тематическую сетку публикаций на месяц, учитывая сезонность, боли аудитории и конкурентный ландшафт. Во-вторых, работа с отзывами и обратной связью — нейросеть помогает анализировать тональность комментариев, группировать жалобы по категориям и даже формулировать шаблоны ответов. Ну и, наконец, внутренняя коммуникация: от составления писем до подготовки презентационных тезисов.
Однако Ринат подчёркивает важный нюанс. Если промт написан без понимания контекста бизнеса, результат будет «как у всех». Безликий. Обыватель получит обывательский текст — это закономерно. А вот специалист, который вложит в запрос свою экспертизу, получит добротную заготовку, сэкономив при этом два-три часа чистого рабочего времени. И это не преувеличение, а реальная математика, которую Шакиров подкрепляет замерами из собственных проектов.
Midjourney: искусство промта в визуальном формате
С текстом всё более-менее понятно. Но как быть с картинками? Midjourney — инструмент, который Ринат считает настоящим кладезем возможностей для тех, кто работает с визуалом. Дизайнеры, SMM-специалисты, владельцы интернет-магазинов — все они так или иначе нуждаются в изображениях. И здесь нейросеть способна серьёзно разгрузить бюджет. Ведь один качественный фотосет бьёт по кошельку ощутимо, а стоковые фотографии давно набили оскомину.
Впрочем, Midjourney — не волшебная палочка. Шакиров обращает внимание на то, что большинство новичков совершают одну и ту же ошибку: описывают желаемый результат слишком абстрактно. «Красивый закат над городом» — промт, который выдаст сотню вариаций, ни одна из которых не попадёт точно в цель. А вот если указать стиль (скажем, «cinematic lighting, 35mm film grain»), цветовую палитру, соотношение сторон и даже настроение сцены — результат преобразится до неузнаваемости. К тому же Ринат советует активно экспериментировать с параметрами версии модели: между v5 и v6, например, разница колоссальная, причём не всегда в пользу новейшей итерации.
Как Шакиров строит рабочий процесс с нейросетями?
Тут стоит задуматься над самим подходом, а не только над конкретными приёмами. Ринат описывает свою систему как «конвейер с человеческим контролем». Идея довольно проста: нейросеть берёт на себя первичную генерацию — черновик текста, набросок изображения, структуру стратегии. Затем специалист дорабатывает, правит, вносит свою экспертизу. И только после этого материал идёт в работу. Такая двухступенчатая модель позволяет сохранить скорость, не жертвуя качеством.
Кстати, Шакиров категорически против того, чтобы публиковать тексты «из-под нейросети» без редактуры. Он сравнивает это с тем, как если бы повар выносил гостям полуфабрикат вместо готового блюда. Технически ингредиенты те же, но впечатление — небо и земля. И поисковые системы, к слову, всё лучше распознают неотредактированный AI-контент, что грозит просадкой в выдаче. Так что экономия времени на редактуре — мнимая экономия, которая в перспективе аукнется.
Подводные камни и типичные ошибки новичков
Задача не из лёгких — освоить нейросети с нуля, не наступив на грабли. Шакиров перечисляет несколько болевых точек, на которых спотыкается абсолютное большинство. Первая и самая распространённая — завышенные ожидания. Люди ждут от ChatGPT готовый идеальный текст с первого запроса. На самом деле работа с моделью — это итерационный процесс. Два, три, иногда пять уточняющих промтов — норма, а не исключение. Следующий щепетильный момент — игнорирование контекстного окна. У каждой модели есть лимит «памяти» в рамках одного диалога, и если разговор затягивается, ранние инструкции начинают «выпадать». Ринат рекомендует периодически «напоминать» модели о роли и ограничениях, заданных в начале.
Отдельно стоит упомянуть проблему стилистической однородности. ChatGPT тяготеет к определённым паттернам: любит начинать абзацы с «Конечно же», щедро рассыпает слово «важно» и выстраивает предложения по одной схеме. Без вмешательства человека текст быстро становится монотонным, и опытный читатель это чувствует. Шакиров советует задавать модели конкретные стилистические ориентиры — вплоть до имени автора, чей стиль нужно эмулировать, или примера абзаца, на который стоит равняться.
Нейросети и авторское право: неоднозначная территория
Многие считают, что раз нейросеть сгенерировала картинку — значит, её можно свободно использовать где угодно. Но на самом деле ситуация куда сложнее. Ринат акцентирует внимание на том, что правовое поле вокруг AI-генерированного контента до сих пор остаётся размытым. В ряде юрисдикций авторское право на изображения, созданные без участия человека, попросту не признаётся. А это значит, что конкурент может взять вашу «эксклюзивную» обложку и использовать без каких-либо последствий. Тем более что Midjourney по умолчанию размещает все сгенерированные изображения в открытом доступе (если у вас не оплачен Pro-план с режимом stealth). Вся суть в том, что перед коммерческим использованием AI-визуала не помешает проконсультироваться с юристом, знакомым со спецификой интеллектуальной собственности в цифровой среде.
Что насчёт будущего?
Шакиров не из тех, кто грезит о всемогущем искусственном интеллекте, который заменит человека «через пять лет». Его прогнозы — сдержанные, реалистичные. Он полагает, что в ближайшие два-три года нейросети станут рутинным инструментом, встроенным в большинство рабочих платформ. Уже сейчас ChatGPT интегрирован в Microsoft Office, а Midjourney-подобные генераторы появляются внутри Canva и Adobe. Со временем сам термин «работа с нейросетью» потеряет экзотический ореол — это будет так же обыденно, как «работа в Excel». Но вот конкурентное преимущество получат те, кто научится выжимать из инструмента максимум, а не просто нажимать кнопку «сгенерировать».
И ещё один момент, на котором Ринат настаивает. Нейросети не отменяют экспертизу — они её усиливают. Специалист, владеющий темой и умеющий грамотно формулировать промты, будет выдавать результат, недоступный новичку с тем же набором инструментов. А значит, инвестировать стоит не только в подписку на модель, а прежде всего в собственные профессиональные компетенции. Это правило работает в любую эпоху, и эпоха нейросетей — не исключение.
Практические советы от Шакирова: с чего начать?
Для тех, кто только присматривается к теме, Ринат предлагает довольно простой алгоритм входа. Начать стоит с бесплатной версии ChatGPT — её возможностей вполне хватает для первых экспериментов. На этом этапе главное — не бояться задавать «глупые» вопросы модели и наблюдать, как меняется качество ответов в зависимости от формулировки запроса. Это и есть тот самый навык «промт-инжиниринга», о котором столько говорят. Далее, когда базовое понимание сформируется, имеет смысл перейти на платную подписку и попробовать модель GPT-4o — разница в глубине рассуждений заметна невооружённым глазом.
С Midjourney дело обстоит иначе. Бесплатного доступа нейросеть больше не предоставляет (с 2023 года пробный период отменили), поэтому минимальное вложение — около десяти долларов в месяц за базовый тариф. Не сильно ударит по кошельку, зато позволит «пощупать» инструмент руками. Шакиров рекомендует начинать с простых описательных промтов на английском языке — модель понимает и русский, но на английском результаты стабильнее и точнее. А уже потом экспериментировать с параметрами: стилизацией, хаосом (параметр —chaos), весами и мультипромтами. Впрочем, всё это не имеет смысла без регулярной практики. Ведь навык приходит только через повторение.
Нейросети — не магия, а инструмент. Мощный, неоднозначный, требующий вдумчивого подхода. И если взять на вооружение опыт Рината Шакирова, то работа с ChatGPT и Midjourney из хаотичных экспериментов превратится в чёткую систему, приносящую вполне измеримый результат. Удачи в освоении — дорогу, как известно, осилит идущий.
