Промт-инженер в команде: зачем нужен и как его нанимать

Редакция «Текстерры»

Нейросети становятся полноценным инструментом в бизнес-процессах, которые раньше требовали значительных ресурсов. Самая очевидная сфера их применения — автоматизация рутины.

При правильной постановке задачи нейросеть ускоряет процесс и снижает вероятность ошибок, связанных с человеческим фактором. Мастер постановки ИИ-задач — это и есть промпт-инженер*.

* От редакции: в профессиональных коммуникациях часто встречается написание «промт», однако нормативной считается форма «промпт» — ее фиксирует Академический орфографический словарь. Поэтому далее в тексте будем использовать именно это написание.

Разберем на реальных примерах, какие процессы можно автоматизировать с помощью промпт-инженеров.

Какие процессы может настроить промпт-инженер

Своим опытом поделился директор агентства цифровой репутации «Невидимка» Петр Сухоруких.

— Наши эксперты по репутации ежедневно анализируют сотни отзывов и комментариев. Раньше на это уходили часы. Сейчас специалист с навыками промпт-инжиниринга пишет запрос, который за пару минут классифицирует весь этот массив по темам и тональности. Это высвобождает время дорогостоящего аналитика для решения более сложных задач.

Нейросети ускоряют работу с повторяющимися задачами: от описаний и отчетов до классификации отзывов

— Еще одно важное направление — аналитика. Для анализа репутационного поля клиента мы собрали более 500 отзывов о его продукте. Нейросеть проанализировала их и сгруппировала по темам: цена, сервис, качество. Работа, которая у аналитика заняла бы два дня, была сделана за 15 минут. Эксперт получил уже структурированные данные и смог сразу перейти к поиску причин и выработке стратегии.

Нейросети обрабатывают массивы данных за минуты, выделяют закономерности и тренды

— Для нового клиента нам нужно было разработать контент-план для блога. Мы попросили ИИ выступить в роли потенциальных клиентов — инженеров, закупщиков — и составить список из 20 вопросов, которые их волнуют при выборе продукта. Эти «боли» легли в основу контент-плана, который мы создали не за два дня, а за три часа.

Нейросети помогают быстро создавать статьи, посты и сценарии, опираясь на запросы целевой аудитории и задачи бизнеса

Нейросети доказывают свою эффективность и в вопросах коммуникации: рассказывает AI Product Manager продукта Clatch от компании МТС Станислав Пинякин.

— Для нас специалисты по нейросетям — это краеугольный камень создания ИИ-подруги, сейчас это одна из ключевых фишек в приложении Clatch.

Чат-боты на базе искусственного интеллекта решают сразу несколько задач.

В первую очередь, повышают вовлеченность пользователей: наша ИИ-подруга умеет вести персонализированный диалог, и это сильно влияет на то, как часто люди возвращаются в приложение. По нашим данным, среднее время использования выросло почти на 35%.

Во-вторых, помогают снизить нагрузку на техподдержку. Около 60% обращений пользователей не связаны с техническими проблемами — люди спрашивают совета, делятся переживаниями. ИИ-подруга берет на себя часть этих диалогов, что освобождает команду для более сложных задач.

В приложении Clatch ИИ-бот повышает вовлеченность и берет на себя до 60% диалогов, разгружая поддержку.

Промпт-инженеры просто закрывают конкретные задачи без лишней философии, — объясняет основатель компании «Юнисофт» Алексей Оносов.

— ИИ-специалисты автоматизируют создание технических описаний для оборудования: если раньше инженер тратил день, то теперь два часа с правильными запросами к ИИ. Настраивают чат-боты для первичной поддержки клиентов, которые разгружают операторов на 70-80%. Помогают аналитикам быстрее обрабатывать данные по эффективности производства.

Если конкретно, без воды — специалисты по работе с нейросетями ускоряют процессы в разы, повышают качество через правильные алгоритмы запросов. А главное — дают возможность масштабировать решения без пропорционального роста штата.

Благодаря внедрению ИИ сотрудники выполняют задачи в несколько раз быстрее

А нужен ли отдельный специалист по работе с ИИ? Три подхода

На первый взгляд кажется, что искусственным интеллектом может пользоваться любой сотрудник: просто задай вопрос и получи ответ. Но на практике эффективность напрямую зависит от того, насколько грамотно выстроено взаимодействие с моделью.

Разберем подробнее эти три подхода на примерах от экспертов из разных компаний.

Подход 1: нанять отдельного промпт-инженера для работы с ИИ

На тему необходимости ИИ-инженера в команде мы пообщались с серийным FinTech and DeFi предпринимателем, разработчиком и аналитиком WEB3Bureau Александром Вайсом.

Эксперт привел два аргумента, чтобы обосновать необходимость найма дополнительного человека в штат. Он напомнил, что у нейросетей есть такой недостаток, как галлюцинации. Это ситуации, когда ИИ придумывает факты и источники, делает вид, что выполняет поиск в интернете, дает неправильные ссылки, неверно цитирует изученный материал. Другими словами, делает все ради того, чтобы ответ, который он предоставляет, был похож на то, что ожидает пользователь. Но похожий ответ — не значит верный.

Еще одна распространенная проблема, на которую указал Александр, — ИИ не всегда понимает, казалось бы, простые и однозначные инструкции.

Нельзя надеяться на то, что, попросив ИИ о чем-то обычным человеческим языком, вы получите от него релевантный ответ или ожидаемые действия. У неспециалиста формулирование инструкций, уточнений, корректировок и прочая «борьба с ИИ» может занимать слишком много времени.

К тому же для работы над сложными задачами нужен не один ИИ, а сразу несколько. Каждого такого ИИ-агента нужно обучать, тестировать и улучшать отдельно. Вот почему компании выгоднее нанять промпт-инженера, чем пытаться добиться результата самостоятельно.

Александр Вайс

Однако есть руководители, не поддерживающие эту точку зрения. Альтернативой найму промпт-инженера они считают обучение имеющихся сотрудников работе с нейросетями.

Подход 2: обучить текущих сотрудников навыкам промпт-инжиниринга

Узкопрофильные специалисты по ИИ нужны не всегда — часто руководители видят больше смысла в том, чтобы обучить текущих сотрудников работе с нейросетями. Так можно сохранить профильную экспертизу и снизить расходы.

Лучший подход — развитие ИИ-навыков у существующих сотрудников. Специалисты в своей области, обученные специфике работы с нейросетями, принесут больше пользы, чем узкопрофильный сотрудник, умеющий лишь создавать промпты, без собственного багажа знаний в отрасли. Наем промпт-инженеров, не знакомых с отраслью, спецификой бизнеса и не обладающих профильными ИТ-компетенциями, мы не считаем продуктивным.

Александр Щукин

технический директор хостинг-провайдера Tendence.ru

Выводить написание запросов в отдельный род деятельности, на мой взгляд, глупо. Для того чтобы писать адекватные ИИ запросы, нужно обладать только навыками печати и логики. Хотя и отсутствие этих навыков не является критическим, ведь ИИ способен понимать с полуслова.

Для использования ИИ не нужно быть семи пядей, и все эти книги-сборники запросов — пустая трата времени.

Тем не менее, все еще есть люди, которые отвергают использование ИИ в своей работе, заметно отставая при этом в скорости выполнения задач. Но это больше психологическая проблема — зависть к технологии или завышенное эго, нежелание подстраиваться под меняющийся мир. Выводить написание запросов в отдельный род деятельности, на мой взгляд, глупо. А все эти книги-сборники запросов — пустая трата времени.

Юрий Плеханов

основатель международного NFT арт-проекта Megapont

— ИИ в нашей работе применяется ежедневно — от разработки контент-планов до подготовки статей. Наш блог, который стабильно попадает в нейропоиск, — лучшее доказательство того, что этим навыкам можно обучить собственную команду. Сегодня знание инструментов искусственного интеллекта становится базовым требованием для редакторов и маркетологов. И, честно говоря, уже невозможно рассуждать о стратегическом развитии бизнеса, если ты игнорируешь ИИ.

Ираида Мишина, главный редактор Texterra

Подход 3: гибридная модель — базовые ИИ-навыки у всех, экспертиза у отдельных специалистов

Между первыми подходами есть промежуточное решение: обучить сотрудников основам промпт-инжиниринга, но при этом иметь в команде эксперта для задач повышенной сложности. Такой формат гибче всего подстраивается под масштабы и потребности компании.

Три подхода к внедрению промпт-инжиниринга в компанию

Маркетолог учится генерировать контент через ИИ, аналитик — обрабатывать большие массивы данных, программист — писать и оптимизировать код. Но сложные задачи вроде настройки языковых моделей под специфические процессы компании требуют отдельного эксперта. Количество базовых пользователей со знанием промпт-инжиниринга дает качество общего результата, а глубокий специалист по внедрению ИИ решает прорывные задачи.

Алексей Оносов

основатель компании «Юнисофт»

Мы за комбинацию. Обучение текущих сотрудников позволяет внедрять ИИ в повседневные процессы без лишних затрат. Все наши маркетологи и аналитики прошли курсы по промпт-инжинирингу, и теперь они сами оптимизируют промпты для задач.

Но для сложных проектов типа дообучения моделей или создания новых функций, нужны эксперты. Например, когда мы захотели добавить медицинские знания для общения с ИИ-подругой, пришлось нанять LLM-инженеров. Без них мы бы просто не справились.

Станислав Пинякин

AI Product Manager продукта Clatch, компания МТС

Когда стоит нанимать промпт-инженера?

Выбирая между подходами, важно определить момент, когда объем задач уже требует отдельного специалиста, который сможет превратить хаотичное использование нейросетей в выстроенный процесс. Петр Сухоруких предлагает применять для этого решения простой чек-лист.

Чек-лист: когда вам точно нужен инженер нейросетей

Если на три и более вопросов ответ «да» — пора думать о найме отдельного промпт-инженера.

Важный момент — финансовая готовность. Будьте готовы к тому, что зарплатные ожидания сильного специалиста по работе с системами ИИ могут быть на 20-30% выше, чем у digital-маркетолога уровня middle+. Ваша задача на старте — просчитать, как его работа окупит эти инвестиции в обозримом будущем. Например, специалист сэкономит X часов команде в месяц, посчитайте, окупятся ли такие вложения за 3-6 месяцев.

Петр Сухоруких

директор агентства цифровой репутации «Невидимка»

Экономическая целесообразность промпт-инженера зависит от объема задач и сложности процессов. Если используете ИИ эпизодически — лучше обучить своих сотрудников базовым навыкам. Когда нужна глубокая настройка под специфические процессы компании, отдельный эксперт окупается за пару месяцев, а то и дней. В стартапе с ограниченным бюджетом выгоднее инвестировать в обучение команды, в корпорации — нанимать профильного спеца.

Алексей Оносов

основатель компании «Юнисофт»

Каким должен быть хороший промпт-инженер

Роль промпт-инженера выходит далеко за рамки простого умения работать с нейросетями. Это специалист на стыке технологий, бизнеса и коммуникации. Чтобы эффективно переводить задачи компании в понятный для модели язык, он должен сочетать в себе как технические знания, так и развитые мягкие навыки.

Приводим таблицу навыков кандидата, составленную при участии Петра Сухоруких (агентство «Невидимка»), Станислава Пинякина (МТС), и Алексея Оносова (компания «Юнисофт»).

Что мешает внедрять промпт-инжиниринг в бизнес

Главные проблемы, с которыми сталкиваются руководители при найме промпт-инженеров — недостаток практических знаний и, как следствие, дефицит квалифицированных кадров. Часто встает вопрос об эффективности пройденных кандидатами курсов, непонимании логики бизнес-процессов, быстром устаревании полученных знаний и саботаже нововведений внутри команды.

Вместе с Александром Щукиным (Tendence.ru) и Алексеем Оносовым («Юнисофт») собрали в таблицу все вопросы по этой теме и предложенные экспертами решения.

Резюмируем: промпт-инженер не решит все бизнес-задачи нажатием пары кнопок. Его ценность в другом — в умении усиливать команду, помогать ей быстрее и точнее использовать возможности искусственного интеллекта.

Это не всегда отдельная должность. В одних компаниях роль ИИ-специалиста берет на себя маркетолог, аналитик или менеджер продукта, в других появляется отдельная должностная единица. Но в любом случае новые навыки становятся инвестицией в развитие бизнеса.

Поможем ускорить работу с контентом: создадим стратегию с использованием нейросетей, возьмем на себя генерацию статей и постов с последующей профессиональной редактурой. Напишите нам в Телеграм или на почту — обсудим ваши задачи.

Читайте также:

Как сайты попадают в Яндекс Поиск с Алисой — три кейса от «Текстерры

Как получать лиды из ChatGPT и других нейросетей — подробный гайд «Текстерры

Как провести анализ целевой аудитории с помощью нейросетей, если нет бюджета на маркетинговое исследование